EXTERNALISATION10 Modèles FRBR, FRAD et FRSAD FRBR, FRAD et FRSAD sont trois modèles conceptuels élaborés et approuvés par l'IFLA en 1997, 2009 et 2010 qui couvrent respectivement les données bibliographiques et d'exemplaires, les données d'autorité et la relation de sujet. Description du modèle FRBR Le modèle FRBR (Functional Requirements for Bibliographic Records / Fonctionnalités requises des notices bibliographiques) est un modèle conceptuel de données bibliographiques élaboré par un groupe d’experts de l’IFLA de 1992 à 1997. Il a été officiellement approuvé par le Comité permanent de la Section de catalogage de l’IFLA le 5 septembre 1997, et le rapport final du groupe d’experts a été publié dès l’année suivante aux éditions Saur. Ce modèle analyse la notice catalographique comme un ensemble d'informations portant sur quatre aspects distincts du document décrit : Extension du modèle FRBR aux données d'autorité : FRAD Extension du modèle FRBR à la notion de sujet : FRSAD Reformalisation du modèle FRBR
Informatisation des catalogues des Bibliothèques. Les FRBR, qu'est-ce que c'est? Dans le contexte de la société de l'information, beaucoup de gens, et notamment les geeks, pensent qu'ils ont des choses à apprendre des bibliothécaires, car ces derniers ont une certaine expérience dans des domaines devenus clef : le catalogage, la classification, l'indexation. Pour faire ouvert, dites : les métadonnées, le Web sémantique, les ontologies. Ah, je vois une lueur d'intérêt dans votre oeil... Or, pour gérer des données, ces gens-là (les geeks) travaillent de la manière suivante : ils font de la modélisation, puis des spécifications, et enfin ils implémentent. Les FRBR (Functional Requirements of Bibliographic Records, en français : spécifications fonctionnelles des notices bibliographiques) sont une modélisation conceptuelle de l'information contenue dans les notices bibliographiques. Comment ça marche ? Je vais essayer de résumer le contenu des spécifications bien que ce soit un véritable défi. A quoi ça sert ?
Manuel UNIMARC : format bibliographique Traduction française du Manuel UNIMARC Le Comité français UNIMARC (CfU) a repris à partir de 2005 la traduction française du Manuel UNIMARC : format bibliographique et de ses mises à jour. 6e édition de la traduction française du Manuel UNIMARC Le CfU a notamment entrepris la mise en ligne d’une traduction complète du Manuel UNIMARC : format bibliographique à partir de la 3e édition anglaise de l’UNIMARC Manual : bibliographic format publiée en 2008. Il s’agit d’une édition entièrement révisée de la traduction française du format, dans un souci de mise en cohérence de toutes les zones et notamment d'harmonisation de la terminologie. Cette traduction constitue la 6e édition. Toutes les zones de cette 6e édition de la traduction française du Manuel UNIMARC sont signalées par le logo Evolutions du format UNIMARC postérieures à 2008 Depuis 2008, le format UNIMARC continue d’évoluer. Conventions de présentation de la traduction française du Manuel UNIMARC : format bibliographique .
