Calidad de Datos

Guía de herramientas para mejorar
los datos primarios de biodiversidad

Versión 1.0
2015Sistema de Información sobre Biodiversidad de Colombia – SiB

Cítese como:
SiB Colombia (2015). ​Calidad de Datos - ​Guía de herramientas para mejorar los datos primarios debiodiversidad. Escobar, D., Beltrán, N., Buitrago, L., Plata, C. Delgado, E.; versión 1.0. Bogotá: SiB
Colombia, XX pp.

ISBN:​
pendiente​
URI persistente:​
http://www.sibcolombia.net/repositorio-de-documentos​
Idioma:​Español​

Copyright © Sistema de Información sobre Biodiversidad de Colombia – SiB. 2015
Este documento se publica bajo una licencia
Creative Commons Attribution 4.0

Créditos de las imágenes de la portada:​
EC-SiB Colombia. Rana.
​

Control del documento:
Versión
1.0

Descripción

Fecha de publicación
Julio de 2015

Autor(es)Dairo Escobar
Nestor Beltran
Leonardo Buitrago
Camila Plata
Marcela Delgado

Acerca de SiB
El SiB Colombia es una iniciativa de país que tiene como propósito brindar acceso libre a
información sobre la diversidad biológica del país para la construcción de una sociedad sostenible.
Esta iniciativa facilita la publicación en línea de datos sobre biodiversidad y su acceso a una amplia
variedad de audiencias, apoyando de forma oportuna y eficiente la gestión integral de labiodiversidad.
El SiB Colombia es liderado por un Comité Directivo (CD-SiB), el cual está conformado por el
Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, los 5 institutos de investigación del SINA (IAvH,
INVEMAR, SINCHI, IIAP E IDEAM) y la Universidad Nacional de Colombia. El CD-SiB se apoya en un
Comité Técnico (CT-SiB), grupos de trabajo Ad Hoc para temas específicos y por un Equipo
Coordinador (EC-SiB), el cual cumple las funciones de secretaría técnica, que acoge e implementa
las recomendaciones del CD-SiB.
En este contexto, el EC-SiB, que por mandato de ley se encuentra alojada en el Instituto Humboldt,
es el encargado de asegurar la disponibilidad de información sobre la biodiversidad de Colombia,
principalmente a través de procesos de gestión y coordinación inter-institucional en el marco deesta iniciativa nacional.

Introducción
Este documento es una recopilación de las diversas herramientas y prácticas utilizadas en el taller
realizado, estas intentan facilitar el proceso de dar calidad a los datos primarios sobre
biodiversidad a través de distintas metodologías. Se espera que este texto sirva como base para
optimizar los procesos alrededor de la estandarización de datos biodiversidad, empleando comobase el estándar ​Darwin Core​establecido por el Taxonomic Databases Working Group (TDWG).
La guía se divide en diferentes secciones y va desde el manejo de una herramienta básica para laestructuración de información como Excel, pasando por recursos web para realizar la validación
taxonómica y geográfica de los datos de biodiversidad. Finalmente se muestran servicios web que
optimizan la visualización de la información (CartoDB, VesPer) y herramientas de validación dedatos más robustas y completas como ​Open Refine ​o​Darwin Test​.
Cada sección presenta una introducción al tema a tratar y una aproximación con el origen ypropósito de cada herramienta. En todas ellas se expone un caso práctico, con un paso a paso, que
permite al lector desarrollar ejercicios ejemplo para tener un acercamiento más tangible con losrecursos y alcances de cada una. La idea final, es que lo aplicado en la práctica de cadaherramienta sea escalable a los datos propios de cada investigador y que la limpieza y calidad dedatos de biodiversidad sea una tarea mucho más sencilla.

Índice
Acerca de SiB
Introducción
Estándar Darwin Core
Estandarización y limpieza de datos en Excel
Ejercicio 1 - Función LIMPIAR
Ejercicio 2 - Función ESPACIOS
Ejercicio 3 - Función ESPACIOS(SUSTITUIR)
Ejercicio 4 - Función SUSTITUIR
Ejercicio 5 - Función CONCATENAR (1)Ejercicio 6 - Función CONCATENAR (2)Ejercicio 7 - Función SI
Recomendaciones adicionales
Estandarización de Fechas
Date Parsing
Caso Práctico
Estandarización y validación taxonómica
ECAT Name Parser
Resolución Taxonómica y de LSIDs
Taxonomic Name Resolution Service (TNRS)
Estandarización y Validación de Información Geográfica
Conversión de Coordenadas - Canadensys
GeoValidador SiB
CartoDBVeSPER
Darwin Test
Open Refine
INSTALACIÓN
EN WINDOWSEN MAC OSCONVENCIONES DE LOS EJERCICIOSUSO BÁSICOCARGA DE DATOSFACETINGFILTERING
CLUSTERINGEXPORTACIÓNUSO AVANZADOUSO DEL API DE EOL
ENLACES ADICIONALESEstándar Darwin CoreEl SiB Colombia adopta el estándar ​Darwin Core (DwC), una extensión del estándar
Dublin Core​, el cual permite el intercambio efectivo de información sobre
biodiversidad a nivel global. Al contar con el DwC como un lenguaje común, se facilita
la estandarización semántica y sintáctica de los contenidos. El estándar estácompuesto por un grupo de 175 elementos que permiten estructurar y estandarizar
datos sobre registros biológicos, listas de especies y eventos de muestreo. Puedeobtener más información consultando la ​Guía de Referencia Rápida del DwC ajustada
por el SIB.

Estandarización y limpieza de datos en Excel
Excel es una herramienta desarrollada por Microsoft en la cual se puede escribir, almacenar,
manipular, calcular y organizar todo tipo de información numérica o de texto. Es la hoja de cálculo
electrónica más extendida y usada a nivel global. En el campo de la biología es usada ampliamentepara estructurar y estandarizar datos de biodiversidad gracias a sus ventajas para interconectar
unas celdas con otras mediante el uso de funciones o reglas, de tal forma que si cambia el valor deuna celda, automáticamente la hoja de cálculo electrónica recalculará y actualizará los valores delas otras celdas. Este tipo de funcionalidades permite realizar cambios y ajustes en grandes
conjuntos de información ahorrando tiempo y optimizando procesos en la normalización de datos.

Caso práctico
Este ejercicio se centra en conocer algunas de las funciones básicas del programa Excel, las cuales
facilitan la corrección de errores y en general el manejo y estandarización de los conjuntos dedatos. Se espera que algunas de las tareas rutinarias sean realizadas de manera más rápida yeficiente.
Limpieza de datos
Al aplicar las funciones propias de Excel como ​Limpiar​,​
Espacios ​y​Sustituir, se eliminan todos los
caracteres no imprimibles existentes en el texto. Aunque muchas veces no son evidentes, en el
momento de cargar el archivo a una instancia (por ejemplo a una herramienta de publicación dedatos de biodiversidad como el ​Integrated Publishing Toolkit ​-​IPT​, empleado por el SiB Colombia) orealizar filtros y agrupaciones de los registros, pueden presentar inconvenientes en la lectura de la
información. De esta forma, se recomienda que estas funciones sean el primer paso en el procesode limpieza de datos (Tabla 1).
Objetivo: Conocer y aplicar diferentes funciones de la aplicación Excel que permiten limpiar yestandarizar los caracteres y formatos en un conjuntos de datos.
Tabla 1. ​Resumen de las funciones. Dependiendo de la configuración de Excel, el separador entre textos
puede variar de coma (,) a punto y coma (;). Estos casos se indican con (*). La sintaxis de la función seindica en español e inglés.

FUNCIÓN
Limpiar

Espacios

DESCRIPCIÓN GENERAL
Elimina todos los caracteres no imprimibles del texto.
=LIMPIAR(texto)=CLEAN(text)
Elimina todos los espacios del texto [​espacios ASCII de 7 bits (valor 32)] ​exceptolos espacios individuales entre palabras y los espacios de no separación (​
ASCII
160)​
.
=ESPACIOS(texto)=TRIM(text)
Para eliminar este último tipo de espacios utilizar la siguiente fórmula=ESPACIOS(SUSTITUIR(​A1​,CARACTER(160),CARACTER(32)))=TRIM(SUBSTITUTE(​
A1​,CHAR(160),CHAR(32)))
A1​
corresponde a la celda objetivo

Sustituir

Elimina el código para la tecla borrar (ASCII 127)
=SUSTITUIR(​A1​,CARACTER(127),”“)=SUBSTITUTE(​
A1​,CHAR(127),””)

A1​
corresponde a la celda objetivo
Une varios elementos del texto en uno solo
=CONCATENAR(texto1,texto2,...)=CONCATENATE(text1,text2,...)

Concatenar*

Para concatenar dejando espacios entre palabras utilizar la siguiente fórmula=CONCATENAR(texto1,” ”,texto2)=CONCATENATE(text1,” “,text2)
Para concatenar utilizando como separador signos (, ; : ) utilizar la siguiente
fórmula ubicando el signo entre las comillas=CONCATENAR(texto1,”,”,texto2)=CONCATENATE(text1,”,”,text2)

Si*

Comprueba si se cumple una condición y devuelve un valor si se evalúa comoverdadero y otro valor si se evalúa como falso. Es útil para comparar la igualdad
entre dos columnas=SI(prueba_lógica,valor_si_verdadero,valor_si_falso)=IF(logical_test,value_if_true,value_if_false)Ejercicio 1 - Función ​LIMPIAR
Paso 1
Descargue en el escritorio de su equipo el archivo Excel de este ​vínculo​:​
http://goo.gl/e3VoNw .
Ahora ábralo y detalle la información que contiene el archivo. Usted encontrará un archivo con
siete pestañas, donde cada una corresponde a un ejercicio aplicativo de las funciones de excel
Paso 2
En la hoja “Ejemplo (1)” vaya a la columna “​
Nombre Científico​” y cree una columna nueva quepuede llamar “​Función Limpiar​”
Paso 3
Frente al nombre científico (celda A2), ingrese la función ​LIMPIAR​tal y como se muestra en la en la
Figura 1 =​LIMPIAR(A2)​.

Figura 1. ​Ejemplo de uso de la función LIMPIAR, la barra de fórmulas muestra elcomando que se debe ingresar.

Paso 4
Arrastre​
el contenido de la celda (esquina inferior derecha) hasta empatar todos los registros de la​columna “Nombre Científico”.
Paso 5
Reemplace el contenido original de la columna “​
Nombre Científico​”, copiando los valores de lacolumna que creó. ​Nota​: El contenido debe ser pegado como “valores” (Pegar > Valores). De esta
forma, evitamos que la información se altere en un futuro.
Paso 6
Ahora elimine la columna que había creado como “​Función Limpiar​” y guarde los cambios
realizados para continuar al siguiente ejercicio.

Ejercicio 2 - Función ​ESPACIOS
Paso 1
Inicie el ejercicio en el mismo archivo que aplicamos la función ​LIMPIAR​.
Paso 2
En la hoja “Ejemplo (2)” vaya nuevamente a la columna “​
Nombre Científico​” y cree una columna
nueva que puede llamar “​Función Espacios​”.
Paso 3
Frente al nombre científico (celda A2), la cual presenta a propósito espacios de más, ingrese la
función ​ESPACIOS ​tal y como se muestra en la en la Figura 2 =​ESPACIOS(A2)​.

Figura 2. ​Ejemplo de uso de la función ESPACIOS, la barra de fórmulas muestra elcomando que se debe ingresar.

Paso 4
Arrastre el contenido de la celda (esquina inferior derecha) hasta empatar los registros de lacolumna “Nombre Científico”.
Paso 5
Reemplace el contenido original de la columna “​
Nombre Científico​”, copiando los valores de lacolumna que creó. ​Nota​: El contenido debe ser pegado como “valores” (Pegar > Valores). De esta
forma, evitamos que la información se altere en un futuro.
Paso 6
Ahora elimine la columna que había creado como “​Función Espacios​” y guarde los cambios
realizados para continuar con el ejercicio 3.

Ejercicio 3 - Función ​ESPACIOS(SUSTITUIR)
Paso 1
Inicie el ejercicio en el mismo archivo trabajado en los Ejercicios 1 y 2.
Paso 2
En la hoja “Ejemplo (3)” vaya nuevamente a la columna “​
Nombre Científico​” y cree una columna
nueva que puede llamar “​Función Espacios​”.
Paso 3
Frente al nombre científico (celda A2), ingrese la función ​ESPACIOS(SUSTITUIR) tal y como se
muestra en la en la Figura 3 =​ESPACIOS(SUSTITUIR(​A2​,CARACTER(160),CARACTER(32)))​.

Figura 3. ​Ejemplo de uso de la función ESPACIOS(SUSTITUIR), la barra de fórmulas muestra elcomando que se debe ingresar.

Paso 4
Arrastre el contenido de la celda (esquina inferior derecha) hasta empatar los registros de lacolumna “Nombre Científico”.
Paso 5
Reemplace el contenido original de la columna “​
Nombre Científico​”, copiando los valores de lacolumna que creó. ​Nota​: El contenido debe ser pegado como “valores” (Pegar > Valores). De esta
forma, evitamos que la información se altere en un futuro.
Paso 6
Ahora elimine la columna que había creado y guarde los cambios realizados para continuar al
siguiente ejercicio.

Ejercicio 4 - Función ​SUSTITUIR
Paso 1
Inicie el ejercicio desde el mismo archivo empleado en los ejercicios anteriores.
Paso 2
En la hoja “Ejemplo (4)” Vaya nuevamente a la columna “​
Nombre Científico​” y cree una columna
nueva que puede llamar “​Función Sustituir​”.
Paso 3
Frente al nombre científico (celda A2), ingrese la función ​SUSTITUIR ​tal y como se muestra en la en
la Figura 4 =​SUSTITUIR(​A2​,CARACTER(127),”“)​.

Figura 4. ​Ejemplo de uso de la función SUSTITUIR, la barra de fórmulas muestra elcomando que se debe ingresar.

Paso 4
Arrastre el contenido de la celda (esquina inferior derecha) hasta empatar los registros de lacolumna “Nombre Científico”.
Paso 5
Reemplace el contenido original de la columna “​
Nombre Científico​”, copiando los valores de lacolumna que creó. ​Nota​: El contenido debe ser pegado como “valores” (Pegar > Valores). De esta
forma, evitamos que la información se altere en un futuro.
Paso 6
Ahora elimine la columna que había creado como “​Función Sustituir​” y guarde los cambios
realizados para continuar al siguiente ejercicio.

Ejercicio 5 - Función ​CONCATENAR​(1)
Paso 1
Inicie el ejercicio desde el mismo archivo empleado en los ejercicios anteriores.
Paso 2
En la hoja “Ejemplo (5)” vaya a la columna “​Autoría del nombre científico​” e inserte una nueva
columna inmediatamente después de esta y nómbrela como “​Nombre científico​”. Así podrá
ingresar la función a trabajar en la nueva columna.
Paso 3
Frente a la autoría del nombre científico (celda C2), ingrese la función ​CONCATENAR tal y como se
muestra en la en la Figura 5 =​CONCATENAR(A2,” ”,B2,” “,C2)​.

Figura 5. ​Ejemplo de uso de la función CONCATENAR, la barra de fórmulas muestra el comando que sedebe ingresar.

Paso 4
Arrastre el contenido de la celda (esquina inferior derecha) hasta empatar los registros de lascolumnas “Género”, “Epíteto específico” y “Autoría del nombre científico”.
Paso 5
Copie el contenido de la columna “Nombre científico” y péguelo sobre sí mismo pero como valores.
Para esto, debe ir al menú pegar y seleccionar la opción valores. ​Nota​: El contenido debe serpegado como “valores” (Pegar > Valores). De esta forma, evitamos que la información se altere en
un futuro.
Paso 6
Guarde los cambios realizados para continuar al siguiente ejercicio.

Ejercicio 6 - Función ​CONCATENAR ​(2)
Paso 1
Inicie el ejercicio desde el mismo archivo empleado en los ejercicios anteriores.
Paso 2
En la hoja “Ejemplo (6)” vaya a la columna “​
Número de catálogo​” e inserte una nueva columna
inmediatamente después de esta y nómbrela como “​ID del registro biológico​”. Así podrá ingresarla función a trabajar en la nueva columna.
Paso 3
Frente al número de catálogo (celda C2), ingrese la función ​CONCATENAR usando como separador
entre palabras el signo (:), tal y como se muestra en la en la Figura 6 =​CONCATENAR(A2,”:”,B2,”:”,C2)​.

Figura 6. ​Ejemplo de uso de la función Concatenar, la barra de fórmulas muestra el comando que
se debe ingresar.

