論文の概要: Advancing Scientific Knowledge Retrieval and Reuse with a Novel Digital Library for Machine-Readable Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08476v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 02:00:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.832068
• Title: Advancing Scientific Knowledge Retrieval and Reuse with a Novel Digital Library for Machine-Readable Knowledge
• Title（参考訳）: 機械可読知識のための新しいデジタルライブラリによる科学知識検索と再利用の促進
• Authors: Hadi Ghaemi, Lauren Snyder, Markus Stocker,
• Abstract要約: ORKG rebornは、科学的知識の正確な、きめ細かい、再現可能な機械可読表現の発見、アクセス、再利用をサポートする、新興デジタルライブラリである。 提案システムについて述べるとともに,現状のデジタルライブラリや文書中心の学術コミュニケーションとは対照的に,その実用性と情報検索の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.450387519903374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital libraries for research, such as the ACM Digital Library or Semantic Scholar, do not enable the machine-supported, efficient reuse of scientific knowledge (e.g., in synthesis research). This is because these libraries are based on document-centric models with narrative text knowledge expressions that require manual or semi-automated knowledge extraction, structuring, and organization. We present ORKG reborn, an emerging digital library that supports finding, accessing, and reusing accurate, fine-grained, and reproducible machine-readable expressions of scientific knowledge that relate scientific statements and their supporting evidence in terms of data and code. The rich expressions of scientific knowledge are published as reborn (born-reusable) articles and provide novel possibilities for scientific knowledge retrieval, for instance by statistical methods, software packages, variables, or data matching specific constraints. We describe the proposed system and demonstrate its practical viability and potential for information retrieval in contrast to state-of-the-art digital libraries and document-centric scholarly communication using several published articles in research fields ranging from computer science to soil science. Our work underscores the enormous potential of scientific knowledge databases and a viable approach to their construction.
• Abstract（参考訳）: ACM Digital LibraryやSemantic Scholarのような研究用のデジタルライブラリは、機械が支援する科学知識の効率的な再利用(例えば合成研究)を可能にしない。 これは、これらのライブラリが手動または半自動の知識抽出、構造化、組織化を必要とする物語テキスト知識表現を備えた文書中心モデルに基づいているためである。 データとコードの観点から科学的ステートメントとそれらの支持する証拠を関連づけた、正確できめ細かな、再現可能な科学的知識の機械可読表現の発見、アクセス、再利用を支援する、新興デジタルライブラリORKG rebornを提示する。 科学知識の豊かな表現は、生まれ変わり(再利用可能な)論文として出版され、統計手法、ソフトウェアパッケージ、変数、特定の制約に適合するデータなどによって科学知識を検索する新たな可能性を提供する。 提案システムについて述べるとともに,コンピュータ科学から土壌科学までの研究分野におけるいくつかの論文を用いて,最先端のデジタルライブラリや文書中心の学術コミュニケーションとは対照的に,その実用性と情報検索の可能性を示す。 我々の研究は、科学的知識データベースの膨大な可能性と、その構築への実行可能なアプローチを浮き彫りにしている。

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