Формат 21 марта, чем открыть

Обновлено: 21.11.2024

Мы используем SublimeText, поэтому нам просто нужно сохранить новый файл как test.py в SublimeText.

Мы можем заставить python сообщить нам, какая у него версия, с помощью следующего кода:

Чтобы «развернуть» скрипт в Sublime, вы можете использовать следующие сочетания клавиш:

Control + S, чтобы сохранить изменения

Control + B, чтобы «собрать» скрипт и запустить его.

Стоит запомнить эти две команды, вы будете часто их использовать в этом уроке!

Мы смотрим, где установлен python — в пути к файлу есть номер версии. Мы хотим увидеть Python3x, чтобы убедиться, что все мы используем Python версии 3.

Далее нам нужно установить pymarc.

Откройте командную строку, нажав клавишу Windows, введите cmd и нажмите Enter.
Откройте терминал, если вы работаете в Linux, — Ctrl + t

Для установки пакетов мы используем инструмент Pip Installs Packages, более известный как PIP. Чтобы установить pymarc, под курсором введите pip3 install pymarc и нажмите Enter. Для использования PIP необходимо подключение к общедоступному Интернету. Если это сработало, вы должны увидеть что-то вроде: успешно установлен pymarc-3.2.0

Создайте папку pymarc_basics для хранения всех файлов, которые мы будем использовать в этом уроке, где-нибудь, чтобы вы могли легко ее найти.

Чтобы проверить, работает ли это, откройте IDE (SublimeText), создайте новый файл Python (например, test.py) и введите:

Запустите скрипт, и если в окне терминала Python нет сообщений об ошибках и вы увидите текст Hello World! , вы успешно установили pymarc!

Мы используем несколько усложненный способ вывода нашего сообщения «Hello World!». строка в этом тесте. В некоторых версиях Python и в том, как он обрабатывает текст, есть тонкое, но важное отличие. Используя этот метод format(), мы можем еще раз убедиться, что используем версию Python, которая будет нормально работать в остальной части урока.

Как минимум скачайте файл NLNZ_example_marc.marc. В этом месте есть другие файлы .marc. Они просто содержат больше записей. Скачайте их, если хотите изучить больше записей MARC.

Сохраняйте любые файлы MARC в той же папке, что и ваши скрипты.

У вас должна быть следующая структура папок:

Наконец, давайте соберем все это вместе и посмотрим, сможем ли мы прочитать файл marc.

Запустите новый файл python, Episode_1.py и введите следующий код:

Мы рассмотрим этот сценарий в следующем выпуске. Сейчас вы хотите увидеть список заголовков, включенных в наш тестовый набор записей MARC:

Ключевые моменты

  • Программное обеспечение, необходимое для урока, имеет правильную версию и работает должным образом

  • Файлы, необходимые для остальной части урока, доступны

Обзор

  • Что такое MARC?

  • Где полезные ресурсы для MARC?

  • Понимание базовой структуры файла MARC в pymarc

Эпизод 2: основы MARC

Давайте посмотрим на запись marc и посмотрим, что она содержит.

Запустите новый файл python Episode_2.py и введите следующий скрипт:

Вы должны увидеть запись marc, построчно, в окне терминала:

Полезно понимать структуру объекта данных, который мы видим, и то, как он соотносится с форматом MARC.

Мы установили, что =245 сообщает нам имя поля. Мы видим пару пробелов, а затем цифры 1 и 0. Это два «индикатора» для поля. Иногда они пусты или незаполнены, иногда они не используются (а иногда встречаются как косая черта). Иногда они устанавливаются на значение, как мы можем видеть здесь. Чуть позже мы рассмотрим, как анализировать эту информацию.

Следуя двум индикаторам, мы можем видеть некоторые данные, разделенные символом $:

За $ всегда следует другой символ, метка подполя, а затем значение подполя. В этом случае мы можем видеть 3 подполя; а, б и в:

Уделите немного времени просмотру спецификаций MARC для этого поля и данных, которые у нас есть в этой записи.

Использование стандарта MARC для «чтения» поля — индикаторы

Что два индикатора говорят нам о поле 245?

