Metadane to dane o danych. Są kluczem do uzyskania dostępu do danych badawczych, ich zrozumienia i ponownego wykorzystania. Metadane to podstawowe informacje stanowiące opis całego zbioru danych. Wszystkie dane badawcze muszą być udostępnione wraz z ich metadanymi.
Na całym świecie powstają inicjatywy mające na celu sformalizowanie specyfikacji metadanych, aby umożliwić łatwe ponowne wykorzystanie danych. Przykładami takich inicjatyw są: Research Data Alliance (RDA), OpenAire, American National Standards Institute (ANSI) , International Organization for Standardization (ISO) i Metadata 2020.
Rozróżniamy trzy główne typy metadanych:
- Metadane opisowe – dostarczają informacji niezbędnych do odszukania czy też identyfikacji zbioru danych. Mogą zawierać elementy, takie jak tytuł, streszczenie, autor i słowa kluczowe.
- Metadane strukturalne – opisują relacje i zależności pomiędzy poszczególnymi zbiorami oraz elementami tych zbiorów w celu np. ułatwienia nawigacji.
- Metadane administracyjne – zawierają informacje pomocne w zarządzaniu danym zasobem. Zawierają informacje takie jak sposób i datę jego utworzenia, typ pliku I informacje dotyczące dostępu. Istnieje kilka podzbiorów danych administracyjnych. Dwa z nich często wymieniane jako oddzielne typy metadanych to:
– Metadane zarządzania prawami, które dotyczą praw własności intelektualnej,
– Metadane konserwacji, które zawierają informacje potrzebne do archiwizacji i utrzymania zasobu.
Metadane powinny informować o strukturze danych, ograniczeniach ich dotyczących (jeśli takie istnieją), o tym co dane oznaczają i w jaki sposób je cytować.
Metadane mogą zawierać:
- tytuł zbioru danych
- źródło danych
- informacja o twórcach danych [numery identyfikacyjne, (np. Orcid)].
- opis danych
- data utworzenia
- zakres przestrzenny (krajowy, regionalny, globalny)
- zakres czasowy
- format
- język
- lokalizacja danych
- cyfrowy identyfikator obiektów (doi)
- status dostępu i embargo
- licencja
- oświadczenie o finansowaniu
- powiązane publikacje
- cytowanie
Przykładowe metadane ważne przy opisie zbiorów danych:
- TITLE OF DATASET (tytuł zbioru )
- SOURCE OF DATA (źródło danych)
- NAME(S) OF DATASET CREATOR(S) (autor)
- DESCRIPTION OF DATA (opis danych - np. metodologia, kontekst, obszar badań)
- CREATION DATE (data powstania)
- IDENTIFIER (identyfikacja publikacji powiązanej - np. ISSN, ISBN, DOI)
- LICENSE (licencja i sposób udostępnienia)
- RELATED PUBLICATIONS (powiązane publikacje)
Przykładowe pola metadanych:
Dataset name
Determination of the influence of green corrosion inhibitors on aluminium alloys in alkaline media
Version
1.0
Author/s
Ryl Jacek; Wysocka Joanna; Krakowiak Stefan; Cieślik Mateusz
Description
The studies are devoted to search for green corrosion inhibitors of aluminium and its alloys, offering high corrosion inhibition efficiency in alkaline media. The project will aim at development of instantaneous impedance measurements for accurate determination of the adsorption isotherms.
Format
DTA
Licence
Creative Commons Attribution 4.0 International
Funding Agency/ies
Ministry of Science and Higher Education, Republic of Poland
Keywords
corrosion inhibitor, green chemistry, aluminium alloys, instantaneous impedance measurements
DOI
(wszystkie zbiory danych zdeponowane w repozytoriuh otrzymają unikalne identyfikatory DOI)
Discipline
Chemical sciences
Language
English
Standardy metadanych mają na celu usystematyzowanie sposobu opisu danych. Metadane przygotowane według standardu posiadają stałą strukturę opisu o wyraźnie zdefiniowanych polach, dzięki czemu opis jest zawsze zrozumiały zarówno dla ludzi jak i programów komputerowych. Występuje wiele standardów metadanych. Wyszczególnić można standardy ogólne, dziedzinowe i instytucjonalne. Ogólne standardy metadanych to Dublin Core i Data Cite, czy też Data Documentation Initiative (DDI).
Przykładowymi narzędziami do tworzenia metadanych jest Nesstar Publisher zgodny ze standardami DDI i Dublin Core, a także narzędzia takie jak STATA, SPSS.
Dokumentacja – informacje metodologiczne, kontekst powstania, dodatkowe pliki potrzebne do skorzystania z danych (skrypty), wykorzystane standardowe słowniki, etc. Dokumentacja powinna opisywać metodologię prowadzonych badań oraz ich kontekst i źródło. Informuje o sposobie organizacji danych w trakcie projektu np. przyjętej konwencji, wersji i strukturze folderów. Często zawiera także dodatkowe pliki potrzebne do skorzystania z danych (np. skrypty) czy wykorzystane standardowe słowniki. Można utworzyć osobny plik ReadMe.txt. Jeżeli istnieje już publikacja naukowa, w której opisana jest dokumentacja badawcza, należy podać odnośnik do niej w polu adres URL.
Dodatkowe informacje:
Zarządzanie metadanymi - wprowadzenie