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2013-05-07Masterarbeit DOI: 10.18452/14209
Ontologisch basiertes Datenmodell für die Beschreibung wissenschaftlicher Sammlungen
ein Beitrag zur Identifikation semantischer Zielressourcen und zum Mapping existierender Quellattribute
Diehr, Franziska
Philosophische Fakultät I
Ziel der vorliegenden Master-Thesis war es, Wissen über den Gegenstandsbereich der wissenschaftlichen Sammlungen in einem formal strukturierten, semantischen Datenmodell zu repräsentieren, das mit anderen Anwendungen aus dem Linked Data Kontext interoperabel ist. Für die Entwicklung des Datenmodells wurden Standards aus dem Kontext des Semantic Web beziehungsweise Web of Data und im Besonderen das Europeana Data Model nachgenutzt. Dafür wurden die relevanten Schemata zur Beschreibung von kulturellem Erbe im Web of Data betrachtet, wobei Ansätze der Collection-level Description besondere Berücksichtigung fanden. Weiterhin setzt sich die Arbeit mit dem repräsentierten Gegenstandsbereich der wissenschaftlichen Universitätssammlungen auseinander und geht dabei besonders auf deren Einsatz in Forschung, Lehre und Bildung ein. Vor diesem Hintergrund wurde das Datenmodell zur Beschreibung wissenschaftlicher Sammlungen (SCDM) geschaffen, dessen Spezifikation den Fokus dieser Arbeit bildet.
 
This master thesis presents a formally structured, semantic data model representing knowledge about the domain of scientific collections. The data model was created upon standards of the semantic web, or else web of data, and in particular the Europeana Data Model. Therefore it is interoperable with other linked data applications. In the development process, schemas describing cultural heritage were analysed, and the examination of approaches on collection-level description was of particular interest. Furthermore this paper deals with the represented domain of scientific university collections and characterises their use in research, teaching and education. The specification of the scientific collections description model (SCDM) forms the focus of this master thesis.
 
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MD5: 189ce795dad1a4fea0b781896f3bddc2
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10.18452/14209
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