ALCTS关于全面实施LC分面词表的白皮书

美国图书馆协会下属的图书馆馆藏与技术服务协会(ALCTS)发布关于分面词表的白皮书,标题是《勇敢新(分面)世界:全面实施LC分面词表》

看到标题中“LC分面词表”,以为是OCLC基于LCSH的FAST。实际上是3个由LCSH中非主题(论题)术语组成的小词表,前些年已经发布于LC关联数据服务(id.loc.gov)
Library of Congress Genre/Form Terms for Library and Archival Materials (LCGFT) 图书馆和档案资料用体裁/形式术语表
Library of Congress Medium of Performance Thesaurus (LCMPT) 演出媒介叙词表
Library of Congress Demographic Group Terms (LCDGT) 人口统计组术语表

如《主题规范数据的功能需求》(FRSAD)所说,这些术语不是作品的主题(aboutness),而是说明本身”是什么“(isness),属于作品的其他属性,比如作品的形式、演出媒介等——这也是这些词表被独立出来的原因吧。

白皮书希望这3个词表能够全面实施,即不仅开始在新记录中增加、也对旧记录进行回溯,既包括书目记录、也包括规范记录。这显然需要大量投入,除了编目员需要培训外,还需要计算机程序进行批量回溯处理,承担主要工作的将是LC、合作编目项目(PCC)、OCLC和图书馆自动化系统厂商。

白皮书内容包括:新词表的简史,培训与实施的资料,为支持当前全面实施所需修订的政策与其他文件,回溯实施的挑战与可能性,分面非论题属性的显示、索引与查询,全面实施的讨论。可以说考虑到了实施的各个层面。

总之,这是英语世界编目界一件颇具雄心壮志的大事——在编目被不断唱衰的环境下确实“勇敢”——只不知是否果能顺利实施?

—–《勇敢新(分面)世界:全面实施LC分面词表》执行摘要 —–

A Brave New (Faceted) World: Towards Full Implementation of Library of Congress Faceted Vocabularies
A white paper prepared by the Working Group on Full Implementation of Library of Congress Faceted Vocabularies, ALCTS/CaMMS Subject Analysis Committee, Subcommittee on Genre/Form Implementation
Submitted to SAC on June 16, 2017
Re-submitted with corrections on July 13, 2017

URI: http://hdl.handle.net/11213/8146

过去十年,LC联合ALCTS/CaMMS/SAC(图书馆馆藏与技术服务协会/编目与元数据管理部/主题获取委员会)及其他社群,开发了一套新受控词表,显示资源发现新时代的潜力。这些词表设计用于描述资源的多个非论题特性,这些特性先前使用LCSH主题词及MARC控制数据字段描述,有混合的成功。
白皮书概述至目前为止,为开发与促进实施这些新的LC词表所做的工作,建议下一步为达到在书目与规范元数据中全面及回溯实施分布词表术语的步骤。这个新时代呈现海量变化,可以说是与 RDA 和关联数据实施规模相同;事实上,它将需要如 LC、PCC(合作编目项目)、OCLC 和其他实体投入大量的时间和资源。尽管这些实体是本白皮书的主要受众,也希望整体英语编目界进一步讨论与努力。
LCGFT、LCMPT和LCDGT,由LC在ALCTS/CaMMS/SAC关于体裁/形式实施子委员会和专家编目社群的大力协助下合作开发。对于非LC小组,包括了关于词汇本身内容的工作,更新MARC格式以使这些属性能够细颗度编码,编目实施的最佳实践,包括在线研讨会和面对面会议的培训课程,并研究了遗留书目元数据中的分面术语的程序化回溯赋值问题。
为使前述努力出成果,需要扩大努力范围。尽管在 ALA 和专家社群中存在着强大的人才,但这些群体中没有一个有能力追求全面的当前和回溯性实施。此外,在相当巨大的书目元数据包括这些分面属性之前,这些属性启用的最佳用户发现体验的愿景仍然遥不可及。
全面的实施需要对编目员进行广泛和全面的培训(”当前实施“) , 并通过开发细致和强大的机器算法来实现回溯实施。这两条战线的工作已经开始,现在需要国家和国际实体的投入与支持,如 PCC、LC、OCLC 和图书馆系统供应商。这种支持将使下列方面能够:
-在共享环境下编目员的综合分面词表培训
-为体现在或很可能体现在多个载体表现中的作品(或内容表达)日常创建作品级(并在许多情况下内容表达级)规范记录
-利用由专家社群开发、审查和测试的算法,回溯实施分面词表术语
-显示和细化所有分面数据的索引,包括(但不限于)MARC 书目字段046、370、382、385、386、388和 655(或它们在其他编码标准中的等同项)
-显示和细化规范数据的索引,包括属性(包括 MARC 字段046、370、372、374、375、380、382、385和 386)和 syndetic 结构
-尽管上述组件用MARC元数据术语表示,但知识工作将可转换到新兴的元数据格式如BIBFRAME,只要这些格式具有足够的粒度和表现力。

