Leadership in Deep Indexing

1. Leadership in Deep Indexing Milano 15 Marzo 2007

2. Agenda • Introduzione a CSA Illustrata • Deep Indexing: nuovo approccio all’indicizzazione • Lo sviluppo del progetto • Il feed-back del mondo accademico • Le modalità di ricerca e le funzionalità • Vantaggi per Biblioteche e Ricercatori

3. …che cos’è: • servizio che permette di ricercare tabelle, grafici, figure, illustrazioni, fotografie che si trovano all’interno degli articoli di letteratura accademica • fornisce informazioni dettagliate a livello di: abstract record (record bibliografico) + object record (record specifico per l’immagine) • arricchisce la ricerca integrandosi con altri database

4. Perchè indicizzare gli Object? • Contengono informazioni e dati rilevanti per la ricerca • I ricercatori hanno la necessità di accedere anche a questi dati • Immagini: dati spesso “nascosti”

5. Perchè questi dati sono “nascosti”? • non sono compresi in nessun indice. • Non ci sono “agganci” negli indici del titolo, abstract o didascalia per “dissolved oxygen” • la ricerca per full text tralascia le immagini • Il testo incluso nelle tabelle e grafici è considerato un’immagine, non testo ricercabile Table 1. Depth, physico-chemical and sedimentological variables.

6. Come rendere questi dati visibili e ricercabili: • Deep Indexing: • Individuazione di tabelle e figure (immmagini, diagrammi, mappe, etc.) presenti in articoli di periodici accademici • Estrazione e indicizzazione dei dati/informazioni relativi alle tabelle e figure per fornire un’indicizzazione specifica per ogni immagine

7. Deep Indexing : • immagini divise in Tables (tabelle e grafici) & Figures (immagini o fotografie) • didascalia completa • collegamento al record bibliografico dell’articolo completo di abstract • categorie (Graph, Satellite Image, …) • descrittori specifici (Descriptor Terms): di soggetto, tassonomici, geografici,statistici • link al Full Text

8. Graph Graph; 3D Surface Plot Graph; Area Chart Graph; Box Plot Graph; Cluster Diagram Graph; Contour Plot Graph; Histogram/Bar Chart Graph; Line Graph Graph; Pie Chart Graph; Polar Plot Graph; Spectral Analysis Graph; Spectrogram Graph; Time Series Plot Illustration Illustration; Chemical Structure Illustration; Equipment Illustration Illustration; Flow Chart Illustration; Molecular Structure Illustration; Organism Illustration Illustration; Schematic Illustration; Venn Diagram Map Map; Bathymetric Map Map; Geological Map Map; Study Site Map Map; Topographic Map Photograph Photograph; Dot Blots Photograph; Equipment Photograph Photograph; Gel Photograph; Organism Photograph Photograph; Photomicrograph Photograph; Satellite Image Photograph; Study Site Photograph Photograph; Vertical Section Photograph Transmission/Emission Image Table Immagini: suddivise in categorie

9. Analysis of Covariance (ANCOVA) Analysis of Molecular Variance Analysis of Similarities Analysis of Variance (ANOVA) Arithmetic Mean Average Bartlett's Test Boolean Factor Analysis Box-Cox Transformation Box-Jenkins Time Series Analysis Brown-Forsythe and Welch statistics Central Limit Theorem Chi-square Test Cluster Analysis … Spectral Analysis Square-root Transformation Standard Deviation Standard Error Stepwise Discriminant Analysis Stepwise Linear Regression Student's t Curve t-Test Time Series Analysis Variance Wavelet Analysis Wilk's lambda Test X2-value Yule's Q Z Score Z Test Termini Statistici per indicizzare le immagini

10. Deep Indexing: Record bibliografico • Record bibliografico • Arrichito con: • riproduzione dell’immagine • (object) • didascalie • index terms • link all’Object

11. Record bibliografico Accesso al record specifico della immagine Riproduzione delle immagini

12. Deep Indexing : record specifico dell’immagine • Object Record • comprende: • immagine completa • didascalie • index terms • link a full text

13. Record specifico per l’immagine Riferimenti editore Object Descriptors

14. Lo sviluppo del progetto Metodologia • Utenza coinvolta: ricercatori • Questionari – per valutare le caratteristiche, background, familiarità ricerca per Object • Monitoraggio dell’utilizzo del database per valutare usabilità, problemi e funzionalità della banca dati • Agende / Diari strutturati per ogni singola ricerca

