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242 Übereinstimmungen gefunden / 1-15 16-30 31-45 46-60 61-75 76-90 91-105 106-120 121-135 136-150 151-165 166-180 181-195 196-210 211-225 226-240 241-242
Enhancing data FAIRness with persistent identifiers for variables - Conceptualisation, requirements, challenges, and implementation.Daniel, A. (2025).Enhancing data FAIRness with persistent identifiers for variables - Conceptualisation, requirements, challenges, and implementation. Hannover: DZHW. https://doi.org/10.5281/zenodo.17984891 Abstract
This report presents an overview of the benefits of implementing variable-level PIDs with regard to the FAIRness of data and offers a practical checklist outlining the requirements for service providers and the challenges faced by infrastructures aiming to adopt variable-level PIDs. In addition, it provides insights into the technical implementation of the PID test environment. |
Nacaps 2018.
Nacaps 2018. Daten- und Methodenbericht zur Datenpaketversion 3.0.0 der National Academics Panel Study 2018 (1.-6. Befragungswelle). Hannover: DZHW. https://doi.org/10.21249/DZHW:nac2018-dmr-de:3.0.0 Abstract
Nacaps steht für „National Academics Panel Study“ („Nationales Akademikerpanel“) und ist eine vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Längsschnittstudie zu Promovierenden und Promovierten in Deutschland. Ziel des Projekts ist es, sowohl deutschlandweit repräsentative Querschnittsdaten zu den Qualifizierungsbedingungen als auch Längsschnittdaten zu den individuellen Erwerbs- und Karriereverläufen Promovierender und Promovierter innerhalb und außerhalb der Wissenschaft zu erheben. Die Nacaps-Studienreihe ist dabei als Multi-Kohorten-Panel-Design konzipiert. Nacaps 2018 bildet als erste Kohorte den Auftakt dieser Studienreihe. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:nac2018:3.0.0 |
Nacaps 2018. Data and methods report for data package version 3.0.0 of the National Academic Panel Survey (1st-6th wave).
Nacaps 2018. Data and methods report for data package version 3.0.0 of the National Academic Panel Survey (1st-6th wave). Data and methods report for data package version 3.0.0 of the National Academic Panel Survey (1st-6th wave). Hannover: DZHW. https://doi.org/10.21249/DZHW:nac2018-dmr-en:3.0.0 Abstract
Nacaps, the National Academics Panel Study, is a new longitudinal study of doctoral candidates and doctorate holders in Germany funded by the Federal Ministry of Education and Research (BMBF). The project aims at providing nationwide cross-sectional and longitudinal data on doctoral candidates and doctorate holders in Germany regarding their study conditions as well as their career trajectories within and outside of academia. The Nacaps study series apply a panel design to multiple cohorts. Nacaps 2018 is the first cohort in this series of studies. In 2019, all doctoral candidates registered at 53 higher education institutions entitled to award PhDs/doctorates in Germany [...] Full Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:nac2018:3.0.0 |
LLM-driven bot infiltration: Protecting web surveys through prompt injections.Höhne, J. K., Claaßen, J., & Wolf, B. L. (2025).LLM-driven bot infiltration: Protecting web surveys through prompt injections. International Journal of Social Research Methodology (online first). https://doi.org/10.1080/13645579.2025.2598606 |
DZHW-Studienberechtigtenpanel 2018 - Daten- und Methodenbericht zum DZHW-Studienberechtigtenpanel 2018 (1. und 2. Befragungswelle).Woisch, A., Franke, B., Quast, H., Föste-Eggers, D., Mentges, H., ... & Euler, T. (2025).DZHW-Studienberechtigtenpanel 2018 - Daten- und Methodenbericht zum DZHW-Studienberechtigtenpanel 2018 (1. und 2. Befragungswelle). Hannover: FDZ-DZHW. Abstract
Das DZHW-Studienberechtigtenpanel 2018 ist Teil der DZHW-Studienberechtigtenbefragungsreihe, in der anhand von standardisierten Mehrfachbefragungen Informationen zu den nachschulischen Werdegängen von Schulabgänger*innen mit (schulischer) Hochschulzugangsberechtigung erfasst werden. In der Regel werden für jeden Studienberechtigtenjahrgang mehrere Befragungswellen zu unterschiedlichen Zeitpunkten vor und nach Erwerb der Hochschulzugangsberechtigung durchgeführt. Demnach handelt es sich um ein kombiniertes Kohorten-Panel-Design. Beim Studienberechtigtenpanel 2018 handelt es sich um die 21. Kohorte der Befragungsreihe, [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:gsl2018:2.0.0 |
Effects of embodied interviewing agents on open narrative responses.Höhne, J. K., Neuert, C., & Claaßen, J. (2025).Effects of embodied interviewing agents on open narrative responses. International Journal of Market Research, 68(1), 15-25. https://doi.org/10.1177/14707853251388213 |
