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7 results on '"AgroPortal"'

2. Une méthodologie et un outil d'évaluation du niveau de ' FAIRness ' pour les ressources sémantiques : le cas d'AgroPortal

Author

Emna Amdouni, Clement Jonquet, Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), WEB-CUBE, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Maxime Lefrançois, ANR-18-CE23-0017,D2KAB,Des Données aux Connaissances en Agronomie et Biodiversité(2018), ANR-19-DATA-0019,FooSIN,Participation française au GO FAIR Food Systems Implementation Network(2019), AMDOUNI, Emna, APPEL À PROJETS GÉNÉRIQUE 2018 - Des Données aux Connaissances en Agronomie et Biodiversité - - D2KAB2018 - ANR-18-CE23-0017 - AAPG2018 - VALID, and Participation française au GO FAIR Food Systems Implementation Network - - FooSIN2019 - ANR-19-DATA-0019 - DONNEES - VALID

Subjects
AgroPortal, FAIR principles, FAIRness, AgroPortal Open science, portail d'ontologies, ontologies, [INFO]Computer Science [cs], [INFO] Computer Science [cs], principes FAIR, ontology repository, ressources sémantiques, semantic resources, Science ouverte
Abstract

The “FAIR” principles define a set of characteristics data and their metadata should respect in order to be Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable. Per principle I2, an ontology, and more generally a semantic resource, should also be FAIR. Ontology-specific criteria begin to emerge, but there is still no mechanism to assess the degree of implementation of these principles. We propose an automatic evaluation method of the level of "FAIRness" of an ontology which is based on a rich and structured representation of the metadata. We rely on the MOD metadata model and have developed a prototype for AgroPortal, a repository of semantic resources and ontologies in agronomy., Les principes "FAIR" définissent un ensemble de caractéristiques que les données et leurs métadonnées devraient présenter pour être Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables. Également, suivant le principe I2, une ontologie, et plus généralement une ressource sémantique, devrait aussi être "FAIR". Des critères spécifiques aux ontologies commencent à apparaître, mais il n'existe toujours pas de mécanismes pour évaluer le degré de mise en oeuvre de ces principes. Nous proposons une approche d'évaluation automatique du niveau de "FAIRness" d'une ontologie qui se base sur une représentation riche et structurée des métadonnées. Nous nous reposons sur le modèle de métadonnées MOD et avons développé un prototype pour AgroPortal, un portail de ressources sémantiques et d'ontologies en agronomie.

Published
2021

3. Une méthodologie et un outil d’évaluation du niveau de ' FAIRness ' pour les ressources sémantiques : le cas d’AgroPortal

Author

Amdouni, Emna, Jonquet, Clement, Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Maxime Lefrançois, ANR-19-DATA-0019,FooSIN,Participation française au GO FAIR Food Systems Implementation Network(2019), and ANR-18-CE23-0017,D2KAB,Des Données aux Connaissances en Agronomie et Biodiversité(2018)

Subjects
AgroPortal, FAIR principles, FAIRness, portail d'ontologies, ontologies, Open science, principes FAIR, ontology repository, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, ressources sémantiques, semantic resources, Science ouverte
Abstract

International audience; The “FAIR” principles define a set of characteristics data and their metadata should respect in order to be Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable. Per principle I2, an ontology, and more generally a semantic resource, should also be FAIR. Ontology-specific criteria begin to emerge, but there is still no mechanism to assess the degree of implementation of these principles. We propose an automatic evaluation method of the level of "FAIRness" of an ontology which is based on a rich and structured representation of the metadata. We rely on the MOD metadata model and have developed a prototype for AgroPortal, a repository of semantic resources and ontologies in agronomy.; Les principes “FAIR” définissent un ensemble de caractéristiques que les données et leurs métadonnées devraient présenter pour être Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables. Également, suivant le principe I2, une ontologie, et plus généralement une ressource sémantique, devrait aussi être “FAIR”. Des critères spécifiques aux ontologies commencent à apparaître, mais il n’existe toujours pas de mécanismes pour évaluer le degré de mise en oeuvre de ces principes. Nous proposons une approche d’évaluation automatique du niveau de “FAIRness” d’une ontologie qui se base sur une représentation riche et structurée des métadonnées. Nous nous reposons sur le modèle de métadonnées MOD et avons développé un prototype pour AgroPortal, un portail de ressources sémantiques et d’ontologies en agronomie.