Paso 4
Arrastre el contenido de la celda (esquina inferior derecha) hasta empatar los registros de lascolumnas “Código de la institución”, “Código de la colección” y “Número de catálogo”.
Paso 5Inserte una columna inmediatamente después de la columna “​ID del registro biológico​”, y copie y
pegue el contenido de la columna “​ID del registro biológico​” en ésta.​
Nota​​: El contenido debe serpegado como “valores” (Pegar > Valores). De esta forma, evitamos que la información se altere en
un futuro.
Paso 6
Ahora reemplace el contenido original de la columna “​ID del registro biológico​” copiando ypegando como valores el contenido de la columna creada en el punto anterior.
Paso 7
Elimine la columna creada en el punto 5 y guarde los cambios realizados para continuar al
siguiente ejercicio.

Ejercicio 7 - Función ​SI
Paso 1
Inicie el ejercicio desde el mismo archivo empleado en los ejercicios anteriores.
Paso 2
En la hoja “Ejemplo (7)” vaya a la columna “​
Nombre científico 2​” e inserte una nueva columna
inmediatamente después de esta y nómbrela como “​Comparación​”. Así podrá ingresar la función atrabajar en la nueva columna.
Paso 3
Frente al nombre científico 2 (celda B2), ingrese la función ​SI tal y como se muestra en la en la
Figura 7 =​SI(A2=B2,”Ok”,”Revisar”)​.​
Nota​: En caso que los datos sean iguales, es decir, que el nombre
científico 1 y 2 sean el mismo, la función devuelve el valor “Ok” y si encuentra diferencias entre las
palabras devuelve el valor “Revisar”.

Figura 7. ​Ejemplo de uso de la función SI, la barra de fórmulas muestra el comando que
se debe ingresar.

Paso 4
Arrastre el contenido de la celda (esquina inferior derecha) hasta empatar los registros de lascolumnas “Nombre científico 1” y “Nombre científico 2”.
Paso 5
En la columna “​Comparación​” aparecerán los registros que tienen errores en la nomenclatura conel valor “​
Revisar​”, se puede utilizar un filtro para escoger únicamente estos registros y analizar con
mayor detalle donde se encuentra el error.
Paso 6
Guarde los cambios realizados.

Recomendaciones adicionales
Algunos inconvenientes que se presentan en Excel se deben al cambio de formato en las celdas.
Existen dos formas de cambiar el formato (Figura 8):
a.

Seleccionando la o las celdas de interés y desplegando la pestaña en el panel superior(menú) que da la posibilidad de escoger diferentes categorías como Número, Fecha, Texto
etc.
b. Haciendo clic derecho sobre la celda que se desee cambiar el formato. Luego se elige“Formato de celdas” desplegándose una ventana emergente que da la posibilidad deescoger diferentes categorías como Número, Fecha, Texto etc.

A.

B.

Figura 8. ​Configuración de formato de celdas en Excel ​A. ​Botón del formato de celda presente en el menú de Excel. ​B
Cambio de formato de celda utilizando el click derecho directamente en la celda objetivo

En el caso de los conjuntos de datos estandarizados en DwC, se requiere que las columnas que
contengan fechas y coordenadas se encuentren en formato “texto”. En ocasiones realizar estecambio de formato puede generar errores en la visibilidad de la fecha, como sucede en el siguiente
ejemplo:Figura 9. ​Error común al cambiar una fecha a formato “Texto”

Para evitar este tipo de errores se debe insertar una nueva columna, aplicar la fórmula:=TEXTO(valor,”YYYY-MM-DD”) y luego pegar estos datos como valores en la columna original quedebe tener el formato de celda “texto”. El tema de estandarización de fechas se abordará en detalleen la siguiente sección.

Figura 10. ​Ejemplo de uso de la Función Texto, la barra de fórmulas
muestra el comando que se debe ingresar.

Estandarización de Fechas
Ingresar y ajustar fechas en un conjunto de datos muchas veces se puede convertir en un trabajo
tedioso y frustrante debido a los diferentes formatos en que se puede presentar esta información.
Bien sea por la configuración del equipo de cómputo, del programa de sistematización, o de lasmismas celdas (en el caso de una hoja de cálculo de Excel). Es importante así contar con
herramientas que nos faciliten este proceso de estandarización.

Date Parsing
Date Parsing es una herramienta en línea, desarrollada por ​Canadensys ​(nodo GBIF Canadá), que
permite atomizar y estandarizar fechas de forma masiva, de acuerdo a la ISO 8601 en un formato
AAAA-MM-DD; siendo el empleado para el estándar Darwin Core.
Objetivo​: Estandarizar y atomizar fechas en el formato ISO 8601 (AAAA-MM-DD) de manera
automática y masiva.
Enlace al programa: ​http://data.canadensys.net/tools/dates

Caso Práctico
Usted ha sido contratado por una organización para estandarizar los datos de una colección
biológica que posee especímenes con una cobertura temporal de 100 años. Las fechas de colecta
se encuentran en diversos formatos y deben estandarizarse de acuerdo a la norma ISO 8601 quees la misma que aplica el Darwin Core en su estándar.
Paso 1
Descargue en el escritorio de su equipo el archivo Excel ​http://goo.gl/HLVrwX . Ahora ábralo ydetalle la información que contiene el archivo.
Usted encontrará una lista con 19 fechas de colecta en formatos diferentes y deberá
estandarizarlas en el formato AAAA-MM-DD. Usted debe hacerlo bien y en el menor tiempo
posible. ¿Lo realizará manualmente? No!
Paso 2Ingrese a la aplicación ​Date Parsing y familiarícese con la herramienta. Identifique los recuadros dela Figura 11

Figura 11. A. ​Cuadro de texto para ingresar o pegar las fechas que se desean estandarizar. ​B. Enlaces aotras herramientas ofrecidas por Canadensys y un breve resumen de esta herramienta. ​C. ​Un ejemplo delas fechas que puede convertir la aplicación. Puede intentar copiar el bloque de fechas y pegarlas en
cuadro de texto.

Paso 3
Ahora ingrese las fechas a la aplicación. Para esto, vaya al archivo Excel descargado que contienelas 19 fechas, cópielas (sin incluir el nombre de la columna) y péguelas en el cuadro de texto de laaplicación (Figura 12).

Figura 12.​
Fechas en diferentes formatos listas para ser convertidas.

Paso 4
Haga clic en el botón “​
Submit​” para obtener los resultados. Deberá obtener una tabla similar a laimagen de la Figura 13.

Figura 13. Visualización de los resultados en ​Date parsing​; se presentan en dos secciones: ​A. Columnas con
los datos originales. ​B. Columnas con las fechas atomizadas (año, mes, día) y estandarizadas en el formato
ISO 8601.

Nota 1​: Si desea que los datos cuenten con un identificador, debe incluirlo antes de la fecha y
separarlos con un Tab o el símbolo “|”, por ejemplo: ​1A|21-03-1987, donde el identificador es 1A
Nota 2​: ​La herramienta no reconoce algunos formatos de fecha como: D-MM-AA, DD-MM-AA,
DD-MMM-AA entre otros.

Paso 5
Para finalizar, seleccione la tabla, copiela (incluyendo los encabezados) y peguela como texto en
una hoja de Excel vacía. En este punto usted ya tiene 19 fechas estandarizadas en tiempo record!

Figura 14.​
Resultado de la aplicación ​Date Parsing​en una hoja de Excel.

Estandarización y validación taxonómica
Homogeneizar y validar la taxonomía de un conjunto de datos representa un importante desafío al
estructurar información de biodiversidad. Resulta vital para estructurar datos en el estándar DwC
identificar los diferentes niveles taxonómicos que componen el taxón de un registro biológico ydefinir la categoría a la que pertenece cada uno. Por otro lado, también es común que al ingresar
nombres científicos se produzcan errores de tipeo o sistematización al realizar el paso de
información física a digital. Este tipo de errores generan inconsistencias que de no corregirse llegana reflejarse en los portales de datos y páginas web que dan salida a esta información, llevando a
resultados no esperados. Actualmente existen herramientas que permiten identificar y corregirestas inconsistencias, o bien completar la información necesaria sobre los niveles taxonómicos
superiores de una especie o taxón. A continuación conoceremos algunas de ellas.

ECAT Name Parser
Debido a la complejidad de manejar nombres científicos, los cuales son textos altamente
estructurados y cuya sintaxis obedece a un código nomenclatural, GBIF desarrolló la herramienta
ECAT Name Parser​. Es una herramienta consolidada en una forma html simple, que hace uso de unanalizador (xml), basado en expresiones regulares, que permite separar los nombres científicos ensus distintos componentes y obtener de forma desglosada la información base a partir del original.
Permite interpretar la mayoría de nombres científicos y atomizarlos independientemente de su
código nomenclatural, siendo capaz de interpretar nombres tan complejos como los nombres
híbridos.
Objetivo: aprender a desglosar nombres científicos en sus componentes básicos: género, especie,
autor de la especie, rango intraespecífico, epíteto intraespecífico, autor intraespecífico y año.
Adicionalmente conocer cómo validar la estructura de los nombres científicos de acuerdo a loscódigos nomenclaturales, teniendo en cuenta los alcances y limitaciones de la herramienta.
Enlace al programa:​
http://tools.gbif.org/nameparser/parser.do​

Caso Práctico
Usted es un naturalista que desea publicar y compartir a través de GBIF los registros biológicos
asociados a sus colectas y observaciones personales, que ha realizado a lo largo de su carrera. Paralograrlo, se ha familiarizado previamente con el estándar que usa GBIF para la publicación de losdatos (Darwin Core). En este punto, es consciente que su conjunto de datos requiere una trabajo
adicional de depuración para estandarizarlo, donde tendrá que atomizar la información
taxonómica, corregir ortografía, entre otros. En su conjunto de datos actual, la única información
taxonómica que posee son los nombres científicos en en una sola columna.
Usted realizará una serie de ejercicios para la estructuración y estandarización de la información
taxonómica, utilizando la herramienta en línea​ECAT Name Parser​​:
Paso 1
Descargue en el escritorio de su equipo el archivo Excel ​Naturalista.xlsx​. Ahora ábralo y detalle lainformación que contiene el archivo. Usted encontrará una lista de 30 nombres científicos en una
plantilla que contiene algunos elementos del estándar Darwin Core, y deberá documentar loselementos vacíos a partir de la información original. ​Usted debe hacerlo bien y en el menor tiempo
posible. ¿Lo realizará manualmente? No!

Paso 2Ingrese a la aplicación ​ECAT Name Parser y familiarícese con la herramienta. Identifique losrecuadros de la siguiente imagen.

Figura 15. ​Vista de la página de inicio de ECAT Name Parser. ​A. ​Opciones de uso de la herramienta:
básico (parser) y avanzado (api). En este ejercicio trabajaremos con la opción básica. Sin embargo, si
usted es un usuario avanzado y está familiarizado con el uso de ​API’s​, puede consultar la
documentación necesaria en la otra opción. B. ​Cuadro de texto para ingresar o pegar los nombres
científicos que se desean atomizar. Por defecto encontrará un ejemplo con tres nombres científicos. ​C.
Opción para cargar un archivo de texto con los nombres científicos (codificado en UTF-8). ​
D. ​
Botón
para ejecutar la aplicación. ​E. ​La aplicación cuenta con una lista de prueba de 274 nombres científicos,
con la cual se puede obtener una idea general de los alcances de la herramienta.

Paso 3
Ahora ingrese los nombres científicos en la aplicación. Para esto, vaya al archivo Excel que contienelos 30 nombres científicos, copielos (sin incluir el nombre de la columna) y peguelos en el cuadro
de texto de la aplicación. ​Nota​: Asegúrese de borrar los 3 nombres científicos que estánprecargados.
Paso 4Haga​
clic en el botón
siguiente imagen:para obtener los resultados. Deberá obtener una tabla similar a la

Figura 16. ​Vista de resultados en ECAT Name Parser​
A.​
Resumen de los resultados ​​B.​
Opción para expandir la tabla deresultados. ​C.​Vista previa de los resultados en una tabla simplificada de 11 columnas.
​

Paso 4
Ahora visualice los resultados completos haciendo clic en “​Show​
extended parsing​​”.
La vista extendida de los resultados (Figura 17) es una tabla de 18 columnas (ver Tabla 2).
Dependiendo del tamaño de su pantalla, es posible que necesite utilizar la barra dedesplazamiento para visualizarlas todas .

Figura 17. ​Vista extendida de resultados en ECAT Name Parser

A partir de los nombres científicos ingresados, la herramienta atomiza la información
nomenclatural en sus partes básicas. La información obtenida es analizada siguiendo diferentes
códigos nomenclaturales, principalmente el zoológico (​ICZN) ​
y botánico (​ICBN)​.
Tabla 2.​
Resumen de los elementos que se observan en la vista extendida de ECAT Name Parser.
​

Original

El nombre científico que fue ingresado

Genus

El género interpretado a partir del nombre científico

InfragenericEl subgénero o sección interpretado a partir del nombre científico

Specific

El epíteto específico interpretado a partir del nombre científico

Rank

La categoría del taxón o clasificación taxonómica del nombre más
específico en el “Nombre científico”. ​Nota​: La herramienta utiliza un
vocabulario controlado distinto al DwC para este elemento

Notho

La categoría del taxón o clasificación taxonómica de la parte del nombre
que corresponde a un híbrido. ​Nota​: Este elemento es útil para losnombre botánicos donde es común tener especímenes híbridos

InfraSpecific

El epíteto infraespecífico interpretado a partir del nombre científico. Porejemplo​:​variedad, subespecie.

Authorship

La autoría interpretada a partir del nombre científico

Year

El año de descripción del taxón interpretado a partir del nombre
científico

(Authorship)

La autoría infraespecífica interpretada a partir del nombre científico.
Nota​: Este elemento es útil para los nombre botánicos, los cuales
pueden incluir la autoría de la especie y del rango infraespecífico

(Year)

El año de la descripción del taxón interpretado a partir del nombre
científico. Nota: Este elemento es útil para los nombre botánicos los
cuales pueden incluir el año de descripción del rango infraespecífico

Type

El tipo del nombre de acuerdo a su validez nomenclaturalStandarised

El nombre ingresado después de ser normalizado (espacios y comas
ajustados)

Canonical

El nombre canónico interpretado, este solo contiene la información
nomenclatural y excluye información taxonómica adicional

Sensu

Indica cuando el nombre científico es utilizado según uno o varios
autores, diferentes al autor original. ​Nota​:​
Sensu,​
término en latín que
significa "en el sentido de". Por ejemplo: sec. Berendsohn 2001, sensu
latu.

NomStatus

Un comentario al estatus taxonómico. Por ejemplo; ​nom.illeg.
Generalmente inicia con ​
nom.​
or ​
nomen

Remarks

Comentarios adicionales a la información nomenclatura que contenga elnombre ingresado

GBIF num

URL a la búsqueda del nombre en “​
GBIF​
Backbone taxonomy​”

Paso 5
Identifique posibles errores en los nombres científicos. Para esto, seleccione y copie la tabla deresultados (incluyendo los encabezados); y péguela en una hoja de Excel vacía dentro del archivo
Naturalista.xslx​. Para pegarla utilice la ruta Pegar> Pegado especial >Texto
Paso 6
Agregue un filtro en la primera fila como se muestra en la Figura 18.

Figura 18. ​Filtros en Excel de los resultados obtenidos en ECAT Name Parser

Paso 7
Diríjase a la columna del elemento “Type” y con el filtro explore las categorías (Figura 19).

Figura 19. ​Filtros en Excel por tipo de categoría obtenida en ECAT Name Parser.

¿Recuerda el resumen de resultados de la herramienta en línea?. Aquel resumen (Figura 20) hacereferencia al elemento “Type”, el cual le permite identificar algunos errores en los nombres
originales.

Figura 20. ​Resumen obtenido en la página ECAT Name Parser

Al revisar el resumen general y explorar las categorías, usted encontrará las categorías que se
explican en la Tabla 3.

Tabla 3.​
Resumen de las categorías identificadas por ECAT Name Parser en los taxones ingresados​

Categoría#

Interpretación

WELLFORMED

22

El formato de estos nombres se ajusta a las reglasnomenclaturales

SCINAME

5

Nombres científicos que no están bien formados

INFORMAL

2

Nombres científicos que contienen un calificador de laidentificación como ​
cf.​
y​
aff.

DOUBTFUL

1

Se duda si los nombres son realmente nombres
científicos

Paso 8
Teniendo en cuenta el resumen que arrojó la aplicación y el número de inconsistencias, corrija loserrores de formato. La mejor forma, como se puede observar en las Figuras 21 y 22, es filtrando losnombres por categorías (una por una). Filtre primero por “SCINAME”.

