Предметно-орієнтовані профілі метаданих

Профілі метаданих розширюють загальний опис набору даних науковими сутностями, методами, інструментами, параметрами, словниками та зв'язками, необхідними для конкретної дослідницької області.

Профілі, специфічні для певної області, допомагають дослідницьким спільнотам описувати дані на рівні, необхідному для наукової інтерпретації, порівняння, перевірки та повторного використання.

Вони доповнюють загальні метадані репозиторію та цитування, а не замінюють їх, і повинні зберігати відповідність міждисциплінарним стандартам та службам пошуку.

ChatGPT Image 27 лип. 2026 р., 22_26_38 (3)

Інформація про ресурс

Тип ресурсу: Керівництво щодо профілю метаданих

Рівень профілю: Наукова область, метод, інструмент, рівень робочого процесу та типу даних

Основна аудиторія: Дослідники, розпорядники даних, експерти з предметної області, експерти з предметної області, менеджери репозиторіїв, фахівці з метаданих та розробники дослідницького програмного забезпечення, інженери

Основне використання: Наукова документація, депонування в репозиторії, обмін даними, що підлягають машинній обробці, відтворюваність робочого процесу, виявлення та повторне використання предметної області

Основа профілю: Метадані основного набору даних, стандарти спільноти, контрольовані словники, онтології предметної області та моделі походження, моделі походження

Останній перегляд: липень 2026

Мета та обсяг

Профіль метаданих, специфічний для предметної області, визначає інформацію, необхідну для розуміння та повторного використання даних, отриманих у певній науковій області, методі, інструменті чи робочому процесі.

Він розширює загальні метадані набору даних описами наукових об'єктів, зразків, змінних, інструментів, експериментальних умов, обчислювальних параметрів, програмного забезпечення, моделей, показників якості та історії обробки.

Профіль повинен базуватися на стандартах та термінології, прийнятих відповідною дослідницькою спільнотою, і повинен залишатися зіставним із загальними метаданими репозиторію, DOI та каталогу.

Важливо: профіль, специфічний для предметної області, повинен додавати наукові деталі, необхідні для інтерпретації, без дублювання основної інформації, такої як назва, автори, видавець, DOI, ліцензія та права доступу.

Чому потрібні метадані, специфічні для предметної області

Наукова інтерпретація

Записує сутності, змінні, методи та умови, необхідні для розуміння того, що було виміряно, розраховано або спостережено.

Порівняння

Використовує узгоджені властивості, одиниці та словники, щоб дані з різних досліджень можна було порівнювати.

Відтворюваність

Фіксує інструменти, програмне забезпечення, параметри, конфігурації та кроки обробки, необхідні для повторення експерименту або обчислення.

Машинна придатність

Представляє концепції та зв'язки предметної області у структурованих формах, які можуть бути інтерпретовані програмним забезпеченням та дослідницькими інфраструктурами.

Шари повного опису метаданих

Основні метадані набору даних

Ідентифікує та цитує набір даних, а також записує його творців, опис, умови доступу, ліцензію та пов'язані результати.

Метадані домену

Описує наукові сутності, змінні, методи, інструменти, умови та термінологію спільноти.

Робочий процес та походження

Поєднує вхідні дані, кроки обробки, програмне забезпечення, параметри, агенти та виходи.

Метадані рівня файлів

Записує імена файлів, формати, розміри, контрольні суми, змінні, одиниці вимірювання та роль кожного файлу в пакеті.

Типи профілів метаданих, специфічних для предметної області

Тип профілю	Область застосування	Приклади додаткових метаданих
Дисциплінарний профіль	Широка наукова галузь або дослідницька спільнота.	Сутності предметної області, класифікації, змінні, методи та стандартна термінологія.
Методоспецифічний профіль	Конкретний експериментальний або обчислювальний метод.	Конфігурація методу, калібрування, параметри, невизначеність та контроль якості.
Профіль, специфічний для приладу	Дані, згенеровані за допомогою певного типу наукового приладу.	Модель приладу, детектор, налаштування збору даних, калібрування та середовище зразка.
Профіль робочого процесу	Послідовність експериментальних, обчислювальних або обробних кроків даних.	Входи, виходи, програмне забезпечення, залежності, параметри та виконання зв'язки.
Профіль типу даних	Повторювана наукова структура даних або цифровий об'єкт.	Розміри, змінні, системи координат, одиниці вимірювання, кодування та властивості якості.
Профіль програми репозиторію	Реалізація метаданих домену в репозиторії.	Вибрані елементи, рівні зобов'язань, кардинальності, словники та локальні зіставлення.

