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  1. Kopácsi, S. et al.: Development of a classification server to support metadata harmonization in a long term preservation system (2016) 0.02 
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    Metadata and semantics research: 10th International Conference, MTSR 2016, Göttingen, Germany, November 22-25, 2016, Proceedings. Eds.: E. Garoufallou
  2. Hajra, A. et al.: Enriching scientific publications from LOD repositories through word embeddings approach (2016) 0.02 
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    Metadata and semantics research: 10th International Conference, MTSR 2016, Göttingen, Germany, November 22-25, 2016, Proceedings. Eds.: E. Garoufallou
  3. Mora-Mcginity, M. et al.: MusicWeb: music discovery with open linked semantic metadata (2016) 0.02 
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    Metadata and semantics research: 10th International Conference, MTSR 2016, Göttingen, Germany, November 22-25, 2016, Proceedings. Eds.: E. Garoufallou
  4. Strötgen, R.; Kokkelink, S.: Metadatenextraktion aus Internetquellen : Heterogenitätsbehandlung im Projekt CARMEN (2001) 0.02 
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    Abstract
    Die Sonderfördermaßnahme CARMEN (Content Analysis, Retrieval and Metadata: Effective Networking) zielt im Rahmen des vom BMB+F geförderten Programms GLOBAL INFO darauf ab, in der heutigen dezentralen Informationsweit geeignete Informationssysteme für die verteilten Datenbestände in Bibliotheken, Fachinformationszentren und im Internet zu schaffen. Diese Zusammenführung ist weniger technisch als inhaltlich und konzeptuell problematisch. Heterogenität tritt beispielsweise auf, wenn unterschiedliche Datenbestände zur Inhaltserschließung verschiedene Thesauri oder Klassifikationen benutzen, wenn Metadaten unterschiedlich oder überhaupt nicht erfasst werden oder wenn intellektuell aufgearbeitete Quellen mit in der Regel vollständig unerschlossenen Internetdokumenten zusammentreffen. Im Projekt CARMEN wird dieses Problem mit mehreren Methoden angegangen: Über deduktiv-heuristische Verfahren werden Metadaten automatisch aus Dokumenten generiert, außerdem lassen sich mit statistisch-quantitativen Methoden die unterschiedlichen Verwendungen von Termen in den verschiedenen Beständen aufeinander abbilden, und intellektuell erstellte Crosskonkordanzen schaffen sichere Übergänge von einer Dokumentationssprache in eine andere. Für die Extraktion von Metadaten gemäß Dublin Core (v. a. Autor, Titel, Institution, Abstract, Schlagworte) werden anhand typischer Dokumente (Dissertationen aus Math-Net im PostScript-Format und verschiedenste HTML-Dateien von WWW-Servern deutscher sozialwissenschaftlicher Institutionen) Heuristiken entwickelt. Die jeweilige Wahrscheinlichkeit, dass die so gewonnenen Metadaten korrekt und vertrauenswürdig sind, wird über Gewichte den einzelnen Daten zugeordnet. Die Heuristiken werden iterativ in ein Extraktionswerkzeug implementiert, getestet und verbessert, um die Zuverlässigkeit der Verfahren zu erhöhen. Derzeit werden an der Universität Osnabrück und im InformationsZentrum Sozialwissenschaften Bonn anhand mathematischer und sozialwissenschaftlicher Datenbestände erste Prototypen derartiger Transfermodule erstellt
  5. Steinke, T.: METS: Ein Containerformat für Metadaten (2009) 0.02 
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    Abstract
    Das XML-Format "Metadata Encoding and Transmission Standard" (METS) bietet eine übersichtliche Form, beliebige Metadaten nach funktionalen Kategorien geordnet zusammen mit den betreffenden digitalen Objekten auszutauschen. Ursprünglich im Kontext von Digitalisierungsprojekten in den USA entstanden, findet es heute weltweit insbesondere in Bibliotheken Anwendung. Über so genannte METS-Profile können dabei konkrete Anwendungsszenarien für das ansonsten sehr generische Format spezifiziert werden. Ein solches METS-Profil ist z. B. das im deutschen Langzeitarchivierungsprojekt kopal entstandene Universelle Objektformat für die Archivierung und den Austausch von digitalen Objekten. Der Metadata Encoding and Transmission Standard (METS) wurde 2001 von der US-amerikanischen Digital Library Federation entwickelt und wird seitdem von der Library of Congress verwaltet. Es handelt sich dabei um eine XML-basierte Spezifikation zur Bündelung von Metadata zu digitalen Objekten. Entstanden ist sie im Zuge von Digitalisierungsprojekten, in denen ein hoher Bedarf an einer einheitlichen Beschreibung der Strukturinformationen zu einem Digitalisat und der zugehörigen Meta-daten - bibliografische und andere - vorhanden war. Insbesondere beim Digitalisieren von Büchern entstehen zahlreiche Bilddateien, die ohne eine zusätzliche Information zur Struktur und Relation untereinander schwer nachnutzbar sind. Zugleich fallen verschiedene Kategorien von Metadaten als Zusatzinformationen an, die es gilt, sinnvoll den Dateien zuzuordnen: Inhaltlich-bibliografische, administrative, rechtliche, technische und Informationen über die ursprüngliche Digitalisierungsvorlage. Da METS sich als Austauschformat zwischen verschiedenen Projekten versteht und nicht als einheitliche Vorgabe für alle diese Bereiche, macht es keine Vorschriften, welche Metadatenfelder und -formate in den einzelnen Bereichen verwendet werden müssen. Zwar werden einheitliche Informationen zur Struktur und Dateibeschreibung vorgesehen, aber ansonsten beliebige Metadaten in benannten thematischen Blöcken zugelassen. Darüber hinaus ist es auch möglich, die beschriebenen digitalen Objekte selbst in die METS-XML-Datei einzubinden.
