L'entreprise eBird est un projet de science citoyenne qui, à travers la passion pour l'ornithologie, permet de mobiliser les participants du public. Chaque participant transmet ses observations d'oiseaux à une base de données centrale ce qui permet d'obtenir des informations sur la distribution et l'abondance des oiseaux. eBird fonctionne grâce à plusieurs niveaux de rétrocontrôle (feedback) ce qui permet de révéler des problèmes de design expérimental, d'améliorer la qualité des données, d'augmenter la communauté de participants et de maintenir la communication entre les différents domaines du projet (Figure 1).

1. Compromis entre qualité et quantité des données
Un aspect important d'eBird est de résoudre la question : "comment améliorer la qualité des données en augmentant leur quantité ?". Il s'avère important de mettre à jour et d'améliorer les interfaces d'entrées des données. Ceci permet non seulement d'augmenter le nombre d'observations transmises, mais aussi d'éviter des erreurs d'entrées liées à une interface trop compliquée. Dans cette même optique, en 2012, les responsables d'eBird ont développé une application pour smartphone qui permet la transmission immédiate des observations. En outre, il est favorable d'assurer la transmission et l'analyse de données sans qu'il y ait de barrières linguistiques, politiques ou géographiques. Afin de faire face au biais de détection, aux erreurs d'identification et à la distribution discontinue dans l'espace et le temps des données, plusieurs rétrocontrôles ont été mis au point. Les biais et les erreurs dans la base centrale peuvent être réduits grâce à un compromis entre intelligence humaine et intelligence artificielle. La mise en place de filtres automatiques qui ont été configurés sur des données existantes permet de marquer des observations en fonction de leur date et de leur localité géographique. Ce rétrocontrôle, lançant un échange entre coordinateur local et observateur, permet d'assurer la véracité des observations.

2. Accès au données et progrès des méthodes computationnelles
La collection de données n'est que le début d'un projet de science citoyenne. Il faut donc se demander comment gérer les données et notamment comment les rendre disponibles au public. Après l'inscription sur eBird, celui-ci est gratuit et disponible en libre accès. Les participants possèdent un accès illimité à leurs listes d'observations, à toutes les données et peuvent même travailler avec des packages spécialisés d'analyse statistique. En collaboration avec des informaticiens, cette entreprise a pu développer des modèles poussés d'évaluation de la niche écologique pour un grand nombre d'espèces. Ces STEM sont particulièrement puissants, car ils prennent en compte les "pseudo-absences" sous la forme de probabilités d'occurrence ainsi qu'un grand nombre de variables environnementales pour caractériser la niche écologique.

3. EBird comme outil de recherche en écologie et en biologie de la conservation
a. Avancer la "optimal migration theory"
b. Une compréhension de l'écologie de la migration à longe distance en traitant les données à l'échelle des populations.
c. Quantifier les patrons et les vitesses de migration
d. Évaluer la structure, les dynamiques saisonnières et les déterminants des routes de migration.
e. Mise en place de mesures de conservation en identifiant les habitats critiques le long des routes de migration et en prenant en compte l'évolution spatiale et temporelle des habitats.

Cette revue présente de façon objective les différentes facettes liées à l'entreprise eBird. Les auteurs, avec un regard critique, évaluent l'apport de ce projet et notamment comment les données générées peuvent être utilisées dans la recherche. Ces données permettent notamment.
(1) D'améliorer les connaissances sur comment l'évolution de la migration des populations d'oiseaux fluctue en fonction du réchauffement climatique.
(2) Mettre au point des mesures de conservation efficaces qui prennent en compte la phénologie et le site de repos des oiseaux.

Au sein de cette revue, les auteurs discutent comment eBird, un projet de science citoyenne a évolué dans un projet collaboratif qui mobilise des participants de domaines très divers (Figure 1). À travers de nombreux feed-backs et grâce à la passion pour l'ornithologie ce projet est le modèle parfait de l'application de la science citoyenne en recherche. Il se caractérise par un compromis entre la qualité et la quantité des données, le développement et la mise à disposition des données à travers d'application innovatrices et d'une collaboration diverse entre les différents domaines.