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Generating Machine-actionable Agroecological Knowledge

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Fotokredit: ORKG

Die effiziente Kommunikation agrarökologischer Forschung für verschiedene Interessengruppen ist entscheidend für die Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen wie Klimawandel und Verlust der biologischen Vielfalt. Forscher haben jedoch Schwierigkeiten, reproduzierbare wissenschaftliche Erkenntnisse weiterzugeben, und sind mit einer überwältigenden Anzahl von Veröffentlichungen konfrontiert, die es unmöglich machen, den Überblick über alle relevanten neuen wissenschaftlichen Erkenntnisse zu behalten. Diese Publikationsflut stellt eine große Herausforderung für die Reproduzierbarkeit und den Peer-Review-Prozess dar und führt letztendlich zum Verlust von Wissen. 

Der Open Research Knowledge Graph (ORKG) ist ein neuer, frei zugänglicher Online-Dienst, der diese Probleme angeht, indem er wissenschaftliche Informationen vollständig digitalisiert und sie für Menschen und Maschinen leicht zugänglich macht. Indem er wissenschaftliche Daten und Informationen maschinenlesbar macht, kann der ORKG Forschern helfen, wissenschaftliche Erkenntnisse effizient zu organisieren, zu interpretieren und über Studien und sogar Disziplinen hinweg zu vergleichen. Ein Haupthindernis für die Verbreitung des ORKG ist jedoch, dass Daten, die im PDF-Format veröffentlicht wurden, nicht automatisch in den ORKG eingespeist werden können. Vielmehr müssen sie manuell von wissenschaftlichen Experten extrahiert und eingegeben werden. Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Herausforderung anzugehen und einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wissenschaftliche Informationen ausgetauscht werden, zu motivieren, indem eine Methode entwickelt wird, die es Ökologen ermöglicht, ihre Daten von Anfang an in einem maschinenlesbaren Format zu veröffentlichen. Um diese Methode zu demonstrieren, wird das Projektteam anhand eines agrarökologischen Datensatzes eine Proof-of-Concept-Fallstudie für maschinenverarbeitbare wissenschaftliche Literatur im ORKG entwickeln.

Leitung: Dr. Lauren Snyder (L3S Forschungszentrum)

Team: Dr. Markus Stocker, Dr. Ricardo Perez Alvarez, Dr. Lars Vogt, Matthew Anfuso, Prof. Dr. Emily Poppenborg Martin, Prof. Dr. Sören Auer

Jahr: 2023

Förderung: Flexible Funds, Leibniz University Hannover

Laufzeit: 15.02.2023 - 31.10.2023

weitere Informationen: orkg.org