Решение

Индикатор 1 установлен на значение 1

Глядя на стандарт MARC для этого поля, мы видим, что он имеет значение «1 - Добавлена ​​запись»

Индикатор 2 установлено значение 0

Глядя на стандарт MARC для этого поля, мы видим, что оно имеет значение «0 – нет недопустимых символов»

Использование стандарта MARC для «чтения» поля — подполя

Что три подполя говорят нам о поле 245?

Решение

Мы видим подполя 'a', 'b' и 'c'

Ссылаясь на стандарт MARC, мы видим:

«$a - Title»< /p>

«Данные включают параллельные заглавия, заглавия, следующие за первым (в элементах, не имеющих общего заглавия) и другую информацию о заглавиях.”

“$b – Остаток заголовка”

“Данные включают параллельные заголовки, заголовки, следующие за первым (в элементах, не имеющих общего заглавия), и другую информацию о заголовке”.< /p>

«$c — Сведения об ответственности и т. д.»

«Первые сведения об ответственности и/или оставшиеся данные в поле, которые не были подполены одним из других кодов подполей.

Ключевые моменты

  • Мы знаем, где найти ресурсы, описывающие записи/поля MARC

  • Мы знаем, как идентифицировать составные части записи/поля MARC

Обзор

  • Как прочитать запись marc с помощью pymarc

  • Поиск определенных полей с помощью pymarc

Эпизод 3: Парсинг с помощью pymarc

Создайте новый файл в вашей IDE Episode_3.py

Настройте базовое средство чтения записей, как мы делали это в эпизоде ​​2:

Мы можем использовать объект записи, созданный pymarc, для обработки только интересующих нас полей. Мы можем сделать это, указав python имя/метку интересующего нас поля, например. print (record['245']) В этом фрагменте кода мы просим pymarc напечатать любое поле в нашем объекте записи, имеющее метку/имя 245

Если мы добавим этот фрагмент кода в наш базовый синтаксический анализатор файлов, мы сможем увидеть все операторы заголовков для нашего тестового набора:

Понимание типов данных и объектов данных Python

Какой тип данных имеет объект записи?

Подсказка: print (type(record))

Решение

Незаметно, когда этот скрипт запускается, python просматривает объект данных, созданный pymarc, и ищет его часть с меткой или «ключом» «245».

Посмотрите, что произойдет, если вы дадите ему ключ, не включенный в объект данных:

Обратите внимание, что он не выдает ошибку или иным образом не сигнализирует о том, что ключ, который вас интересует, не найден в объекте данных. Полезно знать, что это происходит, если мы используем несуществующий ключ. Если вы видите, что в ваших скриптах возвращается None, где вы ожидаете фактическое значение, дважды проверьте ключ, который вы использовали. Распространенными ошибками могут быть опечатки (например, запись['254'] вместо записи['245'] ) или использование числа вместо строки (например, запись[245] вместо записи['245'] ).

В этом случае возвращается None , что само по себе является важным понятием в Python. Стоит на мгновение остановиться и убедиться, что мы понимаем, что означает None в контексте Python.

Ключевое слово None используется для определения нулевого значения или отсутствия значения вообще.

None не совпадает с 0, False или пустой строкой.

< p>None является собственным типом данных (NoneType), и только None может быть None».

Мы можем использовать один и тот же метод «ключ», чтобы получить доступ к любым подполям, которые у нас могут быть:

Обратите внимание, что в каждом из этих операторов печати мы просим указать три вещи. Мы просим python просмотреть объект данных с именем record. Мы запрашиваем часть этого предмета с ключом «245». В этом подмножестве объекта записи мы также запрашиваем часть, которая имеет ключ «a», «b» или «c» _____

Нюансы использования знаков препинания в MARC

Что вы заметили в этих фрагментах данных?

Решение

Соображения по работе со связанными подполями

Что нужно учитывать, если мы хотим использовать данные, потенциально охватывающие несколько подполей?

Решение

Предположим, мы хотим попытаться сопоставить название элемента с записью MARC и списком названий книг, которые нам дали для сравнения, и мы можем столкнуться с проблемой.

