Provenance tracking using semantic web technologies?
まだ誰も着手していません。
評価
調査の方向性
No files, tests, or entry points are named. Start by reviewing cf-xarray's current scope and the referenced METACLIP, PROV, RDF, rdflib, and climate4R materials; the issue does not define an implementation boundary or a concrete completion criterion, so done would require an agreed design and scope first.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
In recent years, Semantic Web technologies have been used to record the data processing steps involved in producing climate products (i.e. maps, plots or any other climate research outcome stored in a file).
While Python packages such as rook and ESMValTool simply define their own bespoke / narrow adaptation of the PROV / RDF data model to suit their own needs, there have been attempts to define a comprehensive ontology for climate products (e.g. Bedia et al 2019, Zhang et al., 2020).
As far as I can tell, the most widely used ontology is METACLIP (METAdata for CLImate Products; see their website, flyer and paper), which was initially developed for the Copernicus QA4Seas seasonal forecasting project and is now also being used for the VALUE downscaling initiative. The METACLIP developers work in R and have integrated their approach to provenance tracking into the climate4R package.
I'm wondering if there's any interest in trying to figure out how to incorporate provenance tracking into xarray? There isn't a Python implementation of METACLIP yet, but presumably one could implement the ontology using rdflib. @huard suggested cf-xarray might be a good place to start the conversation around this, but happy to move the discussion elsewhere if it would be more appropriate?
- 主要言語
- Python
- スター
- 181
- フォーク
- 51
- 平均マージ
- 6時間 39分
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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