Retour à atelier 2019-2020

Comment transformer les données hétérogènes semi-structurées (notamment issues de tableurs CSV) en données FAIR

Descriptif sommaire du projet

Nous savons que la plupart des historien-nes produisent des données de la recherche sous forme de texte ou de tableurs. Retenons pour cet atelier le cas des tableurs. D'ailleurs les bases de données réalisées de manière empirique et sans formation sont au final des tableurs avec interface graphique de saisie.

La question posée en termes de défi à l'atelier est: ces données sont-elles irrémédiablement perdues après la rehcerche ou on pourrait rendre ces données FAIR - i.e. machine actionable et réutilisables elles ne seront pas parfaites mais elles sont là comment les remettre dans le circuit ce défi nous permettra de réfléchir, collectivement, aux réquis des principes FAIR appliqué à histoire - archéo

Feuille de route

1. j'importe le fichier dans Pandas (Python) ou sqlite 2. je l'inspecte, modélise, décide ce que sont les lignes (individus) et les colonnes: leur propriétés des mentions de personnes ou des personnes (ou des sites archéologiques, etc.) les propriétés: ici lieux de naissance, dates, enseignements, etc. 3. je crée ou utilise un profil dans OntoME et je fais un mapping ontologique: qu'est-ce qu'un personne, un enseignement, un titre académique: licencié en droit 4. je nettoye et crée un vocabulaire avec un seul terme par entrée 5. je l'importe dans Opentheso 6. je reçois des ark et discute des définitions avec la communauté 7. j'aligne avec les IdRef 8. je mouline un peu le tout avec Python 9. avec un librairie Python RDF j'écris dans le SPARQL ENDPOINT de l'ABES 10. on peut réutiliser les données 11. on demande à Alexandre de faire un site web Py Projects pour publier des visualisations