THƯ VIỆN QUỐC GIA VIỆT NAM

CÁC GIẢI PHÁP THÁO GỠ KHÓ KHĂN, THÁCH THỨC TRONG ÁP DỤNG KHUNG PHÂN LOẠI THẬP PHÂN DEWEY

Trần Thị Ngọc Minh

Thư viện tỉnh Phú Yên

___________________________

Tóm tắt: Tham luận tập trung phân tích các thách thức chính mà các thư viện gặp phải khi áp dụng Khung phân loại thập phân Dewey, từ đó đề xuất các giải pháp thực tiễn nhằm tháo gỡ khó khăn. Bên cạnh đó, bài viết cũng chia sẻ các ví dụ thực tiễn và bài học kinh nghiệm từ một số nước khi áp dụng DDC.

Giới thiệu

Khung phân loại thập phân Dewey (Dewey Decimal Classification - DDC) được phát triển lần đầu tiên bởi Melvil Dewey vào năm 1876 và đã trở thành một trong những hệ thống phân loại thư viện phổ biến nhất trên thế giới. DDC không chỉ đơn thuần là một công cụ để tổ chức tài liệu mà còn là một hệ thống quy tắc và quy chuẩn giúp các thư viện quản lý, sắp xếp, và truy xuất thông tin một cách khoa học và hiệu quả. Với sự phổ biến và ứng dụng rộng rãi, DDC đã giúp hàng triệu người dùng trên toàn cầu dễ dàng tiếp cận tri thức trong các thư viện công cộng, học thuật, và chuyên ngành.

Tuy nhiên, việc áp dụng Khung phân loại DDC không phải lúc nào cũng diễn ra suôn sẻ. Trên thực tế, các thư viện, đặc biệt là những thư viện tại các quốc gia đang phát triển, thường phải đối mặt với nhiều khó khăn và thách thức khi triển khai hệ thống này. Những thách thức này không chỉ đến từ sự phức tạp của chính hệ thống DDC mà còn từ những yếu tố bên ngoài như văn hóa, ngôn ngữ, công nghệ và tài chính.

Bài tham luận này sẽ tập trung phân tích các thách thức chính mà các thư viện gặp phải khi áp dụng Khung phân loại thập phân Dewey, từ đó đề xuất các giải pháp thực tiễn nhằm tháo gỡ khó khăn và nâng cao hiệu quả quản lý thư viện. Mục tiêu cuối cùng là hướng đến một hệ thống phân loại thư viện hiện đại, phù hợp với bối cảnh địa phương, đồng thời đảm bảo rằng tri thức luôn được sắp xếp một cách khoa học, dễ dàng truy xuất và phục vụ tốt nhất cho cộng đồng người dùng.

1. Các khó khăn và thách thức khi áp dụng Khung Phân loại Dewey

1.1. Vấn đề đa dạng văn hóa và ngôn ngữ

Hệ thống phân loại thập phân Dewey đối mặt với khó khăn khi áp dụng trong các bối cảnh văn hóa và ngôn ngữ khác nhau. Mặc dù đã được quốc tế hóa, DDC vẫn mang đậm dấu ấn của nền văn hóa phương Tây. Điều này có thể dẫn đến sự không đồng bộ khi áp dụng trong các nền văn hóa với các hệ giá trị và quan niệm khác biệt. Những khác biệt này có thể làm giảm khả năng phản ánh chính xác nội dung tài liệu, đặc biệt khi các chủ đề liên quan đến tri thức bản địa hoặc các quan điểm văn hóa đặc thù.

Ngoài ra, ngôn ngữ cũng là một yếu tố phức tạp. Mặc dù DDC đã được dịch sang nhiều ngôn ngữ khác nhau, nhưng quá trình dịch thuật đôi khi không thể truyền tải đầy đủ ý nghĩa và sự tinh tế của các thuật ngữ chuyên môn. Điều này có thể dẫn đến sự nhầm lẫn trong việc phân loại tài liệu, đặc biệt là khi hệ thống phân loại cần phản ánh những khía cạnh văn hóa độc đáo. Trong một số trường hợp, các thư viện đã phải điều chỉnh DDC để phù hợp với bối cảnh địa phương, nhưng điều này cũng dẫn đến những thách thức về tính nhất quán toàn cầu của hệ thống.

