Forschung im Team: Kooperationsvorhaben erfolgreich meistern. Hückstädt, M. (2023). Forschung im Team: Kooperationsvorhaben erfolgreich meistern. (DZHW Brief 04|2023). Hannover: DZHW. https://doi.org/10.34878/2023.04.dzhw_brief
Abstract
Forschungskooperationen prägen die moderne Wissenschaft und sind für Forschungsorganisationen sowie Forschende attraktiv. Sie fördern die Produktion wissenschaftlicher Erkenntnisse, steigern die Sichtbarkeit von Forschung und erleichtern den Zugang zu nötigen Ressourcen für Forschungsprozesse. Mit Forschungskooperationen sind zugleich Herausforderungen verbunden: Ein Forschungsteam muss effizient kommunizieren, (fachliche)
Differenzen überwinden, Reziprozität zwischen Aufwand und Ertrag der Verbundarbeit sicherstellen, ein vertrauensvolles und faires Kooperationsklima ausbilden und sich Ziele setzen, die nicht nur als relevant erachtet werden, sondern auch ein nachhaltiges Commitment bei den Mitgliedern sicherstellen. Wird sich den...
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The Long and Winding Road to Excellence: The German Case. Möller, T., & Hornbostel, S. (2023). The Long and Winding Road to Excellence: The German Case. In M. Yudkevich, P. G. Altbach, & J. Salmi (Hrsg.), Academic Star Wars: Excellence Initiatives in Global Perspective (S. 177-201). Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/14601.003.0012
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Die Studierendenbefragung in Deutschland: best3. Steinkühler, J., Beuße, M., Kroher, M., Gerdes, F., Schwabe, U., ... & Buchholz, S. (2023). Die Studierendenbefragung in Deutschland: best3. Studieren mit einer gesundheitlichen Beeinträchtigung. Hannover: DZHW.
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Ausstattungs‐, Kosten‐ und Leistungsvergleich Universitäten 2022. Grunddaten und Kennzahlen Universität Bielefeld. Winkelmann, G. (2023). Ausstattungs‐, Kosten‐ und Leistungsvergleich Universitäten 2022. Grunddaten und Kennzahlen Universität Bielefeld. Hannover: DZHW (nicht zur Veröffentlichung vorgesehen).
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The sound of respondents: predicting respondents’ level of interest in questions with voice data in smartphone surveys. Höhne, J. K., Kern, C., Gavras, K., & Schlosser, S. (2023). The sound of respondents: predicting respondents’ level of interest in questions with voice data in smartphone surveys. Quality & Quantity, International Journal of Methodology, 57(6). https://doi.org/10.1007/s11135-023-01776-8
Abstract
Web surveys completed on smartphones open novel ways for measuring respondents’ attitudes, behaviors, and beliefs that are crucial for social science research and many adjacent research fields. In this study, we make use of the built-in microphones of smartphones to record voice answers in a smartphone survey and extract non-verbal cues, such as amplitudes and pitches, from the collected voice data. This allows us to predict respondents’ level of interest (i.e., disinterest, neutral, and high interest) based on their voice answers, which expands the opportunities for researching respondents’ engagement and answer behavior. [...] Full abstract: https://doi.org/10.1007/s11135-023-01776-8
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Internationale Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an deutschen Hochschulen: Von der Postdoc-Phase zur Professur (InWiDeHo). Jaudzims, S., & Oberschelp, A. (2023). Internationale Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an deutschen Hochschulen: Von der Postdoc-Phase zur Professur (InWiDeHo). Eine Analyse von Herausforderungen und Gelingensbedingungen. DAAD-Studien. Bonn: DAAD.
Abstract
In Deutschland gelingt bislang nur wenigen internationalen Wissenschaftler*innen der Zugang zu einer Universitätsprofessur. Dies zeigt sich im internationalen Maßstab, aber auch im Vergleich mit dem sonstigen wissenschaftlichen Personal an Universitäten. Das Forschungsprojekt InWiDeHo hat untersucht, ob und ggf. welche Hürden beim Übergang von der Postdoc-Phase auf eine Professur für diese Personengruppe bestehen. Der Bericht stellt die Kernbefunde und Handlungsempfehlungen der qualitativen Studie vor, für die im Rahmen von Expert*inneninterviews internationale Postdocs und Neuberufene sowie Mitglieder von Universitätsleitungen befragt wurden. Außerdem wurden Gruppendiskussionen mit Mitarbeitenden an Universitäten durchgeführt.
