数据集概述
本数据集围绕雀形目鸟类鸣声的宏进化与宏生态学展开研究，通过机器学习技术从公民科学数据集中提取578种雀形目鸟类的鸣声数据，分析其进化规律及生物、非生物影响因素，探讨形态学约束、生物地理与气候因素对鸣声特征的影响，整合比较与空间建模方法及数据处理工具。
文件详解
- 代码文件
- 文件名称：supplement_1.R、supplement_2.rb、supplement_3.rb
- 文件格式：R、RB
- 字段映射介绍：包含数据处理、分析相关的代码脚本，用于实现鸣声数据的提取、清洗及建模分析功能
- 数据文件
- 文件名称：supplement_4.csv、supplement_5.csv、supplement_6.txt、supplement_8.xlsx、supplement_7.xlsx
- 文件格式：CSV、TXT、XLSX
- 字段映射介绍：
- CSV文件：包含meanfreq（平均频率）、sdfreq（频率标准差）、peakfreq（峰值频率）、duration（时长）、species（物种）、xeno_canto_id（鸟鸣数据库ID）等鸣声特征及物种标识字段
- TXT文件：包含物种学名、数据库ID、采集人、地点、坐标、鸣声类型及下载链接等元数据
- XLSX文件：存储鸣声特征统计及关联分析的结构化数据
- 文档文件
- 文件名称：supplement_9.docx、supplement_10.docx、supplement_11.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：包含研究方法说明、结果分析报告等文档内容
适用场景
- 生物进化研究：分析雀形目鸟类鸣声特征的进化规律及形态学约束机制
- 生态学分析：探究生物地理、气候因素对鸟类鸣声分布的影响
- 鸣声特征建模：基于鸣声数据构建物种识别或特征预测的机器学习模型
- 生物多样性研究：结合鸣声多样性分析区域物种丰富度与生态环境的关系
- 数据处理方法应用：参考数据清洗、整合及建模工具在生物数据中的应用实践
