Library Catalogues as Data (Paperback)
Paul Gooding
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Aggiungere al carrelloPaperback. Through the web of library catalogues, library management systems and myriad digital resources, libraries have become repositories not only for physical and digital information resources but also for enormous amounts of data about the interactions between these resources and their users. Bringing together leading practitioners and academic voices, this book considers library catalogue data as a vital research resource.Divided into four sections, each approaches library catalogues, collections and records from a different angle, from exploring methods for examining such data; to the politics of catalogues and library data; their interdisciplinary potential; and practical uses and applications of catalogues as data. Other topics the volume discusses include:Practical routes to preparing library catalogue data for researchersThe ethics of library metadata privacy and reuseData-driven decision makingData quality and collections biasPreserving, resurrecting and restoring dataThe uses and potential of historical library dataThe intersection of catalogue data, AI and Large Language Models (LLMs)This comprehensive book will be an essential read for practitioners in the GLAM sector, particularly those dealing with collections and catalogue data, and LIS academics and students. This book brings together leading practitioners and academic voices to discuss a range of topics surrounding library information and data. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Codice articolo 9781783306589
Through the web of library catalogues, library management systems and myriad digital resources, libraries have become repositories not only for physical and digital information resources but also for enormous amounts of data about the interactions between these resources and their users. Bringing together leading practitioners and academic voices, this book aims to consider library catalogue data as a research resource.
Separated into four sections, the book will discuss a range of topics surrounding library information and data, including:
This book will be an essential read for practitioners in the GLAM sector, particularly those dealing with collections and catalogue data, and LIS academics and students.
Dr. Paul Gooding is a Senior Lecturer in Information Studies at the University of Glasgow. A trained librarian with a background in Media Librarianship, his research explores the theoretical and practical impact of large-scale digitisation in the cultural heritage sector. Gooding currently serves on the Digital Preservation Coalition's Workforce Development Sub-Committee, and the Academic Advisory Board for the British Library Heritage Made Digital Newspaper Digitisation programme. He previously founded and directed the UEA Digital Humanities incubator, and has a track record of leading funded research projects with major research and national libraries in the UK and US.
Prof. Melissa Terras is the Professor of Digital Cultural Heritage at the University of Edinburgh's College of Arts, Humanities, and Social Sciences, leading digital aspects of CAHSS research as Director of the Edinburgh Centre for Data, Culture and Society, and is Director of Research in the Edinburgh Futures Institute. Gooding and Terras have collaborated on a previous edited volume, entitled Electronic Legal Deposit: Shaping the Library Collections of the Future.
Dr. Sarah Ames is Digital Scholarship Librarian at the National Library of Scotland, with responsibility for the Library's Digital Scholarship Service and Data Foundry. She is a member of the LIBER DH Working Group core group, where she co-chairs the Research Collaborations group, RLUK Digital Scholarship Network, and the Alan Turing Institute Humanities and Data Science group. Sarah has a PhD in English Literature from the University of Edinburgh; her PhD thesis was shortlisted for the Saltire Literary Awards 2013. Alongside this, she has postgraduate qualifications in Library and Information Science and in Data Science.
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