https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-49004-5
高品質なメタデータを利用可能であることはとても広範な科学データセットから何かを発見することを支援する鍵になる．そのようなデータセットは公に利用可能な状況になりつつある．しかしながら，メタデータに対して最近焦点が当たっているにも関わらず，メタデータ表現フォーマットの多様性とセマンティックマークアップの貧弱なサポートは，低品質のメタデータを結果として生み出している．ロバストな意味論的支柱とともに，強く相互利用可能になるようなメタデータ表現フォーマットの必要性に迫られている．この原稿では，私たちはそのようなフォーマットを，オープンソースなウェブベースツールとともに提案する．そのツールはメタデータの管理，検索，取得を支援してくれる．私たちは最初の評価として生物学のリポジトリの様々さからメタデータを使う．
2018.04.11
@inproceedings{DBLP:conf/ekaw/OConnorREWGM16,
author = {Martin J. O'Connor and
Marcos Mart{\'{\i}}nez Romero and
Attila L. Egyedi and
Debra Willrett and
John Graybeal and
Mark A. Musen},
editor = {Eva Blomqvist and
Paolo Ciancarini and
Francesco Poggi and
Fabio Vitali},
title = {An Open Repository Model for Acquiring Knowledge About Scientific
Experiments},
booktitle = {Knowledge Engineering and Knowledge Management - 20th International
Conference, {EKAW} 2016, Bologna, Italy, November 19-23, 2016, Proceedings},
series = {Lecture Notes in Computer Science},
volume = {10024},
pages = {762--777},
year = {2016},
url = {https://doi.org/10.1007/978-3-319-49004-5\_49},
doi = {10.1007/978-3-319-49004-5\_49},
timestamp = {Fri, 27 Mar 2020 09:00:58 +0100},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/ekaw/OConnorREWGM16.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}