Revised data on the occurrence of myxomycetes in Central Poland

A checklist of 81 taxa has been prepared on the basis of 750 exsiccates of slime moulds collected in the years 1958-2009 in the area of Central Poland and preserved in the Herbarium LOD F. All these materials were reexamined according to contemporary literature. The paper summarizes the existing data concerning the occurrence of slime moulds in this area. Among the identified taxa there are four species indicated in the red list in Poland: Badhamia affinis, Physarum robustum, Didymium leptotrichum, and Clastoderma debaryanum

Ontologie w historyczno-geograficznych systemach informacyjnych

Pozna

Places of Memory and Oblivion in the Cultural Landscapes of the Polish Jurassic Highland. References and Extensions

Publikacja powstała w ramach projektu badawczego „Miejsca pamięci i zapomnienia. Interdyscyplinarne badania północnych terenów Jury Krakowsko-Częstochowskiej”. | The publication was prepared as part of the project Places of Memory and Oblivion. Interdisciplinary Studies of the Northern Areas of the Polish Jurassic Highland.Prezentowany tom zamyka serię 6 opublikowanych wcześniej raportów badawczych, przygotowanych w ramach projektu „Miejsca pamięci i zapomnienia. Badania interdyscyplinarne północnych terenów Jury Krakowsko-Częstochowskiej”, zrealizowanego na Wydziale Filozoficzno-Historycznym Uniwersytetu Łódzkiego w latach 2014–2019 w ramach Narodowego Programu Rozwoju Humanistyki Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego. Nie jest on jednak ani rekapitulacją samych badań, ani podsumowaniem treści zawartych w poprzednich tomach serii. Idea, która mu przyświeca, przewiduje raczej tematyczne splecenie, lecz zarazem swobodne nawiązanie do tego, co w badaniach w Jurze zrobiliśmy lub do tego, co o nich napisaliśmy. Szczególnie ważne są w nim poszerzenia i uzupełnienia motywów badawczych oraz wątków pisarskich znanych z poprzednich tomów serii, ale także wprowadzenie wątków i motywów nowych, podpowiadających świeże ujęcia i alternatywne spojrzenia. Autorzy tekstów pomieszczonych w tym tomie nie uchylają się więc od ujęć krytycznych i spojrzeń odmiennych wobec tych przyjętych w badaniach w Jurze, w szczególności wobec założeń oraz kroków badawczych przyjętych i realizowanych przez siebie samych. Ich teksty często mają przez to charakter „sięgających w głąb spraw” komentarzy metodologicznych. Czytelników, znających teksty z poprzednich tomów, teksty z tego tomu z pewnością przez to zainteresują. Czytelników, którzy dawniejszych tekstów jeszcze nie znają, zachęcą – mamy nadzieję – do sięgnięcia po nie i do ich konfrontacji z tekstami przynoszącymi tworzone dziś nawiązania i poszerzenia. Do uczestnictwa w tym wydawniczym przedsięwzięciu zaprosiliśmy studentów biorących udział w jurajskich badaniach, ale również autorów przyglądających się dotąd naszym badaniom z zewnątrz, lecz i ich tematyką, i ich metodologią, i – co równie ważne – ich terenową realizacją autentycznie zainteresowanych, często mających zgromadzone w Jurze własne doświadczenia biograficzne oraz badawcze.Praca naukowa finansowana w ramach programu Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego pod nazwą „Narodowy Program Rozwoju Humanistyki” w latach 2014–2019. Projekt realizowany jest na Wydziale Filozoficzno-Historycznym Uniwersytetu Łódzkiego

Semantic concept schema of the linear mixed model of experimental observations

In the information age, smart data modelling and data management can be carried out to address the wealth of data produced in scientific experiments. In this paper, we propose a semantic model for the statistical analysis of datasets by linear mixed models. We tie together disparate statistical concepts in an interdisciplinary context through the application of ontologies, in particular the Statistics Ontology (STATO), to produce FAIR data summaries. We hope to improve the general understanding of statistical modelling and thus contribute to a better description of the statistical conclusions from data analysis, allowing their efficient exploration and automated processing.</p

The Data Mining OPtimization Ontology

The Data Mining OPtimization Ontology (DMOP) has been developed to support informed decision-making at various choice points of the data mining process. The ontology can be used by data miners and deployed in ontology-driven information systems. The primary purpose for which DMOP has been developed is the automation of algorithm and model selection through semantic meta-mining that makes use of an ontology-based meta-analysis of complete data mining processes in view of extracting patterns associated with mining performance. To this end, DMOP contains detailed descriptions of data mining tasks (e.g., learning, feature selection), data, algorithms, hypotheses such as mined models or patterns, and workflows. A development methodology was used for DMOP, including items such as competency questions and foundational ontology reuse. Several non-trivial modeling problems were encountered and due to the complexity of the data mining details, the ontology requires the use of the OWL 2 DL profile. DMOP was successfully evaluated for semantic meta-mining and used in constructing the Intelligent Discovery Assistant, deployed at the popular data mining environment RapidMiner

Combining Ontology Class Expression Generation with Mathematical Modeling for Ontology Learning

We present an idea of using mathematicall modelling to guide a process of mining a set of patterns in an RDF graph and further exploiting these patterns to build expressive OWL class hierarchies

BigCQ: Generating a Synthetic Set of Competency Questions Formalized into SPARQL-OWL (Student Abstract)

We present a method for constructing synthetic datasets of Competency Questions translated into SPARQL-OWL queries. This method is used to generate BigCQ, the largest set of CQ patterns and SPARQL-OWL templates that can provide translation examples to automate assessing the completeness and correctness of ontologies