Projekt
Offene Daten
Alles auf dieser Seite gibt es auch als Dateien. Öffne sie in einer Tabellenkalkulation oder einem Skript, prüfe sie anhand ihrer Quellen oder baue etwas Neues. Sie dürfen frei weiterverwendet werden, wenn du das Projekt nennst.
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- Release
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76b1850c12464746 - Version
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2026.10.23+76b1850c12464746 - Neueste Prüfung
- 23.10.2026
- Dateien
- 22 Dateien, 4,0 MB
- Lizenz
- CC BY 4.0
Ein Release ändert sich nie, sobald es veröffentlicht ist. Wenn sich die Daten ändern, gibt es ein neues Release mit neuer Kennung, und diese Seite zeigt das neueste.
- 47 Arten
- 53 Hobbykulturen
- 56 Handelsnamen
- 1.132 Aussagen
- 83 Quellen
Was enthalten ist
Die Tabellen sind CSV-Dateien, die sich in jeder Tabellenkalkulation öffnen lassen. Die vollständigen Datensätze sind JSON-Dateien, die die Struktur bewahren, die eine flache Tabelle verliert. Jede Datei ist hier mit ihrer Größe aufgeführt.
Tabellen
Ein Thema pro Datei und eine Zeile pro Sache. Eine Tabelle verweist über Kennungen auf die anderen, sodass du sie verknüpfen kannst.
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Species. One row for each species page. Hobby cultures are in cultures.csv, and the claims behind each value are in species_claims.csv.
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Claims behind each species value. One row for each claim that a part of a species record rests on. Join it to species.csv by species_id and to claims.csv by claim_id.
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Life history at several temperatures. One row for each temperature at which a species was measured. The claims behind the table are in species_claims.csv under husbandry.lifeTable.
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Hobby cultures. One row for each hobby culture. A culture is a line of animals under a hobby name. It is placed under a species page with a stated confidence, and the name does not make it a species.
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Trade names. One row for each name a label or a listing might use. The species a name might mean are in trade_name_candidates.csv.
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What a trade name might mean. One row for each species or taxon a trade name might stand for, with how likely that is. Exactly one of species and taxon is filled.
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Taxa above species. One row for each node of the classification above species. A taxon is a concept under a named classification, not a timeless fact.
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Sources. One row for each work the statements cite. The standing says how far the entry has been checked against a registry or a stored copy.
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Claims. One row for each statement on the site. Every claim names its subject, its evidence level and its sources, which are in claim_sources.csv. The text has no markup.
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Sources behind each claim. One row for each source a claim cites, in the order the claim gives them, with the place in the source.
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Open questions. One row for each thing that science or the hobby does not yet know, with what would help.
Vollständige Datensätze
Dasselbe Material als JSON, mit allen Feldern. Nutze sie, wenn eine Tabelle eine Liste in eine Zelle pressen muss.
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Species, in full. Every field of every species record except the drawing parameters. Foods, bands, life tables, character states and the claims behind them stay nested as they are authored.
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Hobby cultures, in full. Every field of every culture record except the import notes, which belong to the spreadsheet the first list of cultures came from and say how a page was to be made.
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Trade names, in full. Every trade name with its candidates, the characters that tell them apart and its local names by language.
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Taxa, in full. Every taxon with its character states, the names that have been used for it and its history.
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Sources, in full. Every source with its standing and the result of the last check.
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Claims, in full. Every claim with its subject, its three reading levels, its evidence level and its sources with the place in each.
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Open questions, in full. Every open question with the phrasings readers use when they ask it.
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Characters and their states. The features the identification key reads, with the states each can take. The character states in species.json and taxa.json name these.
Paketdateien
Sie beschreiben den Rest. Die Data-Package-Datei listet jede Spalte auf und wie die Tabellen zusammenhängen. Die Zip-Datei enthält alle anderen.
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Data Package description. Every table with its columns, types and links to other tables, in the Frictionless Data Package format.
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Read me. What the files are, how to read them, how to credit the project and how to cite the release.
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Everything in one file. All of the files above in one zip file, for a download or an archive.
