Dekonstrukcja artykułu naukowego. Ontologie w publikowaniu semantycznym


Marcin Roszkowski 
https://orcid.org/0000-0001-7396-4685

Afiliacja: Katedra Informatologii, Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii, Uniwersytet Warszawski,  Polska

Abstrakt

Cel/Teza: Celem artykułu jest charakterystyka trzech ontologii opracowanych na potrzeby semantycznego publikowania, których przedmiotem opisu jest artykuł naukowy: SciAnnotDoc, Scholarly Papers Vocabulary with Focus on Qualtitative Analysis, Document Components Ontology.
Koncepcja/Metody badań: Przeprowadzona charakterystyka ontologii wpisuje się w koncepcję oceny ontologii opartej na interpretacji obecnych w niej postulatów znaczeniowych. Charakterystyka każdej ontologii obejmuje określenie jej zakresu tematycznego, kontekstu powstania, podstawowych założeń ontologicznych oraz próbę ujawnienia jej postaw epistemicznych.
Wyniki i wnioski: Charakterystyka struktur pojęciowych leżących u podstaw trzech ontologii sieciowych, których celem była reprezentacja artykułu naukowego na potrzeby semantycznego publikowania daje obraz modelu konceptualnego tego artefaktu naukowego, w którym przede wszystkim eksponuje się elementy pełniące określoną funkcję retoryczną. W przeanalizowanych przypadkach model IMRaD nie był podstawowym schematem organizacji treści artykułu naukowego. Ujawnienie postaw epistemicznych w procesie projektowania ontologii nie było możliwe we wszystkich przypadkach. Tam, gdzie jednak udało się to określić, widać zarówno postawy obiektywistyczne, jak i interpretatywne, a także obecność determinantów o charakterze pragmatycznym.
Oryginalność/Wartość poznawcza: Modelowanie konceptualne, będące jednym z początkowych etapów projektowania ontologii, jest zdeterminowane określoną postawą epistemiczną, tzn. stosunkiem projektanta do rzeczywistości, który za pomocą ontologii stara się odwzorować jej fragment. Ujawnienie takich postaw jest istotne z punktu widzenia zrozumienia kontekstu postulatów znaczeniowych obecnych w ontologiach sieciowych.

Słowa kluczowe

Artykuł naukowy; Modelowanie konceptualne; Ontologie sieciowe; Postawy epistemiczne; Publikowanie semantyczne


ANSI/NISO (2018). ANSI/NISO Z39.96–2019. JATS: Journal Article Tag Suite, version 1.2. [online]. Baltimore, Md.: American National Standards Institute [01.06.2019]. https://groups.niso.org/apps/group_public/download.php/21030/ANSI-NISO-Z39.96–2019.pdf

Bartalesi, V., Meghini, C. (2016). Using an Ontology for Representing the Knowledge on Literary Texts: The Dante Alighieri Case Study. Semantic Web [online], 8(3), 385–394. http://doi.org/10.3233/SW-150198

Bjeković, M., Proper, H. A., Sottet, J.-S. (2014). Embracing Pragmatics. In: E. Yu, G. Dobbie, M. Jarke, P. Sandeep (eds.), Conceptual Modeling [online]. 33rd International Conference, ER 2014 Atlanta, GA, USA, October 27–29, 2014 Proceedings (431–444). Berlin: Springer. http://doi.org/10.1007/978–3-319–12206-9_37

Brank, J., Grobelnik, M., Mladenić, D. (2005). A Survey of Ontology Evaluation Techniques. In: M. Grobelnik, D. Mladenić (eds.), Proceedings of the Conference on Data Mining and Data

Warehouses (SiKDD 2005) [online], (166–169), [01.06.2019], http://ailab.ijs.si/dunja/SiKDD2005/ Papers/BrankEvaluationSiKDD2005.pdf

Ciccarese, P., & Groza, T. (2011). Ontology of Rhetorical Blocks (ORB). W3C Interest Group Note 20 October 2011 [online], [01.06.2019], https://www.w3.org/TR/hcls-orb/