Figura 21. ​Errores e inconsistencias detectadas con ECAT Name Parser filtrando por la categoría “SCINAME”. A. ​Falta
un paréntesis antes de la autoría. ​B. ​El nombre no cumple con las reglas nomenclaturales zoológicas, ya que laautoría y el año deben estar separados por una coma. ​C. ​La herramienta es capaz de detectar, en la mayoría de los
casos, este tipo de errores de formato y los corrige automáticamente en el elemento ​Standarised​. En este caso no es
necesario realizar ninguna corrección. ​D. ​Observe que el epíteto infraespecífico contiene una mayúscula y una tilde,
por esta razón la herramienta hace una interpretación errónea. ​E. Ajuste el epíteto infraespecífico en todos loselementos. Cambie ​albiLínea ​por ​albilinea.

Ahora filtre por la categoría “INFORMAL” y corrija.

Figura 22. ​Errores e inconsistencias detectadas con ECAT Name Parser filtrando por la categoría “INFORMAL”. ​A.
Quien identificó el espécimen tenía dudas e indicó que es necesario confirmar (​cf.​) la identificación. ​
B. ​
Quien
identificó el espécimen tenía dudas e indicó que la especie es similar o afín (​
aff.​
)a​
Stenochrus portoricensis. ​C. ​La
herramienta detecta los términos ​
aff.​
y​
cf.​
y los elimina para cumplir con el código nomenclatural.

Nota​: Para no perder los calificadores de la identificación, vaya al archivo original y documéntelosen la columna del elemento “​Calificador de la identificación​”. Para los dos casos anteriores, loscalificadores de la identificación serían: “​
cf. aequatorialis”​
y “​
aff. portoricensis”.

Ahora filtre por la categoría “DOUBTFUL”:

Figura 23. ​Errores e inconsistencias detectadas con ECAT Name Parser filtrando por la categoría “DOUBTFUL” ​A. ​La“Y” en la autoría puede ser un error pero por el momento no podemos tener certeza de ello. ​B. La herramienta
estandariza los nombres omitiendo las autorías ya que no hay certeza sobre estas. ​Nota​: si los nombres ingresados
contienen caracteres no imprimibles es posible que la herramienta categorice el nombre como “DOUBTFUL” a pesarde que este sea correcto.

En este punto ya ha identificado y corregido los nombres científicos de acuerdo al resultado que
arrojó la herramienta. Ahora, en el archivo original, debe completar las columnas (elementos)
vacías con el resto de la información.
Paso 8
Copie los datos de la columna ​Standardised en la columna del elemento DwC ​Nombre científico​.
Nota​: El nombre científico original se reemplaza por el nombre científico de la columna
Standardised, ​ya que la herramienta ajusta las autorías, el uso de comas y elimina espacios
sobrantes entre otros. Sin embargo, recuerde siempre guarda la información original en una
columna diferente. Por ejemplo: “Nombre científico original”.
Paso 9
Copie los datos de la columna ​Genus en la columna del elemento DwC ​Género​.​Nota​:​
es posible
que la herramienta ponga los nombres de las familias en la columna ​Genus ​
utilice un filtro en lacolumna​
Rank ​
para verificar y ajustar la información.
Paso 10
Copie los datos de la columna ​Specific​en la columna del elemento DwC ​Epíteto específico​.
Paso 11
Copie los datos de la columna ​InfraSpecific en la columna del elemento DwC ​Epítetoinfraespecífico​.​
Nota: asegúrese de haber ajustado la información de este elemento de acuerdo alas indicaciones del paso 8.
Paso 12
Copie los datos de la columna ​Rank en la columna del elemento DwC ​Categoría del taxón​.​
Nota:
Las categorías de ​Rank ​
deben ser ajustadas al vocabulario controlado del elemento categoría deltaxón. Este punto se tocará nuevamente en la siguiente guía.
Paso 13
Es posible reconstruir la autoría del nombre científico a partir de la información en las columnas
Autorship, Year, ​(Autorship) y ​(Year), ​en el elemento DwC ​Autoría del nombre científico​. Paraello, puede ayudarse de la función de Excel “concatenar”. Haga el ejercicio solo para dos autorías,
en los siguientes ejercicios prácticos, se verán maneras más eficientes de obtener la autoría.

Después de completar la información el archivo de Excel, debe contar con una hoja de cálculo
similar a la Figura 24.

Figura 24. ​Resultado final en Excel luego de la estandarización y estructuración de la información taxonómica
con ECAT Name Parser.

Paso 14
En este punto ya tiene estructurada y estandarizada la información referente al nombre científico
de sus registros biológicos. Guarde el archivo ​Naturalista.xlsx con los ajustes realizados en esta
práctica, ya que los necesitará en próximos ejercicios.

Para tener en cuenta: ​la versión en línea no permite exportar los resultados, lo cual puede ser
una desventaja. Sin embargo, si usted es un usuario avanzado puede utilizar la API para hacerlo.
ECAT Name Parser le permitirá iniciar la estructuración de los siguientes ​elementos del estándarDwC​: ​Calificador de la identificación​, ​Nombre científico​, ​Género​, ​Epíteto específico​, ​Epítetoinfraespecífico​, ​Categoría del taxón y ​Autoría del nombre científico​; ​para los cuales validará elformato nomenclatural. Recuerde que para corroborar la validez taxonómica es necesario utilizar
otras otras herramientas como las se verán las siguientes prácticas.
Enlaces de interés: ​Puede obtener más información sobre el desarrollo y funcionamiento de esta
herramienta en el blog ​Working with Scientific Names, GBIF developer Blog

Resolución Taxonómica y de LSIDs
El SiB Colombia desarrolló una aplicación web asistida para la obtención de las categoríastaxonómicas con sus respectivos nombres, autorías y LSIDs (​Life Science Identifier​) ーes unidentificador alfanumérico global, único y persistente que es usado por la comunidad científica
para identificar los objetos taxonómicosー. Esta herramienta, basada en la lista anual de ​Catalogueof Life​, del año 2012, facilita toda la recuperación y resolución taxonómica a partir de nombres
científicos, a todo nivel (reino, filo, familia, especie, etc.).
La herramienta automatiza las siguientes tareas:❏ Obtención de las categorías taxonómicas con su respectivo nombre y la autoría.
❏ Obtención de los LSIDs. Estos son usados bajo el esquema de publicación del SiB Colombia
como un identificador único, global y persistente del nombre a publicar.
El límite de nombres científicos que pueden someterse por búsqueda es de 5000. Si para un
nombre científico determinado no se encuentra una coincidencia en ​Catalogue of Life (2012), el LSID
y la taxonomía superior no serán generados.
El código de la aplicación se encuentra disponible en repositorio de GitHub del​SiB Colombia​​.
Objetivo: ​Aprender a obtener la taxonomía superior a partir de los nombres científicos, así como
sus LSIDs de manera masiva, teniendo en cuenta los alcances y limitaciones de la herramienta.
Enlace al programa:​
http://tools.sibcolombia.net/taxon/index.php/taxon/busqueda​

Caso Práctico
Usted es un naturalista que desea publicar y compartir a través de GBIF los registros biológicos
asociados a sus colectas y observaciones personales, que ha realizado a lo largo de su carrera. Paralograrlo, se ha familiarizado previamente con el estándar que usa GBIF para la publicación de losdatos (Darwin Core). En este punto, es consciente que su conjunto de datos requiere un trabajo
adicional de depuración para estandarizarlo. Después de usar la herramienta ​ECAT Name Parser​,
usted ya cuenta con nombres científicos estructurados y ha documentado algunos elementos DwC.
Sin embargo, aún necesita completar la información de los niveles taxonómicos superiores agénero, para lo cual decide utilizar la herramienta​
Resolución Taxonómica y de LSIDs​​.
​
Paso 1
Abra el archivo ​Naturalista.xlsx​
con los resultados de la ​Práctica 2​.
Paso 2Ingrese a la aplicación web​Resolución Taxonómica y de LSIDs​​y familiarícese con la herramienta.
Identifique los recuadros de la Figura 25.

Figura 25. ​Vista de la página de inicio del Servicio de Resolución Taxonómica y de LSIDs del SiB Colombia. ​A. ​La
herramienta está disponible en español e inglés, ajustela a su preferencia de idioma. ​En la parte superior hay
cuatro pestañas: ​B. Ingresar lista: sección para ingresar los nombres haciendo copy & paste; ​C. ​Subir lista: sección
para subir archivos Excel o TXT con la lista de nombres científicos; ​D. Instrucciones: sección con la información
básica para utilizar la herramienta; ​E. Acerca de: sección con la documentación de la herramienta. ​F. Botón para
ejecutar la aplicación. ​G. Botón para borrar los nombres cargados en el área de texto y/o los archivos subidos. ​H.
Tabla que muestra la vista previa de la información taxonómica encontrada. ​I. ​Botón para exportar los resultados
en un archivo de Excel, el cual contiene la versión completa de los resultados.

Paso 3Ingrese los nombres en la herramienta. Para esto, vaya a la hoja del archivo Naturalista.xlsx que
contiene los resultados de la herramienta ECAT name parser, copie los nombres científicos de lacolumna ​Canonical ​(sin incluir el nombre de la columna) y peguelos en el cuadro de texto de laaplicación.
Nota​: Para optimizar la búsqueda en la herramienta, los nombres deben estar estandarizados y no
deben incluir espacios adicionales, calificadores de identificación, ni autorías. Abreviaturas
taxonómicas como ​var. y ​subsp. para nombres científicos por debajo de especie, son necesarias
para obtener una resolución taxonómica exitosa. En el ejercicio con la herramienta ​ECAT Name
Parser​, se obtuvo una columna con los nombres canónicos (​Canonical​), la cual cumple con losrequerimientos anteriores.
Paso 4Con los nombre ya ingresados en la herramienta, haga clic en el botón
resultados. La aplicación deberá mostrarle una tabla similar a la de la Figura 26.

para obtener losFigura 26. ​Vista de resultados en el Servicio de Resolución Taxonómica y de LSIDs del SiB Colombia.

Nota​: En la tabla de resultados sólo aparecerá una fila por cada nombre único. Es decir, si usted
ingresó una lista de nombres científicos en la cual aparece más de una vez una misma especie, enlos resultados dicha especie aparecerá una sola vez.
Paso 5
Ahora haga clic en el botón
Excel. Guárdelo en su equipo.

para descargar los resultados completos en un archivo

En el archivo de Excel encontrará: (i) El nombre original que ingresó (columna ​Taxón​); (ii) ocho
categorías taxonómicas, cada una con su respectivo LSID; (iii) la categoría del taxón (columna
Rango​); (iv) la autoría del nombre científico; (v) el nombre científico extraído de la base de datos y(vi) su LSID. Su archivo Excel debe ser similar al de la Figura 27.

Figura 27. ​Archivo Excel con los datos obtenidos desde el Servicio de Resolución Taxonómica y de LSIDs del SiB
Colombia.

Paso 6
Ahora complete la información taxonómica del archivo ​Naturalista.xlsx a partir de los resultados
obtenidos. Los elementos a completar haciendo copy & paste son: ​Género, Reino, Filo, Clase,
Orden ​y​Familia​.

También puede documentar el elemento ​Categoría del taxón , en este caso particular no es
necesario, debido a que los resultados no ofrecen información adicional a la que ya está
documentada.
Paso 7
Al comparar la información de la autoría del nombre científico con la obtenida en la práctica de
ECAT Name Parser, usted puede identificar que ahora tiene las autorías para más nombres.
Re-ajuste el elemento​
Autoría del nombre científico​con la nueva información.
Nota: Puede filtrar la columna de autorías y hacer una revisión rápida en busca de inconsistencias.
Si detecta autorías en mayúscula o sin la coma entre el autor y el año, debe ajustarlas.
En este punto usted ya ha estructurado y validado la mayoría de la información taxonómica bajo elestándar Darwin Core. Su conjunto de datos deberá verse como la Figura 28.

Figura 28. ​Archivo estructurado en DwC con los datos obtenidos a partir Servicio de Resolución Taxonómica y de
LSIDs del SiB Colombia.

Paso 8
Identifique los vacíos de información en la tabla. Hay casos donde la herramienta no logra obtenerla información esperada. Por ejemplo:❏ Falta la taxonomía superior de tres géneros.
❏ La información de la columna ​Categoría del taxón​
está incompleta y no se ajusta
completamente al vocabulario controlado sugerido por el estándar Darwin Core. Usted puede
utilizar la opción de buscar y reemplazar para actualizar para actualizar elemento con el
vocabulario controlado​del estándar DwC.
❏ En la columna ​Autoría del nombre científico​, falta documentar el autor para varios taxa.
Tenga en cuenta los puntos anteriores, pues estos vacíos serán resueltos en el siguiente ejercicio.

Paso 9Los LSIDs son indispensables si usted desea publicar a través de GBIF una lista de especies a partirde la información que está estructurando. Por tal razón, conserve los LSIDs que obtuvo con laherramienta. Para hacerlo, copie los identificadores de la última columna (​LSID​) del archivo deresultados, que corresponde a los LSIDs de los taxa ingresados; y péguela en el elemento ​ID deltaxón​.

Herramientas alternativas para obtener LSID’s
Catalogue of Life es probablemente la base de datos de nombres científicos más grande que existe,
debido a que integra información de diferentes fuentes y grupos biológicos. Sin embargo, tiene
algunos vacíos de información para ciertos grupos biológicos y es necesario complementarlos con
otras bases de datos como: ​Universal Biological Indexer and Organizer ​uBio y ​Index to Organism
Names: ​ION​.
Haciendo uso de otras bases de datos como ​uBio y ​ION​, complete los identificadores faltantes delos nombres científicos que identificó en el paso 8 del ​Ejercicio del SIB​.
Nota​
: De estas bases de datos usted también puede extraer la información taxonómica superior.
Paso 1Busque en una de las bases de datos sugeridas (Figura 29) los nombres de las especies que faltan
por LSID.

Figura 29. ​Búsqueda del nombre “​
Cupania sylvatica Seem. ​var​. sylvatica​” en la base de datos de uBio

Paso 2
Obtenga el LSID a través de la base de datos seleccionada (Figura 30) y complete la
información en el conjunto de datos en los nombres científicos que carecían de identificador.

Figura 30. ​Resultado de la búsqueda en la base de datos de uBio.

Para tener en cuenta: ​la herramienta ​Resolución Taxonómica y de LSIDs​, tiene la ventaja depermitir exportar sus resultados a un archivo Excel facilitando el trabajo de estandarización yestructuración de los siguientes ​elementos del estándar DwC​:​
Nombre científico​,​Reino​,​
Filo​,​
Clase​,
Orden​,​
Familia​,​
Género​,​Epíteto específico​,​
Epíteto infraespecífico​, ​Categoría del taxón y ​Autoría delnombre científico​.
Por el momento la mayor desventaja de esta herramienta es que está basada en la lista anual delaño 2012 de ​Catalogue of Life​, por lo cual hay varios nombres científicos que no podrá resolver apesar de que estos ya se encuentran en la versión actual de ​Catalogue of Life​; en los próximos
meses la herramienta contará con la última versión.
Enlaces de interés:
Catalogue of Life
http://www.catalogueoflife.org/content/frequently-asked-questions#1
LSID Tester, a tool for testing Life Science Identifier resolution services
http://www.scfbm.org/content/3/1/2
http://darwin.zoology.gla.ac.uk/~rpage/lsid/tester/
Catalogue of Life and LSIDs
http://iphylo.blogspot.com/search/label/LSID

Taxonomic Name Resolution Service (TNRS)
Cuando se manejan conjuntos de datos que incluyen información de múltiples taxa, herramientas
más generales como ​ECAT Name Parser ​y ​Resolución Taxonómica y de LSIDs son útiles para
estandarizar la información de manera masiva. Sin embargo, estas herramientas no siempre son
suficientes para estandarizar todos nuestros datos. Para ello, se pueden aprovechar bases dedatos especializadas como ​Taxonomic Name Resolution Service (TNRS). Esta es una aplicación
desarrollada por iPlant, que permite estandarizar los nombres científicos botánicos a partir defuentes como ​Tropicos​, ​USDA Names​, GCC y ​NCBI​
. Para ello, corrige errores ortográficos ypalabras alternativas para una lista estándar de nombres científicos, y convierte los sinónimos
detectados a los nombres actualmente aceptados. TNRS puede procesar muchos nombres al
mismo tiempo, ahorrando horas de corrección manual y disminuyendo la probabilidad de error.
Para los nombres que no se pueden resolver de forma automática, TNRS presenta una lista deposibilidades y proporciona herramientas para investigar y seleccionar el nombre adecuado.
Objetivo:​
validar nombres científicos de plantas de manera automática y actualizar los registros
biológicos con APGIII, teniendo en cuenta los alcances y limitaciones de la herramienta.
Enlace al programa:​
http://tnrs.iplantcollaborative.org/TNRSapp.html​

Caso Práctico
Usted es un naturalista que desea publicar y compartir a través de GBIF los registros biológicos
asociados a sus colectas y observaciones personales, que ha realizado a lo largo de su carrera. Paralograrlo, se ha familiarizado previamente con el estándar que usa GBIF para la publicación de losdatos (Darwin Core). En este punto, es consciente que su conjunto de datos requiere una trabajo
adicional de depuración para estandarizarlo. En los dos ejercicios anteriores usted estructuró losnombre científicos y completó la información taxonómica de los niveles superiores, ahora desea
validar si los nombres de su conjunto son aceptados o si deben ser actualizados.