  6. Markus, K.: Metadatenschemata für Forschungsdaten : Generische Standards und Spezifika in der Biologie und den Ingenieurwissenschaften (2020) 0.02 
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    Abstract
    Forschungsdaten sind von zunehmender Wichtigkeit für die Wissenschaft, Forschungsförderer und schließlich auch für die Arbeit an Bibliotheken. Sie sollen nicht nur veröffentlicht werden, sondern nach ihrer Publikation auch auffindbar und nachnutzbar sein, wie von den FAIR-Prinzipien gefordert. Die beschreibenden Metadaten müssen daher in ausreichendem Detail vorliegen, sowie standardisiert und maschinenverwendbar sein, um den Datenaustausch zu ermöglichen. Im Zuge dieser Entwicklung haben sich verschiedene Metadatenschemata und weitere Metadatenstandards sowohl für eine generische Beschreibung von Forschungsdaten, als auch für fachspezifische Metadaten einer Wissenschaftsdisziplin oder -teildisziplin etabliert. In diesem Beitrag wird eine Auswahl von weitverbreiteten generischen Standards sowie exemplarisch einzelne fachspezifische Standards aus der Biologie und den Ingenieurwissenschaft vorgestellt. Dabei wird auch die Kultur des Datenaustausches in den behandelten Fachdisziplinen beleuchtet, in dessen Kontext sich die entsprechenden Metadatenschemata herausbildet haben. Weiterhin wird auch ein kurzer Ausblick auf die Plattformen, die den Austausch von Daten- und Metadatenstandards, sowie ihre Weiterentwicklung und ihre Referenz unterstützen einbezogen. Bei der Forschungsdokumentation und entsprechender Anwendung von Metadatenstandards im Forschungsalltag bestehen weiterhin Hürden aufgrund des Aufwandes. Softwareanwendungen die die Dokumentation erleichtern und in die Metadatenschemata integriert werden könnten werden kurz diskutiert. In all diesen Bereichen können sich Bibliotheken unterstützend oder gestaltend einbringen und ihre Expertise gewinnbringend in Kommunikation mit der Wissenschaft zur Verfügung stellen.
  7. Neudecker, C.; Zaczynska, K.; Baierer, K.; Rehm, G.; Gerber, M.; Moreno Schneider, J.: Methoden und Metriken zur Messung von OCR-Qualität für die Kuratierung von Daten und Metadaten (2021) 0.02 
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  8. Söhler, M.: "Dumm wie Google" war gestern : semantische Suche im Netz (2011) 0.02 
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    Content
    - "Gemeinsames Format für strukturierte Daten" Aber warum sollten Google, Yahoo und Bing plötzlich zusammenarbeiten, wo doch bisher die Konkurrenz das Verhältnis prägte? Stefan Keuchel, Pressesprecher von Google Deutschland, betont, alle beteiligten Unternehmen wollten "ein deutliches Zeichen setzen, um die Qualität der Suche zu verbessern". Man entwickele "ein gemeinsames Format für strukturierte Daten, mit dem Dinge ermöglicht werden, die heute noch nicht möglich sind - Stichwort: semantische Suche". Die Ergebnisse aus Schema.org würden "zeitnah" in die Suchmaschine integriert, "denn einen Zeitplan" gebe es nicht. "Erst mit der Einigung auf eine gemeinsame Sprache können Suchmaschinen einen Mehrwert durch semantische Technologien generieren", antwortet Daniel Bahls auf die Frage nach Gemeinsamkeit und Konkurrenz der Suchmaschinen. Er weist außerdem darauf hin, dass es bereits die semantische Suchmaschine Sig.ma gibt. Geschwindigkeit und Menge der Ergebnisse nach einer Suchanfrage spielen hier keine Rolle. Sig.ma sammelt seine Informationen allein im Bereich des semantischen Webs und listet nach einer Anfrage alles Bekannte strukturiert auf."
  9. Brugger, J.M.: Cataloging for digital libraries (1996) 0.01 
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    Source
    Cataloging and classification quarterly. 22(1996) nos.3/4, S.59-73
  10. Proffitt, M.: Pulling it all together : use of METS in RLG cultural materials service (2004) 0.01 
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    Source
    Library hi tech. 22(2004) no.1, S.65-68
  11. McCallum, S.H.: ¬An introduction to the Metadata Object Description Schema (MODS) (2004) 0.01 
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    Source
    Library hi tech. 22(2004) no.1, S.82-88
  12. Rogers, D.: Cataloguing Internet resources : the evolution of the Dublin Core metadata set (1997) 0.01 
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    Source
    Cataloguing Australia. 23(1997) nos.1/2, S.17-22
  13. Wusteman, J.: Whither HTML? (2004) 0.01 
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