Constantin, A., Peroni, S., Pettifer, S., Shotton, D., Vitali, F. (2016). The Document Components Ontology (DoCO). Semantic Web [online], 7(2), 167–181. http://doi.org/10.3233/SW-150177

Daquino, M., & Tomasi, F. (2015). Historical Context Ontology (HiCO): A Conceptual Model for Describing Context Information of Cultural Heritage Objects. In: Garoufallou E., R. Hartley, & P. Gaitanou (eds.), Metadata and Semantics Research [online]. MTSR 2015. Communications in Computer and Information Science, vol 544 (424–436). Berlin: Springer. http://doi.org/10.1007/978-3-319-24129-6_37

Fernández-López, M., Gómez-Pérez, A. (2002). Overview and Analysis of Methodologies for Building Ontologies. The Knowledge Engineering Review [online], 17(2), 129–156. http://doi.org/10.1017/S0269888902000462

Gerstein, M., Seringhaus, M., Fields, S. (2007). Structured Digital Abstract Makes Text Mining Easy. Nature [online], 447(7141), 142–142. http://doi.org/10.1038/447142a

Gómez-Pérez, A. (2013). Ontology Evaluation. In: S. Staab & R. Studer (eds.), Handbook on Ontologies (251–274) [online]. Berlin, Heidelberg: Springer. http://doi.org/10.1007/978-3-540-24750-0_13

Groza, T., Handschuh, S., Möller, K., Decker, S. (2007). SALT – Semantically Annotated LaTeX for Scientific

Publications. In: E. Franconi, M. Kifer, W. May (eds.), The Semantic Web: Research and Applications

(518–532) [online]. Berlin, Heidelberg: Springer. http://doi.org/10.1007/978-3-540-72667-8_37

Guarino, N., Oberle, D., Staab, S. (2009). What Is an Ontology? In: S. Staab & R. Studer (eds.), Handbook on Ontologies [online]. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. http://doi.org/10.1007/978–3-540–92673-3

Guizzardi, G. (2005, March 1). Ontological Foundations for Structural Conceptual Models [online]. CTIT, Centre for Telematics and Information Technology [01.06.2019], http://doc.utwente.nl/50826/1/thesis_Guizzardi.pdf

Harmsze, F. A. P. (2000). A Modular Structure for Scientific Articles in an Electronic Environment [online]. University of Amsterdam [01.06.2019], https://dare.uva.nl/search?arno.record.id=78293

Hjorland, B. (2003). Fundamentals of Knowledge Organization. Knowledge Organization. Knowledge Organization, 30(2), 87–111.

Klein, H. K., Hirschheim, R. A. (1987). A Comparative Framework of Data Modelling Paradigms and Approaches. The Computer Journal [online], 30(1), 8–15. http://doi.org/10.1093/comjnl/30.1.8

Kuhn, T., Dumontier, M. (2017). Genuine Semantic Publishing. Data Science [online], 1, 1–16. http://doi.org/10.3233/DS-170010

Liakata, M., Thompson, P., Waard, A. de, Nawaz, R., Maat, H. P., Ananiadou, S. (2012). A Three-Way Perspective on Scientific Discourse Annotation for Knowledge Extraction. In: A. Van Den Bosch,

H. Shatkay (eds.), ACL ’12 Proceedings of the Workshop on Detecting Structure in Scholarly Discourse

[online], (37–46), [01.06.2019]. Jeju Island, Korea: Association for Computational Linguistics. https://www.aclweb.org/anthology/papers/W/W12/W12-4305/

Lizzi, V. (2017). Implementation of JATS at Taylor & Francis. In: Journal Article Tag Suite Conference (JATS-Con) Proceedings 2017 [online]. Bethesda: National Center for Biotechnology Information [01.06.2019], https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK425705/

