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Evaluating Scientific Impact of Research Infrastructures: The Role of Current Research Information Systems.

Fabre, R., Egret, D., Schöpfel, J., & Azeroual, O. (2021).
Evaluating Scientific Impact of Research Infrastructures: The Role of Current Research Information Systems. Quantitative Science Studies (online first). https://doi.org/10.1162/qss_a_00111

Künstliche Intelligenz als fundierte Entscheidungshilfe in Datenbanken wie CRIS.

Azeroual, O. (2021).
Künstliche Intelligenz als fundierte Entscheidungshilfe in Datenbanken wie CRIS. Information - Wissenschaft & Praxis (online first). https://doi.org/10.1515/iwp-2020-2130

" Problematisch wird es dort, wo sich Wissenschaft und Gesellschaft berühren " : Interview mit Felicitas Heßelmann zu Fehlverhalten in der Wissenschaft.

Heßelmann, F. (19. Januar 2021).
"Problematisch wird es dort, wo sich Wissenschaft und Gesellschaft berühren": Interview mit Felicitas Heßelmann zu Fehlverhalten in der Wissenschaft [Blogbeitrag]. Abgerufen von https://lisa.gerda-henkel-stiftung.de/fehlverhalten

Manual & Documentation of Doctoral Degree and Career Dataset (DDC) – first version.

Tesch, J., Iversen, E., Skålholt, A., Franssen, T., van Honk, J., ... & Wagner-Schuster, D. (2021).
Manual & Documentation of Doctoral Degree and Career Dataset (DDC) – first version. Hannover: Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.4446431

Quantitative View of the Structure of Institutional Scientific Collaborations Using the Examples of Halle, Jena and Leipzig.

Akbaritabar, A. (2021).
Quantitative View of the Structure of Institutional Scientific Collaborations Using the Examples of Halle, Jena and Leipzig. arxiv.org.

History, Development and Conceptual Predecessors of Altmetrics.

Blümel, C., & Gauch, S. (2021).
History, Development and Conceptual Predecessors of Altmetrics. In Ball, R. (Hrsg.), Handbook Bibliometrics (S. 191-199). Berlin / Boston: De Gruyter Saur.

Institutional Repositories and Bibliometrics.

Aman, V. (2021).
Institutional Repositories and Bibliometrics. In Ball, R. (Hrsg.), Handbook Bibliometrics (S. 455-462). Berlin/Boston: De Gruyter Saur. https://doi.org/10.1515/9783110646610-041

Academic Social Networks and Bibliometrics.

Blümel, C. (2021).
Academic Social Networks and Bibliometrics. In Ball, R. (Hrsg.), Handbook Bibliometrics (S. 255-264). Berlin / Boston: De Gruyter Saur.

Die Exzellenzinitiative: Bestandsaufnahme großer Erwartungen.

Möller, T., & Hornbostel, S. (2020).
Die Exzellenzinitiative: Bestandsaufnahme großer Erwartungen. Handbuch Qualität in Studium, Lehre und Forschung (74), 1-22.
Abstract

Die Exzellenzinitiative war das am meisten beachtete Forschungsprogramm der letzten Jahrzehnte. Zwischen 2006 bis 2017 flossen 4,6 Milliarden Euro in die drei Förderlinien Graduiertenschulen, Exzellenzcluster und universitäre Zukunftskonzepte und somit in das deutsche Hochschulsystem. Die Programmziele waren ebenso hoch wie die Erwartungen, aber auch Befürchtungen. Doch was hat die Exzellenzinitiative am Ende bewirkt? Hat sie internationale Spitzenforschung hervorgebracht, den wissenschaftlichen Nachwuchs gefördert oder das deutsche Universitätssystem gespalten?

The Competent Bibliometrician–A Guided Tour through the Scholarly and Practitioner Literature.

Petersohn, S. (2020).
The Competent Bibliometrician–A Guided Tour through the Scholarly and Practitioner Literature. In Ball, R. (Hrsg.), Handbook Bibliometrics (S. 485-496). Berlin, Boston: De Gruyter Saur.
Abstract

Repeated calls for responsible research metrics and professional codes of conduct in evaluative bibliometrics highlight the need to investigate which qualifications and competencies enable a proficient application of bibliometric methods and indicators. Taking competence research as a point of departure, this chapter delineates salient dimensions of professional competence in bibliometric research evaluation by reviewing a selected subset of the literature. The reviewed literature focuses on handbooks, monographs, and scholarly and practitioner articles that introduce theory and methodology of bibliometrics and showcase applications to scholars and practitioners mainly outside of the scientometric research community.

Research Ethics, Open Science and CRIS.

Schöpfel, J., Azeroual, O., & Jungbauer-Gans, M. (2020).
Research Ethics, Open Science and CRIS. MDPI Publications, 2020(8), 51. https://doi.org/10.3390/publications8040051

Identifying gender bias and its causes and effects.

van den Besselaar, P., Mom, C., Cruz-Castro, L., Sanz-Menéndez, L., Möller, T., ... & Husu, L. (2020).
Identifying gender bias and its causes and effects. Amsterdam: TMC.
Abstract

Grant selection and decision-making generally take place in panels. Therefore, the main focus of the project is to measure the level of gender bias at the panel level, and to explain the differences in gender bias using characteristics of the panels and of the (organizational) context of the panels. A second source of gender bias addressed in the project is the application process. The project also investigates the factors influencing the decision to apply for research grants, and the possible gender differences emerging from that. Finally, the question is addressed whether possible bias in grant allocation translates into gender bias in the subsequent academic career.

Barometer für die Wissenschaft. Ergebnisse der Wissenschaftsbefragung 2019/20.

Ambrasat, J., & Heger, C. (Hrsg.). (2020).
Barometer für die Wissenschaft. Ergebnisse der Wissenschaftsbefragung 2019/20. Berlin: DZHW.

Validation of the Astro dataset clustering solutions with external data.

Donner, P. (2020).
Validation of the Astro dataset clustering solutions with external data. Scientometrics, 126, 1619–1645. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03780-3
Abstract

We conduct an independent cluster validation study on published clustering solutions of a research testbed corpus, the Astro dataset of publication records from astronomy and astrophysics. We extend the dataset by collecting external validation data serving as proxies for the latent structure of the corpus. Specifically, we collect (1) grant funding information related to the publications, (2) data on topical special issues, (3) on specific journals’ internal topic classifications and (4) usage data from the main online bibliographic database of the discipline. The latter three types of data are newly introduced for the purpose of clustering validation and the rationale for using them for this task is set out.

Gizasks: What Is the Biggest Scientific Fraud of the Past 50 Years?

Hesselmann, F. (23. November 2020).
Gizasks: What Is the Biggest Scientific Fraud of the Past 50 Years [Blogbeitrag]. Abgerufen von https://gizmodo.com/what-is-the-biggest-scientific-fraud-of-the-past-50-yea-1845737669

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