#sparql — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #sparql, aggregated by home.social.
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17 Uhr geht der SPARQL Workshop mit Schwerpunkt GND und Wikidata los. Ich freue mich über die vielen Anmeldungen und bin gespannt.
https://meta.wikimedia.org/wiki/Event:GND_(Gemeinsame_Normdatei)_SPARQL_Workshop
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17 Uhr geht der SPARQL Workshop mit Schwerpunkt GND und Wikidata los. Ich freue mich über die vielen Anmeldungen und bin gespannt.
https://meta.wikimedia.org/wiki/Event:GND_(Gemeinsame_Normdatei)_SPARQL_Workshop
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RE: https://digitalcourage.social/@tillgrallert/112354470001959255
AND it appears that Query Chest deletes queries after two years, thus breaking all published links … given that there is practically no documentation of this tool, I should have used more caution in adopting it.
Does anybody know of a way to share links to exceptionable #SPARQL queries on #Wikidata, which also works for complex queries or those not limited to #ASCII?
Edit: after checking more of my existing short URLs to SPARQL queries, it appears as if Query Chest has flushed its entire cache of queries in recent days. One can still submit new queries and the site works as expected, but all existing links are gone.
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RE: https://digitalcourage.social/@tillgrallert/112354470001959255
AND it appears that Query Chest deletes queries after two years, thus breaking all published links … given that there is practically no documentation of this tool, I should have used more caution in adopting it.
Does anybody know of a way to share links to exceptionable #SPARQL queries on #Wikidata, which also works for complex queries or those not limited to #ASCII?
Edit: after checking more of my existing short URLs to SPARQL queries, it appears as if Query Chest has flushed its entire cache of queries in recent days. One can still submit new queries and the site works as expected, but all existing links are gone.
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From raw statements to sound inference. This week's #KDAI2026 session works through the RDF stack top to bottom:
▸RDF — typed literals, blank nodes, and Turtle
▸RDFS — classes, domains & ranges, subClassOf hierarchies, model-theoretic semantics, reification & RDF*
▸SPARQL — first stepsThe triple is the message. 📡
@fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #semanticweb #RDF #KnowledgeGraphs #LinkedData #AI #lecture #sparql
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From raw statements to sound inference. This week's #KDAI2026 session works through the RDF stack top to bottom:
▸RDF — typed literals, blank nodes, and Turtle
▸RDFS — classes, domains & ranges, subClassOf hierarchies, model-theoretic semantics, reification & RDF*
▸SPARQL — first stepsThe triple is the message. 📡
@fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #semanticweb #RDF #KnowledgeGraphs #LinkedData #AI #lecture #sparql
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From raw statements to sound inference. This week's #KDAI2026 session works through the RDF stack top to bottom:
▸RDF — typed literals, blank nodes, and Turtle
▸RDFS — classes, domains & ranges, subClassOf hierarchies, model-theoretic semantics, reification & RDF*
▸SPARQL — first stepsThe triple is the message. 📡
@fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #semanticweb #RDF #KnowledgeGraphs #LinkedData #AI #lecture #sparql
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From raw statements to sound inference. This week's #KDAI2026 session works through the RDF stack top to bottom:
▸RDF — typed literals, blank nodes, and Turtle
▸RDFS — classes, domains & ranges, subClassOf hierarchies, model-theoretic semantics, reification & RDF*
▸SPARQL — first stepsThe triple is the message. 📡
@fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #semanticweb #RDF #KnowledgeGraphs #LinkedData #AI #lecture #sparql
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From raw statements to sound inference. This week's #KDAI2026 session works through the RDF stack top to bottom:
▸RDF — typed literals, blank nodes, and Turtle
▸RDFS — classes, domains & ranges, subClassOf hierarchies, model-theoretic semantics, reification & RDF*
▸SPARQL — first stepsThe triple is the message. 📡
@fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #semanticweb #RDF #KnowledgeGraphs #LinkedData #AI #lecture #sparql
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Ik zie dat de Nederlandse #overheid ( @Logius ) de #TOOI ontologieën en thesauri online te raadplegen heeft gemaakt via #ShowVoc. Heel cool!
https://standaarden.overheid.nl/showvoc/#/datasets
Al deze informatie kan ook via een SPARQL-endpoint benaderd worden. En #WikiData federeert sinds kort met het TOOI SPARQL-endpoint.