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Data Mesh for Managing Complex Big Data Landscapes and Enhancing Decision Making in Organizations. Azeroual, O., & Nacheva, R. (2023). Data Mesh for Managing Complex Big Data Landscapes and Enhancing Decision Making in Organizations. In L. Gruenwald, E. Masciari, C. Rolland, & J. Bernardino (Hrsg.), Proceedings of the 15th International Conference on Knowledge Management and Information Systems (KMIS 2023) (S. 202-212). Rome, Italy: SciTePress, Science and Technology Publications, Lda. https://doi.org/10.5220/0012195700003598
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WISHFUL - Website extraction of Institutional Sources with Heterogeneous Factors and User-Driven Linkage. Shahania, S., Spiliopoulou, M., & Broneske, D. (2023). WISHFUL - Website extraction of Institutional Sources with Heterogeneous Factors and User-Driven Linkage. In Delir Haghighi, P. et al. (Hrsg.), Information Integration and Web Intelligence (iiWAS 2023) (S. 20-26). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48316-5_3
Abstract
Extracting information from diverse websites is increasingly important, especially for analyzing vast data sets to detect trends, gain insights. By studying job ads, researchers can monitor employer demand shifts, assisting policymakers in aiding affected workers and industries. However, extraction faces challenges like varied website formats, dynamic content, and duplicate data. This study introduces a method for extracting data from diverse private university websites involving keyword identification, website categorization, and extraction pipelines.
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Ausstattungs‐, Kosten‐ und Leistungsvergleich Universitäten 2022. Grunddaten und Kennzahlen Universität Rostock. Winkelmann, G. (2023). Ausstattungs‐, Kosten‐ und Leistungsvergleich Universitäten 2022. Grunddaten und Kennzahlen Universität Rostock. Hannover: DZHW (nicht zur Veröffentlichung vorgesehen).
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WGTDISTRIM: Stata module to trim extreme sampling weights (version 1.0.0) [Stata-ado]. Lang, S., & Klein, D. (2023). WGTDISTRIM: Stata module to trim extreme sampling weights (version 1.0.0) [Stata-ado]. Hannover: Github.
Abstract
wgtdistrim trimmt die extremen Stichprobengewichte unter Verwendung des von Potter (1990) vorgeschlagenen Ansatzes. Es wird angenommen, dass der Kehrwert der Stichprobengewichte einer (skalierten) Beta-Verteilung folgt. Die Parameter der Beta-Verteilung werden anhand der Stichprobengewichte geschätzt, und die Trimmwerte (Cut-offs) werden für die angegebenen Perzentile berechnet. Stichprobengewichte, die extremer sind als die angegebenen Perzentile, werden auf diese Perzentile getrimmt, und der Überschuss wird gleichmäßig auf die nicht getrimmten Stichprobengewichte verteilt, so dass die Summe der getrimmten Stichprobengewichte der Summe der nicht getrimmten Stichprobengewichte entspricht. Dieser Vorgang mehrfach wiederholt.
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Does the higher education experience affect political interest, efficacy, and participation? Comparing dropouts to graduates and ‘non-starters’. Mishra, S., Klein, D., & Müller, L. (2023). Does the higher education experience affect political interest, efficacy, and participation? Comparing dropouts to graduates and ‘non-starters’. European Journal of Higher Education. https://doi.org/10.1080/21568235.2023.2276853
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Large language models and low-resource languages: An examination of Armenian NLP. Avetisyan, H., & Broneske, D. (2023). Large language models and low-resource languages: An examination of Armenian NLP. Findings of the Association for Computational Linguistics: IJCNLP-AACL 2023 (Findings), 2023, 199-210.
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Mind the gap: Nowcasting the citation impact of research institutions. Stahlschmidt, S., & Stephen, D. (2023). Mind the gap: Nowcasting the citation impact of research institutions. In ISSI (Hrsg.), Proceedings of ISSI 2023 – the 19th International Conference of the International Society for Scientometrics and Informetrics (S. 441-447). Bloomington, United States: International Society for Scientometrics and Informetrics.
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Detection of (non-)existing participation in contested academic discourses. Aman, V., & Stahlschmidt, S. (2023). Detection of (non-)existing participation in contested academic discourses. In ISSI (Hrsg.), Proceedings of ISSI 2023 – the 19th International Conference of the International Society for Scientometrics and Informetrics (S. 15-21). Bloomington, United States: International Society for Scientometrics and Informetrics.
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