Metadane dla kolekcji cyfrowych: Podręcznik jak to zrobić

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Metadata for Digital Collections: A How-To-Do-It Manual

Zawartość książki:

Od czasu pierwszej publikacji, studenci LIS i profesjonaliści na całym świecie polegali na autorytatywnym podręczniku Millera, aby uzyskać jasne instrukcje dotyczące rzeczywistej praktyki projektowania i tworzenia metadanych. Teraz autor poddał swój tekst gruntownemu przeglądowi, aby w pełni go zaktualizować, ułatwiając czytelnikom zdobycie wiedzy i umiejętności, których potrzebują, niezależnie od tego, czy korzystają z książki w pracy, czy w klasie. Podążając za wskazówkami zawartymi w tej książce, wraz z licznymi praktycznymi przykładami, które wyjaśniają typowe kwestie i wyzwania związane z aplikacjami, czytelnicy: ⬤ poznają koncepcję metadanych, ⬤ dowiedzą się, co to jest metadane.

⬤ dowiedzą się o koncepcji metadanych i ich funkcjach dla zbiorów cyfrowych, dlaczego istotne jest podejście do metadanych w szczególności jako danych do przetwarzania maszynowego oraz w jaki sposób metadane mogą działać w szybko rozwijającym się środowisku Linked Data.

⬤ Wiedzieć, jak tworzyć wysokiej jakości opisy zasobów przy użyciu szeroko rozpowszechnionych standardów metadanych, słowników i elementów powszechnie potrzebnych w kolekcjach cyfrowych.

⬤ dogłębne zapoznanie się z Dublin Core (DC) poprzez zbadanie terminów metadanych DCMI, najlepszych praktyk CONTENTdm i DC jako Linked Data.

⬤ odkrycie, czym są Linked Data, jak są one wyrażane w Resource Description Framework (RDF) i jak działają w odniesieniu do konkretnych modeli semantycznych (zwykle nazywanych "ontologiami"), takich jak BIBFRAME, składających się z właściwości i klas ze specyfikacjami "domeny" i "zakresu".

⬤ poznanie schematów metadanych MODS i VRA Core, wraz z najnowszymi osiągnięciami związanymi z ich wykorzystaniem w środowisku Linked Data.

⬤ Zrozumienie zasad projektowania i dokumentowania schematów metadanych.

⬤ zdobyć wiedzę na temat istotnych kwestii związanych z interoperacyjnością i jakością metadanych, w tym jak identyfikować i czyścić niespójne, brakujące i niechlujne metadane za pomocą innowacyjnych narzędzi, takich jak OpenRefine.

Drugie wydanie, uzupełnione o zaktualizowaną bibliografię wskazującą czytelnikom niezbędne książki, artykuły i dokumenty internetowe w celu pogłębienia wiedzy, okaże się niezbędnym źródłem informacji zarówno dla praktyków, jak i studentów.