- Titel
- Exploration maschineller Verfahren zur Entwicklung eines methodischen Frameworks zur Evaluierung wissenschaftlicher Texte im Forschungsmanagement
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-887509
- Schriftenreihe
- Wissenschaftliche Schriftenreihe Dissertationen der Medieninformatik
- Bandnummer
- Band 13
- Datum der Einreichung
- 27.04.2023
- Datum der Verteidigung
- 07.12.2023
- ISBN
- 978-3-96100-203-0
- ISSN
- 2195-2582 (online)
- 2195-2574 (print)
- DOI
- https://doi.org/10.51382/978-3-96100-203-0
- Abstract (DE)
- Die Komplexität des Forschungsmanagements an Universitäten und Hochschulen für Angewandte Wissenschaften hat in den letzten Jahren zugenommen, sowohl auf Seiten der Wissenschaftler als auch auf administrativer Ebene. Insbesondere die Texterstellung und -verarbeitung für Forschungsanträge, Publikationen und andere wissenschaftliche Dokumente erfordern erheblichen Aufwand. Gleichzeitig existieren Methoden und Technologien in den Bereichen Information Retrieval, Maschinelles Lernen und Semantischer Technologien, die für die Analyse und Bewertung dieser Texte geeignet sind. Diese Arbeit zielt darauf ab, Aufwände im Lebenszyklus von öffentlich geförderten Forschungsprojekten zu optimieren. Sie identifiziert aktuelle Entwicklungen und Technologien, um Kriterien für eine Gesamtarchitektur abzuleiten, die wissenschaftliche Texte qualitativ annotiert, trainiert und evaluiert. Das resultierende Framework namens FELIX dient als prototypisches System für die computergestützte Assistenz zur Evaluation wissenschaftlicher Texte. Datenkorpora aus Forschungsanträgen und Publikationen wurden für explorative Experimente verwendet, die u. a. auf Methoden des Maschinellen Lernens basieren. FELIX ermöglicht die Analyse von Texten und Metadaten, die Klassifizierung nach definierten Kriterien und die Vorhersage der Bewilligung von Forschungsanträgen. Die Konzeption und Evaluierung von FELIX führte zu wissenschaftlichen und praktischen Implikationen zur Optimierung des Forschungsmanagements.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Forschungsmanagement, Machine Learning, Information Retrieval, Semantische Technologien
- Klassifikation (DDC)
- 000
- Normschlagwörter (GND)
- Textanalyse, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen
- GutachterIn
- Prof. Dr. Maximilian Eibl
- Prof. Dr. Marc Ritter
- BetreuerIn Hochschule / Universität
- Prof. Dr. Maximilian Eibl
- BetreuerIn - externe Einrichtung
- Prof. Dr. Marc Ritter
- Verlag
- Universitätsverlag Chemnitz, Chemnitz
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Technische Universität Chemnitz, Chemnitz
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-887509
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 26.02.2024
- Dokumenttyp
- Dissertation
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0- Inhaltsverzeichnis
1. MOTIVATION 2. THEORETISCHE FUNDIERUNG DES DIGITALEN FORSCHUNGSMANAGEMENTS 3. TECHNOLOGISCHE METHODEN UND STRATEGIEN 4. KONZEPTION EINER SYSTEMARCHITEKTUR 5. EXPLORATIVE STUDIE ZUR COMPUTERGESTÜTZTEN ASSISTENZ ZUR EVALUATION WISSENSCHAFTLICHER TEXTE 6. ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK ANHANG