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- ORI-OAI-vocabulary 1.7.0 fournit un script python de une archive jar exécutable dédiée à la génération de ces vocabulaires (utils/misc/generate/get_ws_ori-oai-ext-hal-vocab.pyjar)
| Warning |
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Il incombe donc aux établissements gérant leurs publications scientifiques avec ORI-OAI de mettre à jour leurs vocabulaires au moyen de ce scriptcette jar. |
Utilisation
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de la jar ori-oai-ext-hal-vocab.jar
Le plus simple est d’exécuter la target Ant fournie avec le module ori-oai-vocabulary. Donc à la racine des sources de ce dernier, exécuter :
| Code Block |
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ant gen-hal-vocabs
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Il est bien sûr également possible d'appeler la jar directement en ligne de commande de la manière suivante :
| Code Block |
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java -Xms256m -Xmx256m -jar ori-oai-ext-hal-vocab.jar
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| Warning |
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Le processus de génération des vocabulaires est long. À titre d'exemple, sur une machine dotée de 8GB de mémoire vive et d'un processeur Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @ 3.40GHz, il dure une quarantaine de minutes. |
Certains des vocabulaires listés ci-dessus sont susceptibles d'évolutions fréquentes. C'est le cas par exemple des vocabulaires issus des référentiels de laboratoires (dcfr_labs_*), de tutelles (dcfr_affiliations) ou de revues (dcfr_reviews). Pour chacun de ces vocabulaires, on donne ci-dessous la ligne de commande nécessaire à sa génération.
| Info |
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Le script get_ws_vocab.py étant écrit en python, il nécessite bien sûr une installation fonctionnelle de python sur la machine où seront générés les vocabulaires.
Notez que ce script fait appel aux modules SOAPpy et lxml qui ne sont pas fournis avec les distributions python. Il faudra donc prendre soin d'installer également ces modules. |
| Info |
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Une description des paramètres à passer au script get_ws_vocab.py peut être obtenue avec la ligne de commande suivante : | Code Block |
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get_ws_vocab.py --help
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| Warning |
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La génération des vocabulaires de tailles importantes (dcfr_labs_*, dcfr_affiliations, dcfr_reviews) est un processus long !
Pour le seul vocabulaire dcfr_affiliations, il peut prendre environ 45 minutes (test effectué sur une machine Intel i7-720QM, 8Go RAM)
Mais cela est essentiellement dû aux nombreux appels web services qui y sont réalisés ; par conséquent, ce même processus reste relativement peu gourmand en ressources mémoire et cpu. |
Commandes de génération des vocabulaires HAL
| Code Block |
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| title | dcfr_affiliations.xml |
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get_ws_vocab.py -l fr -n "Affiliations des laboratoires HAL" -i hal_affis -M getRefLab_byId -K knownLabid -L affiliation -G id:affi -B knownLabid -P getRefLab -Z '' "http://hal.archives-ouvertes.fr/ws/ref.php?wsdl" /repertoire/dcfr_affiliations.xml
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| Code Block |
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get_ws_vocab.py -l "fr" -n "Noms des laboratoires HAL" -i hal_labs_names -M getRefLab_byId -K knownLabid -L name -B knownLabid -P getRefLab -Z '' "http://hal.archives-ouvertes.fr/ws/ref.php?wsdl" /repertoire/dcfr_labs_names.xml
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| Code Block |
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| title | dcfr_labs_short_names.xml |
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get_ws_vocab.py -l "fr" -n "Sigles des laboratoires HAL" -i hal_labs -M getRefLab_byId -K knownLabid -L shortName -B knownLabid -P getRefLab -Z '' "http://hal.archives-ouvertes.fr/ws/ref.php?wsdl" /repertoire/dcfr_labs_short_names.xml
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| Code Block |
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| title | dcfr_labs_countries.xml |
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get_ws_vocab.py -l "fr" -n "Pays des laboratoires HAL" -i hal_labs_countries -M getRefLab_byId -K knownLabid -L pays -B knownLabid -P getRefLab -Z '' "http://hal.archives-ouvertes.fr/ws/ref.php?wsdl" /repertoire/dcfr_labs_countries.xml
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| Code Block |
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| title | dcfr_labs_addresses.xml |
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get_ws_vocab.py -l "fr" -n "Adresses des laboratoires HAL" -i hal_labs_addresses -M getRefLab_byId -K knownLabid -L address -B knownLabid -P getRefLab -Z '' "http://hal.archives-ouvertes.fr/ws/ref.php?wsdl" /repertoire/dcfr_labs_addresses.xml
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| Code Block |
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get_ws_vocab.py -l "fr" -n "Hal Reviews" -i dcfr_reviews -M getRefReview_byId -K ISSN -L name -B id -P getRefReview -Z '' "http://hal.archives-ouvertes.fr/ws/ref.php?wsdl" /repertoire/dcfr_reviews.xml
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