Einen Download prüfen
Jede Datei hat eine SHA-256-Prüfsumme. Ergibt eine Datei auf deinem Rechner denselben Wert wie die Liste, ist es die Datei aus diesem Release, und unterwegs hat sie nichts beschädigt.
Um eine Datei zu prüfen, gib ihre Prüfsumme aus und vergleiche sie mit der Liste. Um viele Dateien auf einmal zu prüfen, speichere die Liste als Datei namens SHA256SUMS in dem Ordner, der sie enthält, und lass das Werkzeug vergleichen. Eine Datei, die du nicht heruntergeladen hast, wird als fehlend gemeldet.
# macOS
shasum -a 256 species.csv # one file
shasum -a 256 -c SHA256SUMS # every file in the list
# Linux
sha256sum species.csv
sha256sum -c SHA256SUMS
# Windows PowerShell
Get-FileHash species.csvDie Prüfsummen anzeigen
c4775e63ea1842147c413c4051a3c7962fb314bbeda157624cd11cbd4600698d README.md
a258dad2ff620740597cad35998d50b2320d0328e58364b4b9cbe1de85dd8419 characters.json
891c0b69fd1e3760d9e77ba888ff3c40ae35ee228c9560fc67484f004f04ba34 claim_sources.csv
8fe59391a7ce2bbca2de0a5ad31f7ecf8a502495124b12dd23d9daa65bbc1ea1 claims.csv
e3be60ae66468d6442805e2ed5d5ab9e1edb538c49a2430ec6525cff6959cd0b claims.json
7b4d2d67a0cdf7c76976c07b912d83e1751b24967b9598d2796e90983568c463 cultures.csv
f1175f53e386ca9297a5a7fd2bae342e18e69d5849a234f21e51e10f4d8b9f2c cultures.json
546c9b07e5178d375786f9a9de320fbe8f536f35c9a9b9b70433d9cfa1fa6a7b datapackage.json
7154b151448eda6d98d613cdf93722250fc736413812e8d16d20336e83722048 life_tables.csv
27bd0b5dbe2ebd94513af3d1f2cdbe589a1c2919365797a20c7b1d646dd1f209 questions.csv
8949073b7edd43e255077b61b8114174c64e59e5e073a51b24dcc14bfe79fd37 questions.json
a114232303c686b71018e15a5df01f7dfe9e94ac1678ca7f9781d12e1f7f59a0 sources.csv
5aa5e64ef1f65a21fe5ecf299d0f5c41984377f7d9b85bd92ac8795e9a60705b sources.json
4ade54895b6e089285a77ca02f3c1f3b1cde43c351889ea9851095c3b4f79cdc species.csv
183a6ccc733b1469f53001aec72dc2ebca090d10b7b61f2f05a9ff4e0ce00a3f species.json
2f6da7652d1f51d094de35bb0ff93deb87c4fc70cbf86ed959f5028e4c334f54 species_claims.csv
ed9811df2458211ce273162decbd972b1a005a2b48d989c7ebdddd93f4e1494a springtail-wiki-76b1850c12464746.zip
15df840a4bfa56dd4836a401256d7bf7a97288197cd040adb25aa7d005a94f3b taxa.csv
c1cb5eb65b2b81e012e8c85b475e682de817bc3cf047b2a3d7aa3d006f6e2439 taxa.json
2876eabb828fc95acf5ff1a113e758397399cf6ab13243425c251849075481ab trade_name_candidates.csv
9d4ed33490693f7b0de6cbfe76f4d34c568b39b5351dc47835a6aa81a1766016 trade_names.csv
952c0a1a3e44894ba723f61ef1ea3cc83dfa43629e747a1fd52f67fae44f79a7 trade_names.json
Die Daten nutzen
Die Dateien sind gewöhnliche Webadressen, daher kann sie jedes Werkzeug nutzen, das eine CSV- oder JSON-Datei aus dem Web lesen kann. Diese Beispiele lesen das neueste Release.