Как нам это сделать? знать, какое из подполей является правильным объемом данных для поиска совпадения? Это не новая проблема для библиотек — это еще одна грань любого процесса дедупликации! Работая с записью MARC через Python, мы должны знать, какие данные мы используем как внутри MARC, так и с которыми мы пытаемся сопоставиться. Возможно, нам потребуется объединить два или более полей. Возможно, нам потребуется удалить знаки пунктуации каталогизаторов, чтобы упростить сопоставление.

Есть несколько других способов получить те же данные, которые стоит изучить.

Объект данных, который создает pymarc, имеет метод под названием «value()». Мы можем использовать это, чтобы вернуть поле данных в виде текстовой строки без каких-либо маркеров или индикаторов подполя.

Это также хорошая возможность изучить метод type().

PyMARC дает нам несколько удобных ключевых слов, которые помогают нам получить доступ к ключевым битам данных. Одним из них является ключевое слово .title() .

Давайте посмотрим на одну запись и на то, что производят эти различные методы:

Мы можем использовать аналогичный подход для поиска конкретной записи. Допустим, мы ищем запись с идентификатором 001 99628153502836. Мы можем просмотреть записи в нашем объекте pymarc.reader и найти совпадение:

Мы можем сделать это немного более полезным, абстрагировав идентификатор поиска в переменную:

Использование переменных в коде

В чем основное различие между этими двумя фрагментами кода? Почему это полезно?

Решение

В первом примере мы жестко закодировали текст, который хотим найти. Как в самом поиске, так и в успешном ответе. Во втором примере мы использовали переменную для хранения идентификатора. Это повторно используется как при поиске, так и при успешном ответе.

Сделав это, мы сделали код намного более полезным. Мы можем повторно использовать один и тот же код и ответить на большее количество вопросов, просто изменив одну переменную. Это хороший базовый процесс для использования при написании кода. Распутывание жестко закодированных значений может занять очень много времени и привести к путанице

Подробнее о типах данных…

Зачем нам нужно преобразование str()? Можете ли вы придумать другой способ решения той же проблемы?

Решение

В Python строка "1234" не совпадает с целым числом 1234 . При попытке сопоставить данные с python мы должны быть осторожны, чтобы убедиться, что мы сопоставляем типы данных, например. строки со строками или целые числа с целыми числами. Если мы этого не сделаем, мы пропустим совпадения.

Нам не нужно было преобразовывать поисковый запрос search_id в строку. Точно так же мы могли бы преобразовать данные идентификатора записи в целое число, если бы int(record['001'].value()) == search_id

У каждого подхода есть свои плюсы и минусы. Главное, что мы должны знать, это то, что числа и строки — это разные вещи, и числа как строки — это особенно распространенная проблема, с которой приходится сталкиваться.

Давайте сделаем наш поиск немного интереснее. Допустим, нас интересует любая запись, содержащая строку «Новая Зеландия» в поле 245

Давайте посмотрим, что произойдет, если мы используем метод .title() в качестве строки, которую мы ищем:

Обратите внимание на разницу между этими двумя скриптами. Это действительно хороший пример парадигмы, которую мы находим в программировании, явное и неявное.

В программировании имплицитное часто используется для ссылки на то, что за вас делает другой код за кулисами. Явный — это ручной подход к внесению изменений, которые вы хотите иметь, путем написания инструкций, которые должны быть выполнены явно.

MARC, или машиночитаемая каталогизация, представляет собой набор стандартов, разработанных Библиотекой Конгресса в 1960-х годах для обеспечения эффективного электронного обмена записями каталогов. Записи каталога Folger создаются в соответствии со стандартом MARC 21, который используется большинством крупных библиотек.

MARC не следует путать с AACR2 (англо-американские правила каталогизации, 2-е издание) или RDA (описание ресурсов и доступ к ним), хотя эти термины часто используются вместе. MARC — это стандарт хранения и обмена данными, а AACR2 и RDA — стандарты содержания: AACR2 и RDA определяют, какая информация попадает в запись каталога, а MARC определяет, где и как это записывается и отображается.

