各国・国際レベルでのメタデータに関する取り組み(<特集>メタデータの現在) | CiNii ResearchJaLC IRDB Crossref DataCite NDL NDL-Digital RUDA JDCat NINJAL CiNii Articles CiNii Books CiNii Dissertations DBpedia Nikkei BP KAKEN Integbio MDR PubMed LSDB Archive 極地研ADS 極地研学術DB 公共データカタログ ムーンショット型研究開発事業
DC-NDL解読講座 2012.4例会（情報組織化研究グループ）
情報組織化研究グループ月例研究会報告（2012.4） 国立国会図書館ダブリンコアメタデータ記述（DC-NDL）解読講座 柴田洋子（国立国会図書館電子情報部） 日時： 2012年4月14日（土） 14：30～17：00 会場： 大阪市立弁天町市民学習センター 発表者 ： 柴田洋子氏 （国立国会図書館電子情報部） テーマ ： 国立国会図書館ダブリンコアメタデータ記述（DC-NDL）解読講座 共催: 目録法研究会（科学研究費基盤研究（C) 課題番号22500223 研究代表者：渡邊隆弘） 出席者： 池須安希（大阪音楽大学）、稲葉洋子、井村邦博（シーエムエス）、上田洋（ATR-Promotions）、上山卓也（京都大学付属図書館）、沖田克夫（桃山学院大学）、奥村亜紀（高槻市立図書館）、加藤信哉（名古屋大学附属図書館）、川崎秀子（佛教大学）、川瀬綾子、河手太士（静岡文化芸術大学図書館）、塩見橘子、篠
メタデータ基盤システムMeta Bridge
メタデータの相互運用性の高度化を目的として、メタデータに関する規則の ”共有”と”再利用”を促進するメタデータ情報基盤です。 共有する MetaBridgeでは、さまざまな機関・業界で利用されているメタデータの記述に関する情報を、蓄積、管理、公開しています。データは、W3C標準規格に基づく機械可読可能な形式で提供し、インターネット上でのメタデータ規則の共有、再利用が簡単です。
メタデータ情報基盤|MetaBridge|メタデータ構造情報を共有する
メタデータの相互運用性の高度化を目的として、メタデータに関する規則の ”共有”と”再利用”を促進するメタデータ情報基盤です。 共有する MetaBridgeでは、さまざまな機関・業界で利用されているメタデータの記述に関する情報を、蓄積、管理、公開しています。データは、W3C標準規格に基づく機械可読可能な形式で提供し、インターネット上でのメタデータ規則の共有、再利用が簡単です。
OPDSのメタデータにヨミを入れるためにはどうすべきか の議論のまとめ
ryojin3 @ryojin3 @kzakza @lost_and_found OPSDってメタデータのカナ表記ができないと聞いたことがあるのですが、解決済みなんでしょうか。スキーマという意味では近刊のONIXの他に雑誌のPRISM（IDEAlliance、IDPFとリエゾン）もありますね。
検索と保存(2)
インターネットに膨大な情報が溢れるようになった今日、情報を探し出すことが大変困難になってきています。Googleに代表される全文検索エンジンを絞込み検索機能などを利用して検索したとしても、大量の検索結果が出力されることがしばしばあり、なかなか効率の良い検索は望めません。 インターネットの情報は、人間が理解することを目的に書かれており、全文検索エンジンなどの機械が処理できるように考えられて書かれていません。簡単な例で言うと、「今日開業している上野にある歯医者」を検索したい場合に、「上野」と「歯医者」というキーワードを掛け合わせて検索すると、「上野歯科医」などの「上野」という名称がついた歯医者も検索されますし、「歯医者」という語には「歯科医」という別の呼び名もあるために、意図しない情報まで検索されたり、検索洩れが発生したりします。さらに、「今日開業している」かどうかを検索結果として求めること
情報の構造とメタデータ — 公開シンポジウム
情報処理技術は漢字文献からどのような情報を抽出できるか ; 人文情報学の基礎を築く What information can be extracted from Kanbun texts with computational methods? ; contribution to fundamental research in Digital Humanities USTREAMで中継します 人文:USTREAM http://ustream.tv/channel/zinbun/ 日時と場所 日時： 2012年2月24日（金）, 13:00-17:50 場所： 京都大学人文科学研究所本館101セミナー室 アクセス： 「人文科学研究所本館」の位置 プログラム 第1部 13:00-13:10 趣旨説明 13:10-13:50 マンガにおける異本研究／安岡孝一（京都大学人文科学研究所）【概要】 1
書誌データを充実させると書籍の売上が上がる？ ニールセン社が初期調査結果を公表
世界的な情報・調査企業のニールセン社が、高品質なメタデータの付与が書籍の売上に対して与える影響を調査中で、2011年11月28日にその初期結果について発表しました。この調査では、ニールセン・ブックスキャン（Nielsen BookScan）が持つ販売データを用いて、「メタデータを充実させると売上がどう変わったか？」「売上にもっとも影響を与えたのはどんなメタデータか？」等を調べたそうです。その結果、「書籍の売上の40～80％はタイムリーで適切なメタデータを付与されているかどうかに依っている」「メタデータを充実させた結果いくつかの既刊本の売り上げが42％伸びた」等の結果が出たそうです。同調査では紙の書籍のみが対象ですが、メタデータも不十分で発見するのが困難な電子書籍においてはメタデータがより大きな影響を与えるだろうとしています。今後は、書籍のジャンルやフォーマットによって影響の度合いに違いがあ
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E1192 – Schema.org：ウェブ情報の意味の記述方法を共通化する試み