EJERCICIO 1
Paso 1
Abra el archivo Excel ​Naturalista.xlsx​
que trabajó en la sección Resolución Taxonómica y de LSIDs.
Paso 2Ingrese a la aplicación ​Taxonomic Name Resolution Service ​(TNRS) y familiarícese con la herramienta.
Identifique los recuadros de la Figura 31.

Figura 31. ​Vista de la página de inicio de TNRS. La herramienta cuenta con tres pestañas o secciones: ​A. Enter List:
Sección para ingresar la lista de nombres haciendo copy & paste; ​B. ​Upload and Submit List: Sección para cargar
archivos TXT con la lista de nombres. Para utilizar esta opción debe proveer un correo electrónico donde seránotificado cuando los resultados estén listos. ​C. ​Retrieve Results: si usted sometió los nombres en un archivo detexto, aquí puede ingresar la clave que llegó a su correo para visualizar los resultados. ​D. ​Aquí puede seleccionar
el modo en desea que la herramienta ejecute la tarea: (i) ​Perform Name Resolution separa, estandariza y valida losnombre científicos con una o varias fuentes, y (ii) ​Parse Names Only realiza una tarea similar a ​ECAT ​Name Parse​.​
E.
Aquí puede ajustar la sensibilidad de la herramienta durante el proceso de búsqueda. Si desea obtenercoincidencias exactas, mueva la barra hacia “​
Exact match only​”; si por el contrario desea obtener coincidencias
parciales, mueva la barra hacia el otro extremo. Tener coincidencias parciales permitirá que la herramienta
resuelva los nombres ingresados así existan algunos errores de escritura o formato. ​F. Aquí puede seleccionar
una o más fuentes contras las cuales desea que los nombres científicos sean comparados. ​G. ​Aquí puede
seleccionar el sistema de clasificación de su preferencia: APGIII o NCBI.

Paso 3Ingrese los nombres en la herramienta. Para esto, vaya al archivo Excel que contiene los nombres
científicos. De los 30 nombres, solo algunos están asociados a plantas, así que debe filtrarlos
haciendo uso de la columna ​Reino (Figura 32). Tenga en cuenta que las tres especies que no pudo
resolver con ​Resolución Taxonómica y de LSIDs​, también son plantas.

Figura 32. ​Filtro en Excel de la información a validar en TNRS.

Paso 4
Copie los nombres científicos de la columna ​Nombre científico ​(sin incluir el nombre de lacolumna) y péguelos en el cuadro de texto de la aplicación (Figura 33).

Figura 33. ​Ingreso de información en TNRS a ser validada.

Nota​: Para este ejercicio mantenga la herramienta con la configuración por defecto.
Paso 5Haga clic en el botón “​
Submit List​” para obtener los resultados. Deberá obtener una tabla como la
Figura 34.

Figura 34. ​Resultados obtenidos en TNRS. ​A. ​Botón para descargar los resultados completos.

Paso 6
Descargue los resultados completos haciendo clic en el botón “​
Download results​”. Ajuste laspreferencias de descarga en la ventana emergente (Figura 35).
Figura 35.​
(Izquierda) Ventana emergente para configurar preferencias de descarga en
TNRS. ​
A. ​Para un mismo nombre científico puede haber más de una coincidencia. En
este caso, seleccione “Best matches only” para obtener la coincidencia de mejor puntaje
para cada nombre. ​B.​
Usted puede descargar los resultados en un formato resumido odetallado. Seleccione el formato “Simple”. ​C.​Tenga en cuenta el formato de codificacióndel archivo para que pueda visualizar correctamente los resultados. Hágalo con UTF-8.

Paso 7
Finalmente haga clic en el botón “​OK​” para que inicie la descarga delarchivo TXT con los resultados.
Paso 8

Visualice los resultados abriendo el archivo TXT desde la aplicación Excel (Archivo > Abrir…). De esta
forma se mantiene el formato y no se altera la información. Hágalo con el “​Asistente para
importar texto​” de Excel con los siguientes pasos:a.

Ajuste el formato de codificación (UTF-8), luego haga clic en ​Siguiente.

Figura 36.​
Ajuste de codificación de datos en Excel en UTF-8.

Nota: Si encuentra caracteres extraños como “​S.DÂ-az & G.P.MÄ!cndez​”, abra el archivo
nuevamente y asegúrese de seleccionar el formato de codificación en el cual se realizó la descargade los resultados - UTF-8.
b. El archivo que descargó está delimitado por tabulaciones, en la lista de separadores escoja
Tabulación, ​luego haga clic en ​Siguiente.

Figura 37.​
Ajuste de separadores de datos en Excel.

c.

Seleccione para todas las columnas el formato ​Texto, ​esto evitará que Excel hagainterpretaciones erróneas del formato,​
luego haga clic en ​​Siguiente.

Figura 38.​
Ajuste de formato de los datos en Excel.

En la Tabla 4 se describen los elementos de la tabla de resultados.
Tabla 4.​
Elementos de la tabla de resultados obtenidos desde TNRS

Name_submitted

El nombre científico que fue ingresado.

Name_matched

Nombre científico con el mejor puntaje.

Author_matched

Autoría del nombre científico con el mejor puntaje.

Overall_score

Este puntaje indica la similitud entre el nombre original, y elencontrado incluida la autoría, donde 1 corresponde a la mejor
coincidencia.

Taxonomic_status

El estado taxonómico del nombre con el mejor puntaje.
Por ejemplo: aceptado, inválido, sinónimo.

Accepted_name

El nombre canónico aceptado para el taxón.

Accepted_author

Autor del nombre canónico aceptado para el taxón.

Accepted_family

Familia aceptada para el nombre con el mejor puntaje.

SourceLa fuente donde se encontró el nombre con el mejor puntaje.
Por ejemplo:​
TROPICOS​
​
,​
USDA​
​
,​
GCC
​

Warnings

Si no hay coincidencias aparecerá una alerta. En la vista en línea delos resultados estas se indican con el icono .

Accepted_name_lsid

El identificador del nombre aceptado para el taxón. Sólo cuando lafuente es​
GCC​​, se obtiene este identificador.

Paso 9Identifique la información útil para mejorar la calidad de sus datos. En la Figura 39 se destacan
algunas.

Figura 39. Interpretación de los resultados en Excel obtenidos de TNRS. ​A. ​Revisando los valores de lacolumna ​Taxonomic_status puede determinar que la subespecie ​Aeschynomene americana var. glandulosa
es un sinónimo de la especie Aeschynomene americana​, actualice su archivo de trabajo con el nombre y autor
aceptado. ​B. Use la columna ​Accepted_author para actualizar su archivo con las autorías aceptadas. ​C. ​Usela columna ​Accepted_family​
para actualizar su archivo con las familias aceptadas.

Paso 10A partir de las familias validadas usted puede resolver la taxonomía superior de ​Aeschynomene
americana​, ​Cordia bullata subsp. bullata y ​Cupania sylvatica var. sylvatica, ​utilizando la herramienta
Resolución Taxonómica y de LSIDs​. Hágalo a partir de las familias como se muestra en la Figura 40.

Figura 40.​
Resolución de taxonomía superior a partir del Servicio de Resolución Taxonómica y LSID’s del SiB.

Para tener en cuenta: ​TNRS es una de las herramientas más robustas para resolver nombres
científicos adicionalmente la posibilidad de ajustar la sensibilidad de la búsqueda y proveer unpuntaje de similitud permite que el usuario pueda tomar una mejor decisión sobre la validez de losnombres ingresados. Por otro lado la herramienta no provee la taxonomía superior más allá delnivel de familia, lo cual es una desventaja ya que hace necesario utilizar otras herramientas para
completar la información taxonómica. Con esta herramienta usted podrá estandarizar y
estructurar los siguientes ​elementos del estándar DwC​:​
Nombre científico​, Familia​, Género​, Epíteto
específico​,​
Epíteto infraespecífico​, ​Categoría del taxón​y​Autoría del nombre científico
Recursos adicionales
Instrucciones completas para el uso de TNRS:
http://tnrs.iplantcollaborative.org/instructions.html#Status

List Matching ServiceDespués de validar los nombres de plantas con TNRS usted puede estar seguro, que a la fecha,
corresponden a nombres aceptados. Muy seguramente le gustaría asegurarse que los nombres
zoológicos también lo fueran. Para lograrlo usted va a utilizar la herramienta​
List Matching Service.​​
List Matching Service es una herramienta de ​Catalogue of Life que permite comparar de manera
masiva nombre científicos debajo del nivel de género con la lista dinámica de ​Catalogue of Life
incluyendo sinónimos y nombres aceptados.
Paso 1Ingrese a la aplicación ​List Matching Service y familiarícese con la herramienta. Identifique losrecuadros de la siguiente imagen.

Figura 41. ​Vista de la página de inicio de List Matching Service de ​Catalogue of Life​.​
A. ​Aquí puede
puede indicar cómo están delimitadas las columnas de su archivo (Ejemplo: espacio, tabulación). B.
Al seleccionar esta opción le está indicando a la herramienta si las columnas del archivo tienen
encabezados. ​C. ​Al seleccionar esta opción le está indicando a la herramienta que los resultados nodeben incluir sinónimos, solo nombres aceptados. ​D. ​Aquí puede subir un archivo de texto con losdatos (file upload) o pegarlos en un área de texto (text area).​E. ​Botón para ejecutar la aplicación.

Paso 2Ingrese los nombres en la herramienta. Para esto, vaya al archivo Excel que contiene los 30
nombres científicos estandarizados en la práctica con TNRS, copielos de la columna ​Nombrecientífico​(sin incluir el nombre de la columna) y peguelos en el cuadro de texto de la aplicación.
​
Nota​: No seleccione ninguna opción, ya que en este ejercicio no pegará los encabezados y leinteresa identificar los sinónimos presentes en sus datos.
Paso 3Con los nombre ya ingresados en la herramienta, haga clic en el botón “​send​” para obtener los
resultados. La aplicación deberá mostrarle una tabla similar a la Figura 42.

Figura 42. ​Vista de resultados en la página de de List Matching Service. ​Nota: ​
la herramienta cuenta
con un botón de descarga que exporta la lista de nombres ingresados, no exporta los resultados.

Al final de la tabla aparecen los nombres que no tuvieron coincidencia (​Unmatched Species​). En laFigura 43 se muestra una imagen de los nombres científicos que no se resolvieron para este
ejercicio y una breve explicación del por qué.

Figura 43. ​Resultados de los nombres no coincidentes en List Matching Service. ​A. La herramienta sólo resuelve
nombres científicos a nivel de especie, por lo cual las familias no fueron validadas. ​B. ​Estas especies aún no seencuentran registradas en ​Catalog of Life​. Sin embargo, ya fueron validadas con TNRS.

Paso 4A partir de los resultados identifique si debe actualizar algún nombre. En la Figura 44 se muestra
un ejemplo de cómo interpretar la tabla de resultados.

Figura 44. ​Resultados de los nombres buscados y coincidentes en el List Matching Service. ​A. ​Si el nombre
ingresado es aceptado se listaran tanto el nombre aceptado encontrado en la base de datos, como lossinónimos ​B. ​Si el nombre ingresado es un sinónimo solo se mostrara las diferentes formas de dicho
sinónimo. El nombre aceptado no aparece como con ​TNRS​, por lo cual se debe hacer una búsqueda manualpara obtenerlo.

Paso 5
Para los nombres científicos que fueron catalogados como sinónimos, es necesario hacer una
búsqueda simple en ​Catalogue of Life para determinar el nombre aceptado. Para ello, ingrese a
http://www.catalogueoflife.org/col/ y realice la busqueda. La Figura 45 le da una idea de cómo
hacer esta búsqueda y cómo se visualiza el resultado.

A.

B.
Figura 45. A. ​Búsqueda simple y ​B.​Resultado en Catalogue of Life.

Conclusiones finales
Las herramientas utilizadas en las prácticas de Estandarización y validación taxonómica lepermitieron pasar de manera masiva de una lista simple de nombres científicos a un conjunto dedatos de 15 elementos completamente estructurados y validados bajo el estándar Darwin core.
Cuando realice la validación de sus propios datos tenga en cuenta los alcances y limitaciones decada herramienta, esto le permitirá escoger la ruta de trabajo más eficiente para tener datos demejor calidad.

Estandarización y Validación de Información Geográfica
Sin duda los procesos de estructuración y validación de información geográfica representan una
inversión de tiempo considerable a la hora de dar calidad a un conjunto de datos de biodiversidad.
Los investigadores y científicos reconocen la dificultad que existe en ocasiones para manejar esta
información debido a los diferentes formatos en que se recopila, por ejemplo para el caso de lascoordenadas (geográficas, planas, decimales, entre otros); o de otro lado las inconsistencias que se
evidencian al documentar las entidades geográficas asociada a esas coordenadas y registros. Esta
información es fundamental para que los registros biológicos presenten espacialidad y de esta
manera sea posible realizar análisis posteriores, ajustados a la realidad, que tengan en cuenta la
posición o distribución de las especies en diferentes entidades y escalas geográficas. Actualmente
existen desarrollos y herramientas que simplifican la estandarización y validación de esta
información lo cual se evidencia en ganancia de tiempo para realizar procesos masivos de estos
datos y en calidad en estos datos para su reuso.

Conversión de Coordenadas - ​Canadensys

Esta herramienta fue creada por el equipo de ​Canadensys para realizar la conversión decoordenadas geográficas (grados, minutos y segundos) a grados decimales. De esta forma, el nodo
GBIF para Canadá espera darle un valor agregado a los registros publicados. En la web existen
varias herramientas que permiten realizar esta conversión, pero no de manera masiva. Esta
aplicación recibe dos tipos de valores de entrada y realiza el proceso de manera masiva.
Objetivo​: Transformar y estandarizar coordenadas geográficas GMS a grados decimales, demanera automática y masiva.
Enlace al programa: ​http://data.canadensys.net/tools/coordinates

Caso Práctico
Usted ha sido contratado por una organización para lograr la publicación de varios conjuntos dedatos a través de GBIF en un tiempo récord. Desafortunadamente los conjuntos de datos no seencuentran estandarizados y mucho menos en Darwin Core. Su primer reto es transformar las N
coordenadas geográficas en grados decimales en el menor tiempo posible.
Paso 1Ingrese a la aplicación​
Conversión de coordenadas​​y familiarícese con la herramienta. Identifique losrecuadros de la Figura 46.

Figura 46. ​Vista página de inicio de la aplicación de Conversión de coordenadas. A. ​Cuadro de texto
para ingresar o pegar las coordenadas que se desean convertir. ​B. Enlaces a otras herramientas
ofrecidas por Canadensys y un breve resumen de esta herramienta. ​C. ​Un ejemplo de los valores quepuede convertir la aplicación. Puede intentar copiar el bloque de coordenadas y pegarlas en cuadro detexto.

Nota 1​:​
Los valores de entrada para realizar la conversión a grados decimales puede ser de dos
formas: (i) la pareja de coordenadas concatenadas en una sola celda o (ii) las coordenadas en
celdas independientes.
Nota 2​: Es importante que las coordenadas a convertir estén realmente en grados, minutos y
segundos. La herramienta no recibe otros valores. Por ejemplo: coordenadas planas.
Paso 2
Antes de descargar los datos verifique que su equipo lea las cifras decimales con punto “.” y nocoma “,” (Figura 47). Esto se realiza dirigiéndose a Inicio > Panel de Control > Configuración regionaly de Idioma > Configuración adicional > Símbolo decimal: verifique o coloque “.” como separador
decimal; igualmente escoja “,” como Símbolo de separación de miles.

Figura 47. ​Configuración en Windows del símbolo empleado para separar cifras decimales.

