Lessons

Lessons#

Einzelne Unterrichts-Sitzungen, von Studierenden durchgeführt; vorwiegend konservativ als Seminarvortrag; Note aufgrund der schriftlichen Ausarbeitung.

Worum geht es, was sind LOD? Kontextwissen, Einführungstexte:

Es gibt ein Machtwort von TBL zum http-range-14 Problem Lesson http range 14: Hier schon Zusammenhang herstellen.

Lesson Linked Open Government Data#

(ggf. WIF nicht KI)

Lesson http range 14#

Problem, Diskussion, Lösung ausführlich darstellen. Einstiegs-Literatur siehe HTTPRange-14

Dublin Core#

Lesson Wikidata and DBpedia#

Lesson SKOS#

Lesson Wordnet#

JB 2024-04-26: https://www.jbusse.de/dtt2023/e_wordnet.html

Lesson Ontolex Lemon#

DCAT-AP dot de#

Lesson Named Graphs#

Lesson SPARQL#

Grundlagen:

  • swwo2020, Chapter Querying the Semantic Web—SPARQL https://doi.org 10.1145/3382097.3382104

SHAQL#

Grundlagen:

  • swwo2020, Chapter Extending RDF: RDFS and SCHACL https://doi.org 10.1145/3382097.3382105

Studienprojekt#

Unterrichte#

Dieser Abschnitt: Lessons, die von JB vorbereitet wurden

Lesson FRBR#

F wie Funktional#

Das Framework FRBR ist entstanden aus einer gleichnamigen Studie [IFLAStudyGroup06]

Studie 2006

Lernziel: Kennenlernen von Fragestellung, Vorgehensweise der FRBR-Studie von 2006 (online: https://www.ifla.org/wp-content/uploads/2019/05/assets/cataloguing/frbr/frbr-deutsch.pdf).

Bitte im Text lokalisieren, nachverfolgen:

  • Ziel der Studie:

    Ziel ist es, einen klar definierten, strukturierten Rahmen zur Verfügung zu stellen, um die in bibliografischen Datensätzen verzeichneten Daten mit den Bedürfnissen der Benutzer dieser Datensätze in Verbindung zu setzen. (ebd, S.7)

  • Vorgehensweise:

    Für diese Studie wurden die Merkmale auf einer logischen Ebene definiert. Das heißt, die Merkmale werden bezüglich der Eigenschaften der Entitäten ausgedrückt, so wie ein Benutzer sie betrachten würde, und nicht als spezifische Datenelemente, wie sie von Katologisierern beschrieben würden. (S.30)

  • Welches Typ von Modell wurde in der Ergebnissicherung verwendet? Wie „funktioniert“ dieser Modelltyp? Spielt dieser Typ von Modell heute noch eine Rolle?

Abschnitte:

  • Kap 1.2. Ansatz

  • Kap 2. Ziele, Umfang und Methodik

  • Kap 3. Entitäten

    • 3.1. Übersicht

    • 3.2.1 bis 3.2.4: WEMI

  • 4.1 Merkmale von Entitäten

Weiterentwicklung

Wichtiger Meilenstein:

Editors: Chryssoula Bekiari, Martin Doerr, Patrick Le Bœuf, Pat Riva; Contributors: Trond Aalberg, Jérôme Barthélémy, Chryssoula Bekiari: FRBRoo v. 3.0: FRBR object-oriented definition and mapping from FRBRER, FRAD and FRSAD.

interessant hier:

Werk vs. Expression#

Lernziele:

  • kennenlernen des Begriffs Werk (auch im Unterschied zur Expression) aus FRBR

Quellen:

Auftrag: Recherchieren Sie den Ursprung und ggf. Versionen der folgenden Abblildung (Quelle hier: https://www.isko.org/cyclo/work):

Auftrag:

  • Erläutern Sie und geben Sie Beispiele für den Unterschied zweichen “same work, new expression” und “new work”

  • Entwicklen Sie Faustregeln, anhand derer wir feststellen können , „wie unterschiedlich“ zwei Werke sind?

  • Woher stammt die obige Abbildung, wer ist die Autorin?

  • Wie werden Work und Expression im Modell FRBRoo definiert? Welche Erweiterung(en) liefert dieses Modell?

  • Wie werden Work und Expression definiert im Library Reference Model (LRM) von 2017?

Expression, Manifestation, Item#

Unterschied Expression, Manifestation, Item

Quellen:

konventionell in FRBR: F2 Expression und F3 Manifestation Product Type

  • WEMI in FRBR 2006 kurz darstellen

Problem in in LRMoo [BDLBoeufR21] (online: https://www.cidoc-crm.org/frbroo/sites/default/files/LRMoo_V0.7(draft 2021-06-29).pdf): Manifestation ist eine eine Subclass einer Expression:

  • F1 Work

  • F2 Expression

    • F3 Manifestation

    • F34 Controlled Vocabulary

  • E24 Physical Human-Made Thing

  • F5 Item

Genauer: Im Dokument https://www.cidoc-crm.org/frbroo/sites/default/files/LRMoo_V0.7(draft 2021-06-29).pdf besteht folgende Klassenhierarchie: F3 Manifestation Subclass of: F2 Expression (S.20)

Das wurde so auch in die aktuelle Version https://cidoc-crm.org/sites/default/files/cidoc_crm_version_7.1.3.pdf übernommen.

In https://www.cidoc-crm.org/frbroo/sites/default/files/FRBRoo_V2.4.pdf (2015) war es dagegen noch keine Subclass-Beziehung.

Wenn wir uns auf die alten FRBR Dokumente beziehen und auch das Buch von Heidrun Wiesenmüller (https://www.basiswissen-rda.de/, ISBN 978-3-11-053868-7) gut lesen, scheint diese Subclass-Beziehung falsch zu sein: Gemäß RDA sind Manifestation und Expression zwei ziemlich verschiedene Dinge, in OWL jedenfalls disjointe Klassen. TBD, klären … und für die veranstaltung LOGD ein gutes Beispiel, wie schwierig es sein kann, eine Ontologie zu erstellen.

weitere Dokumente:

FRBR für digitale Entitäten: FaBiO

Weitere verwandte Quellen:

  • http://www.sparontologies.net/: “SPAR LogoThe Semantic Publishing and Referencing Ontologies, a.k.a. SPAR Ontologies, form a suite of orthogonal and complementary OWL 2 DL ontology modules for the creation of comprehensive machine-readable RDF metadata for every aspect of semantic publishing and referencing”

Diskussion im Skript: WEMI digital

Lesson CIDOC#

Lesson RDF 1.2 im Detail#

Lesson Parkhausdaten#

siehe vorläufig https://www.jbusse.de/logd/aehnlichkeit-von-csv-dateien#logd-bsp-parkhausdaten-2024-04-19

2024-04-26 Uebersicht#

Diese Lesson: Vorausschau Zusammenhänge

SKOS#

Merkzettel#

This study provides evidence that ChatGPT can generate accurate records that conform to multiple metadata standards. [ … ] ChatGPT was able to generate both accurate existing authority records and entirely original ones, and it could generate records using both RDA and Dublin Core standards. https://www.researchgate.net/publication/374430098_From_ChatGPT_to_CatGPT_The_Implications_of_Artificial_Intelligence_on_Library_Cataloging

https://www.researchgate.net/publication/327964780_Dublin_core_State_of_art_1995_to_2015

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