#LinkedData #thesauri #RDF #OWL #SKOS #RDFS #SPARQL #ontologie #overheidsinformatie #metadata
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Ik zie dat de Nederlandse #overheid ( @Logius ) de #TOOI ontologieën en thesauri online te raadplegen heeft gemaakt via #ShowVoc. Heel cool!
https://standaarden.overheid.nl/showvoc/#/datasets
Al deze informatie kan ook via een SPARQL-endpoint benaderd worden. En #WikiData federeert sinds kort met het TOOI SPARQL-endpoint.
#LinkedData #thesauri #RDF #OWL #SKOS #RDFS #SPARQL #ontologie #overheidsinformatie #metadata
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Ik zie dat de Nederlandse #overheid ( @Logius ) de #TOOI ontologieën en thesauri online te raadplegen heeft gemaakt via #ShowVoc. Heel cool!
https://standaarden.overheid.nl/showvoc/#/datasets
Al deze informatie kan ook via een SPARQL-endpoint benaderd worden. En #WikiData federeert sinds kort met het TOOI SPARQL-endpoint.
#LinkedData #thesauri #RDF #OWL #SKOS #RDFS #SPARQL #ontologie #overheidsinformatie #metadata
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Ik zie dat de Nederlandse #overheid ( @Logius ) de #TOOI ontologieën en thesauri online te raadplegen heeft gemaakt via #ShowVoc. Heel cool!
https://standaarden.overheid.nl/showvoc/#/datasets
Al deze informatie kan ook via een SPARQL-endpoint benaderd worden. En #WikiData federeert sinds kort met het TOOI SPARQL-endpoint.
#LinkedData #thesauri #RDF #OWL #SKOS #RDFS #SPARQL #ontologie #overheidsinformatie #metadata
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Ik zie dat de Nederlandse #overheid ( @Logius ) de #TOOI ontologieën en thesauri online te raadplegen heeft gemaakt via #ShowVoc. Heel cool!
https://standaarden.overheid.nl/showvoc/#/datasets
Al deze informatie kan ook via een SPARQL-endpoint benaderd worden. En #WikiData federeert sinds kort met het TOOI SPARQL-endpoint.
#LinkedData #thesauri #RDF #OWL #SKOS #RDFS #SPARQL #ontologie #overheidsinformatie #metadata
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oh, das ist mir neu in #SPARQL. Ich habe bislang immer nach 'LANG(?string) = "en"' gefiltert. Finde diese Syntax auch nicht in der SPARQL-Spezfikation 🤷
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oh, das ist mir neu in #SPARQL. Ich habe bislang immer nach 'LANG(?string) = "en"' gefiltert. Finde diese Syntax auch nicht in der SPARQL-Spezfikation 🤷
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The new #KDAI2026 lecture is out. How to get from a sentence to something a machine can actually reason?
The greenhouse effect was discovered by Fourier, explained by Eunice Newton Foote. 3 words, 1 triple: subject, predicate, object. Stack enough of them and you get a graph. Add an ontology and the machine starts to infer.
This session:
▸ Graphs & triples
▸ #KnowledgeGraphs & #ontologies
▸ #SemanticWeb & #LinkedData
▸ #RDF, RDFS, #SPARQL, #OWL, #SHACL
CU space cowboy… -
The new #KDAI2026 lecture is out. How to get from a sentence to something a machine can actually reason?
The greenhouse effect was discovered by Fourier, explained by Eunice Newton Foote. 3 words, 1 triple: subject, predicate, object. Stack enough of them and you get a graph. Add an ontology and the machine starts to infer.
