编目精灵III

一位朋友想知道一种常见化学物质的某个物理参数，在网上没查到，换两部公交车到市图书馆去查工具书，结果失望而归。我问他是否咨询了图书馆员，他说没有——因为以前碰到问题时问过多次，答案都是不知道，所以他对值班的馆员根本不抱希望。
请他把物理参数名称的英译告诉我以后，试用Google查。发现还有不少外国人也在问这个参数，在Yahoo! Answers上有一个答案，但无法验证其正确性。
想到市馆有一个网上联合知识导航站，这种简单的“事实性问题”应当正在其“服务公约”承诺的范围内，于是告诉朋友去那里求助。
一天后，朋友收到了回复邮件，看来是系统自动生成的，内容如下：

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读者您好！
欢迎来到网上联合知识导航站！
您在导航站提的问题已有回复，请点击 这里获得该回复:
谢谢您的提问，欢迎再次光临网上联合知识导航站！
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“这里”是一个链接，点击后链接到实际的答案：

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您好，欢迎来XX图书馆网上联合知识导航站：

《氯碱工业理化常数手册》
著者 北京石油化工工程公司
化学工业出版社 1988
该书第212-214页：无水氢氧化钠的比热容

请凭参考功能读者证到XX图书馆1楼综合阅览室调阅。

馆藏地解释：综合阅览室即是闭架的基藏书库，读者需通过1楼目录大厅的两排自助索书系统，插入带参考功能的读者证，键入书刊的索书号信息调阅。

如尚未办证，请见：办证须知（网址略）。

以上回答供您参考，欢迎再次提问。
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很明显，咨询员已经查到了这个简单的数字，但就是不想让读者这么轻易就得到结果。想要知道答案吗？
1、请亲自到图书馆来一趟吧
2、没有办证吗？那太好了，请花钱办张证吧

由于提供的信息中没有必需的“索书号”，便根据回复中的书名链接到OPAC，发现该书除了“综合阅览室”（需要参考阅览/外借证）外，“中文书刊外借室”（需要普通外借证）也有，均处于归还状态。查“办证须知”：
普通外借功能 10元
参考阅览功能 25元
参考外借功能 50元

呜呼！还推荐价钱高的证让读者办。

显然上面的回复是一种格式化的模板，应该不是咨询员的个人行为。
原来网上咨询不是一种服务，而是一种广告术——专门用来钓鱼的。

update (2007-05-25)

早上匆匆上超星查到了那本书。在第212-214页没有找到所说的值，但在第90页找到了其水溶液的比热。是一个二维表，随溶液浓度与温度不同而变化。
如果我来回答咨询问题，我会在那个回复的前面加上这样一段：

NaOH的比热随溶液浓度的增加、温度上升而减小，其值在XXX（X%、度）－XXX（X%、度）之间。如需了解详细数值，请……

update 2

早上看了一眼那本书后，赶着外出去参加学习。到达目的地后，在课前草草做了更新。因为不记得数值，所以只能以XXX代替。刚才仔细看了该书，结果是：第90页为氢氧化钠溶液的比热，一个40X16的二维表；第91页为无水氢氧化钠的比热，一个折线图。
因此，如果我来回答咨询问题，我会在那个回复的前面加上这样一段：

NaOH溶液的比热随溶液浓度的增加而减小，基本上也随温度上升而减小，其值在0.986（2%、93.5度）－0.611（78%、149度）之间；无水NaOH的比热在熔融前随温度上升而增加，之后减小，0度时约0.35，300多度熔融前约0.50，熔融后约0.55，500度时在0.45-0.50之间。如需了解详细数值，请……

 

老槐留言说我的回答“仍是放个鱼饵”，那是因为我是在其“服务公约”承诺的范围内回复。如果是在本馆回复这个问题，我仍会按上面所写的那段回复（当然会加上信息来源），因为从提问看，他并不一定要了解十分精确的数值，这个数值范围或许已经满足了他的要求（我的这位朋友就只需一个大概范围，用于设备设计）。
但在“如需了解详细数值”后，我会简单地写上“请再联系”。到时我会扫描这两页，发给读者。

update 3 (2007-5-28)

经留言者提醒，超星上的那本书是1969年版的，与咨询员提供的并非同一版本，因而所在页数不同。

    Lorcan总结了图书馆中使用的四种描述性元数据(Four sources of metadata about things)，并且分析了各自状况。他给暂时起的名：professional, contributed, programmatically promoted, and intentional。这样的分类非常清晰，可以弄清很多问题。简单摘译：

专业的 professional
应用编目规则、控制词表、规范档、地名词典等形成的。
[也就是一般编目员、标引员完成的，现存问题已经谈得很多了，此处略去]

贡献的 contributed
近年出现的邀请、集成、挖掘用户贡献的评价、推荐等数据形成的。
他们反映了人们之间的关系。图书馆开始实验这些方法，但单个图书馆恐怕难用得好。

程序获取的 programmatically promoted
由程序通过挖掘从数字资源本身获取的。
方法包括聚类 clustering、实体标识 entity identification、自动分类automatic classification等。

intentional
收集用户使用数据而来的。
Google的集成链接的Pagerank，亚马逊集成购买选择的推荐，OCLC的根据收藏馆数量的排序。

这四种元数据方法不仅不互相排斥，而且相互可以配合得很好。如：
规范档可支持在大量文本资源中识别由程序获取的人员、地名；
社交网络应用中反映出来的共享兴趣经抽象后，可形成intentional数据，产生推荐或“相关作品”服务；
标签与主题词表之间将发展形成关联与交互模式。