Paso 3
Descargue en su equipo el archivo Excel “​Datos_ejemplo_geo.xlsx​”​(clic en el hipervínculo). Ahoraábralo y detalle la información que contiene el archivo.
Usted encontrará una tabla con 18 columnas que documentan información de 30 registros
biológicos, cada uno se encuentra georeferenciado con información básica de su ubicación(Departamento y Municipio) y su taxonomía. Revise los elementos: ​Coordenadas originales​,​
Latitudoriginal​,​Longitud original podrá encontrar inconsistencias claras, como por ejemplo, espacios en
blanco dentro de algunas coordenadas. Sin embargo, la conversión de coordenadas se puede
realizar a partir de diferentes valores de entrada (incluyendo este tipo de inconsistencias).
Paso 4
Ahora ingrese las coordenadas geográficas en la aplicación. Para esto, vaya al archivo Excel que
contiene las 30 coordenadas, copie la información de la columna ​Coordenadas originales (sinincluir el nombre de la columna) y péguela en el cuadro de texto de la aplicación. Deberá verse
como la Figura 48.

Figura 48. ​Coordenadas en formato GMS copiadas de la columna ​Coordenadas originales​, listaspara ser convertidas.

Nota​
:​
También puede hacerlo copiando la información de las columnas ​Latitud original​,y​Longitudoriginal​; obtendrá el mismo resultado.
Paso 5Haga clic en el botón “​
Submit​” para obtener los resultados. Aparecerán los resultados de laconversión de las coordenadas en la herramienta, mostrando, la información original ytransformada. Deberá obtener una tabla similar a la Figura 49.

Figura 49. Visualización de los resultados en la herramienta ​Conversión de coordenadas​. Los resultados dela transformación de coordenadas se presentan en dos secciones. ​A. Columna con las coordenadas
originales. ​B. Columnas con las coordenadas transformadas a grados decimales y separadas en latitud ylongitud.

Paso 6
Abra una hoja nueva de Excel, seleccione las tres primeras columnas y elija la opción de valores“Texto” para evitar que los datos a pegar se interpreten de modo diferente (Figura 50). Seleccione
la tabla de Resultados de la conversión de coordenadas en Canadensys (Figura 49), copiela(incluyendo los encabezados) y péguela como texto (clic derecho “Pegado especial” > texto) en la
hoja de Excel nueva.

Figura 50.​
Inserción de los resultados de la aplicación ​Conversión de coordenadas​
en Excel.

Paso 7
En este punto usted ya tiene 30 coordenadas geográficas transformadas a grados decimales entiempo record! Ya puede completar las columnas ​Latitud decimal ​y​Longitud decimal ​en el archivo
Excel “​Datos_ejemplo_geo.xlsx”​. Guarde la información ya que empleará este archivo en los ejercicios
posteriores.

Figura 51. Coordenadas transformadas en la aplicación ​Conversión de coordenadas agregadas alarchivo “​Datos_ejemplo_geo.xlsx​”.

Para tener en cuenta​: Aunque para este ejercicio no se realizó, tenga presente que la herramienta
también permite que cada fila o registro cuente con un ID. Esta opción es útil en caso que usted
requiera vincular las coordenadas con un ID en su conjunto de datos (Figura 52).

Figura 52. Registros con coordenadas acompañados de Identificadores y su conversión realizada
con la herramienta de Canadensys.

GeoValidador SiB
Esta herramienta nace con el fin de optimizar y facilitar el proceso de validación de datos biológicos
georeferenciados para Colombia, que rodea la publicación de datos de biodiversidad a través del
SiB- Colombia. Actualmente se encuentra en una ​versión BETA y corre como un ejecutable deescritorio que debe ser almacenado directamente en el PC.
Consiste en una aplicación creada en JavaScript por el equipo de Infraestructura Informática del
SiB- Colombia, alimentada con archivos cartográficos en formato shape proporcionados por elInstituto Geográfico Agustín Codazzi. Se está trabajando actualmente para que a futuro se valide
completamente la toponimia de los departamentos y municipios de Colombia de acuerdo a la
División Político Administrativa de Colombia, proporcionada por el Departamento Administrativo
Nacional de Estadística - DANE. Una vez se tengan estos ajustes, la herramienta quedará disponible
a través de una plataforma web para que cualquier persona la pueda utilizar.
Objetivo​: Validar coordenadas geográficas respecto al Departamento y Municipio documentado
para registros biológicos ubicados en Colombia.

Caso Práctico
Su institución tiene un conjunto de datos que desea publicar lo antes posible a través del
SiB-Colombia. Para ello usted debe enviar estos registros que se encuentran georeferenciados ygarantizar la validez de las coordenadas respecto al Departamento y Municipios documentados,pues este es un requisito para que sus datos sean aceptados; ¿lo podrá realizar en tiempo record?
Paso 1
Ubique y tenga presente que la carpeta “​
Validaciones​” compartida para el taller esté almacenada
en el disco C:// de su equipo. Esta carpeta siempre debe albergarse allí y resulta fundamental paraque la herramienta se ejecute correctamente.

Figura 53.​
Ubicación correcta de la carpeta ​Validaciones​
en el PC

Paso 2Del archivo resultante de Conversión de coordenadas - Canadensys (“​Datos_ejemplo_geo.xlsx”​) copielos datos de las columnas ​Latitud decimal​,​Longitud decimal​,​
Municipio ​y​Departamento ​(en este
estricto orden y sin el encabezado de las columnas) en una nueva hoja de cálculo de Excel (Figura
54). Las celdas que se encuentren vacías deben documentarse con “NA”, de lo contrario elejecutable arroja un error.

Figura 54.​
Elementos a validarse seleccionados en Excel.

Paso 3
Guarde este archivo como un archivo de texto (.txt) en la ruta ​C://Validaciones/Municipios/input
con el nombre de “​municipios​” (por favor guarde el archivo exactamente con ese nombre).

Figura 55.​
Guardado del archivo de texto en la carpet ​Validaciones​.

Haga clic en “​
Aceptar​” y “​
Si​” a las dos ventanas siguientes de que le indican que guardará un librode Excel en formato ​.txt​.
Paso 4
En la carpeta ​C://Validaciones encontrará un archivo ejecutable llamado “​
Validar​”. Haga doble clic
sobre él.

Figura 56.​
Archivo ejecutable “Validar”

Paso 5Se abrirá un ventana de comandos. En ella se debe presionar un tecla para continuar, tal como leindica el ejecutable (Figura 57). Hasta ese momento la herramienta valida los departamentos ymunicipios para Colombia.

Figura 57.​
Archivo ejecutable de JavaScript indicando la validación inicial..

Nota​: Tenga en cuenta que si los datos presentan algún problema como espacios vacíos o el orden
en que está dispuesta la información, el sistema arrojará un error (Figura 58).

Figura 58. Detección de un error al ejecutar la aplicación, talcomo indica la línea de texto del punto rojo.

Paso 6
En este momento la herramienta realiza la validación de áreas marítimas. ​Nota​: Estas áreas aún seencuentran en proceso de ajuste para que la herramienta realice la validación a esta capa
adecuadamente.

Figura 59. Validación de áreas marítimas (es una validación parcial que aún está en ajustes
de desarrollo)

Paso 7Cierre la ventana de comandos y diríjase a la carpeta ​Municipios > output​. Allí encontrará unarchivo de texto con el nombre “​municipiosValidacion_[fecha]​”.
Paso 8
Importe ese archivo de texto a una hoja de cálculo Excel. Puede simplemente arrastrarlo a la hoja,
o ingrese en Excel y desde el menú ​Datos​
seleccione el archivo de texto (​.txt​).
Paso 9En el archivo importado inserte una fila de encabezados al inicio y documéntela así:
Latitud | Longitud | Depto | Depto_Sugerido | Valid_Depto | Mpio | Mpio_Sugerido | Valid_Mpio

Estos nombres no son obligatorios textualmente, sólo se recomiendan para que usted sepa a qué
corresponde cada columna y facilite el filtro de información.

Figura 60.​
Inserción de fila de encabezados en Excel de los datos validados.

Paso 10
En las columnas de ​Valid_Depto y ​Valid_Mpio usted encontrará los dominios “​
true​” y “​
false​”. El
primero indica que hubo correspondencia luego del proceso de validación y el segundo indica lo
contrario.

Figura 61.​
Filtro de datos “false” (con errores).

Paso 11
Finalmente tome los datos validados de ​Depto_sugerido​,​
Mpio_Sugerido y péguelos en el archivo
Datos_ejemplo_geo.xlsx ​reemplazando los que había originalmente en las columnas
Departamento y ​Municipio​. De este modo finalizará el proceso de validación; guarde los cambios
realizados en este archivo Excel pues lo empleará en el caso práctico de Carto DB.
Para tener en cuenta​: En este ejercicio práctico se tomarán los datos sugeridos como totalmenteválidos (“true”), pero dentro de los procesos de estandarización y publicación de datos usted debe
tomarse el trabajo de corroborar y corregir los datos “false” a través de una herramienta web devisualización de coordenadas (por ejemplo: ​GPS Visualizer​,​
CartoDB​,​
Esri Maps for Office​, entreotros) o un Software de Información Geográfica (por ejemplo: ArcGIS, Quantum GIS, etc.). Si sevalida el primer dato del archivo “​Datos_ejemplo_geo.xlsx” a través de una de estas herramientas, sepuede observar que la coordenada sí se encuentra mal documentada y realmente corresponde al
departamento de Boyacá, (no a Casanare). Igualmente el municipio presenta un error ortográfico
es su documentación que también fue validado gracias a esta herramienta.

Figura 62. Verificación de errores “false” a través de una herramienta de visualización de datos
geográficos (Esri Maps for Office).

CartoDB
CartoDB fue creada por ​Vizzuality ​para trabajar con datos geoespaciales y grandes cantidades dedatos (big data) de una manera más rápida y sencilla. Este servicio web es una base de datos
geoespacial ​open source​, con una interfaz para importar y visualizar datos geoespaciales creando
hermosos mapas dinámicos. Las personas con conocimientos más profundos en programación,
bases de datos o sistemas de información geográfica, pueden sacarle más provecho a laherramienta, teniendo en cuenta que funciona internamente con PostGIS y que posee una serie deAPIs (​
Aplication Programming Interface​) para acceder a los datos mediante sentencias SQL.
CartoDB permite arrastrar y soltar un set de datos, o cargar un nuevo conjunto de datos,
personalizar la visualización, realizar consultas SQL y embeber el mapa en un sitio web o blog de
WordPress.​
Objetivo​: Visualizar de manera dinámica un conjunto de puntos en un mapa a partir decoordenadas geográficas e identificar puntos inusuales en un conjunto de datos.
Enlace al programa: ​http://cartodb.com/

Caso Práctico
Un proyecto de caracterizaciones biológicas tiene todos sus conjuntos de datos estructurados ypublicados a través de GBIF. Sin embargo, el proyecto quiere visualizar específicamente laabundancia de sus especímenes de Moluscos en un mapa y a su vez verificar que los puntos caenen las zonas correctas. Usted ha sido llamado para este reto!
Nota​: Para este ejercicio emplearemos el archivo “​Datos_ejemplo_geo.xlsx”​, resultante de la prácticadel Geovalidador SiB , es decir, con los campos ​Latitud decimal ​y​Longitud decimal debidamente
documentados y el Municipio y Departamento previamente validados.
Paso 1Ingrese a la aplicación ​CartoDB y cree una cuenta de usuario. Para ello vaya a la pestaña superiorderecha en “​
SIGN UP​”. Diligencie la información solicitada y haga clic en “​
Create your account​”.
Paso 2
Seguidamente aparecerá un aviso, que su cuenta ha sido creada exitosamente. Si lo desea, puede
especificar su área de interés o de trabajo y su rol, de lo contrario haga clic en continuar.

A.

B.

Figura 63. Creación de cuenta en CartoDB. ​A. Datos personales a diligenciar ​B.
Mensaje final de creación de cuenta.

Nota​: ​La cuenta creada corresponde a una cuenta de usuario regular en la que se puede
almacenar hasta 50 MB (Megabytes) de información y en este caso los mapas que comparta seránpúblicos.
Por ser un usuario nuevo, en la parte central encontrará en la página un video introductorio a laherramienta (para optimizar el tiempo de la práctica le sugerimos verlo en otro momento). En laparte superior encontrará el menú principal donde puede navegar entre sus tablas o datos
almacenados (​tables​), la visualización geográfica de esa información (​visualizations​), o explorar yemplear otros datos compartidos por otras instituciones o usuarios (​common data​). Si en algún
momento tiene alguna duda sobre el manejo o las múltiples opciones que ofrece la herramienta,
CartoDB dispone toda la documentación necesaria (​documentation​). Si desea visualizar o modificar
la información de su cuenta, vaya a su nombre, despliegue el submenú y seleccione “​Account
settings​”.

Figura 64.​
Menú principal de CartoDB

Paso 3En la página inicial de ​CartoDB​, haga clic en el botón“​
Create your first table​”, que se encuentra en la parteinferior de la página. De esta forma puede proceder acargar la información que necesita visualizar.
Figura 65. Botón de creación de su
primera tabla en CartoDB.

Paso 4
Seguidamente se abre una ventana en la que podemos seleccionar nuestra fuente de información.
En este ejercicio seleccione la opción “​Data file​”, ya que debe cargar el archivo“​
Datos_ejemplo_geo.xlsx” ​desde el equipo de computo. Haga clic en “​
select a file​” para buscarlo ysubirlo.

Figura 66.​
Ventana de selección de fuente de datos.

Nota​
:​
Se pueden cargar datos en diversos formatos, principalmente: CSV, XLS, KML, ZIP, GPX.
Paso 5
Una vez cargado el archivo “​Datos_ejemplo_geo.xlsx”​, se puede observar que la aplicación adicionaunas columnas de información por defecto: ​cartodb_id​, un identificador para los datos de la tabla;
the_geom​, donde el programa debe reconocer el dato geográfico (latitud y longitud en este caso) yalmacenarlo como tal (para ello de click sobre ​GEO en este encabezado y seleccione“​
longitud_decimal​” y “​
latitud_decimal” como las columnas que almacenan sus coordenadas);created_at​, para la fecha de creación; y ​updated_at, para la fecha de actualización. Usted podrá
editar la información de sus datos en cualquier momento haciendo doble clic sobre cualquiera delas celdas.

Figura 67.​
Visualización de la tabla de datos en CartoDB

Paso 6
Para poder visualizar los datos que fueron cargados, haga clic en “​
MAP VIEW​” que está en la partesuperior de la página (puede moverse en todo momento entre sus datos “DATA VIEW” y el mapa
“MAP VIEW”). En este caso la información mapeada corresponde a las coordenadas del archivo, lascuales se visualizan por defecto en color naranja.

Figura 68.​
Visualización del mapa en CartoDB

Paso 7
En la parte superior izquierda puede identificar una opción para cambiar el mapa base. Por defecto
está el mapa “​Nokia Day​”; Sin embargo, puede seleccionar el de su preferencia en cualquier
momento.
Paso 8

Explore las opciones de la herramienta. Para esto, diríjase al menú gris de la parte derecha y hagaclic en el número 1. Allí se despliega una serie de opciones, vaya al asistente de visualización“​
Visualization wizard” en donde puede modificar de diversas maneras, la forma en que se ven losdatos. Se presentan varias opciones para personalizar sus datos de la manera que desee:❏ Simple​: Tamaño, color y transparencia tanto del relleno (​Marker Fill​) como del borde(​
Marker Stroke​). Se puede modificar la manera de composición de los puntos(​
Composite operation​) y agregar también etiquetas a los puntos si se desea (​Label text)​.
❏ Cluster​: Permite agrupar sus datos dependiendo la escala de visibilidad y la cercaníade los puntos en el mapa. Útil en el caso de que se cuente con coordenadas repetidas
o cercanas. Se puede seleccionar el rango de agrupación de los datos (​buckets​) e
igualmente se pueden modificar las opciones de visualización, relleno, color, etc.
❏ Choropleth​: Permite construir un mapa temático que representa la distribución
espacial de un fenómeno mediante tramas o diferentes tonos de color o de gris. ​Sepuede emplear con las columnas que presentan datos numéricos, y que se encuentran
en ese formato. En su caso puede seleccionar la columna “​
individualCount​” y modificar
los rangos de agrupación, el método de cuantificación y las características devisualización.
❏ Category​: Permite categorizar la visualización según la columna que se seleccione.
❏ Bubble​: Representa la distribución espacial de la misma forma que lo hace ​Choropleth,pero empleando una variación en el tamaño de cada punto.
Encontrará otras opciones de visualización como Intensidad (​Intensity​) o densidad (​Density​), lascuales también puede explorar en detalle.
Paso 9Para este ejercicio seleccione la opción de visualización ​Bubble ​y escoja la columna “número deindividuos” para realizar la categorización visual según la cantidad de ejemplares. Cambie el color
por defecto de los puntos (​Bubble fill​) y el tamaño de proporción (​Radius(min-max)​) a su gusto.
Paso 10
Ahora diríjase al símbolo de mensaje “​
infowindow​”. Active en las ventanas de llamado lasvariables del conjunto de datos ​Departamento​,​
Familia ​y Género; estas ventanas se activan al hacer
clic sobre alguno de los puntos (si selecciona desde la pestaña “​Click​”) o al arrastrar el cursor sobre
el punto (seleccionando desde la opción “​
Hover​”). Explore y active los campos que desee.
Al abrir una de las ventanas de llamado usted observará (Figura 69) que tiene tres opciones en laparte inferior: puede (​A​) editar de la tabla alguno de los campos asociados al punto; (​B​) editar lageometría, le permitirá mover el punto a otro lugar del mapa y automáticamente modificará lacoordenada; o (​C​) borrar por completo el dato de su tabla.

