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  1. Verwer, K.: Freiheit und Verantwortung bei Hans Jonas (2011) 0.05 
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    Content
    Vgl.: http%3A%2F%2Fcreativechoice.org%2Fdoc%2FHansJonas.pdf&usg=AOvVaw1TM3teaYKgABL5H9yoIifA&opi=89978449.
  2. Shala, E.: ¬Die Autonomie des Menschen und der Maschine : gegenwärtige Definitionen von Autonomie zwischen philosophischem Hintergrund und technologischer Umsetzbarkeit (2014) 0.05 
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    Footnote
    Vgl. unter: https://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwizweHljdbcAhVS16QKHXcFD9QQFjABegQICRAB&url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fpublication%2F271200105_Die_Autonomie_des_Menschen_und_der_Maschine_-_gegenwartige_Definitionen_von_Autonomie_zwischen_philosophischem_Hintergrund_und_technologischer_Umsetzbarkeit_Redigierte_Version_der_Magisterarbeit_Karls&usg=AOvVaw06orrdJmFF2xbCCp_hL26q.
  3. Glaesener, L.: Automatisches Indexieren einer informationswissenschaftlichen Datenbank mit Mehrwortgruppen (2012) 0.01 
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    Date
    11. 9.2012 19:43:22
  4. Bertram, J.: Informationen verzweifelt gesucht : Enterprise Search in österreichischen Großunternehmen (2011) 0.01 
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    Abstract
    Die Arbeit geht dem Status quo der unternehmensweiten Suche in österreichischen Großunternehmen nach und beleuchtet Faktoren, die darauf Einfluss haben. Aus der Analyse des Ist-Zustands wird der Bedarf an Enterprise-Search-Software abgeleitet und es werden Rahmenbedingungen für deren erfolgreiche Einführung skizziert. Die Untersuchung stützt sich auf eine im Jahr 2009 durchgeführte Onlinebefragung von 469 österreichischen Großunternehmen (Rücklauf 22 %) und daran anschließende Leitfadeninterviews mit zwölf Teilnehmern der Onlinebefragung. Der theoretische Teil verortet die Arbeit im Kontext des Informations- und Wissensmanagements. Der Fokus liegt auf dem Ansatz der Enterprise Search, ihrer Abgrenzung gegenüber der Suche im Internet und ihrem Leistungsspektrum. Im empirischen Teil wird zunächst aufgezeigt, wie die Unternehmen ihre Informationen organisieren und welche Probleme dabei auftreten. Es folgt eine Analyse des Status quo der Informati-onssuche im Unternehmen. Abschließend werden Bekanntheit und Einsatz von Enterprise-Search-Software in der Zielgruppe untersucht sowie für die Einführung dieser Software nötige Rahmenbedingungen benannt. Defizite machen die Befragten insbesondere im Hinblick auf die übergreifende Suche im Unternehmen und die Suche nach Kompetenzträgern aus. Hier werden Lücken im Wissensmanagement offenbar. 29 % der Respondenten der Onlinebefragung geben zu-dem an, dass es in ihren Unternehmen gelegentlich bis häufig zu Fehlentscheidungen infolge defizitärer Informationslagen kommt. Enterprise-Search-Software kommt in 17 % der Unternehmen, die sich an der Onlinebefragung beteiligten, zum Einsatz. Die durch Enterprise-Search-Software bewirkten Veränderungen werden grundsätzlich posi-tiv beurteilt. Alles in allem zeigen die Ergebnisse, dass Enterprise-Search-Strategien nur Erfolg haben können, wenn man sie in umfassende Maßnahmen des Informations- und Wissensmanagements einbettet.
    Date
    22. 1.2016 20:40:31
  5. Köbler, J.; Niederklapfer, T.: Kreuzkonkordanzen zwischen RVK-BK-MSC-PACS der Fachbereiche Mathematik un Physik (2010) 0.01 
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    Pages
    22 S
  6. Jäger-Dengler-Harles, I.: Informationsvisualisierung und Retrieval im Fokus der Infromationspraxis (2013) 0.01 
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    Date
    4. 2.2015 9:22:39
  7. Engel, F.: Expertensuche in semantisch integrierten Datenbeständen (2015) 0.00 
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    Abstract
    Wissen ist das intellektuelle Kapital eines Unternehmens und der effektive Zugriff darauf entscheidend für die Anpassungsfähigkeit und Innovationskraft. Eine häufig angewandte Lösung für den erfolgreichen Zugriff auf diese Wissensressourcen ist die Umsetzung der Expertensuche in den Daten der verteilten Informationssysteme des Unternehmens. Aktuelle Expertensuchverfahren berücksichtigen zur Berechnung der Relevanz eines Kandidaten zumeist nur die Information aus Datenquellen (u. a. E-Mails oder Publikationen eines Kandidaten), über die eine Verbindung zwischen dem Thema der Frage und einem Kandidaten hergestellt werden kann. Die aus den Datenquellen gewonnene Information, fließt dann gewichtet in die Relevanzbewertung ein. Analysen aus dem Fachbereich Wissensmanagement zeigen jedoch, dass neben dem Themenbezug auch noch weitere Kriterien Einfluss auf die Auswahl eines Experten in einer Expertensuche haben können (u. a. der Bekanntheitsgrad zwischen dem Suchenden und Kandidat). Um eine optimale Gewichtung der unterschiedlichen Bestandteile und Quellen, aus denen sich die Berechnung der Relevanz speist, zu finden, werden in aktuellen Anwendungen zur Suche nach Dokumenten oder zur Suche im Web verschiedene Verfahren aus dem Umfeld des maschinellen Lernens eingesetzt. Jedoch existieren derzeit nur sehr wenige Arbeiten zur Beantwortung der Frage, wie gut sich diese Verfahren eignen um auch in der Expertensuche verschiedene Bestandteile der Relevanzbestimmung optimal zusammenzuführen. Informationssysteme eines Unternehmens können komplex sein und auf einer verteilten Datenhaltung basieren. Zunehmend finden Technologien aus dem Umfeld des Semantic Web Akzeptanz in Unternehmen, um eine einheitliche Zugriffsschnittstelle auf den verteilten Datenbestand zu gewährleisten. Der Zugriff auf eine derartige Zugriffschnittstelle erfolgt dabei über Abfragesprachen, welche lediglich eine alphanumerische Sortierung der Rückgabe erlauben, jedoch keinen Rückschluss auf die Relevanz der gefundenen Objekte zulassen. Für die Suche nach Experten in einem derartig aufbereiteten Datenbestand bedarf es zusätzlicher Berechnungsverfahren, die einen Rückschluss auf den Relevanzwert eines Kandidaten ermöglichen. In dieser Arbeit soll zum einen ein Beitrag geleistet werden, der die Anwendbarkeit lernender Verfahren zur effektiven Aggregation unterschiedlicher Kriterien in der Suche nach Experten zeigt. Zum anderen soll in dieser Arbeit nach Möglichkeiten geforscht werden, wie die Relevanz eines Kandidaten über Zugriffsschnittstellen berechnet werden kann, die auf Technologien aus dem Umfeld des Semantic Web basieren.

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