AACR 2、中國編目規則已行之有年，

為什麼要改用RDA？

面對規範的更新與發展、鏈結資料的趨勢，

圖書館需要做怎樣的準備，才能應對未來書目工作的挑戰？

讓我們一起來認識RDA的過去、現在與未來！

為提供各圖書館資訊組織人員，以及對資訊組織相關議題有興趣的同道，透過數位學習管道，以較具彈性之學習方式進行在職進修，自主提升RDA編目專業知能，協助書目及資訊服務品質與國際編目標準順利接軌，國家圖書館於今（110）年邀請資訊組織學領域重量級的專家學者們錄製RDA資訊組織系列數位課程，共完成製作7堂課程之製作，課程影片已上架國家圖書館遠距學園（https://cu.ncl.edu.tw/mooc/index.php），歡迎對資訊組織實務與發展議題的同道們上網選讀，並可取得學習時數認證。

本次錄製「RDA資訊組織課程」共7門課程，含「RDA Basic」系列6門課程，及「RDA Extra」系列1門課程，課程從基礎的編目原則開始，引導認識RDA發展歷程與相關理論基礎，並學習RDA規範中，重要的描述實體、書目關係及著錄原則，另以Linked Data、BIBFRAME對未來編目工作之影響與應用為核心，學習圖書館資訊組織領域中，與RDA規範發展與應用有關之新趨勢與新議題。

【RDA Basic系列】

RDA全視線

講師 / 邱子恒

課程網址 / https://cu.ncl.edu.tw/info/10012686

• 資訊組織之意義與六大活動
• 從圖書編目到資訊組織
• 從編目規則到資源描述
•  FRBR家族整合為IFLA LRM
• RDA 之發展與基本概念
• RDA 與 BIBFRAME
• RDA in Taiwan

IFLA Library Reference Model 與 RDA

講師 / 陳和琴

課程網址 / https://cu.ncl.edu.tw/info/10012691

• 什麼是LRM
• 實體關係模型
• IFLA-LRM的發展、使用者任務
• IFLA-LRM實體、屬性與關係
• 各實體的定義、屬性與關係
• IFLA-LRM對RDA的影響與評論

What is described and how?

講師 / 戴怡正

課程網址 / https://cu.ncl.edu.tw/info/10012693

• New RDA各實體介紹
• New RDA的編目事項
• New RDA與編目著錄 : 題名、著者敘述、版本、出版敘述、集叢敘述、識別號與附註、載體特徵、內容特徵
• 識別作品及表現形式

Who is described and how?

講師 / 陳淑燕

課程網址 / https://cu.ncl.edu.tw/info/10012705

• 什麼是「Agent」
• 識別「Agent」的屬性
• 識別個人、家族與團體名稱及屬性著錄
• 「Agent」的著錄方式
• 「Agent」與資源建立關係

RDA有關係

講師 / 藍文欽

課程網址 / https://cu.ncl.edu.tw/info/10012708

• 何謂關係？
• 書目關係與其功用
• 書目關係的文獻與類型
• 舊版RDA之書目關係
• New RDA之書目關係

抄得有原則 － RDA抄錄編目實務

講師 / 牛惠曼

課程網址 / https://cu.ncl.edu.tw/info/10012694

• 何謂抄錄編目
• RDA與AACR2著錄的差異
• 您需要知道有關RDA編目著錄
• 與RDA相容之抄錄編目
• MARC21格式的RDA抄錄編目
• 考量RDA抄錄編目政策

【RDA Extra 系列】

從語意網至鏈結資料環境下的資訊組織作業

講師 / 陳亞寧

課程網址 / https://cu.ncl.edu.tw/info/10012687

• 語意網與鏈結資料的基本概念
• BIBFRAME與FRBR書目本體簡介
• 書目本體的鏈結資料化方法與程序
• 圖書資訊界鏈結資料化的方法：linky MARC、BIBFRAME書目本體、FRBR書目本體
• 圖書資訊界的鏈結資料個案探討
• 相關議題

RDA督導委員會（RDA Steering Committee, RSC）於2021年10月28日更新〈3R計畫最終報告〉（3R Project Final Report），該項報告最初發布時間為2021年1月，係繼2020年12月15日公布3R計畫後的RDA Toolkit正式官方版後，對於該項工具之說明與評介。

該報告總結2016年至2020年有關RDA Toolkit重新建構和重新設計 (RDA Toolkit Restructure and Redesign, 3R) 的過程及結果，並由美國圖書館學會數位參考部門（ALA Digital Reference）（即RDA Toolkit的出版商）和RDA督導委員會（負責RDA內容）等兩個單位負責指導，目的在建置一個符合〈國際圖聯圖書館參考模型〉（IFLA Library Reference Model, IFLA LRM）之現代化且彈性化的RDA Toolkit網站。