Содержание

Разработка MARC

MARC был разработан в Библиотеке Конгресса в 1960-х годах программистом Генриеттой Аврам, чья команда завершила пилотный проект MARC в 1968 году. Библиотека Конгресса официально приняла использование MARC в 1970 году. В течение следующих нескольких лет MARC распространился быстро в другие библиотеки, как на национальном, так и на глобальном уровне. В 1979 году Международная федерация библиотечных ассоциаций (ИФЛА) выпустила предложение по UNIMARC, универсальному стандарту MARC; однако многие библиотеки по-прежнему используют «оригинальный» MARC (иногда называемый USMARC, чтобы отличить его).

Чтобы узнать больше о первых днях MARC, вы можете прочитать собственный отчет Аврама о программе машиночитаемой каталогизации (MARC) (pdf), опубликованный в 1974 году, или более объемную монографию, разработанную на основе этого отчета, под названием MARC: его история. и последствия.

Принятие Folger формата MARC

The Folger начал использовать MARC в 1982 году, когда каталогизаторы начали добавлять записи электронных каталогов печатных книг в базу данных RLIN RLG. [1] [2] Распечатанные карты 3 x 5, созданные из RLIN, периодически отправлялись в Folger и помещались в каталог карт.

В начале 1990-х годов началось планирование онлайн-каталога, который был бы доступен для читателей и охватывал бы не только книги, но и рукописи, гравюры, рисунки, картины и т. д., которые все еще каталогизировались на карточках, напечатанных вручную. а не в MARC. В письме тогдашнего директора Folger Вернера Гундерсхаймера от 3 января 1994 г. говорилось: «Наша долгосрочная цель — разработать систему и набор форматов, которые позволят нам включить все наши коллекции в онлайн-каталог». насколько это применимо, мы почти наверняка будем использовать формат MARC». После нескольких раундов совещаний, исследований и оценок Voyager ILS был выбран в качестве ILS Folger, и в 1996–1997 годах произошел переход на онлайн-каталог MARC.

Текущее использование MARC в Folger

В настоящее время Folger использует MARC 21 (самое последнее обновление формата MARC) для каталогизации своих ресурсов, включая как открытые стопки, так и материалы Vault.Персонал Folger находится в процессе добавления каталогизирующей документации MARC в Folgerpedia; см. Список полей MARC 21 для библиографических данных и Список полей MARC 21 для авторитетных данных для получения информации о том, как каталогизаторы Folger используют каждое поле MARC. Дополнительные сведения о работе с записями MARC см. в разделах «Интерпретация записей MARC» и «Обучение MARC 21».

В этом руководстве HOWTO объясняется, как использовать формат MARC 21 для библиографических записей в Invenio.

Объяснение того, как использовать MARC в авторитетных записях, см. в разделе Как использовать MARC в авторитетных записях

Зачем вообще MARC?

  • Формат MARC является стандартом в библиотечном мире. Он хорошо зарекомендовал себя и используется с 1960-х годов.
  • MARC достаточно гибок, чтобы представлять любую структуру метаданных, которая может вам понадобиться сейчас или в будущем. Таким образом, Invenio может адаптироваться к вашим потребностям без изменения внутренней структуры данных.
  • Технология MARC, хотя и была разработана во времена перфокарт (1960-е годы!), может хорошо сочетаться с новейшими технологиями, такими как XML. Фактически всякий раз, когда с библиографическими метаданными необходимо работать извне в формате файла, Invenio использует недавно стандартизированный формат MARC XML, предоставленный Библиотекой Конгресса.

Выбор представления ваших метаданных в формате MARC

Вас не слишком волнует внутренняя структура метаданных MARC, поскольку вы можете работать с «более значимыми» понятиями метаданных, такими как автор, аннотация, заголовок< /em> и т. д. В этом случае мы просто рекомендуем вам придерживаться настроек Invenio по умолчанию, которые предустановят для вас наиболее часто используемые поля метаданных (в алфавитном порядке; неполный список):

Преимущество использования этих значений Invenio по умолчанию заключается в том, что вы можете использовать предопределенные конфигурации BibConvert, BibFormat и BibIndex.

