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Abstract

Der Fachinformationsdienst (FID) Pharmazie verfolgt das Ziel, die Informationsinfrastruktur und die Literaturversorgung für die pharmazeutische Hochschulforschung nachhaltig zu verbessern. Das Projekt wird seit dem 1. Januar 2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert. Eine Besonderheit stellt die Kooperation zwischen der Universitätsbibliothek Braunschweig und dem Institut für Informationssysteme (IfIS) der TU Braunschweig dar, wodurch aktuelle Forschung auf dem Gebiet der Informatik in die Implementierung innovativer FID-Dienste mündet. Im Zentrum des Projektes steht der nutzerzentrierte Aufbau einer erweiterbaren und personalisierbaren Informationsinfrastruktur. Das vom FID entwickelte Discovery System "PubPharm" zur pharmaziespezifischen Recherche basiert, als Weiterentwicklung des beluga-Systems der SUB Hamburg, auf der Open Source Software VuFind. Als Datengrundlage enthält es u.a. die Medline Daten, erweitert durch Normdaten, die unter anderem die Suche nach chemischen Strukturen erlauben. Gleichzeitig werden vom Institut für Informationssysteme innovative Suchmöglichkeiten basierend auf Narrativer Intelligenz untersucht und perspektivisch in das Retrieval des Discovery Systems eingebunden. Im Rahmen von sog. FID-Lizenzen bietet der FID Pharmazie Wissenschaftlern/innen Volltextzugriff auf pharmazeutische Fachzeitschriften. Bestandteil der Lizenzen ist das Recht zur Langzeitarchivierung. Bei deren technischer Umsetzung kooperiert der FID mit der TIB Hannover. Der FID Pharmazie koppelt seine Aktivitäten eng an die pharmazeutische Fachcommunity: unter anderem begleitet ein Fachbeirat die Entwicklungen. Im Rahmen der Öffentlichkeitsarbeit werden Nutzer/innen umfassend über die Angebote informiert, u.a. in Webcasts und im PubPharm Blog.

Type

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Abstract

The ever increasing amount of digitally available information is curse and blessing at the same time. On the one hand, users have increasingly large amounts of information at their fingertips. On the other hand, the assessment and refinement of web search results becomes more and more tiresome and difficult for non-experts in a domain. Therefore, established digital libraries offer specialized collections with a certain degree of quality. This quality can largely be attributed to the great effort invested into semantic enrichment of the provided documents e.g. by annotating their documents with respect to a domain-specific taxonomy. This process is still done manually in many domains, e.g. chemistry CAS, medicine MeSH, or mathematics MSC. But due to the growing amount of data, this manual task gets more and more time consuming and expensive. The only solution for this problem seems to employ automated classification algorithms, but from evaluations done in previous research, conclusions to a real world scenario are difficult to make. We therefore conducted a large scale feasibility study on a real world data set from one of the biggest mathematical digital libraries, i.e. Zentralblatt MATH, with special focus on its practical applicability.

Type

a