1.2. Sự phức tạp trong phân loại các chủ đề mới

Sự phát triển nhanh chóng của tri thức, đặc biệt là trong các lĩnh vực khoa học, công nghệ, và liên ngành, đã đặt ra những thách thức đáng kể cho hệ thống phân loại thập phân Dewey. Mặc dù DDC đã được thiết kế với tính linh hoạt để đáp ứng với sự phát triển của các lĩnh vực mới, nhưng việc phân loại các chủ đề mới vẫn luôn là một nhiệm vụ phức tạp và đầy thử thách.

Thứ nhất, khó khăn trong việc phản ánh sự phát triển các lĩnh vực khoa học mới

Một trong những thách thức lớn nhất là sự phát triển liên tục của các lĩnh vực khoa học và công nghệ mới. Những tiến bộ trong công nghệ thông tin, sinh học, và trí tuệ nhân tạo chỉ là một vài ví dụ về các lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và liên tục tạo ra những khái niệm, phương pháp và ứng dụng mới. Điều này đòi hỏi hệ thống DDC phải được cập nhật liên tục để có thể phản ánh đầy đủ và chính xác các chủ đề mới này.

Tuy nhiên, quá trình cập nhật DDC không phải lúc nào cũng kịp thời. Do hệ thống phân loại này được phát triển trên cơ sở một cấu trúc phân tầng chặt chẽ, việc thêm các chủ đề mới đôi khi gặp khó khăn trong việc xác định vị trí thích hợp trong hệ thống. Hơn nữa, sự phát triển của các lĩnh vực mới có thể không phù hợp với cấu trúc phân loại truyền thống, dẫn đến sự chồng chéo hoặc không nhất quán trong việc phân loại.

Ví dụ, sự phát triển của công nghệ blockchain, một lĩnh vực mới và đầy tiềm năng, đã tạo ra những khó khăn nhất định cho các thư viện trong việc xác định nơi mà các tài liệu liên quan đến chủ đề này nên được phân loại trong DDC. Blockchain có thể được liên kết với nhiều lĩnh vực khác nhau như công nghệ thông tin, kinh tế, và thậm chí cả pháp luật, điều này khiến cho việc phân loại trở nên phức tạp và dễ gây nhầm lẫn.

Thứ hai, các chủ đề liên ngành và sự không đồng nhất trong việc phân loại

Các chủ đề liên ngành là một thách thức khác mà hệ thống DDC phải đối mặt. Khi tri thức ngày càng trở nên liên kết và tích hợp, nhiều lĩnh vực nghiên cứu mới xuất hiện không chỉ giới hạn trong một phạm vi truyền thống mà còn mở rộng ra nhiều lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực kết hợp giữa toán học, thống kê, khoa học máy tính và các ngành khoa học xã hội. Việc phân loại một chủ đề như vậy trong DDC có thể dẫn đến sự không đồng nhất, khi một số tài liệu có thể được phân loại trong các mục khác nhau tùy thuộc vào trọng tâm của từng tài liệu cụ thể.

Hơn nữa, sự không đồng nhất này có thể dẫn đến sự khó khăn trong việc tìm kiếm và truy cập thông tin. Người dùng có thể gặp khó khăn trong việc xác định vị trí của các tài liệu liên ngành nếu chúng không được phân loại một cách nhất quán. Điều này làm giảm hiệu quả của hệ thống DDC trong việc tổ chức và truy cập thông tin, đặc biệt là trong bối cảnh nhu cầu ngày càng tăng về việc tìm kiếm các tài liệu liên ngành.

Thứ ba, sự không chắc chắn trong việc phân loại các khái niệm mới

Ngoài ra, việc phân loại các khái niệm mới cũng gặp nhiều thách thức do tính chất không chắc chắn và sự phát triển nhanh chóng của chúng. Các khái niệm mới thường xuất hiện trong các lĩnh vực đang phát triển, nơi mà kiến thức còn chưa hoàn thiện và có thể thay đổi nhanh chóng. Điều này đặt ra câu hỏi về việc liệu có nên phân loại các khái niệm mới này trong DDC ngay lập tức hay chờ đợi cho đến khi chúng trở nên ổn định hơn.

