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- ItemDie Rolle der ORCID iD in der Wissenschaftskommunikation: Der Beitrag des ORCID-Deutschland-Konsortiums und das ORCID-DE-Projekt(Berlin : de Gruyter Saur, 2019) Dreyer, Britta; Hagemann-Wilholt, Stephanie; Vierkant, Paul; Strecker, Dorothea; Glagla-Dietz, Stephanie; Summann, Friedrich; Pampel, Heinz; Burger, MarleenORCID’s services such as the unambiguous linking of researchers and their research output form the basis of modern scholarly communication. The ORCID Germany Consortium offers a reduced ORCID premium membership fee and supports its members during ORCID integration. Services include a dialogue platform that provides German-language information and additional support services. Another major success factor is an all-encompassing communication strategy: members of the ORCID implementation can resort to established organizational communication channels. Together and with the support of the ORCID DE project they contribute significantly to the successful distribution of ORCID in Germany.
- ItemEstimating the information gap between textual and visual representations(New York City : Association for Computing Machinery, 2017) Henning, Christian; Ewerth, RalphPhotos, drawings, figures, etc. supplement textual information in various kinds of media, for example, in web news or scientific pub- lications. In this respect, the intended effect of an image can be quite different, e.g., providing additional information, focusing on certain details of surrounding text, or simply being a general il- lustration of a topic. As a consequence, the semantic correlation between information of different modalities can vary noticeably, too. Moreover, cross-modal interrelations are often hard to describe in a precise way. The variety of possible interrelations of textual and graphical information and the question, how they can be de- scribed and automatically estimated have not been addressed yet by previous work. In this paper, we present several contributions to close this gap. First, we introduce two measures to describe cross- modal interrelations: cross-modal mutual information (CMI) and semantic correlation (SC). Second, a novel approach relying on deep learning is suggested to estimate CMI and SC of textual and visual information. Third, three diverse datasets are leveraged to learn an appropriate deep neural network model for the demanding task. The system has been evaluated on a challenging test set and the experimental results demonstrate the feasibility of the approach.
- ItemBeitragsmodell (arXiv)(Berlin : de Gruyter, 2017) Tobschall, EstherAuch nach 25 Jahren ist der E-Print-Server arXiv noch immer eine bedeutende Plattform für die schnelle Veröffentlichung von Forschungsergebnissen und we-sentliche Informationsquelle für seine Fachgebiete. arXiv ist zentrales Fachrepo-sitorium und gilt als Prototyp des Open-Access-Publizierens. Dennoch hat Erfolg auch immer seinen Preis: Dieser Beitrag stellt die Informationsplattform arXiv vor und beschreibt die Erfahrungen mit einem Geschäftsmodell, das über Mit-gliedsbeiträge eine nachhaltige Finanzierung erreichen will.
- ItemSurvey: Open Science in Higher Education(Zenodo, 2017) Heck, Tamara; Blümel, Ina; Heller, Lambert; Mazarakis, Athanasios; Peters, Isabella; Scherp, Ansgar; Weisel, LuzianBased on a checklist that was developed during a workshop at OER Camp 2016 and presented as a Science 2.0 conference 2016 poster [1], we conducted an online survey among university teachers representing a sufficient variety of subjects. The survey was online from Feb 6th to March 3rd 2017. We got 360 responses, whereof 210 were completes, see raw data [2]. The poster is presented at Open Science Conference, 21.-22.3.2017, Berlin.
- ItemService durch Kompetenzbündelung - Das institutionelle Konzept zum Forschungsdatenmanagement der Leibniz Universität Hannover(Heidelberg: heiBOOKS, 2017) Meyer, Anneke; Neumann, JannaDie Leibniz Universität Hannover hat den bedarfsgerechten Auf- und Ausbau des Unterstützungsangebots zum Umgang mit Forschungsdaten als strategisches Ziel definiert, um den eigenen Forschungsstandort zu stärken. Fachpersonal aus dem Dezernat Forschung, den Leibniz Universität IT Services (LUIS) und der Technischen Informationsbibliothek (TIB) haben dazu ein institutionelles Konzept entworfen, das seit Dezember 2016 umgesetzt wird. Ausgangspunkt des Konzepts bildete eine Umfrage zum Umgang mit Forschungsdaten an der Leibniz Universität Hannover, die durch qualitative Interviews ergänzt wurde. Das institutionelle Konzept umfasst folgende Elemente: Etablierung einer Policy zum Umgang mit Forschungsdaten für die gesamte Universität, Beratung und Schulung für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler und die Service-Einrichtungen, Auf- und Ausbau eines institutionellen Datenrepositoriums und Entwicklung von Schnittstellen zum Forschungsinformationssystem und zum Volltextrepositorium, Universitätsübergreifende Kooperation & Vernetzung. Die vier Elemente befinden sich in einem unterschiedlichen Umsetzungsstand. Bereits seit 2014 führen die beteiligten Institutionen gemeinsam Beratungen und Schulungen durch und nutzen dafür zur Qualitätssicherung und gegenseitigen Information gemeinsame Dokumentationssysteme. In diesem Bereich konnten in den letzten zwei Jahre Erfahrungen gesammelt werden und Prozesse entsprechend optimiert werden. Die Herausforderung des Ansatzes an der Leibniz Universität besteht darin, ein einrichtungsübergreifendes Service-Angebot vorzuhalten und kollaborativ weiter zu entwickeln. Dadurch ist gewährleistet, dass Kompetenzen effektiv gebündelt werden und sich keine Parallelstrukturen an einzelnen Einrichtungen bilden. Durch die gemeinsam entwickelten Services werden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit einer Stimme und auf mehreren Ebenen zum aktiven und bewussten Umgang mit Forschungsdaten angeregt. In diesem Artikel werden die ersten Erfahrungen in der Umsetzung der einzelnen Elemente des institutionellen Konzepts sowie in der Zusammenarbeit beleuchtet. Außerdem wird ein Ausblick auf die zukünftig angestrebte Entwicklung gegeben.
