Análise e correspondência entre as entidades dos modelos conceituais Europeana Data Model, IFLA LRM e BIBFRAME

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5007/1518-2924.2023.e92822

Palavras-chave:

Europeana Data Model, BIBFRAME, IFLA LRM, Catalogação, Metadados

Resumo

Objetivo: objetiva-se propor a harmonização entre os modelos EDM, BIBFRAME e IFLA LRM, com o propósito de analisar a equivalência de entidades para possibilitar a interoperabilidade entre sistemas que utilizam como base esses modelos conceituais.

Método: esta pesquisa se caracteriza como de natureza exploratória e descritiva com abordagem qualitativa, na qual utiliza-se do levantamento bibliográfico para a identificação dos estudos já realizados a respeito da temática. Além disso, para a análise de entidades, pauta-se na metodologia fundamentada por Pierre et al. (1999), Taniguchi (2018), Arakaki (2019) e Carrasco (2019).

Resultados: a partir da análise dos modelos, foram identificadas seis categorias ontológicas de entidades: (i) Conteúdo Intelectual; (ii) Assunto; (iii) Unidade Concreta; (iv) Agente; (v) Espaço-tempo, e (vi) Reificação. Observou-se equivalências consistentes entre as entidades, suas funcionalidades e terminologia na maior parte das categorias, tendo como exceção as entidades da categoria Conteúdo Intelectual e a estruturação da categoria Unidade Concreta.

Conclusões: conclui-se que a diferença mais notável entre os modelos se expressa na categoria Conteúdo Intelectual, e que o IFLA LRM e o BIBFRAME por serem modelos fundamentados na tradição catalográfica têm entidades funcionalmente equivalentes, ao passo que o EDM, como modelo voltado ao objeto de patrimônio cultural em si, não possui nenhuma entidade que possa ser mapeada nessa categoria, Outrossim,constatou-se há uma diferença estrutural na categoria Unidade Concreta, onde o EDM faz uma distinção entre o objeto em si e sua representação digital, ao passo que nos modelos IFLA LRM e BIBFRAME, tal distinção ocorre na categoria Conteúdo Intelectual.

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Biografia do Autor

Rhuan Henrique Alves de Oliveira, Federal University of São Carlos

Mestrando em Ciência da Informação pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCI) da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Bacharel em Biblioteconomia e Ciência da Informação pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Membro do Grupo de Pesquisa e Estudos em Representação do Conhecimento e Tecnologias da Informação e Comunicação (GPERTIC)

Luana Carolina de Castro Gil, Federal University of São Carlos

Graduanda em Ciência de Dados pela Universidade Virtual do Estado de São Paulo (UNIVESP). Possui graduação em Biblioteconomia e Ciência da Informação pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Foi bolsista do Programa de Educação Tutorial (PET) vinculado ao curso de Biblioteconomia e Ciência da Informação da UFSCar, no período de outubro de 2020 a julho de 2022. Foi bolsista monitoria do Centro de Educação e Ciências Humanas (CECH), nas disciplinas de Análise das Práticas Culturais e Discursivas (2022/1) e Indexação e Resumos (2019/1), ambas ofertadas pelo Departamento de Ciência da Informação da UFSCar. Interesses nas áreas de Ciência da Informação; Organização do Conhecimento; Representação da Informação; Tratamento Temático da Informação; Indexação; Mercado Financeiro e Análise de Dados.

Ana Carolina Simionato Arakaki, Federal University of São Carlos

Professora Adjunta e pesquisadora na área de Representação e Organização da Informação junto ao Departamento de Ciência da Informação, da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), atuando no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCI/UFSCar) e na graduação de Biblioteconomia e Ciência da Informação (BCI/UFSCar). Pós-doutorado (2022) na Universidade de São Paulo (USP) na área de Computação, doutorado (2015) e mestrado (2012) em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP). Lidera o grupo de pesquisa e o programa de extensão "Dados e Metadados". Dedica-se à pesquisa, ensino e extensão sobre os temas: metadados, dados abertos conectados (Linked Data/Linked Open data), modelos conceituais, curadoria digital e gestão de dados, especialmente, nos ambientes digitais com destaque aos dados de pesquisa, recursos educacionais digitais, patrimônio cultural e fotografia. É avaliadora ad hoc de agências de fomento, periódicos científicos e de comitês científicos em Ciência da Informação no Brasil e no exterior. Participa de associações nacionais e internacionais. Licença maternidade: out/2019 a abr/2021.

Fabiano Ferreira de Castro, Federal University of São Carlos

Pós-doutorado em Ciência da Informação (2018). Doutorado em Ciência da Informação (2012). Mestrado em Ciência da Informação (2008). Especialização em Uso Estratégico das Tecnologias em Informação e Comunicação (2006). Graduação em Biblioteconomia (2002) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP. Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), lotado no Departamento de Ciência da Informação. Docente no curso de Biblioteconomia e Ciência da Informação e no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCI/UFSCar). Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da UFSCar (2019-2022). Líder do Grupo de Pesquisas e Estudos em Representação do Conhecimento e Tecnologias da Informação e Comunicação (GPERTIC). Pesquisador do Grupo de Pesquisa Novas Tecnologias em Informação, da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, vinculado à linha Ambientes Informacionais Digitais. Pesquisador do Laboratório de Tecnologias Informacionais e Inclusão Sociodigital - LTI Digital da Universidade Federal da Bahia; Pesquisador do Grupo de Pesquisa Organização e Representação do conhecimento abordagens linguísticas em arquivos e bibliotecas - ORCALAB, da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). É parecerista ad hoc de agências de fomento e de periódicos científicos, participa como revisor e membro de Comitês Científicos de periódicos científicos em Ciência da Informação no Brasil e no exterior. É membro da Associação Nacional de Pesquisa e Pós-Graduação em Ciência da Informação (ANCIB) e da International Society for Knowledge Organization (ISKO). É pesquisador e possui experiência na área de Ciência da Informação, com ênfases em Organização e Representação do Conhecimento e Recuperação de Informação, Catalogação e tecnologias, Metadados e ambientes informacionais digitais.

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Publicado

2023-06-21

Como Citar

OLIVEIRA, Rhuan Henrique Alves de; GIL, Luana Carolina de Castro; ARAKAKI, Ana Carolina Simionato; CASTRO, Fabiano Ferreira de. Análise e correspondência entre as entidades dos modelos conceituais Europeana Data Model, IFLA LRM e BIBFRAME. Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação, [S. l.], v. 28, p. 1–22, 2023. DOI: 10.5007/1518-2924.2023.e92822. Disponível em: https://periodicos.ufsc.br/index.php/eb/article/view/92822. Acesso em: 21 jun. 2024.

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