数据集概述
本数据集包含与“erica_edge_2024”相关的自然历史标本数据，核心内容是通过Bionomia平台志愿者标注的标本采集者与鉴定者关联信息，数据源自全球生物多样性信息网络（GBIF）聚合的标本数据集，以Frictionless Data数据包格式组织，共含11个文件。
文件详解
- 主要文件列表（含格式）：
- citations.csv.zip：ZIP格式，可能包含文献引用相关数据
- users.csv.zip：ZIP格式，可能包含平台用户信息数据
- datapackage.json：JSON格式，Frictionless Data数据包描述文件
- problem_determiner_dates.csv.zip：ZIP格式，可能包含鉴定者日期问题数据
- problem_collector_dates.csv.zip：ZIP格式，可能包含采集者日期问题数据
- not_them_assertions.csv.zip：ZIP格式，可能包含非本人标注声明数据
- attributions.csv.zip：ZIP格式，可能包含标注归属信息数据
- occurrences.csv.zip：ZIP格式，可能包含标本 occurrence 数据
- articles.csv.zip：ZIP格式，可能包含相关文献文章数据
- 补充说明：文件类型以ZIP压缩包为主（10个），占比约90.91%；含1个JSON格式的数据包描述文件，占比约9.09%
数据来源
Bionomia平台（https://bionomia.net/dataset/78413536-9c86-4c6d-873b-869503fe713a），原始标本数据来自全球生物多样性信息网络（GBIF，https://gbif.org/dataset/78413536-9c86-4c6d-873b-869503fe713a）
适用场景
- 生物标本采集者与鉴定者关联分析: 用于研究自然历史标本背后的人员关联网络
- 生物多样性数据质量评估: 通过问题日期数据（如problem_determiner_dates）分析标本元数据质量
- 标本标注归属研究: 利用attributions.csv.zip数据探索志愿者标注的归属模式
- 生物多样性信息学研究: 基于Frictionless Data数据包格式开展生物多样性数据标准化实践
- 标本 occurrence 数据关联分析: 结合occurrences.csv.zip与采集者/鉴定者数据开展多维度分析