Published
2021

4. VisaTM project: The OpenMinTeD - AgroPortal - ISTEX interconnection, an example of Text and Data Mining service for French scientists

Author

Fabienne Kettani, Stéphane Schneider, Sophie Aubin, Robert Bossy, Claire François, Clement Jonquet, Andon Tchechmedjiev, Anne Toulet, Claire Nédellec, Institut de l'information scientifique et technique (INIST), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DIST Délégation Information Scientifique et Technique (DV-IST), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE), Projet Visa TM du CoSO, European Project: 654021,H2020,H2020-EINFRA-2014-2,OpenMinTeD(2015), Système Multi-agent, Interaction, Langage, Evolution (SMILE), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Ce projet est soutenu par le ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation (MESRI) dans le cadre de la Bibliothèque Scientifique Numérique (BSN) puis du Comité pour la science ouverte (CoSO). This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 701771., Sylvie Ranwez, European Project: 701771,H2020,H2020-MSCA-IF-2015,SIFRm(2016), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Projet Visa-TM

Subjects
analyse sémantique, AgroPortal, [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, Corpus de données scientifiques, Ontologie, ISTEX, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, fouille de texte et de données, [INFO]Computer Science [cs], OpenMindTeD, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Ontologies et ressources sémantiques
Abstract

International audience

Published
2018

5. Modèle de métadonnées dans un portail d'ontologies

Author

Toulet, Anne, Emonet, Vincent, Jonquet, Clement, Système Multi-agent, Interaction, Langage, Evolution (SMILE), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), ANR-10-LABX-0020,NUMEV,Digital and Hardware Solutions and Modeling for the Environement and Life Sciences(2010), ANR-11-BINF-0002,IBC,Institut de biologie Computationnelle(2011), and ANR-12-JS02-0010,SIFR,Indexation sémantique de ressources biomédicales francophones(2012)

Subjects
AgroPortal, semantic description, BioPortal, portail d'ontologies, [INFO]Computer Science [cs], ontology, standard W3C, vocabulaire de métadonnées, ontology repository, W3C standards, web sémantique, metadata vocabulary, ontologie
Abstract

National audience; Scientific communities are using an increasing number of ontologies. Repositories make them available, like the NCBO BioPortal which currently hosts more than 500 biomedical ontologies. Now the question is how to find the ontology we need? One solution is to describe each ontology with appropriate metadata. However, none of the existing metadata vocabularies can completely meet this need if taken independently. We have reviewed a large number of vocabularies, such as Dublin Core, OMV, DCAT, or VOID, as well as the properties implemented by common ontology repositories. We then listed those properties into a simplified model of 124 properties. We present a few examples of use of these properties within the AgroPortal, an ontology repository for agronomy, and explain how the portal handles these properties to facilitate ontology description and selection.; Les communautés scientifiques utilisent un nombre croissant d'ontologies. Pour les mettre à disposition, il existe des portails d'ontologies, à l'exemple du NCBO BioPortal qui regroupe actuellement plus de 500 ontologies biomédicales. Mais face à cette avalanche de ressources, comment trouver l'ontologie qui répondra à nos besoins ? Une solution consiste à décrire chaque ontologie avec des métadonnées appropriées. Or, il n'existe pas à ce jour de vocabulaire de métadonnées suffisamment exhaustif pour répondre à ce besoin. Nous avons passé en revue un grand nombre de vocabulaires, tels que Dublin Core, OMV, DCAT ou VOID ainsi que les propriétés implémentées par les portails d'ontologies les plus courant. Nous en avons produit un modèle simplifié composé de 124 propriétés. Nous présentons ici quelques exemples d'utilisation de ces propriétés dans AgroPortal, un portail d'ontologies dédié à l'agronomie, et nous expliquons comment elles sont gérées et utilisées pour la description et l'identification d'ontologies.