Що має визначати профіль домену

Компонент профілю	Необхідна документація
Ідентифікатор елемента	Стабільна технічна назва або постійний URI, що ідентифікує властивість метаданих.
Мітка	Зрозуміле для людини ім'я, що відображається у формах та документації.
Визначення	Точне пояснення концепції, представленої елементом.
Рівень вимог	Обов'язковий, рекомендований, необов'язковий або умовний.
Кардинальність	Кількість дозволених або обов'язкових входжень.
Тип даних	Текст, число, дата, логічне значення, ідентифікатор, контрольований термін, структурований об'єкт або зв'язок.
Обмеження значення	Дозволений формат, діапазон, шаблон або контрольований словник.
Одиниці	Обов'язкова одиниця або словник одиниць для кількісних значень.
Словник або онтологія	Авторитетна термінологія, що використовується для представлення сутностей та значень.
Зв'язки	Типовані посилання на зразки, методи, інструменти, програмне забезпечення, файли, агенти та результати.
Відображення	Відповідність основним, репозиторним, DataCite, каталогом або іншим стандартам предметної області.
Приклад	Дійсне репрезентативне значення або структурований запис.
Правило перевірки	Умова, що використовується машиною для перевірки відповідності профілю.

Розширення профілю основного набору даних

Профіль домену повинен чітко вказувати, які елементи метаданих успадковуються з профілю метаданих основного набору даних, а які елементи вводяться або обмежуються розширенням домену.

Успадковувати: назву, авторів, DOI, опис, видавця, дати, права доступу, ліцензію, фінансування та загальні зв'язки.

Розширювати: наукові сутності, методи, інструменти, змінні, параметри, умови, одиниці та показники якості.

Обмежувати: вказувати вужчі типи ресурсів, контрольовані значення, дозволені одиниці та необхідні зв'язки.

Карта: документувати, як властивості домену представлені в метаданих репозиторію, каталогу та обміну.

Приклади стандартів та профілів предметної області

Домен або варіант використання	Приклад	Що підтримує
Науки про життя	Набір даних Bioschemas	Профіль на основі Schema.org для узгоджених веб-описів наборів даних з наук про життя.
Обчислювальні робочі процеси	Обчислювальний робочий процес Bioschemas	Опис виконуваних або повторюваних робочих процесів, їх вхідних даних, вихідних даних, вимог до програмного забезпечення та пов'язаних ресурсів.
Біорізноманіття	Darwin Core	Стандартні концепції та терміни для обміну інформацією про біологічне різноманіття, випадки, організми, таксони та події.
Соціальні, економічні та медичні науки	DDI-Життєвий цикл та DDI-CDI	Документування досліджень, змінних, структур даних, обробки та інтеграції даних.
Біовізуалізація	Модель даних OME та OME-XML	Розміри зображення, типи пікселів, метадані отримання, анотації, інструменти та області інтересу.
Нейтронні, рентгенівські та пов'язані експерименти	Визначення програм NeXus	Доменно-специфічні структури для експериментальних даних, зразків, приладів, обробки та метаданих, що стосуються певних методів.
Матеріалознавство	NOMAD Metainfo	Ієрархічні та розширювані схеми для обчислювальних та експериментальних даних про матеріали.
Бази даних матеріалів	OPTIMADE	Загальна специфікація API та структури даних для сумісного пошуку з баз даних матеріалів.

Вибір відповідного стандарту предметної області

1. Визначте дані

Визначте наукові об'єкти, методи, структури даних та робочі процеси, які необхідно представити.

