現在地

分類

Elsevier社、北京中医薬大学（中国）と共同開発した中医学に関する分類法の第1弾として鍼治療に関する分類を同社の医学生物学文献に関するデータベース“Embase”で提供開始

Posted 2020年3月10日

2020年3月4日、Elsevier社は同社の医学生物学文献に関するデータベース“Embase”で、中国の北京中医薬大学（Beijing University of Chinese Medicine）と共同開発している中医学（Traditional Chinese Medicine）に関する分類法の第1弾として、鍼治療に関する分類法の提供を開始したことを発表しました。

Elsevier社はプレスリリースの中で、中医学は世界全体で1,210億ドルの市場規模を持ち、中国政府の推定によれば世界人口の約3分の1が鍼灸治療を受けているなど、中医学の治療薬や治療法の人気により、世界規模で中医学の研究開発の実践が増加しているため、容易にアクセスの可能な中医学の臨床データが求められていることを指摘しています。開発された分類法では中医学用語に対応する概念について、英語とピンイン表記の中国語の両方が提供され、ユーザーは単一のプラットフォームから包括的な情報を得ることができます。今後、中医学分類法の開発をさらに進むことで、研究者の中医学で処方される特定の医薬品の成分に関する知識獲得や、中医学と西洋医学の医薬品間の潜在的に有害な影響を及ぼす相互作用の防止による安全性確保への貢献等が期待される、としています。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のデューイ十進分類法（DDC）による分類方針は保留中（記事紹介）

Posted 2020年3月4日

デューイ十進分類法（DDC）編集チームによるブログ“025.431: The Dewey blog”の2020年3月2日付の投稿において、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のDDCによる分類について、現在の検討状況を報告した記事を公開しています。

記事ではCOVID-19の分類に関する推奨がまだ定まっていないことを報告しています。その背景として、2000年代初頭に流行した「重症急性呼吸器症候群（SARS）」のケースでは、米国国立医学図書館（NLM）が医学件名標目表（MeSH）上で、SARSを「呼吸器感染症（Respiratory Tract Infections）」を上位語とする標目に定めたことに倣って、呼吸器系疾患に対応した616.2へ分類するようにしていましたが、今回のCOVID-19の場合には事情が異なっていることを説明しています。

米・グリーンウッド公共図書館（インディアナ州）、デューイ十進分類法（DDC）の使用を終了し数字を使用しない主題語による分類“Subject Savvy”を採用

Posted 2020年2月6日

2020年1月27日、米・インディアナ州のグリーンウッド公共図書館は、同館でデューイ十進分類法（DDC）の使用を終了し、数字を使用しない主題語による新しい分類システムとして“Subject Savvy”を採用することを発表しました。

同館は、利用者が必要な時に必要な図書をより一層見つけやすくするために、数字に翻訳され図書館員以外にはなじみの薄いDDCではなく、情報探索の過程で実際に用いられる主題語をベースにした新しい分類システムとして“Subject Savvy”を採用する、としています。この新しい分類の採用による変更点として、省略形や数字を用いなくなること、特定の主題に関する図書が館内の複数の分類に散らばって配架されなくなること、などを挙げています。

国際連合（UN）ダグ・ハマーショルド図書館、Linked Data提供プラットフォームを立ち上げ

Posted 2019年12月27日

2019年12月17日、国際連合（UN）のダグ・ハマーショルド図書館は、Linked Data提供プラットフォームを立ち上げたことを発表しました。

同館が提供する立ち上げられたプラットフォーム上では、「UNBISシソーラス」と「SDGs識別子分類表」の2種類のデータがLinked Data形式で利用することが可能になっています。

「UNBISシソーラス」は、国連のプログラム・基金等により公開された成果物の記述に使用される統制語彙のデータベースです。オンライン版は2001年に立ち上げられていましたが、新プラットフォームでは6種類の国連公式言語に対応するなどインターフェースの改良が行われています。「UNBISシソーラス」は新しい話題が国連のアジェンダに導入されると発展し変化しますが、統制語彙によって用語の変化があっても、同一概念に関する資料を一貫して特定することで、主題からの検索を可能にしています。