Python mit pandas
Leere Zellen kommen als fehlende Werte an, was ihrer Bedeutung entspricht.
import pandas as pd
base = "https://springtails.wiki/data/latest/"
claims = pd.read_csv(base + "claims.csv")
species = pd.read_csv(base + "species.csv")
# How well backed are the statements?
print(claims["evidence"].value_counts())
# Which families have the most species?
print(species["family"].value_counts().head())Die Tabellen anhand ihrer Beschreibung prüfen
Die Data-Package-Datei sagt, was jede Spalte enthält. Das prüft, ob sich jede Tabelle daran hält. Installiere das Paket zuerst mit pip.
from frictionless import validate
report = validate("https://springtails.wiki/data/latest/datapackage.json")
print(report.valid)R
Leere Zellen kommen als fehlende Werte an.
base <- "https://springtails.wiki/data/latest/"
claims <- read.csv(paste0(base, "claims.csv"), na.strings = "")
table(claims$evidence)SQL mit DuckDB
DuckDB liest die Dateien direkt von ihren Adressen und verknüpft sie wie Tabellen.
-- Which sources back the most statements?
SELECT s.title, s.year, count(DISTINCT cs.claim_id) AS statements
FROM read_csv('https://springtails.wiki/data/latest/claim_sources.csv') AS cs
JOIN read_csv('https://springtails.wiki/data/latest/sources.csv') AS s ON s.id = cs.source_id
GROUP BY s.title, s.year
ORDER BY statements DESC
LIMIT 5;JavaScript
Auch eine Seite auf jeder beliebigen Website kann die Dateien lesen, weil sie Anfragen von jedem Ursprung erlauben.
const base = "https://springtails.wiki/data/latest/";
const response = await fetch(base + "species.json");
const species = await response.json();
console.log(species.length, species[0].scientific);Bevor du dich auf eine Zahl verlässt
Die Dateien tragen dieselben Zweifel wie die Seiten. Eine Aussage auf der Seite ist in den Dateien ein „claim“.
- Jede Aussage hat eine Evidenzstufe. Filtere nach der Evidenzspalte und behalte die Stufen, denen du für deine Frage vertraust.
- Eine leere Zelle bedeutet, dass niemand einen Wert erfasst hat. Sie bedeutet nie null, und sie bedeutet nie, dass zwei Tiere gleich sind.
- Ein Hobbyname oder ein Handelsname ist keine Art. Kulturen und Handelsnamen haben eigene Tabellen, und jede mögliche Lesart trägt eine Wahrscheinlichkeit.
Aussagen in diesem Release, nach Evidenzstufe
Lizenz und Namensnennung
Die Daten und der Text stehen unter CC BY 4.0. Du darfst sie kopieren, ändern und weitergeben, auch gegen Geld. Im Gegenzug nennst du das Projekt, verlinkst die Lizenz und gibst an, was du geändert hast.
Die Werke, die die Aussagen zitieren, haben ihre eigenen Rechte. Die Tabellen enthalten Fakten über sie, etwa Titel und Jahr, aber nicht ihren Text.
Um das Projekt zu nennen, verwende diese Zeile. Sie nennt das verwendete Release, damit andere dieselben Dateien finden können.
Springtail Wiki contributors. Springtail Wiki open data, release 76b1850c12464746. https://springtails.wiki/open-data/. Licensed under CC BY 4.0.Adressen und Releases
Dateien liegen auf dieser Seite unter festen Adressen. Es gibt drei Typen.
- /data/v/<release>/<file>
- Ein Release. Seine Dateien ändern sich nie, deshalb lässt sich ein damit erzieltes Ergebnis wieder erreichen.
- /data/latest/<file>
- Das neueste Release. Es ändert sich, wenn sich die Daten ändern, und ein Cache liefert für kurze Zeit möglicherweise das vorherige aus.
- /data/index.json
- Jedes Release, das neueste zuerst, mit Datum und Größe.
Damit ein Ergebnis wiederholbar bleibt, lies von einer Release-Adresse und gib an, welches Release du verwendet hast. Für dieses Release ist das /data/v/76b1850c12464746/species.csv.
Jedes Release hat außerdem eine manifest.json, die seine Dateien mit Größen und Prüfsummen auflistet.
Bitte nimm die Zip-Datei, statt die Website Seite für Seite abzurufen.
Korrekturen und Änderungen
Wenn ein Wert falsch aussieht, sage es der Redaktion. Sie prüft ihn anhand seiner Quelle, bevor sich etwas ändert.