GEODATA OF THE MOSCOW UNIVERSITY HERBARIUM: DATA STRUCTURE AND GEOREFERENCING METHODICS

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Digitisation of the Moscow University Herbarium (MW) was started in the spring of 2015. Since October 2016, we have been publishing the images of specimens on the portal of the Moscow Digital Herbarium (https://plant.depo.msu.ru/) in open access mode. Gradually, we started to publish extended metadata on our portal, like full transcriptions of labels and georeferences, i.e. the coordinates of collection sites for each specimen. As of January, 14, 2023, two thirds of the specimens of the Moscow University Herbarium (693168 specimens, or 66%) are georeferenced, while 359593 specimens are still in work. The article describes the geodata of the Moscow University Herbarium both in the geographical aspect (data coverage for different regions) and in the aspect of georeferencing accuracy. General guidelines for georeferencing herbarium collections are given.

作者简介

A. Seregin

Lomonosov Moscow State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: botanik.seregin@gmail.com
Russia, 119991, Moscow, Leninskiye Gory, 1

V. Pashkina

Lomonosov Moscow State University

Email: botanik.seregin@gmail.com
Russia, 119991, Moscow, Leninskiye Gory, 1

I. Pospelov

Severtsov Institute of Ecology and Evolution of RAS

Email: botanik.seregin@gmail.com
Russia, 119071, Moscow, Leninsky Ave., 33

参考

  1. Belov M.I. 1959а. Istoriya otkrytiya i osvoeniya Severnogo Morskogo puti. T. 3. Sovetskoe arkticheskoe moreplavanie 1917–1932 гг. [The history of the discovery and development of the Northern Sea Route. Vol. 3. Soviet Arctic navigation 1917–1932]. Leningrad. 511 p. (In Russ.).
  2. Belov M.I. 1959b. Istoriya otkrytiya i osvoeniya Severnogo Morskogo puti. T. 4. Nauchnoe i khozyaystvennoe osvoenie Sovetskogo Severa. 1933–1945 gg. [The history of the discovery and development of the Northern Sea Route. Vol. 4. Scientific and economic development of the Soviet North. 1933–1945.]. Leningrad. 616 p. (In Russ.).
  3. Bijmoer R., Scherrenberg M., Creuwels J. 2023. Naturalis Biodiversity Center (NL) – Botany. Naturalis Biodiversity Center. Occurrence dataset https://doi.org/10.15468/ib5ypt accessed via GBIF.org on 2023-01-31.
  4. Catalogue of Life. 2023. https://www.catalogueoflife.org/
  5. Chapman A.D., Wieczorek J.R. 2020. Georeferencing best practices. Version 1.0. Copenhagen, Denmark, GBIF Secretariat. 112 p. https://doi.org/10.15468/doc-gg7h-s853
  6. Drinkwater R.E., Cubey R.W., Haston E.M. 2014. The use of Optical Character Recognition (OCR) in the digitisation of herbarium specimen labels. – PhytoKeys. 19 (38): 15–30.
  7. EtoMesto.ru. 2023 (http://www.etomesto.ru/)
  8. Glinka G.V., Tkhorzhevskiy I.I., Tsvetkov M.A., 1914. Atlas Asiatskoy Rossii. Izdanie pereselencheskogo upravleniya glavnogo upravleniya zemleustroystva i zemledeliya. [Atlas of Asian Russia. Publication of the resettlement department of the Main Department of Land Management and Agriculture]. St. Petersburg. 71 p. (In Russ.). http://kartolog.ru/2009/09/atlas-aziatskoj-rossii-1914-g/?ysclid=ld1jlbtnsj906089553
  9. Global Biodiversity Information Facility. 2023. https://www.gbif.org/
  10. Güntsch A., Groom Q., Ernst M., Holetschek J., Plank A., Röpert D., Fichtmüller D., Shorthouse D.P., Hyam R., Dillen M., Trekels M., Haston E., Rainer H. 2021. A botanical demonstration of the potential of linking data using unique identifiers for people. – PLoS ONE. 16 (12): e0261130. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0261130
  11. Le Bras G., Pignal M., Jeanson M.L., Muller S., Aupic C., Carré B., Flament G., Gaudeul M., Gonçalves C., Invernón V.R., Jabbour F., Lerat E., Lowry P.P., Offroy B., Pimparé E.P., Poncy O., Rouhan G., Haevermans T. 2017. The French Muséum national d’histoire naturelle vascular plant herbarium collection dataset. – Scientific Data. 4 (1): 1–16.
  12. Marcer A., Groom Q., Haston E., Uribe F. 2021. Natural History collections: georeferencing survey report: current georeferencing practices across institutions worldwide. – Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.4644529
