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Mit diesem Papier wird die neue Online-Reihe IDSopen des Leibniz-Instituts für Deutsche Sprache konzeptuell aufgelegt. Die Reihe bietet Autor/-innen und Rezipient/-innen aus allen Bereichen der Linguistik eine moderne und offene Plattform für digitales Publizieren. Mit IDSopen steht eine zeitgemäße Publikationsumgebung zur Verfügung, die schwerpunktmäßig Arbeiten veröffentlicht, die auf Ressourcen des IDS beruhen und deren Verwendungsmöglichkeiten in besonderem Maße zeigen. Gleichzeitig zeichnet sich IDSopen durch eine Öffnung für unkonventionelle Publikationsformen und -formate aus. Transparente Begutachtungsprozesse gehören dabei genauso zum Profil der Reihe wie ein offener Erscheinungsturnus und das Ansprechen unterschiedlicher Zielgruppen. IDSopen verfolgt entlang der Leitlinien des IDS und der Leibniz-Gemeinschaft (vgl. LeibnizOpen) das Open-Access-Prinzip und veröffentlicht ausschließlich digital, ohne gedruckte Form (Online-only). Diese Maßnahmen haben das Ziel, kurze Veröffentlichungszeiten für Manuskripte zu ermöglichen, einen unbeschränkten und kostenlosen Zugang zu qualitäts-geprüfter wissenschaftlicher Information rund um die IDS-Ressourcen im Internet zu bieten und liquide Publikationsprozesse zu unterstützen.
Data sets of publication meta data with manually disambiguated author names play an important role in current author name disambiguation (AND) research. We review the most important data sets used so far, and compare their respective advantages and shortcomings. From the results of this review, we derive a set of general requirements to future AND data sets. These include both trivial requirements, like absence of errors and preservation of author order, and more substantial ones, like full disambiguation and adequate representation of publications with a small number of authors and highly variable author names. On the basis of these requirements, we create and make publicly available a new AND data set, SCAD-zbMATH. Both the quantitative analysis of this data set and the results of our initial AND experiments with a naive baseline algorithm show the SCAD-zbMATH data set to be considerably different from existing ones. We consider it a useful new resource that will challenge the state of the art in AND and benefit the AND research community.