| 研究課題/領域番号 |
17K00452
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
図書館情報学・人文社会情報学
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
谷口 祥一 慶應義塾大学, 文学部(三田), 教授 (50207180)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 典拠データ / 典拠コントロール / エージェント / 著作 / メタデータ / 情報組織化 / 表現形 / 図書館情報学 |
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| 研究成果の概要 |
図書館目録における典拠コントロールの一層の充実をめざして、(a)個人や団体等というエージェントに対する国内の典拠データを仮想的に統合し、より包括的な典拠データとする方策を検討し検証した。また、(b)既存の書誌データから著作に関する事項を抽出し、包括的な著作典拠データを形成するために、抽出したデータが特定の著作か否かを機械学習の適用により判定する方式を試行した。(c)統合型の典拠データを適切に表現し管理できるメタデータスキーマの策定を意図して、既存の多様な語彙やスキーマの検討、複数モデルや語彙のマッピングとマージなどを実行した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
図書館目録における典拠コントロールの一層の充実をめざして、わが国の実情に合致し、かつ必要性が高い事項に焦点を当て、有効な方策の提案とその検証を実施した。大きくは、(a)従来から実施されてきているが、国内において複数の典拠データが存在するエージェントの典拠データに関わる課題の解決と、(b)これまで殆ど実績がない著作の典拠コントロールの適用に伴う課題の解決に分けて、有効な方策の提案とその検証を実施した。これらによって、図書館目録が抱える大きな課題の解決に、研究レベルとはいえ、ある程度の見通しをつけることができたものと考える。
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