Cerrando la brecha del conocimiento científico y la reproducibilidad: un estudio de las ontologías de procedencia,...

Área de la Ciencia:

• Informática biomédica
• Ciencia de los datos
• Publicaciones científicas

Sus antecedentes:

• El rápido crecimiento de las publicaciones científicas y los complejos diseños experimentales desafían mantenerse actualizados.
• Las afirmaciones científicas no estructuradas y la procedencia limitada impiden la reproducibilidad de la investigación.
• Necesidad de representación de datos estructurados para capturar afirmaciones, pruebas y procedencia.

Objetivo del estudio:

• Revisar las ontologías existentes para capturar afirmaciones científicas, evidencia y procedencia.
• Proporcionar una visión general del panorama actual de las ontologías relevantes.
• Identificar los principales desafíos y oportunidades en este ámbito.

Principales métodos:

• Revisión sistemática de las publicaciones científicas.
• Identificación y análisis de 23 ontologías.
• Categorización de las ontologías en aquellas centradas en afirmaciones/evidencia (13) y procedencia (10).

Principales resultados:

• Se identificó y analizó un paisaje de 23 ontologías.
• Las 13 ontologías se centran en afirmaciones y pruebas.
• 10 ontologías se centran en la procedencia.

Conclusiones:

• Las ontologías y los gráficos de conocimiento (KG) son cruciales para estructurar los datos científicos.
• Abordar los desafíos en las ontologías actuales puede mejorar la reproducibilidad.
• Se necesita un mayor desarrollo para aprovechar plenamente los conocimientos generales para el avance científico.