【目的】RDAからIFLA LRM, DCメタデータ語彙，MARC21への大規模かつ複雑なマッピングに対して，それを複雑にしている主たる要因とその状況を示し，さらにマッピングの整合性を適切に表す指標群を導入し計算することを目的とする。これらによって，マッピングの全体像理解に資することを意図している。
【方法】RDA語彙v5.1.0において示された，3つの対象スキーマそれぞれへのマッピングについて基本的な集計を行った。次に，マッピング元のRDAエレメント階層構造（ただし，多重階層）とマッピング先要素の階層関係・包含関係が整合的となるかを，マッピングの整合性の要因として着目した。これらの状況を適切に表し評価するために，a）RDAエレメントベースの指標群と，b）RDAエレメント階層木ベースの指標群の2種類を導入した。
【結果】基本的集計によって，3つのマッピングの規模を表すRDAエレメント数，マッピングペア数はかなり異なる点を示した。次に，a）3つのマッピングすべてにおいて，RDAエレメントとマッピング先要素の両者における階層関係は90%以上が整合していた。また，整合性判定の条件を緩和することによって，不整合となる事例を減少させることができたが，依然として整合しない事例が一定数残された。b）階層木によるRDAグラフ分割とマッピング先の書誌結合によるRDAグラフ分割とが類似する程度を複数の指標（エレメントペアベースの精度・再現率・F値，Omega Indexなど）によって示した。さらに，マッピング先の階層関係を組み入れた上での書誌結合，RDAエレメント階層木における最上位エレメントのレベル調整による階層木統合などを加えた場合について同様に指標値を求め，その効果を確認できた。これらの指標群によって，3つのマッピングそれぞれの整合性とその相対的な位置関係を確認できた。
Purpose: This study investigates the complex mappings from RDA to IFLA LRM, Dublin Core (DC), and MARC 21. It aims to identify key sources of structural and semantic complexity and inconsistency within these mappings, and to introduce indicators that quantify their consistency. The goal is to support a clearer understanding of mapping structures across different metadata schemas.
Methods: Using RDA Vocabularies v5.1.0, we analyzed the mappings to the three target schemas through basic statistical summaries. We focused on two primary sources of complexity: the polyhierarchical nature of the RDA elements and the alignment of hierarchical or containment relationships between the source and target elements. To evaluate these aspects, we developed two sets of indicators: (a) element-based metrics and (b) tree-based metrics derived from the hierarchical structure of the RDA elements.
Results: The mappings differed significantly in size and structural characteristics. (a) In all three maps, over 90% of the RDA element-to-target pairs maintained their structural consistency. When the consistency criteria were relaxed, the number of mismatches decreased, although some inconsistencies persisted. (b) Comparisons between RDA graph partitioning based on hierarchical trees and that based on bibliographic coupling in the target mappings revealed a moderate degree of similarity, as measured by element pair-based precision, recall, F-measure, and the Omega Index. These measures improved when target-side hierarchical relationships were incorporated and the root levels of the RDA trees were adjusted. Collectively, these indicators offered a comparative perspective on structural alignment and consistency across the three mapping sets.
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