数据集概述
本数据集包含与论文《Unusual looking pentatomids: reassessing the taxonomy of Braunus Distant and Lojus McDonald》相关的自然历史标本数据，关联了标本的采集者和鉴定者信息。数据由Bionomia志愿者标注，基于Global Biodiversity Information Facility整合的标本数据集，以Frictionless Data数据包格式组织，共9个文件。
文件详解
- 压缩文件（共8个）
- 文件名称：citations.csv.zip、articles.csv.zip、users.csv.zip、problem_collector_dates.csv.zip、problem_determiner_dates.csv.zip、occurrences.csv.zip、attributions.csv.zip、not_them_assertions.csv.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含标本采集引用、相关文献、用户信息、采集/鉴定日期问题记录、标本 occurrence 数据、采集者/鉴定者归属信息、非目标人员断言等结构化数据（具体字段需解压后查看）
- 配置文件
- 文件名称：datapackage.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：Frictionless Data数据包的元数据配置文件，定义数据集的结构、文件清单及相关描述信息
数据来源
Bionomia平台（https://bionomia.net/dataset/9382c912-1e52-41c8-8499-1c515191c8ae）、Global Biodiversity Information Facility（https://gbif.org/dataset/9382c912-1e52-41c8-8499-1c515191c8ae）
适用场景
- Pentatomidae分类学研究: 用于Braunus和Lojus属昆虫的分类学修订与物种鉴定追溯
- 生物标本采集历史分析: 通过采集者和鉴定者关联数据，研究标本的采集背景与分类学历史
- 生物多样性数据质量评估: 分析problem_collector_dates等文件中的日期问题，评估标本数据质量
- 分类学文献与标本关联研究: 通过citations.csv.zip和articles.csv.zip，关联分类学文献与标本数据的引用关系
