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Sprachentwicklungstest zum Kasus bei den bilingualen Vorschulkindern: Sprachstand Russisch (KT-RUS)
(2020)
Sprachentwicklungstest zum Kasus bei bilingualen Vorschulkindern: Sprachstand Deutsch (KT-DEU)
(2020)
Um eine bessere Erreichbarkeit und Zugänglichkeit zu bestehenden sowie neuen Angeboten von Lehr- und Schulungsmaterialien im Bereich der Digital Humanities zu ermöglichen, sollten diese in einem zentralen Verzeichnis zur Verfügung gestellt werden. Im Rahmen des CLARIAH-DE Projekts wurde – zunächst für die Umsetzung eines Projektmeilensteins – eine Lösung gesucht, die eine übergreifende Suche in frei zugänglichen und nachnutzbaren Lehr- und Schulungsmaterialien zu Forschungsmethoden, Verfahren sowie Werkzeugen im Bereich der Digital Humanities in unterschiedlichen Plattformen und Repositorien bietet.
This poster summarizes the results of the CLARIAH-DE Work Package 3: Skills Training and Promotion of Junior Researchers.
For a research field that is characterised by rapid technical development, CLARIAH-DE has to include the promotion of data literacy necessary for the efficient use of this digital research infrastructure as part of its objective. To develop, consolidate and refine a common programme in this area, work package 3 set itself the following sub goals:
- Consolidation of the activities from the previous projects into a joint service
- Cataloguing and reflecting on the methods and tools used in the research field, with the aim of identifying remaining gaps
- Skills training of, individual support for and the promotion of junior researchers
This poster summarizes the results of the CLARIAH-DE Work Package 5 - Community Engagement: Outreach/Dissemination and Liaison.
Work package 5 engages with the community through dissemination activities, outreach and liaison. The work package set itself the following sub goals:
- Combining the existing dissemination and outreach activities of CLARIN-D and DARIAH-DE in a meaningful way and elaborating on them. In some cases this meant continuity, in other cases a new appearance for resources.
- Providing a web portal as a gateway to the CLARIAH-DE project.
- Creating a common identity and corporate identity and maintaining the established level of trust users already put into CLARIN-D and DARIAH-DE.
- Providing a social media presence as well as a physical presence at workshops, conferences and other meetings in the Digital Humanities.
Die durch die Covid-19-Pandemie bedingte Umstellung der Präsenzlehre auf digitale Lehr- und Lernformate stellte Lehrende und Studierende gleichermaßen vor eine Herausforderung. Innerhalb kürzester Zeit musste die Nutzung von Plattformen und digitalen Tools erlernt und getestet werden. Der Beitrag stellt exemplarisch Dienste und Werkzeuge von CLARIAH-DE vor und erläutert, wie die digitale Forschungsinfrastruktur Lehrende und Studierende auch im Rahmen der digitalen Lehre unterstützen kann.
Poster des Text+ Partners Leibniz-Institut für Deutsche Sprache Mannheim präsentiert beim Workshop "Wohin damit? Storing and reusing my language data" am 22. Juni 2023 in Mannheim. Das Poster wurde im Kontext der Arbeit des Vereins Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V. verfasst. NFDI wird von der Bundesrepublik Deutschland und den 16 Bundesländern finanziert, und das Konsortium Text+ wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) – Projektnummer 460033370. Die Autor:innen bedanken sich für die Förderung sowie Unterstützung. Ein Dank geht außerdem an alle Einrichtungen und Akteur:innen, die sich für den Verein und dessen Ziele engagieren.
Impact assessment is an evolving area of research that aims at measuring and predicting the potential effects of projects or programs on a variety of stakeholders. While measuring the impact of scientific research is a vibrant subdomain of impact assessment, a recurring obstacle in this specific area is the lack of an efficient framework that facilitates labeling and analysis of lengthy reports. To address this issue, we propose, implement, and evaluate a framework for automatically assessing the impact of scientific research projects by identifying pertinent sections in research reports that indicate potential impact. We leverage a mixed-method approach that combines manual annotation with supervised machine learning to extract these passages from project reports. We experiment with different machine learning algorithms, including traditional statistical models as well as pre-trained transformer language models. Our results show that our proposed method achieves accuracy scores up to 0.81, and that our method is generalizable to scientific research from different domains and different languages.