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相似文献
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1.
文章介绍了都柏林元数据(DO)2009年年会基本情况,以及DC管理机构DCMI近一年的研究成果,尤其是“DC元数据互操作层次模型”等系列DCMI推荐文档的修订、发布,为语义环境下DC元数据方案设计和应用做出了进一步规范。文章也总结了DCMI过去一年工作与组织进展,讨论了DCMI在组织架构和运作方式上的一些变化。  相似文献   

2.
目前DC元数据记录的规范控制情况并不理想,其中一个重要原因是用户不了解如何进行规范控制。DC元数据著录中对数据进行规范控制的最主要方式是编码体系修饰词,基于此,文章重点对著录时间和地理位置的编码体系修饰词W3CDTF、DCMI Period、DCMI Point和DCMI Box做了说明。  相似文献   

3.
总结了内容聚合元数据RSS和ATOM的元数据规范,描述RSS/ATOM在网络信息资源方面的特点,并与DC元数据进行详细比较。最后探究了Web 2.0内容聚合元数据的框架模式。  相似文献   

4.
通过对金融研究报告的资源分析,应用DC元数据标准,依据相关描述元数据规范,确立了金融研究报告的著录原则,并提出电子金融研究报告描述元数据方案。  相似文献   

5.
DC词表的维护:实践、策略与模型   总被引:2,自引:1,他引:2  
DCMI维护着一个包含众多元数据术语的词表,其中最主要的是包括15个元素的都柏林核心。然而,DCMI所关注和讨论的并不只是这个核心集,以及围绕这个核心集的实践、策略和模型,DC元数据模型已经由最初的单一模型进化成一个完整的框架,可以通过这个框架对应用DC元数据的各种实践进行评估。这些术语及其以前的版本现在都由统一资源标识符(URI)来标识,并建立了网页和形式化的schema文档,在注册系统中被编成索引,在具体的应用纲要(application profiles)中被引用。DCMI正在寻求一种简单易行的维护机制,一方面推荐使用不断变化和增长的核心标准,另一方面承认和重用其它的词表作为必要的补充,这两者之间需要建立一种平衡。  相似文献   

6.
(简称DC-Lib)是由都柏林核心元数据创始组织(DubIin Core Metadata Inieiative,简称DCMI)图书馆工作小组下属的DC-Lib起草委员会起草修订,经2001年10月22-24日在东京举行的DCMI的第九次会议的DC图书馆工作小组会议上讨论,于2002年4月16日在网上发布的一个DC元数据核心集在图书馆应用的纲要性文件.  相似文献   

7.
孙月梅 《图书馆杂志》2003,22(1):20-20,27
《DC图书馆应用纲要》(简称DC—Lib)是由都柏林核心元数据创始组织(Dublin Core Metadata Inieiative,简称DCMI)图书馆工作小组下属的DC-Lib起草委员会起草修订,经2001年10月22—24日在东京举行的DCMI的第几次会议的DC图书馆工作小组会议上讨论,于2002年4月16日在网上发布的一个DC元数据核心集在图书馆应用的纲要性文件。该纲要具体规定了17个元素的定义、注释、应用级别及最佳操作方案,对某些元素中还未解决的问题也作了说明。DC—Lib在DC元数据核心集15  相似文献   

8.
本文详细介绍了都柏林核心(DC)元数据2006年年会的基本情况,以及DC元数据制订和维护机构DCMI近一年来的活动和所取得的成果,对DCMI正在发生的变化和近期的活动进行了展望.  相似文献   

9.
DC(Dublin Core)是目前国际上最有影响的元数据格式,数字图书馆发展进程中,越来越倾向采用DC实现资源信息的描述。图书馆作为较早采用元数据(MARC)的行业,在管理和描述复杂资源信息中积累了非常丰富的经验。研究DC元数据在图书馆中的应用,除了有利于解决MARC元数据的资源描述局限外,还对其它行业的资源信息描述和管理有很好的借鉴作用。然而,现阶段图书馆DC应用研究多停留在元数据语义层面纠缠,缺乏实用性的元数据编码格式设计,要么采用简单DC,导致资源描述不足;要么随意扩展DC,导致元数据体系膨胀和编码格式不稳定,影响了系统处理效率、增加了前端理解难度。这类型的DC应用实际上是代码性元数据MARC的语义对照转换,没有质的改变。本文分析了数字图书馆中常见资源特点和描述需求,结合DC元数据应用原则,设计了一套稳定的、通用的元数据编码格式,从而利用DC元数据实现了不同类型和载体格式资源的灵活描述,有助于资源描述深度和广度的拓展。  相似文献   

10.
MARC作为图书馆多年成熟、规范应用的元数据体系,为图书馆积累了不可估量的书目信息财富.但受限于体系设计的局限,MARX已不能适应数字图书馆时代的馆藏资源描述需求.文章对比分析了MARC与DC的异同和优劣,指出利用DC元数据及其相关方法论和扩展原则,特别是采用XML这种更具结构化的元数据编码标准,才是数字图书馆实现跨载体格式,跨资源类型的元数据描述整合的最佳方案.  相似文献   

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