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Die Einführung von Discovery-Systemen in wissenschaftlichen Bibliotheken ist aktuell ein viel diskutiertes Thema in der deutschen Bibliothekslandschaft. In dieser Bachelorarbeit wird die konkrete Implementierung des Discovery-Systems in der Herzog August Bibliothek (HAB) in Wolfenbüttel betrachtet. Hierfür wird zunächst ein generelles Verständnis für Bibliothekskatalogsysteme geschaffen. Eine vergleichende Studie der Recherchequalität zwischen dem Discovery-System und dem bestehenden OPAC (Online Public Access Catalogue) wird durchgeführt, um zum einen Empfehlungen für notwendige Anpassungen an dem Discovery-System auszusprechen und zum anderen letztendlich eine Aussage über die Möglichkeit einer Abschaltung des OPACs zu treffen. Eine Abschaltung des OPACs ist aufgrund der Ergebnisse nur dann erfolgreich möglich, wenn die HAB ihre Viel- und Intensivnutzer in den Implementierungsprozess mit einbezieht und deren Anforderungen und Wünsche an das Discovery-System umsetzt. Die Studie zeigt, dass die Benutzer der HAB an den OPAC gewohnt sind und für die HAB daher die Herausforderung in der Akzeptanzschaffung für das neue System liegt.
Background: Often preventive measures are not accessed by the people who were intended to be reached. Programs for older adults may target men and women, older adults, advanced old age groups and/or chronically ill patients with specific indications. The defined target groups rarely participate in the conception of programs or in the design of information materials, although this would increase accessibility and participation. In the German “Reaching the Elderly” study (2008–2011), an approach to motivating older adults to participate in a preventive home visit (PHV) program was modified with the participatory involvement of the target groups. The study examines how older men and women would prefer to be addressed for health and prevention programs.
Methods: Four focus groups (N = 42 participants) and 12 personal interviews were conducted (women and men in 2 age groups: 65–75 years and ≥ 76 years). Participants from two districts of a major German city were selected from a stratified random sample (N = 200) based on routine data from a local health insurance fund. The study focused on the participants’ knowledge about health and disease prevention and how they preferred to be approached and addressed. Videos of the focus groups were recorded and analysed using mind mapping techniques. Interviews were digitally recorded, transcribed verbatim and subjected to qualitative content analysis.
Results: A gender-specific approach profile was observed. Men were more likely to favor competitive and exerciseoriented activities, and they associated healthy aging with mobility and physical activity. Women, on the other hand, displayed a broader understanding of healthy aging, which included physical activity as only one aspect as well as a healthy diet, relaxation/wellness, memory training and independent living; they preferred holistic and socially oriented services that were not performance-oriented. The “older seniors” (76+) were ambivalent towards
certain wordings referring to aging.
Conclusions: Our results suggest that gender-specific needs must be considered in order to motivate older adults to participate in preventive services. Age-specific characteristics seem to be less relevant. It is more important to pay attention to factors that vary according to the individual state of health and life situation of
the potential participants.
The CogALex-V Shared Task provides two datasets that consists of pairs of words along with a classification of their semantic relation. The dataset for the first task distinguishes only between related and unrelated, while the second data set distinguishes several types of semantic relations. A number of recent papers propose to construct a feature vector that represents a pair of words by applying a pairwise simple operation to all elements of the feature vector. Subsequently, the pairs can be classified by training any classification algorithm on these vectors. In the present paper we apply this method to the provided datasets. We see that the results are not better than from the given simple baseline. We conclude that the results of the investigated method are strongly depended on the type of data to which it is applied.
Integrating distributional and lexical information for semantic classification of words using MRMF
(2016)
Semantic classification of words using distributional features is usually based on the semantic similarity of words. We show on two different datasets that a trained classifier using the distributional features directly gives better results. We use Support Vector Machines (SVM) and Multirelational Matrix Factorization (MRMF) to train classifiers. Both give similar results. However, MRMF, that was not used for semantic classification with distributional features before, can easily be extended with more matrices containing more information from different sources on the same problem. We demonstrate the effectiveness of the novel approach by including information from WordNet. Thus we show, that MRMF provides an interesting approach for building semantic classifiers that (1) gives better results than unsupervised approaches based on vector similarity, (2) gives similar results as other supervised methods and (3) can naturally be extended with other sources of information in order to improve the results.
Editorial for the 15th European Networked Knowledge Organization Systems Workshop (NKOS 2016)
(2016)
Knowledge Organization Systems (KOS), in the form of classification systems, thesauri, lexical databases, ontologies, and taxonomies, play a crucial role in digital information management and applications generally. Carrying semantics in a well-controlled and documented way, Knowledge Organisation Systems serve a variety of important functions: tools for representation and indexing of information and documents, knowledge-based support to information searchers, semantic road maps to domains and disciplines, communication tool by providing conceptual framework, and conceptual basis for knowledge based systems, e.g. automated classification systems. New networked KOS (NKOS) services and applications are emerging, and we have reached a stage where many KOS standards exist and the integration of linked services is no longer just a future scenario. This editorial describes the workshop outline and overview of presented papers at the 15th European Networked Knowledge Organization Systems Workshop (NKOS 2016) in Hannover, Germany.
