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A modelagem conceitual de Obras Seriadas em ambiente Linked Data na perspectiva dos modelos IFLA LRM e do PRESSoo

Processo: 22/04898-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de junho de 2023
Data de Término da vigência: 31 de março de 2024
Área de conhecimento:Ciências Sociais Aplicadas - Ciência da Informação - Biblioteconomia
Pesquisador responsável:Fabiano Ferreira de Castro
Beneficiário:Rhuan Henrique Alves de Oliveira
Instituição Sede: Centro de Educação e Ciências Humanas (CECH). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Linked data   Metadados   Publicações seriadas
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Catalogação descritiva | Linked data | Metadados | Modelos Conceituais | Publicações Seriadas | Revisão sistemática da literatura | Catalogação Descritiva

Resumo

As Obras Seriadas são objetos bibliográficos complexos, recursos "viventes", que podem passar por evoluções com o decorrer do tempo, alterando suas informações bibliográficas, além de combinarem relacionamentos de todo/parte e relacionamentos de agregação. A problemática da natureza mutável das Obra Seriadas e sua essência de todo díspar a das Monografias, sempre situou questionamentos peculiares à sua descrição e ao seu controle bibliográfico. Contudo, com a prática catalográfica refletida cada vez mais no cenário da Web Semântica e do Linked Data, surgem novas possibilidades de abordagem, expressas, por exemplo, pelos modelos conceituais PRESSoo e IFLA LRM. Objetiva-se o estudo dos modelos IFLA LRM e PRESSoo, bem como as propostas e as soluções para a modelagem de Obras Seriadas em ambiente Linked Data. Para tanto, propõe-se a realização de uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL), a fim de identificar o estado da arte do assunto e de um estudo aplicado, que consistirá na elaboração de uma extensão do IFLA LRM, investigando uma possível integração de registros de bases de dados científicas e de periódicos científicos e registros de catálogos de bibliotecas no contexto Linked Data.

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