Research Articles in Simplified HTML: a Web-first format for HTML-based scholarly articles

Abstract

Purpose. This paper introduces the Research Articles in Simplified HTML (or RASH), which is a Web-first format for writing HTML-based scholarly papers; it is accompanied by the RASH Framework, a set of tools for interacting with RASH-based articles. The paper also presents an evaluation that involved authors and reviewers of RASH articles submitted to the SAVE-SD 2015 and SAVE-SD 2016 workshops.

La importancia del DOI y el formato HTML en la difusión del conocimiento médico y científico actual

“…Sin embargo, aun cuando una revista cumpla todos estos requisitos y sea de excelente calidad, la probabilidad de que sus artículos sean encontrados en una búsqueda de internet dependen, entre otras muchas cosas, de los algoritmos que utilizan los buscadores para encontrar la información 9 . La codificación de la plataforma, creada por los ingenieros, debe equilibrar la seguridad de la información contenida en la página con la facilidad para localizar y utilizar los textos contenidos en ella 10 Por otra parte, el archivo simplificado HTML es una codificación que «marca» el texto para que se pueda ver con cierto tamaño de letra, color y fuente en una página específica de internet, es decir, que le da indicaciones de cómo proyectar el texto en cada pantalla y sea legible sin importar si es una pantalla gigante o de celular 13 . Ha resultado una herramienta útil para evaluar la transparencia de las búsquedas y publicaciones 16 , y también sirve para que los textos que «suben» las editoriales a su página no se «desconfiguren» aunque el editor lo haya mandado desde diferentes procesadores de texto o diferentes sistemas operativos.…”

Deconstructing the Scholarly Paper. Ontologies for Semantic Publishing

“…Bartalesi & Meghini, 2016;Daquino & Tomasi, 2015) oraz kontroferta w postaci narzędzi prostszych do implementacji (np. Research Articles in Simplified HTML; Peroni et al, 2017) Na koniec warto przywołać tezę Petera Miki (Mika, 2007), który podkreślił, że ontologie oraz Sieć Semantyczna, w ramach której funkcjonują są przeznaczone do przetwarzania przez aplikacje, ale proces ich tworzenia i zarządzania ma charakter społeczny. Tworzenie ontologii wymaga obecności czynnika społecznego, który polega na zdolności projektanta do przewidywania, w jaki sposób inni członkowie społeczności będą interpretowali postulaty znaczeniowe zapisane w danej ontologii.…”

Generating knowledge graphs by employing Natural Language Processing and Machine Learning techniques within the scholarly domain

“…The Semantic Web community has been working for a while on the generation of machine-readable representations of research, by fostering the Semantic Publishing paradigm [15], creating bibliographic repositories in the Linked Data Cloud [16], generating knowledge bases of biological data [17], formalising research workflows [18], implementing systems for managing nano-publications [19,20] and micropublications [21], and developing a variety of ontologies to describe scholarly data, e.g., SWRC 12 , BIBO 13 , BiDO 14 , FABIO 15 , SPAR 16 , CSO 17 , and SKGO 18 [23]. Some recent solutions, such as RASH 19 [24], and the Open Research Knowledge Graph 20 [25] highlighted the advantages of describing research papers in a structured manner. However, the resulting knowledge bases still need to be manually populated by domain experts, which is a time consuming and expensive process.…”