Abstract:The paper deals with a general solution of semantic description related to various electronic data formats in the domains of agriculture, aquaculture, forestry, food industry, environment, horticulture and rural areas. The solution presented was developed on the basis of metadata formats analysis and then complemented with its own software superstructure. It is based on the VOA 3 R metadata application profile (AP) that was developed within the framework of the Virtual Open Access Agriculture and Aquaculture R… Show more
“…Segundo [Simek et al 2018], o aumento constante do volume de dados, criando uma demanda para descrevê-los de forma eficiente, ou seja, fornecer principalmente uma descric ¸ão de conteúdo de qualidade e dispor de ferramentas para sua classificac ¸ão, pesquisa, compartilhamento, administrac ¸ão, ou, conforme o caso, também para a sua automatizac ¸ão de distribuic ¸ão. Atualmente, essa tendência pode ser observada em todas as esferas da atividade humana, incluindo o setor agrário, no qual novos dados adquiridos não apenas por humanos, mas também de forma automatizada, resultando em grandes volumes de dados com necessidades de recursos para compartilhá-los.…”
Section: Fundamentac ¸ãO Teóricaunclassified
“…Os dados podem ser armazenados ou trocados entre os diferentes participantes e inclui elementos particulares da cultura com certa restric ¸ão[Martini et al 2013]. Criado e mantido pela Food and Agriculture Organization ou FAO, disponível desde o início dos anos 80, com atualizac ¸ões constantes[Mietzsch et al 2021, Simek et al 2018]. Agrovoc incluiu todas as áreas de interesse para a Food and Agriculture Organization -FAO, como agricultura, pesca, nutric ¸ão, silvicultura e meio ambiente, foi usado pela primeira vez na indexac ¸ão AGRIS (International Information System for the Agricultural Sciences and Technology), como um banco de dados de domínio público global disponibilizado pela FAO, atualmente conta com aproximadamente três milhões de registros bibliográficos estruturados.…”
A produção científica depende em grande parte de termos técnicos específicos para cada área do conhecimento. Esses termos usualmente não seguem um vocabulário convencional ou tradução livre principalmente no compartilhamento de dados e informações entre idiomas. No domínio agrícola a Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO) contribui com uma importante ferramenta para auxiliar o intercâmbio de informações em diferentes idiomas: o dicionário Agrovoc. O Agrovoc funciona como um vocabulário de termos composto também por uma ontologia colaborativa contando com termos em até 40 idiomas. A disponibilização desse vocabulário juntamente com a estrutura de uma ontologia pode dificultar a integração com sistemas de terceiros, como por exemplo Enterprise Resource Planning ou ERP. A contribuição desse trabalho está na apresentação de uma alternativa para criação de um dataset tabular a partir do dicionário Agrovoc para uso dos termos em bases de dados relacionais permitindo facilmente a integração com aplicações destinadas à agricultura.
“…Segundo [Simek et al 2018], o aumento constante do volume de dados, criando uma demanda para descrevê-los de forma eficiente, ou seja, fornecer principalmente uma descric ¸ão de conteúdo de qualidade e dispor de ferramentas para sua classificac ¸ão, pesquisa, compartilhamento, administrac ¸ão, ou, conforme o caso, também para a sua automatizac ¸ão de distribuic ¸ão. Atualmente, essa tendência pode ser observada em todas as esferas da atividade humana, incluindo o setor agrário, no qual novos dados adquiridos não apenas por humanos, mas também de forma automatizada, resultando em grandes volumes de dados com necessidades de recursos para compartilhá-los.…”
Section: Fundamentac ¸ãO Teóricaunclassified
“…Os dados podem ser armazenados ou trocados entre os diferentes participantes e inclui elementos particulares da cultura com certa restric ¸ão[Martini et al 2013]. Criado e mantido pela Food and Agriculture Organization ou FAO, disponível desde o início dos anos 80, com atualizac ¸ões constantes[Mietzsch et al 2021, Simek et al 2018]. Agrovoc incluiu todas as áreas de interesse para a Food and Agriculture Organization -FAO, como agricultura, pesca, nutric ¸ão, silvicultura e meio ambiente, foi usado pela primeira vez na indexac ¸ão AGRIS (International Information System for the Agricultural Sciences and Technology), como um banco de dados de domínio público global disponibilizado pela FAO, atualmente conta com aproximadamente três milhões de registros bibliográficos estruturados.…”
A produção científica depende em grande parte de termos técnicos específicos para cada área do conhecimento. Esses termos usualmente não seguem um vocabulário convencional ou tradução livre principalmente no compartilhamento de dados e informações entre idiomas. No domínio agrícola a Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO) contribui com uma importante ferramenta para auxiliar o intercâmbio de informações em diferentes idiomas: o dicionário Agrovoc. O Agrovoc funciona como um vocabulário de termos composto também por uma ontologia colaborativa contando com termos em até 40 idiomas. A disponibilização desse vocabulário juntamente com a estrutura de uma ontologia pode dificultar a integração com sistemas de terceiros, como por exemplo Enterprise Resource Planning ou ERP. A contribuição desse trabalho está na apresentação de uma alternativa para criação de um dataset tabular a partir do dicionário Agrovoc para uso dos termos em bases de dados relacionais permitindo facilmente a integração com aplicações destinadas à agricultura.