Ví dụ, trong lĩnh vực công nghệ sinh học, các khái niệm như CRISPR (Công nghệ chỉnh sửa gen) đã phát triển nhanh chóng và trở thành một chủ đề nóng trong cộng đồng khoa học. Tuy nhiên, do tính chất phức tạp và sự phát triển liên tục của công nghệ này, việc phân loại CRISPR trong DDC đã gặp nhiều khó khăn. Nếu không có một cách tiếp cận linh hoạt, DDC có thể trở nên lỗi thời hoặc không đáp ứng được nhu cầu của người dùng trong việc tìm kiếm và sắp xếp thông tin liên quan đến các khái niệm mới.

Thứ tư, cân nhắc về việc tạo ra các mã số mới

Cuối cùng, việc tạo ra các mã số mới trong DDC để đáp ứng với các chủ đề mới cũng đặt ra nhiều vấn đề. DDC phải đảm bảo rằng các mã số mới được tích hợp một cách hợp lý vào hệ thống hiện tại, không gây ra sự xung đột hoặc không nhất quán với các mã số hiện có. Hơn nữa, việc tạo ra các mã số mới phải được thực hiện một cách cẩn thận để tránh làm phức tạp hệ thống phân loại và gây khó khăn cho người sử dụng.

2. Giải pháp tháo gỡ khó khăn trong áp dụng DDC

2.1. Đơn giản hóa quy trình phân loại

- Tạo danh mục mẫu: Thư viện có thể xây dựng một danh mục mẫu các số phân loại thường gặp dành cho các lĩnh vực phổ biến nhất, dựa trên kinh nghiệm và tần suất sử dụng tài liệu của thư viện. Danh mục này sẽ đóng vai trò như một bảng tham chiếu nhanh, giúp nhân viên thư viện xác định số phân loại phù hợp mà không cần phải tra cứu chi tiết từng lần.

- Sử dụng công cụ phân loại tự động: Thư viện có thể áp dụng các phần mềm phân loại tự động như WebDewey hoặc các công cụ mã nguồn mở khác. Những công cụ này hỗ trợ nhân viên bằng cách đề xuất các số phân loại dựa trên nội dung tài liệu, tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót.

- Triển khai hệ thống phân loại hai cấp: Đối với các tài liệu liên ngành hoặc khó phân loại, thư viện có thể áp dụng hệ thống phân loại hai cấp. Cấp đầu tiên sẽ là phân loại chung theo chủ đề chính, cấp thứ hai sẽ dựa trên các tiêu chí cụ thể hơn nếu cần. Điều này giúp việc phân loại trở nên linh hoạt và dễ dàng điều chỉnh khi có sự thay đổi hoặc mở rộng phạm vi tài liệu.

2.2. Nâng cao năng lực và đào tạo nhân viên thư viện

- Xây dựng khóa học trực tuyến ngắn hạn: Thư viện có thể phát triển các khóa học trực tuyến ngắn hạn về DDC với nội dung thực tiễn, như cách chọn số phân loại cho tài liệu liên ngành, cách sử dụng phần mềm phân loại, hoặc cách điều chỉnh số phân loại theo bối cảnh địa phương. Khóa học nên được thiết kế linh hoạt để nhân viên có thể tham gia bất cứ lúc nào.

- Tổ chức các buổi làm việc nhóm hàng tháng: Mỗi tháng, thư viện có thể tổ chức một buổi làm việc nhóm để nhân viên cùng thảo luận về các trường hợp phân loại khó, chia sẻ kinh nghiệm và cập nhật kiến thức mới. Việc này không chỉ giúp nâng cao kỹ năng mà còn tạo ra một môi trường học hỏi và hỗ trợ lẫn nhau.

- Chính sách kèm cặp: Những nhân viên có kinh nghiệm trong phân loại sẽ hướng dẫn và hỗ trợ những người mới hoặc ít kinh nghiệm. Cách tiếp cận này giúp truyền đạt kiến thức chuyên môn một cách trực tiếp và hiệu quả.

2.3. Điều chỉnh DDC theo bối cảnh địa phương

- Xây dựng bảng hướng dẫn nội bộ: Thư viện nên phát triển một bảng hướng dẫn nội bộ, liệt kê các số phân loại DDC đã được điều chỉnh phù hợp với bối cảnh văn hóa và ngôn ngữ địa phương. Bảng hướng dẫn này nên được cập nhật thường xuyên và dễ dàng truy cập để nhân viên có thể sử dụng trong công việc hàng ngày.

