数据集概述
本数据集为哈德逊河Umbridae鱼类杂交研究相关的自然历史标本数据，包含标本采集者、鉴定者关联信息及新模标本指定相关数据。数据由Bionomia志愿者整理，基于全球生物多样性信息设施（GBIF）聚合的标本数据，以Frictionless Data数据包格式存储，共含9个文件。
文件详解
- 数据文件
- 文件名称：citations.csv.zip、problem_collector_dates.csv.zip、users.csv.zip、articles.csv.zip、attributions.csv.zip、problem_determiner_dates.csv.zip、not_them_assertions.csv.zip、occurrences.csv.zip
- 文件格式：ZIP压缩包
- 字段映射介绍：包含标本采集者、鉴定者关联信息、文献引用、日期问题记录、用户信息、归属信息、新模标本相关断言及标本 occurrence 数据等
- 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 Data数据包的元数据描述文件，包含数据集结构、字段定义等信息
数据来源
Bionomia（https://bionomia.net/dataset/44d60691-9429-4d19-af5d-af82b72abded），原始标本数据来自Global Biodiversity Information Facility（https://gbif.org/dataset/44d60691-9429-4d19-af5d-af82b72abded）
适用场景
- 鱼类分类学研究: 用于分析哈德逊河Umbridae鱼类杂交现象及Umbra limi和Umbra pygmaea新模标本的分类学特征
- 生物标本数据管理: 研究自然历史标本采集者、鉴定者信息的关联方法与数据标准化
- 生物多样性数据分析: 整合GBIF标本数据开展区域鱼类多样性及分布研究
- 分类学文献计量分析: 通过citations.csv.zip和articles.csv.zip分析相关研究的文献引用关系
- 标本数据质量评估: 利用problem_collector_dates.csv.zip和problem_determiner_dates.csv.zip研究标本日期数据的质量问题及改进方法
