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评估公平数字对象和关联数据作为分布式对象系统的情况。

Evaluating FAIR Digital Object and Linked Data as distributed object systems.

作者信息

Soiland-Reyes Stian, Goble Carole, Groth Paul

机构信息

Department of Computer Science, The University of Manchester, Manchester, UK.

Informatics Institute, University of Amsterdam, Amsterdam, Netherlands.

出版信息

PeerJ Comput Sci. 2024 Apr 30;10:e1781. doi: 10.7717/peerj-cs.1781. eCollection 2024.

DOI:10.7717/peerj-cs.1781
PMID:38855229
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11157569/
Abstract

FAIR Digital Object (FDO) is an emerging concept that is highlighted by European Open Science Cloud (EOSC) as a potential candidate for building an ecosystem of machine-actionable research outputs. In this work we systematically evaluate FDO and its implementations as a global distributed object system, by using five different conceptual frameworks that cover interoperability, middleware, FAIR principles, EOSC requirements and FDO guidelines themself. We compare the FDO approach with established Linked Data practices and the existing Web architecture, and provide a brief history of the Semantic Web while discussing why these technologies may have been difficult to adopt for FDO purposes. We conclude with recommendations for both Linked Data and FDO communities to further their adaptation and alignment.

摘要

公平数字对象(FDO)是一个新兴概念,被欧洲开放科学云(EOSC)视为构建机器可操作研究产出生态系统的潜在候选方案。在这项工作中,我们通过使用五个不同的概念框架,系统地评估了FDO及其作为全球分布式对象系统的实现,这些框架涵盖了互操作性、中间件、FAIR原则、EOSC要求以及FDO指南本身。我们将FDO方法与既定的关联数据实践和现有的Web架构进行比较,并在讨论为何这些技术可能难以用于FDO目的的同时,简要介绍语义网的历史。我们最后为关联数据和FDO社区提出建议,以促进它们的进一步适应和协调。

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