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  1. Braun, S.; Schmidt, A.; Walter, A.; Zacharias, V.: Von Tags zu semantischen Beziehungen : kollaborative Ontologiereifung (2008) 0.02
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    Abstract
    Die Popularität von Tagging-Ansätzen hat gezeigt, dass dieses Ordnungsprinzip für Nutzer insbesondere auf kollaborativen Plattformen deutlich zugänglicher ist als strukturierte und kontrollierte Vokabulare. Allerdings stoßen Tagging-Ansätze oft an ihre Grenzen, wo sie keine ausreichende semantische Präzision ausbilden können. Umgekehrt können ontologiebasierte Ansätze zwar die semantische Präzision erreichen, werden jedoch (besonders aufgrund der schwerfälligen Pflegeprozesse) von den Nutzern kaum akzeptiert. Wir schlagen eine Verbindung beider Welten vor, die auf einer neuen Sichtweise auf die Entstehung von Ontologien fußt: die Ontologiereifung. Anhand zweier Werkzeuge aus dem Bereich des Social Semantic Bookmarking und der semantischen Bildsuche zeigen wir, wie Anwendungen aussehen können, die eine solche Ontologiereifung (in die jeweiligen Nutzungsprozesse integriert) ermöglichen und fördern.
    Footnote
    Beitrag der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen.
    Source
    Good tags - bad tags: Social Tagging in der Wissensorganisation. Hrsg.: B. Gaiser, u.a
    Theme
    Social tagging
  2. Braun, S.: Manifold: a custom analytics platform to visualize research impact (2015) 0.01
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    Abstract
    The use of research impact metrics and analytics has become an integral component to many aspects of institutional assessment. Many platforms currently exist to provide such analytics, both proprietary and open source; however, the functionality of these systems may not always overlap to serve uniquely specific needs. In this paper, I describe a novel web-based platform, named Manifold, that I built to serve custom research impact assessment needs in the University of Minnesota Medical School. Built on a standard LAMP architecture, Manifold automatically pulls publication data for faculty from Scopus through APIs, calculates impact metrics through automated analytics, and dynamically generates report-like profiles that visualize those metrics. Work on this project has resulted in many lessons learned about challenges to sustainability and scalability in developing a system of such magnitude.