occCite: Tools for querying and managing large biodiversity occurrence datasets
occCite: Tools for querying and managing large biodiversity occurrence datasets
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occCite：用于查询和管理大型生物多样性发生数据集的工具
DOI：
10.1111/ecog.05618
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
5.9
通讯作者：
Guralnick, Robert P.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Owens, Hannah L.;Merow, Cory;Maitner, Brian S.;Kass, Jamie M.;Barve, Vijay;Guralnick, Robert P.
研究人员可获得的观测和基于标本的生物多样性数据量呈指数级增长，但管理和引用大型复杂生物多样性数据集的能力却落后于人。这种管理和引用差距阻碍了数据用户的可重复性以及数据发布者跟踪使用和积累使用引用的能力，最终损害了新兴研究数据共享企业的长期可持续性。在这里，我们提出了一个R包，occCite（v.0.4.7），以帮助研究人员查询大型物种发生数据聚合器（具体来说，全球生物多样性信息设施，GBIF，和植物信息和生态网络，BIEN），并存储元数据，如主要数据提供者，数据库访问日期，DOI，occCite还包括用于汇总和可视化查询结果的工具，并生成查询过程中使用的所有数据提供者和软件包的引用列表。我们提供了基本的出现搜索和引文工作流的示例，以及使用自定义优化搜索、可视化和摘要程序功能的高级工作流。occCite通过合并来自强大的基于API的查询包的数据来改进现有的R包（rgbifandBIEN）整合到一个统一的基于对象的框架中，同时维护对记录生物多样性分析工作流程的最佳实践建议至关重要的元数据。occCite旨在有效地关闭主要数据提供者和最终研究产品之间引用周期的差距，使研究人员能够满足数据集文档标准，而无需牺牲时间和资源来满足提供数据集更详细信息的需求。
The amount of observational and specimen‐based biodiversity data available to researchers is increasing exponentially, yet the ability to manage and cite large, complex biodiversity datasets lags behind. This management and citation gap impedes reproducibility for data users and the ability for data publishers to track use and accumulate use citations, ultimately harming the longer‐term sustainability of the still‐emerging enterprise of research data‐sharing. Here we present an R package,occCite(v. 0.4.7), to aid researchers in querying large species occurrence data aggregators (specifically, the Global Biodiversity Information Facility, GBIF, and the Botanical Information and Ecology Network, BIEN), and store metadata such as primary data providers, database accession dates, DOIs, and the taxonomic source used for search terms.occCitealso includes tools to summarize and visualize query results and generate citation lists of all data providers and software packages used during the query process. We provide examples of a basic occurrence search and citation workflow as well as an advanced workflow using features for custom optimized searches, visualization, and summary procedures.occCiteimproves upon existing R packages by uniting data from powerful API‐based query packages (rgbifandBIEN) into a unified object‐based framework, while maintaining metadata vital to best‐practice recommendations for documenting biodiversity analysis workflows.occCiteaims to efficiently close the gap in the citation cycle between primary data providers and final research products, allowing researchers to meet dataset documentation standards without sacrificing time and resources to the demands of providing increasing levels of detail on their datasets.
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DOI：
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