2. Перегляньте практику спільноти

Перевірте стандарти, що використовуються встановленими репозиторіями предметних областей, дослідницькими інфраструктурами, журналами та міжнародними проектами.

3. Оцінка реалізації

Перевірка наявності документації, схем, контрольованих значень, прикладів, валідаторів та програмної підтримки.

4. Зафіксування рішення

Задокументуйте вибрану версію, локальні обмеження, зіставлення, розширення та відповідальність за обслуговування.

Критерії відбору

Прийняття спільнотою: стандарт визнається та використовується відповідною дослідницькою спільнотою.

Наукове охоплення: він представляє сутності, властивості та процеси, необхідні для цільових даних.

Машинна придатність: доступні схеми, постійні терміни та структуровані серіалізації.

Валідація: відповідність можна перевірити за допомогою документованих або машинно-дієвих правил.

Управління: відповідальність за підтримку та керування версіями є визначеною.

Взаємодія: можна встановити зіставлення з основними, репозиторними та міждоменними метаданими.

Підтримка реалізації: доступні приклади, бібліотеки, парсери, конвертери або еталонні реалізації.

Контрольовані словники та онтології

Профіль домену повинен визначати термінологію, що використовується для наукових сутностей та значень, замість того, щоб покладатися на необмежений текст, де б не був доступний розпізнаний словник.

Мітка терміна: значення, яке читається людиною та відображається користувачам.

Постійний URI: машинно-розпізнаваний ідентифікатор для концепції.

Джерело словника: онтологія, тезаурус або контрольований список, з якого вибрано термін.

Версія словника: випуск, який використовувався під час створення метаданих.

Зіставлення: задокументована еквівалентність або зв'язок з термінологією, що використовується іншим профілем.

Одиниці та кількісні значення

Розділіть значення та одиницю: зберігайте числове значення незалежно від його одиниці.

Використовуйте стандартні одиниці: віддавайте перевагу розпізнаній системі одиниць та машинозчитуваним ідентифікаторам одиниць.

Записуйте невизначеність: включайте інформацію про невизначеність, допуск або довіру, де це науково доречно.

Визначайте діапазони: розрізняйте одне значення, інтервал, мінімум, максимум та межу виявлення.

Зберігайте вихідні значення: документуйте перетворення, коли значення нормалізуються або конвертуються.

Метадані домену для обчислювальних робочих процесів

Група метаданих	Інформація для запису
Ідентифікатор робочого процесу	Назва робочого процесу, версія, ідентифікатор, призначення та відповідальні творці.
Етапи робочого процесу	Упорядкований або заснований на залежностях опис обчислювальних кроків.
Вхідні дані	Вхідні набори даних, конфігурації, структури, моделі та файли параметрів.
Виходи	Згенеровані набори даних, навчені моделі, траєкторії, метрики, звіти та візуалізації.
Програмне забезпечення	Назви програм, версії, ідентифікатори джерел, залежності та середовище виконання.
Параметри	Параметри методу, числові налаштування, пороги, випадкові початкові значення та критерії збіжності.
Обчислювальне середовище	Операційна система, бібліотеки, контейнер, апаратне забезпечення, прискорювачі та конфігурація планувальника.
Виконання	Час початку та завершення, статус, використання ресурсів, журнали та виконання ідентифікатор.
Походження	Типізовані посилання, що з'єднують агентів, дії, входи, перетворення та виходи.

Приклад: DFT → MLIP → розширення метаданих MD

Робочий процес у матеріалознавстві може розширити опис основного набору даних за допомогою окремих груп метаданих для розрахунків електронної структури, міжатомних потенціалів, отриманих за допомогою машинного навчання, та моделювання молекулярної динаміки.