- Item“Are machines better than humans in image tagging?” - A user study adds to the puzzle(Heidelberg : Springer, 2017) Ewerth, Ralph; Springstein, Matthias; Phan-Vogtmann, Lo An; Schütze, Juliane“Do machines perform better than humans in visual recognition tasks?” Not so long ago, this question would have been considered even somewhat provoking and the answer would have been clear: “No”. In this paper, we present a comparison of human and machine performance with respect to annotation for multimedia retrieval tasks. Going beyond recent crowdsourcing studies in this respect, we also report results of two extensive user studies. In total, 23 participants were asked to annotate more than 1000 images of a benchmark dataset, which is the most comprehensive study in the field so far. Krippendorff’s α is used to measure inter-coder agreement among several coders and the results are compared with the best machine results. The study is preceded by a summary of studies which compared human and machine performance in different visual and auditory recognition tasks. We discuss the results and derive a methodology in order to compare machine performance in multimedia annotation tasks at human level. This allows us to formally answer the question whether a recognition problem can be considered as solved. Finally, we are going to answer the initial question.
- ItemOpen Science und die Bibliothek – Aktionsfelder und Berufsbild(Graz : Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare, 2019) Blümel, Ina; Drees, Bastian; Hauschke, Christian; Heller, Lambert; Tullney, MarcoEine durch die Digitalisierung veränderte und auf Open Science ausgerichtete Wissenschaftspraxis benötigt angepasste Infrastrukturen und Services. Daraus ergeben sich verschiedene neue oder veränderte Aktionsfelder für wissenschaftliche Bibliotheken und Infrastruktureinrichtungen. Zu nennen sind zum Beispiel die nicht-textuellen Materialien wie Forschungsdaten, AV-Medien oder Software und die Umsetzung der FAIR-Prinzipien. Hinzu kommen neue Aufgaben im Bereich der Forschungsinformationen, zum Beispiel in der Unterstützung institutioneller Forschungsinformationssysteme, die Gestaltung von Open Access, die Unterstützung kollaborativen wissenschaftlichen Arbeitens sowie die Schaffung von offenen Infrastrukturen. In diesem Artikel werden diese Felder kurz vorgestellt und sich daraus abzeichnende Anforderungen an das bibliothekarische Berufsbild skizziert.
- Item“When was this picture taken?” – Image date estimation in the wild(Berlin : Springer Verlag, 2017) Müller, E.; Springstein, M.; Ewerth, R.The problem of automatically estimating the creation date of photos has been addressed rarely in the past. In this paper, we introduce a novel dataset Date Estimation in the Wild for the task of predicting the acquisition year of images captured in the period from 1930 to 1999. In contrast to previous work, the dataset is neither restricted to color photography nor to specific visual concepts. The dataset consists of more than one million images crawled from Flickr and contains a large number of different motives. In addition, we propose two baseline approaches for regression and classification, respectively, relying on state-of-the-art deep convolutional neural networks. Experimental results demonstrate that these baselines are already superior to annotations of untrained humans.
- ItemExperience: Open fiscal datasets, common issues, and recommendations(Zenodo, 2018) Musyaffa, Fathoni A.; Engels, Christiane; Vidal, Maria-Esther; Orlandi, Fabrizio; Auer, SörenA pre-print paper detailing recommendation for publishing fiscal data, including assessment framework for fiscal datasets. This paper has been accepted at ACM Journal of Data and Information Quality (JDIQ) in 2018.
- ItemIK und KI-ein Herz und eine Seele: Ein Streit über künstliche Intelligenz im Kontext von Informationskompetenz(Frankfurt, Main : DGI ; Berlin ; New York, NY : de Gruyter, 2019) Burblies, Christine; Pianos, Tamara[no abstract available]