キハラ株式会社、日本十進分類法（NDC）のピクトグラムを制作しデータを公開

Posted 2019年12月11日

2019年12月11日、キハラ株式会社は、日本十進分類法（NDC）のピクトグラムを制作し、データを公開したことを発表しました。

2018年に開催された第20回図書館総合展の同社ブースにおいて展示されたものであり、誰もが見てもわかりやすく、遠くからでも見つけやすく、読みたい本を探しやすくすることを目的に制作されたとあります。

利用条件に同意の上で申し込みを行うことにより、データのダウンロードが可能となっています。

カレントアウェアネス-R

分類

日本

国立国会図書館（NDL）、NDL Labで機械学習を用いた日本十進分類(NDC9版)の推測アプリ「NDC Predictor」を公開

Posted 2019年11月8日

2019年11月8日、国立国会図書館（NDL）は、NDL Labで「NDC Predictor」を公開しました。

NDLの次世代システム開発研究室が開発した、機械学習を用いた日本十進分類(NDC9版)の推測アプリで、テキストエリアに貼り付けた書誌情報から推測を行います。

APIも提供しています。

「NDC Predictor」を公開しました（NDL Lab，2019/11/8）
https://lab.ndl.go.jp/cms/node/95

NDC Predictor
https://lab.ndl.go.jp/ndc/

参考：
国立国会図書館（NDL）、NDLラボのデータやプログラムをGitHubで公開
Posted 2019年8月26日
https://current.ndl.go.jp/node/38863

国立国会図書館、NDL書誌情報ニュースレター2019年3号（通号50号）を公開

Posted 2019年9月27日

2019年9月26日、国立国会図書館（NDL）は、ウェブサイトに『NDL書誌情報ニュースレター』2019年3号（通号50号）を掲載しました。

NDLにおける書誌・典拠のあゆみ、全国書誌データ・レファレンス協同データベース利活用研修会の開催報告や日本十進分類法（NDC）新訂10版分類基準の改訂に関するお知らせ等を掲載しています。

書誌データの作成および提供　更新情報（国立国会図書館）
http://www.ndl.go.jp/jp/data/news.html
※2019年9月26日付けのお知らせに「NDL書誌情報ニュースレター2019年3号（通号50号）を掲載しました。50号を記念してこれまでの記事を振り返って紹介し、NDL70周年を記念してNDL典拠のあゆみを概観します。また、書誌に関する各種お知らせをお届けします」とあります。

国立国会図書館デジタルコレクション、「雑誌分類検索」ページを公開：デジタル化された雑誌を分類一覧から1クリックで検索可能に

Posted 2019年9月26日

2019年9月25日、国立国会図書館（NDL）は、国立国会図書館デジタルコレクションについて、デジタル化されたNDL所蔵雑誌を分類一覧から1クリックで検索できる「雑誌分類検索」のページを公開したことを発表しました。

「雑誌分類検索」ページでは、NDL所蔵雑誌の大半に付与されている、国立国会図書館分類（NDLC）、及び雑函分類（明治から昭和19年頃までに受入された和雑誌に付与）の分類一覧が提供されています。各分類をクリックすると、国立国会図書館デジタルコレクションに登録されたタイトル一覧が表示されます。

国立国会図書館デジタルコレクション
http://dl.ndl.go.jp/
※2019-09-25の「お知らせ」で「当館所蔵資料をデジタル化した雑誌を分類一覧から1クリックで検索できる「雑誌分類検索」のページを公開しました」とあります。

雑誌分類検索（国立国会図書館デジタルコレクション）
http://dl.ndl.go.jp/ja/serial.html

Wiley社、英国生理学会（The Physiological Society）と共同して生理学分野の分類法を開発

Posted 2019年9月19日

2019年9月17日、Wiley社は、英国生理学会（The Physiological Society）と共同して生理学分野の分類法を開発したことを発表しました。

Wiley社と英国生理学会は、専門分野の垣根を越えたつながりの構築の重要性が増大していることを背景に、Wiley Online Libraryのユーザーへ雑誌記事コンテンツの発見と活用を促すために、開発された分類法に基づいて雑誌記事コンテンツのタグ付けと表示を完全に自動化する機能に投資した、としています。開発された分類法はWiley社のウェブサイト上で提供されている英国生理学会刊行ジャーナルの検索結果一覧画面で、左カラムの“Physiology Taxonomy”から絞り込みをかける形で利用することができます。