Automated Semantic Annotation of Data Management Plans: A Systematic Review
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F25%3A00383473" target="_blank" >RIV/68407700:21240/25:00383473 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.5334/dsj-2025-016" target="_blank" >https://doi.org/10.5334/dsj-2025-016</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.5334/dsj-2025-016" target="_blank" >10.5334/dsj-2025-016</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Automated Semantic Annotation of Data Management Plans: A Systematic Review
Popis výsledku v původním jazyce
Semantic annotation has emerged as a key technique for transforming human-readable data into machine-actionable formats. It corresponds with the growing emphasis on data reusability and research reproducibility. This paper examines tools for semantic annotation using ontologies and controlled vocabularies, with a focus on their application in data management planning. A systematic review identified 34 relevant tools, which show potential for adaptation to the data management plan (DMP) domain. While these tools meet many requirements, they do not fully address all DMP-specific needs. The paper provides an overview of current tools and suggests directions for future research to adapt them for DMP use.
Název v anglickém jazyce
Automated Semantic Annotation of Data Management Plans: A Systematic Review
Popis výsledku anglicky
Semantic annotation has emerged as a key technique for transforming human-readable data into machine-actionable formats. It corresponds with the growing emphasis on data reusability and research reproducibility. This paper examines tools for semantic annotation using ontologies and controlled vocabularies, with a focus on their application in data management planning. A systematic review identified 34 relevant tools, which show potential for adaptation to the data management plan (DMP) domain. While these tools meet many requirements, they do not fully address all DMP-specific needs. The paper provides an overview of current tools and suggests directions for future research to adapt them for DMP use.
Klasifikace
Druh
J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LM2023055" target="_blank" >LM2023055: Česká národní infrastruktura pro biologická data</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Codata Science Journal
ISSN
1683-1470
e-ISSN
1683-1470
Svazek periodika
24
Číslo periodika v rámci svazku
May
Stát vydavatele periodika
FR - Francouzská republika
Počet stran výsledku
14
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-105005879233