Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz
Samuel, Sheeba ; Mietchen, Daniel
FAIR Jupyter: A Knowledge Graph Approach to Semantic Sharing and Granular Exploration of a Computational Notebook Reproducibility Dataset
| Universität: | Technische Universität Chemnitz | |
| Förderung: | DFG 514664767 ; 521453681 | |
| Institut: | Professur Verteilte und selbstorganisierende Rechnersysteme | |
| Dokumentart: | Artikel in Fachzeitschrift, referiert | |
| ISBN/ISSN: | ISSN 2942-7517 (Online) | |
| DOI: | doi:10.4230/TGDK.2.2.4 | |
| URL/URN: | https://nbn-resolving.org/process-urn-form?identifier=urn:nbn:de:0030-drops-225886&verb=FULL | |
| Quelle: | In: Transactions on Graph Data and Knowledge (TGDK). - Dagstuhl Research Online Publication. - Volume 2. 2024, Issue 2, 4:1 - 4:24 | |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | Knowledge Graph , Computational reproducibility , Jupyter notebooks , FAIR data , PubMed Central , GitHub , Python ,, SPARQL | |
| OA-Lizenz | CC BY 4.0 |
