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Nacaps 2018.

Briedis, K., Lietz, A., Ruß, U., Schwabe, U., Seifert, M., ... & Hoffstätter, U. (2024).
Nacaps 2018. Daten- und Methodenbericht zur National Academics Panel Study 2018 (1.-4. Befragungswelle – Promovierende). Hannover: DZHW. https://doi.org/10.21249/DZHW:nac2018:2.0.0
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:nac2018:2.0.0

Langzeitarchivierung von Forschungsdaten.

Hoffstätter, U., & Weber, A. (2024).
Langzeitarchivierung von Forschungsdaten. Hannover: DZHW. https://doi.org/10.5281/zenodo.10418834

A pilot study for " Linked Open Research Data " (LORDpilot): a LOD-based Concept Registry for social science research data.

Daniel, A., Goebel, J., Kern, D., Klein, D., May, A., ... & Zapilko, B. (2024).
A pilot study for "Linked Open Research Data" (LORDpilot): a LOD-based Concept Registry for social science research data. Joint final report to the Project (public part). Hannover: DZHW.
Abstract

Reusing research data is an important part of research practice in the social and economic sciences. To find suitable data, researchers need functional search options. However, a comprehensive search for data is hampered by inconsistent or missing semantic indexing because different survey programs use their own terminology for documentation. In most cases, there is no link between the measured theoretical concepts and the variables. From the user's perspective, the fragmentation of data documentation hampers data retrieval and thus limits the research potential of existing data. The challenge, therefore, lies in the concept-oriented indexing of data. [...] Full Abstract: https://zenodo.org/records/11047523

Migration als Gesellschaftsaufgabe. Teilhabe- und Repräsentationsverhältnisse aus einer postmigrantischen Perspektive.

İkiz-Akıncı, D., & Foroutan, N. (2024).
Migration als Gesellschaftsaufgabe. Teilhabe- und Repräsentationsverhältnisse aus einer postmigrantischen Perspektive. In S. Bostancı & E. Ilgün-Birhimeoğlu (Hrsg.), Elementarpädagogik in der postmigrantischen Gesellschaft. Theoretische und empirische Zugänge zu einer rassismuskritischen Pädagogik (S. 12-32). Weinheim: Beltz Juventa.

Die Studierendenbefragung in Deutschland 2021. Daten- und Methodenbericht zur Erhebung.

Becker, K., Schwabe, U., Völk, D., Koopmann, J., Gerdes, F., ... & Klein, D. (2024).
Die Studierendenbefragung in Deutschland 2021. Daten- und Methodenbericht zur Erhebung. Hannover: DZHW.
Abstract

„Die Studierendenbefragung in Deutschland“ (2021) war ein Verbundprojekt. Wissenschaftlich wurde die Studie vom Deutschen Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (DZHW) und der AG Hochschulforschung an der Universität Konstanz verantwortet. Praxispartner des Verbundprojekts war das Deutsche Studierendenwerk (DSW). Der Verbund wurde vom DZHW geleitet. Gefördert wurde das Projekt vom 01.04.2019 bis zum 31.03.2024 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF). Ziel des Projekts war es, eine umfangreiche Datenbasis zur Situation Studierender an deutschen Hochschulen für Forschung und Lehre sowie Bildungs- und Hochschulpolitik bereitzustellen. Die Befragung wurde im Sommersemester 2021 durchgeführt.

A case study on the development of the German Corona-Warn-App.

Fawaz Enaya, M., Klingbeil, T., Krüger, J., Broneske, D., Feinbube, F., & Saake, G. (2024).
A case study on the development of the German Corona-Warn-App. Journal of Systems and Software. https://doi.org/10.1016/j.jss.2024.112020

VORAUS: Etablierte Formate der Qualitätssicherung weiterentwickeln: Auf welche VORbehalte und Einverständnisse trifft eine teil-randomisierte AUSwahl von Forschungsprojekten im wissenschaftlichen Feld?

