网络研讨会:将果冻钉在墙上:元数据评估的指标、框架和现有工作

随着我们为数字图书馆管理的存储库、标准和资源数量的增加，对元数据的评估、验证和分析需求也在增加——这超出了我们传统的方法，如编写XSD或生成csv以进行手动审查。能够进一步分析和确定元数据质量度量有助于我们更好地管理我们的数据和数据驱动的开发，特别是随着链接开放数据的转变，导致许多机构进行大规模迁移。然而，许多文化遗产机构所希望的语义丰富的元数据，以及我们一些数据模型的细粒度预期，使得执行评估(更不用说确定质量或执行验证了)变得更加棘手。我们如何处理我们在文化遗产机构的元数据中所构建的丰富理解的分析，并使我们能够利用我们拥有的系统和资源进行分析?本次网络研讨会提出了这个问题，并围绕数字图书馆和文化遗产机构知识库使用的元数据评估提出了一些指导方针、最佳实践、工具和工作流程。其他研究人员或从业人员应用了哪些度量标准来衡量他们对质量的定义?从大型的、以聚合为中心的Europeana，到相对较小的、以项目为中心的康奈尔大学图书馆自己的SharedShelf实例，这些质量指标或定义如何在示例之间进行比较?存在任何元数据评估框架吗?它们与该领域核心文献中提出的方法(如Thomas Bruce和Diane Hillmann 2004年的文章《元数据质量连续体》)相比如何?数字图书馆联盟评估利益集团(或DLF AIG)的元数据工作组一直在试图建立一个框架,可广泛用于数字库元数据评估——这项工作的状态,将讨论的问题了,在这个网络研讨会。最后，如何开始进行元数据评估—对于公共数字存储库应用程序或数据发布机制，有哪些工具、应用程序或工作用于执行评估? This webinar hopes to provide some solutions to these questions within existing literature, work, and examples of metadata assessment happening 'on the ground'. The goal is for webinar participants to walk away prepared to handle their own metadata assessment needs by using the existing work outlined and being better aware of the open questions in this domain.

主持人

克里斯蒂娜·哈洛

Christina Harlow在康奈尔大学图书馆从事元数据操作。这项工作包括构建数据基础设施，ETL(提取转换加载)函数，以及在康奈尔大学图书馆存储库和系统的分布式元数据管理服务中使用Linked Open data。