과학 발견 엔진: 이질적인 과학 데이터 및 정보 연결

변혁적인 과학은 종종 다양한 학문 간의 경계에서 발생합니다. 학제 간 과학 데이터, 소프트웨어 및 문서가 발견 가능하고 접근할 수 있도록 하는 것은 변혁적인 과학을 가능하게 하는 데 필수적입니다. 그러나 이러한 다양한 이질적인 정보를 연결하는 것은 데이터의 분산되고 때로는 고립된 성격과 주제 영역 간의 의미적 차이 등 여러 요인으로 인해 종종 도전 과제가 됩니다. NASA의 과학 발견 엔진(SDE)은 이러한 도전에 대처하기 위해 여러 접근 방식을 개발했습니다. SDE는 NASA의 개방 과학 데이터를 다섯 가지 주제 영역: 천체 물리학, 생물학 및 물리 과학, 지구 과학, 태양 물리학 및 행성 과학에 걸쳐 발견할 수 있는 통합적이고 통찰력 있는 검색 경험을 제공합니다. 이 발표에서는 다양한 콘텐츠를 단일 검색 환경으로 통합하기 위한 체계적인 과학 큐레이션 워크플로우 개발 노력을 논의할 것입니다. 또한 다섯 개의 분야에서 메타데이터 크로스워크를 생성하기 위한 작업에서 얻은 교훈을 공유할 것입니다.