CrossRef DOI Minting


Tim Holzheim

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ConfIDent DOI Minting

Derived linkml Schema[edit]

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ConfIDent DOI Minting[edit]

Philip Strömert: ConfIDent DOI Minting Process[edit]

Script, mit dem man DOIs für Confident Events (nicht für Serien) automatisch über DataCite's API machen kann:

Benötigten Metadaten aller Events mit dieser Abfrage als JSON geladen.

Das Script macht dann folgendes:

  1. lädt die manuell heruntergeladene Confident JSON in einen Liste genannt "batch" --> Script#L45
  2. transformiert die in der Liste enthaltenen Event-Metadaten in zwei weitere Listen genannt "to_mint" & "to_update", deren Einträge DataCite Schema konforme Key:Value Paare (ditcionaries) für jeden Event sind. Alles Events die schon ne DOI haben kommen in "to_update", alle ohne DOI in "to_mint".
  3. kreiert für jeden Eventeintrag in der "to_mint" Liste eine DOI mit dem jeweils am Anfang angegebenen Status (default="draft") ODER updated die DOI-Metadata bei DataCite für jeden Eventeintrag in "to_update" mittels der DataCite JSON RESTful API und deren bereits existierender Python Library (https://pypi.org/project/datacite/)

Sollten "falsche" d.h. nicht DataCite Schema konforme Daten an deren API geschickt werden, würde diese meckern und gar nicht erst DOIs updaten oder minten. Ich fange solche Fehlermeldungen von der API nicht im Script ein, weil es quick und dirty sein sollte und weil durch die zuvor generierten Pydantic Datenklassen schon eine Validierung bzgl. des DataCite Schemas automatisch drin ist.

Philip Strömert: ConfIDent DOI Minting Process[edit]

Script, mit dem man DOIs für Confident Events (nicht für Serien) automatisch über DataCite's API machen kann:

Benötigten Metadaten aller Events mit dieser Abfrage als JSON geladen.

Das Script macht dann folgendes:

  1. lädt die manuell heruntergeladene Confident JSON in einen Liste genannt "batch" --> Script#L45
  2. transformiert die in der Liste enthaltenen Event-Metadaten in zwei weitere Listen genannt "to_mint" & "to_update", deren Einträge DataCite Schema konforme Key:Value Paare (ditcionaries) für jeden Event sind. Alles Events die schon ne DOI haben kommen in "to_update", alle ohne DOI in "to_mint".
  3. kreiert für jeden Eventeintrag in der "to_mint" Liste eine DOI mit dem jeweils am Anfang angegebenen Status (default="draft") ODER updated die DOI-Metadata bei DataCite für jeden Eventeintrag in "to_update" mittels der DataCite JSON RESTful API und deren bereits existierender Python Library (https://pypi.org/project/datacite/)

Sollten "falsche" d.h. nicht DataCite Schema konforme Daten an deren API geschickt werden, würde diese meckern und gar nicht erst DOIs updaten oder minten. Ich fange solche Fehlermeldungen von der API nicht im Script ein, weil es quick und dirty sein sollte und weil durch die zuvor generierten Pydantic Datenklassen schon eine Validierung bzgl. des DataCite Schemas automatisch drin ist.

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