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Research information, i.e., data about research projects, organisations, researchers or research outputs such as publications or patents, is spread across the web, usually residing in institutional and personal web pages or in semi-open databases and information systems. While there exists a wealth of unstructured information, structured data is limited and often exposed following proprietary or less-established schemas and interfaces. Therefore, a holistic and consistent view on research information across organisational and national boundaries is not feasible. On the other hand, web crawling and information extraction techniques have matured throughout the last decade, allowing for automated approaches of harvesting, extracting and consolidating research information into a more coherent knowledge graph. In this work, we give an overview of the current state of the art in research information sharing on the web and present initial ideas towards a more holistic approach for boot-strapping research information from available web sources.
In diesem Working Paper sollen wesentliche Erkenntnisse und Forderungen aus der - bisher vor allem englischsprachigen - Diskussion über die webgerechte Freigabe öffentlicher Daten zusammengefaßt werden. Das Paper versteht sich als Ausgangspunkt für Diskussion und Strategieentwicklung, ohne letztere selbst leisten zu können. Die Entwicklungspotentiale von Open Government Data (OGD) sollen zunächst aus der Sicht verschiedener Beteiligter dargestellt werden. Mit den in den Sebastopol-Prinzipien formulierten grundlegenden Anforderungen an OGD wird der Begriff schließlich definiert. Anhand von Veröffentlichungen des W3C kann schließlich die Bedeutung der Verwendung und (Weiter-)Entwicklung offener Standards für OGD gezeigt werden, daneben aber auch die Hauptprobleme eines entsprechenden Change Managements im öffentlichen Sektor. Abschließend werden einige modellhafte Beispiele für die praktische Umsetzung von OGD angeführt.
Discovery and efficient reuse of technology pictures using Wikimedia infrastructures. A proposal
(2016)
Multimedia objects, especially images and figures, are essential for the visualization and interpretation of research findings. The distribution and reuse of these scientific objects is significantly improved under open access conditions, for instance in Wikipedia articles, in research literature, as well as in education and knowledge dissemination, where licensing of images often represents a serious barrier.
Whereas scientific publications are retrievable through library portals or other online search services due to standardized indices there is no targeted retrieval and access to the accompanying images and figures yet. Consequently there is a great demand to develop standardized indexing methods for these multimedia open access objects in order to improve the accessibility to this material.
With our proposal, we hope to serve a broad audience which looks up a scientific or technical term in a web search portal first. Until now, this audience has little chance to find an openly accessible and reusable image narrowly matching their search term on first try - frustratingly so, even if there is in fact such an image included in some open access article.
Der Arbeitsalltag von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern hat sich in den letzten Jahren dramatisch verändert. Forschen, Schreiben und Publizieren sind mittlerweile stark durch netzbasierte Anwendungen geprägt. Das digitale Zeitalter aber hat nicht nur neue technische Werkzeuge hervorgebracht, sondern auch neue Wege eröffnet, um Wissen zu generieren und zu verbreiten. Dies gilt sowohl innerhalb der akademischen Welt als auch über diese hinaus. Das Arbeiten mit dem Netz stellt unsere bisherigen etablierten wissenschaftlichen Praktiken in Frage. Forschung wird zunehmend vernetzt, kollaborativ, multimedial, trans- bzw. interdisziplinär durchgeführt. Das vorliegende Handbuch beschreibt diese sich herausbildenden wissenschaftlichen Praktiken. Ziel der Autoren war es dabei, ein praxisnahes und leicht verständliches Handbuch zu schreiben.
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.
