Data publikacji : 2025-12-29

Modelowanie danych w edytorstwie cyfrowym

Abstrakt

Artykuł analizuje znaczenie modelowania danych w edytorstwie cyfrowym, wskazując, że w badaniach historycznych dane zawarte w źródle są równie istotne jak sam tekst. Autorzy podkreślają, że standard TEI, choć dobrze sprawdza się przy opisie struktury i wariantów tekstu, jest niewystarczający do pełnego zamodelowania narracji źródła i odtworzenia relacji między faktami, osobami, miejscami czy wydarzeniami. Z tego względu proponują rozwiązania oparte na połączeniu standardu TEI XML z bazami relacyjnymi i grafowymi, które umożliwiają precyzyjniejsze odwzorowanie treści komunikatu źródłowego oraz jego warstwy informacyjnej. W artykule zaprezentowano przykłady zastosowań tych metod, podkreślając rolę edytora jako interpretatora oraz konieczność budowania modeli, które łączą wierne odwzorowanie warstwy znaku z możliwością wydobycia informacji istotnych dla badań historycznych.

Słowa kluczowe:

modelowanie danych, naukowe edytorstwo cyfrowe, źródła historyczne, TEI (Text Encoding Initiative), bazy danych (RDF, SQL), dane badawcze



Szczegóły

Bibliografia

Statystyki

Autorzy

Pobierz pliki

pdf

Wskaźniki altmetryczne


Cited by / Share


Roczniki Humanistyczne · ISSN 0035-7707 | eISSN 2544-5200 | DOI: 10.18290/rh
© Towarzystwo Naukowe KUL & Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II – Wydział Nauk Humanistycznych


Artykuły w czasopiśmie dostępne są na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe (CC BY-NC-ND 4.0)