计算机科学 > 计算机与社会
[提交于 2025年8月14日
]
标题: 一个知识图谱用于土壤碳建模
标题: A Knowledge Graph Informing Soil Carbon Modeling
摘要: 土壤有机碳对于减缓气候变化和农业可持续性至关重要。 然而,理解其动态需要整合来自多个来源的复杂、异构数据。 本文介绍了土壤有机碳知识图谱(SOCKG),一种语义基础设施,旨在将农业研究数据转化为可查询的知识表示。 SOCKG具有农业实验数据的稳健本体模型,能够精确映射来自农业协作研究成果系统的数据集。 它在语义上与国家农业图书馆叙词表一致,确保术语一致性和提高互操作性。 该知识图谱在GraphDB和Neo4j中构建,提供了高级查询功能和RDF访问。 一个用户友好的仪表板允许轻松探索知识图谱和本体。 SOCKG支持高级分析,例如比较不同田地和处理方式下的土壤有机碳变化,推动土壤碳研究,并促进更有效的农业策略以减缓气候变化。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.