К вопросу о качестве индексов в больших агрегаторов данных, приведу в пример SciDB [1] китайский агрегатор и портал для раскрытия научных данных. Всего там 8,7 миллионов объектов, можно было бы называть их датасетами, но датасеты там далеко не всё.
Когда смотришь подробнее на статистику то оказывается что в фильтрах гораздо меньше данных. В фильтре по годам 3.5 миллионов записей, в фильтре по типу около 5 миллионов записей из которых 4.25 - это "Other data",а по фильтру тематик вообще размечено только 50 тысяч наборов данных.
И тут просто таки начинаешь задаваться вопросом, а где же всё остальное? Неужели где-то врут?
Но, скорее всего не врут, а не договаривают. Общий индекс может быть большим, но данные там не родные, а импортированные из DataCite или Zenodo и других ресурсов. Они почти наверняка не размечены и не сматчены с тематиками SciDB и всем остальным. Похожая ситуация и в базе поиска Datacite и в OpenAIRE когда большая часть фильтров не фильтрует потому что нужно много работать над этим. Качество метаданных и качество поисковых индексов очень невысокое. Увы( Но это можно рассматривать не как проблему, а как вызов.
В Dateno тематическая классификация датасетов сейчас решается через классифицированные источники и через авторазметку по простым правилам, а в планах добавить разметку по расширенному классификатору и это даст возможность находить самые неожиданные данные.
Ссылки:
[1] https://www.scidb.cn
#opendata #datasets #datasearch #china
Когда смотришь подробнее на статистику то оказывается что в фильтрах гораздо меньше данных. В фильтре по годам 3.5 миллионов записей, в фильтре по типу около 5 миллионов записей из которых 4.25 - это "Other data",а по фильтру тематик вообще размечено только 50 тысяч наборов данных.
И тут просто таки начинаешь задаваться вопросом, а где же всё остальное? Неужели где-то врут?
Но, скорее всего не врут, а не договаривают. Общий индекс может быть большим, но данные там не родные, а импортированные из DataCite или Zenodo и других ресурсов. Они почти наверняка не размечены и не сматчены с тематиками SciDB и всем остальным. Похожая ситуация и в базе поиска Datacite и в OpenAIRE когда большая часть фильтров не фильтрует потому что нужно много работать над этим. Качество метаданных и качество поисковых индексов очень невысокое. Увы( Но это можно рассматривать не как проблему, а как вызов.
В Dateno тематическая классификация датасетов сейчас решается через классифицированные источники и через авторазметку по простым правилам, а в планах добавить разметку по расширенному классификатору и это даст возможность находить самые неожиданные данные.
Ссылки:
[1] https://www.scidb.cn
#opendata #datasets #datasearch #china
✍2👍1
В рубрике как это устроено у них японский национальный репозиторий результатов научных работ IRDB [1], включает 4.1 миллиона ресурсов, большая часть которых это научные статьи, журналы, публикации после конференций и так далее, а также боле чем 124 тысячи наборов исследовательских данных. Чем то IRDB схож с проектами OpenAIRE и SciDB, хотя и сделан весьма консервативнее.
В его основе харвестинг метаданных из более чем 700 научных репозиториев [2] в которых реализовано раскрытие метаданных по стандарту JPCOAR [3] через интерфейсы OAI-PMH. Сам репозиторий IDRB также поддерживает доступ через OAI-PMH [4] и с ним можно взаимодействовать программным образом.
Простота харвестинга во многом обеспечена тем что значительная часть репозиториев - это репозитории на базе open-source ПО Weko3 которое является доработанной версией репозитория для научных публикаций Invenio 3 и который и обеспечивает предоставление метаданных через OAI и, также, предоставляет иные, API упрощающие сбор данных. Weko3 был разработан Национальным институтом информатики Японии, той же организацией что управляет IRDB
У IRDB множество недостатков тоже есть:
- нет bulk download, нельзя скачать базу целиком
- нет документированного API, даже интерфейс OAI не упомянут на сайте, не говоря уже о том что он устарел для большей части задач
- схемы данных описания датасетов весьма консервативны. Нет даже разметки schema.org, не говоря уже о DCAT.
В целом проект выглядит проработанным, живым, но замершим в развитии.
Кстати, китайский проект SciDb сделан очень похожим образом. Также есть ПО институциональных репозиториев созданный структурой Китайской академии наук и централизованный архив/поиск индексирующий все эти репозитории.
Возвращаясь к IRDB, например, для Dateno проще автоматизировать сбор метаданных из японских репозиториев напрямую чем индексировать IRDB именно из-за отсутствия другого API кроме OAI.
Ссылки:
[1] https://irdb.nii.ac.jp
[2] https://irdb.nii.ac.jp/en/repositorylist
[3] https://schema.irdb.nii.ac.jp/en
[4] https://irdb.nii.ac.jp/oai
#opendata #data #openaccess #japan #china #openscience
В его основе харвестинг метаданных из более чем 700 научных репозиториев [2] в которых реализовано раскрытие метаданных по стандарту JPCOAR [3] через интерфейсы OAI-PMH. Сам репозиторий IDRB также поддерживает доступ через OAI-PMH [4] и с ним можно взаимодействовать программным образом.
Простота харвестинга во многом обеспечена тем что значительная часть репозиториев - это репозитории на базе open-source ПО Weko3 которое является доработанной версией репозитория для научных публикаций Invenio 3 и который и обеспечивает предоставление метаданных через OAI и, также, предоставляет иные, API упрощающие сбор данных. Weko3 был разработан Национальным институтом информатики Японии, той же организацией что управляет IRDB
У IRDB множество недостатков тоже есть:
- нет bulk download, нельзя скачать базу целиком
- нет документированного API, даже интерфейс OAI не упомянут на сайте, не говоря уже о том что он устарел для большей части задач
- схемы данных описания датасетов весьма консервативны. Нет даже разметки schema.org, не говоря уже о DCAT.
В целом проект выглядит проработанным, живым, но замершим в развитии.
Кстати, китайский проект SciDb сделан очень похожим образом. Также есть ПО институциональных репозиториев созданный структурой Китайской академии наук и централизованный архив/поиск индексирующий все эти репозитории.
Возвращаясь к IRDB, например, для Dateno проще автоматизировать сбор метаданных из японских репозиториев напрямую чем индексировать IRDB именно из-за отсутствия другого API кроме OAI.
Ссылки:
[1] https://irdb.nii.ac.jp
[2] https://irdb.nii.ac.jp/en/repositorylist
[3] https://schema.irdb.nii.ac.jp/en
[4] https://irdb.nii.ac.jp/oai
#opendata #data #openaccess #japan #china #openscience
✍2👍2