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Institutionen-Kodierung für Adressdaten wissenschaftlicher Publikationen, Version 2.0

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DataCite Commons2025-09-16 更新2026-05-04 收录
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https://pub.uni-bielefeld.de/record/3006783
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Die Institutionen-Kodierung ist ein Verfahren zur Normierung von Adressinformationen in Metadaten wissenschaftlicher Publikationen. Neben der Vereinheitlichung der Adress-Schreibung ordnet der Algorithmus die Adressen real existierenden Forschungseinrichtungen zu. Der Einsatzbereich der Institutionen-Kodierung beschränkt sich auf Deutschland und deutsche Forschungseinrichtungen. Entwickelt wurde die Institutionen-Kodierung im Rahmen des BMBF-geförderten Kompetenznetzwerks Bibliometrie (https://bibliometrie.info) und dient dort zur Bereinigung der Adressinformationen der beiden proprietären Bibliometriedatenbanken Web of Science und Scopus. Erfahrungen mit der Institutionen-Kodierung haben aber gezeigt, dass Anwendungsszenarien weit über die genannten Datenbanken hinausgehen. Im Grunde schließen sie sämtliche Anlässe ein, bei denen es um eine Vereinheitlichung von unterschiedlichen Schreibungen und die Zuordnung von Adress-Informationen deutscher Forschungseinrichtungen geht. Die vorliegende Dokumentation möchte einen Überblick über das Verfahren geben und die praktische Nachnutzung der Institutionen-Kodierung unterstützen. Sie richtet sich an Personen, die bereits mit relationalen Datenbanken und SQL gearbeitet haben und über entsprechende Kompetenzen verfügen. In der Dokumentation finden sich Informationen bereit, die für die Erstellung einer Kodierung notwendig sind. Sie erläutert die Grundzüge des Verfahrens (2), fasst die für die Anwendung der Institutionen-Kodierung notwendigen Voraussetzungen zusammen (3), beschreibt die für die Anwendung der Institutionen-Kodierung notwendigen Prozeduren (4) dokumentiert die Ergebnistabellen (5) und gibt einen Ausblick auf die fortlaufenden Kuratierungsarbeit (6). Die Version 2.0 der Institutionen-Kodierung zeichnet sich gegenüber der Version 1.0 durch eine deutlich verbesserte Performance aus und sollte insbesondere bei der Bereinigung großer Datensätze genutzt werden.
提供机构:
Bielefeld University
创建时间:
2025-09-16
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