- Tạo phiên bản địa phương của DDC: Thư viện địa phương có thể hợp tác với Thư viện quốc gia để phát triển một phiên bản DDC địa phương hóa, trong đó các số phân loại được điều chỉnh để phù hợp với bối cảnh tri thức và văn hóa địa phương.

- Tổ chức hội thảo về áp dụng DDC trong bối cảnh địa phương: Các buổi hội thảo này có thể được tổ chức thường niên để thảo luận về các khó khăn trong việc áp dụng DDC theo ngữ cảnh địa phương và đề xuất các cải tiến. Điều này không chỉ giúp cải thiện hệ thống phân loại mà còn tạo ra một nền tảng chia sẻ kinh nghiệm giữa các thư viện.

2.4. Ứng dụng công nghệ trong quản lý và phân loại

- Tận dụng phần mềm quản lý thư viện mã nguồn mở: Thay vì đầu tư lớn vào các hệ thống đắt tiền, thư viện có thể sử dụng các phần mềm quản lý thư viện mã nguồn mở như Koha hoặc Evergreen. Những phần mềm này không chỉ tích hợp tốt với DDC mà còn có khả năng tùy biến cao, giúp thư viện tiết kiệm chi phí.

- Tích hợp hệ thống RFID với DDC: Nếu có điều kiện, thư viện có thể đầu tư vào công nghệ RFID (Radio Frequency Identification) để tự động hóa quy trình quản lý tài liệu. Hệ thống này có thể liên kết với DDC để tự động phân loại và quản lý vị trí của các tài liệu, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả vận hành.

- Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu: Thư viện có thể ứng dụng các công cụ phân tích dữ liệu để theo dõi xu hướng sử dụng tài liệu, từ đó điều chỉnh việc phân loại sao cho phù hợp với nhu cầu của người dùng. Ví dụ, nếu một chủ đề nào đó đang được quan tâm nhiều, thư viện có thể điều chỉnh phân loại để giúp người dùng dễ dàng truy cập hơn.

2.5. Tối ưu hóa và sử dụng hiệu quả nguồn lực hiện có

- Chia sẻ tài nguyên giữa các thư viện: Thay vì mỗi thư viện phải tự mình giải quyết tất cả các khó khăn, các thư viện có thể hợp tác để chia sẻ tài nguyên, chẳng hạn như danh mục số phân loại, tài liệu hướng dẫn hoặc phần mềm phân loại. Việc này giúp giảm chi phí và tận dụng tốt hơn nguồn lực sẵn có.

- Tận dụng nhân sự nội bộ và hợp tác liên thư viện: Thay vì phụ thuộc vào các nguồn lực bên ngoài, các thư viện có thể tạo ra các nhóm làm việc chuyên môn nội bộ để tập trung giải quyết các thách thức liên quan đến DDC. Các nhân viên có kiến thức và kinh nghiệm về DDC có thể được giao nhiệm vụ hướng dẫn và hỗ trợ các đồng nghiệp khác, đặc biệt là trong các nhiệm vụ phức tạp như phân loại tài liệu liên ngành hoặc các tài liệu khó.

- Ngoài ra, thư viện có thể hợp tác với các thư viện khác trong khu vực để chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm. Chẳng hạn, một thư viện lớn hơn hoặc có kinh nghiệm hơn có thể cung cấp hỗ trợ kỹ thuật hoặc tư vấn cho các thư viện nhỏ hơn. Điều này giúp giảm bớt gánh nặng cho từng thư viện và nâng cao hiệu quả tổng thể.

- Tăng cường đào tạo nội bộ qua các chương trình kèm cặp: Tạo ra chương trình kèm cặp trong nội bộ thư viện, nơi các nhân viên có kinh nghiệm hơn sẽ hỗ trợ, hướng dẫn nhân viên mới hoặc nhân viên gặp khó khăn trong việc áp dụng DDC. Cách tiếp cận này không chỉ giúp nâng cao kỹ năng của nhân viên mà còn tạo điều kiện để các kiến thức và kỹ năng được truyền đạt một cách trực tiếp, linh hoạt và phù hợp với từng trường hợp cụ thể.

