【摘 要】
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信息科学技术正飞速发展,不断产生和积累海量的科学数据,且数据的多源性和复杂性也在不断加剧,而这些科学数据是科学研究和进一步探究知识的基础。现阶段,存在一套简洁且可衡量的数据管理原则——FAIR原则,为提高科学数据监管与治理效能,促进科学数据的开放共享,实现数据资源的最大限度重用等方面,提供了重要指导依据。其中,FAIR原则要求科学数据发布时伴有溯源信息。一方面,溯源信息可以对科学数据进行标注和补充
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信息科学技术正飞速发展,不断产生和积累海量的科学数据,且数据的多源性和复杂性也在不断加剧,而这些科学数据是科学研究和进一步探究知识的基础。现阶段,存在一套简洁且可衡量的数据管理原则——FAIR原则,为提高科学数据监管与治理效能,促进科学数据的开放共享,实现数据资源的最大限度重用等方面,提供了重要指导依据。其中,FAIR原则要求科学数据发布时伴有溯源信息。一方面,溯源信息可以对科学数据进行标注和补充,以作为数据追踪的参考依据;另一方面,溯源很大程度提高所采用科学数据的可信度,便于检查数据质量。实现科学数据的溯源对于高质量的科学数据管理意义非凡。目前,我国已采用各种手段监管与治理科学数据与生命周期,但较少将数据溯源技术应用至科学数据管理。针对以上背景与问题,本文将数据管理计划与FAIR原则,融合至科学数据的生命周期,研究不同角色和工具在各环节中发挥的作用,并建立溯源模型,使用本体将用于描述生命周期管理的类映射到统一的溯源模型中,再现科学数据变化的过程,充分满足科学数据的可重用性。本文的工作包括:（1）收集国内外采用的数据管理方法和通用数据管理计划,分析其特点和使用要求,研究使数据管理计划与FAIR原则相融合的方式,用于指导后续科学数据管理。（2）介绍国内外数据生命周期模型阶段、分析我国数据管理的良好实践,梳理出科学数据生命周期全流程,融入DMP与FAIR原则,建立面向科学领域数据生命周期管理框架。（3）根据科学数据的领域特点,拓展相关的本体,如组织本体和工具本体。从科学数据管理的要求出发,引入关于角色和工具的新类,构建本体驱动的科学数据管理溯源模型,采用RDF/XML语言对模型做形式化表达,充分描述角色和工具等溯源信息。（4）应用科学数据溯源模型。重点分析了以下四个应用场景的溯源:科研项目内部科学数据FAIR化、科学数据平台数据汇交、使用层面语义标注、科学资源间引用。使用Turtle和RDF/XML格式进行溯源编码,描述出实例的溯源信息,并将部分过程的溯源记录发布出来,通过SPARQL查询溯源关键信息。本文旨在加深面向科学数据管理的溯源研究与应用实践,以期提高我国科学数据管理水平,为科学数据管理领域的相关人员提供借鉴和参考。
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