An einem Donnerstagabend eine Vorlesung zu besuchen ist für mich ungewöhnlich. Da eine Vorlesung kurzfristig abgesagt wurde, fiel der Ersatztermin nun also auf einen Donnerstag. Nach einer kurzen Repetition der Schnittstellen behandelten wir die Metadaten. In unserem Schaubild sind wir nun in grossen Schritten vorwärtsgekommen.

OPAC vs. Discovery-System

Wir machten nochmals einen kurzen Abstecher in die Bibliothekswelt und differenzierten OPACs von Discovery-Systemen.

  • OPAC: Online Public Access Catalog, online verfügbarer Bibliothekskatalog, der den Bestand an Publikationen verzeichnet und durchsuchbar macht. 1
  • Discovery-System: Die neue Generation von OPACs, sie funktionieren ähnlich wie Google, Amazon etc., also auf Suchmaschinentechnologien. Das Design eines Discovery-Systems ist meist attraktiver als jenes eines OPACs. 2

Metadaten modellieren und Schnittstellen nutzen

Eines der Hauptlernziele des Kurses ist die Modellierung von bibliothekarischen und archivischen Metadaten und diese dann mittels Protokolle zu anderen Anwendungen zu übertragen. In der heutigen Vorlesung leisten wir einen wichtigen Beitrag, damit unsere verschiedenen Datensätze zusammengeführt werden können.

Einen weiteren Abstecher führte uns erneut zu den Austauschprotokollen. Zu den drei verbreiteten Protokollen gehört Z39.50, SRU und OAI-PMH. OAI-PMH kennen wir ja bereits aus früheren Vorlesungen. SRU und Z39.50 waren mir neu, sie sind für Live-Abfragen oder gezielte Abfragen mit vielen Parametern geeignet.

Metadaten harvesten

Harvesten bedeutet ernten. Wir ernten nun also heute unsere über die OAI-PMH-Schnittstelle angebotenen Daten. Wir verwenden das Tool VuFindHarvest. Leider hatte meine Virtuelle Maschine einige Hänger, weshalb ich mit den Aufgaben nicht immer ganz so gut mitkam.

Ich konnte dann aber trotzdem die KOHA-Daten im MARCXML-Format und die ArchivesSpace-Daten im OAI-EAD-Format ausladen und lokal auf meiner Virtuellen Maschine speichern.

Crosswalks

Unsere Daten liegen in den verschiedensten Formaten (MARC21-XML, EAD und DC) vor, nun werden sie einheitlich in MARC21-XML konvertiert. Der Begriff dazu heisst Crosswalks. Crosswalk beinhaltet auch Regeln wie das Mapping vonstattengeht, wie also Elemente und Werte zugeordnet werden. Im Idealfall geschieht dies verlustfrei, aber meist ist keine 1:1-Zuordnung möglich.

Wir lernten abschliessend noch eine weitere Software kennen. MarcEdit ist zwar kostenlos nutzbar, aber nicht Open Source. Es ist eine weit verbreitete Zusatzsoftware für die Arbeit mit MARC21 in Bibliotheken.

MarcEdit
Oberfläche von MarcEdit

Nun ging es darum, einen XSLT Crosswalk anzuwenden. Leider funktionierte bei mir dies zuerst nicht. Es lag wohl an der späten Stunde, denn es stellte sich heraus, dass ich die Umwandlung der Daten mit den KOHA-Datensätzen machen wollte. Zu der ganzen Misere hatte ich im Vorfeld auch eine Einstellung nicht korrekt gespeichert. Als ich dann die Archivdatensätze aus ArchivesSpace nahm und sie von EAD zu MARC21 konvertierte, funktionierte alles einwandfrei.

Konvertierter Datensatz
Konvertierter Datensatz aus ArchivesSpace in MARC21 dargestellt

Anzahl Zeichen: 3’103

Quellen

  1. https://de.wikipedia.org/wiki/OPAC , zuletzt aufgerufen am 05.12.2021 ↩

  2. https://de.wikipedia.org/wiki/Discovery-System , zuletzt aufgerufen am 05.12.2021 ↩