数字对象惟一标识DOI的发展与应用研究

本文介绍了DOI的产生背景、含义和特征、命名结构、元数据和解析系统，探讨了DOI的两个应用实例及其在各个国家的具体开展，并在此基础上深入分析了DOI目前存在的问题和发展前景。     

基于本体的元数据模型及DAML表示

本体是概念化的一个显式的规格说明 ,能够将领域中的各种概念及相互关系显式地、形式化地表达出来。本文首先介绍了本体的基本概念 ,然后利用本体建立了元数据模型 ,最后采用DAML语言来表示这种元数据模型。     

数字图书馆互操作综述

互操作是实现数字图书馆 (DLs)的集成或联邦所面临的中心问题。文章对DLs互操作的研究现状及关键技术进行了综述与讨论 ,主要内容包括 :⑴DLs互操作协议、DLs中间件、DLs中的信息发现、语义互操作和元数据互操作 ;⑵DLs互操作的实现方法及评价标准。最后 ,指出了DLs互操作今后的研究方向。     

论政府信息资源的元数据标准

本文论述了世界上主要的两种政府元数据标准 :GILS(政府信息定位服务 )和DC Government(都柏林核心政府元数据 ) ,比较了多国政府元数据标准及其本土化应用 ,最后提出了建设我国政府元数据框架的构想     

中外元数据研究的现状与发展

在简单分析元数据研究起源与发展的基础上，介绍主要元数据格式，在总结元数据研究进展的同时分析其主要问题，指出中文元数据研究与发展的主要方向。     

MARC发展问题研究

本根据数字图书馆的建设需要，探讨了利用XML技术对MARC进行重新描述的必要性，在此基础上，对基于XML的MARC信息描述进行了尝试性的研究，提出了XML MARC的概念，给出了XML MARC的档类型定义，设计了MARC到XML MARC的转化算法，从而解决了应用XML MARC首先需要解决的问题，其研究成果对MARC数据在数字图书馆中的利用问题具有重要的意义。     

数字信息资源的基础管理性元数据初探

论文提出管理性元数据是元数据在信息资源管理层面上的拓展.对管理性元数据的研究应从信息资源管理的总体来把握其特征,信息资源生命周期的基础管理环节为完整地理解、全面地把握、切实地研究管理性元数据提供了符合实际需求的切入点.论文还提出基础管理性元数据的研究将在信息资源管理层面推进信息资源的共建、共享、共管.     

资源集合元数据标准探析

在数字图书馆建设过程中,资源集合无处不在,建立其元数据标准,是提供资源集合网上服务和数据交换的基础。本文分析了资源集合的概念、现有的资源集合元数据标准及资源集合与资源对象的关系,认为资源集合也是一种资源对象,从而提出可以采用适用于资源对象元数据标准的方法——元数据深度来分析资源集合,从而使资源集合元数据标准的建立更为简单化。     

英语全球化语境中的高中英语文化教学

《普通高中英语课程标准(实验)》首次将“文化意识”列为五大教学目标之一,充分体现了文化教学在英语教学中的必要性和重要性。在英语全球化的今天,我们应充分意识到英语作为一种国际通用语种的作用和地位,在教学中合理配置不同文化教学素材,采取对比、反思、整合的文化教学方法,着力培养学生对文化差异的觉察能力、理解能力,使其最终具备完善的人格、自身文化认同感以及得体的跨文化交际能力。     

High-Quality Metadata and Repository Staffing: Perceptions of United States–Based OpenDOAR Participants

Digital repositories require good metadata, created according to community-based principles that include provisions for interoperability. When metadata is of high quality, digital objects become sharable and metadata can be harvested and reused outside of the local system. A sample of U.S.-based repository administrators from the OpenDOAR initiative were surveyed to understand aspects of the quality and creation of their metadata, and how their metadata could improve. Most respondents (65%) thought their metadata was of average quality; none thought their metadata was high quality or poor quality. The discussion argues that increased strategic staffing will alleviate many perceived issues with metadata quality.