数据集概述
本数据集为《新热带区蜘蛛属Ancylometes Bertkau修订》研究的标本数据，关联了标本采集者与鉴定者信息。数据由Bionomia志愿者整理，基于全球生物多样性信息机构（GBIF）聚合的标本数据，以Frictionless Data数据包格式呈现，包含9个文件，支持生物分类学研究中的标本溯源分析。
文件详解
- 数据集核心文件（Frictionless Data数据包）
- 文件名称：datapackage.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：Frictionless Data数据包描述文件，定义数据集元数据、资源列表及数据结构规范
- 关联数据文件（ZIP压缩包）
- 文件名称：citations.csv.zip、articles.csv.zip、attributions.csv.zip、problem_collector_dates.csv.zip、occurrences.csv.zip、not_them_assertions.csv.zip、problem_determiner_dates.csv.zip、users.csv.zip
- 文件格式：ZIP（内含CSV文件）
- 字段映射介绍：包含标本采集引用、文献文章、采集者/鉴定者归属、采集日期问题记录、标本出现记录、非本人声明、鉴定日期问题记录、用户信息等分类数据
数据来源
Bionomia平台（数据集ID：39a2c81f-0429-497d-b26d-83a2d3fd77c4），原始标本数据来自全球生物多样性信息机构（GBIF，数据集ID：39a2c81f-0429-497d-b26d-83a2d3fd77c4）
适用场景
- 生物分类学研究: 支持新热带区Ancylometes属蜘蛛的分类修订，分析标本采集者与鉴定者的学术贡献
- 标本溯源分析: 通过occurrences.csv.zip等文件追溯标本采集记录、地理分布及时间线
- 生物多样性数据质量评估: 利用problem_collector_dates.csv.zip等文件识别标本日期记录问题，优化数据质量
- 科研协作网络研究: 通过users.csv.zip分析参与标本整理的志愿者网络及协作模式
- 分类学文献计量分析: 基于citations.csv.zip和articles.csv.zip统计相关研究文献的引用关系与学术影响力
