Englischsprachige Studiengänge - deutscher Arbeitsmarkt. Studiendesign und erste Ergebnisse. Jaudzims, S., & Oberschelp, A. (2025, Juni). Englischsprachige Studiengänge - deutscher Arbeitsmarkt. Studiendesign und erste Ergebnisse. Impulsvortrag im Rahmen der Campus-Initiative Internationale Fachkräfte Fachtagung 2025 - „Hochschulen als Motoren für die Gewinnung internationaler Fachkräfte“, Deutscher Akademischer Austauschdienst, Berlin.
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Die Theorie staatlicher Transfers - mit einem Anwendungsbeispiel aus der Hochschulbildung. Gwosć, C. (2025, Mai). Die Theorie staatlicher Transfers - mit einem Anwendungsbeispiel aus der Hochschulbildung. Vortrag im Rahmen der Lehrveranstaltung "Sozial- und Familienpolitik" im Bachelor-Studiengang Kindheitspädagogik, Hochschule Rhein-Waal, Kleve.
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Geschlechterungleichheiten in der Forschungsförderung: Chancen und Herausforderungen deskriptiver Repräsentation. Möller, T. (2025, Mai). Geschlechterungleichheiten in der Forschungsförderung: Chancen und Herausforderungen deskriptiver Repräsentation. Vortrag auf dem Workshop Deskriptive Repräsentation und ungleiche Rekrutierungschancen für Eliten- und Führungspositionen., Projekt Elitenmonitor, Universität Leipzig.
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Gender bias in grant allocation shows a decline over time. van den Besselaar, P., Möller, T., Mom, C., Cruz-Castro, L., & Sanz-Menendez, L. (2025, Mai). Gender bias in grant allocation shows a decline over time. Vortrag auf der Konferenz Atlanta Conference on Science and Innovation Policy, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA.
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NuDHe: Bedingungskonstellationen für die Nutzung befragungs- und prozessbasierter Daten in der Hochschulentwicklung. Janson, K., & Wegner, A. (2025, Mai). NuDHe: Bedingungskonstellationen für die Nutzung befragungs- und prozessbasierter Daten in der Hochschulentwicklung. Vortrag im Rahmen des Verwertungsforums "Wissenstransfer", BMBF/ptj/GESIS, Köln/Online.
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Erschließung von Begabungsreserven in Zeiten des Fachkräftemangels: Wo private Hochschulen in Deutschland neue Zielgruppen erreichen – und wo sie an Grenzen stoßen. Dahm, G., & Buchholz, S. (2025, Mai). Erschließung von Begabungsreserven in Zeiten des Fachkräftemangels: Wo private Hochschulen in Deutschland neue Zielgruppen erreichen – und wo sie an Grenzen stoßen. Vortrag auf der Konferenz "Innovate, Adapt, Preserve: Navigating Change in Higher Education" (5. Konferenz des Netzwerks Hochschulforschung Österreich), Wien, Central European University, Österreich.
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Material and health well-being of students in Europe - Some findings from the EUROSTUDENT project. Gwosć, C. (2025, Mai). Material and health well-being of students in Europe - Some findings from the EUROSTUDENT project. Vortrag auf dem Seminar Student Lives: Minimum Needs, Living Costs & Policy, European Reference Budgets Platform, Brüssel (online), Belgien.
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Meet-the-data: EUROSTUDENT – Daten zur Hochschulbildung in Europa. Hauschildt, K., & Daniel, A. (2025, Mai). Meet-the-data: EUROSTUDENT – Daten zur Hochschulbildung in Europa. Vortrag im Rahmen der Meet-the-Data-Veranstaltungsreihen 2024/2025, Verbund Forschungsdaten Bildung (VerbundFDB).
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Daten sicher teilen - Landkarte der Möglichkeiten. Buck, D., Hoffstätter, U., Beck, K., Siegers, P., Linne, M., & Schlücker, F. (2025, Mai). Workshop Daten sicher teilen - Landkarte der Möglichkeiten.
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Internationale Nachwuchsforschende auf dem Weg zur Professur: Hürden überwinden, Karrieren gestalten. Jaudzims, S., & Oberschelp, A. (2025, Mai). Internationale Nachwuchsforschende auf dem Weg zur Professur: Hürden überwinden, Karrieren gestalten. Impulsvortrag im Rahmen des Angebots der Stabsstelle Gleichstellung, Vielfalt und Familie der Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität Kaiserslautern-Landau, Geschäftsstelle Landau, gefördert durch das Professorinnenprogramm, Landau.
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Datenüberlassung an ein FDZ oder selbst eines gründen? Aufgaben und Strukturen eines FDZ. Siegers, P., & Buck, D. (2025, Mai). Datenüberlassung an ein FDZ oder selbst eines gründen? Aufgaben und Strukturen eines FDZ. Vortrag auf dem Workshop Daten sicher teilen - Landkarte der Möglichkeiten.
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Narratives of transparency: How do commercial and non-commercial providers justify research analytics? Köchling, S., & Krüger, A. K. (2025, Mai). Narratives of transparency: How do commercial and non-commercial providers justify research analytics? Vortrag auf der Konferenz STS Conference Graz, Technische Universität Graz, Graz, Österreich.
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The theory of public transfers with reference to higher education. Gwosć, C. (2025, April). The theory of public transfers with reference to higher education. Vortrag im Rahmen der Vorlesung "Public Finance" des Bachelorstudiengangs International Relations, Hochschule Rhein-Waal, Kleve.
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(Forschungs-)Perspektiven auf die Studierendenentwicklung. Oberschelp, A., Winkelmann, G., & Sanders, S. (2025, April). (Forschungs-)Perspektiven auf die Studierendenentwicklung. Impulsvortrag auf dem Workshop Einblicke in die Studierendenentwicklung und Implikationen für die Hochschulsteuerung. Workshop für den themenbezogenen Austausch zwischen Ministerialbeschäftigten und Wissenschaft- und Hochschulforschenden, HIS-HE.
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AutoML meets hugging face: Domain-aware pretrained model selection for text classification. Safikhani, P. (2025, April/Mai). AutoML meets hugging face: Domain-aware pretrained model selection for text classification. Poster auf der Konferenz 2025 Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Albuquerque, USA.
Abstract
The effectiveness of embedding methods is crucial for optimizing text classification performance in Automated Machine Learning (AutoML). However, selecting the most suitable pre-trained model for a given task remains challenging. This study introduces the Corpus-Driven Domain Mapping (CDDM) pipeline, which utilizes a domain-annotated corpus of pre-fine-tuned models from the Hugging Face Model Hub to improve model selection. Integrating these models into AutoML systems significantly boosts classification performance across multiple datasets compared to baseline methods. Despite some domain recognition inaccuracies, results demonstrate CDDM’s potential to enhance model selection, streamline AutoML workflows, and reduce computational costs.
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