020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
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Institute
The NOA project collects and stores images from open access publications and makes them findable and reusable. During the project a focus group workshop was held to determine whether the development is addressing researchers’ needs. This took place before the second half of the project so that the results could be considered for further development since addressing users’ needs is a big part of the project. The focus was to find out what content and functionality they expect from image repositories.
In a first step, participants were asked to fill out a survey about their images use. Secondly, they tested different use cases on the live system. The first finding is that users have a need for finding scholarly images but it is not a routine task and they often do not know any image repositories. This is another reason for repositories to become more open and reach users by integrating with other content providers. The second finding is that users paid attention to image licenses but struggled to find and interpret them while also being unsure how to cite images. In general, there is a high demand for reusing scholarly images but the existing infrastructure has room to improve.
Eine 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.
Die Digitalisierung der Geisteswissenschaften eröffnet Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern unter anderem neue Möglichkeiten des kollaborativen Arbeitens, des offenen Publizierens oder der direkten und öffentlichkeitswirksamen Wissenskommunikation. Auch die Literaturrecherche als ein Grundpfeiler wissenschaftlichen Arbeitens erfährt schon seit Jahren einen stetigen Wandel. Bibliotheken befinden sich als Anbieter von Literatur, Medien und Rechercheinstrumenten in einem Spannungsfeld: Die Kerntätigkeitsbereiche der Erwerbung sowie der Vermittlung von Informationskompetenz unterliegen auch aufgrund der zunehmenden Digitalisierung veränderten Rahmenbedingungen, die meistens außerhalb der Reichweite der lokalen Bibliothek liegen. Diese Bedingungen beeinflussen sowohl die Tätigkeiten des Bibliothekspersonals als auch die Informationsversorgung der Bibliothekskundinnen und -kunden stark.
In diesem Artikel soll mit Bezug auf eine Universitätsbibliothek mittlerer Größe und mit Blick auf eine ihrer wichtigsten Zielgruppen, nämlich die der Studierenden, dargestellt werden, wie sich im Zuge der zunehmenden Digitalisierung Fragen der Erwerbungspolitik und unterschiedliche Wege der Literaturrecherche auf das wissenschaftliche Arbeiten auswirken. Ein besonderes
Augenmerk gilt dabei dem Bestandsaufbau im Fachreferat Germanistik im Gefüge der an der Universität zu versorgenden Fächer. An der Schnittstelle zu Forschung, Lehre und Studium sind es die Fachreferentinnen und Fachreferenten der Bibliothek, die sowohl die Rahmenbedingungen als auch die verschiedenen Möglichkeiten der Literaturrecherche proaktiv vermitteln müssen.
We present a simple method to find topics in user reviews that accompany ratings for products or services. Standard topic analysis will perform sub-optimal on such data since the word distributions in the documents are not only determined by the topics but by the sentiment as well. We reduce the influence of the sentiment on the topic selection by adding two explicit topics, representing positive and negative sentiment. We evaluate the proposed method on a set of over 15,000 hospital reviews. We show that the proposed method, Latent Semantic Analysis with explicit word features, finds topics with a much smaller bias for sentiments than other similar methods.
Using openEHR Archetypes for Automated Extraction of Numerical Information from Clinical Narratives
(2019)
Up to 80% of medical information is documented by unstructured data such as clinical reports written in natural language. Such data is called unstructured because the information it contains cannot be retrieved automatically as straightforward as from structured data. However, we assume that the use of this flexible kind of documentation will remain a substantial part of a patient’s medical record, so that clinical information systems have to deal appropriately with this type of information description. On the other hand, there are efforts to achieve semantic interoperability between clinical application systems through information modelling concepts like HL7 FHIR or openEHR. Considering this, we propose an approach to transform unstructured documented information into openEHR archetypes. Furthermore, we aim to support the field of clinical text mining by recognizing and publishing the connections between openEHR archetypes and heterogeneous phrasings. We have evaluated our method by extracting the values to three openEHR archetypes from unstructured documents in English and German language.
Die allgemeine Digitalisierung und besonders die IT Branche in Hannover, stellen Arbeitgeber_innen und Arbeitnehmer_innen vor große Herausforderungen. Berufsbezeichnungen im IT Sektor zeichnen sich im Gegensatz zu klassischen Berufsfeldern nicht dadurch aus, dass sie vereinheitlicht sind. Unterschiedlichste Berufsbezeichnungen verlangen oftmals identische Kompetenzen. Die Kompetenzen und Fähigkeiten der Arbeitnehmer_innen stehen ebenso immer mehr im Fokus der Arbeitgeber_innen, wie die Bereitschaft der permanenten Weiterbildung.
Zielgebend der vorliegenden Abschlussarbeit ist eine Datenbasis für ein kompetenzbasiertes IT Tool zu liefern, welches den Anspruch hat, die bereits beschriebenen Herausforderungen zu analysieren und zu klassifizieren. Zunächst ist daher eine Klassifikation, der auf dem hannoverschen Jobmarkt gesuchten IT Kompetenzen, zu erstellen. Vorbereitend wird eine Marktanalyse angefertigt, die sowohl Jobsuchmaschinen auf ihre Kompetenzorientierung als auch IT Kompetenzklassifikationen untersucht. Die erstellte Klassifikation bildet anschließend die Grundlage für das Kompetenzmatching zwischen Klassifikation und den Kompetenzen, die hannoversche IT Studierende erlernen, um zu verdeutlichen, in welchen Kompetenzen Weiterbildungsbedarf besteht. Die entstandene Datenbasis wird in einer MySQL Datenbank präsentiert, um eine möglichst flexible Verwendung und Weiterentwicklung des Datenbestands zu ermöglichen.
Lemmatization is a central task in many NLP applications. Despite this importance, the number of (freely) available and easy to use tools for German is very limited. To fill this gap, we developed a simple lemmatizer that can be trained on any lemmatized corpus. For a full form word the tagger tries to find the sequence of morphemes that is most likely to generate that word. From this sequence of tags we can easily derive the stem, the lemma and the part of speech (PoS) of the word. We show (i) that the quality of this approach is comparable to state of the art methods and (ii) that we can improve the results of Part-of-Speech (PoS) tagging when we include the morphological analysis of each word.