慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

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AN00003152-00000088-0049  
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タイトル
タイトル JAPAN/MARC書誌レコードからNCR2018エレメントベースのメタデータへの変換  
カナ JAPAN/MARC ショシ レコード カラ NCR2018 エレメント ベース ノ メタデータ エノ ヘンカン  
ローマ字 JAPAN/MARC shoshi rekōdo kara NCR2018 eremento bēsu no metadēta eno henkan  
別タイトル
名前 Conversion of JAPAN/MARC bibliographic records to NCR2018 element-based metadata  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 谷口, 祥一  
カナ タニグチ, ショウイチ  
ローマ字 Taniguchi, Shoichi  
所属 慶應義塾大学文学部  
所属(翻訳) School of Library and Information Science, Keio University  
役割  
外部リンク  
 
出版地
東京  
出版者
名前 三田図書館・情報学会  
カナ ミタ トショカン ジョウホウ ガッカイ  
ローマ字 Mita toshokan jōhō gakkai  
日付
出版年(from:yyyy) 2022  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
 
上位タイトル
名前 Library and information science  
翻訳  
 
88  
2022  
 
開始ページ 49  
終了ページ 71  
ISSN
24358495  
ISBN
 
DOI
10.46895/lis.88.49
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
【目的】国立国会図書館により日本目録規則2018年版(NCR2018)を適用し作成されたJAPAN/MARC(JPMARC)書誌レコードに対して,NCR2018の構成に沿ったメタデータすなわち実体とそのエレメントからなるメタデータに再構成すること,そのために必要なスキーマレベルのマッピングの策定とそれを活用したツールを開発し実行することを目的とする。これによって,広義の学習用コンテンツとして利用可能なNCR2018のデータ事例を大幅に増やすことができる。
【方法】先行事例を参照しつつも,独自にマッピングを策定した。マッピングはJPMARCデータを変換し再構成することに目的を限定し,かつJPMARCフォーマットで表現されている要素は基本的にすべてマッピング対象とした。こうした方針の下,マッピングにおける個々の課題に対して適切な対処策を導入しそれらの解決を図った。さらに,策定したマッピングに基づいてデータ変換を実行するツールを実装し,変換を試行した。
【結果】策定したマッピングおよび変換用ツールは,1)マッピングとその後の調整処理を切り分ける,2)マッピングにおいてNCRエレメントに適宜,限定子を導入し,その後の調整処理において活用する,3)JPMARCデータ要素単位は「フィールド識別子,インディケータ,サブフィールド識別子」の組み合わせとし,場合によってはさらに「資料区分」を組み合わせ,より精度の高いマッピングとする,4)優先度を設けて2レベルに分けたマッピングとする,5)個々の値の由来情報を併せて記録することなどによって,課題群に対処した。併せて,策定したマッピングについて,カーディナリティのパターンに分け,詳細にその該当例の検討や残された課題の整理などを行い,適切なマッピングが困難な部分を同定した。また,実装したツールによってデータ変換を実行し,87,000件のレコードを変換し,NCR2018の構成に沿ったメタデータを作成することができた。
Purpose: For reconstructing the JAPAN/MARC (JPMARC) bibliographic records created by the National Diet Library in accordance with the Nippon Cataloging Rules, 2018 ed. (NCR2018) into metadata that is composed of NCR2018 entities and their elements, the purpose of this study is to develop the necessary schema-level mapping and tools that make use of it, and then to perform data conversion. This will contribute to a considerable increase of the NCR2018 data examples available as learning content.
Methods: We developed our own mapping to convert and reconstruct the JPMARC data while basically considering all the data elements in the JPMARC format for mapping. Based on this policy, appropriate methods were introduced to solve the individual mapping issues. In addition, we implemented a tool to perform data conversion based on the mapping.
Results: The characteristics of the mapping and conversion tool are as follows: 1) separate the mapping from the subsequent adjustment process, 2) introduce qualifiers to NCR elements in the mapping and utilize them in the subsequent adjustment process, 3) adopt the JPMARC data element unit as a combination of “field tag, indicator, and subfield code” and in some cases “material designation” is also combined for more accurate mapping, 4) mapping is divided into two levels with priority, and 5) the provenance information of each value is recorded. Furthermore, the mapping was divided into patterns of cardinality, and a detailed examination of the remaining issues was conducted. The implemented tool performed data conversion of 87,000 records, thereby resulting in a vast amount of metadata in line with the NCR2018 structure.
 
目次

 
キーワード
 
NDC
 
注記
原著論文
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Journal Article  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Jan 23, 2024 10:35:32  
作成日
Jan 23, 2024 10:35:32  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
Jan 23, 2024    インデックス を変更
 
インデックス
/ Public / 文学部 / [図書館・情報学] Library and information science / 88 (2022)
 
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