Mazzocchi, F. (2017). Knowledge Organization System (KOS). In: B. Hjorland (ed.), Encyclopedia of Knowledge Organization [online]. ISKO [01.06.2019], http://www.isko.org/cyclo/kos

McGuinness, D. L., Noy, N. F. (2001). Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First ntology [online]. Knowledge Systems Laboratory Stanford University [01.06.2019], http://protege.stanford.edu/publications/ontology_development/ontology101.pdf

Meister, V. G. (2017). Towards a Knowledge Graph for a Research Group with Focus on Qualitative Analysis of Scholarly Papers. In: D. Garijo, W. R. van Hage, T. Kauppinen, T. Kuhn, J. Zhao (eds.), Enabling Open Semantic Science. Proceedings of the First Workshop on Enabling Open Semantic

Science co-located with 16th International Semantic Web Conference (ISWC 2017) [online], 71–76,

06.2019], http://ceur-ws.org/Vol-1931/paper-10.pdf

Mika, P. (2007). Ontologies Are Us: A Unified Model of Social Networks and Semantics. Journal of Web Semantics, 5(1), 5–15.

Mitterer, J. (2017). Conceptual Modeling: Philosophical Considerations. In: H. C. Mayr & G. Guizzardi (eds.), Conceptual Modeling 36th International Conference, ER 2017 Valencia, Spain, November 6–9, 2017 Proceedings (15). Berlin, Heidelberg: Springer.

Niehaves, B., Becker, J. (2006). Epistemological Perspectives on Design Science in IS Research. In: AMCIS 2006 Proceedings [online], (258–261), [01.06.2019]. San Diego: Idea Group. https://aisel.aisnet.org/amcis2006/430

Penev, L. (2017). From Open Access to Open Science from the Viewpoint of a Scholarly Publisher. Research Ideas and Outcomes [online], 3, e12265. http://doi.org/10.3897/rio.3.e12265

Pérez, A. G., Carmen, M., Figueroa, S. De, Villazón, B. (2008). NeOn Methodology for Building Ontology Networks : Ontology Specification [online]. NeOn Project [01.06.2019], http://neon-project.org/nw/Deliverables.html

Peroni, S., Osborne, F., Di Iorio, A., Nuzzolese, A. G., Poggi, F., Vitali, F., Motta, E. (2017). Research Articles in Simplified HTML: A Web-first Format for HTML-based Scholarly Articles. PeerJ Computer Science [online], 3, e132, http://doi.org/10.7717/peerj-cs.132

Recker, J., Niehaves, B. (2008). Epistemological Perspectives on Ontology-based Theories for Conceptual Modeling. Applied Ontology [online], 3(1–2), 111–130, http://doi.org/10.3233/AO-2008-0045

Ribbert, M., Niehaves, B., Dreiling, A., Holten, R. (2004). An Epistemological Foundation of Conceptual Modeling [online]. In: ECIS 2004 Proceedings. Paper 113, (August), (4232–4242). [01.06.2019], https://aisel.aisnet.org/ecis2004/113/

Ribaupierre, H., de (2014). Precise Information Retrieval in Semantic Scientific Digital Libraries [online]. Archive ouverte UNIGE [01.06.2019], https://archive-ouverte.unige.ch/unige:43165

Ribaupierre, H., de, Falquet, G. (2018). Extracting Discourse Elements and Annotating Scientific Documents Using the SciAnnotDoc Model: A Use Case in Gender Documents. International

Journal on Digital Libraries [online], 19(2–3), 271–286, http://doi.org/10.1007/s00799-017-0227-5 Shotton, D. (2009). Semantic Publishing: The Coming Revolution in Scientific Journal Publishing.

