A3 Vertaisarvioitu kirjan tai muun kokoomateoksen osa
Best practices in bibliographic data science
Tekijät: Lahti L, Vaara V, Marjanen J, Tolonen M
Toimittaja: Jarmo Harri Jantunen, Sisko Brunni, Niina Kunnas, Santeri Palviainen, Katja Västi
Konferenssin vakiintunut nimi: Research Data and Humanities Conference
Kustannuspaikka: Oulu
Julkaisuvuosi: 2019
Journal: Studia Humaniora Ouluensia
Kokoomateoksen nimi: Proceedings of the Research Data And Humanities (RDHUM) 2019 Conference: Data, Methods And Tools
Sarjan nimi: Studia Humaniora Ouluensia
Numero sarjassa: 17
Aloitussivu: 57
Lopetussivu: 65
ISBN: 978-952-62-2320-9
eISBN: 978-952-62-2321-6
ISSN: 1796-4725
Verkko-osoite: http://urn.fi/urn:isbn:9789526223216
Rinnakkaistallenteen osoite: https://research.utu.fi/converis/portal/detail/Publication/44646716
Bibliographic data science aims to quantify historical trends in knowledge
production based on the rich information content in library catalogue metadata
collections. Compared to the earlier attempts in book history, advances in data
science are now making it possible to automate remarkable portions of such
analyses, while maintaining or improving data quality and completeness. Such
quantitative approaches can support the analysis of classical questions in
intellectual history. Here, we discuss best practices in this emerging research field.
Ladattava julkaisu This is an electronic reprint of the original article. |  |
