Bavarica-Volltexte

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Bavarica-Volltexte

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Alle digitalisierten Bavarica lassen sich auch über den OPACplus/BSB-Katalog recherchieren.

OPACplus/BSB-Katalog

Durchsuchbare Bestände

Rund 40 000 retrodigitalisierte Werke aus den bayernrelevanten Beständen lassen sich im Volltext durchsuchen.

Es handelt sich um Bestände aus folgenden Signaturenfächern:

  • Bavarica (Bavar.): Dieses Signaturenfach enthält alle bayernrelevante Literatur, ausgenommen Publikationen zur Geschichte und Theorie der Musik, zu Kunst und Kunstgeschichte sowie Landkarten, Globen, Atlanten und kartographische Literatur.
  • Bibliothek der Bayerischen Berg-, Hütten- und Salzwerke AG (BHS): Die 1997 erworbene Spezialbibliothek des mittlerweile aufgelösten bayerischen Bergbauunternehmens umfasst vorwiegend Literatur zum Montan- und Salinenwesen mit dem regionalen Fokus Bayern.
  • Staatstheater (St.th.): Das Signaturenfach enthält historisches Aufführungsmaterial der Bayerischen Staatsoper.
  • Politische Zeitungen (Eph.pol. = Ephemerides politicae): Das Fach enthält politische Zeitschriften und Zeitungen und ist als solches überregional angelegt. Aufgrund der Sammlungsgeschichte sind bayerische Periodika stark vertreten.

Ebenfalls durchsucht werden können Titel mit den Erscheinungsjahren bis 1870, die mit dem Schlüssel "by" als bayernrelevante Literatur ausgewiesen sind. Der Schlüssel wurde 1982 eingeführt und nur teilweise nachträglich vergeben. Da er unabhängig von der Signatur vergeben wird, erscheinen neben Bavar., BHS, St.th. und Eph.pol. auch weitere Signaturenfächer unter den Treffern.

Funktionen

Das Angebot bietet Features wie Autovervollständigen, Näherungssuche, die automatische Erkennung von Orts- und Personennamen sowie automatisch erschlossene Inhaltsverzeichnisse. Die Vorschau zeigt die Treffer in einem Ausschnitt aus dem Originaldigitalisat („Keywords In Native Context“).

Qualität der Volltexte

Die Volltexte sind unkorrigiert. Potentielle Fehler bei der maschinellen Texterkennung der Frakturschrift müssen stets bedacht werden. Unschärfen treten auch bei der automatischen Erkennung von Personen und Orten über NER (Named Entity Recognition) auf.

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