Published
2016

6. AgroPortal: an open repository of ontologies and vocabularies for agriculture and nutrition data

Author

Jonquet, Clement, Toulet, Anne, Arnaud, Elizabeth, Aubin, Sophie, Yeumo, Esther Dzalé, Emonet, Vincent, Pesce, Valeria, Larmande, Pierre, Système Multi-agent, Interaction, Langage, Evolution (SMILE), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Bioversity International, Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR], DIST Délégation Information Scientifique et Technique (DV-IST), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Food and Agricultural Organization of the United Nations (FAO), United Nations Organization, Diversité, adaptation, développement des plantes (UMR DIADE), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Scientific Data Management (ZENITH), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut de Biologie Computationnelle (IBC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ben Schaap, ANR-12-JS02-0010,SIFR,Indexation sémantique de ressources biomédicales francophones(2012), ANR-11-BINF-0002,IBC,Institut de Biologie Computationnelle de Montpellier(2011), ANR-10-LABX-0020/10-LABX-0020,NUMEV,Digital and Hardware Solutions and Modeling for the Environement and Life Sciences(2010), Bioversity International [Montpellier], Bioversity International [Rome], Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR] (CGIAR)-Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR] (CGIAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Food and Agriculture Organization of the United Nations [Rome, Italie] (FAO), ANR-11-BINF-0002,IBC,Institut de biologie Computationnelle(2011), ANR-10-LABX-0020,NUMEV,Digital and Hardware Solutions and Modeling for the Environement and Life Sciences(2010), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
AgroPortal, Ontologies, [INFO]Computer Science [cs], Agronomy
Abstract

International audience; Similarly to what happens in biomedicine, communities engaged in agronomic research need to access specific sets of ontologies for data annotation and integration. For instance, it has been established that the scientific challenges in plant breeding have switched from genetics to phenotyping and that standard traits/phenotypes vocabularies are necessary to facilitate breeder’s data integration and comparison. In parallel of very specific crop dictionaries, important organizations have produced large reference vocabularies such as AGROVOC (Food and Agriculture Organization), NAL Thesaurus (National Agricultural Library) or the CAB Thesaurus (Centre for Agricultural Bioscience International). The more ontologies are being produced in the domain, the more the need to create, store and retrieve alignments between those ontologies become important. In fact, there exists a need of a one-stop-shop for agronomical, environmental and food related ontologies enabling to identify and select an ontology for a specific task as well as offering generic services to exploit them in search, annotation or other scientific data management processes

Published
2016

7. Two years later: the landscape of vocabularies and ontologies in the AgroPortal

Author

Clement Jonquet, Anne Toulet, Vincent Emonet, Système Multi-agent, Interaction, Langage, Evolution (SMILE), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Stanford Center for BioMedical Informatics Research (BMIR), Stanford University, ANR-12-JS02-0010,SIFR,Indexation sémantique de ressources biomédicales francophones(2012), ANR-11-BINF-0002,IBC,Institut de biologie Computationnelle(2011), ANR-10-LABX-0020,NUMEV,Digital and Hardware Solutions and Modeling for the Environement and Life Sciences(2010), European Project: 701771,H2020,H2020-MSCA-IF-2015,SIFRm(2016), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)

Subjects
AgroPortal, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, [SDV.SA.AGRO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, vocabularies, ontology metadata, agronomical ontologies, ontology repository, Knowledge organization sources, biological ontologies, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; Mid 2014, we started the AgroPortal project (http://agroportal.lirmm.fr) with the vision of offering a vocabulary & ontology repository for agronomy and related domains such as biodiversity, plant sciences and nutrition. The prototype found a good adoption, and growing interest appeared when presenting it to several interlocutors in the agronomy community (e.g., CGIAR (Bioversity International), INRA, IRD, CIRAD, IRSTEA, FAO, RDA, Planteome, EBI). We have now an advanced prototype platform which latest version (v1.3) was released in March 2017, that currently hosts 64 public ontologies including 38 not present in any such ontology repository (e.g., NCBO BioPortal) and 8 privates. This paper presents a short review of our current use cases and of the ontologies & vocabularies hosted in AgroPortal in Mai 2017. Thanks to a new ontology metadata model, we can now aggregate ontology descriptions to display information about the " landscape of agronomical ontologies " as presented.

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