Kolloquium Wissensinfrastruktur

de.NBI & ELIXIR Germany - eine Forschungs- und Serviceinfrastruktur für Bioinformatik in den Lebenswissenschaften

Nils Hoffmann — Fri, 12 Apr 2024 00:00:00 +0000

Das deutsche Netzwerk für Bioinformatikinfrastruktur (de.NBI) ist eine nationale, akademische und gemeinnützige Forschungsinfrastruktur, die von 2015 - 2021 durch das BMBF gefördert und im Anschluss über die Helmholtz Gemeinschaft mit dem Forschungszentrum Jülich als Träger verstetigt wurde. Ziel von de.NBI mit seinen 24 nationalen Partnern ist es, erstklassige Bioinformatikwerkzeuge, -ressourcen und -dienstleistungen für die Forschung in den Lebenswissenschaften und der Biomedizin bereitzustellen, sowie umfassende Schulungen anzubieten und den Transfer von Fachwissen zwischen Wissenschaft und Industrie zu fördern. Für den akademischen Bereich stellt die föderierte de.NBI Cloud als Teil von de.NBI kostenlose Cloud-Ressourcen für die Verarbeitung großer Datenmengen, für das maschinelle Lernen, sowie für den Betrieb von Webservices bereit. Durch eine Kooperation mit Netzwerken wie ELIXIR Europe und EOSC stärkt de.NBI in Form von ELIXIR Deutschland seit 2016 die internationale Zusammenarbeit in der Bioinformatik-Gemeinschaft, insbesondere in den Bereichen FAIR Data, Research Data Management, Training und Software.

Dieser Vortrag gibt einen Überblick über den Werdegang, die Strukturen und Aktivitäten von de.NBI und ELIXIR Deutschland im nationalen und europäischen Rahmen. Er gibt einen Überblick über vergangene, sowie einen Ausblick auf momentan anlaufende und zukünftige Aktivitäten.

OpenAlex im Kompetenznetzwerk Bibliometrie

Niels Taubert — Fri, 03 May 2024 00:00:00 +0000

Nachdem es über Jahrzehnte hinweg die proprietären Datenbanken Web of Science und Scopus waren, die für bibliometrische Analysen herangezogen wurde, ist mit OpenAlex eine interessante, für jedermann frei zugängliche und nutzbare Alternative entstanden. Ebenso wie eine Vielzahl anderer Akteure weltweit hat auch das BMBF-geförderte Kompetenzzentrum Bibliometrie das Potential der Datenbanken erkannt und fördert nun ein Projekt zur Kuratierung von Daten, die unter Beteiligung deutscher Institutionen entstanden sind. Der Vortrag führt in OpenAlex ein und gibt eine Übersicht über den Stand des Vorhabens.

Das DFG-Förderprogramm „Open-Access-Publikationskosten“ an der Universitätsbibliothek Bielefeld

Nina Schönfelder, Dirk Pieper — Fri, 17 May 2024 00:00:00 +0000

Das Förderprogramm „Open-Access-Publikationskosten“ der Deutschen Forschungsgemeinschaft im Bereich „Wissenschaftliche Literaturversorgungs- und Informationssysteme (LIS)“ zielt auf eine strukturelle Verankerung der Finanzierung des Open-Access-Publizierens an deutschen Hochschul- und Forschungseinrichtungen. Dazu können Einrichtung zentral Mittel als feste Zuschüsse zu Publikationskosten beantragen. Begleitend sollen in einem Arbeitsprogramm strukturelle Anpassungen an Workflows, Budgetverteilungsmodellen und beratenden Services umgesetzt werden. Der Vortrag führt in die Genese und die Ausgestaltung des Förderprogramms ein und gibt eine Übersicht über den Stand des Vorhabens an der Universität Bielefeld.

Implementierung einer automatischen DDC-Klassifikation für die Suchmaschine BASE auf Basis von Annif

Christoph Broschinski — Fri, 14 Jun 2024 00:00:00 +0000

Dieser Vortrag präsentiert die Ergebnisse einer Masterarbeit, die im Rahmen des Studiengangs MALIS an der TH Köln verfasst wurde.

In der Suchmaschine BASE werden bereits seit Jahren Dokumente maschinell nach der Dewey Decimal Classification (DDC) erschlossen, es besteht jedoch der Wunsch, das mittlerweile veraltete System zur automatischen Klassifikation zu ersetzen. Zu diesem Zweck war es erforderlich, Daten aus BASE zu gewinnen, die als Trainingsmenge eines maschinellen Lernverfahrens dienen können. Es wird gezeigt, wie mithilfe einer explorativen Analyse aus einem Korpus von über 220 Mio. Dokumenten geeignete Daten extrahiert, kuratiert und zu sprachspezifischen Lernkorpora umgearbeitet wurden. Auf dieser Grundlage wurden mithilfe des Toolkits Annif eine Reihe von Klassifikatoren erstellt, deren Leistungsfähigkeit anschließend evaluiert und ein geeigneter Kandidat ausgewählt. Ein Vergleich zeigt, dass das in dieser Ausarbeitung erstellte System dem zur Zeit im Einsatz befindlichen BASE-Klassifikator weit überlegen ist.