数据集概述
本数据集关联了《巴西蕨类植物的十三项新记录》中的自然历史标本数据与采集者、鉴定者信息。数据由Bionomia志愿者Scribes基于Global Biodiversity Information Facility（GBIF）聚合的标本数据集生成，采用Frictionless Data数据包格式，包含9个文件，覆盖标本记录、文献引用、人员归属等信息。
文件详解
- 压缩文件集（共8个）
- 文件名称：citations.csv.zip、problem_collector_dates.csv.zip、users.csv.zip、occurrences.csv.zip、articles.csv.zip、attributions.csv.zip、not_them_assertions.csv.zip、problem_determiner_dates.csv.zip
- 文件格式：ZIP（内含CSV文件）
- 字段映射介绍：推测包含标本采集记录（occurrences）、文献引用（citations/articles）、采集者/鉴定者归属（attributions/users）、日期问题记录（problem_collector_dates/problem_determiner_dates）、身份排除声明（not_them_assertions）等结构化数据
- 数据包描述文件
- 文件名称：datapackage.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：遵循Frictionless Data标准，包含数据集元数据（如名称、来源、许可证）、数据资源描述（文件名称、格式、字段定义等）
数据来源
Global Biodiversity Information Facility（GBIF）数据集（编号eedb339f-0ff5-4100-829d-fd588bda9b5f）；Bionomia志愿者Scribes标注数据
适用场景
- 植物分类学研究：通过标本记录与鉴定者信息，分析巴西蕨类新记录物种的分类依据与学术归属
- 生物标本数字化管理：利用人员关联数据优化标本采集者、鉴定者的元数据标准化工作
- 生物多样性信息整合：结合GBIF标本数据与Bionomia人员数据，完善巴西蕨类植物分布与研究历史的数据集联
- 标本数据质量评估：通过problem_*文件分析采集/鉴定日期的异常记录，提升标本数据准确性