This session:
▸ Graphs & triples
▸ #KnowledgeGraphs & #ontologies
▸ #SemanticWeb & #LinkedData
▸ #RDF, RDFS, #SPARQL, #OWL, #SHACL
CU space cowboy… -
The new #KDAI2026 lecture is out. How to get from a sentence to something a machine can actually reason?
The greenhouse effect was discovered by Fourier, explained by Eunice Newton Foote. 3 words, 1 triple: subject, predicate, object. Stack enough of them and you get a graph. Add an ontology and the machine starts to infer.
This session:
▸ Graphs & triples
▸ #KnowledgeGraphs & #ontologies
▸ #SemanticWeb & #LinkedData
▸ #RDF, RDFS, #SPARQL, #OWL, #SHACL
CU space cowboy… -
The new #KDAI2026 lecture is out. How to get from a sentence to something a machine can actually reason?
The greenhouse effect was discovered by Fourier, explained by Eunice Newton Foote. 3 words, 1 triple: subject, predicate, object. Stack enough of them and you get a graph. Add an ontology and the machine starts to infer.
This session:
▸ Graphs & triples
▸ #KnowledgeGraphs & #ontologies
▸ #SemanticWeb & #LinkedData
▸ #RDF, RDFS, #SPARQL, #OWL, #SHACL
CU space cowboy… -
The new #KDAI2026 lecture is out. How to get from a sentence to something a machine can actually reason?
The greenhouse effect was discovered by Fourier, explained by Eunice Newton Foote. 3 words, 1 triple: subject, predicate, object. Stack enough of them and you get a graph. Add an ontology and the machine starts to infer.
This session:
▸ Graphs & triples
▸ #KnowledgeGraphs & #ontologies
▸ #SemanticWeb & #LinkedData
▸ #RDF, RDFS, #SPARQL, #OWL, #SHACL
CU space cowboy… -
this is amazing
https://github.com/andjar/wikitiddler
extracts data from multiple sources ( #Wikidata #SPARQL, JSON endpoints, RSS feeds ), converts the results to TiddlyWiki tiddlers with Python, builds a single-file #TiddlyWiki with Node.js, and deploys it to GitHub Pages — on a monthly schedule or on demand.
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this is amazing
https://github.com/andjar/wikitiddler
extracts data from multiple sources ( #Wikidata #SPARQL, JSON endpoints, RSS feeds ), converts the results to TiddlyWiki tiddlers with Python, builds a single-file #TiddlyWiki with Node.js, and deploys it to GitHub Pages — on a monthly schedule or on demand.
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https://github.com/andjar/wikitiddler
extracts data from multiple sources ( #Wikidata #SPARQL, JSON endpoints, RSS feeds ), converts the results to TiddlyWiki tiddlers with Python, builds a single-file #TiddlyWiki with Node.js, and deploys it to GitHub Pages — on a monthly schedule or on demand.
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this is amazing
https://github.com/andjar/wikitiddler
extracts data from multiple sources ( #Wikidata #SPARQL, JSON endpoints, RSS feeds ), converts the results to TiddlyWiki tiddlers with Python, builds a single-file #TiddlyWiki with Node.js, and deploys it to GitHub Pages — on a monthly schedule or on demand.
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this is amazing
https://github.com/andjar/wikitiddler
extracts data from multiple sources ( #Wikidata #SPARQL, JSON endpoints, RSS feeds ), converts the results to TiddlyWiki tiddlers with Python, builds a single-file #TiddlyWiki with Node.js, and deploys it to GitHub Pages — on a monthly schedule or on demand.
