Construction of marine vocabularies in the Marine Metadata Interoperability Project
Notice bibliographique
Résumé
Data producers often overlook existing metadata descriptors and controlled vocabularies for describing their data, opting instead to create custom descriptors and vocabularies. One of the objectives of the Marine Metadata Interoperability (MMI) project is to reduce this vocabulary proliferation. The work is accomplished as community collaborations, which are supported via the content management framework of the MMI Web site. Services, processes, techniques, and advice are all offered via the community Web site supported by the MMI (http://marinemetadata.org). As part of the services, MMI has created and made available marine ontologies based on existing vocabularies. Ontologies are an explicit and formal specification of mental abstractions. Ontologies are being published using the Web Ontology Language (OWL), the ontology expression tool recommended by the World Wide Web Consortium (W3C), and made available using Web services. By providing these services using common terminology, the MMI effort facilitates discovery, sharing, and markup of marine data. The MMI methodology for creating the marine ontologies is composed of: identification, harmonization, alignment and mapping, and publication. First the marine vocabulary is identified. The namespace and the required transformation are then documented. Then the vocabulary is harmonized with the other vocabularies by transforming the vocabulary into a common structure, in this case OWL format. Having all the marine vocabularies harmonized in OWL allows alignment and mapping between the vocabularies. OWL allows the required mapping relationships such as "same As", "narrower Than", and "broader Than". Finally, the ontologies are published via Web services. The first three parts of this methodology, which form the foundation for the development of true semantic interoperability, will be discussed in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».