数据集概述
本数据集为Porteria属修订及Porteriinae亚科（蜘蛛目：近管蛛科）系统发育与生物地理学研究的关联标本数据，包含与采集者、鉴定者相关的自然历史标本信息。数据由Bionomia志愿者标注，基于GBIF聚合的标本数据集，以Frictionless Data数据包格式组织，共9个文件。
文件详解
- 数据文件包
- 文件名称：datapackage.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：Frictionless Data数据包的描述文件，定义数据集的元数据、结构及文件清单
- 压缩数据文件（共8个，格式均为ZIP）
- 文件名称：citations.csv.zip
- 字段映射介绍：文献引用相关数据
- 文件名称：occurrences.csv.zip
- 字段映射介绍：标本 occurrence（出现记录）数据
- 文件名称：problem_determiner_dates.csv.zip
- 字段映射介绍：鉴定者日期存在问题的记录数据
- 文件名称：users.csv.zip
- 字段映射介绍：用户相关数据
- 文件名称：articles.csv.zip
- 字段映射介绍：研究论文相关数据
- 文件名称：attributions.csv.zip
- 字段映射介绍：数据归属与标注相关记录
- 文件名称：not_them_assertions.csv.zip
- 字段映射介绍："非本人"声明相关数据
- 文件名称：problem_collector_dates.csv.zip
- 字段映射介绍：采集者日期存在问题的记录数据
数据来源
Global Biodiversity Information Facility（GBIF）数据集（编号：e327cc37-7927-4c15-98a9-dd956c03b3b7）；Bionomia平台志愿者标注数据
适用场景
- 蜘蛛分类学研究：支持Porteria属及Porteriinae亚科的分类修订与系统发育分析
- 生物地理学分析：用于探究Porteriinae亚科的地理分布格局及演化历史
- 标本数据标准化研究：分析采集者、鉴定者信息的关联与质量问题（如日期异常）
- 生物多样性数据管理：为自然历史标本数据的归属标注与元数据完善提供案例参考
- 分类学文献计量分析：通过citations.csv.zip和articles.csv.zip开展相关研究文献的计量分析
