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Scientific papers from all disciplines contain many abbreviations and acronyms. In many cases these acronyms are ambiguous. We present a method to choose the contextual correct definition of an acronym that does not require training for each acronym and thus can be applied to a large number of different acronyms with only few instances. We constructed a set of 19,954 examples of 4,365 ambiguous acronyms from image captions in scientific papers along with their contextually correct definition from different domains. We learn word embeddings for all words in the corpus and compare the averaged context vector of the words in the expansion of an acronym with the weighted average vector of the words in the context of the acronym. We show that this method clearly outperforms (classical) cosine similarity. Furthermore, we show that word embeddings learned from a 1 billion word corpus of scientific exts outperform word embeddings learned from much larger general corpora.
This paper summarizes the results of a comprehensive statistical analysis on a corpus of open access articles and contained figures. It gives an insight into quantitative relationships between illustrations or types of illustrations, caption lengths, subjects, publishers, author affiliations, article citations and others.
Die vorliegende Ausarbeitung befasst sich mit der Digitalisierung und der Öffnung des Kulturerbes. Anhand einer theoretischen und qualitativen Untersuchung mit Experteninterviews soll verdeutlicht werden, warum einige Kulturerbeinstitutionen wenig motiviert sind, ihre Sammlungen und Artefakte digital zu öffnen. Mit Hilfe von sieben Experteninterviews aus unterschiedlichen kulturellen Digitalisierungsbereichen soll erforscht werden, wo die Kulturerbedigitalisierung aktuell steht und welche Chancen und Risiken Digitalisierungsmaßnahmen fördern oder hemmen. Weiter werden die Ergebnisse geprüft, um daraus mobilisierende Maßnahmen zu erkennen.
The reuse of scientific raw data is a key demand of Open Science. In the project NOA we foster reuse of scientific images by collecting and uploading them to Wikimedia Commons. In this paper we present a text-based annotation method that proposes Wikipedia categories for open access images. The assigned categories can be used for image retrieval or to upload images to Wikimedia Commons. The annotation basically consists of two phases: extracting salient keywords and mapping these keywords to categories. The results are evaluated on a small record of open access images that were manually annotated.
Im Social Web wird der Gatekeeper zum Gatewatcher. Unternehmen können medial eigene Inhalte an die relevanten Bezugsgruppen vermitteln, ohne auf einen Gatekeeper angewiesen zu sein. Die Relevanz der Inhalte wird allerdings durch das Publikum bestimmt. Die Nachrichtenwerttheorie, die ursprünglich auf die Selektion von Journalisten von Nachrichten geprägt war, muss uminterpretiert werden, um aktuell zu bleiben. Welche Nachrichtenfaktoren bestimmen also die Interaktion des Publikums und sorgen für wahre Relevanz in den Sozialen Medien?
Dass Menschen bereit sind, ein Leben lang zu lernen, ist bereits in der heutigen Informations- und Wissensgesellschaft eine wichtige Voraussetzung, um in der Arbeitswelt zu bestehen, innovativ zu sein und sich weiterzuentwickeln. Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit die Montessori-Pädagogik bereits Kinder und Jugendliche auf die Herausforderungen der Zukunft vorbereiten kann und ob sie den Anforderungen, die das Lebenslange Lernen stellt, gerecht wird. Zunächst werden das Phänomen des Lebenslangen Lernens, das Lernen in verschiedenen Lebensphasen und Lernsituationen sowie die Gründe und Ziele von Lebenslangem Lernen vorgestellt. Anschließend werden als Einflussfaktoren für das Gelingen Lebenslangen Lernens, und zwar die Lernmotivation, die Lernumgebung, die Lernerfahrung, das selbstgesteuerte Lernen sowie Kompetenzen skizziert. Weiter folgen ein Überblick über die Montessori-Pädagogik, deren Erziehungsziele, Grundlagen sowie Methoden. Den Abschluss der Arbeit bildet ein Vergleich der Konzepte und Prinzipien der Montessori-Pädagogik mit den Methoden, die für das Lernen am Arbeitsplatz eingesetzt werden und damit dem Lebenslangen Lernen dienen.
Open Science beschreibt die Öffnung des gesamten wissenschaftlichen Forschungs- und Erkenntnisprozesses, in dem Daten, Methoden und Ergebnisse geteilt werden. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten und Formen der Wissensteilung und der Zusammenarbeit sowohl innerhalb als auch außerhalb der Wissenschaft. Für die Umsetzung in die Praxis ist es notwendig, dass ein grundlegendes Verständnis und Bewusstsein für den Nutzen und die Vorteile von Open Science sowie für praktische Anwendungsmöglichkeiten verbreitet werden. Diese Masterarbeit beschäftigt sich damit, wie Open Science mit E-Learning vermittelt werden kann. Dafür werden aufbauend auf einer Analyse von Trainings- und Lernangeboten Empfehlungen in zielgruppenspezifischen Umsetzungsmodellen entwickelt, die verschiedene Lerninhalte und E-Learning Formate berücksichtigen und Ansätze zur Nachnutzung bieten.
NOA is a search engine for scientific images from open access publications based on full text indexing of all text referring to the images and filtering for disciplines and image type. Images will be annotated with Wikipedia categories for better discoverability and for uploading to WikiCommons. Currently we have indexed approximately 2,7 Million images from over 710 000 scientific papers from all fields of science.
Informationskompetenz ist eine Schlüsselkompetenz für gesellschaftliche Teilhabe. Unter dem Eindruck des „Framework for Information Literacy for Higher Education“ der ACRL verändert sich das Verständnis von Informationskompetenz. Die Angebote zur Förderung von Informationskompetenz von Universitäts- und Hochschulbibliotheken müssen besser in die Lehre in den Disziplinen integriert werden. E-Learning-Formate eigenen sich hierfür besonders gut. Für die gelungene Gestaltung von E-Learning-Angeboten sind Kenntnisse über Lerntheorien und Mediendidaktik notwendig. Auf eine breite theoretische Betrachtung folgt der Entwurf mediendidaktischer Konzepte für ein E-Learning-Angebot zur Förderung von Informationskompetenz an der Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin.
In der vorliegenden Masterarbeit geht es um die automatische Annotation von Bildern mithilfe der Kategoriesystematik der Wikipedia. Die Annotation soll anhand der Bildbeschriftungen und ihren Textreferenzen erfolgen. Hierbei wird für vorhandene Bilder eine passende Kategorie vorgeschlagen. Es handelt sich bei den Bildern um Abbildungen aus naturwissenschaftlichen Artikeln, die in Open Access Journals veröffentlicht wurden. Ziel der Arbeit ist es, ein konzeptionelles Verfahren zu erarbeiten, dieses anhand einer ausgewählten Anzahl von Bildern durchzuführen und zu evaluieren. Die Abbildungen sollen für weitere Forschungsarbeiten und für die Projekte der Wikimedia Foundation zur Verfügung stehen. Das Annotationsverfahren findet im Projekt NOA - Nachnutzung von Open Access Abbildungen Verwendung.