Figura 69.​
Visualización y opciones de las ventanas de llamado.

Paso 11
En el menú gris encontrará un ícono de barras
que corresponde al filtro de información. Filtre
de sus datos la columna ​Filo ​de la lista desplegable; luego limpie la lista y seleccione ​Mollusca​, sidesea agregar más filtros dé clic sobre el símbolo (​+​); el filtro que seleccione se verá reflejado luego
de unos segundos en el mapa.

Figura 70.​
Visualización del filtro de información.

Paso 12Cree una leyenda general al mapa haciendo clic sobre el ícono con el interrogante del menú
derecho. Tenga en cuenta que la leyenda corresponda con los datos finales que haya filtrado. En
este ejemplo: “Distribución y abundancia de Moluscos”.

Figura 70.​
Creación de leyenda general para el mapa

Esta herramienta permite agregar capas de información para complementar la visualización y el
trabajo con sus datos. En este caso agregaremos una capa en formato shape (​.shp​) que presenta
los límites departamentales de Colombia (fuente: Instituto Geográfico Agustín Codazzi). Esto
permitirá visualizar más claramente la validez de sus datos en cuanto al campo “​Departamento”.​
Paso 13
Diríjase al símbolo azul (+) en la parte superior del menú gris. Haga clic en la opción “Data File” yluego en “​
select a file​” para buscar el archivo “​Deptos_Colombia.zip​” úbicado en su equipo en la ruta
C://Validaciones/Datos_Geo/Deptos_Colombia​
y agregarlo a su visualización.
Nota​: todos los archivos en formato shape deben haber sido comprimidos previamente en unarchivo .ZIP con los archivos que lo componen (.​
dbf​
,​
.prj​
,​
.shx​
,​
.shp​
, etc.)
Paso 14Se abrirá automáticamente luego de agregar el shape una ventana para salvar su visualización.
Asigne un nombre a la visualización y haga clic sobre el botón verde para finalizar.
Nota​:​
Aunque en este caso CartoDB despliega automáticamente esta opción al agregar una capa,
usted puede para otros casos oprimir el botón “​
VISUALIZE​”, para crear la vista de su mapa en
cualquier momento.

Figura 71.​
Guardado de la visualización del mapa en CartoDB.

Paso 15
Para ordenar las capas y que sus puntos se vean sobre la capa de Departamentos debe mover losnúmeros que encontrará en parte derecha arrastrando un número sobre el otro, ya que cada vez
que ingresa una nueva capa esta va a quedar encima de las anteriormente agregadas. En este
sentido, la capa más externa será la de mayor número (en este caso la número 2).

Figura 72.​
Organización y visualización de capas (menú a la derecha) en CartoDB.

Paso 16
Vaya a la opción Label text en el campo de visualización simple de la capa “​deptos_colombia​”yseleccione “departamen” para habilitar las etiquetas de cada Departamento y facilitar la ubicaciónde sus puntos dentro de la División político-Administrativa de Colombia. Ajuste igualmente eltamaño la fuente “​Label font​” de las etiquetas para que se ajuste al tamaño de visualización que
desee.

Figura 73.​
Configuración y visualización de etiquetas en CartoDB.

Paso 17
Configure los últimos detalles para finalmente compartir su mapa. Agregue un título o notas
dentro del mapa y determine el mapa base que desea. Luego de esto, vaya a la parte superiorderecha y seleccione “​Share​” para compartir su mapa.

Figura 74.​
Opciones finales para compartir y dar salida al mapa.

Nota​: Usted puede compartir la visualización a través de una URL que genera la herramienta. Solodebe hacer clic en la opción “​
Get the link​” y compartirlo a través de correo electrónico, redessociales, etc. Igualmente si usted tiene un blog o ​website, puede embeber el mapa (​Embed it​)oagregarlo a una aplicación (​CartoDB.js​).
Paso 18
Pegue el enlace de su mapa en una pestaña nueva del explorador y observe el resultado de su
trabajo. ¿Lo considera útil?

VeSPER
Vesper es una aplicación web que puede analizar el contenido de un archivo ​Darwin Core Archive
utilizando varios criterios relacionados con la calidad. Proporciona resultados a través de gráficos ymapas que ayudan al usuario a entender mejor el contenido del archivo y donde pueden estar los
problemas potenciales. El análisis se realiza en tres dimensiones fundamentales: taxonómica,
geográfica y temporal, con una visualización dedicada a cada uno de estos aspectos.
Objetivo: ​Visualizar y analizar el contenido y distribución de un conjunto de datos en formato DwC,
en términos geográficos, taxonómicos y temporales.
Enlace al programa:
http://www.soc.napier.ac.uk/~cs22/vesperDemo/vesper/demoNew.html#small

Caso Práctico
Usted es un biólogo al cual le han solicitado que investigue la cobertura taxonómica, geográfica ytemporal de unos conjuntos de datos que se encuentran en formato ​Darwin Core Archive​. Dentro
de su investigación debe evaluar la calidad de los datos y qué tan adecuados pueden para el uso
de un determinado usuario.
Paso 1
Descargue en el escritorio de su equipo un conjunto de datos del portal de GBIF. Para este ejercicio
vamos a descargar un conjunto de datos llama​do ​Colección del Herbario PSO de la Universidad deNariño disponible en: ​http://goo.gl/XPfjoo​. Haga clic en el enlace ​Darwin Core Archive que está enla parte derecha de la página. Si lo desea puede descargarlo también del IPT del SiB Colombia:
http://ipt.sibcolombia.net/sib/resource.do?r=unar-001​.

Figura 74.​
Descarga de un archivo Darwin Core en GBIF

Nota 1​: Lea rápidamente la descripción del conjunto de datos que aparece en la página de GBIF
para que se haga una idea del conjunto de datos que va a analizar.
Nota 2​:​
En este momento usted tiene en su escritorio un archivo tipo ​Darwin Core Arch​ive (DwC-A)
que contiene diferentes archivos de texto .txt y .xlm con el conjunto de datos y los metadatos
asociados.
Paso 2Ingrese a la aplicación ​VeSPER y familiarícese con la herramienta. Identifique las pestañas de lasiguiente imagen:Figura 74. Vista del menú principal de Vesper. ​Background​: Contienen información relacionada con los archivos
DwC-A y una descripción de la herramienta. ​Instructions​: Contiene las instrucciones básicas de como cargar,
interactuar y visualizar la información. ​Credits​:​
Contiene los detalles técnicos de la aplicación y los créditos paraquienes la desarrollaron. ​Examples​:​Contiene cinco ejemplos con los cuales se puede explorar e interactuar. ​LoadYour Data​:​
Espacio para cargar un archivo DwC-A.

Paso 3
Ahora cargue el archivo DwC-A que descargó previamente en el punto 1 (dwca-unar-001.zip). Paraesto, haga clic en la pestaña “​Load Your Data​” y luego en el botón “​Choose file​
”.
Nota​
:​
En este paso el programa descomprime y consulta la parte meta.xml del DWC-A y establece
si los campos necesarios están presentes para cada aspecto del análisis. De esta forma, ofrece lasvisualizaciones apropiadas como opciones antes de descomprimir los archivos de datos que
quedan en el zip.
Paso 4
Luego de cargar el archivo, aparece una imagen con las secciones: ​Label Records Using​y​
LoadData For.​
En la sección ​Label Records Using​, se escoge el tipo de etiqueta autilizar en los registros, pueden aparecer opciones como:
acceptedNameUsage (Nombre aceptado usado), ​scientificName(Nombre científico) o ​vernacularName (Nombre común), dependiendode las columnas que tenga el archivo DwC.
En este ejercicio seleccione como etiqueta ​scientificName​.
En la sección ​Load Data For​, el investigador puede escoger si realiza elanálisis en la parte taxonómica, geográfica y/o temporal.
En este ejercicio seleccione
Taxonomy​
,​
Map​
y​
Timeline​
.

los

tres

aspectos ​Denormalised

Figura 75. Opciones de cargade datos y configuración deetiquetas

A continuación se da una breve explicación de cada una de las opciones:❏ Denormalised Taxonomy​: Permite visualizar la taxonomía basada en los elementos delestándar DwC como Reino, Filo, Clase, Orden, Familia, entre otros.
❏ Map​: Permite visualizar un mapa en forma de cluster o puntos de los datos
proporcionados en los elementos de Latitud y Longitud Decimal.
❏ Timeline​: Permite visualizar un gráfico de barras que agrupa las fechas en las cuales losespecímenes fueron colectados. Esta sección tiene en cuenta los datos de la columna“Fecha del evento” del estándar DwC.

Para este ejercicio seleccione los tres aspectos mencionados y haga clic en el botón ​
Load​
.
Nota​
: Para mayor claridad de los conceptos utilizados en este punto, puede colocar el cursor sobrelas opciones de la aplicación y automáticamente se desplegarán las definiciones.
Paso 5
Luego de cargar los datos con las opciones escogidas aparece la siguiente pantalla con lavisualización gráfica de los datos taxonómicos, espaciales y temporales.

Figura 76. Captura de pantalla de los resultados de VeSPER. En la parte superior izquierda se encuentra lasección taxonómica, en la parte inferior izquierda la sección geográfica, en la parte inferior derecha arriba lasección temporal y finalmente, en la parte inferior derecha abajo la distribución taxonómica.

Visualización taxonómica
En la parte superior de la aplicación aparece la visualización taxonómica. Detalle la gráfica por
niveles, desde el centro ​SUPEROOT hacia los extremos. A continuación encontrará algunas
preguntas orientadoras para explorar la gráfica:1.

Coloque el cursor sobre el centro de la gráfica (​SUPERROOT​). Aparecerá un cuadro con
información referente al conjunto de datos. ¿Cuántos especímenes tiene la Colección delHerbario PSO de la Universidad de Nariño?

2.

Ahora desplace el cursor al primer nivel o anillo de adentro hacia afuera. ¿Cuántos y cuáles
reinos visualiza? ¿Cuántos especímenes hay de cada uno?

3.

Haga clic sobre ​FUNGI​. ¿Cuántas clases de hongos están representadas en esta colección?
Haga clic nuevamente sobre el centro de la gráfica para regresar a la raíz.

4.

Ahora haga clic sobre ​PLANTAE​. ¿Cuantos especímenes hay del phylum Magnoliophyta? ¿En
cuántas clases se distribuyen?

Para cambiar la visualización de la distribución espacial (​Space Allocation​), estilo (​View Style​) y orden(​
Sort By​) puede dirigirse a la siguiente ventana y escoger las opciones de acuerdo a sus
necesidades.

Figura 77. ​Opciones para cambiar la visualizaciónde la gráfica “​Denormalised Taxonomy​”

Para este ejercicio resulta más informativo la distribución espacial en formato ​Bottom up​, ya quemuestra un mayor detalle de los registros desde la categoría taxonómica superior (Reino) hasta lainferior (Especie).
Visualización geográfica
La sección geográfica se encuentra en la parte inferior izquierda, el mapa tiene dos opciones devisualización: puntos agrupados (​Marker Group​) o puntos individuales (​Direct Plot​). Para escoger
alguna de estas opciones o las dos en conjunto se despliega el botón que se encuentra en la partesuperior derecha del mapa. El mapa también muestra puntos individuales azules que representan
los puntos que no pudieron ser agrupados. A continuación encontrará algunas preguntas
orientadoras para explorar el mapa.

Figura 78. Visualización de la sección geográfica. En la parte superior derecha se encuentra el botón para
escoger el tipo de visualización y en la parte superior izquierda se encuentran los botones + y - paraestablecer el zoom.

1.

¿De acuerdo al mapa hay registros aislados? Indique los IDs de aquellos especímenes y el
país de procedencia.

Al ubicar el cursor en los puntos aislados se despliega una ventana con información acerca delespécimen, como el nombre científico, ID, latitud y longitud. De igual forma, al ubicar el cursor en
alguno de los clusters, se puede observar el polígono agrupado y la ventana que se despliega
proporciona información acerca del número de registros agrupados y la latitud y longitud delcentro del cluster.

Figura 79. a. Acercamiento a uno de los puntos aislados con su información
asociada. ​b.​
Acercamiento a uno de los clusters con su información asociada.

El mapa tiene opción de zoom en los botones de la parte superior izquierda o haciendo doble clic
en cualquier parte del mapa, dependiendo del zoom se crean nuevos clusters según el grado dedetalle que requiera el investigador. Por ejemplo, si se quiere tener más detalle acerca de losregistros en Estados Unidos, haga doble clic en esa región. Adicionalmente, debajo de los botonesdel zoom se encuentran tres opciones para seleccionar registros (polígono, rectángulo y círculo).
2.

¿Cuántos registros georreferenciados tiene el conjunto de datos? ¿de estos registros
cuantos se encuentran en el Chocó (Colombia)?

Nota​: Chocó es un departamento de Colombia ubicado en la costa pacífica.
Visualización temporal
Continuando con la sección temporal, ésta se encuentra en la parte inferior derecha y muestra el
rango de fechas que abarca el conjunto de datos. Es importante tener en cuenta que en laconstrucción del rango, el gráfico toma aproximadamente 10 años antes del primer registro y 10
años después del último registro, por ejemplo, si el registro más antiguo es de 1819 el primer
rango empieza desde 1809.

Figura 80. Visualización de la sección temporal. El gráfico de barras muestra el cambio en elnúmero de registros documentados a lo largo del tiempo y cuenta con una barra en la parteinferior para escoger un rango menor de años de acuerdo al interés del investigador.

En la parte inferior se encuentra una barra que inicialmente muestra el rango completo de fechas.
Si se requiere observar el comportamiento de los registros desde una fecha determinada, semueve la barra de izquierda a derecha. Por ejemplo, al mover la barra para visualizar los registrosa partir del 06 de junio de 1945 se obtiene la siguiente gráfica:

Figura 81. Visualización de la sección temporal al desplazar la barra a partir del 06 de junio
de 1945.

Este tipo de gráfico permite analizar cuáles fueron los años de mayor actividad y determinartendencias. Por ejemplo, en éste ejercicio se observa un incremento en el número de registrosdesde 1980 hasta 2000; luego se observa un leve descenso hasta la fecha.
El gráfico tiene la opción de desplegar cierta información al ubicar el cursor en alguna de las barrasde tiempo. Por ejemplo, entre el 31 de diciembre de 1899 y el 31 de diciembre de 1909 hay 12
registros biológicos. Este tipo de información es útil en el momento de realizar análisis estadísticos.
Por ejemplo, desde 1879-12-31 hasta 1929-12-31 hubo un incremento en el número de registrosde 1220%.

Figura 82. ​Información asociada a las barras temporales.

1.

De acuerdo a la gráfica temporal ¿Cuáles son las fechas que reportan más especímenes decolecta? ¿Cuántos especímenes?

2.

Al desplazar la barra de la gráfica temporal hasta el 5 de diciembre de 1945 ¿Cúal es elrango con mayor actividad y cuántos especímenes se registran?

Visualización taxonómica desnormalizada

Finalmente, la gráfica de distribución taxonómica desnormalizada, que se encuentra en la parteinferior derecha abajo, permite visualizar la taxonomía basada en los elementos del estándar DwC
como Reino, Filo, Clase, Orden, Familia, entre otros. A medida que nos movemos en el gráfico deizquierda a derecha, se encuentran los registros que tienen un mayor número de subtaxa
asociados. Por ejemplo, al elegir en la gráfica una de las barra más lejanas, se observa que hay unregistro que tiene 65 subtaxa asociados. Al hacer clic en la barra, cambia la gráfica de visualización
taxonómica donde se observa a que registro(s) pertenecen la selección. En este caso, el género
Anthurium ​tiene asociado 65 subtaxa (en este caso los subtaxa corresponden a especies).

