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Coffee Lectures of the SS 2023

Dates and topics

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13.4.2023: 33 Minuten für Open Access: Was nützt mir als Wissenschaftler*in das, wenn ich publiziere?

Der Nutzen von Open Science für die Wissenschaft und die Gesellschaft insgesamt dürften inzwischen unumstritten sein. Doch was habe ich als Wissenschaftler*in davon, in Open Access zu publizieren und meine Forschungsdaten zu publizieren? Bisher beachten etablierte Reputations-Rankings Open-Science-Aktivitäten eher am Rande, doch gibt es eine intensive Diskussion, dies zu ändern.  In diesem Vortrag soll der aktuelle Stand der Diskussionen beleuchtet werden.

Präsentation der Coffee Lecture.pdf (PDF, 831KB)


Was nützt mir als Wissenschaftler*in das, wenn ich publiziere?

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20.4.2023: 33 Minuten für den Einsatz von ChatGPT

Spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT schlägt das Thema KI-gestützte Text-Werkzeuge hohe Wellen. In dieser Coffee Lecture wollen wir jenseits der (wichtigen) juristischen Fragen diskutieren, ob und wie diese Tools für das wissenschaftliche Arbeiten fruchtbar gemacht werden können.

Präsentation zur Coffee Lecture (PDF, 270 KB) >>


Einsatz von Chat-GPT

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4.5.2023: 33 Minuten für Literaturrecherche für Fortgeschrittene: Alerts, TOC-Alerts

Alerts sind automatische Benachrichtigungen über neu in einem System eingestellte Informationen, die einem vorab definierten Suchprofil entsprechen. Ganz praktisch bedeutet dies, dass man beispielsweise eine E-mail erhält, sobald relevante neue Literatur in einer Datenbank erfasst wird. Alerts bieten also den Vorteil, stets auf dem Stand der Forschung zu sein, ohne ständig nach neuer Literatur suchen zu müssen.

Präsentation der Coffee Lecture (PDF, 701 KB) >>


Alerts & TOC-Alerts

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11.5.2023: 33 Minuten für (Open) Linked Data: Wie können wir Wikidata & Co. nutzen und was geben wir zurück?

Der Vortrag »(Open) Linked Data: Wie können wir Wikidata & Co. nutzen und was geben wir zurück?« führt in das Konzept von Linked Open Data ein und betont seine Bedeutung für die Wissensbeschaffung und -vernetzung. Bekannte Datenquellen werden grob kartiert, und es wird untersucht, inwiefern Linked Open Data tatsächlich offen ist. Zudem wird gezeigt, wie sich Wikidata in das Umfeld einordnet und wie Forschende diese Datenquelle sinnvoll nutzen können. Der Einsatz von SPARQL-Abfragen wird vorgestellt, um Wissen aus Wikidata zu extrahieren, und es wird erläutert, warum Forschende ihr Wissen ebenfalls in Wikidata verfügbar machen sollten. Während des Vortrags werden zudem die Herausforderungen und Gefahren diskutiert, die mit dem Konzept von Linked Open Data im Allgemeinen und Wikidata im Besonderen verbunden sind.

Präsentation der Coffee Lecture (PDF, 10.8 MB) >>


(Open) Linked Data

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1.6.2023: 33 Minuten für OCR & Retro-Digitalisierung

Die neuen Möglichkeiten in der Volltexterkennung "alter Bücher" und neue Standards für die offene Veröffentlichung von Digitalisaten eröffnen vielfältige Möglichkeiten für neue Zugänge zu unserem kulturellen Erbe. Das alte Thema Retrodigitalisierung eröffnet so auch Perspektiven auf die Rolle der Bibliothek im 21. Jahrhundert. Die Session führt in aktuelle Trends und die Arbeit der USB rund um das Thema Retrodigitalisierung und OCR ein.

Präsentation zur Coffee Lecture (PDF, 1.1 MB)


OCR & Retro-Digitalisierung

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15.6.2023: 33 Minuten für Systematic Reviews

Systematic Review - was ist das eigentlich? Und wie macht man das? Diese Coffee Lecture gibt einen kurzen Überblick.

Präsentation der Coffee Lecture (PDF, 282KB) >>

Skript zur Coffee Lecture (PDF, 270KB) >>


Systematic Reviews

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22.6.2023: 33 Minuten für RADAR: Daten publizieren / archivieren

RADAR (Research Data Repository) ist ein disziplinübergreifendes Repository zur Archivierung und Veröffentlichung von Forschungsdaten. Im Fokus stehen Forschungsdaten aus Fächern, in denen noch keine eigenen, disziplinspezifischen Infrastrukturen für das Forschungsdatenmanagement existieren. Mit RADAR können Wissenschaftler:innen Forschungsdaten aus abgeschlossenen Studien und Projekten über ein Webportal hochladen, zu Datenpaketen zusammenstellen, diese mit Metadaten beschreiben, begutachten lassen, dauerhaft archivieren oder nachhaltig öffentlich zugänglich machen.

Präsentation der Coffee Lecture (PDF, 2.1 MB) >>


RADAR: Daten publizieren / archivieren

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29.6.2023: 33 Minuten für DOI@UzK: Wie kann ich meine Forschungsdaten persistent identifizieren?

Zur eindeutigen Identifikation digitaler Ressourcen haben sich persistente Identifikatoren / Persistent Identifier (PID) durchgesetzt. PIDs sind dauerhaft, standortunabhängig, weltweit gültig, adressierbar (zitierbar) und anklickbar (Resolving). Der bekannteste Identifier für Forschungsdaten ist die  DOI (Digital Object Identifier).

Präsentation zur Coffee Lecture >> (PDF, 1.3 MB)


33 Minuten für ... DOI

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6.7.2023: 33 Minuten um gute Bilder zu finden, nutzen und zitieren

Bilder und Grafiken können sowohl Forschungsbeiträge als auch Lehr-Lernmaterialien veranschaulichen, zur Reflexion anregen oder für Lenkung der Aufmerksamkeit genutzt werden. Während dieser Kaffeepause lernen Sie Quellen für Bilder, Grafiken und Icons unter Creative-Commons-Lizenzen kennen. Einige vorgestellte Sammlungen können Sie dank der CC0-Lizenz besonders einfach nachnutzen oder dank offener Lizenzen wie CC BY oder CC BY-SA für Ihre Zwecke anpassen. Auf einer der vorgestellten Plattformen können Sie z. B. Illustrationen von Personen selber konfigurieren und dank sehr unterschiedlicher Darstellung der Menschen auch für Diversität in Ihren Arbeitsmaterial sorgen.

Präsentation der Coffee Lecture (PDF, 580KB) >>

Präsentation der Coffee Lecture (PPTX, 2.5 MB) >>


33 Minuten um ... gute Bilder zu finden, nutzen und zitieren

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13.7.2023: 33 Minuten für Bibliometrie und Altmetrics

Die Bibliometrie beschäftigt sich mit der quantitativen Analyse wissenschaftlicher Publikationen und wird unter anderem im Bereich Forschungsevaluierung oder zur Erkennung von Forschungstrends eingesetzt. In der Coffee Lecture werden Beispiele gängiger bibliometrischer Indikatoren und alternativer Metriken (Altmetrics) gezeigt und wie diese dazu beitragen können, den Impact der eigenen Forschung zu analysieren.

 

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Bibliometrie und Altmetrics