Home -> https://projects.tib.eu/orkg/
Vídeo explicativo introdutório -> https://youtu.be/mbe-cVyW_us
Nova abordagem para Scholarly Knowledge Communication
Ideias, Abordagens, Métodos e Resultados presentes em diferentes publicações científicas são elementos no ORKG e isso permite a comparação da literatura em diversas dimensões de modo a facilitar ao pesquisador a descrição resumida do estado da arte em um determinado campo/tema de pesquisa, principalmente para questões interdisciplinares.
Os artigos para comparação podem ser sugeridos pela plataforma (com base na similaridade) ou selecionados pelo usuário.
Em 25/02/2021 essa era o tamanho da base de dados:
Em 29/04/2021 peguei dados mais recentes sobre o tamanho do KG
Os trabalhos devem ser incluídos pelos autores na plataforma, nesse link estão as instruções sobre os metadados que devem ser usados na catalogação -> https://projects.tib.eu/orkg/documentation/
A ferramenta permite inclusive a especificação de templates de metadados
e extrai metadados de outras plataformas (ao se informar o DOI do
artigo).
Nesse link tem uma vídeo demonstração da catalogação e a inclusão de características de cada contribuição no modelo triplificado <s, p, o>, ou seja, o usuário seleciona os predicados existentes ou sugere novos, inclui valores para os dataproperties (literals) ou cria/relaciona objetos relativos aos object properties (URI) -> https://youtu.be/BhI-gngCl0k
Os dados do ORKG podem ser visualizados em formato tabular e grafo.
Existem grupos de curadores temáticos para acompanhar o conteúdo que está sendo adicionado ao grafo e garantir mais qualidade aos dados descritos. Esses curadores criam comparações em problemas de pesquisa de interesse como por exemplo:
A ferramenta possui interface através de API e biblioteca em python para que os dados sejam reusados em outras aplicações.
Código no GitLab -> https://gitlab.com/TIBHannover/orkg
Biblioteca python para a API -> https://pypi.org/project/orkg/#files pip install orkg
REST API de Consulta e Atualização de dados -> https://www.orkg.org/orkg/doc/api/#overview
EndPoint de consulta via SPARQL (Virtuoso) -> https://www.orkg.org/orkg/triplestore
Dump para download -> https://orkg.org/orkg/api/rdf/dump
Publicação científica sobre o projeto
Mohamad Yaser Jaradeh, Allard Oelen, Kheir Eddine Farfar, Manuel Prinz, Jennifer D’Souza, Gábor Kismihók, Markus Stocker, and Sören Auer (2019). Open Research Knowledge Graph: Next Generation Infrastructure for Semantic Scholarly Knowledge. In Proceedings of the 10th International Conference on Knowledge Capture (K-CAP ’19), November 19–21, 2019, Marina Del Rey, CA, USA. ACM, New York, NY, USA, 4 pages. https://doi.org/10.1145/3360901.3364435
https://tib.flowcenter.de/mfc/medialink/3/def45fe1198a3053b6a7901313346663c47812e285c148773a6760b3c11890cd27/201905_Auer_Soeren_Antrittsvorlesung.mp4
Atualização das estatísticas do grafo em 01/07/2021
Contribuições e Problemas de Pesquisa não estão contemplados no MAG mas aqui quem tem que catalogar o artigo é o autor. Na Wikidata seria possível avaliar se existem predicados para essas informações (Contribuições e Problemas de Pesquisa) e se, não houver, solicitar a criação.
ResponderExcluirEm resumo
ResponderExcluirO Open Research Knowledge Graph (ORKG) tem como objetivo descrever os artigos de pesquisa de uma maneira estruturada para que as atividades de busca e comparação de artigos seria facilitada. Trata-se de uma nova abordagem para Scholarly Knowledge Communication.
O projeto parte do problema que o conhecimento científico continua confinado ao documento, ele é escrito por humanos para humanos.
Os trabalhos devem ser incluídos pelos próprios autores na plataforma, diferente do MAG e similar ao Wikidata (crowdsourcing). Porém no ORKG novos predicados podem ser criados em tempo de catalogação (no Wikidata os predicados sugeridos passam por um processo de curadoria). Os predicados também são referenciados por um identificador P<9999>, por exemplo P3 é "is a" e P9 é o ORCID do autor.
O projeto está no GitLab mas não achei uma exportação dos dados deles para uso local.
Encontrei algumas publicações científica sobre o projeto no DBLP (2019 a 2021).
Achei o dump -> https://orkg.org/orkg/api/rdf/dump
ExcluirComo é caracterizada a similaridade entre contribuições?
ResponderExcluirContribution similarity is a feature used to explore related
work, find or recommend comparable research contributions. The
sub-graphs G(ri )for each research contribution ri ∈ R are con-
verted into document D by concatenating the labels of subject s,
predicate p, and object o, of all statements (s,p,o)∈G(ri ). We then
use T F /iDF [22] to index and retrieve the most similar contribu-
tions with respect to some query q. Queries are constructed in the
same manner as documents D.