Aktualisierung

manual/basics.qmd

@@ -55,7 +55,7 @@ versehen sein. Zur Abfrage von Property-Graphen dient die Sprache
 [Cypher](cypher.qmd). Eine genauere Erklärung liefert der Artikel
 [Property-Graphen: eine kurze Einführung](https://jakobib.github.io/pgraphen2024/).
 
-::: {.callout-tip}
+::: {.callout-tip appearance="minimal"}
 Beispiele von Property-Graphen werden in diesem Handbuch im [Property Graph Exchange Format (PG)](https://pg-format.github.io/) dargestellt.
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@@ -65,11 +65,12 @@ Beispiele von Property-Graphen werden in diesem Handbuch im [Property Graph Exch
 
 Das Datenbankschema oder **Datenmodell** eines Knowledge Graphen bestimmt welche Arten von Knoten, Kanten und weiterer Inhalte im Graph enthalten sein dürfen. Da sich die Datenbankmodelle von [Property Graph] und [Triple Store] unterscheiden, gibt es für beide jeweils ein eigenes Schema. Beide Schemas basieren allerdings auf dem gemeinsamen abstrakten Datenmodell [CIDOC-CRM](crm.qmd). Details zu den Schemas finden sich im [Kapitel Datenbankschema](schema.qmd).
 
-::: {.callout-tip title="Beispiel" appearance="minimal"}
+Neben dem Schema von Graphdatenbanken gibt Schemas zur Validierung der [Datenformate] gelieferter Daten und Vokabulare.
+
+::: {.callout-tip appearance="minimal"}
 Im Schema ist beispielsweise vorgegeben, dass es für Messungen Knoten der Klasse `E16_Measurement` und für Zeiträume Knoten der Klasse `E52_Time_Span` gibt.
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-Neben dem Schema von Graphdatenbanken gibt Schemas zur Validierung der [Datenformate] gelieferter Daten.
 
 ### Datenbestand
 
@@ -79,7 +80,7 @@ Der Datenbestand ist der eigentliche Inhalt des gemeinsamen Knowledge Graphen vo
 
 Vokabulare sind vorgegebene Listen von Entitäten oder Werten. Sie sind in Form von Identifikatoren, Datentypen und/oder Knoten und Kanten zwar Teil des Knowledge-Graphen gehören aber eher nicht zum eigentlichen Datenbestand. Vokabulare werden nur in unregelmäßign Abständen und zentral aktualisiert. Sie dürfen nicht durch Lieferungen von [Sammlungen](#sammlungen) überschrieben werden. Weitere Informationen finden sich in den Kapiteln zu [Vokabularen](vocabularies.qmd) und zu [Mappings](mappings.qmd).
 
-::: {.callout-tip title="Beispiel" appearance="minimal"}
+::: {.callout-tip title="Beispiele" appearance="minimal"}
 Häufig verwendete Vokabulare sind die Gemeinsame Normdatei (GND), das Klassifizierungssystem Iconclass und die Normdateien des Getty Research Institute.
 Darüber hinaus gibt es zahlreiche Spezial-Vokabulare wie zum Beispiel die Hornbostel-Sachs-Klassifikation der Musikinstrumente.
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manual/mappings.qmd

@@ -5,9 +5,9 @@ Zur besseren Integration von Daten sollen spezialisierte Ontologien und Metadate
 - [Mapping von Schemas]
 - [Mapping von Vokabularen]
 - [Reconciliation]
-- [Mapping von Werten]
+- [Mapping von Werten und Einheiten]
 
-Ein Teil der Mappings für den NFDI4Objects Knowledge Graphen kann mit Hilfe der Webanwendung [Cocoda] erstellt und gepflegt werden. Eine vorläufige Instanz der Software ist unter <https://coli-conc.gbv.de/cocoda/nfdi4objects/> erreichbar.
+Ein Teil der Mappings für den NFDI4Objects Knowledge Graphen kann mit Hilfe der Webanwendung [Cocoda] erstellt und gepflegt werden. Eine entsprechend konfigurierte Instanz der Software ist unter <https://coli-conc.gbv.de/cocoda/nfdi4objects/> erreichbar.
 
 ## Mapping von Schemas
 
@@ -23,7 +23,7 @@ In den gelieferten Daten werden Entäten wie Personen, Orte, Zeiträume, Materia
 
 Werden Entitäten lediglich durch Zeichenketten referenziert (z.B. "Gold" zur Angabe des chemischen Elements [Gold](https://de.wikipedia.org/wiki/Gold)), so müssen diese Angaben möglichst auf kontrollierte Vokabulare mit entsprechenden Identifiern gemappt werden. Als technische Schnittstelle hierfür dient dazu die [Reconciliation Service API](https://reconciliation-api.github.io/specs/draft/). Wie weit die Erkennung von Entitäten aus Zeichenketten automatisiert ablaufen kann, hängt allerdings stark vom Kontext der Daten ab.
 
-## Mapping von Werten
+## Mapping von Werten und Einheiten
 
 In den gelieferten Daten kommen Werte mit unterschiedlichen Einheiten (Datumsangaben, Ortsangaben, Mengen, Gewichte und andere physische Maße...) vor. Diese sollten möglichst vereinheitlicht werden, damit Abfragen über den gesamten Datenbestand möglich sind.
 

manual/schema.qmd

@@ -11,6 +11,12 @@ ICONCLASS, GND und die LIDO-Terminologien unterstützt.
 
 ## Modellierung
 
+::: {.callout-warning appearance="simple"}
+Die Modellierung ist noch nicht abgeschlossen! Überlegungen zur Abbildung
+von CRM in RDF [befinden sich hier](https://nfdi4objects.github.io/crm-rdf-ap/).
+:::
+
+
 ### Entitäten und Knoten
 
 Knoten im [Property Graphen](#property-graphen) erhalten als Knoten-Label

manual/sources.qmd

@@ -7,7 +7,7 @@ lang: de
 Der Knowledge Graph besteht aus Daten verschiedener [Sammlungen](#sammlung) aus [verschiedenenen Quelldatenbanken](https://nfdi4objects.github.io/n4o-databases/), die mit bekannten [Vokabularen](vocabularies.qmd) angereichert werden.
 
 ::: {.callout-tip appearance="simple"}
-Eine vorläufige Liste von Sammlungen [befindet sich hier](https://github.com/nfdi4objects/n4o-databases/blob/main/n4o-collections.csv).
+Eine Liste von Sammlungen [befindet sich hier](https://graph.nfdi4objects.net/collection/).
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 Die technischen Details der Aufnahme von neuen Datenbanken und Sammlungen sowie Update-Verfahren befinden sich noch in Entwicklung.