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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.
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.