Figura 83. a. ​Gráfica de distribución taxonómica desnormalizada. Al elegir una de las barras máslejanas, ésta proporciona información acerca del número de registros (count) y el número desubtaxa asociados . ​b​. Luego de dar clic en la barra, la gráfica de visualización taxonómica cambia
mostrando el registro que tiene asociado los 65 subtaxa, en este caso, el género ​Anthurium.

1.

¿De acuerdo a la gráfica de distribución taxonómica desnormalizada, que registro tiene
asociado el mayor número de subtaxa?

Respuestas
Visualización taxonómica
1.
8829
2.
Dos; Plantae y Fungi; 8818 especímenes para plantae y 11 para fungi
3.
Dos

4.

8416; 5Visualización geográfica
1.
PSO:42501 y PSO 42913; Alemania y Brasil
2.
2290; 11
Visualización temporal1.
15 al 16 de enero de 19902.
31 de diciembre de 2005 al 01 de enero de 2007; 871
Visualización taxonómica desnormalizada
1. Familia Asteraceae con 89 subtaxa (en este caso 89 géneros)

Funciones adicionales de Vesper
Vesper cuenta con otras funciones adicionales a la visualización en los aspectos mencionados
anteriormente, una de ellas es una sección que detalla el número de registros faltantes en varios
campos utilizados para generar la visualización taxonómica, geográfica y temporal, de esta forma,
se puede tener una idea general de la calidad de los gráficos, de acuerdo a la cantidad de registrosque se utilizaron para generarlos vs los registros totales que posee el conjunto de datos.

Figura 84. ​Chequeo de datos faltantes a. ​Controles del conjunto de datos donde se
despliega la opción “​Show another visualisation​” y luego se da click en el botón “​Missing
Data Check​”. ​b. Tabla de resultados. En la parte superior de la tabla se encuentra elconteo de los registros faltantes en los campos necesarios para cada tipo devisualización y en la parte inferior se encuentra el conteo de registros faltantes más
detallado.

En este ejemplo, el conjunto de datos presenta vacíos en la parte geográfica (6.539 registros,
equivalentes al 74.06% del total) y en la parte temporal (61 registros, equivalentes al 0,69% deltotal)

Enlaces de interés: A través de los siguientes tres recursos web usted podrá ampliar la
información sobre VeSPER.

❏ VeSPER, Client-side DwC-A Visualisation❏ Vesper: Visualising species archives❏ Group discussion: New tool to analyze DwC-A: VeSPER

Darwin Test
Es una aplicación diseñada para la validación y chequeo de los datos presentados en tablas en elformato estándar ​Darwin Core versión 1.2 y 1.4, empleado por GBIF para el intercambio de
información de observaciones y especímenes conservados en colecciones de historia natural.
Se recomienda el uso de esta herramienta para la validación de los datos del formato ​DwC​, antesde subir los datos al servidor para su visualización en la red de GBIF (http://www.gbif.es/). DARWIN
TEST está desarrollado y apoyado por la Unidad de Coordinación del Nodo Nacional de GBIF en
España.
Permite detectar errores en los campos mediante consultas predeterminadas configurables por el
usuario. Ofrece la posibilidad de corregir los errores detectados en los datos desde los propios
formularios de validación. Permite la activación/desactivación de las consultas existentes.
Igualmente la creación de nuevas consultas de validación adaptadas a las necesidades de cadausuario. Realiza el chequeo de los nombres científicos con la Tabla de Nombres SCIENTIFIC_NAMES
del consorcio The Catalogue Of Life: JTIS y Species 2000, con la tabla Archivos de Autoridad
Taxonómica (AAT) del SIB de Colombia, o con otra base de datos con nombres científicos que
cumpla unos requisitos mínimos. Dichas tablas de referencia están disponibles en la página dedescarga de Darwin Test; entre muchas otras características y funcionalidades. Puede encontrar
más información en la ​página ​de ​GBIF España y el código fuente queda accesible desde la página
del proyecto en ​Sourceforge.net​
bajo licencia ​Creative commons​CC-By-NC-SA 3.0​​.

Instalación de Darwin Test
El objetivo de esta práctica es Instalar y configurar la aplicación. Durante el taller se trabajará con laaplicación proporcionada por los instructores preparada para funcionar con Office de 64 bits.
Paso 1
Copiar el archivo ​Darwin_Test33-fuente-64 y las bases de datos de pruebas ​proporcionado por losinstructores.
Paso 2
Ejecutar la aplicación haciendo doble
click
sobre
el
archivo
Darwin_Test33-fuente-64 que darápaso a un menú de inicio (Figura 85).
Paso 3
Desde la pestaña ​Configuración yherramientas ​- ​Configurar validaciónde datos ​, configure la ruta y nombre
de la base de datos de Species2000.
Para ello pulse sobre el icono
que le permitirá navegar por losarchivos de su equipo y localizar elFigura 85. ​Menú inicial de Darwin Testarchivo con el nombre ​Species2000_Scientific_names_2010 ​(incluido entre los materiales
descargados) y una vez localizado pulse el botón ​Vincular tabla ScientifiNames etc. . ​Mediante este
proceso habremos vinculado la tabla con nombres de referencia que se utilizarán para posteriores
chequeos.

Figura 86. ​Configuración de Validación de datos en Darwin Test

Caso Práctico
Los casos prácticos están relacionados entre sí, es muy recomendable que se realicen de forma
consecutiva y siguiendo la estructura establecida. Para realizar estos ejercicios usted debe
descargar la aplicación ​Darwin Test y los materiales para los ejercicios disponibles de la carpeta
Casos prácticos Darwin Testin ​en el siguiente vínculo: ​http://tinyurl.com/practicaDQ
CASO 1.​​VALIDACIÓN DE DATOSEl objetivo de esta práctica es utilizar Darwin Test para ​comprobar la calidad de los datos de lacolección Darwin Core 1.4 de ejemplo (​Darwincore14.mdb​).
Paso 1
Desde el menú principal en la sección encabezada con el título ​1. Seleccionar ​escoja el formato de latabla a validar Darwin Core 1.4, y busque en su equipo el archivo ​Darwincore14.mdb. ​A continuación
pulse el botón ​Aceptar ​para que la tabla quede vinculada a la aplicación.

Figura 87. ​Selección del formato de tabla DwC a validar en Darwin TestPaso 2
En el siguiente paso vamos a validar los datos pulsando sobre el botón ​Validar datos que seencuentra en la pestaña ​Validación de datos. ​En el momento de inicio se abrirán varias ventanas
preguntando si desea realizar la validación siguiendo la configuración establecida (responda sí) si
desea calcular el ICA (responda NO) y advertirá de que se están eliminando tablas de validaciones
anteriores (REsponda Sí). Diga a todo que sí para que continúe con el proceso.
Paso 3
Antes de finalizar, una nueva ventana nos preguntará si deseamos eliminar los caracteres ASCCI
anómalos, a lo que también responderemos que sí.
En este momento la aplicación habrá realizado todas las validaciones y habrá generado unas tablas
con los resultados. En el siguiente caso veremos cómo consultar esos “posibles errores” y cómo
corregirlos.

CASO 2.​​CORRECCIÓN DE CAMPOS VALIDADOS
Paso 1
El objetivo de este caso no es subsanar todos los errores, sino conocer el funcionamiento básico dela herramienta, así que para realizar este ejercicio sólo será necesario corregir los fallos detectados
en el campo GENUS. Para ello, pulse en el botón ​Visualización y chequeo de datos Darwin Core ​queabrirá la siguiente pantalla:

Figura 88. ​Selección de la tabla para comprobar datos en Darwin Test

Paso 2
Corrija los 4 casos detectados y para cada uno pulse el botón ​Para validar.

Paso 3
A continuación cierre estos formularios y desde el menú principal pulse ​Actualizar tabla DArwin core
Archive validada que se encuentra en el menú principal. Mediante este proceso, todas lascorrecciones realizadas se guardarán en la tabla darwin Core 1.4.
CASO 3.​​
GENERALIZACIÓN DE COORDENADASEl objetivo de este ejercicio es generalizar a distintos grados las coordenadas de especies
protegidas estableciendo los filtros necesarios.

Paso 1
Vincule la nueva tabla de origen Darwin Core 1.2 siguiendo las instrucciones del caso 1.
Paso 2
Desde la sección ​Configuración y herramientas -Generalizar coordenadas ​establezca las condiciones
de consulta para que la aplicación busque todos los registros con sensibilidad ​Extrema​, para ellohaga como se muestra en la Figura 89.

Figura 89. ​Configuración de la​generalización de coordenadas en Darwin Test​

A continuación pulse ​Seleccionar registros y después ​Ver como consulta para comprobar los
resultados.

Figura 90. ​Vista de consulta para comprobación de resultados en Darwin Test

Paso 3A estos registros seleccionados aplíquele una eliminación de coordenadas, desde el botón ​Eliminarcoordenadas y radiopunto.
Paso 4Limpie las condiciones de la consulta que acaba de hacer pulsando el botón ​Nuevo filtro y aplique lageneralización de coordenadas que corresponde a cada caso de sensibilidad expresado en la Tabla
4. En cada caso tendrá que realizar una consulta para buscar qué registros se encuentran bajo
cada categoría de sensibilidad y aplicar la generalización de coordenadas que corresponda
especificada en el campo Georreferenciación de la tabla.

Tabla 4. ​Generalización de coordenadas correspondiente a cada caso de sensibilidad.

Categoría

Sensibilidad

Especie

Georreferenciación

Nº de registros

1

Extrema

Apium bermejoi

Eliminar coordenadas

3

2

Alta

Atropa baetica

Generalizar a 0.1 grado

4

3

Media

Phyllis viscosa

Generalizar a 0.01 grado

9

4

Baja

Sorbus hybrida

Generalizar a 0.001 grado

5

No sensible

No sensible

Resto de especies

Georreferenciación sin restricción

1465

Paso 5Compruebe en el campo Notes de la tabla Darwin Core 1.2 que se han cumplimentado losmetadatos que informan sobre la generalización.
CASO 4.​​EXPORTACIÓN A DARWIN CORE ARCHIVE

En esta práctica el alumno debe exportar la tabla de trabajo al formato Darwin Core Archive. Parapoder generar este formato es necesario rellenar o importar los metadatos (​eml​) que formaránparte de dicho paquete. Para este ejercicio se pueden importar los metadatos de ejemplo ​eml.xmlincluidos en la carpeta de material de trabajo.
Paso 1
Abra configuración de ​Herramientas - Metadatos de la colección que dará paso al siguiente
formulario, en el que debe seleccionar la opción ​Importar desde Archivo eml y a continuación buscar
en su equipo el archivo con el nombre ​eml.em​l que se encuentra entre el material para prácticas
compartido.

Figura 91. ​Ingreso o importación de metadatos en Darwin Test.

Paso 2
Pulse aceptar y compruebe que se han importado los metadatos llegando de nuevo a este
formulario y seleccionando en esta ocasión la opción​
Introducir metadatos.

Paso 3Una vez exportado, comprobar que el paquete se ha formado correctamente desde el Validador
online de Darwin Core Archive:​
http://tools.gbif.org/dwca-validator/​​.
CASO 5.​​EXPORTACIÓN DE DARWIN CORE ARCHIVE A DARWIN CORE 1.2
OBJETIVO. ​Exportar al formato Darwin Core 1.2. el archivo en formato Darwin Core Archive.
Paso 1
Vincular el archivo dwca-guayacanal-parcelasmartos.zip en formato archive dentro de la​aplicación.
Paso 2
Exportar al formato Darwin Core 1.2 desde ​Salvar como - Darwin Core 1.2.

ÍNDICE

1. ​INSTALACIÓN
EN WINDOWSEN MAC OS
2. ​CONVENCIONES DE LOS EJERCICIOS
3. ​USO BÁSICOCARGA DE DATOSFACETINGFILTERING
CLUSTERINGEXPORTACIÓN4. ​USO AVANZADOUSO DEL API DE EOL
5. ​ENLACES ADICIONALES

Open Refine
OpenRefine es una aplicación de escritorio de código abierto independiente para la limpieza ytransformación de datos a otros formatos. Es similar a las aplicaciones de hojas de cálculo (comoExcel). Sin embargo, se comporta más como una base de datos.
Opera en filas de datos que tienen celdas bajo columnas, muy similar a las tablas de bases dedatos relacionales. El usuario puede filtrar las filas para mostrar el uso de “facets” que definen
criterios de filtrado. A diferencia de las hojas de cálculo, la mayoría de las operaciones en
OpenRefine se realizan en todas las filas visibles. Permite la creación de nuevas columnas basadas
en los datos de las columnas existentes, etc. Todas las acciones realizadas en un conjunto de datos
son almacenada en un proyecto y se pueden reproducir en otro conjunto de datos.
A diferencia de las hojas de cálculo, no hay fórmulas almacenadas en las celdas. Las fórmulas que
se ingresan por columna se utilizan para transformar los datos y la transformación se realiza sólo
una vez. Las expresiones de transformación se pueden escribir en Google Refine Expression
Language (GREL), Jython (lenguaje Python) y Clojure.

INSTALACIÓN
Diríjase a la sección de descargas del sitio web de ​OpenRefine ​http://openrefine.org (anteriormente
conocido como ​GoogleRefine​) y seleccione su sistema operativo. Se recomienda observar los tres
videos de introducción a la herramienta y no utilizar Internet Explorer.

EN WINDOWS• Un archivo ZIP se descargará en su computador• Extraiga el archivo a una carpeta nueva y nómbrela ​Google_Refine• Ingrese en la carpeta y ejecute la aplicación:

Se abrirá automáticamente una ventana de línea de comandos y luego la interfaz del programa en
el navegador de Internet.

EN MAC OS• Un archivo DMG se descargará en su computador• Abra el archivo y arrastre el icono del programa a la carpeta “Aplicaciones” (Applications):• Ejecute la aplicación y se abrirá el programa en el navegador de Internet.

CONVENCIONES DE LOS EJERCICIOSFórmulas a usar en la herramienta (copiar ypegar).

cell.recon.match.id

Comandos en OpenRefine, rutas.

Edit column

Nombres de las columnas.

nombreRecon

Enlaces a sitios informativos.

www.sibcolombia.net

Menú Columna

USO BÁSICOCARGA DE DATOSANTES DE EMPEZAR
La carga de datos se puede hacer desde diversas fuentes de datos: TSV, CSV, SV, Excel (.xls y .xlsx),
JSON, XML, RDF as XML y datos de Google Docs. La carga de datos implica dos etapas, la primera es
la creación del proyecto y la segunda es el análisis de la fuente.

CREAR UN PROYECTO
Diríjase a ​Guías_Taller​
en donde encontrará la carpeta ​Archivos Ejemplo​.
1.
2.

Descargue el archivo ​Datos_OREn ​OpenRefine​la pestaña ​Create Project​estará habilitada por defecto. Para cargar elarchivo siga la ruta ​Get data from​>​
This Computer​, y haga clic en ​Choose Files​
:

.
3.
4.

Seleccione el archivo ​Datos_OR​y haga clic en ​Next​.
Un panel de selección aparecerá, este le permite especificar el tipo de datos que se cargan
y configurar la manera en la que los datos son leídos. Deje las opciones tal y como se
muestran en la imagen:5.

En la esquina superior derecha verá un cuadro de texto en el que puede cambiar elnombre del proyecto, haga clic en el botón ​Create​Project​​:

6.

Espere a que cargue el archivo, esto puede tomar un tiempo dependiendo del tamaño delmismo.

FACETINGANTES DE EMPEZAR
Es un método para filtrar los datos en conjuntos más pequeños para facilitar el uso y análisis,
puede hacerse para el texto, los números y las fechas.

EJERCICIO 1.

Faceting y correcciones masivas

1.

Diríjase a la columna ​Clase​,​
haga clic en el Menú Columna​​
muestra en la imagen para hacer un ​Text Facet​:y siga la ruta que se​2.

A su izquierda aparecerá una ventana con el nombre de la columna y el Facet que serealizó:Haga clic en ​Count​
para organizar las clases de la más a la menos abundante y en ​Namepara organizarlas en orden alfabético.
3.

Corrija las inconsistencias en los nombres de las Clases Aves y Mammalia. Para esto
acerque el cursor al valor que desea corregir y haga clic en ​Edit​
, luego en el cuadro de texto
que aparece corrija el error y haga clic en ​Apply​:

Todos los valores serán corregidos de manera automática.

EJERCICIO 2.
1.
2.

Faceting y espacios en blanco

Diríjase a la columna ​Idioma​, haga clic en el Menú Columna​​ ​y realice un ​Text Facet
A su izquierda aparecerá la ventana con el nombre de la columna y el Facet que se realizó:

Aunque a simple vista los datos se encuentran sin errores, al realizar este procedimiento
vemos que el programa ha detectado espacios extra y por eso nos muestra cuatro
opciones diferentes.
3.