RSC关于IFLA《图书馆参考模型》的宣告

去年11月年会,RDA指导委员会(RSC)决定启动3R项目,很重要的部分就是按IFLA的《图书馆参考模型》(LRM)改造RDA。到了3R项目动工的2017年4月,LRM却未按预期在2017年初获得批准。3R项目如期开工,因为RSC由内部信息确认文本不会有大的修改。LRM在2016年公示后的修改版即2017年3月版于5月先期公布,8月IFLA年会LRM终获批准。

昨天(2017-9-19)RSC正式在网站发布确认信息(IFLA Library Reference Model),简短的信息表达3个要点:
-欢迎LRM成为IFLA标准
-LRM与3R项目所用草案没有重大变化
-RSC建议RDA工具包用户熟悉LRM,为2018年新工具包做准备

与FR系列模型相比,LRM实体有一定的变化。而RDA结构将按LRM实体建立,可以想见原来的章节编号大概会完全推倒重来了。

参见:
RDA将在2017年依照IFLA-LRM更新(2016-11-21)
FRBR家族新进展:LRM 2017年3月版、IFLA标准PRESSoo 1.3发布(2017-5-25)
2017年IFLA新标准(6项)(2017-8-25)

《主题规范数据的功能需求》(FRSAD)笔记

主题规范数据的功能需求(FRSAD):概念模型 / 编者:曾蕾、 Maja Žumer、 Athena Salaba. 2010年6月;刘莎翻译,翻译稿完成于2012年12月, 修订于2013年3月
参见:FRBR家族未来的第三个成员――FRSAR(2015-11-22)

中文版是很好的参考,看起来轻松不少,感谢译者的付出(全文翻译是需要勇气的)。需注意的是,译文偶有漏译(包括某些括号中的说明、甚至有整段),误译(有些从译文就能识别、有些则不然),引用时需注意判断并核对原文。另外中文版参考文献,忽略了原文中的脚注,仅保留了文后部分。

– 几个“名称”的翻译
name 名字(但name authorities等仍按习惯译为“名称”比较合适)
nomen 名称
appellation 称谓(依据:维基百科:广义上可以指名称;汉典:对人或物所加的名称)

– FRSAD的用户(2.2范围):与LRM不同
主题规范数据的用户包括:[1]创建与维护主题规范数据的信息从业者,[2] 创建和维护元数据的信息从业者,[3]查找信息满足信息需求的中介者和[4]最终用户。【LRM只针对真正的数据使用者,不针对数据的创建与维护者】

– 主题不含 isness,含 aboutness 和 ofness(2.2范围,2.3 关于和属于)
除了主题,一些受控词表提供的术语还表达作品的其他方面(如资源的形式、体裁、目标受众)……这些方面描述“是什么”……(如小说、戏剧、诗歌、散文、自传、交响乐、协奏曲、奏鸣曲、地图、素描、绘画、相片等),而不是作品是关于什么的。 这些特征某些在FRBR模型中已论述, 例如“作品的形式”“预期受众”等被作为作品的属性。
FRSAR工作组承认有关作品 ofness 的任何陈述都可能是一个主题陈述,而且很可能是目录用户检索的目标。因此FRSAD模型适用于主题检索中的 ofness 陈述(描述)的场景。

