A logical model for integration of heterogeneous experimental data in soil research

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The undoubted challenge for science is the extraction of knowledge from fast growing heterogeneous datasets. Particularly, details of experimental setups are insufficiently formalized and cannot be easily inserted into databases. Thus, there is a problem of using these details in the process of data integration and meta-analyses. For this purpose, we developed a scheme of formalization for object descriptions with its origination, protocols for field and laboratory measurements (including instruments and experimental conditions). It allows the integration of larger amounts of data accounting for its specifics of acquisition, for example, by applying adjustments, assigning weights to data sources (based on its reliability, method precision and experimental uncertainty) or directly accounting for experimental conditions in models. This formalization is currently used to develop an electronic laboratory journal for soil research, intended for detailed description of a conducted or planned experiment. The study aims to: increase the re-producibility of scientific research results; allow automatic data processing and error detection, and most importantly; effective soil data mining for decision support systems.

Sobre autores

N. Vasilyeva

FGBNU Federal Research Center “V.V. Dokuchaev Soil Science Institute”

Email: nadezda.a.vasilyeva@mail.ru

PhD

Rússia, Pyzhevsky lane 7/2, Moscow, 119017

A. Vladimirov

FGBNU Federal Research Center “V.V. Dokuchaev Soil Science Institute”

Email: artem.a.vladimirov@gmail.com

PhD

Rússia, Pyzhevsky lane 7/2, Moscow, 119017

T. Vasiliev

FGBNU Federal Research Center “V.V. Dokuchaev Soil Science Institute”

Autor responsável pela correspondência
Email: TarasVasiliev44@gmail.com
Rússia, Pyzhevsky lane 7/2, Moscow, 119017

Bibliografia

  1. Wadoux, A.M.J.-C., M. Roman-Dobarco, and A.B. McBratney. 2021. Perspectives on data-driven soil research. European Journal of Soil Science 72:1675–1689. doi: 10.1111/ejss.13071.
  2. Giraldo, O, A. Garcia, and O. Corcho. 2018. A guideline for reporting experimental protocols in life sciences. PeerJ 6:P.e4795. doi: 10.7717/ peerj.4795.
  3. Halbritter, A.H, H.J. De Boeck, A.E. Eycott et al. 2020. The handbook for standardized field and laboratory measurements in terrestrial climate change experiments and observational studies (ClimEx). Methods Ecol Evol. 11:22– 37. doi: 10.1111/2041210X.13331.
  4. Wilkinson, M.D., M. Dumontier, I.J. Aalbersberg et al. 2016. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci Data. 3(1):160018. doi: 10.1038/sdata.2016.18.
  5. Ribeiro, E., N.H. Batjes, and A.J.M. van Oostrum, eds. 2020. World Soil Information Service (WoSIS) – Towards the standardization and harmonization of world soil profile data. Procedures manual 2020, Report 2020/01, Wageningen: ISRIC – World Soil Information 145 p. doi: http://doi.org/10.17027/is- ric-wdc-2020-01.
  6. Niu, S., Y. Luo, M.C. Dietze, T.F. Keenan, Z. Shi, J. Li and III F.S., Chapin. 2014. The role of data assimilation in predictive ecology. Ecosphere 5(5):1-16. doi: 10.1890/ES13-00273.1.
  7. Martre, P., D. Wallach, S. Asseng, F. Ewert et al. 2015. Multimodel ensembles of wheat growth: many models are better than one. Glob Change Biol. 21:911-925. doi: 10.1111/gcb.12768.
  8. GOST R ISO 5725-1-2002. 2009. Tochnost’(pravil’nost’ i pretsizionnost’) metodov i rezul’tatov izmereniy. Chast’ 1. Osnovnyye polozheniya i opredeleniya [Accuracy (correctness and precision) of measurement methods and results. Part 1. Basic provisions and definitions]. Мoscow: StandartinformPubls. 24 p.
  9. Buck S. 2015. Solving reproducibility. Science 348(6242):1403. doi: 10.1126/science.aac8041.
  10. Alberts, B., R.J. Cicerone, S.E. Fienberg, A. Kamb, M. McNutt, R.M. Nerem et al. 2015. Self-correction in science at work. Science 348(6242):14201422. doi: 10.1126/science.aab3847.
  11. Belyaev, I. 2015. Kharuko Obokata ne obzhalovala zaklyuchenie o fal’sifikatsii eyu rabot po sozdaniyu STAP-kletok, TASS. Available at: https://nauka.tass. ru/nauka/1685497 (accessed November 18 2022).
  12. Nosek, B.A., G. Alter, G.C. Banks, D. Borsboom, S.D. Bowman, S.J. Breckler et al. 2015. Promoting an open research culture. Science 348(6242):14221425. doi: 10.1126/science.aab2374.
  13. Golozubov, O.M., V.A. Rozhkov, I.O. Alyabina, A.V. Ivanov, V.M. Kolesnikova, S.A. Shoba. 2015. Technologies and Standards in the Information Systems of the Soil-Geographic Database of Russia. Eurasian Soil Science 48(1):1-10. doi: 10.1134/S1064229315010068.
  14. Alyabina, I.O., V.A. Androkhanov, V.V. Vershinin, S.N. Volkov, N.F. Ganzhara, G.V. Dobrovol’skii, A.V. Ivanov, A.L. Ivanov, E.A. Ivanova, L.I. Il’in, M.L. Karpachevskii, A.N. Kashtanov, V.I. Kiryushin et al. 2014. Edinyi gosudarstvennyi reestr pochvennykh resursov Rossii. Versiya 1.0. Available at: http://egrpr.soil.msu.ru/ (accessed November 18 2022).
  15. Batjes, N.H. 2009. Harmonized soil profile data for applications at global and continental scales: updates to the WISE database. Soil Use and Management 25:124-127. doi: 10.1111/j.14752743.2009.00202.x.
  16. Harden, J.W., G. Hugelius, A. Ahlström et al. 2018. Networking our science to characterize the state, vulnerabilities, and management opportunities of soil organic matter. Glob Change Biol. 24:e705–e718. doi: 10.1111/gcb.13896.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».