<html> <table><tr><td style=“vertical-align: middle;”><a rel=“license” href=“http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/”><img alt=“Licence Creative Commons” style=“border-width:0; font-size:smaller” src=“https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png” /></a> </td> <td> <span xmlns:dct=“http://purl.org/dc/terms/” property=“dct:title”>Le projet “Économiste et juriste”</span> de <span xmlns:cc=“http://creativecommons.org/ns#” property=“cc:attributionName”>Sylvain Besson</span>, avec toute la documentation, les fichiers et scripts associés, est mis à disposition selon les termes de la <a rel=“license” href=“http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/”>licence Creative Commons Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions 4.0 International</a>. Cette autorité subsiste sous réserve de toutes les citations, extraits de documents, textes, images, etc. dont les droits reviennent à leurs auteurs respectifs, mentionnés explicitement ou non. </td></tr></table> </html>

“Économiste et juriste” est un projet visant à réaliser une étude prosoprographique des économistes et des juristes du XIXe siècle jusqu'à nos jours. Pour cela, nous allons prendre les données qui sont présentes sur DBpedia, BnF Data et Wikidata puis les lier entre elles. Le but final étant d'avoir une base de données fonctionnelle sur ces populations. De cette base de données créée, nous pourrons réaliser plusieurs traitements statistiques, d'analyses descriptives et d'analyses de réseaux.

Vous retrouverez la documentation qui peut être utile pour comprendre le projet avec les langages employés, les bases de données utilisés, etc.

Afin d'avoir une population claire à étudier, il faut pour cela délimiter notre sujet et ainsi discriminer les personnes qui rentrent ou non dans la définition d'économiste ou de juriste.

Dans cette section, vous retrouverez la délimitation du sujet qui est le point de départ de notre recherche.

Nous devons dans ce projet réaliser différentes étapes:

1. Récolter le maximum de personnes sur les différentes bases de données via des requêtes SPARQL - Aligner les trois jeux de données avec le langage Python
2. Voir s'il y a des propriétés qui sont présentes sur une majorité de personnes
   • en extrayant les propriétés par des requêtes SPARQL
3. Créer une ontologie particulière (cette partie n'a pas pu être réalisé par manque de temps)
   • Basé sur des ontologies de haut niveau comme le Cidoc CRM
   • En utilisant OntoMe
4. Créer un point de terminaison SPARQL
5. Réaliser des différentes analyses statistiques

Vous retrouver ici les différentes étapes du projet “Économiste et juriste”.

Vous pouvez accéder au point d'accès SPARQL Virtuoso du projet où se trouve les données récoltées. Il est préférable pour débuter de consulter la documentation SPARQL.

Accès à notre dépôt Github sur lequel nous mettons nos différents carnets Jupyter.