Етап робочого процесу	Приклади метаданих предметної області
Матеріал або система	Склад, структура, фаза, розмірність, дефекти, надкомірка, граничні умови та ідентифікатор структури.
Розрахунок DFT	Код та версія, функціонал обміну та кореляції, псевдопотенціали, базис або відсічення, вибірка k-точок, налаштування спіну та критерії збіжності.
Довідкові дані	Структури, енергії, сили, напруження, метод вибірки, розділення даних та процедури фільтрації.
Навчання MLIP	Архітектура моделі, програмне забезпечення, гіперпараметри, випадкове початкове значення, навчальні та валідаційні набори, функція втрат та контрольні точки.
Оцінка моделі	Метрики, набори тестів, визначення помилок, індикатори невизначеності, результати бенчмарків та межі застосовності.
MD-моделювання	Механізм, ідентифікатор моделі, ансамбль, температура, тиск, крок за часом, тривалість, термостат, баростат та початкова конфігурація.
Виходи	Траєкторії, термодинамічні величини, структури, похідні властивості, графіки та результати аналізу.
Ланцюг походження	Посилання від структур та розрахунків DFT до навчальних записів, версій моделей, прогонів MD та кінцевих наборів даних.

Метадані домену для експериментальних даних

Група метаданих	Інформація для запису
Зразок	Ідентичність, склад, підготовка, геометрія, стан та історія зразка історія.
Інструмент	Тип приладу, виробник, модель, установа, ідентифікатор та конфігурація компонентів.
Збір даних	Режим збору даних, дата, тривалість, налаштування сканування або експозиції та послідовність вимірювань.
Навколишнє середовище	Температура, тиск, атмосфера, поле, вологість та інші експериментальні умови.
Калібрування	Стандарти, довідкові матеріали, дата калібрування, метод та процедури корекції.
Обробка	Віднімання фону, фільтрація, реконструкція, нормалізація, апроксимація та генерація похідних даних.
Якість	Невизначеність вимірювання, межі виявлення, артефакти, виключення та результати контролю якості.

Походження в профілі предметної області

Походження має показувати, як науковий об'єкт або набір даних був створений, трансформований та пов'язаний із залученими агентами, діяльністю та ресурсами.

Сутність: зразок, вхідний файл, набір даних, модель, програмне забезпечення об'єкт або результат.

Діяльність: вимірювання, моделювання, перетворення, навчання, валідація або аналіз.

Агент: дослідник, організація, програмна служба або інструмент, відповідальний за дію.

Зв'язок: створений, використаний, отриманий з, приписаний або пов'язаний з.

Деталі виконання: дата, версія, конфігурація, стан та ідентифікатор конкретного запуску.

Машинно-зчитуване представлення

Стабільні ідентифікатори

Використовуйте постійні ідентифікатори або URI для властивостей, сутностей, словників, агентів та пов'язаних об'єктів.

Структуровані значення

Представляйте величини, одиниці, назви, дати, параметри та зв'язки як окремі машинно-зчитувані компоненти.

Явна відповідність

Запишіть назву профілю, версію та постійне посилання, яким відповідають метадані.

Правила перевірки

Публікуйте схеми або визначення обмежень, які дозволяють автоматизовану перевірку відповідності.

Взаємодія домену та міждоменна взаємодія

Метадані домену повинні зберігати наукову точність, водночас розкриваючи міждисциплінарний рівень, який дозволяє виявлення та повторне використання поза оригінальною спільнотою.

Рівень домену: детальні наукові сутності, методи, змінні, умови та зв'язки.

Рівень між доменами: ідентифікатор набору даних, агенти, опис, доступ, права, походження та загальні зв'язки.

Рівень зіставлення: задокументовані відповідності між термінами домену та моделями спільних метаданих.

Рівень виявлення: метадані, що розкриваються через репозиторій, DataCite, DCAT, Schema.org або інший профіль каталогу.

Приклад запису профілю домену

Наведений нижче спрощений приклад ілюструє, як загальні метадані набору даних можна поєднати з розширенням робочого процесу з матеріалознавства. Він є пояснювальним і не замінює формальну схему.

