Peculiarities of Europeana Metadata as a Set of Information for Describing Digital Cultural Heritage
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of the research. European integration is the main and unchanging foreign policy priority of Ukraine. Further development and deepening of relations between Ukraine and the EU are the main direction of its development. A new stage in the development of EU-Ukraine treaty relations, which began with Ukraine’s accession to the EU candidate status in June 2022, requires further raising awareness of Ukraine’s European integration among all members of society. Libraries can contribute to the formation of objective motivations among the population by understanding the practical benefits of cooperation with the EU. One of the ways of such integration for Ukrainian libraries is to become part of the European library network. The purpose of research is to identify the features of Europeana metadata for further digitization of library collections in Ukraine in order to preserve cultural heritage. The methodology. To achieve this goal, theoretical and general scientific research methods, such as analysis, synthesis, induction, and deduction, were used. The data visualization method and the method of generalization were used to present the Europeana data models. The results. The article defines the types of the Europeana operational model, provides a general overview of the classes defined in the Europeana data model and the process of interaction between Europeana data and wikidata. The scientific topicality. The article summarizes previous, primarily foreign, research on the peculiarities of the development of the Europeana funds. The article presents the data models of the Europeana that function to fill the web portal. The practical significance. The results of the research are presented in the form of Europeana data models and the definition of Europeana metadata types (descriptive, structural, administrative, markup language). The conclusion. The current operating model of Europeana uses the Open Archives Initiative’s Metadata Collection Protocol (OAI-PMH) and the Europeana Data Model (EDM) to import data through Metis, Europeana’s data collection and aggregation service. However, OAI-PMH is an outdated technology that is not web-oriented, resulting in high maintenance costs, especially for smaller institutions. Metadata can be divided into several categories, or types, for different data management purposes. Traditional library cataloging focuses, for example, on the identification and description of resources, but there are obviously other types of metadata that carry valuable information (structural, administrative, markup language).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».