  • настройте BibIndex для создания нового логического поля с именем полка для документов и свяжите его с физическим тегом MARC 963 $6;
  • запустите BibIndex, чтобы создать таблицы слов для нового поискового индекса;
  • настройте WebSubmit, чтобы интерфейс отправки знал о существовании нового поля;
  • настройте WebSearch, чтобы добавить новое поле для поиска в подборки по вашему выбору;
  • настройте BibFormat для включения информации о полке документов в отображение записей на страницах результатов поиска.

что должно дать вам необходимую функциональность.

У вас есть некоторые ограничения на уровне MARC, например, вы хотите использовать собственную схему разметки MARC. Вы можете определить свою собственную схему и даже изменить значение наших конфигураций по умолчанию. Для каждого поля вы должны просто следовать вышеупомянутой процедуре настройки.

  • Не должно быть противоречий в значении одного и того же тега MARC в двух разных коллекциях. Например, тег 100 не должен означать первый автор в коллекции препринтов и название в коллекции видеокассет. Теги MARC считаются выбранными глобально, независимо от коллекции. Это означает, что у нас не может быть нескольких коллекций, повторно использующих один и тот же код MARC для своих собственных целей. (В любом случае, это никогда не должно происходить в хорошо спроектированной системе баз данных, но если у вас есть слияние различных баз данных, поступающих от разных групп пользователей, и если у вас нет свободы переназначать их теги MARC, это может быть проблемой.)< /li>
  • Кроме того, наша структура базы данных предполагает, что порядок повторяющихся подполей внутри одного и того же экземпляра поля не имеет значения. Например, рассмотрим тег 100 со значением $a Foo $a Bar $a Baz. Затем вопрос "каков второй $a тега 100?" недействителен в парадигме Invenio MARC. Invenio сохранит такой тег, но не порядок самих повторяющихся подполей. В нашей парадигме MARC мы предпочитаем кодировать эту информацию либо (i) в разных подполях в одном экземпляре поля ( 100 $a Foo $b Bar $c Baz ), либо (ii) в одном и том же подполе, но внутри нескольких экземпляров поля ( 100 $a Foo , 100 $a Bar , 100 $a Baz ), в зависимости от того, что больше подходит. (Мы считаем, что полагаться на порядок повторяющихся подполей внутри одного и того же экземпляра поля — подозрительная структура базы данных.)

Представление MARC используется в ЦЕРН

Схема MARC, используемая в библиотеке CERN, несколько отличается от схемы, найденной в конфигурации Invenio по умолчанию и в демонстрационных записях, описанных в пункте 1 предыдущего раздела. У этого есть как преимущества, так и недостатки: (i) преимущество, которое позволяет нам легко тестировать поведение Invenio в контексте различных схем метаданных, используемых различными установками Invenio в мире, и (ii) недостаток, заключающийся в том, что Схема по умолчанию может быть подвержена различным расширениям в разных установках Invenio в мире, в то время как этих расширений можно было бы избежать, создав локальные расширения поверх более богатой схемы по умолчанию.(Возможно, всегда будут различия в схеме локальных тегов из-за различных местных традиций каталогизации.)

В качестве примера обширной схемы MARC, которая могла бы обеспечить возможное более богатое значение по умолчанию для установок Invenio в мире, мы перечисляем ниже все теги MARC, которые находятся в производстве в библиотеке CERN. Обратите внимание, что в некоторых случаях выбор метаданных был продиктован локальной политикой швейцарской библиотечной сети, в которой участвует Библиотека ЦЕРН, и что в некоторых местах она может преднамеренно отличаться от рекомендаций Библиотеки Конгресса. (См. особенно теги 024, 035, 037, 518, 700, 710, 711, 720, 721, 722, 723, 724, 725, 773, 866.)

Если эта схема окажется интересной, мы также можем предоставить конфигурации CERN BibFormat и т. д., реализующие ее для Invenio.

