Modular System for Datasets' Metadata Harvesting and Management for eLTER Environmental Research Infrastructure

Bc. Anna Vítová

Diplomová práce

Anotace:

Výzkum v oblasti životního prostředí generuje velké množství dat, která vyžadují jejich další analýzu. Významnou roli v této oblasti hraje síť Long-Term Ecosystem Research (LTER). Ta se v poslední době potýkala s problémem fragmentace dat napříč několika repozitáři, což komplikovalo jejich vyhledávání, analýzu a opětovné využití. Vyvinuté řešení automatizuje sběr, normalizaci a import dat z několika zdrojů do cílového registru eLTER Digital Asset Register (DAR). Klíčové části řeší nekompatibilitu metadatových schémat, rozdílné strategie verzování záznamů a automatizovanou detekci výzkumných stanic. Implementace zajišťuje automatizovanou aktualizaci, vytváření a mazání záznamů dle stavu zdrojového repozitáře. Vytvořené uživatelské prostředí podporuje možnost manuálních změn automaticky vytvořených záznamů. Tyto změny přetrvávají i přes opětovné aktualizace. Aplikace úspěšně integrovala 2570 záznamů z pěti repozitářů, a tím umožnila jednodušší přístup k záznamům nejen expertům ze sítě LTER, ale i široké veřejnosti.

Abstract:

Environmental research generates vast amounts of data that require thorough analysis. The Long-Term Ecosystem Research (LTER) network plays a role in this domain, but has recently faced a challenge of its data being fragmented across several repositories, which hindered data discovery and reuse. The developed solution automates the retrieval, normalisation, and ingestion of data from multiple sources into the target eLTER Digital Asset Register (DAR). Key parts of the solution address schema incompatibilities, handle distinct record versioning strategies, and automate the detection of research sites. Furthermore, the system ensures long-term data consistency by automated detection of changes. Its user interface enables metadata enrichment to improve data discoverability, ensuring the manual changes persist through automated updates. The application successfully harvested 2570 records from five repositories, thereby enhancing the discoverability of LTER's digital assets.

Keywords

LTER, Metadata Harvesting, Metadata Crosswalk, Open Science, FAIR Principles, Interoperability

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 12. 2025

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 4. 2. 2026
• Vedoucí: RNDr. Tomáš Rebok, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Daniel Kouřil, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Počítačové systémy, komunikace a bezpečnost / Softwarové systémy