数据集概述
本数据集关联大西洋森林生物群系Patrera属蜘蛛标本的采集者与鉴定者信息，包含一篇巴西新物种描述相关的标本数据。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，支持生物分类学研究中人员关联分析。
文件详解
- 核心数据文件（.zip格式，共8个）
- 文件名称：citations.csv.zip、articles.csv.zip、problem_determiner_dates.csv.zip、attributions.csv.zip、users.csv.zip、not_them_assertions.csv.zip、occurrences.csv.zip、problem_collector_dates.csv.zip
- 文件格式：ZIP压缩包（内含CSV文件）
- 字段映射介绍：分别包含引文信息、文献文章数据、鉴定者日期问题记录、归属信息、用户数据、非本人声明、标本 occurrence 数据、采集者日期问题记录等分类数据
- 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（如文件清单、数据结构描述等）
数据来源
Global Biodiversity Information Facility（GBIF）数据集（https://gbif.org/dataset/f9dde51c-a2b9-4f3e-abe5-a7a3d7b0002d）；Bionomia平台（https://bionomia.net/dataset/f9dde51c-a2b9-4f3e-abe5-a7a3d7b0002d）
适用场景
- 生物分类学研究: 分析Patrera属蜘蛛标本的采集者、鉴定者关联关系，支持物种描述与分类考证
- 标本数据质量控制: 利用日期问题文件（problem_determiner_dates、problem_collector_dates）优化标本元数据准确性
- 生物多样性数据管理: 基于归属信息与用户数据，研究标本数据的标注与贡献机制
- 文献与标本关联分析: 通过citations、articles文件链接标本数据与相关学术文献，支撑新物种研究的溯源验证
