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Although there is a growing interest of policy makers in higher education issues (especially on an international scale), there is still a lack of theoretically well-grounded comparative analyses of higher education policy. Even broadly discussed topics in higher education research like the potential convergence of European higher education systems in the course of the Bologna Process suffer from a thin empirical and comparative basis. This paper aims to deal with these problems by addressing theoretical questions concerning the domestic impact of the Bologna Process and the role national factors play in determining its effects on cross-national policy convergence. It develops a distinct theoretical approach for the systematic and comparative analysis of cross-national policy convergence. In doing so, it relies upon insights from related research areas — namely literature on Europeanization as well as studies dealing with cross-national policy convergence.
Der vorliegende Band enthält die Beiträge eines Kolloquiums am Institut für Deutsche Sprache, Mannheim, in dem das komplexe und moderne Werk sowie das systematische Arbeiten Johann Christoph Adelungs gewürdigt wurde. Die Beiträger und Beiträgerinnen des Bandes stellen das kulturgeschichtliche Denken Adelungs, sein lexikographisches Werk, seine grammatischen, orthographischen und stilistischen Arbeiten unter spezifischen Fragestellungen dar: Adelungs durch Herder inspiriertes Verständnis von Kulturgeschichte bildet gleichsam das Prinzip seiner Arbeit. In Beispielen wird die Adelung-Rezeption beschrieben ebenso wie die Bedeutung seines Werks für heutige sprachhistorische Forschung. Dass Adelung mit seinen Arbeiten in Spannungsfelder einzuordnen ist, machen diejenigen Beiträge deutlich, die ihn als Traditionalisten und als Vertreter der beginnenden Moderne zeigen, als Sprachgelehrten mit präskriptiven und deskriptiven Anliegen, als konservativen Denker und Aufklärer zugleich. Insgesamt gibt dieser Band einen Überblick über die Komplexität von Adelungs Schaffen und über den Stand der Forschung.
One problem of data-driven answer extraction in open-domain factoid question answering is that the class distribution of labeled training data is fairly imbalanced. In an ordinary training set, there are far more incorrect answers than correct answers. The class-imbalance is, thus, inherent to the classification task. It has a deteriorating effect on the performance of classifiers trained by standard machine learning algorithms. They usually have a heavy bias towards the majority class, i.e. the class which occurs most often in the training set. In this paper, we propose a method to tackle class imbalance by applying some form of cost-sensitive learning which is preferable to sampling. We present a simple but effective way of estimating the misclassification costs on the basis of class distribution. This approach offers three benefits. Firstly, it maintains the distribution of the classes of the labeled training data. Secondly, this form of meta-learning can be applied to a wide range of common learning algorithms. Thirdly, this approach can be easily implemented with the help of state-of-the-art machine learning software.