– FRSAD的两个实体: THEMA 和 NOMEN(3.2 一般框架)
THEMA 主题:用作作品主题的任何实体——FRBR 所有实体的超类【=LRM的Res】
NOMEN 名称:Thema被知晓、指代或称呼的任何符号或符号序列(字母数字符号、记号、声音等)——FRAD 实体 name, identifier, controlled accesspoint的超类【LRM沿用】
主题规范数据的功能需求( FRSAD)模型可以表示为(图 3.2: FRSAD概念模型):
作品 《- has as subject / is subject of -》主题《- has appellation / is appellation of -》名称

– 属性/特性【只定义通用特性/属性,实际取值由其他受控表选取或编码,解释见附录;与LRM、FRAD对照】
4.1 Thema(主题)的特性
4.1.1 type of Thema 主题类型【LRM-E1-A1 Category】
4.1.2 Scope note 范围注释【LRM-E1-A2 Note】
4.2 Nomen(名称)的特性
4.2.1 Type of nomen 名称类型【FRAD 名称的类型;LRM-E9-A1 Category 类别】
4.2.2 Scheme 方案【LRM-E9-A3 Scheme】
4.2.3 Reference Source of nomen 参考源【LRM-E9-A6 Reference source】
4.2.4 Representation of nomen 表达
4.2.5 Language of nomen 语言【FRAD 名称的语言;LRM-E9-A7 Language】
4.2.6 Script of nomen 文字【FRAD 名称的文字;LRM-E9-A8 Script】
4.2.7 Script conversion 文字转换【FRAD 名称的字母译音系统;LRM-E9-A9 Script conversion】
4.2.8 Form of nomen 形式
4.2.9 Time of validity of nomen 时效性【FRSAD(名称)使用的日期】
4.2.10 Audience 受众【LRM-E9-A4 Intended audience】
4.2.11 Status of nomen 状态【FRAD 受控检索点的状态】

– 关系
5.1 作品-主题关系:Work has as subject Thema / Thema is subject of Work【FRBR】
5.2 主题-名称关系:Thema has appellation Nomen / Nomen is appellation of Thema【FRAD】
5.3 主题-主题关系
5.3.1 Hierarchical Relationships 等级关系(属种关系、整体部分关系、类例关系、多等级关系、其他等级关系)
5.3.2 Associative Relationships 相关关系
5.4 名称-名称关系
5.4.1 Equivalence Relationship 等同关系
5.4.2 Whole-Part Relationship 整体-部分关系

– 用户任务(6.2):查询、识别、选择、探究(新引进任务)

– 附录【对FRSAD模型的解释及例解】
附录A. aboutness 模型【解释为什么FRSAD在经过试验及探讨5种方案后,放弃了包罗各种类型主题实体,只设置一个超级类】
附录B.FRSAD和FRBR与FRAD的关系【区别】
附录C. FRSAD模型和其他模型【SKOS、OWL、DCMI抽象模型】
把主题规范数据放在语义网发展的背景下,特别是从数据网的视角,由FRSAD模型化、由SKOS和OWL编码的主题规范数据将能够成为关联开放数据的一部分,并将有助于语义网的进一步发展。
附录D. 来自主题规范系统的例子
D.1 现存的thema类型的模型【不同词表差别大,“themas类型的结果因应用的不同而不同”,所以FRSAD模型只定义类型属性,没有给出取值词表】
D.2 主题规范数据中展示的THEMA—THEMA关系【Mercury 水银/水星在不同词表/分类法中的例子】
D.3 由来自不同体系的nomens展现相同的thema
D.4 来自受控词表或主题规范系统的显示记录例子