BIBLIOGRAPHIC DATA SCIENCE – KONCEPTUALIZACJA OBSZARU BADAWCZEGO

Author:

ROSZKOWSKI MARCINORCID

Abstract

Teza/cel artykułu – Przedmiotem artykułu jest nowy obszar badaw- czy o nazwie bibliographic data science, który charakteryzuje się zastosowaniem metod i technologii data science w badaniach nad zasobami katalogów bibliotecz- nych i bibliografii. Celem artykułu jest próba konceptualizacji bibliographic data science. Metody – W warstwie metodologicznej przeprowadzone badania opierają się na analizie i krytyce piśmiennictwa dokumentującego badania prowadzone pod szyldem bibliographic data science oraz koncepcji analizy domen. Wyniki – U podstaw bibliographic data science  leży pragmatyczna postawa wobec badań zasobów bibliograficznych z wykorzystaniem metod data science realizowanych w humanistyce cyfrowej. W ramach tego obszaru badawczego stawia się pro- blemy właściwe dla dyscyplin tworzących cyfrową humanistykę oraz podejmuje zagadnienia metodologiczne związane z optymalizacją jakości danych bibliogra- ficznych oraz ich harmonizacją. Silne związki bibliographic data science z cyfrową humanistyką widoczne są również w społeczności skupionej wokół tego obszaru badawczego.

Publisher

Polish Librarians' Association

Subject

General Medicine

Reference53 articles.

1. Abu-Jbara, Amjad; Ezra, Jefferson; Radev, Dragomir. (2013). Purpose and Pola- rity of Citation: Towards NLP-based Bibliometrics [online]. In: Proceedings of NAACL-HLT, pp. 596-606. [dostęp: 17.01.2022]. Dostępny w WWW: https:// aclanthology.org/N13-1067.pdf

2. Bawden, David; Robinson, Lyn. (2015). Introduction to Information Science. Facet Publishing. https://doi.org/10.29085/9781783300761.

3. Bojar, Bożenna (Ed.). (2002). Słownik encyklopedyczny informacji, języków i systemów informacyjno-wyszukiwawczych. Warszawa: Wydaw. SBP.

4. Bryer, Evan; Rhujittawiwat, Theppatorn; Comandur, Samyu; Madrid, Vasco; Riley, Stephanie; Rose, John; Wilder, Colin. (2021). Analysis of Clustering Algorithms to Clean and Normalize Early Modern European Book Titles. ACM

5. International Conference Proceeding Series, pp. 106-112. https://doi.org/10.1145/3451471.3451489.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3