- Tối ưu hóa quy trình làm việc bằng công nghệ đơn giản, tiết kiệm chi phí: Thư viện có thể ứng dụng các công cụ và phần mềm mã nguồn mở hoặc miễn phí để hỗ trợ quản lý và phân loại tài liệu theo DDC. Ví dụ, các thư viện có thể sử dụng các công cụ như Zotero hoặc Mendeley để quản lý tài liệu, hoặc Google Sheets để theo dõi và chia sẻ thông tin phân loại nội bộ. Điều này không chỉ giúp thư viện tiết kiệm chi phí mà còn tối ưu hóa quy trình làm việc.

- Chương trình tư vấn và hỗ trợ trực tuyến: Xây dựng một chương trình tư vấn trực tuyến, để nhân viên thư viện có thể đặt câu hỏi và nhận sự hỗ trợ từ các chuyên gia hoặc từ chính đồng nghiệp. Một nền tảng trao đổi trực tuyến nội bộ có thể được phát triển để nhân viên chia sẻ kinh nghiệm, hỏi đáp, và cùng giải quyết các vấn đề liên quan đến việc phân loại và quản lý tài liệu. Điều này tạo ra một cộng đồng hỗ trợ chuyên môn ngay trong nội bộ thư viện mà không cần phụ thuộc vào nguồn lực bên ngoài.

3. Các ví dụ thực tiễn và bài học kinh nghiệm

Canada: Ở Canada, hệ thống DDC đã được áp dụng rộng rãi và có sự phát triển đặc biệt trong việc tích hợp với công nghệ thông tin hiện đại. Một ví dụ là Thư viện Đại học British Columbia (UBC), nơi có một hệ sinh thái Dewey rộng lớn. Hệ thống này không chỉ áp dụng cho tài liệu vật lý mà còn được sử dụng để quản lý và tổ chức các tài liệu số, dữ liệu liên kết, và các dạng nội dung kỹ thuật số khác. Điều này cho thấy khả năng mở rộng và linh hoạt của DDC trong việc đáp ứng các nhu cầu hiện đại của thư viện.

Singapore: Singapore đã thành công trong việc triển khai DDC nhờ vào sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cơ sở hạ tầng công nghệ và chính sách khuyến khích đọc sách trong cộng đồng. Singapore tập trung vào việc đào tạo nhân lực để đảm bảo các nhân viên thư viện có đủ kỹ năng sử dụng DDC một cách hiệu quả, đồng thời, việc đầu tư vào hệ thống quản lý thư viện số đã giúp việc áp dụng DDC trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

- Chúng ta có thể thấy rằng thành công của việc áp dụng DDC phụ thuộc nhiều vào sự tích hợp giữa công nghệ, chính sách hỗ trợ, và năng lực của nhân viên thư viện. Từ kinh nghiệm áp dụng Khung phân loại thập phân Dewey (DDC) tại các quốc gia như Canada và Singapore, có thể rút ra một số bài học quan trọng sau:

- Sự kết hợp giữa công nghệ và hệ thống phân loại truyền thống: Ở Canada, việc tích hợp DDC với các hệ thống quản lý thư viện kỹ thuật số và dữ liệu liên kết đã giúp tối ưu hóa hiệu quả của DDC trong bối cảnh hiện đại. Điều này cho thấy rằng việc áp dụng DDC không nên chỉ giới hạn ở tài liệu vật lý, mà cần mở rộng sang các tài liệu số để đáp ứng nhu cầu thông tin đa dạng ngày nay.

- Đầu tư vào đào tạo nhân lực: Singapore đã chứng minh rằng việc đào tạo và nâng cao kỹ năng cho nhân viên thư viện là yếu tố then chốt trong việc áp dụng DDC một cách hiệu quả. Khi nhân viên có đủ năng lực và kiến thức, họ có thể vận dụng DDC một cách linh hoạt và sáng tạo hơn, giúp hệ thống phân loại hoạt động hiệu quả và chính xác.

