Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

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 ===== Comment transformer les données hétérogènes semi-structurées (notamment issues de tableurs et CSV) en données FAIR  =====
 ==== Descriptif sommaire du projet ====
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   - je répère un fichier Excel ou CSV contenant des données que je veux publier et rendre réutilisables
   - je définis quelles sont les conditions de publication (licence)
-  - je créer une page de documentation de mon projet sur le [[fairdata:accueil|wiki dédié à ce défi]] – licence de la documentation du projet CC 4.0 BY SA donc mention explicite de l'auteur (?)
+  - je créer une page de documentation de mon projet sur le [[accueil|wiki dédié à ce défi]] – licence de la documentation du projet CC 4.0 BY SA donc mention explicite de l'auteur (?)
   - je documente mon choix et les données de base sur la page dédiée à mon projet du wiki
   - je l'inspecte et analyse le contenu du fichier. En particulier je définis ce que sont les lignes (individus, mentions d'individus, etc.), à quels individus du monde réel (physique ou imaginaire) ils correspondent, et ce que sont les colonnes en tant que propriétés de ces individus.
-  - je modélise le fichier comme tel, puis ses colonnes dans un projet OntoME
+  - je modélise le fichier comme tel en définissant à quelle classe appartiennent les individus (c'est-à-dire les lignes du ficher : personnes, mentions de personnes, d'activités, etc.)
+  - ensuite je modélise ses colonnes (c'est-à-dire les propriétés des individus) et je vérifie la présence des classes et propriétés correspondantes dans un [[https://ontome.dataforhistory.org/namespace/3|espace de noms OntoME]]
+  - je complète éventuellement le modèle dans un espace de noms de OntoME
+  - je créer un profil correspondant à mon fichier ou mon projet, ou j'utilise un profil existant
+  - je vérifier la présence des classes de mes termes et instances dans [[https://ontomeopentheso.mom.fr/ontomeopentheso/index.xhtml|Opentheso]]
   - j'importe le fichier dans Pandas (Python) ou sqlite je nettoye et crée un vocabulaire avec un seul terme par entrée
   - je l'importe dans Opentheso
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   - je nettoye automatiquement ou à la main les données
   - avec un librairie Python RDF j'écris dans le SPARQL ENDPOINT  de l'ABES dans un graphe dédié à mon projet
-  - je document tout le processus sur le wiki ou dans mes carnets jupyter publiés sur GitHub
+  - je documente tout le processus sur le wiki ou dans mes carnets jupyter publiés sur GitHub
   - j'explore les données avec des librairies Python et document dans un carnet public ma démarche
   - je me concerte avec d'autres collèques et je fais une proposition de site web PyProjects afin de publier mes données et des analyses, éventuellement interactives sous forme lisible par l'humain.