Asking for feedback: Innovating final comment questions in self-administered web surveys.Claaßen, J., Höhne, J. K., & Kuhlmann, J. (2025).Asking for feedback: Innovating final comment questions in self-administered web surveys. Journal of Survey Statistics and Methodology (online first). https://doi.org/10.1093/jssam/smaf018 |
DZHW-Wissenschaftsbefragung 2023.Fabian, G., Heger, C., Just, A., & Weber, A. (2025).DZHW-Wissenschaftsbefragung 2023. Daten- und Methodenbericht zur DZHW-Wissenschaftsbefragung 2023. Hannover: DZHW. https://doi.org/10.21249/DZHW:scs2023-dmr-de:2.0.0 Abstract
Die DZHW-Wissenschaftsbefragung 2023 ist eine Onlinebefragung des hauptberuflichen wissenschaftlich-künstlerischen Personals an deutschen Universitäten und gleichgestellten Hochschulen mit Promotionsrecht. Sie wird als Trendstudie zur Erforschung der Arbeits- und Forschungsbedingungen an deutschen Universitäten und gleichgestellten Hochschulen in regelmäßigen Abständen wiederholt. Die DZHW-Wissenschaftsbefragung 2023 wurde von Januar bis März 2023 durchgeführt. Die Befragten blicken also retrospektiv auf ihre Arbeits- und Forschungsbedingungen während der Covid-19-Pandemie sowie auf ihre aktuelle postpandemische Situation. Die vorherigen Wissenschaftsbefragungen [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:scs2023:2.0.0 |
DZHW Scientists Survey 2023.Fabian, G., Heger, C., Just, A., Weber, A., & Oestreich, T. (2025).DZHW Scientists Survey 2023. Data and methods report on the DZHW Scientists Survey 2023. Hannover: DZHW. https://doi.org/10.21249/DZHW:scs2023-dmr-en:2.0.0 Abstract
The DZHW Scientists Survey 2023 is an online survey of full-time academic and artistic staff at German universities and equivalent institutions of higher education with the right to award doctorates. It is repeated at regular intervals as a trend study to explore the working and research conditions at German universities and equivalent institutions of higher education. The DZHW Scientists Survey 2023 was conducted from January to March 2023. The respondents therefore take a retrospective look at their working and research conditions during the Covid-19 pandemic and their current post-pandemic situation. The previous Scientists Surveys took place in 2010, 2016 and 2019/2020. [...] Full Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:scs2023:2.0.0 |
A survey mode of the future? Investigating respondents' willingness to participate in self-administered video-based web surveys.Claaßen, J., Lenzner, T., Höhne, J. K., & Ziller, C. (2025).A survey mode of the future? Investigating respondents' willingness to participate in self-administered video-based web surveys. Methods, Data, Analyses (online first). https://doi.org/10.12758/mda.2025.10 |
Trendumfrage Forschungsdateninfrastrukturen 2024 - Daten- und Methodenbericht.Hartstein, J., Blümel, C., & Klein, D. (2025).Trendumfrage Forschungsdateninfrastrukturen 2024 - Daten- und Methodenbericht. Hannover: DZHW. https://doi.org/10.21249/dzhw:base4nfdi-dmr:2.0.0 Abstract
Die Trendumfrage Forschungsdateninfrastrukturen 2024 (Umfrage FDI 2024) ist Teil der Begleitforschung zu den Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)-Basisdiensten (Base4NFDI). Die Umfrage FDI 2024 erfasst die Wahrnehmung, Nutzung und Bewertung bestehender und neuer Dateninfrastrukturen und Dienste in der deutschen Forschungslandschaft. Der Fokus liegt auf der Perspektive der (potenziellen) Nutzenden. |
Improving the performance of evolutionary-based complex detection models using gene ontology-based mutation operator in potein-protein interaction networks.Abbas, M., Broneske, D., & Saake, G. (2025).Improving the performance of evolutionary-based complex detection models using gene ontology-based mutation operator in potein-protein interaction networks. In Arai, K. (Hrsg.), Intelligent Systems and Applications. Proceedings of the 2025 Intelligent Systems Conference (IntelliSys) (S. 512-528). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-99958-1_32 |
Static and dynamic contextual embedding for AutoML in text classification tasks.Safikhani, P., & Broneske, D. (2025).Static and dynamic contextual embedding for AutoML in text classification tasks. In IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineers (Hrsg.), 2025 7th International Conference on Natural Language Processing (ICNLP) (S. 292-301). Jacksonville, Florida, USA: IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/ICNLP65360.2025.11108687 |
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