Notices bibliographiques des catalogues rétroconvertis (imprimés et audiovisuel)

Ces jeux de données sont constitués de notices issues de deux catalogues (imprimés et audiovisuel) qui existaient sur différents supports avant d'être intégrées dans BnF Catalogue général.

ISO 2709 Métiers du livre Intermarc UNIMARC
Hackathon 2018 : réutilisez le code des projets

Dans le cadre de la Semaine de l’innovation publique, la BnF a organisé son 3e Hackathon les 24 et 25 novembre 2018. Durant 24 heures non-stop, les participants ont investi le site François-Mitterrand…

Suivre les évolutions d'UNIMARC

Le format UNIMARC est administré, maintenu et documenté par l'UNIMARC Review Group, également connu sous le nom de Permanent UNIMARC Committee (PUC), un groupe international rattaché à la Fédération…

Métiers du livre UNIMARC
Données ouvertes, l'offre de la BnF

L'offre de données la BnF est riche : découvrez comment naviguer dans cette offre à l'occasion de ce webinaire organisé par Etalab

Sparql IIIF
Notices d'autorité personnes, collectivités, oeuvres, lieux, noms communs de BnF Catalogue général - Produits rétrospectifs

Ces jeux de données contiennent les notices d’autorité validées de BnF Catalogue général. Il s’agit de notices décrivant des personnes, des collectivités, des œuvres, des noms communs, des noms…

ISO 2709 Métiers du livre Intermarc UNIMARC
Dumps DOREMUS

DOREMUS pour Doing Reusable Musical data est un projet de recherche lancé en 2014 visant à « mieux décrire la musique pour mieux la partager ». Trois grandes institutions culturelles françaises, la…

RDF/Turtle Musique Hackathon
Notices bibliographiques de la Bibliographie nationale française - Produits rétrospectifs

Ces jeux de données contiennent les notices des documents édités ou diffusés en France et reçus par la BnF au titre du dépôt légal. Ces notices sont diffusées dans la Bibliographie nationale…

ISO 2709 Métiers du livre Intermarc UNIMARC
Explorer les données des collections musicales

La BnF propose pour les collections musicales des données particulièrement riches et qui offrent des possibilités d'enrichissement auprès de sources extérieures de données.

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