Schema.org：ウェブ情報の意味の記述方法を共通化する試み 2011年6月2日，米国のMicrosoft，Google，Yahoo!の検索エンジン大手3社が共同で“Schema.org”というウェブサイトを立ち上げた。その目的は，ウェブページに含まれる様々な情報の「意味」を記述するための共通方法を提供することである。 ウェブページには人物，書籍，場所，イベントといった情報がHTMLで記述されていることが多いが，それらの意味するところは人間が読めば明らかであっても機械にとっては理解が難しい。しかし，何らかの方法によってその意味を明示的に記述しておけば，検索エンジンがウェブページの内容を理解し，ユーザに対してより適切でリッチな検索結果を提供できるようになる。 そのような記述を可能にするため，Schema.orgは，W3Cが仕様策定を進めているマイクロデータ（microdata）というフォ
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More than 5,000 organizations count on our digital courses and more to help their teams learn the tools and technologies that drive business outcomes. We can help yours too. New AI policy for O’Reilly authors and talent O’Reilly president Laura Baldwin shares the company’s ethical approach to leveraging GenAI tools and ensuring O’Reilly experts are compensated for their work. Read it now It’s time
Bing Introducing Schema.org: Bing, Google and Yahoo Unite to Build the Web of Objects - Search Blog - Site Blogs - Bing Community
Introducing Schema.org: Bing, Google and Yahoo Unite to Build the Web of Objects We’ve been talking for a while about the need to rethink the search experience to better reflect both the changing web and advancing user habits. One of the biggest challenges and opportunities we see is to literally create a high-definition proxy of the physical world inside of Bing. In other words, we want to be abl
Schema.org - Schema.org
Schema.org is a collaborative, community activity with a mission to create, maintain, and promote schemas for structured data on the Internet, on web pages, in email messages, and beyond. Schema.org vocabulary can be used with many different encodings, including RDFa, Microdata and JSON-LD. These vocabularies cover entities, relationships between entities and actions, and can easily be extended th
Introducing schema.org: A Collaboration on Structured Data
Today we’re announcing schema.org, a new initiative from Yahoo!, Bing, and Google, to create and support a common set of schemas for structured data markup on web pages. With schema.org, webmasters and developers can learn about structured data and improve how their sites appear in search results on Bing, Google, and Yahoo!. Information and tips are available on schema.org, a one-stop resource for
Introducing schema.org: Search engines come together for a richer web
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まとめよう、あつまろう - Togetter
〈「ディジタル図書館」ワークショップ第41回 発表論文〉 非標準フォーマットを含む埋め込み型メタデータの抽出と統合によるメタデータ生成手法 | CiNii Research
第3回LinkedData勉強会 関連資料 - Linked Data | つながるデータ
メタデータ典拠記述スキーマ（MADS）のバージョン2.0が公開
Introducing schema.org: Search engines come together for a richer web
