Annex

Annex I - Theme taxonomy (tabla)

The Regional Metadata Profile recommends using the theme taxonomy defined by European Union for most cases.

This taxonomy has 13 general themes, under which any data asset can be classified. Nevertheless, some countries may want to develop a more detailed theme taxonomy, with more specific topics.

Code Label Description
AGRI Agroganadería, pesca y forestación Datos referidos a agroganadería, pesca y forestación. Por ejemplo: 'Lechería: precio pagado al productor' o 'Superficie forestada'.
ECON Economía y finanzas Datos referidos a economía y finanzas. Por ejemplo: 'Deuda pública'.
EDUC Educación, cultura y deportes Datos referidos a educación, cultura y deportes. Por ejemplo: 'Registro de Establecimientos Educativos'.
ENER Energía Datos referidos a energía. Por ejemplo: 'Productos mineros exportados' o 'Precios del GNC'.
ENVI Medio ambiente Datos referidos a medio ambiente. Por ejemplo: 'Operadores de residuos peligrosos'.
GOVE Gobierno y sector público Datos referidos a gobierno y sector público. Por ejemplo: 'Inmuebles del estado Nacional'.
HEAL Salud Datos referidos a salud. Por ejemplo: 'Estadísticas nacionales de VIH/SIDA'.
INTR Asuntos internacionales Datos referidos a asuntos internacionales. Por ejemplo: 'Representaciones argentinas en el exterior'.
JUST Justicia, seguridad y legales Datos referidos a justicia, seguridad y legales. Por ejemplo: 'Censo penitenciario'.
REGI Regiones y ciudades Datos referidos a regiones y ciudades. Por ejemplo: 'Departamentos de la provincia de Río Negro'.
SOCI Población y sociedad Datos referidos a población y sociedad. Por ejemplo: 'Turistas residentes que viajan por Argentina'.
TECH Ciencia y tecnología Datos referidos a ciencia y tecnología. Por ejemplo: 'Recursos humanos en ciencia y tecnología'.
TRAN Transporte Datos referidos a transporte. Por ejemplo: 'Estadísticas viales'.

Annex II - Theme taxonomy (JSON)

This is the Theme taxonomy of European Union in JSON format:

[
    {
        "id":"AGRI",
        "label":"Agroganadería, pesca y forestación",
        "description":"Datos referidos a agroganadería, pesca y forestación. Por ejemplo: 'Lechería: precio pagado al productor' o 'Superficie forestada'."
    },
    {
        "id":"ECON",
        "label":"Economía y finanzas",
        "description":"Datos referidos a economía y finanzas. Por ejemplo: 'Deuda pública'."
    },
    {
        "id":"EDUC",
        "label":"Educación, cultura y deportes",
        "description":"Datos referidos a educación, cultura y deportes. Por ejemplo: 'Registro de Establecimientos Educativos'."
    },
    {
        "id":"ENER",
        "label":"Energía",
        "description":"Datos referidos a energía. Por ejemplo: 'Productos mineros exportados' o 'Precios del GNC'."
    },
    {
        "id":"ENVI",
        "label":"Medio ambiente",
        "description":"Datos referidos a medio ambiente. Por ejemplo: 'Operadores de residuos peligrosos'."
    },
    {
        "id":"GOVE",
        "label":"Gobierno y sector público",
        "description":"Datos referidos a gobierno y sector público. Por ejemplo: 'Inmuebles del estado Nacional'."
    },
    {
        "id":"HEAL",
        "label":"Salud",
        "description":"Datos referidos a salud. Por ejemplo: 'Estadísticas nacionales de VIH/SIDA'."
    },
    {
        "id":"INTR",
        "label":"Asuntos internacionales",
        "description":"Datos referidos a asuntos internacionales. Por ejemplo: 'Representaciones argentinas en el exterior'."
    },
    {
        "id":"JUST",
        "label":"Justicia, seguridad y legales",
        "description":"Datos referidos a justicia, seguridad y legales. Por ejemplo: 'Censo penitenciario'."
    },
    {
        "id":"REGI",
        "label":"Regiones y ciudades",
        "description":"Datos referidos a regiones y ciudades. Por ejemplo: 'Departamentos de la provincia de Río Negro'."
    },
    {
        "id":"SOCI",
        "label":"Población y sociedad",
        "description":"Datos referidos a población y sociedad. Por ejemplo: 'Turistas residentes que viajan por Argentina'."
    },
    {
        "id":"TECH",
        "label":"Ciencia y tecnología",
        "description":"Datos referidos a ciencia y tecnología. Por ejemplo: 'Recursos humanos en ciencia y tecnología'."
    },
    {
        "id":"TRAN",
        "label":"Transporte",
        "description":"Datos referidos a transporte. Por ejemplo: 'Estadísticas viales'."
    }
]

Annex III - Guidelines for tags selection

Choosing good labels make is it easier for user to search for data assets. The larger and homogeneous is the tag list, the more effective will be.

These guidelines apply to define labels used in the keyword metadata of the Dataset class:

  • Writing correctly and in plural.

  • Use upper case only where is necessary.

  • Identify key words.

  • Re-use previous labels, rather than creating similar new ones.

  • Add different sinonims and use natural language.

  • Use only one word. Only use more words if really necessary.

  • If the tag has more than one word, should be space separated as in: "legal declarations".

Useful questions to think about tags:

  • ¿What is the topic?

  • ¿What aspects of the data asset will be interesting for users?

  • ¿In what different ways users will look for this information?

  • ¿What kind of information is this about?

  • ¿What organization provide this data?

Annex IV - Frequency specification (ISO-8601)

Frequency Value under ISO-8601
Every ten years R/P10Y
Every four years R/P4Y
Every three years R/P3Y
Every two years R/P2Y
Yearly R/P1Y
Every half year R/P6M
Every four years R/P4M
Quarterly R/P3M
Every two years R/P2M
Monthly R/P1M
Every 15 days R/P0.5M
Three times per month R/P0.33M
Weekly R/P1W
Two times per week R/P0.5W
Three times per week R/P0.33W
Daily R/P1D
Every hour R/PT1H
Continuously updated R/PT1S
Eventual eventual