Abstract:Linked Open Data (LOD) is a core Semantic Web technology that makes knowledge and information spaces of different knowledge domains manageable, reusable, shareable, exchangeable, and interoperable. The LOD approach achieves this through the provision of services for describing, indexing, organizing, and retrievingknowledge artifacts and making them available for quick consumption and publication. Thisis also alignedwith the role and objective of traditional library cataloging. Owing to this link, majorlibrarie… Show more
“…Additional open activities in libraries encompass open science (Schmidt et al, 2018), open infrastructure (Lewis et al, 2018) and linked open data (ARL, 2019;Ullah et al, 2018). Public librarians around the world are engaging with open government agenda and connecting their communities with open data, helping people to find, use, apply and publish local data, in their traditional roles as 'civic infomediaries' (Ayre and Craner, 2017;Robinson and Mather, 2017).…”
“…Additional open activities in libraries encompass open science (Schmidt et al, 2018), open infrastructure (Lewis et al, 2018) and linked open data (ARL, 2019;Ullah et al, 2018). Public librarians around the world are engaging with open government agenda and connecting their communities with open data, helping people to find, use, apply and publish local data, in their traditional roles as 'civic infomediaries' (Ayre and Craner, 2017;Robinson and Mather, 2017).…”
“…Even though the use of paths enabled representations and mappings, the lack of tools for path-oriented mappings did not. The lack of tools that are needed for several library linked data processes has also been confirmed in OCLC (Smith-Yoshimura, 2016 and LIBER (Frosterus et al, 2020) studies, as well as in the related literature (Taniguchi, 2017b;Ullah et al, 2018;Wahid et al, 2018).…”
Section: General Remarks For Methods and Toolsmentioning
confidence: 87%
“…During the development of mappings and the assessment process (second and third objectives), a significant lack of tools, also observed in (Smith-Yoshimura, 2016Ullah et al, 2018;Wahid et al, 2018), was encountered. As an example, the inexistence of a metadata registry that includes updated definitions from several models and enables advanced search functions forced many searches in each model's documentation.…”
Section: General Remarks For Methods and Toolsmentioning
confidence: 95%
“…(Zeng, 2019). Studies about library linked data projects have already identified important differences between the projects with regard to semantic interoperability issues, meaning the selected models, schemas and value vocabularies (Smith-Yoshimura, 2016Suominen & Hyvönen, 2017;Tallerås, 2018;Ullah, Khusro, Ullah, & Naeem, 2018). The existence of so many and different library linked datasets further raises the concern if the published datasets can be linked to one another, and if they can ultimately support the explore user task (H. Park & Kipp, 2019;Patrício et al, 2020;Suominen & Hyvönen, 2017;Tallerås, 2018).…”
“…These studies revealed (a) the discordance of entity-relationship modeling adopted by the FRBR model to semantic web principles, (b) the lack of consensus among libraries regarding the linked datasets' underlying conceptual models, as well as (c) the abundance of element and value vocabularies for the same metadata. Such practices will likely impact semantic interoperability, which is already affected by 1) the plethora of conversion tools from MARC21 to FRBR, BIBFRAME or to other custom-made models generating bibliographic datasets with great differences between them (H. Park & Kipp, 2015), 2) the coincidental unavailability of tools for publishing linked data (Frosterus et al, 2020;Smith-Yoshimura, 2016Taniguchi, 2017a;Ullah et al, 2018;Wahid, Warraich, & Tahira, 2018) causing the development of custom solutions and "locally developed routines" (Frosterus et al, 2020), and 3) the mixture of metadata elements (many of them are deprecated ones) used in library linked data projects to describe bibliographic resources (H. Park & Kipp, 2019). Toward the end of liberating library data from legacy silos, new models are developed and the danger of creating new linked data silos has already been expressed (H. Park & Kipp, 2019;Patrício et al, 2020;Suominen & Hyvönen, 2017;Tallerås, 2018).…”
Οι τεχνολογίες Σημασιολογικού Ιστού (ΣΙ) επιτρέπουν την κατανόηση δεδομένων από μηχανικά συστήματα και την απόδοση δομής, νοήματος και αξιοπιστίας στον υπάρχοντα Παγκόσμιο Ιστό. Τα Συνδεδεμένα Δεδομένα (ΣΔ) αποτελούν ένα επιπλέον βήμα επιτρέποντας τη διασύνδεση των μηχανικά κατανοητών δεδομένων. Σήμερα οι βιβλιογραφικές οντότητες μοντελοποιούνται εκ νέου βάσει των τεχνολογιών ΣΙ/ΣΔ. Ωστόσο, παρατηρείται μια πληθώρα βιβλιογραφικών μοντέλων με σημαντικές διαφορές μεταξύ τους όσον αφορά στον αριθμό των οντοτήτων και των βιβλιογραφικών σχέσεων που ορίζουν. Υπάρχοντα σύνολα βιβλιογραφικών ΣΔ που έχουν χρησιμοποιήσει αυτά τα μοντέλα παρουσιάζουν επίσης σημαντικές διαφοροποιήσεις. Έτσι, αν και χρησιμοποιούνται τεχνολογίες ΣΔ, η κατανόηση των δεδομένων δεν εξασφαλίζεται. Αυτό αποτελεί ζήτημα σημασιολογικής διαλειτουργικότητας η επίλυση της οποίας είναι απαραίτητη για την αποφυγή ύπαρξης συνόλων δεδομένων βιβλιοθηκών στον ΣΙ που καταλήγουν απομονωμένα και αχρησιμοποίητα. Για την απάντηση του κυρίου ερωτήματος της διατριβής “Είναι η σημασιολογική διαλειτουργικότητα μεταξύ των βιβλιογραφικών μοντέλων εφικτή;” τέθηκαν τέσσερις στόχοι: 1) η μελέτη και σύγκριση μοντέλων βιβλιοθηκών (FRBR, LRM, FRBRoo, RDA, BIBFRAME και EDM), 2) η ανάπτυξη αντιστοιχίσεων μεταξύ των μοντέλων, 3) η αξιολόγηση των αντιστοιχίσεων χρησιμοποιώντας δεδομένα, και 4) ο προσδιορισμός προϋποθέσεων ή καλών πρακτικών καταλογογράφησης για καλύτερες αντιστοιχίσεις. Τα αποτελέσματα της διατριβής επιβεβαιώνουν ότι η σημασιολογική διαλειτουργικότητα είναι εφικτή κάτω από ορισμένες συνθήκες. Όλες οι συνθήκες, τα προαπαιτούμενα και οι καλές πρακτικές που ανιχνεύθηκαν σχετίζονται με τις πολιτικές καταλογογράφησης που εφαρμόζονται. Η τελική δήλωση της διατριβής, λοιπόν, τάσσεται υπέρ της καλύτερης συνεργασίας μεταξύ των εμπλεκομένων φορέων και της υιοθέτησης κοινού τρόπου σκέψης και πρακτικών για την επίλυση ετερογενειών του παρελθόντος και την αποφυγή δημιουργίας νέων.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.