{
  "profile": {
    "name": "Computational materials workflow profile",
    "version": "1.0",
    "conformsTo": "https://example.org/profiles/materials-workflow/1.0"
  },
  "dataset": {
    "identifier": "https://doi.org/10.xxxx/example",
    "title": "Example DFT to MLIP to MD dataset",
    "resourceType": "Dataset"
  },
  "materialSystem": {
    "chemicalFormula": "SiC",
    "structureType": "crystalline",
    "periodicity": "three-dimensional"
  },
  "workflow": {
    "stages": [
      {
        "id": "dft-01",
        "type": "electronic-structure-calculation",
        "software": {
          "name": "Example DFT software",
          "version": "1.0"
        },
        "parameters": {
          "exchangeCorrelationFunctional": "example-value",
          "energyCutoff": {
            "value": 500,
            "unit": "eV"
          }
        },
        "outputs": [
          "reference-structures",
          "energies",
          "forces"
        ]
      },
      {
        "id": "mlip-01",
        "type": "model-training",
        "used": [
          "dft-01"
        ],
        "outputs": [
          "trained-model",
          "evaluation-metrics"
        ]
      },
      {
        "id": "md-01",
        "type": "molecular-dynamics-simulation",
        "used": [
          "mlip-01"
        ],
        "parameters": {
          "ensemble": "NVT",
          "temperature": {
            "value": 300,
            "unit": "K"
          }
        },
        "outputs": [
          "trajectory",
          "thermodynamic-results"
        ]
      }
    ]
  }
}

Перевірка профілю, специфічного для домену

Структурна перевірка

Перевіряє обов'язкові розділи, назви елементів, типи даних, потужності та вкладеність.

Перевірка словника

Перевіряє, чи терміни, ідентифікатори, одиниці та типи зв'язків походять з дозволених джерел.

Наукова перевірка

Перевіряє правила домену, залежності, діапазони та комбінації, які неможливо перевірити лише за допомогою синтаксису.

Перевірка пакета

Перевіряє, чи відповідають посилання на метадані доступним файлам, ідентифікаторам, контрольним сумам, програмному забезпеченню та виходам.

Поширені помилки впровадження

Створення локального профілю перед переглядом стандартів спільноти : існуюча термінологія та досвід впровадження без потреби дублюються.

Додавання полів без визначень: різні дослідники інтерпретують одне й те саме поле по-різному.

Використання необмеженого тексту для всього: значення не можуть бути порівняні або оброблені послідовно.

Вбудовування одиниць у текст: кількісні значення стають важкими для перевірки та конвертації.

Змішування метаданих набору даних та файлів: властивості всього набору даних плутаються з властивостями окремих файлів.

Запис робочого процесу як одного оповідного абзацу: вхідні дані, виходи, параметри та залежності не можуть бути інтерпретовані автоматично.

Пропуск версій профілю: пізніші користувачі не можуть визначити, які правила регулювали запис метаданих.

Порушення міждоменного виявлення: запис домену не зберігає зіставлення з назвою, авторами, ідентифікаторами, правами та загальними зв'язками.

Як розробити профіль метаданих для домену

1. Проаналізуйте робочий процес

Визначте наукові об'єкти, потоки даних, методи, рішення, параметри та результати.

2. Стандарти повторного використання

Виберіть існуючі схеми, словники, ідентифікатори та вимоги спільноти до звітності.

3. Визначте профіль

Вкажіть елементи, рівні зобов'язань, кардинальність, обмеження значень, зіставлення та приклади.

4. Тестування та обслуговування

Перевірте профіль за допомогою реальних наборів даних, опублікуйте його версію та встановіть процес управління змінами.

Пояснення статусу

Ця сторінка містить пояснювальні та вказівки щодо впровадження вибору, адаптації та розробки профілів метаданих, специфічних для предметної області.

Вона не замінює офіційні специфікації, схеми, контрольовані словники, рекомендації щодо звітності або правила перевірки, що підтримуються науковими спільнотами та організаціями зі стандартизації.

Локальний профіль повинен повторно використовувати встановлені стандарти, де це можливо, чітко визначати всі розширення та зберігати відповідність загальним метаданим репозиторію та виявлення.

Стандарти, онтології та практики спільноти можуть змінюватися. Тому їхні поточні версії та статус управління слід переглянути перед впровадженням або переглядом профілю.