一.Metadata
(一)功能
1.Location:找到資訊的位址
2.Discovery:蒐集資訊
3.Documentation:紀錄資訊
4.Evaluation:評估資訊
5.Selection:選擇資訊
6.概述資料的內涵,包含聯絡人,與其他資料的關係,歷史
7.讓使用者查到該資料,並決定是否為所需要的,進一步檢索/複製
8.避免不當使用者存取資料;說明資料使用之合法情形
9.指示如何解釋資料(Ex.說明資料格式,編碼,加密的情況)
10.決定檢索哪一個資料(Ex.資料以多種格式存在)
11控制資料的管理
(二)重要的種類代表
1.DC(Dublin Core):網路簡單格式/共通性/跨學科領域之詮釋資料
2.EAD(Encoded Archiral Description):檔案全文之詮釋資料
3.MARC:圖書館書目之詮釋資料
4.FGDC(Federal Geographic Data Committee):地理空間資訊詮釋資料
5.CIMI(Computer Interchange of Museum Information):博物館典藏
品之詮釋資料
6.CDWA(Catagories for the Description of Works of Art):博物館
典藏品之詮釋資料
7.GILS
8.Spectrum
(三)相關技術
1.語意與結構
(1)內容與值:DC,MICI,FGDC,GILS,AAT,LCSH
(2)結構:RDF (3)語法:SGML,HTML,XML
(4)查詢:Z39.50,OAI (5)顯示:XSL
二.編碼標準
(一)比較
1.XML(Extensible Markup Language):可延展的;標記語言
2.SGML(Standard Generalized Markup Language)
3.HTML(Hypertext Markup Language)
4.XHTML
(二)Markup"標示"的基本觀念
1.程序性標示
(1)內容與呈現格式同步處理,例如Word
(2)電子文件無法跨平台交換的主因:不同的文書處理系統,在文件的
呈現(字型大小、字體的選擇、段落的表示、版面的設定)採用不
同的紀錄格式
2.描述性標示
(1)內容與呈現格式分開處理,例如XML,SGML
(2)只描述文件內容的語意結構,而將文件的呈現格式留待輸出時再配
合 style sheet 標準,來定義呈現格式
三.SGML
(一)概述
1.1986年ISO所制定的標準"ISO8879" 2.描述性標示
3.Meta-language 4.SGML的應用是HTML
(二)特色
1.有彈性
(1)能描述任何資料結構與任何複雜的文件
(2)利於文件交換和長期保存:非專屬性;平台獨立性;系統獨立性
2.資訊再利用性
(三)文件組成
1.SGML declaration:指定文件所使用的字集及特定的選項功能
2.DTD(Document Type Definition)
(1)定義文獻所包含的elements(即可使用的tags)
(2)定義elements的內容與屬性
3.DI(Document Instance):加上標示的文件
(四)發展限制
1.應用程式不易開發
2.文件不易在Web上傳佈
3.缺乏廠商支援
四.HTML
(一)概述
1.SGML的應用:HTML 2.0/3.2/4.0DTD目前Web上寫網頁的標準資料格式
2.簡單易學
3.具可攜性(portable)
4.可結合超連結和多媒體
(二)特性
1.HTML DTD:為滿足線上顯示的需求
2.有內建的樣式(style)
3.引用SGML的標示最簡化特徵
4.沒有採用SGML的超連結機制
(三)限制:因XML
1.結構上 2.資訊再利用
3.資料交換 4.自動文件處理
5.無法支援較精確的查詢
6.各家廠商推出的HTML Extension不相容
五.XML
(一)概述
1.W3C 推薦(1998/02/10)XML1.0
2.獲得大廠支持
3.取SGML之長:有彈性(去掉其複雜不常用的rules以減低開發成本)
4.補HTML之短(不夠用,尋求新標準)
5.允許使用者依據需求自訂tags
6.能在Web上傳遞
六.為何從ISO2709==>XML
(一)數位圖書館及博物館的發展趨勢
(二)E-Commerce(電子商務)的發展趨勢
(三)MARC本身結構
1.轉成ISO比較麻煩
2.ISO資料無法直接呈現在網頁上
3.書目資料(或metadata)無法直接與標誌過的全文資料結合
4.機讀格式較繁瑣,有些欄位為發揮功能
5.適合固定,已出版的資料(但現在資料未必如此)
6.由館員描述資料
(四)數位圖書館/博物館/檔案館等整合的必要
七.OCLC
(一)推動CORC計畫 (二)推動DC
(三)採用RDF結構 (四)採用XML語法
文章定位：
