020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
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In dieser Bachelorarbeit wird die Konzeption, Entwicklung und Evaluierung einer Web-Oberfläche der wissenschaftlichen Bildersuchmaschine NOA durchgeführt. Ziel ist es, eine hohe Benutzerfreundlichkeit zu erreichen. NOA ist ein von der DFG gefördertes Projekt mit dem Ziel, Bilder aus Open-Access-Veröffentlichungen nutzbar zu machen. Der theoretische Teil behandelt die Grundlagen der Web-Usability, weiterhin werden Methoden der Evaluation dargestellt. Der praktische Teil der vorliegenden Arbeit beinhaltet die Konzeption und deren Umsetzung mittels aktueller Auszeichnungs- und Skriptsprachen. Auf die Präsentation der entwickelten Web-Oberfläche folgt die Evaluation der Usability mittels der heuristischen Evaluation und dem Usability-Testing, welches von der Thinking-Aloud-Methode begleitet wird. Daraufhin werden Empfehlungen zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit benannt. Die Arbeit bildet einen vollständigen Prozess zur Erstellung einer Website ab. So gibt sie Interessierten des Berufsfeldes Konzeption bzw. der Front-End-Entwicklung einen Einblick in übliche Tätigkeiten.
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.
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.
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.
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 den letzten Jahren wurden verstärkt neue Forschungsinformationssysteme (FIS) geplant, aufgebaut und in Betrieb genommen. Da diese IT-gestützten Informationssysteme eine Vielzahl an Forschungsinformationen beinhalten sowie verschiedenen Zielen dienen können, bietet eine Sammlungsrichtlinie die Möglichkeit, die Entscheidungen auf inhaltlicher Ebene verbindlich und transparent darzustellen. Derartige Richtlinien existieren zum Beispiel bereits für Sammlungen in Bibliotheken und Museen. Die Bachelorarbeit zieht Parallelen zu diesen Bereichen und beschreibt deren Ziele und Inhalte.
In einem praxisbezogenen Teil wurde die Sammlungsrichtlinie für das Informationssystem Göttingen Research Online (GRO) erstellt. Die Vorgehensweise, Hindernisse und Erfahrungen werden zusammenfassend wiedergegeben. Ergänzt werden die Erkenntnisse durch eine Befragung unter deutschen Hochschulen und Forschungseinrichtungen.
Abschließend ist eine Empfehlung für eine FIS-Sammlungsrichtlinie entstanden, die Hinweise, Bestandteile und Best Practices enthält und somit anderen Institutionen als Leitfaden dienen kann.
Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht mittels Stellenanzeigenanalyse von Bibliothekaren mit IT-Schwerpunkt (System- und IT-Bibliothekare, Bibliotheksinformatiker, Data Librarians etc.) sowie anhand eines Vergleichs der Curricula informationswissenschaftlicher Studiengänge, inwieweit den informationstechnischen Anforderungen der modernen Arbeitswelt in der Hochschulausbildung hinreichend Rechnung getragen wird.
Zu diesem Zweck liegen 179 IT-bibliothekarische Stellen der Jahre 2012-2017 von OpenBiblioJobs vor, die u. a. hinsichtlich Bedarf, Aufgaben, Kompetenzanforderungen sowie weiteren Inhalten zum Beschäftigungsverhältnis ausgewertet sind. Die analysierten IT-Kompetenzen sind den Modulinhalten von 14 Bachelor- und 9 Masterstudiengängen gegenübergestellt. Das durchschnittliche Jahreswachstum der IT-lastigen Stellenangebote im Untersuchungszeitraum liegt bei 38,25 % und bestätigt damit den Bedarf an Absolventen bibliothekarischer IT-Profile.
Systemorientierte Stellen benötigen u. a. vertiefte Kompetenzen mit bibliothekarischen Informationssystemen, den dort vorkommenden Daten(-banken) und Kenntnisse in der Programmierung, um die Konzeption, Administration und den Support dieser Systeme zu gewährleisten. Diese IT-Kompetenzen werden passend zum vorausgesetzten Abschluss (Bachelor) und der Vergütung (E9-12) in vielen Bachelorstudiengängen in grundlegender Form vermittelt, oft jedoch nur als Wahlpflichtmodule.
Datenorientierte Stellen setzen überwiegend den Master voraus und sind dementsprechend ab E13 eingruppiert. Neben Kompetenzen im gesamten Bereich des Datenmanagements (samt Meta- und Forschungsdaten), Fähigkeiten in der Analyse von Daten und deren Visualisierung sowie in Big und Linked Data, sind insbesondere umfassende Kenntnisse im Wissenschaftsbetrieb gefordert.
Im Gegensatz zu systemorientierten Stellen, für die passende Studiengänge mit vertieften IT-Inhalten existieren, fehlt bislang ein Masterstudiengang für das Datenmanagement, der die nötigen Kompetenzen konzertiert beinhaltet – nur einzelne Bereiche werden bislang abgedeckt. Die Arbeit richtet sich an Interessierte im Informationsbereich, Koordinatoren bibliothekarischer Studiengänge sowie Bibliotheksverbände.
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.
Beitrag zum Workshop "Informationskompetenz im Norden" am 01.02.2018 im Bibliotheks- und Informationssytem der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
Es geht zunächst darum, welche Ansätze und Projekte die Schreibwerkstatt verfolgt, um Informations- & Schreibprozesse an der Hochschule Hannover zu fördern.
Da es gemeinsame Ziele und Zielgruppen von sowie inhaltliche Überschneidungen zwischen Bibliothek und Schreibwerkstatt gibt, werden Kooperationsbeispiele und Vorteile der Zusammenarbeit vorgestellt.
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.