15. Lo sviluppo del progetto • Trovare informazioni “nuove” e di rilevanza per la propria ricerca • Risparmiare tempo • Migliorare/aumentare la ricerca multidisciplinare • Difficoltà / problematiche legate a: • localizzazione immagini e object • ricercabilità di tabelle, figure e grafici o diagrammi Quali sono le necessità dei ricercatori

16. Chi è stato coinvolto? • 9 istituzioni • 60 ricercatori • Più di 380 ricerche

17. Lo sviluppo del progetto Le risposte dei ricercatori: • Importanza del link al full-text - collegamento object articolo • Valore aggiunto dato dalla possibilità di visualizzare un’elenco di articoli e di object rilevanti per la propria ricerca • Utilizzare le immagini per ricerche, lezioni, presentazioni • Possibilità di ritrovare informazioni / dati che non sono presenti nelle indicizzazioni del titolo o dell’abstract dell’articolo

18. Le funzionalità di ricerca • Possibilità di ricercare attraverso l’interfaccia tradizionale (record bibliografici) o direttamente interrogando gli indici delle immagini (record specifici per gli objects) • Dai risultati è possibile capire qando sono presenti object rielvanti per la propria ricerca • Advanced Search: possibilità di ricercare per didascalie, keyword articolo, object descriptor….(incrociando diversi parametri)

19. L’interfacciaCSA Illustrata: Natural Sciences

20. Advanced Search: ricerca interrogando gli indici dei campi specifici:

21. Abstract Search: record bibliografici arricchiti con immagini

22. Elenco dei risultati per una ricerca specifica per objects

23. Abstract record: arrichito con le miniature di tutti gli objects presenti nell’articolo…

25. Object Record

26. Riferimenti Editore:

27. Copertura • Più di 1,100 titoli di periodici • 10 anni di backfile (per alcuni titoli al 1890) • Accordi con gli editori: Agreements Completed: BioOne BioMedCentral Blackwell Publishing Cambridge University Press Geological Soc. of America IOS Press Oxford University Press Nat’l Res. Council Canada PLoS Springer-Verlag Taylor & Francis Walter de Gruyter Agreements Under Discussion: Akadémiai Kiadó American Assoc. for the Advance. of Sci. American Assoc. of Petroleum Geologists American Geophysical Union American Meteorological Society American Society for Microbiology ASLO Brill - Martinus Nijhoff, etc. EDP Sciences Elsevier Science Emerald Group Publ Ltd Haworth Press IOP InderScience Institute of Physics John Wiley & Sons Lippincott SAGE Publications University of Chicago Press

28. CSA Illustrata: previsioni di crescita…

29. Objects indicizzati – copertura per area tematica

30. Backfile Objects per anno

31. Per riassumere: • Deep Indexing : nuovo approccio all’indicizzazione e alla localizzazione dei contenuti • Contenuto multidisciplinare • Permette di effettuare ricerche specifiche o combinate con gli altri database CSA (provoked search) • Interfaccia intutitiva > realizzata con il contributo dei ricercatori CSA Illustrata:

32. Csa Illustrata: Vantaggi per le Biblioteche • Nuovo approccio all’indicizzazione • Aggiunge valore alle collezioni già sottoscritte(provoked search) • Nuovo contenuto, specifico di Illustrata • Gli utenti accedono direttamente a contenuti di rilevanza per la propria ricerca • Utilità e valore aggiunto per i servizi di reference • Interfaccia intutitiva

33. Csa Illustrata: Vantaggi per I Ricercatori • Ritrovare dati / informazioni altrimenti “nascosti” • Risparmiare tempo e trovare informazioni di maggiore rilevanza • Visualizzare e selezionare particolari categorie di objects (es. Grafici o diagrammi contenenti particolari variabili; Tabelle contenenti uno specifico elemento; etc.) • Poter scaricare e stampare gli objects per realizzare presenzazioni o come supporto alle lezioni

34. CSA Illustrata: Natural Sciences • Lancio: 22 Gennaio 2007 • http://info.csa.com/csaillustrata Enhanced Searching through Deep Indexing: Scientists’ Reaction Carol Tenopir and Robert Sandusky University of Tennessee ctenopir@utk.edu web.utk.edu/~tenopir/

35. Grazie per l’attenzione Agnese Perrone Cenfor International www.cenfor.it perrone@cenfor.net