Datatractor: Metadata, automation, and registries for extractor interoperability in the chemical and materials sciences

Two key issues hindering the transition toward findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) data science are the poor discoverability and inconsistent instructions for the use of data extractor tools (i.e., how we go from raw data files created by instruments, to accessible metadata and...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	MRS bulletin Jg. 50; H. 7; S. 838 - 845
Hauptverfasser:	Evans, Matthew L., Rignanese, Gian-Marco, Elbert, David, Kraus, Peter
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Warrendale Springer Nature B.V 01.07.2025
Schlagworte:	Accessibility Best practice Codes Data management Data science Digitization Extractors Ingestion Interoperability Laboratories Maintenance Materials information Materials science Metadata Open data Open source software Semantics Software
ISSN:	0883-7694, 1938-1425
Online-Zugang:	Volltext
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