Corrija las inconsistencias desde el Menú Columna de ​Idioma​, siguiendo la ruta ​Edit Cells​>Common transforms​>​
Trim leading and trailing whitespace​, verá un mensaje denotificación:2.

Si observa la ventana del Facet de ​Idioma​, notará que ahora solo existe una opción y que
los espacios fueron eliminados.

EJERCICIO 3.
1.
3.

Faceting y duplicados

Diríjase a la columna ​Número de Catálogo​, haga clic en el Menú Columna​​
Facet​>​
Customized facets​>​
Duplicates facet​.
A su izquierda verá la ventana del Facet:y siga la ruta​

Podemos ver que el programa ha detectado valores únicos (false) y valores duplicados(true).
4.

Haga clic en ​true​
y verá los registros. De esta manera se pueden detectar los duplicadospara un análisis posterior.

EJERCICIO 3.
2.
4.

Scatterplot facet

Diríjase a la columna ​Latitud Decimal​, haga clic en el Menú Columna​​ ​y siga la ruta
Facet​>​
Scatterplot facet​.
Aparecerá una ventana con las posibles relaciones numéricas de la columna seleccionada ylas demás columnas que contienen valores numéricos. Seleccionamos las opciones de losrecuadros amarillos de la imagen y luego hacemos clic en la gráfica que se muestra: ​Latitud
Decimal (x) vs. Longitud decimal (y)​. De esta manera aparecerá la ventana del Facet ennuestro espacio de trabajo.

5.

Diríjase a la columna ​Municipio​, haga clic en
OpenRefine debe mostrar:

6.

Usted podría detectar coordenadas fuera de lugar en una gran cantidad de registros pararealizar un análisis posterior. Haga clic en cada uno de los municipios para ver como estos
se agrupan, de la misma manera puede seleccionar los grupos formados directamente enla gráfica. Al realizar esto se irán visualizando los registros que seleccione en la tabla dedatos. Si desea ver la grafica mas grande aumente el zoom del navegador o haga clic enexport plot​.
Seleccione el municipio de Salaminas y observe como forma dos grupos en la gráfica.
Seleccione directamente en la gráfica cada grupo y observe como uno de los grupospresenta coordenadas completamente erróneas.

7.
8.

​
y realice un un ​​Text Facet​, de esta manera

9.

Para volver a ver todos los registros haga clic en ​reset​en las dos ventanas,

FILTERING

EJERCICIO 4.
1.

Filtro básico

Diríjase a la columna ​Nombre Científico​, haga clic en el Menú Columna ​y luego en ​Text
filter​, aparecerá la ventana del Filtro.

Escriba en el campo de texto ​sp. ​y realice un ​Text Facet ​en ​Nombre Científico ​para visualizar losregistros con este valor:Para corregir este error vaya nuevamente al Menú Columna de ​Nombre Científico ​y siga la ruta ​Editcells ​>​
Transform…​, luego ingrese la fórmula ​value.replace(" sp.", "") ​tal y como se muestra
a continuación:

Haga clic en ​OK ​y verá el mensaje de confirmación de que los cambios se han realizado.

EJERCICIO 5.
1.
2.

3.

Filtro avanzado I

Diríjase a la columna ​familia, haga clic en el Menú Columna ​y luego en ​Text filter​, aparecerá
la ventana del Filtro.
Marque la casilla ​regular expression​. Escriba en el campo de texto la expresión regular.*(?:(?!ae).).$ ​esta expresión nos permite excluir todas las palabras de la columna que noterminan en “ae”.
Realice un ​Text Facet ​en ​familia ​para visualizar los registros con este elemento:

Podrá observar como los registros que no corresponden a familias han sido filtrados, usted puede
editarlos tal cual como en el punto 3 de Ejercicio 1. Para conocer más de las expresiones regulares
haga clic ​
aqu​
í​
.

EJERCICIO 6.
4.
5.

Filtro avanzado II

Diríjase a la columna ​Nombre Científico​, haga clic en el Menú Columna ​y luego en ​Text
filter​, aparecerá la ventana del Filtro.
Marque la casilla ​regular expression​. Escriba en el campo de texto la expresión regular ​[.] ​yrealice un ​Text Facet ​para visualizar los registros con este elemento:

Podrá observar los registros que cumplen este criterio, para editarlos masivamente hagaclic en ​change ​en la ventana del Facet de ​Nombre Científico​.
5.

En la ventana que aparece escriba la fórmula ​value.replace(" cf.", "") ​y haga clic en
OK​:Todos los registros se corregirán de manera automática.

CLUSTERINGEJERCICIO 7.

Clustering básico

1.

Diríjase a la columna ​Colector​, haga clic en el Menú Columna ​y luego en ​Text facet​,aparecerá la ventana del Facet:2.

En la parte superior derecha verá el botón ​Cluster​haga clic, aparecerá la ventana de
Cluster & Edit ​para la columna ​Colector​.

3.

Podrá ver la siguiente información:

Cluster size:​la cantidad de las diferentes versiones que el algoritmo muestra como similares.
Row count:​
El número de registros por cluster.

Values in cluster:​Los valores seleccionados por el algoritmo para esa agrupación y el número
de registros por valor.
Merge?:​
En este cuadro se selecciona si los valores se fusionan en el valor por defecto que
propone el algoritmo.
New cell value: ​En este campo de texto se puede escribir un valor completamente nuevo parael clúster. También se puede hacer clic en cualquier valor para asignarlo como valor por
defecto.
4.

Vaya a ​Keying Function​, seleccione ​ngram-fingerprint​
y en ​
Ngram Size ​escriba ​1​.

Para conocer más acerca de los algoritmos (altamente recomendado) haga clic ​
aquí​
.
5.

6.
7.

Para el primer cluster asigne un valor nuevo, para esto vaya al cuadro de texto de ​New cellvalue​
y escriba ​Ricardo Gonzales​. Luego haga check en el cuadro de ​Merge?: ​para esecluster.
Para el segundo clúster haga clic en ​Ana Gonzales​, automáticamente el valor en ​New cellvalue ​
cambiará y la casilla ​Merge? ​se chequeará.
Vaya a ​Merge Selected & close ​para fusionar los valores y volver a la ventana principal. El
resultado del proceso debería verse así:

EXPORTACIÓN

EJERCICIO 7.

Exportar el archivo

Existen múltiples maneras de exportar los archivos en OpenRefine, la siguiente es la que hamostrado funcionar en todos los casos
1.
2.

En la esquina superior derecha haga clic en el botón ​ExportSeleccione ​Custom tabular exporter…​
aparecerá la ventana de exportación:

3.

En la pestaña ​Content ​puede seleccionar las columnas que quiere exportar, si selecciona
Ignore facets and filters and export all rows​
todos los facets y filtros serán ignorados, esto
sucede cuando solo queremos hacer visualizaciones de los datos.
Vaya a la pestaña ​Download​y seleccione el separador de caracteres que desee, en este
caso se recomienda dejar las opciones que vienen por defecto. Haga clic en ​Download​yguarde su archivo.
También puede exportar el proyecto siguiendo la ruta ​Export​>​Export project​. De esta
manera puede descargar el proyecto para trabajarlo en otro equipo.

4.

5.

USO AVANZADOUSO DEL API DE EOLANTES DE EMPEZAR
En este ejercicio se utilizará el API de la ​Encyclopedia of Life (EOL) a través de OpenRefine paraobtener las categorías taxonómicas de una lista de nombres determinada.

EOL agrupa las clasificaciones de los grupos de organismos de diversos proveedores de contenido,
cada uno de las cuales es soportado por una comunidad de científicos. Para una lista completa delos proveedores y descripción de los mismos ingrese a:
http://eol.org/api/docs/provider_hierarchies
Entre los proveedores de clasificaciones se encuentran:
AntWeb
AvibaseCoLFishBase
Index Fungorum
ITIS
IUCN
Metalmark Moths of the WorldNCBI
The Paleobiology Database
The Reptile Database
WoRMS

EJERCICIO 7.
​

http://www.antweb.org/
http://avibase.bsc-eoc.org/
http://www.catalogueoflife.org/
http://www.fishbase.org/
http://www.indexfungorum.org/
http://www.itis.gov/
http://www.iucn.org/
http://choreutidae.lifedesks.org/
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/
http://www.paleodb.org/
http://www.reptile-database.org/
http://www.marinespecies.org/

Obtención de las categorías

1.
2.

Vuelva a la venta principal de OpenRefine.
Vaya a la columna ​Nombre Científico​. Es importante que estos nombres no contengancalificadores de como “cf.”, “sp.” o “spp.”, de ser este el caso elimínelos y deje solamentecomo valor el nombre sin autoría.

3.

Cree una columna llamada ​nombreRecon a partir de la columna ​Nombre Científico​, hagaclic en Menú Columna y luego siga la ruta ​Edit column ​> ​Add column based on thiscolumn… (solo modifique el campo ​New column name ​y deje los demás campos comoestán).
El siguiente paso es reconciliar los nombres con EOL, utilizando el servicio implementado
por Roderic D.M. (http://iphylo.blogspot.com). Para esto haga clic en el Menú Columna denombreRecon​, y siga la ruta ​Reconcile​>​
Start reconciling…
En la ventana que aparece haga clic en ​Add Standard Service (en la esquina inferior
izquierda) y pegue la siguiente dirección:

4.

5.

http://iphylo.org/~rpage/phyloinformatics/services/reconciliation_eol.php

6.
7.

Haga clic en ​Add Service​
y espere un momento.
En la lista de servicios ahora podrá encontrar Encyclopedia of Life, selecciónelo y luego
haga clic en ​Start Reconciling​, después de un rato deberá ver una notificación:

8.

Deberá ver un resultado como el siguiente:

9.

Como puede observar algunos nombres aparecen en color azul y otros en negro, loscolores que están en azul han sido reconciliados automáticamente ya que solo había una
opción disponible, los que están en negro tienen varias opciones para asignar. En este caso

acepte todos los valores automáticamente, para esto en el Menú Columna denombreRecon​siga la ruta ​Reconcile​>​
Actions​>​
Match each cell to its best candidate
10. El siguiente paso es obtener el ID que asigna EOL para cada taxón, vaya al Menú Columna
de ​nombreRecon​
y siga la ruta ​Edit column ​>​Add column based on this column… ​en laventana que aparece pegue en el campo de texto ​Expression​la expresióncell.recon.match.id​​
y nombre la columna como ​EOL_ID

11. Ahora se utilizará el API de EOL para obtener una lista de proveedores en los que se puede
encontrar la taxonomía de cada taxón, vaya al Menú Columna de ​EOL_ID​y en ​
Edit column
vaya a ​Add column by fetching URLs…​
e introduzca la expresión (tal y como aparece):"​
http://eol.org/api/pages/1.0/"+value+".json?images=2&videos=0&sounds=0&maps=
0&text=2&iucn=false&subjects=overview&licenses=all&details=false&common_names=false&synonyms=false&references=false&vetted=0&cache_ttl=​"
Cambie el nombre de la columna a ​json_proveedores​y en el campo ​Throttle delay​
escriba
250, haga clic en ​OK​y tenga paciencia ya que la consulta puede tomar un tiempo.

12. Para obtener una lista legible agregue una columna basada en ​json_proveedores​(​
Edit
column​>​Add column based on this column… ​) usando la expresión:forEach(value.parseJson().get('taxonConcepts'),entry,entry.get('nameAccordingTo')).uniques().join(", ")Nómbrela ​lista proveedores​:13. EOL ofrece una serie de proveedores que se pueden consultar a través del API(http://eol.org/api/provider_hierarchies/1.0.json) al momento de realización de esta guía seencuentran:"AntWeb (Ant Species)""WORMS Species Information (Marine Species)""FishBase (Fish Species)""IUCN Red List (Species Assessed for Global Conservation)""Index Fungorum""Cephaloleia LifeDesk resource""The Reptile Database""GBIF Nub Taxonomy""Avibase - IOC World Bird Names (2011)""Integrated Taxonomic Information System (ITIS)""Paleobiology Database""Clements Checklist resource""Taxonomic Hierarchy of COL-China 2012""South African Vertebrates""Continenticola Classification""NCBI Taxonomy""Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: April 2013""Metalmark Moths of the World""Algeabase resource""Algae"14. El siguiente paso es obtener el ID del proveedor de interés. En este caso se utilizará
Catalogue of Life ​ya que es el que más se presenta a lo largo de los taxa que se estánusando, pero si lo desea se puede usar cualquiera de la lista que se obtuvo anteriormente.
Para obtener el ID agregue una columna llamada ​COL_ID basada en ​json_proveedores
utilizando la expresión:forEach(value.parseJson().get('taxonConcepts'),entry,if(entry.get('nameAccord
ingTo')==​"nombre_de_la_fuente"​,entry.get("identifier"),"")).uniques().join(",")

Tenga en cuenta que en ​"nombre_de_la_fuente" ​este valor debe reemplazarse por elnombre exacto que aparece en el punto anterior, en este caso ​"Species 2000 & ITIS
Catalogue of Life: April 2013"​.

15. Con el ID en la nueva columna ya se puede obtener la jerarquía taxonómica del proveedor
seleccionado, para esto agregue una columna basada en ​COL_ID ​utilizando ​Add column by
fetching URLs… ​y la expresión:"http://eol.org/api/hierarchy_entries/1.0/"+value+".json?common_names=false&s
ynonyms=false&cache_ttl="
Recuerde nombrar la columna como ​COL_tax ​y en el campo ​Throttle delay escribir 250,
haga clic en ​OK​y tenga paciencia ya que la consulta puede tomar un tiempo.
16. Finalmente se puede hacer esta información legible agregando una o varias columnas
basadas en ​COL_tax​
se tienen dos opciones:a.

Utilizar la expresión:forEach(value.parseJson().get('ancestors'),entry,if(entry.get('taxonRank')=="​
family​",entry.get("scientificName"),"")).uniq
ues() .join("")
Y reemplazar ​family por la categoría taxonómica que deseemos, esto nos
generara una columna para cada categoría.
b. Concatenar las expresiones de reino, familia, filo, clase, orden y familia con un
signo +​​
después de cada expresión.

forEach(value.parseJson().get('ancestors'),entry,if(entry.get('taxonRank')=="​
kingdom​",entry.get("scientificName"),"")).uniques().join("")​+​
forEach(value.parseJson().get('ancestors'),en
try,if(entry.get('taxonRank')=="​
phylum​",entry.get("scientificName"),"")).uniques().join("")
Y así sucesivamente, esto nos arrojará una columna con todos los valores.
17. En este ejemplo se utilizará la opción b, vamos a ​COL_tax ​y en el ​Menú Columna agregamos
una nueva columna llamada ​COL​utilizando la expresión:forEach(value.parseJson().get('ancestors'),entry,if(entry.get('taxonRank')=="kingdom",entry.get("scientificName"),"")).uniques().join("")+","+forEach(value.parseJson().get('ancestors'),entry,if(entry.get('taxonRank')=="phylum",entry.get("scientificName"),"")).uniques().join("")+","+forEach(value.parseJson().get('ancestors'),entry,if(entry.get('taxonRank')=="class",entry.get("scientificName"),"")).uniques().join("")+","+forEach(value.parseJson().get('ancestors'),entry,if(entry.get('taxonRank')=="order",entry.get("scientificName"),"")).uniques().join("")+","+forEach(value.parseJson().get('ancestors'),entry,if(entry.get('taxonRank')=="family",
entry.get("scientificName"),"")).uniques().join("")
18. Para separar las categorias en varias columnas, en el ​Menú Columna de​COL​​siga la ruta
Edit column​>​
Split into several columns…​, haga clic en ​OK​y verá los valores separados.

Para cambiar los nombres de las columnas, ingrese al Menú columna y siga la ruta ​Editcolumn​>​Rename this column​
y asigne el nombre que corresponda.

ENLACES ADICIONALES
Name validation Tutorial:
https://docs.google.com/document/d/1tkDRXlYhmassYAk5T4v5oac5prF0jAiSMr_JEGTvhRo/edit
Higher Taxonomy Tutorial:
https://docs.google.com/document/d/1XZ_pM9gIdQzHzl8wfUCVea-52yub5T_3tc-snBgPRa0/edit
Más servicios de reconciliación:
http://iphylo.blogspot.com/2012/02/using-google-refine-and-taxonomic.html
Documentación para usuarios del programa:https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/wiki/Documentation-For-Users
Api de EOL:
http://eol.org/api
Lista de recursos disponibles para OpenRefine:https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/wiki/External-Resources