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C'est quand même plus pratique de faire des alignements en masse à partir de données ouvertes que de scrapper un site, nettoyer le résultat, aligner... 😇
> Ajout de plus de 17000 identifiants #FranceArchives Agent sur #wikidata à partir des données #opendata
> Ajout de la réutilisation (avec des exemples de requêtes #sparql) sur #datagouv :
https://www.data.gouv.fr/reuses/alignement-des-autorites-francearchives-et-wikidata -
C'est quand même plus pratique de faire des alignements en masse à partir de données ouvertes que de scrapper un site, nettoyer le résultat, aligner... 😇
> Ajout de plus de 17000 identifiants #FranceArchives Agent sur #wikidata à partir des données #opendata
> Ajout de la réutilisation (avec des exemples de requêtes #sparql) sur #datagouv :
https://www.data.gouv.fr/reuses/alignement-des-autorites-francearchives-et-wikidata -
In Vorbereitung für einen #GLAM #SPARQL-Workshop morgen Vormittag bin ich sehr glücklich über die tolle Vorarbeit von @awinkler https://zenodo.org/records/17368769
Sehr umfangreich, gut strukturiert und sehr offen! Danke vielmals! -
In Vorbereitung für einen #GLAM #SPARQL-Workshop morgen Vormittag bin ich sehr glücklich über die tolle Vorarbeit von @awinkler https://zenodo.org/records/17368769
Sehr umfangreich, gut strukturiert und sehr offen! Danke vielmals! -
Die Geokoordinaten der #Berlin|er Befestigungsmauern, die das Landesdenkmalamt veröffentlicht hat (cf. https://openbiblio.social/@awinkler/116772458496923585), lassen sich mit etwas Frickelei auch in #SPARQL nachnutzen. Hier ein SPARQL-Query, der alle Kirchen (so auf #Wikidata verzeichnet) innerhalb der Befestigungsmauern auflistet: https://qlever.dev/wikidata/kx9AMh
Der Code ist hier: https://gist.github.com/alexander-winkler/0aa96cfb1ae98cf46c8b06141dbf2a80
(für OpenStreetMap-Daten in QLever ist das leider noch nicht reproduzierbar)
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Die Geokoordinaten der #Berlin|er Befestigungsmauern, die das Landesdenkmalamt veröffentlicht hat (cf. https://openbiblio.social/@awinkler/116772458496923585), lassen sich mit etwas Frickelei auch in #SPARQL nachnutzen. Hier ein SPARQL-Query, der alle Kirchen (so auf #Wikidata verzeichnet) innerhalb der Befestigungsmauern auflistet: https://qlever.dev/wikidata/kx9AMh
Der Code ist hier: https://gist.github.com/alexander-winkler/0aa96cfb1ae98cf46c8b06141dbf2a80
(für OpenStreetMap-Daten in QLever ist das leider noch nicht reproduzierbar)
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In Wikidata gibt es zahlreiche Einträge zu Straßen. Doch wie viele Straßen sind bereits in Wikidata verzeichnet? Dazu habe ich mir in Schleswig-Hostein ländliche Gegenden und als Beispiel für städtische Umgebung die Landeshauptstadt Kiel angesehen.
https://zedlitz.de/posts/2026/06/wikidata-stra%C3%9Fen-in-sh/
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In Wikidata gibt es zahlreiche Einträge zu Straßen. Doch wie viele Straßen sind bereits in Wikidata verzeichnet? Dazu habe ich mir in Schleswig-Hostein ländliche Gegenden und als Beispiel für städtische Umgebung die Landeshauptstadt Kiel angesehen.
https://zedlitz.de/posts/2026/06/wikidata-stra%C3%9Fen-in-sh/
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Before my morning coffee, I created a service that generates IIIF manifest (either v2.1 or v3) by basically doing a SPARQL construct on RDF for the RAZU newspaper collection.
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Auf dem Weg an die FH Potsdam, wo ich in einem Seminar zum #Wikiversum in #GLAM|s angehenden Biblioheks- und Archivmenschen die Arbeit mit #Wikidata, #LOD, #SPARQL und #OpenRefine näherbringen darf. Folien gibt es hier: https://doi.org/10.5281/zenodo.20395017
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Auf dem Weg an die FH Potsdam, wo ich in einem Seminar zum #Wikiversum in #GLAM|s angehenden Biblioheks- und Archivmenschen die Arbeit mit #Wikidata, #LOD, #SPARQL und #OpenRefine näherbringen darf. Folien gibt es hier: https://doi.org/10.5281/zenodo.20395017
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Ik heb een poging gedaan om een #sparql-query te maken die alle huidige Tweede Kamerleden met een #Mastodon-account geeft. Gebaseerd op #wikidata:
(klik op de Play-button om de query uit te voeren)
Vergelijk de resultaten met @politici_op_mstdn.