  13. Marshruty.ru 2023. https://maps.marshruty.ru/
  14. Nelson G., Paul D., Riccardi G., Mast A.R. 2012. Five task clusters that enable efficient and effective digitization of biological collections. – ZooKeys. 209: 19–45. http://dx.doi.org/10.3897/zookeys.209.3135
  15. OOPT Rossii [SPNA of Russia]. 2023. http://www.oopt.aari.ru/
  16. Pomogator of the Moscow Digital Herbarium. 2023. https://plant.depo.msu.ru/pomogator
  17. Pospelov I.N. 2018. The experience of geographical fixing Central Siberia herbarium collections from the Moscow State University (MW) collection. – In: Abstracts of the conference “Information Technologies in the Research of Biodiversity” (BIT–2018). Irkutsk. P. 105–106.
  18. Pospelov I.N. 2020. Levels of spatial data geographical localization in information resources on biological diversity. – In: Information technology in biodiversity research: III National Scientific Conference with international participation, dedicated to the 100th anniversary of the birth of Russian academician Pavel Gorchakovskii. Conference abstracts. Ekaterinburg. P. 448–451 (In Russ.).
  19. Pospelov I.N., Pospelova E.B. 2019. About the possibilities of study of floristic diversity based on the analysis of herbarium fees (Digital herbarium MW). – In: Botanical and geographical research. Kamelin readings: a collection of scientific papers. Perm. P. 134–138 (In Russ.).
  20. Ramirez J., Watson K., McMillin L., Gjieli E., Sessa E. 2022. The New York Botanical Garden Herbarium (NY). Version 1.56. The New York Botanical Garden. Occurrence dataset accessed via GBIF.org on 2023-01-31. https://doi.org/10.15468/6e8nje
  21. Ranwashe F. 2022. Botanical Database of Southern Africa (BODATSA): Botanical Collections. Version 1.16. South African National Biodiversity Institute. Occurrence dataset accessed via GBIF.org on 2023-01-31. https://doi.org/10.15468/2aki0q
  22. Rodnaya Vyatka. 2023. http://rodnaya-vyatka.ru/
  23. Seregin A.P. 2017. The Moscow university Herbarium (MW) today: overview of collections, online access and contribution to science. – Bot. Zhurn. 102(3): 281–308 (In Russ.).
  24. Seregin A.P. 2018. The largest digital herbarium in Russia is now available online! – Taxon. 67 (2): 463–467. https://doi.org/10.12705/672.34
  25. Seregin A.P. 2020. Moscow Digital Herbarium: a consortium since 2019. – Taxon. 67 (2): 417–419. https://doi.org/10.1002/TAX.12228
  26. Seregin A.P. 2022. Instruktsiya po geoprivyazke obraztsov Gerbariya Moskovskogo universiteta (MW). Variant “Mongoliya”. Versiya 1.0. [Instruction for geo-linking samples of the Herbarium of Moscow University (MW). Variant “Mongolia”. Version 1.0]. Moscow. (In Russ.). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.14879.84645
  27. Seregin A. 2023a. Moscow University Herbarium (MW). Version 1.265. Lomonosov Moscow State University. Occurrence dataset accessed via GBIF.org on 2023-01-31. https://doi.org/10.15468/cpnhcc
  28. Seregin A.P. (Ed.). 2023b. Moscow Digital Herbarium: Electronic resource. Moscow State University, Moscow. https://plant.depo.msu.ru/
  29. Thiers B.M. 2023. Index Herbariorum. https://sweetgum.nybg.org/science/ih/
  30. Tupitsyna N.N., Shaulo D.N., Gureeva I.I. 2016. Obzor floristicheskikh issledovaniy Sredney Sibiri. [Overview of floristic studies of Central Siberia]. Krasnoyarsk. 253 p. (In Russ.). https://doi.org/10.17223/9785946216371/33 (https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/services/Download/vtls:000617746/SOURCE1)
  31. Teisher J., Stimmel H. 2022. Tropicos Specimen Data. Missouri Botanical Garden. Occurrence dataset accessed via GBIF.org on 2023-01-31. https://doi.org/10.15468/hja69f
  32. Wittzell H., Shah M. 2022. Lund Botanical Museum (LD). Occurrence dataset accessed via GBIF.org on 2023-01-31. https://doi.org/10.15468/c4w4co
  33. Yandex. Maps. 2023. https://yandex.ru/maps/

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © А.П. Серёгин, В.Н. Пашкина, И.Н. Поспелов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».