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Publikationen

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Publikations- und Rezeptionsanalyse von drei medizinischen Fakultäten unter Berücksichtigung der LOM.

Aman, V. (2024).
Publikations- und Rezeptionsanalyse von drei medizinischen Fakultäten unter Berücksichtigung der LOM. In S. Biesenbender & J. Hartstein (Hrsg.), Qualitätsmessung als Prisma. Forschungsevaluation in der Medizin (S. 43-63). Wiesbaden: Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-43683-4_3

Was beeinflusst die Nutzung von Daten für die Qualitätsentwicklung der Lehre?

Janson, K., Krempkow, R., & Thiedig, C. (2024).
Was beeinflusst die Nutzung von Daten für die Qualitätsentwicklung der Lehre? In S. Schmidt, M. Koppenburg, H. Berg, & C. Abele (Hrsg.), Evaluation an Hochschulen im Spannungsfeld zwischen Wissenschaftlichkeit und Pragmatismus (S. 63-84). Berlin: DUZ Verlags- und Medienhaus GmbH.

Endbericht: Studie zur deutschen Beteiligung am EU-Rahmenprogramm und aktueller Trends der europäischen Forschungs- und Innovationsförderung.

Ploder, M., Schütz, M., Streicher, J., Schuch, K., Bolibok, O., Stahlschmidt, S., & Lovakov, A. (2024).
Endbericht: Studie zur deutschen Beteiligung am EU-Rahmenprogramm und aktueller Trends der europäischen Forschungs- und Innovationsförderung. Graz, Wien, Berlin: Joanneum Research, ZSI, DZHW.
Abstract

In einer Studie des BMBF untersucht ein Bieterkonsortium aus JOANNEUM RESEARCH, dem Zentrum für Soziale Innovation (ZSI) sowie dem Deutschen Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (DZHW) die Beteiligung deutscher Forscherinnen und Forscher an den EU-Rahmenprogrammen und aktuelle Trends der europäischen Forschungs- und Innovationsförderung. Dazu wurden sowohl Daten der ECORDA-Datenbank der Europäischen Kommission ausgewertet als auch Onlinebefragungen mit Teilnehmerinnen und Teilnehmern aus Horizont 2020 und Horizont Europa und leitfadengestützte Interviews durchgeführt.

The Problem of Measurements: Fiscal Transparency and Diverging Outcomes.

Cruz Romero, R. (2024).
The Problem of Measurements: Fiscal Transparency and Diverging Outcomes. International Review of Public Policy (IRPP), 6(1), 1-30. https://doi.org/10.4000/11whi

Creating Interpretative Spaces in and with Digital Infrastructures: How Editors Select Reviewers at a Biomedical Publisher.

Hesselmann, F., & Hartstein, J. (2024).
Creating Interpretative Spaces in and with Digital Infrastructures: How Editors Select Reviewers at a Biomedical Publisher. Science, Technology, & Human Values. Online Version, https://doi.org/10.1177/01622439241257720 (Abgerufen am: 05.06.2024) (online first). https://doi.org/10.1177/01622439241257720

Responsible Research Assessment and Research Information Management Systems.

Schöpfel, J., & Azeroual, O. (2024).
Responsible Research Assessment and Research Information Management Systems. Encyclopedia, 2024(4), 915-922.
Janßen, M. (2024).
[Rezension des Buchs Anno Eßer, Studentische Fachkulturen: Lebensstile und politische Dispositionen. Eine Untersuchung der Studienfächer Rechtswissenschaft, VWL, BWL, Sozialwissenschaften, Philosophie, Mathematik und Biologie. Opladen, Berlin & Toronto: Barbara Budrich 2023, 228 S., kt., 34,00 ¤, von A. Eßer]. Soziologische Revue, 2024(47 (2)), 194-198. https://doi.org/10.1515/srsr-2024-2019

Das Nacaps-Datenportal – Potenziale, Besonderheiten und Datenqualität in interaktiven digitalen Reportings.

Azeroual, O. (2024).
Das Nacaps-Datenportal – Potenziale, Besonderheiten und Datenqualität in interaktiven digitalen Reportings. Information – Wissenschaft & Praxis, 2024(75), 103-110. https://doi.org/10.1515/iwp-2024-2005

On the performativity of SDG classifications in large bibliometric databases.

