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  1. Heuvelmann, R.: FRBR-Strukturierung von MAB-Daten, oder : Wieviel MAB passt in FRBR? (2005) 0.00 
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    Abstract
    Die Expertengruppe MAB-Ausschuss (seit 2005: Expertengruppe Datenformate) hat sich im Verlauf des Jahres 2004 mit den FRBR und ihren Bezügen zum MABFormat befasst. Es wurde eine Tabelle FRBR => MAB erstellt (veröffentlicht unter http://www.ddb.de/professionell/pdf/frbr_mab.pdf), wichtige Ergebnisse wurden im Artikel "Maschinelles Austauschformat für Bibliotheken und die Functional Requirements for Bibliographic Records : Oder: Wieviel FRBR verträgt MAB?" im "Bibliotheksdienst" 39 (2005), Heft 10 zusammengefasst. Ergänzend dazu wurde bei der Arbeitsstelle Datenformate Der Deutschen Bibliothek versucht, MAB-Daten zu "frbrisieren", d. h. einzelne MAB-Datensätze in die vier Entitäten der Gruppe 1 (work / expression / manifestation / item) zu differenzieren. Ziel war nicht, einen fertigen OPAC-Baustein für die Indexierung, Benutzerführung oder Präsentation zu erstellen. Ziel war vielmehr, anhand von konkreten, in MAB strukturierten Daten die Schichten sichtbar zu machen. Ausgewählt für diesen Zweck wurde BISMAS, das "Bibliographische Informations-System zur Maschinellen Ausgabe und Suche" des BIS Oldenburg (www.bismas.de). In BISMAS ist es mit relativ geringem Aufwand möglich, die Präsentation eines Satzes - basierend auf der intern vorliegenden Datensatzstruktur, z.B. MAB - frei zu definieren. Die Gestaltung der Indices und der Ausgabeformate erfolgt in BISMAS mit Hilfe der Programmiersprache LM. Die Ergebnisse sollen hier anhand von Beispielen dargestellt werden.
  2. Funktionelle Anforderungen an bibliografische Datensätze : Abschlussbericht der IFLA Study Group on the Functional Requirements for Bibliographic Records (2006) 0.00 
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    Footnote
    Als pdf unter: http://www.d-nb.de/standardisierung/pdf/frbr_deutsch.pdf und http://www.ifla.org/VII/s13/frbr/frbr-deutsch.pdf.
  3. Stephens, O.: Introduction to OpenRefine (2014) 0.00 
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    Abstract
    OpenRefine is described as a tool for working with 'messy' data - but what does this mean? It is probably easiest to describe the kinds of data OpenRefine is good at working with and the sorts of problems it can help you solve. OpenRefine is most useful where you have data in a simple tabular format but with internal inconsistencies either in data formats, or where data appears, or in terminology used. It can help you: Get an overview of a data set Resolve inconsistencies in a data set Help you split data up into more granular parts Match local data up to other data sets Enhance a data set with data from other sources Some common scenarios might be: 1. Where you want to know how many times a particular value appears in a column in your data. 2. Where you want to know how values are distributed across your whole data set. 3. Where you have a list of dates which are formatted in different ways, and want to change all the dates in the list to a single common date format.

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