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Datum des CBS-Abzugs: 20232025-0310-01

Dieser Bericht wurde automatisiert mit R Markdown erstellt. Der pica-rs-Code für die Abfrage aller Tc-Sätze und der R-Code für die Berechnung der Ausgabetabelle können durch Aufklappen der Codeblöcke eingesehen werden.

Von allen Datensätzen mit 002@.0 == 'Tc' ohne 050C.a =^ 'GND-kein-Schlagwort' werden die Unterfelder $2 und $4 der PICA+-Felder 022P, 028P, 029P, 030P, 041P und 065P ausgelesen und die IDN-Anzahlen für alle Kombinationen der Werte {‘agrovoc’, ‘lcsh’, ‘ram’, ‘mesh’, ‘stw’, ‘thesoz’, ‘embne’, ‘nsbncf’, ‘tpro’, ‘etiras’} in $2 und {‘ftaa’, ‘ftae’, ‘ftai’, ‘ftao’, ‘ftau’, ‘ftob’, ‘ftub’, ‘ftvb’, ‘ftnu’} in $4 berechnet.

...

Codeblock
languagebash
collapsetrue
#!/bin/bash

set -euo pipefail
# set -x

# Datenformat GND - Crosskonkordanzen zu externen Vokabularen/Thesauri:
# https://wiki.dnb.de/pages/viewpage.action?pageId=263851158x/lgy6Dw

dnb_dump=/srv/aen-data/pica/T.dat

# Tc-Sätze "f bbg Tc NOT rdb GND-kein-Schlagwort*"
pica filter -s "002@.0 == 'Tc'" --not "050C.a =^ 'GND-kein-Schlagwort'" $dnb_dump -o Tc.dat

# 028P (700) - "p" - Person
# 029P (710) - "b" - Körperschaft
# 030P (711) - "f" - Konferenz
# 022P (730) - "u" - Einheitstitel
# 041P (750) - "s" - Sachbegriff
# 065P (751) - "g" - Geografikum

pica select -H "IDN, Feld, Thesaurus, Relation" "003@.0, '028P', 028P{2, 4}" \
--where "028P.4?" Tc.dat -o Tc.csv

# ohne Header anhängen
pica select "003@.0, '029P', 029P{2, 4}" --where "029P.4?" Tc.dat --append -o Tc.csv
pica select "003@.0, '030P', 030P{2, 4}" --where "030P.4?" Tc.dat --append -o Tc.csv
pica select "003@.0, '022P', 022P{2, 4}" --where "022P.4?" Tc.dat --append -o Tc.csv
pica select "003@.0, '041P', 041P{2, 4}" --where "041P.4?" Tc.dat --append -o Tc.csv
pica select "003@.0, '065P', 065P{2, 4}" --where "065P.4?" Tc.dat --append -o Tc.csv

...

Codeblock
languagenone
collapsetrue
# Crosskonkordanzen einlesen
ck <- read_csv('Tc.csv', col_types = 'cccc')

# Wertebereiche gemäß Wiki-Seiten definieren
thesauri <- read_csv('Thesauri.csv', col_types = 'cc')
relationen <- read_csv('Relationen.csv', col_types = 'cc')

# Crosskonkordanzen filtern und zählen
rslt1rslt <- ck %>%
  filter(Thesaurus %in% thesauri$Code & Relation %in% relationen$Code) %>%
  mutate(
    Thesaurus = factor(Thesaurus, 
                       levels = thesauri$Code, labels = thesauri$Thesaurus),
    Relation  = factor(Relation,
                       levels = relationen$Code, labels = relationen$Relation)
  ) %>%
  # GESAMT als Summe über alle Relationen
  rbind((.) %>% mutate(Relation = factor('GESAMT'))) %>%
  # auch alle leeren Levels jeweils mit Anzahl 0 anzeigen
  group_by(Thesaurus, Relation, .drop = FALSE) %>% 
  # jede Kombination (Thesaurus, Relation) je IDN nur einmal zählen
  summarise(n = n_distinct(IDN)) %>%
  pivot_wider(id_cols = Relation, names_from = Thesaurus, values_from = n)

# Summe
rslt2 <- data.frame(Relation = factor('GESAMT'), 
                    rslt1 %>% select(-Relation) %>% summarise_all(.funs = sum))
colnames(rslt2) <- colnames(rslt1)

# Formatierte Ausgabetabelle
rbind(rslt1, rslt2) %>% rslt %>%
  mutate_at(.vars = setdiff(colnames(.), 'Relation'), .funs = ~ formatC(
    ., format = 'd', big.mark = '.', decimal.mark = ',')) %>%
  knitr::kable(align = c('l', rep('r', ncol(.)-1)))
RelationAGROVOCLCSHRAMEAUMeSHSTWTheSozEMBNENSoggT-PROET
Äquivalenz (ftaa)904549.3345644447.03776836588.78601031021113.25915789.5632342669
exakte Äquivalenz (ftae)5.4914893831.27635282346.7754875.8367.3403351722363.512
inexakte Äquivalenz (ftai)518775120676721239702051980551311292.365
ODER-Äquivalenz (ftao)435163239965000601881.411
UND-Äquivalenz (ftau)1.2932.2803144.4727041161204064151.6056161000
Oberbegriff-Relation (ftob)2.1270054567.7549282.9189340000
Unterbegriff-Relation (ftub)1830012113823603933870000
Verwandter-Begriff-Relation (ftvb)76900113.5977729299230000
Null-Relation (ftnu)1681719.9702941921.457462050389777928725010
GESAMT10.1301286673.1893626875.54762357.2802062118.68783614.3534041113.27773489.589290757.957