Anexos

Anexo I - Taxonomía temática (tabla)

El Perfil Regional de Metadatos propone el uso de la taxonomía temática definida por la Unión Europea para la mayoría de los casos.

Esta taxonomía está formada por 13 temas generales, bajo los cuales cualquier activo de datos puede ser clasificado. Sin embargo algunos países podrían querer desarrollar una taxonomía temática más detallada, con temas más específicos.

Código (authority code) Etiqueta (label) Descripción (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'.

Anexo II - Taxonomía temática (JSON)

Esta es la taxonomía temática de la Unión Europea en formato JSON:

[
    {
        "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'."
    }
]

Anexo III - Pautas para la selección de etiquetas

Elegir buenas etiquetas hace más fácil la búsqueda de datasets para los usuarios. Cuanto más amplia y uniforme sea la lista de etiquetas, mayor será su efectividad.

Estas son pautas para definir etiquetas aplicables a la propiedad keyword de la clase dataset:

  • Escribir correctamente y en plural.

  • Usar mayúsculas sólo donde corresponda.

  • Identificar palabras claves.

  • Respetar la existencia de etiquetas anteriores.

  • Agregar sinónimos y emplear lenguaje natural.

  • Usar una sóla palabra. Si es muy necesario, usar más de una.

  • Si la etiqueta tiene más de una palabra, debe estar separada por un espacio, ej: "declaraciones juradas".

Preguntas útiles a la hora de pensar los etiquetas:

  • ¿Cuál es el tema?

  • ¿Qué aspectos serán de interés para los usuarios?

  • ¿De qué otro modo buscaría sobre esta información?

  • ¿De qué tipo de información se trata?

  • ¿Qué área la provee?

Anexo IV - Especificación de frecuencias (según ISO-8601)

Frecuencia Valor según ISO-8601
Cada diez años R/P10Y
Cada cuatro años R/P4Y
Cada tres años R/P3Y
Cada dos años R/P2Y
Anualmente R/P1Y
Cada medio año R/P6M
Cuatrimestralmente R/P4M
Trimestralmente R/P3M
Bimestralmente R/P2M
Mensualmente R/P1M
Cada 15 días R/P0.5M
Tres veces por mes R/P0.33M
Semanalmente R/P1W
Dos veces a la semana R/P0.5W
Tres veces a la semana R/P0.33W
Diariamente R/P1D
Cada hora R/PT1H
Continuamente actualizado R/PT1S
Eventual eventual