Ontology-Based Querying with Bio2RDF’s Linked Open Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A key activity for life scientists in this post "-omics" age involves searching for and integrating biological data from a multitude of independent databases. However, our ability to find relevant data is hampered by non-standard web and database interfaces backed by an enormous variety of data formats. This heterogeneity presents an overwhelming barrier to the discovery and reuse of resources which have been developed at great public expense.To address this issue, the open-source Bio2RDF project promotes a simple convention to integrate diverse biological data using Semantic Web technologies. However, querying Bio2RDF remains difficult due to the lack of uniformity in the representation of Bio2RDF datasets. RESULTS: We describe an update to Bio2RDF that includes tighter integration across 19 new and updated RDF datasets. All available open-source scripts were first consolidated to a single GitHub repository and then redeveloped using a common API that generates normalized IRIs using a centralized dataset registry. We then mapped dataset specific types and relations to the Semanticscience Integrated Ontology (SIO) and demonstrate simplified federated queries across multiple Bio2RDF endpoints. CONCLUSIONS: This coordinated release marks an important milestone for the Bio2RDF open source linked data framework. Principally, it improves the quality of linked data in the Bio2RDF network and makes it easier to access or recreate the linked data locally. We hope to continue improving the Bio2RDF network of linked data by identifying priority databases and increasing the vocabulary coverage to additional dataset vocabularies beyond SIO.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle