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Ausgehend von der grundlegenden narratologischen Bedeutung von Ereignissen in ihrer konstitutiven Funktion für Erzähltexte wurde im Projekt "Evaluating Events in Narrative Theory" (EvENT) ein Ansatz entwickelt, mit welchem Ereignisse auf der Textoberfläche und daher maschinenlesbar modelliert werden können. Dieser Beitrag skizziert bisherige Arbeitsschritte und ausgewählte Ergebnisse des Projekts, zu denen die Generierung von Narrativitätsgraphen zählt.
Only a few studies on the nocturnal behavior of African ungulates exist so far, with mostly small sample sizes. For a comprehensive understanding of nocturnal behavior, the data basis needs to be expanded. Results obtained by observing zoo animals can provide clues for the study of wild animals and furthermore contribute to a better understanding of animal welfare and better husbandry conditions in zoos. The current contribution reduces the lack of data in two ways. First, we present a stand-alone open-source software package based on deep learning techniques, named Behavioral Observations by Videos and Images using Deep-Learning Software (BOVIDS). It can be used to identify ungulates in their enclosure and to determine the three behavioral poses “Standing,” “Lying—head up,” and “Lying—head down” on 11,411 h of video material with an accuracy of 99.4%. Second, BOVIDS is used to conduct a case study on 25 common elands (Tragelaphus oryx) out of 5 EAZA zoos with a total of 822 nights, yielding the first detailed description of the nightly behavior of common elands. Our results indicate that age and sex are influencing factors on the nocturnal activity budget, the length of behavioral phases as well as the number of phases per behavioral state during the night while the keeping zoo has no significant influence. It is found that males spend more time in REM sleep posture than females while young animals spend more time in this position than adult ones. Finally, the results suggest a rhythm between the Standing and Lying phases among common elands that opens future research directions.
Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are currently hot topics in industry and business practice, while management-oriented research disciplines seem reluctant to adopt these sophisticated data analytics methods as research instruments. Even the Information Systems (IS) discipline with its close connections to Computer Science seems to be conservative when conducting empirical research endeavors. To assess the magnitude of the problem and to understand its causes, we conducted a bibliographic review on publications in high-level IS journals. We reviewed 1,838 articles that matched corresponding keyword-queries in journals from the AIS senior scholar basket, Electronic Markets and Decision Support Systems (Ranked B). In addition, we conducted a survey among IS researchers (N = 110). Based on the findings from our sample we evaluate different potential causes that could explain why ML methods are rather underrepresented in top-tier journals and discuss how the IS discipline could successfully incorporate ML methods in research undertakings.
Eine Erkrankung zählt in der Europäischen Union zu den Seltenen Erkrankungen (SE), wenn diese nicht mehr als 5 von 10.000 Menschen betrifft. Derzeit existiert mit mehr als 6000 SE eine sowohl große als auch heterogene Menge an unterschiedlichen Krankheitsbilder, die in ihrer Symptomatik komplex, vielschichtig und damit im medizinischen Alltag schwierig einzuordnen sind. Dies erschwert Diagnosefindung und Behandlung sowie das Auffinden eines passenden Ansprechpartners, da es nur wenige Experten für jede einzelne SE gibt. Der medizinische Versorgungsatlas für Seltene Erkrankungen www.se-atlas.de ermöglicht anhand von Erkrankungsnamen die Suche nach Versorgungseinrichtungen und Selbsthilfeorganisationen zu bestimmten SE und stellt die Suchergebnisse geografisch dar. Ebenso gibt er einen Überblick über alle deutschen Zentren für SE, die eine Anlaufstelle für betroffene Personen mit unklarer Diagnose darstellen. Der se-atlas dient als Kompass durch die heterogene Menge an Informationen über Versorgungseinrichtungen für SE und stellt niederschwellig Informationen für eine breite Nutzergruppe von Betroffenen bis hin zu Mitgliedern des medizinischen Versorgungsteams bereit.
OPEN SCIENCE, VERSION 3.0: Breaking down barriers for equitable and efficient research communication
(2022)
Wissenschaft
(2022)
Georg Toepfer wendet sich Ganzheitsidealen der Wissenschaft und ihrer Theorie von der Antike bis zur zeitgenössischen Wissensgeschichte zu. Ganzheit kann dabei auf unterschiedlichen Ebenen zum Tragen kommen. Die Wissenschaft beschäftigt sich mit ihrer inneren Einheit auf methodologischer Ebene, sie fragt nach der Ganzheit oder Ganzheitlichkeit ihrer Gegenstände (im Rahmen etwa einer Überwindung des Leib-Seele-Dualismus), sie kann eine Summe aller Wissenschaften als Ganzheit in Aussicht stellen oder den Versuch unternehmen, eine Einheit oder Ganzheit der gesamten Menschheit zu befördern. Insgesamt sei festzuhalten, dass Forderungen nach einer Einheit der Wissenschaft verstärkt zu Zeiten aufkämen, in denen sich epistemologisch wie praktisch das exakte Gegenteil beobachten lasse. Auch wirke die Ganzheitsrhetorik der Wissenschaft "mitnichten integrativ", sondern arbeite im Gegen teil oft "mit massiven Ausgrenzungen". Das Ganzheitsproblem habe die wissenschaftliche Selbstreflexion oft auch hinsichtlich ihrer eigenen Visualisierbarkeit beschäftigt. Dies findet seinen Niederschlag in frühneuzeitlichen Diagrammtypen wie dem Baum, dem Haus oder dem Bergwerk, in der zweidimensionalen Landkarte der 'Encyclopédie' oder in einer von Jean Piaget noch im 20. Jahrhundert bearbeiteten Kreisfigur. Solche Formen des Ganzen offenbarten die "Simplifikation" des wissenschaftstheoretischen Zugriffs und müssten oft ganze Wissensbereiche ausschließen; im Fall Piagets etwa die kompletten Geisteswissenschaften.