Historical breeding bird data from a national citizen science nest box monitoring initiative in the Netherlands, 1922–1950

データ レコード

この オカレンス（観察データと標本) リソース内のデータは、1 つまたは複数のデータ テーブルとして生物多様性データを共有するための標準化された形式であるダーウィン コア アーカイブ (DwC-A) として公開されています。 コア データ テーブルには、40,721 レコードが含まれています。

拡張データ テーブルは1 件存在しています。拡張レコードは、コアのレコードについての追加情報を提供するものです。 各拡張データ テーブル内のレコード数を以下に示します。

この IPT はデータをアーカイブし、データ リポジトリとして機能します。データとリソースのメタデータは、 ダウンロード セクションからダウンロードできます。 バージョン テーブルから公開可能な他のバージョンを閲覧でき、リソースに加えられた変更を知ることができます。

バージョン

次の表は、公にアクセス可能な公開バージョンのリソースのみ表示しています。

引用方法

研究者はこの研究内容を以下のように引用する必要があります。:

Burant J B, Oosterkamp W E, Thapa P, van Hofslot T, Visser M E, Vriend S J G (2025). Historical breeding bird data from a national citizen science nest box monitoring initiative in the Netherlands, 1922–1950. Version 1.1. The Netherlands Institute of Ecology (NIOO-KNAW). Occurrence dataset. https://ipt.nlbif.nl/resource?r=nestkast_1&v=1.1

権利

研究者は権利に関する下記ステートメントを尊重する必要があります。:

パブリッシャーとライセンス保持者権利者は The Netherlands Institute of Ecology (NIOO-KNAW)。 This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY 4.0) License.

GBIF登録

このリソースは GBIF に登録されていません。

キーワード

birds presence; breeding birds; ecology; phenology; nest site; history; nest succes; long term ecological monitoring; Occurrence

連絡先

地理的範囲

The Netherlands in the early twentieth century

生物分類学的範囲

The data include 105 bird species, with 90.5 percent of all records belonging to nine species.

時間的範囲

プロジェクトデータ

説明がありません

プロジェクトに携わる要員:

収集方法

Volunteers checked nests in nestboxes and a small number of wild nests. They recorded lay date, clutch size and brood size. These data were gathered into a physical dataset by the Plantenziektekundige Dienst.

Method step description:

1. Source files were scanned and digitized using the pre-trained Transkribus model 'The Text Titan I' for text recognition, the 'Universal Lines' model for layout recognition, and a machine learning model trained on 80 manually transcribed pages for table recognition. The raw text output was cleaned with manual review and automation using Python with pandas and regex libraries.
2. Datafication included standardizing area and observer names. Location names were manually geographically coded using historical Esri maps of the Netherlands. Species taxonomy was mapped to the vernacular names using the taxize package in R. Lay dates were recorded as integers, through inference we assumed that all lay dates were recorded as April dates (with April 1 = 1 and March 31 = 0) unless specified otherwise. These dates were reformatted to ISO 8601 and used as eventDate.
3. Quality control included reviewing suspicious values (e.g. outliers, improbable and impossible values) against the source material. The data was further validated against the original reports from the Plantenziektekundige Dienst.

追加のメタデータ