Das vorliegende Shortpaper befasst sich mit dem Thema Datenschnittstellen und Datenmapping im Bibliothekswesen für den Austausch von bibliografischen Daten. Ausgangspunkt der Arbeit ist die Schnittstelle Z39.50, welche den Austausch von Metadaten zwischen Bibliotheken als derzeitigen Standard bildet. Neben diesem Austauschformat sind die Darstellungsformate MAB, MARC 21, MARC-XML und als Weiterentwicklung von Z39.50 das SRU (Search/Retrieve via URL) genannt. Weiterhin wird auf das Linked Open Data Netzwerk Bezug genommen. Dieses Netzwerk, auch Semantic Web genannt, wird im Allgemeinen auch mit den Begriffen Web 3.0, Linked Open Data und Web of Data in Verbindung gebracht. Die technische Seite wird anhand von RDF (Resource Description Framework), XML (Extensible Markup Language) erläutert und im Weiteren wird auf die Wichtigkeit der CC0-Lizenzen (Creative Commons Lizenzen) eingegangen. Abschließend wird auf den Begriff Mapping im Kontext der Bibliothekslandschaft eingegangen und die Zusammenarbeit zwischen den Institutionen hervorgehoben.
In distributional semantics words are represented by aggregated context features. The similarity of words can be computed by comparing their feature vectors. Thus, we can predict whether two words are synonymous or similar with respect to some other semantic relation. We will show on six different datasets of pairs of similar and non-similar words that a supervised learning algorithm on feature vectors representing pairs of words outperforms cosine similarity between vectors representing single words. We compared different methods to construct a feature vector representing a pair of words. We show that simple methods like pairwise addition or multiplication give better results than a recently proposed method that combines different types of features. The semantic relation we consider is relatedness of terms in thesauri for intellectual document classification. Thus our findings can directly be applied for the maintenance and extension of such thesauri. To the best of our knowledge this relation was not considered before in the field of distributional semantics.
Die neuen Medien haben in der Sozialwirtschaft Einzug gehalten: Immer mehr Menschen informieren sich online über Träger, Einrichtungen und Dienste. Moderne Instrumente der Marktkommunikation sind eine wichtige Säule im Kontakt mit Kunden, Mitarbeitenden, Medien, aber auch Ehrenamtlichen und Förderern.
Für die Übermittlung personenbezogener Daten ist eine verschlüsselte Übertragung unverzichtbar und seit Jahren etabliert. Durch die erhöhte Datenschutz-Sensibilität gewinnt der vertrauliche Zugriff über https auf die Websites von Sozialunternehmen an Bedeutung. Sobald über Kontaktformulare oder etwa Bewerberportale der Austausch personenbezogener Daten angeboten wird, ist mit Einführung des IT-Sicherheitsgesetzes im Juli 2015 eine SSL-Verschlüsselung zur Pflicht geworden.
Die nachfolgende Studie beleuchtet den aktuellen Umsetzungsgrad zur Sicherheit von Web-Server in der Sozialwirtschaft. Es wird dargestellt, in welchem Umfang heute https-basierte Zugriffe auf die Internetseiten von Sozialunternehmen möglich sind. Darüber hinaus werden mögliche Probleme in der technischen Implementierung überprüft und ausgewertet.
Smart Cities require reliable means for managing installations that offer essential services to the citizens. In this paper we focus on the problem of evacuation of smart buildings in case of emergencies. In particular, we present an abstract architecture for situation-aware evacuation guidance systems in smart buildings, describe its key modules in detail, and provide some concrete examples of its structure and dynamics.
In den letzten Jahren ist, nicht zuletzt aufgrund der schnellen und einfachen Verfügbarkeit von Daten und Informationen, ein Anstieg an veröffentlichter Literatur zu beobachten. Bibliotheken stehen vor der Herausforderung, diese Ressourcen zu erschließen und damit verfügbar zu machen. Ein Teilaspekt ist hierbei die Klassifizierung. Die Arbeit untersucht Voraussetzungen und Möglichkeiten der automatischen Klassifizierung am Beispiel medizinischer Literatur. Der erste, theoretische Teil beinhaltet die Beschreibung der Grundlagen der Inhaltserschließung, des Data Mining und der automatischen Klassifizierung sowie eine umfassende Übersicht über den aktuellen Forschungsstand in diesem Bereich. Im zweiten Teil wird die Auswahl, Aufbereitung und Analyse eines aus Katalogdatensätzen der Bibliothek der Medizinischen Hochschule Hannover bestehenden Datenbestandes erläutert. Die Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens zur Klassifizierung bibliographischer Datensätze wird am Beispiel des Algorithmus k-nearest-neighbours verdeutlicht. Hierbei lässt sich eine korrekte Klassifizierung von rund 58 % der Dokumente erreichen. Abschließend werden Optimierungsansätze (z.B. semi-automatische Verfahren) und Herausforderungen automatischer Klassifizierungsverfahren (z.B. uneinheitlich erschlossene Datensätze oder ungleiche Verteilung der Klassen einer Systematik in den Dokumenten) aufgezeigt.