Bionomia_Based_Humboldt项目圣弗朗西斯科市昆虫标本采集鉴定关联数据

数据集概述

本数据集为Humboldt项目下圣弗朗西斯科市昆虫考察的标本关联数据，包含采集者与鉴定者的关联信息。数据由Bionomia平台志愿者标注，基于GBIF聚合的标本数据，以Frictionless数据包格式组织，共9个文件，支持生物标本采集与鉴定信息的关联分析。

文件详解

• 压缩文件（共8个）
• 文件名称：citations.csv.zip、attributions.csv.zip、articles.csv.zip、not_them_assertions.csv.zip、problem_collector_dates.csv.zip、occurrences.csv.zip、users.csv.zip、problem_determiner_dates.csv.zip
• 文件格式：ZIP（内含CSV文件）
• 字段映射介绍：分别包含引文、归属、文献、非本人声明、采集日期问题、标本事件、用户、鉴定日期问题等关联数据
• 数据包描述文件
• 文件名称：datapackage.json
• 文件格式：JSON
• 字段映射介绍：Frictionless数据包的元数据描述文件，包含数据集结构、文件清单等信息

数据来源

Bionomia平台（https://bionomia.net/dataset/36ea8aa2-08dc-46c0-a03d-e38fb48df9d6）、全球生物多样性信息 facility（https://gbif.org/dataset/36ea8aa2-08dc-46c0-a03d-e38fb48df9d6）

适用场景

• 生物标本采集网络分析：研究昆虫标本采集者与鉴定者的协作关系及网络结构
• 生物多样性数据质控：通过日期问题文件分析标本采集与鉴定的时间准确性
• 分类学历史研究：利用归属与引文数据追溯昆虫分类鉴定的学术脉络
• 公民科学贡献评估：分析Bionomia志愿者对标本数据关联的贡献模式
• 生物标本元数据标准化：基于Frictionless数据包格式优化生物标本数据组织方式