麥考利資料庫(Macaulay Library)鳥類多媒體資源簡介
美國康乃爾大學鳥類實驗室(The Cornell Lab of Ornithology)除了發展廣為人知的eBird之外，還有一個Macaulay Library (中文多譯為麥考利資料庫)。麥考利資料庫由康乃爾大學鳥類實驗室創立於1929年，當初稱為Cornell Library of Natural Sounds資料庫，第一份鳥類錄音是Peter Paul Kellogg and Albert R. Brand使用幾乎和汽車一樣大的自製集音盤在Ithaca City Park陸下的錄音，目前還可以在資料庫當中聽到：
- Song Sparrow https://macaulaylibrary.org/asset/16737
- Rose-breasted Grosbeak https://macaulaylibrary.org/audio/16968
近年康乃爾大學鳥類實驗室和出版Handbook of the Birds of the World與創立Internet Bird Collection 的Josep del Hoyo合作，將這些資料庫整併為Bird of the World(BOW) 資料庫，顯示出康乃爾實驗室對於鳥類紀錄以及多媒體的野心。當然BOW資料庫是要付費的，但可以在單一頁面看到最新的分類變化、亞種描述、物種資訊以及多媒體資料，整體來說還是比購買全套17本每本將近5公斤、150–220英鎊的Birds of the World 實體書划算許多。
eBird與Macaulay Library的結合
eBird已經是全世界以及台灣賞鳥的重要工具了，但eBird除了紀錄鳥類清單(checklist)以外，每一份清單還可以上傳照片與錄音，未來還可以上傳錄影(備註)，而這些多媒體材料就是存放於麥考利資料庫當中。
在eBird尚未和麥考利資料庫整合之前，要上傳多媒體資料得透過傳統的博物館收藏方式：寄送你的錄音檔給博物館，裡面附上詳細的說明(時間、地點、物種、錄音描述、使用器材…等等)，再經由博物館的人員整理上架。但目前麥考利資料庫已經和eBird整合，開放所有使用者上傳錄音以及照片，只要在eBird網頁找尋「管理影音」，即可上傳錄音及照片。
備註：目前只有地區的審核者(Reviewer)以及在Internet Bird Collection 資料庫合併前就有上傳的使用者才能上傳影片，但日後預計會對所有使用者開放。
透過eBird上傳錄音與照片
目前eBird/ML資料庫的上傳介面設計的相當良好，透過手機介面也可以上傳。點選「管理影音」後只要再將多媒體檔案拖曳到該鳥種的名稱上就可以了。這邊要注意的是各種檔案的大小限制：
- 照片：10MB以內，JPG、PNG或GIF(要的話可以將錄影轉為GIF動畫)。
- 錄音：250MB以內，鼓勵/可以上傳WAV檔案。
- 錄影(尚未全面開放)：250MB、3秒以上。
補上重要的詮釋資訊(Metadata)
對於資料庫來說，收集資料很重要，但資料背後的詮釋資料(Metadata又翻譯成後設資料或元資料)更加重要。
詮釋資料是什麼呢？以eBird/ML資料庫來說，我們上傳的資料是鳥類的錄音以及照片。下圖是錄音介面的資料，從上到下有：評價(一顆星到五顆星，可由上傳人或者一般用戶同時評分、備註、年齡性別的數量、聲音的狀態、是否使用回播、背景是否有其他鳥種、行為以及錄音器材等。
有了這些資料，資料庫管理員甚至是一般使用者就能夠迅速的挑出需要的聲音：歌聲？叫聲？時間？地點？成鳥還是幼鳥…等等。
照片的詮釋資訊基本上和錄音大同小異，只是少了錄音的資訊而已。
查詢Macaulay Library資料庫上的資料
之前提到的Bird of the World (BOW)資料庫是要付費的，付費所取得的主要是Handbook of the Birds of the World (HBW)為基礎的文字描述，但ML資料庫甚至IBC(Internet Bird Collection)資料庫的多媒體絕大部分都是使用者自行上傳的，所以這部分的資料是可以免費取得的。我們只要到ML資料庫的首頁去搜尋即可。
又或者更簡單一點的作法就是直接在eBird的鳥種清單(checklist)上點擊任何顯示為藍色字體的鳥種名稱，就可以透過eBird的介面去查詢所有儲存在ML資料庫的鳥類觀察與多媒體資料。
透過ML資料庫去搜尋的多媒體呈現介面和eBird略有不同，但由於資料來源是相同的，就看你喜歡透過那個介面去查詢了。
在查詢頁面當中也可以依照各個不同的條件如時間、年齡、性別…等等條件來篩選，從這邊就可以驗證之前提到的詮釋資訊的重要性，如果在上傳多媒體紀錄的時候輸入這些資訊，就可以大大增加這些紀錄的價值。
透過eBird來查詢的結果比較有趣，還會顯示你個人有沒有看過(今年或所有年份)、拍過、錄過這種鳥，下面顯示多媒體的介面也比較清爽簡潔。
最後要提醒的是在eBird/ML資料庫搜尋的小技巧：如果打中文俗名找不到，請打學名比較保險，目前ML資料庫在這個部分有點問題。
eBird與ML資料庫的系統一次只會認得一種俗名，在你有登入的狀況下會以每個人的設定為主，但若沒有登入的狀況下，系統會會推測你的所在國家以及你所使用的語言，若他判斷你所使用的語言是繁體中文的時候，鳥類的俗名就會變成繁體中文，所以這個時候輸入台灣噪眉的英文俗名(White-whiskered Laughingthrush)就沒有用。目前ML資料庫在首頁沒有登入的狀況下是預設英文俗名的。
當你進到下一層，還想找其他鳥的時候，就會發現系統將俗名處理為繁體中文俗名，所以打英文俗名就沒有用了。
但實際上的問題是你打繁體中文俗名台灣噪眉也一樣找不到任何東西…我已經寫信去和系統反應，就看他們什麼時候修好了。
歷史資料的價值
上傳那些資料有什麼用？但實際上我們永遠不會知道什麼時候資料會有用，鳥類的棲息環境隨著人類的開發勢必是會越來越少，目前的常見鳥以往可能是稀有鳥(如黑冠麻鷺)，而以往的常見鳥目前可能也會是稀有鳥(如黑鳶以及山麻雀)。
在ML資料庫上可以找到東海大學謝孝同老師/博士(Dr. Sheldon R. Severinghaus)50年前在台灣的錄音，可以透過在特定地區(Taiwan)搜尋特定日期(1990之前)找得到，感謝ML資料庫將這些錄音數位化上傳。先不管這些歷史錄音有沒有學術價值，但有一些錄音可以更具體的想像50年前台灣鳥類的樣貌對我來說就已經彌足珍貴。