Learned Publishing [online], 22(2), 85–94, http://doi.org/10.1087/2009202

Shum, S., Clark, T., Waard, A., de (2010). Scientific Discourse on the Semantic Web: A Survey of Models and Enabling Technologies [online], [01.06.2019], http://www.semantic-web-journal.net/content/scientific-discourse-semantic-web-survey-models-and-enabling-technologies

Studer, R., Benjamins, V. R., Fensel, D. (1998). Knowledge Engineering: Principles and Methods. Data & Knowledge Engineering [online], 25(1–2), 161–197, http://doi.org/10.1016/S0169-023X(97)00056-6

Suárez-Figueroa, M. C., Gómez-Pérez, A., Motta, E., Gangemi, A. (eds.). (2012). Ontology Engineering

in a Networked World [online]. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. http://doi.org/10.1007/978-3-642-24794-1

Swales, J. M. (2004). Research Genres: Explorations and Applications [online]. Cambridge: Cambridge

University Press, http://doi.org/10.1017/CBO9781139524827

Travers, M. (2011). Politics and Pragmatism in Scientific Ontology Construction. Inconsistency Robustness [online], (May), 1–33 [01.06.2019], http://www.ai.sri.com/~travers/onto-revised.pdf

Vicente-Saez, R., Martinez-Fuentes, C. (2018). Open Science Now: A Systematic Literature Review for an Integrated Definition. Journal of Business Research [online], 88, 428–436. http://doi.org/10.1016/j.jbusres.2017.12.043

Vrandečić, D. (2009). Ontology Evaluation. In: Staab S., Studer R. (eds.) Handbook on Ontologies [online]. Berlin, Heidelberg: Springer. http://doi.org/10.1007/978-3-540-92673-3_13

Waard, A., de (2007). A Pragmatic Structure for Research Articles. In: Proceedings of the 2nd international conference on Pragmatic web – ICPW ’07 (83–89) [online]. New York, USA: ACM Press.

http://doi.org/10.1145/1324237.1324247

Waard, A., de, Breure, L., Kircz, J. G., Oostendorp, H. Van. (2006). Modeling Rhetoric in Scientific Publications.

In: V. P. Guerrero Bote (ed.), Current Research in Information Sciences and Technologies. International Conference on Multidisciplinary Information Sciences and Technologies InSciT2006

Badajoz, Spain: 25–28 October 2006 (352–356). Bajados, Spain: Open Institute of Knowledge. Zins, C. (2004). Knowledge Organization: An Epistemological Perspective. Knowledge Organization, 31(1), 49–54

Pobierz

Opublikowane: 2019-12-02



Marcin Roszkowski  m.roszkowski@uw.edu.pl
https://orcid.org/0000-0001-7396-4685

Afiliacja: Katedra Informatologii, Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii, Uniwersytet Warszawski,  Polska

Biogram:

Dr MARCIN ROSZKOWSKI jest adiunktem w Katedrze Informatologii na Wydziale Dziennikarstwa, Informacji
i Bibliologii Uniwersytetu Warszawskiego, członkiem International Society for Knowledge Organization
oraz Komitetu ds. Ontologii w projekcie DBpedia. Jego zainteresowania naukowe obejmują problematykę
organizacji wiedzy i reprezentacji informacji w środowisku sieciowym ze szczególnym uwzględnieniem
modelowania konceptualnego systemów informacyjnych oraz metadanych i ontologii sieciowych. Najważniejsze publikacje: Organizacja informacji i wiedzy (W: W. Babik, red., Nauka o informacji, 2016; z B. Sosińską-Kalatą); The Role of Digital Libraries as Virtual Research Environments for the Digital Humanities
(In: J. A. C. Guimarães, S. Oliveira Milani, & V. Dodebei, eds., Advances in Knowledge Organization, 2016,
z W. Mustafa El Hadi); Kartoteka haseł wzorcowych jako usługa sieciowa – automatyczna identyfikacja
nazw osobowych z wykorzystaniem kartoteki VIAF (W: J. Woźniak-Kasperek & J. Franke, red. Bibliografia
– teoria, praktyka, dydaktyka, 2016).
Kontakt z autorem:
m.roszkowski@uw.edu.pl
Katedra Informatologii
Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Uniwersytet Warszawski
ul. Nowy Świat 69
00-046 Warszawa





CC BY-NC-ND 4.0 Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe