数据集概述
本数据集围绕生物多样性研究中深度学习模型的方法可重复性评估展开，包含5个文件，涵盖变量信息、学术出版物数据、最终数据及标注一致性处理后的数据，为分析深度学习模型在该领域的可重复性提供结构化支持。
文件详解
- Variable_info_WA_v1.csv（CSV格式）：包含出版物编号、标题、DOI及V1-V7、R、S1-S2等变量的取值信息
- Variable_info_VK_v1.csv（CSV格式）：包含出版物编号、标题、DOI及V1-V7、R、S1-S2等变量的取值信息
- Google_scholar_500_publications_run1.json（JSON格式）：存储500条谷歌学术出版物相关数据
- Final_data.csv（CSV格式）：整合后的最终数据集
- Data_after_inter_annotator_agreement.csv（CSV格式）：经标注者间一致性处理后的数据集
适用场景
- 深度学习模型可重复性研究：分析生物多样性领域深度学习模型方法的可重复性特征
- 生物多样性研究方法评估：评估深度学习技术在生物多样性研究中的应用规范与可靠性
- 学术出版物数据分析：基于谷歌学术数据研究生物多样性领域深度学习相关文献的分布与特征
- 标注一致性研究：探讨多标注者对生物多样性深度学习模型评估指标的一致性水平
