*In this name space, ontologies are semantic Metadata about concepts with relationships mostly hierarchical, both represented by formal description of described data (XML schema and OWL description).* Metadata are data about data. An item of metadata may describe an individual datum, or content item, or a collection of data including multiple content items. Ontologies Metadata focus on semantic attached to a given structured named space. When structured into a hierarchical arrangement with rules and properties, metadata are more properly called *ontologies*. This term describes "what exists" for some purpose or to enable some action in the community accepting the related named space. *Plural form "ontologies" related to objects* is preferred to 'Ontology", clarifying distinction with philosophical term "Ontology" which define a Philosophical category. In artificial sciences (engineering), an "ontologies set" is a data model that represents a set of concepts and relationships within a domain identified by a named space. Common components of ontologies include: * Individuals: the basic or "ground level" objects * Classes: sets, collections, or types of objects * Attributes: properties, features, characteristics, or parameters that objects can have and share; * Relations: ways that objects can be related to one another * Events: the changing of attributes or relations More information on http://openosi.org/osi/display/oid/1.3.6.1.4.1.27630.3 *Dans cet espace de noms, les ontologies sont des Métadonnées et des relations, principalement hiérarchiques, concernant des concepts. Elles sont représentées de manière formelle (schémas XML et description OWL).* Les Métadonnées sont des données à propos de données. Un item de Métadonnée décrit une donnée individuelle, un contenu, ou une collection de données, y compris incluant chacune de multiples items. Les Métadonnées relatives à des ontologies concernent la sémantique, relative a un espace de nom structuré. Quand des Métadonnées sont structurées dans des arrangements hiérarchiques avec des règles et des propriétés, elles sont appelées *ontologies*. Ce terme décrit "ce qui existe" pour un usage donné, ou pour permettre une action donnée au sein de la communauté se référant à l'espace de noms concerné. *La forme plurielle "ontologies" relatives à des objets* est préférée au singulier "Ontologie" afin de clarifier la distinction avec le sens d'ontologie en philosophie, qui permet de définir une catégorie au sens philosophique. Pour les sciences de l'artificiel (ingénièrie), un ensemble d'ontologies est un modèle de données qui reprèsente un ensemble de concepts et de rerations au sein d'un domaine identifié comme un espace de noms. Les composants courant des ontologies sont: * Individuel: Les objets (chose, item) de base * Classes: ensembles, collections ou types d'objets * Attributs: Propriétés, fonctions, caractéristiques, ou paramètres que peuvent avoir et partager les objets * Relations: manière de relier les objets les uns aux autres * Evénements: Le changement d'attributs ou de relations Plus d'information sur http://openosi.org/osi/display/oid/1.3.6.1.4.1.27630.3 Jose Remy-Lizaire "Ontologies, OID:1.3.6.1.4.1.27630.3" Ontologies are described using Metadata and conceptual models. Metadata are used to facilitate the understanding, use and management of data (identification and classification). The metadata required for effective data management varies with the type of data and context of use. Ontologies are dedicated to computerized knowledge management systems. Automatic systems handling cognition processes have efficiency based on knowledge representation. Therefore Ontologies support efficiency of cognition processes as software services. In system of systems architecture, ontologies allow for knowledge sharing between different systems. In human-machine hybrid systems, ontologies also allow for knowledge sharing Conceptual models are used to provide a formal definition of ontologies, that is classification or categorizing the set of concepts (domain), building the overall concept to describe, with the description of relations and attributes. Conceptual models are sometime called "weak ontologies" when they don't embed semantic logic, that is when they only use object modeling language like UML (Unified Modeling Language). Opposed "strong ontologies" embed semantic logic with node and link structured languages (Frame based), or axiom and rule structured languages (Axiomatic); these strong ontologies are sometime called "Logical theories". Ontologies are commonly encoded using XML ontologies languages such as RDF (Resource Description Framework) and OWL (Web Ontology Language). Inspired from Metadata and Ontology descriptions in Wikipedia.org (en and fr versions) Inspired from Dr. Leo Obrst public presentation (MITRE corp.) Information semantic group Les ontologies sont décrites en utilisant des Métadonnées et des modèles conceptuels Les Métadonnées sont utilisées pour faciliter la compréhension, l'usage et la gestion des données (identification et classification). Les Métadonnées requises pour une gestion effective des données, varient avec le type de données et leur usage prévu. Les ontologies sont dédiées aux systèmes de gestion informatique qui gèrent de la connaissance. Les systèmes automatiques qui traitent de processus de cognition ont une efficacité basée sur la représentation de la connaissance. De ce point de vue, les ontologies supportent l'efficacité des processus de cognition en tant que services logiciels. Dans les architectures de système de systèmes, les ontologies permettent le partage de la connaissance entre différents systèmes. Dans les systèmes hybrides homme-machine, les ontologies servent aussi au partage de connaissances. Les modèles conceptuels sont utilisés pour fournir une définition formelle des ontologies. Ils utilisent une classification ou une catégorisation d'ensembles de concepts (un domaine), qui construisent la totalité du concept à décrire, avec une description de ses relations et attributs. Les modèles conceptuels sont parfois appelés "ontologies faibles" quant ils ne contiennent pas de sémantique, par exemple quant ils utilisent seulement un langage de modélisation objet comme UML (Unified Modeling Language). Par opposition les "ontologies fortes" contiennent de la sémantique grâce à l'utilisation de langages structurés ou basés sur des règles et axiomes; ces "ontologies fortes" sont parfois appelées "Théories logiques". Les ontologies sont communément représentées en utilisant des langages d'ontologies XML comme RDF (Resource Description Framework) ou OWL (Web Ontology Language). Inspiré des descriptions de Métadonnées et Ontologie dans wikipedia.org (versions fr et en) Inspiré de la présentation publique du Dr. Leo Obrst (MITRE corp.) Information semantic group openOSI.org http://openosi.org OID:1.3.6.1.4.1.27630 Jose Remy - Lizaire 2008-02-16 Text text http://www.oid-info.com/get/1.3.6.1.4.1.27630.3 Chaos epistemology by Jose Remy Lizaire en fr Universal http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html http://j-remy.name Graduate Enseignement supérieur Postgraduate Recherche Knowledge management Gestion du savoir Computer sciences Informatique Philosophy Philosophie Psychology Psychologie neuroscience Political sciences Sciences politiques Semantic web Internet sémantique Security Sécurité Defense Défense Academic Enseignement Recherche Public Publique Chaos-Observation Observation du chaos Chaos-cybernetics Cybernétique du chaos Chaos-scalability Scalabilité du chaos Chaos-Dynamic Dynamique du chaos controlled vocabulary from http://purl.org/gem/instance/GEM-TM/ Brainstorming Computer assisted instruction Computer simulations Contingency management Cooperative learning Demonstrations Dialog journals Discovery learning Discussions Dramatic play drills Experiential learning Guided design Hands-on learning Interdisciplinary Integrated instruction Lab procedures Learning modules Lecture Montessori Method Multiple activities Multimedia instruction Museum education Peer Tutoring Programmed instruction Project-based learning Questioning techniques Role playing Self directed groups Self-paced learning modules Simulations and games Teaching guides Team teaching Thematic approach Tutorial programs Visual instruction Whole language approach For now jose Remy, expected to be collaborative Irregular Active