A Survey on Knowledge Organization Systems of Research Fields: Resources and Challenges

要約

用語リスト、シソーラス、分類法、オントロジーなどの知識組織システム (KOS) は、情報の分類、管理、検索において基本的な役割を果たします。
学術分野では、KOS は研究分野とその関係を表すためによく採​​用され、主に研究論文、学術コース、特許、書籍、科学会場、分野の専門家、助成金、ソフトウェア、実験材料、その他いくつかの関連製品を分類することを目的としています。
エージェント。
研究分野のこれらの構造化表現は、多くの学術分野で広く採用されており、AI ベースのシステムを強化して、i) 関連文書の検索可能性を向上させ、ii) 高度な分析ソリューションを使用して学術研究の影響を定量化し、iii) 分析を可能にする上で効果的であることが証明されています。
研究のダイナミクスを予測します。
この文書は、学術分野における現在の KOS の包括的な調査を提示することを目的としています。
私たちは、範囲、構造、キュレーション、使用法、他の KOS へのリンクという 5 つの主要な側面に従って 45 の KOS を分析および比較しました。
私たちの結果は、範囲、規模、品質、使用法に関して非常に不均一なシナリオを明らかにし、学術分野全体の研究知識を表現するためのより統合されたソリューションの必要性を浮き彫りにしています。
最後に、主な課題と最も有望な将来の方向性について説明します。

要約(オリジナル)

Knowledge Organization Systems (KOSs), such as term lists, thesauri, taxonomies, and ontologies, play a fundamental role in categorising, managing, and retrieving information. In the academic domain, KOSs are often adopted for representing research areas and their relationships, primarily aiming to classify research articles, academic courses, patents, books, scientific venues, domain experts, grants, software, experiment materials, and several other relevant products and agents. These structured representations of research areas, widely embraced by many academic fields, have proven effective in empowering AI-based systems to i) enhance retrievability of relevant documents, ii) enable advanced analytic solutions to quantify the impact of academic research, and iii) analyse and forecast research dynamics. This paper aims to present a comprehensive survey of the current KOS for academic disciplines. We analysed and compared 45 KOSs according to five main dimensions: scope, structure, curation, usage, and links to other KOSs. Our results reveal a very heterogeneous scenario in terms of scope, scale, quality, and usage, highlighting the need for more integrated solutions for representing research knowledge across academic fields. We conclude by discussing the main challenges and the most promising future directions.

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