0 Контрольный номер авторитетной записи или стандартный номер (R)

8 Ссылка на поле и порядковый номер (R)

ПРИМЕЧАНИЕ. См. Формат MARC 21 для библиографических данных (655 Index Term — Genre/Form) для определений кодов, не приведенных ниже.

Поле 655 содержит термины, указывающие на жанр, форму и/или физические характеристики произведения. Жанровые термины для текстовых материалов обозначают определенные виды материалов, отличающиеся стилем или техникой их интеллектуального содержания; например, биографии, катехизисы, эссе, гимны или обзоры. Термины «форма» и «физические характеристики» обозначают исторически и функционально специфические виды материалов, отличающиеся рассмотрением их физического характера, предмета их интеллектуального содержания или порядка информации в них; например, ежедневники, дневники, справочники, журналы, меморандумы, анкеты, учебные планы или табели учета рабочего времени. В контексте графических материалов жанровые заголовки обозначают категории материалов, отличающиеся точкой зрения, предполагаемой целью, характеристиками создателя, статусом публикации или способом представления.

Термины жанра и формы, используемые в этом поле, взяты из стандартных списков. В этом поле должны использоваться как индикатор 7, так и подполе $2. Подполе $2 содержит закодированное значение, обозначающее список, используемый для выбора термина. Список кодов, которые будут использоваться в подполе $2, приведен в разделе Исходные коды для словарей, правил и схем (код жанра/формы и исходные коды терминов) .

<р>1. Подполе, предшествующее подполю $2 в поле 655, заканчивается знаком препинания или закрывающей скобкой.

<р>2. Термин, за которым следует предметное подразделение, не заканчивается знаком препинания, если предшествующий термин не заканчивается аббревиатурой, инициалом/буквой, датой открытия или другими данными, которые заканчиваются знаком препинания.

<р>3. В инициализмах, аббревиатурах и аббревиатурах пробелы не используются. Элемент данных, содержащий открытую дату, заканчивается одним пробелом, если за ним следует тематическое подразделение.

<р>4. Дата выходных данных (т. е. дата, найденная в 260 $c) может использоваться в подполе $y поля 655. В подполе $y данные даты записываются после LCRI 21.30M. Скобки не используются, хотя они могут присутствовать в 260 $c .

Первый индикатор — Тип заголовка

Первая позиция индикатора определяет тип заголовка жанра/формы в поле.

Используйте значение 0, чтобы указать, что каждый термин жанра/формы записывается в отдельном подполе $a или $b. Подполе $c (обозначение фасета/иерархии) предшествует каждому термину в подполях $a и $b; он обозначает аспект/иерархию каждого термина в конкретном тезаурусе.

Второй индикатор — Тезаурус

Вторая позиция индикатора определяет тезаурус, используемый при построении заголовка жанра/формы.

0 Тематические заголовки Библиотеки Конгресса.

Значение 0 указывает, что формулировка термина указателя соответствует Предметным заголовкам Библиотеки Конгресса (LCSH), который поддерживается Библиотекой Конгресса. Использование значения 0 требует, чтобы заголовок подходил для использования в LCSH .

1 предметные рубрики ЛК по детской литературе.

Значение 1 указывает, что формулировка термина указателя соответствует разделу «Предметные заголовки AC» Предметные заголовки Библиотеки Конгресса, который поддерживается Библиотекой Конгресса. Использование значения 1 требует, чтобы это поле соответствовало программе LC Annotated Card Program.

2 Медицинские предметные рубрики.

Значение 2 указывает, что формулировка термина указателя соответствует авторитетным файлам Национальной медицинской библиотеки. Использование значения 2 требует, чтобы это поле подходило для использования в авторитетных файлах NLM.

3 Тематический авторитетный файл Национальной сельскохозяйственной библиотеки.

Значение 3 указывает, что формулировка термина указателя соответствует авторитетному файлу предметной области Национальной сельскохозяйственной библиотеки. Использование значения 3 требует, чтобы поле соответствовало жанру/заголовку формы Национальной сельскохозяйственной библиотеки.

4 Источник не указан.