報告內容包括計畫緣起、目標、組織方法與過程、早期決策及原則、基礎建設的發展、Toolkit網站設計與功能、RDA及Toolkit結構、RDA內容、翻譯、政策聲明、相關回饋、未來發展等。其中有關未來發展方面包括如下：

1. 應用配置（Application profile）的整合；
2. 集體代理（Collective Agent）的進一步發展；
3. 館藏層級描述（Collection level description）的進一步發展；
4. 社群資源（Community resources）的精進與發展；
5. 數量（extent）說明的發展；
6. 通用對照工具（Generic mapping tool）之實行；
7. 表演合集（Performance aggregates）的發展；
8. 關係矩陣（Relationship matrix）：2020年6月，為了過濾實體頁面上的元素表單，進而從RDA Toolkit中刪除了一個早期凍結的關係矩陣版本，但是有人希望這個概念可以在未來復活。
9. 專業檢視（Specialized views）：官方正式之RDA Toolkit旨在提供多種功能檢視，例如針對專業社群（如：音樂、法律、善本書籍）的檢視。
10. 視覺化瀏覽器（Visual browser）：也稱為圖形瀏覽器（graphical browser）。

有鑑於鏈結資料應用為全球資源發展趨勢，對於圖書館資源的影響與著錄尤其重要，不僅美國結合各大圖書館於近年進行LD4P (Linked Data for Production)計畫，快速發展圖書館界的鏈結資料，臺灣目前亦正積極進行權威與書目鏈結資源建置工作。

本館以往已向美國國會圖書館(LC)申請過包括代碼

• 「ncsclt」(供著錄於MARC 21書目紀錄欄位084$2，代表《中文圖書分類法》)
• 「csht」(供著錄於MARC 21書目紀錄欄位6XX$2，代表《中文圖書標題表》)
• 「lcstt」(供著錄於MARC 21書目紀錄欄位6XX$2，代表《中文主題詞表》)

以上代碼均屬主題規範之來源代碼，然而權威及書目資料於著錄時，亦須有明確標示以顯示權威款目足資辨識的來源，方便未來之資料鏈結與資源共享。

本館遂於2021年11月以「臺灣名稱權威檔」（Taiwan name authority file）向LC申請「名稱與題名權威來源代碼」（Name and Title Authority Source Codes）為「twnaf」，作為MARC 21權威與書目紀錄著錄來源為「臺灣名稱權威檔」之依據，在權威與書目紀錄鏈結資料化後，利於圖書館及資料單位之詮釋資料得以跨系統辨識及共享。

該項代碼申請已於美國時間2021年12月7日獲LC同意，並公布於LC之MARC Standards網站（資料網址為https://www.loc.gov/marc/relators/tn211207src.html）。

「twnaf」代碼將提供MARC 21權威紀錄欄位024、500、700和730之$2的著錄用，以便標示權威紀錄之來源或出處。此外，MARC 21書目欄位100、600、700、800和130、630、730、830之$2的著錄，也可來自該項代碼。 唯國內圖書館極少有 為劃一題名建立權威紀錄，因此「twnaf」代碼仍以MARC 21權威紀錄欄位024、500、700及MARC 21書目欄位100、600、700、800有關$2之著錄為主。

更新 國家圖書館學位論文學校及系所（新增4校；修改2校）

This paper presents results of the examination of subject representation in the most recently created library metadata records. The bibliographic records were collected from the WorldCat global database. The records were created in 2020 according to the latest version of Resource Description and Access (RDA) and MARC 21Format for Bibliographic Data. A purposive sample of the records with the widest reach—as expressed in the highest number of holdings and the highest level of editing made by multiple institutions—was selected for in-depth content analysis. The level and patterns of application were analyzed for all subject representation data elements (record fields and subfields), specifically for those that were Linked-Data-enabling. The study examined the level and patterns of application of subject controlled vocabularies. Co-occurrences between various subject representation data elements and between subject controlled vocabularies within the records were explored.

This paper reports an investigation of machine learning methods for the semi-automated creation of a BIBFRAME Work entity description within the RDF linked data editor Sinopia (https://sinopia.io). The automated subject indexing software Annif was configured with the Library of Congress Subject Headings (LCSH) vocabulary from the Linked Data Service at https://id.loc.gov/. The training corpus was comprised of 9.3 million titles and LCSH linked data references from the IvyPlus POD project (https://pod.stanford.edu/) and from Share-VDE (https://wiki.share-vde.org). Semi-automated processes were explored to support and extend, not replace, professional expertise.