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190 Übereinstimmungen gefunden / 1-15 16-30 31-45 46-60 61-75 76-90 91-105 106-120 121-135 136-150 151-165 166-180 181-190
10.-21. Sozialerhebung 1982-2016. Daten- und Methodenbericht zum gepoolten Datensatz der zwölf Studierendenbefragungen.Middendorff, E., & Wallis, M. (2023).10.-21. Sozialerhebung 1982-2016. Daten- und Methodenbericht zum gepoolten Datensatz der zwölf Studierendenbefragungen. Hannover: DZHW. Abstract
Der Bericht zum kumulierten Datensatz für die 10.–21. Sozialerhebung (1982 – 2016) erläutert den Datenaufbereitungsprozess und beschreibt die Variablen im Datensatz. Die Untersuchungsreihe hat eine einmalige regionalen Reichweite, basiert auf großen Zufallsstichproben und ist somit eine aussagekräftige Datenquelle für Untersuchungen zu den erfassten Aspekten im Zeitverlauf. Sie erlaubt eine differenzierte Betrachtung von Studierenden mit verschiedenen Merkmalen, etwa nach Hochschulart, Hochschulzugang, Fächergruppen, Geschlecht, Altersgruppen, Bildungs- und regionaler Herkunft, finanzieller Lage, Wohnform, Partnerschaftsstatus und Elternschaft. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:ssypool:3.0.0 |
Das soziale Profil in der Begabtenförderung. Daten- und Methodenbericht zur Befragung der Geförderten 2008.Middendorff, E. (2023).Das soziale Profil in der Begabtenförderung. Daten- und Methodenbericht zur Befragung der Geförderten 2008. Hannover: DZHW. Abstract
Der Bericht gehört zum Datenpaket „Das soziale Profil in der Begabtenförderung 2008“. Das Scientific Use File umfasst die Angaben von insgesamt 9.540 Geförderten der elf Begabtenförderungswerke, die es 2008 in Deutschland gab - darunter 7.947 Geförderte in der Studienförderung und 1.593 in der Promotionsförderung. Neben spezifischen Fragen zur Be-gabtenförderung war der Fragekatalog an die 18. Sozialerhebung (2006) angelehnt. Das ermöglicht den direkten Vergleich mit der Grundgesamtheit bzw. verschiedenen Studierendengruppen, insbesondere zu Themen wie soziodemographische Merkmale, soziale Herkunft, wirtschaftliche und soziale Situation sowie Auslandsmobilität. https://doi.org/10.21249/DZHW:gif2008:1.0.0 |
Determinanten und Effekte von Kooperation in homogenen und heterogenen Forschungsverbünden (DEKiF).Meißner, F., İkiz-Akıncı, D., Weinmann, C., Hückstädt, M., Huneke, J. S., Block, J., & Wallis, M. (2023).Determinanten und Effekte von Kooperation in homogenen und heterogenen Forschungsverbünden (DEKiF). Daten- und Methodenbericht zum DEKiF-Projekt. Hannover/Düsseldorf: DZHW. Abstract
Das Projekt Determinanten und Effekte von Kooperation in homogenen und heterogenen Forschungsverbünden (DEKiF) fokussiert das Potential universitärer und unternehmerischer Kollaboration in Form von verknüpften Ressourcen, Persönlichkeiten, Kompetenzen und ausgetauschten Erfahrungen sowie Sichtweisen. Neben diesen positiven Effekten beleuchtet die Mixed Methods Studie die zunehmenden Herausforderungen, denen sich kollaborierende Unternehmen und Hochschulen stellen müssen. Die explorative Fallstudie zu homogenen und heterogenen Forschungskooperationen erarbeitete, ob die theoretisch und durch Vorarbeiten eruierten Probleme, Lösungen und Bedingungen [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:decquant:1.0.0 |
Eurostudent VII.Daniel, A., Buck, D., & Wallis, M. (2023).Eurostudent VII. Daten- und Methodenbericht SUF Version 3.0.0. Hannover: DZHW. Abstract
Das EUROSTUDENT-Projekt sammelt und analysiert vergleichbare Daten über die soziale Dimension der europäischen Hochschulbildung. Es wird eine breite Palette von Themen im Zusammenhang mit den sozialen und wirtschaftlichen Bedingungen der Studierenden abgedeckt. Das Projekt ist bestrebt, zuverlässige und aufschlussreiche länderübergreifende Vergleiche zu liefern. Dies geschieht durch die Verbindung eines zentralen Koordinationsansatzes mit einem starken Netzwerk von nationalen Partnern in jedem teilnehmenden Land. Auf diese Weise kann eine Bewertung der Stärken und Schwächen der jeweiligen nationalen Rahmenbedingungen im internationalen Vergleich vorgenommen werden. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:es7:3.1.0 |