Значение 4 указывает, что формулировка индексного термина соответствует контролируемому списку, но источник не может быть указан ни одним из тезаурусов, охватываемых вторыми значениями индикатора 0–3, 5–6, или кодом для определенного тезауруса в подполе $2. Поле 653 (Термин индекса - неконтролируемый) используется для записи терминов, которые не являются производными от контролируемых тезаурусов.

5 канадских предметных заголовков.

Значение 5 указывает, что формулировка термина указателя соответствует Предметным рубрикам Канады, которые поддерживаются Библиотекой и архивами Канады.

6 Ré pertoire des vedettes-mati è re.

Значение 6 указывает, что формулировка индексного термина соответствует Répertoire de vedettes-matière, который поддерживается Bibliothèque de l'Université de Laval.

7 Источник указан в подполе $2.

Значение 7 указывает, что формулировка индексного термина соответствует набору правил построения тезауруса, отличному от того, который указан одним из других определенных значений, и для которых в подполе $2 указаны идентификационные коды. Используемые коды приведены в разделе Исходные коды для словарей, правил и схем (код жанра/формы и исходные коды терминов) .

$a Жанр/форма данных или ключевой термин.

Заголовок: Бюст из ламинированного мраморного дерева

655 07 $c k $b Ламинированное $c m $b мраморное дерево $c v $a бюст. 2 долл. США

$b Неосновной термин.

Используйте подполе $b для термина, отличного от того, который считается основным в фасетном заголовке (первый индикатор имеет значение 0).

Заголовок: Хлопковые шарики для ухаживания черного цвета хмонг

655 07 $c d $a Черный $c f $b Хмонг $c m $b хлопок $c k $b ухаживание $c t $a мячики. 2 долл. США

$c Обозначение фасета/иерархии.

Используйте подполе $c для записи обозначения, идентифицирующего фасет/иерархию для каждого термина, найденного в подполях $a и $b в фасетных заголовках (первый индикатор имеет значение 0). Обозначения различаются в зависимости от используемого тезауруса (как указано кодом в подполе $2). Обозначения и связанные с ними аспекты/иерархии можно найти в тезаурусе, обозначенном подполем $2. Подполе $c всегда предшествует данным, с которыми оно связано.

См. примеры под описаниями подполей $a и $b.

$v Подраздел формы.

Используйте подполе $v для записи подразделения формы, обозначающего определенный вид или жанр материала, как это определено в используемом тезаурусе. Подполе $v уместно только в том случае, если к термину жанра/формы добавляется предметное подразделение формы.

$x Общее подразделение.

$y Хронологическое подразделение.

Используйте подполе $y для записи тематического подразделения, представляющего период времени. Подполе $y подходит только тогда, когда к термину добавляется хронологическое предметное подразделение.

$z Географическое подразделение.

Используйте подполе $z для записи географического предметного подразделения. Подполе $z подходит только тогда, когда к термину добавляется географическая тематическая единица.

$2 Источник термина.

Используйте подполе $2 для записи кода MARC, который идентифицирует исходный список, из которого был назначен термин индекса. Источником кода MARC являются Исходные коды для словарей, правил и схем (код жанра/формы и исходные коды терминов), которые поддерживаются Библиотекой Конгресса.

Указанные материалы $3.

Используйте подполе $3 для записи информации, указывающей на часть описываемых материалов, к которой относится это поле.

$5 Учреждение, к которому относится поле.

Используйте подполе $5 для записи MARC-кода учреждения или организации, в которой находится копия, к которой относится добавленная тема. Используйте это для добавленных тем, которые не относятся к универсальному описанию элемента. Источником кода MARC является Список кодов MARC для организаций, который поддерживается Библиотекой Конгресса.

Используйте подполе $6 для записи данных, связывающих пары полей, являющихся альтернативными графическими представлениями друг друга. Подполе содержит номер тега связанного поля и номер экземпляра. Полное описание подполя $6 и рекомендации по его применению приведены в разделе «Альтернативное графическое представление 880».

Связанные поля и т. д.

655 Index Term — Жанр/форма (формат MARC 21 для библиографических данных)

Читайте также: