Ontologies4Cat: investigating the landscape of ontologies for catalysis research data management

Im Zeitalter der wissenschaftlichen Digitalisierung ist es für maschinenverarbeitbare Daten entscheidend, dass sie auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar (FAIR) sind. Ontologien spielen eine wichtige Rolle beim Erreichen von FAIRness, indem sie Wissen in einem maschinenverständlichen Format darstellen. Daten aus der Katalyseforschung sind oft komplex und vielfältig und erfordern eine breite Sammlung von Ontologien. Bestehende Ontologieportale helfen zwar bei der Entdeckung von Ontologien, aber es fehlt ihnen an einer tiefgreifenden Klassifizierung, und es gibt keine Qualitätsmetriken, die sich speziell auf Ontologien für die Katalyseforschung beziehen.

Diese Arbeit von Alexander Behr, Hendrik Borgelt und Prof. Dr. Norbert Kockmann von unserem Partner TU Dortmund schlägt einen systematischen Ansatz zur Sammlung von Ontologie-Metadaten vor, der sich auf die Wertschöpfungskette von Katalyseforschungsdaten konzentriert. Die Ontologien werden nach Teilbereichen der Katalyseforschung klassifiziert, was einen effizienten Vergleich ermöglicht. Es werden ein Workflow und eine Codebasis für die Darstellung von Metadaten auf GitHub bereitgestellt, zusammen mit einer Methode zur automatischen Zuordnung von Ontologieklassen, die Einblicke in die Verwandtschaft bietet. Die Methodik ist auf Wiederverwendbarkeit ausgelegt und kann an andere Ontologiesammlungen oder Wissensdomänen angepasst werden. Die Ontologie-Metadaten und der entwickelte Code sind in einem GitHub-Repository verfügbar: https://github.com/nfdi4cat/Ontology-Overview-of-NFDI4Cat.

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