- Hỗ trợ từ chính sách và cộng đồng: Cả Canada và Singapore đều nhấn mạnh vai trò của chính sách hỗ trợ từ chính phủ và sự tham gia của cộng đồng. Việc có một môi trường chính sách khuyến khích phát triển thư viện và đọc sách không chỉ giúp việc áp dụng DDC trở nên dễ dàng mà còn góp phần tạo ra một văn hóa đọc mạnh mẽ, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của thư viện.

- Linh hoạt trong việc điều chỉnh hệ thống phân loại: Ở Canada, việc điều chỉnh và tùy biến DDC để phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng thư viện, đặc biệt là trong môi trường giáo dục và nghiên cứu, là một bài học quan trọng. Điều này cho thấy rằng DDC không phải là một hệ thống cố định mà có thể được điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng địa phương hoặc tổ chức.

Những bài học này có thể áp dụng vào bối cảnh của Việt Nam, giúp tối ưu hóa việc áp dụng DDC và nâng cao hiệu quả hoạt động của các thư viện trong nước.

Kết luận

Trong bối cảnh hiện đại, khi thông tin và tri thức ngày càng phong phú và đa dạng, việc áp dụng Khung phân loại thập phân Dewey tại các thư viện vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc tổ chức và quản lý tài liệu. Tuy nhiên, quá trình này cũng đặt ra nhiều thách thức, đặc biệt là với các thư viện địa phương có nguồn lực hạn chế.

Những giải pháp được đề xuất trong bài viết này, từ việc đơn giản hóa quy trình phân loại, nâng cao năng lực nhân viên, điều chỉnh DDC theo bối cảnh địa phương, ứng dụng công nghệ, cho đến việc tối ưu hóa nguồn lực sẵn có, đều nhằm mục đích tháo gỡ các khó khăn cụ thể mà các thư viện đang gặp phải. Bằng cách áp dụng những giải pháp này, thư viện không chỉ cải thiện được hiệu quả hoạt động mà còn nâng cao khả năng phục vụ bạn đọc, góp phần duy trì và phát triển vai trò của mình trong cộng đồng.

Nhìn vào những ví dụ thực tiễn từ các thư viện trên thế giới, chúng ta thấy rõ rằng, việc linh hoạt và sáng tạo trong áp dụng DDC là chìa khóa để vượt qua những thách thức. Mỗi thư viện, với điều kiện và hoàn cảnh riêng, có thể điều chỉnh và chọn lọc các giải pháp phù hợp nhất cho mình. Điều quan trọng là duy trì tinh thần học hỏi và không ngừng cải tiến để hệ thống phân loại thư viện ngày càng hoàn thiện hơn.

Cuối cùng, thành công của việc áp dụng DDC không chỉ phụ thuộc vào các công cụ và quy trình, mà còn ở sự cam kết và nỗ lực của đội ngũ nhân viên thư viện. Chỉ khi có sự phối hợp nhịp nhàng giữa con người, công nghệ và quy trình, các thư viện mới có thể vượt qua được những thách thức hiện tại và tiếp tục phát huy vai trò của mình trong tương lai./.

_______________________

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. An extension of the Dewey decimal classification applied to Canada. https://archive.org/details/extensionofdewey00toro. Truy cập ngày 8/8/2024.

2. Dewey Decimal Classification System (DDC). https://lincsproject.ca/docs/terms/dewey-decimal-classification-system. Truy cập ngày 8/8/2024.

3. Library and Archives Canada. https://library-archives.canada.ca/eng/corporate/about-us/policies/Pages/dewey-decimal-classification-policy.aspx. Truy cập ngày 8/8/2024.

4. Mitchell, Joan. The Dewey Ecosystem. https://open.library.ubc.ca/cIRcle/collections/ubclibraryandarchives/67657/items/1.0076674. Truy cập ngày 8/8/2024.

5. National Library Board Singapore. https://www.nlb.gov.sg/main/home. Truy cập ngày 8/8/2024.

Thư mục trích dẫn:

Trần Thị Ngọc Minh. Các giải pháp tháo gỡ khó khăn, thách thức trong áp dụng Khung phân loại thập phân Dewey. Kỷ yếu Hội nghị - Hội thảo "Ứng dụng Khung phân loại thập phân Dewey 23 (DDC 23) trong hoạt động nghiệp vụ của các thư viện Việt Nam (2014 - 2023)" (09-2024) / Trần Thị Ngọc Minh, tr. 154-162.

< Prev		Next >