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Abstract

Text der Mail: "Anknüpfend an das im August 2019 unterzeichnete Memorandum of Understanding (MOU) geben Springer Nature und MPDL Services GmbH im Namen von Projekt DEAL heute bekannt, dass der formale Vertrag der bislang weltweit umfangreichsten transformativen Open-Access-Vereinbarung unterzeichnet wurde. Seit dem 1. Januar 2020 werden Publikationen in Springer Nature-Subskriptionszeitschriften aus den mehr als 700 teilnahmeberechtigten deutschen wissenschaftlichen Einrichtungen Open Access publiziert. Teilnehmende Institutionen erhalten umfassenden Zugang zum Zeitschriftenportfolio von Springer Nature. Lesen Sie die Pressemitteilung hier: https://www.hrk.de/presse/pressemitteilungen/pressemitteilung/meldung/springer-nature-und-projekt-deal-unterzeichnen-weltweit-umfangreichsten-open-access-transformationsv/ Der vollständige Vertragstext wird zusammen mit dem Start des Teilnahmeverfahrens für deutsche Einrichtungen in der zweiten Januarhälfte veröffentlicht. MPDL Services GmbH wird in den kommenden Wochen weitere Informationen zur Verfügung stellen und sich mit den teilnahmeberechtigten Institutionen in Verbindung setzen. Informationen zu den Eckpunkten der Vereinbarung finden Sie hier: https://www.projekt-deal.de/springer-nature-vertrag/ Bitte beachten Sie, dass der Start der Open-Access-Gold-Komponente auf den 1.8.2020 verschoben wurde."

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Content

Der MeSH ist ein polyhierarchisches, konzeptbasiertes Schlagwortregister für biomedizinische Fachbegriffe umfasst das Vokabular, welches in den NLM-Datenbanken, beispielsweise MEDLINE oder PubMed, erscheint. Er wird jährlich aktualisiert von der U. S. National Library of Medicine herausgegeben. Für die deutschsprachige Fassung übersetzt ZB MED dann die jeweils neu hinzugekommenen Terme und ergänzt sie um zusätzliche Synonyme. Erstmalig erstellte ZB MED den Deutschen MeSH im Jahr 2020. Vorher lag die Verantwortung beim Deutschen Institut für Medizinische Dokumentation und Information (DIMDI/BfArM)."

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Abstract

Die ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft betreibt seit 2016 eigene angewandte Forschung im Bereich Machine Learning mit dem Zweck, praktikable Lösungen für eine automatisierte oder maschinell unterstützte Inhaltserschließung zu entwickeln. 2020 begann ein Team an der ZBW die Konzeption und Implementierung einer Softwarearchitektur, die es ermöglichte, diese prototypischen Lösungen in einen produktiven Dienst zu überführen und mit den bestehenden Nachweis- und Informationssystemen zu verzahnen. Sowohl die angewandte Forschung als auch die für dieses Vorhaben ("AutoSE") notwendige Softwareentwicklung sind direkt im Bibliotheksbereich der ZBW angesiedelt, werden kontinuierlich anhand des State of the Art vorangetrieben und profitieren von einem engen Austausch mit den Verantwortlichen für die intellektuelle Inhaltserschließung. Dieser Beitrag zeigt die Meilensteine auf, die das AutoSE-Team in zwei Jahren in Bezug auf den Aufbau und die Integration der Software erreicht hat, und skizziert, welche bis zum Ende der Pilotphase (2024) noch ausstehen. Die Architektur basiert auf Open-Source-Software und die eingesetzten Machine-Learning-Komponenten werden im Rahmen einer internationalen Zusammenarbeit im engen Austausch mit der Finnischen Nationalbibliothek (NLF) weiterentwickelt und zur Nachnutzung in dem von der NLF entwickelten Open-Source-Werkzeugkasten Annif aufbereitet. Das Betriebsmodell des AutoSE-Dienstes sieht regelmäßige Überprüfungen sowohl einzelner Komponenten als auch des Produktionsworkflows als Ganzes vor und erlaubt eine fortlaufende Weiterentwicklung der Architektur. Eines der Ergebnisse, das bis zum Ende der Pilotphase vorliegen soll, ist die Dokumentation der Anforderungen an einen dauerhaften produktiven Betrieb des Dienstes, damit die Ressourcen dafür im Rahmen eines tragfähigen Modells langfristig gesichert werden können. Aus diesem Praxisbeispiel lässt sich ableiten, welche Bedingungen gegeben sein müssen, um Machine-Learning-Lösungen wie die in Annif enthaltenen erfolgreich an einer Institution für die Inhaltserschließung einsetzen zu können.

