De manière générale, les schémas de métadonnées servent à décrire de manière systématique des objets et situations ainsi que leurs relations mutuelles. Dans ce processus, la définition des entités et de leurs propriétés spécifiques est primordiale, bien que la différence entre description et définition soit floue à strictement parler.

En principe, on peut définir des schémas de métadonnées pour n’importe quel domaine, mais ils ont une utilité maximale seulement lorsqu’ils sont communément établis comme standard. La valeur ajoutée réside principalement dans le fait que des bases de données aux contenus compatibles se laissent incontestablement relier et mettre en relation (Interopérabilité). À cet égard, les schémas de métadonnées jouent également un rôle important dans le respect des principes FAIR. a représentation d’un schéma de métadonnées peut prendre différentes formes : sous forme de listes, de tableaux ou de fichiers XML par exemple. Une repŕesentation graphique peut être effectuée sous la forme d’un ci-nommé Entity-Relationship-Diagramm (ERD). Le concept du Entity-Relationship-Model (ERM) qui y est lié semble avoir la même signification que le concept du “schéma de métadonnées”.

De la perspective de VerbaAlpina, les schémas de métadonnées jouent un rôle tout d’abord en ce qui concerne la gestion de sa propre base de données, où s’applique un schéma de métadonnées qui est spécifique au projet, pas standardisé, mais toutefois documenté. C’est surtout pour l’exportation des données de VA vers des banques de données externes, que des schémas de métadonnées standards établis sont utilisés. Par exemple, la base de données centrale de VerbaAlpina, c’est-à-dire le matériel morpho-lexical contextuel et géoréférencé de VA_DB, est décrite dans le cadre du transfert dans le référentiel Open Data de la bibliothèque universitaire de la LMU avec le schéma de métadonnées Datacite, curaté par le consortium du même nom. De plus, la base de données centrale est cartographiée dans le schéma de métadonnées CIDOC-CRM , qui a pour but une exploitation poussée du matériel. CIDOC-CRM est généralement défini comme une “ontologie”. Le mappage des données VA sur les classes et propriétés qui y sont définies et la représentation formelle qui en suit, qui combine en second lieu visuellement les données primaires VA et celles secondaires des métadonnées du CIDOC-CRIM, justifie que le CIDOC-CRM soit défini par le terme “schéma de métadonnées”. L’exemple montre combien les transitions peuvent être fluides et à quel point le terme “schéma de métadonnées” peut paraître flou jusqu’ici. Indépendamment des questions de terminologie, ce qui devrait être important lors de l’exploitation des données de recherche est de mettre les métadonnées à disposition sous une forme structurée, qui suive une ontologie dans un format d’échange répandu (par exemple RDF).

L’exploitation des données centrales de VA, aussi bien avec DataCite qu’avec CIDOC-CRM intervient dans le cadre du projet de recherche eHumanities – interdisziplinär, qui fut pendant trois ans (jusqu’en 2021) financé par le ministère bavarois de la science et de l’art et qui se penche sur le défi de la gestion des données de recherche, en allemand Forschungsdatenmanagement (FDM). VerbaAlpina possède au sein de eHumanities – interdisziplinär le statut d’un projet pilote.