論文の概要: Creating a Discipline-specific Commons for Infectious Disease Epidemiology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06989v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 23:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 16:06:01.180789
• Title: Creating a Discipline-specific Commons for Infectious Disease Epidemiology
• Title（参考訳）: 感染症疫学の分野別コモンズの作成
• Authors: Michael M. Wagner, William Hogan, John Levander, Adam Darr, Matt Diller, Max Sibilla, Alexander T. Loiacono. Terence Sperringer, Jr. and Shawn T. Brown
• Abstract要約: 疫学者、公衆衛生担当者、データプロデューサ、ソフトウェア開発者がデータとソフトウェアを共有できる伝染病疫学の共通点を作成しました。 586のデータセット、54のソフトウェア、24のデータフォーマットをOWL 2で表現し、論理クエリを使って、潜在的に相互運用可能なソフトウェアとデータセットの組み合わせを推論しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.79906135388703
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objective: To create a commons for infectious disease (ID) epidemiology in which epidemiologists, public health officers, data producers, and software developers can not only share data and software, but receive assistance in improving their interoperability. Materials and Methods: We represented 586 datasets, 54 software, and 24 data formats in OWL 2 and then used logical queries to infer potentially interoperable combinations of software and datasets, as well as statistics about the FAIRness of the collection. We represented the objects in DATS 2.2 and a software metadata schema of our own design. We used these representations as the basis for the Content, Search, FAIR-o-meter, and Workflow pages that constitute the MIDAS Digital Commons. Results: Interoperability was limited by lack of standardization of input and output formats of software. When formats existed, they were human-readable specifications (22/24; 92%); only 3 formats (13%) had machine-readable specifications. Nevertheless, logical search of a triple store based on named data formats was able to identify scores of potentially interoperable combinations of software and datasets. Discussion: We improved the findability and availability of a sample of software and datasets and developed metrics for assessing interoperability. The barriers to interoperability included poor documentation of software input/output formats and little attention to standardization of most types of data in this field. Conclusion: Centralizing and formalizing the representation of digital objects within a commons promotes FAIRness, enables its measurement over time and the identification of potentially interoperable combinations of data and software.
• Abstract（参考訳）: 目的:疫学者、公衆衛生担当者、データ生産者、ソフトウェア開発者がデータとソフトウェアを共有するだけでなく、相互運用を改善する支援を受けることができる感染症疫学の共通点を作成すること。 資料と方法:586のデータセット,54のソフトウェア,24のデータフォーマットをowl 2で表現し,論理クエリを使用して,ソフトウェアとデータセットの相互運用可能な組み合わせと,コレクションの公平性に関する統計を推測した。 DATS 2.2のオブジェクトと、それ自身の設計のソフトウェアメタデータスキーマを表現した。 これらの表現を、midasデジタルコモンズを構成するコンテンツ、検索、フェアオメーター、ワークフローページの基礎として使用しました。 結果: ソフトウェアの入出力フォーマットの標準化の欠如により相互運用性が制限された。 フォーマットが存在するとき、それらは人間可読仕様(22/24; 92%)であり、3つのフォーマット(13%)だけが機械可読仕様であった。 それでも、名前付きデータ形式に基づくトリプルストアの論理的検索は、ソフトウェアとデータセットの相互運用可能な組み合わせのスコアを識別することができた。 議論: ソフトウェアとデータセットのサンプルの発見性と可用性を改善し、相互運用性を評価するためのメトリクスを開発しました。 相互運用性の障壁には、ソフトウェアインプット/アウトプットフォーマットのドキュメントが貧弱で、この分野のほとんどのタイプのデータの標準化にはほとんど注意が払われなかった。 結論: コモンズ内のデジタルオブジェクトの表現の集中化と形式化は公平性を促進し、時間とともにその測定を可能にし、データとソフトウェアの相互運用可能な組み合わせの同定を可能にする。

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