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Ik heb een poging gedaan om een #sparql-query te maken die alle huidige Tweede Kamerleden met een #Mastodon-account geeft. Gebaseerd op #wikidata:
(klik op de Play-button om de query uit te voeren)
Vergelijk de resultaten met @politici_op_mstdn.
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Strukturierte Daten auf #wikicommons sind ungemein nützlich. Mit ihnen lassen sich z.B. Bildinhalte strukturiert und (dank Linked Open Data) wunderbar maschinenlesbar erfassen und dann auch mit #SPARQL abfragen. Bilder von SPD-Mitgliedern des Weimarer Reichtstags? Kein Problem: https://qlever.dev/wikimedia-commons/dgxrVL
Die Ergänzung von entsprechenden Statements geht mit ein paar Tools relativ bequem. Wie, das habe ich hier beschrieben: https://commons.wikimedia.org/wiki/User:Awinkler3/Strukturierte_Daten_f%C3%BCr_mehrere_Objekte_erg%C3%A4nzen
Gibt es da Bedarf an einer kurzen Live-Einführung?
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Strukturierte Daten auf #wikicommons sind ungemein nützlich. Mit ihnen lassen sich z.B. Bildinhalte strukturiert und (dank Linked Open Data) wunderbar maschinenlesbar erfassen und dann auch mit #SPARQL abfragen. Bilder von SPD-Mitgliedern des Weimarer Reichtstags? Kein Problem: https://qlever.dev/wikimedia-commons/dgxrVL
Die Ergänzung von entsprechenden Statements geht mit ein paar Tools relativ bequem. Wie, das habe ich hier beschrieben: https://commons.wikimedia.org/wiki/User:Awinkler3/Strukturierte_Daten_f%C3%BCr_mehrere_Objekte_erg%C3%A4nzen
Gibt es da Bedarf an einer kurzen Live-Einführung?
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Ich habe irgendwo kürzlich die Ankündigung eines Webinars der @DNB_Aktuelles zum #SPARQL-Endpoint (https://sparql.dnb.de/ ) und finde sie nicht mehr. Kann mir jemand weiterhelfen?
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Ich habe irgendwo kürzlich die Ankündigung eines Webinars der @DNB_Aktuelles zum #SPARQL-Endpoint (https://sparql.dnb.de/ ) und finde sie nicht mehr. Kann mir jemand weiterhelfen?
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Am 17. Juli findet ein deutschsprachiger SPARQL Workshop für die Wikidata Community statt. Der Schwerpunkt liegt auf dem Umgang mit den Daten der GND (Gemeinsamen Normdatei).
Anmeldung unter:
https://meta.wikimedia.org/wiki/Event:GND_(Gemeinsame_Normdatei)_SPARQL_WorkshopGerne teilen!
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Am 17. Juli findet ein deutschsprachiger SPARQL Workshop für die Wikidata Community statt. Der Schwerpunkt liegt auf dem Umgang mit den Daten der GND (Gemeinsamen Normdatei).
Anmeldung unter:
https://meta.wikimedia.org/wiki/Event:GND_(Gemeinsame_Normdatei)_SPARQL_WorkshopGerne teilen!
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Just published a nanopublication to list all other nanopubs mentioning the Snakemake Workflow Management System: https://w3id.org/np/RAzeQbv1gXqKIuLic4xTP1gYRnL4YhU_5oRl62nbNl2Xk
Not yet sophisticated, but I am starting to like #SparQl 😉
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Just published a nanopublication to list all other nanopubs mentioning the Snakemake Workflow Management System: https://w3id.org/np/RAzeQbv1gXqKIuLic4xTP1gYRnL4YhU_5oRl62nbNl2Xk
Not yet sophisticated, but I am starting to like #SparQl 😉
