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803 Übereinstimmungen gefunden / 1-15 16-30 31-45 46-60 61-75 76-90 91-105 106-120 121-135 136-150 151-165 166-180 181-195 196-210 211-225 226-240 241-255 256-270 271-285 286-300 301-315 316-330 331-345 346-360 361-375 376-390 391-405 406-420 421-435 436-450 451-465 466-480 481-495 496-510 511-525 526-540 541-555 556-570 571-585 586-600 601-615 616-630 631-645 646-660 661-675 676-690 691-705 706-720 721-735 736-750 751-765 766-780 781-795 796-803
Vertrauen in Wissen. Gedanken zu einer vergleichenden ethnographischen Feldstudie zum Verständnis der kulturtypischen Konstruktion von Un-/Gewissheit in der Produktion wissenschaftlichen Wissens.Schwichtenberg, N. (2021).Vertrauen in Wissen. Gedanken zu einer vergleichenden ethnographischen Feldstudie zum Verständnis der kulturtypischen Konstruktion von Un-/Gewissheit in der Produktion wissenschaftlichen Wissens. In O. Dimbath & M. Pfadenhauer (Hrsg.), Gewissheit. Beiträge und Debatten zum 3. Sektionskongress der Wissenssoziologie (S. 293-305). Weinheim Basel: Beltz Juventa. |
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 |
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 |
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. |
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. |
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. |