Johannsen, J., Philipps, A., Barlösius, E., & İkiz-Akıncı, D. (2024).
VORAUS: Etablierte Formate der Qualitätssicherung weiterentwickeln: Auf welche VORbehalte und Einverständnisse trifft eine teil-randomisierte AUSwahl von Forschungsprojekten im wissenschaftlichen Feld? Daten- und Methodenbericht zum Datenpaket der qualitativen Teilstudie des Projekts VORAUS. Hannover: DZHW. https://doi.org/10.21249/DZHW:vorausquali:1.0.0
Abstract

Das Projekt „VORAUS: Etablierte Formate der Qualitätssicherung weiterentwickeln: Auf welche VORbehalte und Einverständnisse trifft eine teil-randomisierte AUSwahl von Forschungsprojekten im wissenschaftlichen Feld?“ wurde vom BMBF von April 2019 bis März 2022 gefördert. In der Studie wurden Vorbehalte und Einverständnisse im wissenschaftlichen Feld gegenüber Teil-Randomisierungen untersucht. Auf dieser Grundlage wurde geklärt, was gegenwärtig als wissenschaftsadäquat gilt. Vor einer quantitativ ausgerichteten Umfrageerhebung zum Thema, deren Daten ebenfalls als Datenpaket zur Verfügung stehen (DOI: https://doi.org/10.21249/DZHW:vorausquanti:1.0.0), [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:vorausquali:1.0.0

Knowledge distillation for quantized vehicle sensor data.

Vox, C., Niemann, O., Broneske, D., Piewek, J., Sass, A. U., & Saake, G. (2024).
Knowledge distillation for quantized vehicle sensor data. In IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineers (Hrsg.), 2023 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) (S. 908-915). Jacksonville, Florida, USA: IEEE. https://doi.org/10.1109/ICMLA58977.2023.00134

A domain specific students' assistance system for the provision of instructional feedback.

Obionwu, C. V., Tiwari, T., Chovatta Valappil, B. B., Raikar, N., Walia, D. S., ... & Saake, G. (2024).
A domain specific students' assistance system for the provision of instructional feedback. In IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineers (Hrsg.), 2023 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) (S. 2065-2070). Jacksonville, Florida, USA: IEEE. https://doi.org/10.1109/ICMLA58977.2023.00312

Enforcing right to be forgotten in cloud-based data lakes.

Bhardwaj, P., Darrab, S., Broneske, D., Klose, I., & Saake, G. (2024).
Enforcing right to be forgotten in cloud-based data lakes. In Arai, K. (Hrsg.), Advances in Information and Communication (FICC 2024) (S. 220-234). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-53963-3_16

An evolutionary algorithm with heuristic operator for detecting protein complexes in protein interaction networks with negative controls.

Abbas, M. N., Attea, B. A., Broneske, D., & Saake, G. (2024).
An evolutionary algorithm with heuristic operator for detecting protein complexes in protein interaction networks with negative controls. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3367746
Abstract

Computational biology research faces a formidable challenge in the detection of complexes within protein-protein interaction (PPI) networks, critical for unraveling cellular processes, predicting functions of uncharacterized proteins, and diagnosing diseases. While evolutionary algorithms (EAs), particularly state-of-the-art methods, often partition PPI networks based on graph properties or biological semantics, their resilience to noisy or missing interactions remains an underexplored territory. In this paper, we propose a groundbreaking heuristic operator, termed "strong neighbor-node migration", specifically designed to elevate solution quality [...] Full Abstract: https://ieeexplore.ieee.org/document/10440281

Workshopdokumentation: Langzeitarchivierung (LZA) in Forschungsdatenzentren (FDZ).

Hoffstätter, U., & Beck, K. (2024).
Workshopdokumentation: Langzeitarchivierung (LZA) in Forschungsdatenzentren (FDZ). KonsortSWD Working Paper Nr. 8/2024. Konsortium für die Sozial-, Verhaltens-, Bildungs- und Wirtschaftswissenschaften (KonsortSWD). Hannover: DZHW. https://doi.org/10.5281/zenodo.10261654

Framing and BERTology: A data-centric approach to integration of linguistic features into transformer-based pre-trained language models.

Avetisyan, H., Safikhani, P., & Broneske, D. (2024).
Framing and BERTology: A data-centric approach to integration of linguistic features into transformer-based pre-trained language models. In Arai, K. (Hrsg.), Intelligent Systems and Applications (S. 81-90). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-47718-8

Stamp—Standardized data management plan for educational research: A blueprint to improve data management across disciplines.

Netscher, S., Bongartz, E. C., Schwickerath, A. K., Braun, D., Stephan, K., & Mauer, R. (2024).
Stamp—Standardized data management plan for educational research: A blueprint to improve data management across disciplines. Data Science Journal, 23(1). https://doi.org/10.5334/dsj-2024-007

Examining final comment questions with requests for written and oral answers.

Höhne, J. K., & Claaßen, J. (2024).
Examining final comment questions with requests for written and oral answers. International Journal of Market Research (online first). https://doi.org/10.1177/14707853241229329

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David Broneske
Dr. David Broneske Kommissar. Abteilungsleitung 0511 450670-454
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Dr. Karsten Stephan Stellv. Abteilungsleitung 0511 450670-415

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