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Content

Einführung - State of the Art - Rahmenbedingungen für die LZA digitaler Objekte - Das Referenzmodell OAIS - Open Archival Information System - Das Referenzmodell OAIS - Open Archival Information System - Metadatenstandards im Bereich der digitalen LZA - Formate - Digitale Erhaltungsstrategien - Access - Hardware - Speichersysteme mit Langzeitarchivierungsanspruch - Technischer Workflow - Tools - Geschäftsmodelle - Organisation - Recht - Vorgehensweise für ausgewählte Objekttypen - Praxisbeispiele - Qualifizierung im Themenbereich "Langzeitarchivierung digitaler Objekte"

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Content

Die Wissensbilanz hat einen hübschen Nebeneffekt: Sie kann helfen, Plagiate abzuwehren, weil das Wissen um das eigene Wissen steigt und Schutzvorkehrungen gegen Wissensdiebe installiert werden können. So weit, so schön. Beim Feiern eigener Wissensbewirtschaftungserfolge bleibt die Skepsis ausgeschlossen. Skepsis in der Sache heißt: Wie kann ich wissen, was ich weiß? Was ist überhaupt "Wissen"? Ist das organisationale Wissen nicht ein zu komplexes Phänomen, als dass jede konkrete Aussage eine (unzulässige) Wissensanmaßung bedeutet - wie das von Hayek mit Blick auf Marktverhältnisse herausgearbeitet hat? Ist nicht für ein solches Wissensbilanzsystem der mathematisch-formale Unvollständigkeitssatz von Gödel aufzugreifen: Wenn kein Aussagensystem eine valide Aussage über sich selbst treffen kann, dann ist die Aussage über das vorhandene organisationale Wissen in der Organisation von dieser selbst gerade nicht zu leisten. Man kann nicht selbst wissen, was man weiß. Damit erzeugen der "ganzheitliche" Anspruch und die fehlende Messbarkeit eine wabernde Wissensunschärfe! - Der Werbespruch "Made in Germany" ist eine Täuschung Der vom Wissenschaftsministerium tönende Werbespruch "Made in Germany" ist nicht bloß anmaßend, sondern eine Täuschung. Wer bei Wikipedia unter Wissensbilanz zu suchen anfängt, dem wird offenbar, dass es sich mitnichten um eine deutsche Erfindung oder gar ein deutsches Konzept handelt. Die Ricola-Frage "Wer hat's erfunden?" darf diesmal aus Österreich gestellt werden: Neu ist der Ansatz von Wirtschaftsministerium und Fraunhofer-Institut nämlich nicht. Die Idee, solches "Intellectual Capital" als Wert zu erfassen und in den Finanzbericht einzustellen (IC Reporting), stammt aus Skandinavien (Sveiby, Edvinsson, Mouritsen). Der wesentliche Schritt zu einer komplexen "mehrdimensionalen" und steuerungstauglichen Methode wurde im Austrian Research Center (ARC, heute: AIT Austrian Institute of Technology) getan und schon 2000 publiziert (Koch, Leitner und Bornemann in einem Papier für die OECD-Konferenz). Die "Wissensstrategie" fordert strategische Wissensziele; das Wissenspotential wird verstanden als "Humankapital", "Beziehungskapital" und "Strukturkapital". Entscheidend aber ist die Prozesssteuerung, also die dynamische Betrachtung, die es den Organisationen erlaubt, ihr Wissenskapital gezielt zu erhalten und zu vermehren. Schon 2002 wurde daraus eine gesetzliche Verpflichtung für österreichische Universitäten zur Wissensbilanzierung.