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                                            [0] => This study proposes a theoretical-practical methodology for applying linked data to the visualization and retrieval of relationships defined by RDA (Resource Description and Access), using Pedro Páramo by Juan Rulfo as a case study. It is based on the premise that, although RDA and the IFLA Library Reference Model (LRM) provide a solid conceptual framework for representing bibliographic entities and relationships, their potential remains limited in traditional systems based on linear formats such as MARC21.The methodology is structured in five phases: selection of a corpus of MARC21 records, including editions, translations, and adaptations of the work; transformation of data into RDF using OpenRefine and vocabularies such as the RDA Registry, SKOS, and schema.org; construction of a knowledge graph in Neo4j with typed nodes and relationships; execution of Cypher queries to explore translations, manifestations, thematic links, and adaptations; and evaluation of navigability and semantic retrieval in comparison with traditional catalogs. The results show that the knowledge graph enhances the visualization and analysis of complex relationships, enabling the identification of connections not easily detectable in conventional systems. The explicit semantic representation improves both the precision and completeness of information retrieval. Additionally, the model proves to be replicable across other bibliographic corpora and aligns with Semantic Web principles, supporting interoperability and data reuse. Key challenges include data normalization, technical training, and scalability when handling large volumes of information.
                                            [1] => El estudio propone una metodología teórico-práctica para aplicar datos enlazados en la visualización y la recuperación de relaciones definidas por RDA (Resource Description and Access), tomando como caso de estudio el libro Pedro Páramo de Juan Rulfo. Se parte de la premisa de que, aunque RDA y el modelo IFLA-LRM ofrecen un marco conceptual sólido para representar entidades y relaciones bibliográficas, su potencial se ve limitado en sistemas tradicionales basados en estructuras lineales como MARC21. La metodología se desarrolla en cinco fases: selección de un corpus de registros MARC21, que incluyen ediciones, traducciones y adaptaciones de la obra; transformación de los datos a RDF mediante OpenRefine, con el uso de vocabularios como RDA Registry, SKOS y schema.org; construcción de un grafo de conocimiento en Neo4j con nodos y relaciones tipificadas; ejecución de consultas en lenguaje Cypher para explorar vínculos como traducciones, manifestaciones, relaciones temáticas y adaptaciones; y evaluación de la navegabilidad y la recuperación semántica en comparación con catálogos tradicionales. Los resultados muestran que el grafo facilita la visualización y el análisis de relaciones complejas, así, permite identificar conexiones no evidentes en modelos convencionales. La representación semántica explícita mejora la pertinencia y la exhaustividad al momento de recuperar la información. Asimismo, el modelo demuestra ser replicable a otros corpus bibliográficos y alinearse con los principios de la web semántica, de manera que favorece la interoperabilidad y reutilización de datos. Entre los principales retos se identificaron la normalización de datos, la capacitación técnica y la escalabilidad del modelo en grandes volúmenes de información.
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                                            [0] => e-Ciencias de la Información; Volume 16, Issue 1: January-June 2026 (in progress) 
                                            [1] => e-Ciencias de la Información; Volumen 16, número 1: enero-junio 2026 (en progreso) 
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