FACADE: Fake articles classification and decision explanation.Shahania, S., Purificato, E., Thiel, M., & William De Luca, E. (2023).FACADE: Fake articles classification and decision explanation. In J. Kamps et al. (Hrsg.), Advances in Information Retrieval (S. 294-299). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-28241-6_29 |
Decision tree learning in Neo4j on homogeneous and unconnected graph nodes from biological and clinical datasets.Mondal, R., Dung Do, M., Ahmed, N. U., Walke, D., Micheel, D., ... & Heyer, R. (2023).Decision tree learning in Neo4j on homogeneous and unconnected graph nodes from biological and clinical datasets. In BMC Medical Informatics and Decision Making (Hrsg.), Selected articles from the 17th International Conference on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB 2021). Heidelberg: BMC Part of Springer Nature. https://doi.org/10.1186/s12911-023-02112-8 |
Data streams: Investigating data structures for multivariate asynchronous time series prediction problems.Vox, C., Broneske, D., Shaikat, I., & Saake, G. (2023).Data streams: Investigating data structures for multivariate asynchronous time series prediction problems. In M. de Marsico, G. Sanniti di Baja, & A. Fred (Hrsg.), Proceedings of the 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2023) (S. 686-696). Lissabon, Portugal: SCITEPRESS. https://doi.org/10.5220/0011737300003411 |
Mustervertrag Datenaufnahme KonsortSWD.Schallaböck, J., Kreutzer, T., Hoffstätter, U., & Buck, D. (2023).Mustervertrag Datenaufnahme KonsortSWD. KonsortSWD Working Paper 5a/2023. Berlin: Konsortium für die Sozial-, Verhaltens-, Bildungs- und Wirtschaftswissenschaften (KonsortSWD). https://doi.org/10.5281/zenodo.7648898 |
Erläuterungen zur Datenaufnahme in Forschungsdatenzentren.Kreutzer, T., Schallaböck, J., Hoffstätter, U., & Buck, D. (2023).Erläuterungen zur Datenaufnahme in Forschungsdatenzentren. KonsortSWD Working Paper 5b/2023. Berlin: Konsortium für die Sozial-, Verhaltens-, Bildungs- und Wirtschaftswissenschaften (KonsortSWD). https://doi.org/10.5281/zenodo.7648898 |
Towards a strategy for developing a project partner recommendation system for University course projects.Obionwu, C. V., Singh Walia, D., Tiwari, T., Ghosh, T., Broneske, D., & Saake, G. (2023).Towards a strategy for developing a project partner recommendation system for University course projects. In IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineers (Hrsg.), 2023 6th World Conference on Computing and Communication Technologies (WCCCT) (S. 144-151). Chengdu, China: IEEE. https://doi.org/10.1109/WCCCT56755.2023.10052282 |
Semantic relatedness: A strategy for plagiarism detection in SQL assignments.Obionwu, C. V., Kumar, R., Shantharam, S., Broneske, D., & Saake, G. (2023).Semantic relatedness: A strategy for plagiarism detection in SQL assignments. In IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineers (Hrsg.), 2023 6th World Conference on Computing and Communication Technologies (WCCCT) (S. 158-165). Chengdu, China: IEEE. https://doi.org/10.1109/WCCCT56755.2023.10052438 |
Second workshop on novel data management ideas on heterogeneous (co-)processors (NoDMC).Broneske, D., & Habich, D. (2023).Second workshop on novel data management ideas on heterogeneous (co-)processors (NoDMC). In B. König-Ries et al. (Hrsg.), Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-331. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. https://doi.org/10.18420/BTW2023-40 |
Automated occupation coding with hierarchical features: A data-centric approach to classification with pre-trained language models.Safikhani, P., Avetisyan, H., Föste-Eggers, D., & Broneske, D. (2023).Automated occupation coding with hierarchical features: A data-centric approach to classification with pre-trained language models. Discover Artificial Intelligence 3, 2023(6). https://doi.org/10.1007/s44163-023-00050-y |
Microblogs-A means for simulating informal learning beyond classrooms.Obionwu, V., Broneske, D., & Saake, G. (2023).Microblogs-A means for simulating informal learning beyond classrooms. In Association for Computing Machinery ACM (Hrsg.), Proceedings of the 14th International Conference on Education Technology and Computers (ICETC '22) (S. 219-225). New York, USA: ACM. https://doi.org/10.1145/3572549.3572585 |