De la recherche précise à l’exploration, ou comment la sérendipité vient aux catalogues de bibliothèques Les interfaces visuelles des catalogues de bibliothèques permettant la recherche dans la collection et parfois l'accès au document primaire sont généralement conçues pour favoriser la fourniture d'un résultat rapide et pertinent dès lors que l'utilisateur effectue une recherche précise dans un vocabulaire adapté. Cependant, les utilisateurs exploitent ces représentations virtuelles des collections non seulement pour rechercher des documents précis, mais également pour parcourir les documents disponibles afin d'appréhender la collection dans son ensemble, en termes de couverture disciplinaire et de degré de spécialisation, et ce afin d'affiner leurs stratégies de recherche, de la même façon qu'ils utilisent les indications de contexte (ouvrages très empruntés, récents, nouveaux, etc.) et la sérendipité rendues possibles par l'organisation intellectuelle à l'œuvre sur les étagères d'une bibliothèque physique (Hibberd, 2014)1. © 2014 Eike Kleiner. © 2012 The Bohemian Bookshelf
Métadonnées: une initiation - Dublin Core, IPTC, EXIF, RDF, XMP par Patrick Peccatte Soft Experience www.softexperience.com Cette page a pour but d'orienter le lecteur abordant le domaine des métadonnées dans le dédale des concepts, des recommandations et des initiatives qui ont trait à ce sujet. Nous y présentons plusieurs techniques fondamentales relatives aux métadonnées (Dublin Core, RDF, XMP), en développant plus particulièrement celles qui sont appliquées aux images (IPTC et IPTC Core, Exif, Geocodage, DIG35, JPX) et à la presse (PRISM, NewsML, NITF). Sommaire Le lecteur exclusivement intéressé par les métadonnées relatives aux images peut lire uniquement les sections suivantes: Métadonnées , Métadonnées informatiques , Où sont les métadonnées ? Une connaissance minimale de XML est requise pour les sections RDF , PRISM , NewsML , NITF , DIG35 , JPEG2000 et JPX , XMP et IPTC Core[lire par exemple l'excellente introduction à XML sur Comment ça marche ? Les métadonnées Une métadonnée est littéralement une donnée sur une donnée. Pour en savoir plus
Les opérateurs booléens au service des non-experts Jérôme DINET Parmi les activités documentaires fortement préconisées et régulièrement pratiquées dans les établissements scolaires, la recherche d'informations primaires et secondaires (dans ce cas, ce sont des références qui sont accessibles) est l'une des plus importantes. Face à l'accroissement de la masse documentaire au sein même des établissements scolaires, à la diversification des supports et à la possibilité d'interroger des fonds distants physiquement, le recours à des outils informatiques de recherche s'est vite révélé nécessaire. Qu'est-ce qui distingue une personne considérée comme experte d'une autre personne considérée comme non-experte, tel un élève, dans le cas de recherche d'informations dans des environnements informatiques ? En reprenant les travaux de Marchionini (1995), les différences entre un expert et un non-expert en recherche d'informations dans des environnements électroniques relèvent de quatre dimensions : 2.1. Or, le contexte actuel est bien différent. 2.2.
Bibliothèques : pratiques d'achat et pratiques de lecture Le baromètre TMO-Koha-C3RB pour le SLL a le mérite d’étudier ensemble les emprunts et les acquisitions en bibliothèques. Il permet de saisir les pratiques de lecture dans leur forte diversité et dans leur temporalité lente. Mais les pratiques de lecture saisies par l’emprunt en bibliothèque peuvent être confrontées aux pratiques d’acquisitions. Après tout, les usagers ne peuvent pas lire les ouvrages qui n’ont pas été achetés par les bibliothèques, et on peut se demander si les livres les plus lus sont aussi les plus achetés. Comparons d’abord les livres selon le type de document dont il s’agit. Valorisation de la fiction adulte Bien sûr, la production éditoriale en fiction adulte est beaucoup plus large que celle de la BD, et ce dernier genre se lit plus vite que le premier. Plusieurs logiques La comparaison peut ensuite porter sur les titres. Ce premier baromètre des emprunts et des acquisitions en bibliothèque offre une richesse d’informations inédites.
« La métamorphose de Google dans les sciences du vivant sera comprise dans 5 ans » Google se métamorphose en champion des sciences de la vie capable de rallonger l’espérance de vie. Cette transformation ne sera perçue par le grand public que d’ici 4 à 5 ans, annonce Laurent Alexandre, président de DNVision et ancien fondateur du site Doctissimo. « Google sera probablement la première intelligence artificielle sur terre » annonce Laurent Alexandre, président de DNAvision. Il a répondu à nos questions à l’occasion de l’événement LeWeb lors duquel il est intervenu le 10 décembre. La métamorphose de Google Chirurgien de formation, Laurent Alexandre est également diplômé de Science Po, d’HEC et de l’ENA. Pour cet expert, ce qui est frappant c’est la métamorphose de Google. « Google est parti d’un moteur de recherche, il est devenu l’un des leaders mondiaux de la robotique, il est entré dans l’intelligence artificielle, dans la santé, et les nano-biotechnologies ou la génétique. Un moteur de recherche Précocité des diagnostics Ce texte a été lu 2548 fois !
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