Un modèle sémantique en vue d’améliorer la FAIRisation des données météorologiques (PFIA 2021) - Mines Saint-Étienne Access content directly
Conference Papers Year : 2021

Un modèle sémantique en vue d’améliorer la FAIRisation des données météorologiques (PFIA 2021)

Abstract

Making meteorological data FAIR in order to ease its reuse is a strategic issue because this data is essential to advance research in many fields. This work proposes a semantic model which combines a metadata model and a data model for describing meteorological observation data. Indeed, modeling (meta)data is an essential step towards their FAIRification. We use the SYNOP open dataset made available by Météo-France to illustrate how difficult data access and understanding can be, and how the use of the proposed model to represent meteorological data improves their compliance with the "F", "I" and "R" principles.
Rendre les données météorologiques FAIR pour faciliter leur réutilisation est un enjeu stratégique car ce sont des données essentielles à la recherche scientifique dans de nombreux domaines. Cet article propose un modèle sémantique associant un modèle de métadonnées et un modèle de données pour décrire les données météorologiques d’observation. En effet, la modélisation des (méta)données est une étape essentielle vers leur FAIRisation. Nous utilisons le jeu de données "SYNOP" de Météo-France pour illustrer les difficultés liées à l’accès et à la compréhension de ce type de données, et pour montrer comment le modèle proposé améliore leur adhésion aux principes "F", "I", et "R".
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Origin : Files produced by the author(s)

Dates and versions

emse-03260061 , version 1 (14-06-2021)

Identifiers

  • HAL Id : emse-03260061 , version 1

Cite

Amina Annane, Mouna Kamel, Nathalie Aussenac-Gilles, Cassia Trojahn, Catherine Comparot, et al.. Un modèle sémantique en vue d’améliorer la FAIRisation des données météorologiques (PFIA 2021). Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2021) @ Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA 2021), Collège SIC (Science de l’Ingénierie des Connaissances) de l’AFIA, Jun 2021, Bordeaux (en distanciel), France. pp.20-29. ⟨emse-03260061⟩
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