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Abstract

"Kürzlich erschien Best-Practice-Guide für das Metadatenschema DataCite aufmerksam machen, der in Zusammenarbeit einiger Münchner Institutionen in Verbindung mit dem Modellprojekt "eHumanities - interdisziplinär" entstanden ist: https://doi.org/10.5281/zenodo.3559800. Der Guide, der unter Beteiligung des Leibniz-Rechenzentrums der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, der IT-Gruppe Geisteswissenschaften (LMU) und der Universitätsbibliothek der LMU erstellt wurde, stellt eine Empfehlung für den Einsatz von DataCite (https://schema.datacite.org/) an den beteiligten Institutionen dar. Dabei ist er so formuliert, dass er sich problemlos auf andere Institutionen oder Szenarien übertragen lässt. Die einzelnen Teile des Guides sowie Anwendungsbeispiele als XML-Dateien sind auf GitHub veröffentlicht: https://github.com/UB-LMU/DataCite_BestPracticeGuide . Das Repositorium kann und soll gerne für Feedback genutzt werden. Um die Befüllung der DataCite-Felder zu erleichtern, wurde durch die IT-Gruppe Geisteswissenschaften der bereits verfügbare DataCite-Generator aktualisiert und mit Erklärungen aus dem Best-Practice-Guide verlinkt: https://dhvlab.gwi.uni-muenchen.de/datacite-generator/ ; der Quellcode ist ebenfalls verfügbar: https://github.com/UB-LMU/datacite-metadata-generator. Weitere Informationen zum Best-Practice-Guide finden Sie in der Begleitpublikation "Standardisierung eines Standards: Warum und wie ein Best-Practice-Guide für das Metadatenschema DataCite entstand" (http://www.kit.gwi.uni-muenchen.de/?p=42800)."

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Abstract

Aufbau und Inhalt dieser Einführung folgen dem kommunikationstheoretischen Ansatz von Gerolf Ungeheuer. Seine anthropologische Grundlegung überwindet die systemlinguistische Ansicht, Kommunikation sei die bloße Anwendung eines Zeichensystems. Sie ermöglicht einen anderen Blick auf sprachliche Mittel wie Metaphern, Paraphrasen, Argumentation und Deixis und betont den Handlungscharakter von Kommunikation. Sie bietet weiter die Möglichkeit, die Ergebnisse der Künstlichen-Intelligenz-Forschung kritisch zu beurteilen