Ottaviani, M., & Stahlschmidt, S. (2024).
On the performativity of SDG classifications in large bibliometric databases. ArXiv (online first). https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.03007
Abstract

This work proposes using the feature of large language models (LLMs) to learn about the "data bias" injected by diverse SDG classifications into bibliometric data by exploring five SDGs. We build a LLM that is fine-tuned in parallel by the diverse SDG classifications inscribed into the databases' SDG classifications. Our results show high sensitivity in model architecture, classified publications, fine-tuning process and natural language generation. The wide arbitrariness at different levels raises concerns about using LLM in research practice.

How A/B testing changes the dynamics of information spreading on a social network.

Ottaviani, M., Herzog, S., Nickl, P. L., & Lorenz-Spreen, P. (2024).
How A/B testing changes the dynamics of information spreading on a social network. ArXiv (online first). https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.01165

Contrasting cross-correlation: Meta-analyses of the associations between citations and 13 altmetrics, incorporating moderating variables.

Stephen, D., & Stahlschmidt, S. (2024).
Contrasting cross-correlation: Meta-analyses of the associations between citations and 13 altmetrics, incorporating moderating variables. Scientometrics (online first).

Is there gender bias in awarding cum laude for the PhD thesis?

van den Besselaar, P., & Mom, C. (2024).
Is there gender bias in awarding cum laude for the PhD thesis? Scientometrics, 1-23 (online first). https://doi.org/10.1007/s11192-024-04985-6
Abstract

In the Dutch academic system, PhD theses can be awarded with cum laude and at most 5% of all PhD graduates receive this selective distinction for their thesis. In this paper, we investigate whether there is gender bias in awarding cum laude, using data from one of the major Dutch research universities. A main result is that the set of PhD theses receiving cum laude on average do not have a higher quality than the best theses not getting cum laude. A second main result is that, after controlling for the quality of the PhD theses, women still have a substantially lower probability to receive cum laude. These results strongly suggest that the distribution of awards suffers from gender bias.

The Costs of Competition in Distributing Scarce Research Funds.

Schweiger, G., Barnett, A., van den Besselaar, P., Bornmann, L., De Block, A., ... & Conix, S. (2024).
The Costs of Competition in Distributing Scarce Research Funds. Arxiv Preprint. Ithaca, NY: Arxiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.16934
Abstract

Research funding systems are not isolated systems - but embedded in a larger scientific system with an enormous influence on the system. This paper aims to analyze the allocation of competitive research funding from different perspectives: How reliable are decision processes for funding? What are the economic costs of competitive funding? How does competition for funds affect doing risky research? How do competitive funding environments affect scientists themselves, and which ethical issues must be considered? We attempt to identify gaps in our knowledge and propose recommendations for policymakers and funding agencies, including empirical experiments of decision processes and collection of data on these processes.

Barometer für die Wissenschaft. Ergebnisse der Wissenschaftsbefragung 2023.

Fabian, G., Heger, C., & Fedzin, M. (2024).
Barometer für die Wissenschaft. Ergebnisse der Wissenschaftsbefragung 2023. Berlin: DZHW. https://doi.org/10.31235/osf.io/ea5kr
Abstract

Die Wissenschaftsbefragung wurde 2010 initiiert. Sie ist als langfristiges Barometer für die Wissenschaft gedacht. Da es sich bei der Ausgabe 2023 um die vierte Welle handelt, können viele Themen, wie zum Beispiel Einstellungen und Meinungen zur Wissenschaftspolitik, im Zeitverlauf in Trendanalysen untersucht werden. Zudem hat sich durch die zeitliche Taktung der Befragungen eine besondere Vergleichsebene ergeben: Während die aktuelle Kohorte direkt am Ende der Pandemie befragt wurde, fand die vorangegangene Welle unmittelbar vor dem Beginn der ersten umfangreichen Einschränkungen durch die COVID-19-Pandemie statt. Diese "historische Koinzidenz" gibt Einblicke in die Arbeitsweise der Forscher in der Zeit vor, während und nach der Pandemie.

Who are the “Heroes of CRISPR”? Public science communication on Wikipedia and the challenge of micro-notability.

Simon, A., Kircheis, W., Schmidt, M., Potthast, M., & Stein, B. (2024).
Who are the “Heroes of CRISPR”? Public science communication on Wikipedia and the challenge of micro-notability. Public Understanding of Science, 33(7), 918-934. https://doi.org/10.1177/09636625241229923

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Prof. Dr. Emanuel Kulczycki Abteilungsleitung 030 2064177-10
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