openaccess 다운로드 - openaccess 소스 코드 다운로드

openaccess

기타 소스코드

1.0.0

다운로드

메트로폴리탄 미술관 오픈 액세스 CSV

메트로폴리탄 미술관은 누구나 경험하고 즐길 수 있도록 전 세계 5,000년 이상의 예술 작품을 선보입니다. 박물관은 뉴욕시의 두 상징적인 장소인 The Met Fifth Avenue와 The Met Cloisters에 위치하고 있습니다. 수백만 명의 사람들이 온라인으로 The Met 경험에 참여합니다.

1870년에 설립된 이래로 The Met는 항상 희귀하고 아름다운 물건을 보관하는 곳 이상의 공간이 되기를 열망해 왔습니다. 매일 박물관의 갤러리와 전시 및 이벤트를 통해 예술이 살아나며 시간과 문화를 넘어 새로운 아이디어와 예상치 못한 연결을 드러냅니다.

메트로폴리탄 미술관은 무제한 상업적 및 비상업적 사용을 위해 컬렉션에 포함된 470,000개 이상의 예술 작품에 대한 선별된 정보 데이터 세트를 제공합니다. 법에 따라 가능한 한도 내에서 메트로폴리탄 미술관은 Creative Commons Zero를 사용하여 이 데이터 세트에 대한 모든 저작권 및 관련 권리 또는 인접권을 포기했습니다. 이 작품은 The United States Of America에서 출판되었습니다. 이 저장소의 LICENSE 파일에서도 CC Zero 증서의 텍스트를 찾을 수 있습니다. 이러한 엄선된 데이터 세트는 이제 허가나 비용 없이 모든 미디어에서 사용할 수 있습니다. 또한 저작권이 적용되는 예술 작품에 대한 식별 데이터도 포함됩니다. 데이터 세트는 박물관 컬렉션의 검색, 사용 및 상호 작용을 지원합니다.

현재 데이터세트는 UTF-8로 인코딩된 CSV 형식으로 제공됩니다. UTF-8은 다국어 문자 인코딩의 표준이지만 Mac의 Excel에서는 올바르게 해석되지 않습니다. Mac의 Excel 사용자는 파일을 올바르게 가져올 수 있도록 UTF-8을 UTF-16으로 변환할 수 있습니다.

추가 사용 지침

포함되지 않은 이미지

이미지는 포함되지 않으며 데이터세트의 일부도 아닙니다. 정책이 적용되는 데이터 세트에 나열된 동반 작품은 박물관 웹사이트의 컬렉션 섹션에서 Creative Commons Zero(CC0) 아이콘으로 식별됩니다.

메트로폴리탄 미술관 컬렉션의 작품 이미지를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용을 보려면 오픈 액세스 페이지를 방문하세요.

문서화 진행 중

이 데이터는 "있는 그대로" 제공되며, 이 데이터를 사용하는 데 따른 위험은 귀하에게 있습니다. 메트로폴리탄 미술관은 어떠한 종류의 진술이나 보증도 하지 않습니다. 박물관 컬렉션에 대한 문서화는 지속적인 프로세스이며 데이터세트의 일부는 불완전합니다.

우리는 정기적으로 새로운 정보와 수정된 정보로 데이터 세트를 업데이트할 계획입니다. 최상의 정보를 사용할 수 있도록 데이터 세트 사본을 정기적으로 업데이트하는 것이 좋습니다.

풀 요청

이러한 데이터 세트는 내부 데이터베이스에서 생성되므로 풀 요청을 수락하지 않습니다 . 오류를 확인했거나 공유할 추가 정보가 있는 경우 [email protected]로 이메일을 보내주시면 검토를 위해 해당 부서에 전달하겠습니다.

데이터 파일 복제/다운로드 방법

다운로드 : CSV 파일을 제대로 다운로드하고 브라우저에 전체 파일을 로드하지 않으려면 이 페이지를 방문한 다음 "다운로드"를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하세요. (트랙패드가 있는 컴퓨터를 사용하는 경우 컨트롤을 누른 상태에서 링크를 클릭하세요. ). 그러면 "다른 이름으로 링크 저장..."을 선택할 수 있는 상황별 메뉴가 표시됩니다.

Clone : CSV 파일은 Git의 LFS(대형 파일 저장) 시스템을 사용하여 저장됩니다. 리포지토리를 복제하려면 콘솔(macOS의 터미널/Windows의 Git Bash)에서 다음 명령을 실행해야 합니다.

 $ git lfs 클론 https://github.com/metmuseum/openaccess

속성

특히 연구 또는 출판과 관련하여 메트로폴리탄 미술관의 CC0 선별 데이터 세트를 귀속시키거나 인용하는 것을 고려해 보십시오. Attribution은 향후 다른 데이터세트를 출시하려는 노력을 지원합니다. 또한 "고아 데이터"의 양을 줄여 소스 링크를 유지하는 데 도움이 됩니다.