Publikationen

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.

Der Workshop dient zur Initiierung des Austausches zum Thema Abfrage und Nutzung von Forschungsinformationen in verschiedenen Kontexten. Im Mittelpunkt der Veranstaltung steht die Perspektive der Wissenschaftsministerien der Länder und des Bundes und deren Vertreter*innen: Mit welchen Zielsetzungen werden Forschungsinformationen in den Ministerien erhoben und welchen Anwendungszwecken dienen sie? Wie können Aspekte der Datenabfragen und der Informationsbedarfe durch eine verstärkte Einbindung des KDSF-Standards für Forschungsinformationen in Deutschland vereinfacht werden? Im Rahmen der Veranstaltung werden zudem konkrete Anwendungsfälle diskutiert.

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.

Die Veranstaltung diente einer Einführung in den KDSF-Standard. Darüber hinaus wurden das Arbeitsprogramm und aktuelle Schwerpunkte der Kommission für Forschungsinformationen in Deutschland (KFiD) sowie die aktuellen Pläne zur strukturellen Weiterentwicklung des KDSF vorgestellt. Die Veranstaltung bot auch Gelegenheit, Themen und spezifische Anliegen der Teilnehmer*innen aufzugreifen und zu vertiefen.

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.

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.

In diesem Beitrag wird anhand von aktuellen Beispielen die mangelnde Nachnutzung von Forschungsdaten diskutiert. Warum werden wissenschaftliche Daten selten nachgenutzt? Welche Möglichkeiten, aber auch welche Herausforderungen und Probleme des Umgangs mit Daten bestehen und wie können aktuelle Initiativen helfen, den Problemen und Herausforderungen zu begegnen? Ziel ist es, einen Einblick in gegenwärtige Anreizstrukturen, aber auch in mögliche Entwicklungswege zu geben und angesichts aktueller wissenschaftspolitischer Initiativen Diskussionsanstöße zu liefern.

Die vorliegende Studie entstand im Auftrag der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und wurde durch das Deutsche Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (DZHW) und das Forschungszentrum Jülich (FZJ) gemeinschaftlich durchgeführt. Ausgehend von den DFG-Vorgaben wurde der Indikator Funding-Acknowledgement-Güte (FA-Güte) entwickelt. Anhand von drei Güteklassen (regelkonforme Nennung, nicht regelkonforme Nennung und keine Nennung) misst er für jede Publikation, inwiefern die Geförderten den DFG-Vorgaben nachgekommen sind.