Abstrakt. Betydande insatser har gjorts för att förstå och dokumentera kunskap om vetenskapliga mätningar. Många av dessa insatser resulterade i en eller flera högkvalitativa ontologier som beskriver vissa aspekter av vetenskapliga mätningar, men inte på ett övergripande och sammanhängande integrerat sätt. Vi noterar till exempel att många av dessa högkvalitativa ontologier inte är rätt anpassade, och mer utmanande, att de har olika och ofta motstridiga begrepp och metoder för kodning av kunskap om empiriska mätningar. Som ett resultat av denna brist på en integrerad syn är det ofta en utmaning för forskare att avgöra om två vetenskapliga mätningar gjordes på semantiskt kompatibla sätt, vilket gör det svårt att avgöra om mätningar ska analyseras i kombination eller inte. I denna uppsats presenterar vi Human-Aware Sensor Network Ontology som är en omfattande anpassning och integration av en sensorinfrastruktur ontologi och en härkomst ontologi. HASNetO har varit under utveckling i mer än ett år och har granskats, delats och använts av flera vetenskapliga samfund. Ontologin har använts för att stödja datahanteringen av ett antal storskaliga miljöövervakningsaktiviteter (observationer) och empiriska experiment. Nyckelord: empirisk dataintegration, datakvalitet, mätsemantik, HASNetO Scientific communities upplever en betydande ökning av tillgången på empiriska data på grund av den fallande kostnaden för sensorer tillsammans med den växande lättheten för sensordistribution och med sensordatadistribution över internet. Samma samhällen upplever också ett ökat tryck från en rad olika intressenter att deras empiriska data konsolideras, analyseras och används för att förklara ett brett spektrum av obesvarade vetenskapliga problem. Denna konsolidering och analys innebär dock utmaningar eftersom forskarna ännu inte är fullt utrustade för att förstå kvaliteten och semantiken hos vetenskapliga mätningar med de data och ofta begränsade kommentarer som finns tillgängliga idag. Många talar ett starkt behov av ett omfattande ordförråd som kan koda och stödja systematisk förståelse av metadata om empiriska data, vilket skulle möjliggöra en sund integration av empiriska data.
Pinheiro m.fl. presenterade Human-Aware Sensor Network Ontology som är en omfattande anpassning och integration av sensorinfrastruktur ontology och en härkomst ontology REF.
Human-Aware Sensor Network Ontology: Semantic Support for Empirical Data Collection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}