Desambiguação de relações em tesauros e o seu reúso em ontologias
Bibliographic record
Abstract
Um tesauro é composto de conceitos organizados por uma rede paradigmática (relações essenciais e estáveis entre termos e conceitos), e uma rede sintagmática (relações específicas em um contexto de uso). Tesauros e ontologias são sistemas de organização do conhecimento (SOCs) capazes de representar a base de conhecimento de um domínio, a partir de regras e critérios de estruturação. A base terminológica de tesauros pode ser utilizada na construção de ontologias. Porém, nem sempre as relações estabelecidas na estrutura dos tesauros, por terem uma semântica ainda considerada fraca, podem ser reutilizadas nas ontologias. Isso ocorre porque as ontologias exigem a explicitação das relações atribuídas entre objetos, propriedades, classes e indivíduos, e também a declaração de axiomas. Em 2015, trabalho apresentou o refinamento semântico de relações na estrutura de um tesauro de agropecuária. Tendo como parâmetros (1) o resultado do trabalho mencionado, (2) a literatura sobre a conversão de tesauros em ontologias e (3) as recomendações para a construção de tesauros e ontologias, este artigo explora a questão sobre o reúso do conhecimento estruturado na estrutura de tesauros na construção de ontologias. Os resultados apontam que os relacionamentos semanticamente refinados na estrutura do tesauro podem ser mais bem aproveitados na criação de ontologias, mas que não há uma correlação perfeita. Este estudo contribui com a ciência da informação, uma vez que traz insumos para maior entendimento sobre as semelhanças e diferenças estruturais entre tesauros e ontologias para o reúso de conhecimento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.023 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".