Colocando o BiblioGraph em prática

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Este vídeo mostra como a conversão do BIBFRAME permite novas formas de expressar as coleções das bibliotecas. Bernardo Pinheiro, Diretor de Inovação SaaS, mostra como pode ser usado na prática para visualizar os dados da coleção.

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Colocando o BiblioGraph em prática

Ref Link: https://www.ebsco.com/pt/resources/colocando-o-bibliograph-em-pratica

Olá, sou Bernardo Pinheiro, Diretor de Inovação e SaaS da EBSCO Information Services. Nos videos anteriores, ouvimos que mudar para o formato de dados vinculados BIBFRAME permite que os dados descritivos em sua coleção sejam usados de diferentes formas. Vamos dar uma olhada no que isso significa em termos de visualização de dados e como chegamos a este ponto. A conversão de registos MARC em recursos BIBFRAME permite-nos identificar um assunto e aplicar um identificador único. Por exemplo, no caso da conhecida obra ¨The World as I See It¨, esse seria o tema. Também podemos identificar um objeto e reaplicar um identificador unico. Neste caso, é o autor, Albert Einstein. Fundamentalmente, compreendemos a relação entre sujeito e objeto, na formação de um predicado.Nesse caso, o formato BIBFRAME entende que a relação é a do criador. Existem outras relações que o BIBFRAME entende, e todas elas podem ter um identificador único aplicado, permitindo que sejam referenciadas dentro de um gráfico de dados. Este rico recurso descritivo é armazenado como ¨N-Triples¨, um formato RDF comum que pode ser usado de várias formas. Uma forma é conseguir visualizar os dados da coleção. Podemos fazer isso porque mudar para BIBFRAME oferece uma vantagem que não é possível com o formato MARC. Aqui podemos ver o uso de um endpoint ou um arquivo simples para combinar coleções específicas. Por exemplo, todas as obras ligadas a um autor específico, neste caso Albert Einstein. Podemos também ilustrar visualmente livros, artigos, objetos que a biblioteca tem em suas coleções e ver como a biblioteca poderia apoiar um determinado campo de estudo. Isso prova que a biblioteca realmente trabalha com big data com coleções ricas. Permite-nos abrir novas vias de investigação e otimizar as existentes.

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