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開放資料，其實並不如想像中容易。
試想一下，生物學家們研究各種不同的動物和植物，不同的紀錄方式、研究目的、不同的田野調查，並收集了大量的相關資料，以便日後的研究和比較。可是，每個研究者都使用不同的方式來記錄這些資料，這樣就會讓人很難將這些資料整理在一起，也很難做出準確的比較。這就像是大家都在寫不同的語言，無法溝通一樣。
為了瞭解物種多樣性，我們需知道哪些生物在何時、何地出現，這就是「資料」。資料是根據公認標準的觀測紀錄、測量或事實。而「資訊」是通過資料分析與解釋獲得的知識。💡
生物資料的類型
生物資料的內容包山包海，例如點位紀錄、照片、聲音、影片、DNA序列等等都囊括其中；通過生物多樣性資料的累積，我們可以認識不同地區的物種多樣性。
當累積了足夠的資料，研究人員就可將其與其他資料進行分析、評估、和多元的研究，以促進生物資源的保育與應用。舉例來說，我們可以從現有的資料中找到有用的生物資源，或制定策略以解決社會與生態系統所面臨的挑戰。
那麼，要怎麼能讓大家的資料，能夠跨世界的被不同人給理解、並使用呢？
DwC達爾文核心集
為了讓不同研究者的生物資料可以被妥善的使用，資料整理的專家們，就生出了達爾文核心集（ Darwin Core, DwC），DwC是一個用於生物學資料的標準格式。它的目的是讓科學家能夠共享、整理和比較生物學資料，特別是物種的描述和分類資訊。🔍 (TDWG團隊訂立的：https://www.tdwg.org/)
DwC就像是一種通用的語言，它定義了生物多樣性資料應該以怎樣的方式組織和呈現，提供一套共同的規範，使得不同的研究者可以使用相同的結構來描述他們的資料。這樣一來，無論資料來自哪個研究者或來源，我們都可以將它們整合到一個統一的資料庫中，而標準化格式對於生物學研究的進展非常重要，因為它可以促進合作、重複實驗和跨領域的研究。
舉例來說
如果Ａ在研究鳥類，Ｂ在研究昆蟲，當他們都使用DwC的標準格式來描述與紀錄其研究的生物資料，那麼不論資料是什麼樣的內容，其他人都可以將他們整合在一起，進行不同領域的研究。 在進行生物調查的紀錄，如能清楚定義欄位格式與說明，讓資料符合「資料標準」，那麼將使研究工作事半功倍，資料集主要可以被分為以下三大類： 出現紀錄 （occurrence）、物種名錄（taxon）、調查活動（sampling event），以這些基礎欄位為核心，並再補充說明調查目的與相關資訊，能讓資料集更佳加完整。 你是否有疑問，明明不同研究者紀錄的方式跟內容都不同，為什麼會分為這三類的？因為即使紀錄內容不同，依然可以從三個大方向做初步的資料架構分類:
⭐️ taxon 物種名錄： 主要以物種清單及分類學資訊為主，舉例：植物誌、動物誌
⭐️ occurrence 出現紀錄： 像是某個物種在什麼時間什麼地點出現，舉例：博物館標本典藏資料、大多數的公民科學資料等
⭐️sampling event 調查活動： 就是有系統性的調查方式跟設計，舉例：長期監測資料、自動相機資料