“…One of the early agricultural ontology is the AGROVOC thesaurus. AGROVOC is a multilingual thesaurus concerning different areas of the agro-environment (Caracciolo, et al, 2012;Caraccioloa, et al, 2013;Cui, Tang, Liu, & Sun, 2010;FAO, 2014;Morshed, Johannsen, Lei Zeng, & Keizer, 2010;Rajbhandari & Keizer, 2012;Sánchez-Alonso & Sicilia, 2009;Šimek, Vaněk, Jarolímek, Stočes, & Vogeltanzová, 2013). This ontology was created by the FAO and the Commission of the European Communities, in 80s.…”
Information systems relate to diverse applications, but, until recently, the use of this technology in agriculture and environment has been relatively behind the applications in the industrial sector. The publication of IJAEIS started in 2010 in order to promote the new research advances in information systems applied to agriculture and environment. This paper presents an overview of the different scientific issues presented in the 50 papers published in IJAEIS between 2010 and 2013. The authors summarize the different contributions presented in IJAEIS and the authors identify the main trends in the field of agricultural and environmental information systems (ontologies, communication systems, spatial information processing, etc.).
“…The creation and use of meaningful metadata are now recognised as crucial elements in providing value-added services ( Simek et al , 2013 ). Metadata are increasingly being used to detect trends and obtain insights into social, economic and political interactions ( Conte et al , 2012 ; Lazer et al , 2009 ; Oh & Park, 2018 ).…”
Background: A growing ability to collect data, together with the development and adoption of the FAIR guiding principles, has increased the amount of data available in many disciplines. This has given rise to an urgent need for robust metadata. Within the Australian grains industry, data from thousands of on-farm research trials (Trial Projects) have been made available via the Online Farm Trials (OFT) website. OFT Trial Project metadata were developed as filters to refine front-end database searches, but could also be used as a dataset to investigate trends in metadata elements. Australian grains crops are being sown earlier, but whether on-farm research trials reflect this change is currently unknown. Methods: We investigated whether OFT Trial Project metadata could be used to detect trends in sowing dates of on-farm crop research trials across Australia, testing the hypothesis that research trials are being sown earlier in line with local farming practices. The investigation included 15 autumn-sown, winter crop species listed in the database, with trial records from 1993 to 2019. Results: Our analyses showed that (i) OFT Trial Project metadata can be used as a dataset to detect trends in sowing date; and (ii) cropping research trials are being sown earlier in Victoria and Western Australia, but no trend exists within the other states. Discussion/Conclusion: Our findings show that OFT Trial Project metadata can be used to detect trends in crop sowing date, suggesting that metadata could also be used to detect trends in other elements such as harvest date. Because OFT is a national database of research trials, further assessment of metadata may uncover important agronomic, cultural or economic trends within or across the Australian cropping regions. New information could then be used to lead practice change and increase productivity within the Australian grains industry.
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