論文の概要: Systematic Analysis of COVID-19 Ontologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18315v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 18:17:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 16:43:58.969264
- Title: Systematic Analysis of COVID-19 Ontologies
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのオントロジーの系統解析
- Authors: Debanjali Bain and Biswanath Dutta
- Abstract要約: この研究は、関連する文献の体系的なレビューを伴って、二重段階のアプローチによって実施される。
新型コロナウイルスのオントロジー(CovOs)を24種選択し,検討した。
METHONTOLOGYアプローチは、しばしばアプリケーションベースまたはデータ中心の評価手法と組み合わせて、好ましい設計手法として現れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.286727853896068
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This comprehensive study conducts an in-depth analysis of existing COVID-19
ontologies, scrutinizing their objectives, classifications, design
methodologies, and domain focal points. The study is conducted through a
dual-stage approach, commencing with a systematic review of relevant literature
and followed by an ontological assessment utilizing a parametric methodology.
Through this meticulous process, twenty-four COVID-19 Ontologies (CovOs) are
selected and examined. The findings highlight the scope, intended purpose,
granularity of ontology, modularity, formalism, vocabulary reuse, and extent of
domain coverage. The analysis reveals varying levels of formality in ontology
development, a prevalent preference for utilizing OWL as the representational
language, and diverse approaches to constructing class hierarchies within the
models. Noteworthy is the recurrent reuse of ontologies like OBO models (CIDO,
GO, etc.) alongside CODO. The METHONTOLOGY approach emerges as a favored design
methodology, often coupled with application-based or data-centric evaluation
methods. Our study provides valuable insights for the scientific community and
COVID-19 ontology developers, supplemented by comprehensive ontology metrics.
By meticulously evaluating and documenting COVID-19 information-driven
ontological models, this research offers a comparative cross-domain
perspective, shedding light on knowledge representation variations. The present
study significantly enhances understanding of CovOs, serving as a consolidated
resource for comparative analysis and future development, while also
pinpointing research gaps and domain emphases, thereby guiding the trajectory
of future ontological advancements.
- Abstract（参考訳）: この包括的な研究は、既存のcovid-19オントロジーの詳細な分析を行い、その目的、分類、設計方法論、ドメイン焦点を精査する。
この研究は2段階のアプローチで行われ、関連する文献を体系的にレビューし、パラメトリック方法論を用いたオントロジ評価を行う。
この精巧なプロセスを通じて、24のCOVID-19オントロジー(CovOs)が選択され、検査される。
この発見は、オントロジー、モジュール性、フォーマリズム、語彙再利用、ドメインカバレッジの範囲、意図された目的、粒度を浮き彫りにした。
この分析は、オントロジー開発における形式性の様々なレベル、表象言語としてOWLを利用するための一般的な好み、モデル内でクラス階層を構築するための様々なアプローチを明らかにする。
注目すべきは、CODOと共にOBOモデル(CIDO、GOなど)のようなオントロジーの繰り返し再利用である。
METHONTOLOGYアプローチは、しばしばアプリケーションベースまたはデータ中心の評価手法と組み合わせて、好ましい設計手法として現れる。
本研究は,総合的なオントロジー指標によって補完される,科学コミュニティと新型コロナウイルスオントロジー開発者にとって貴重な洞察を提供する。
この研究は、新型コロナウイルス情報駆動型オントロジモデルの評価と文書化によって、知識表現のバリエーションに光を当てて、ドメイン間比較の視点を提供する。
本研究は,covosの理解を著しく向上させ,比較分析と今後の発展のための統合資源となりつつ,研究ギャップやドメイン・エミレーションも特定し,今後の存在論的進歩の軌跡を導く。
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