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  1. Auer, S.; Sens, I.; Stocker, M.: Erschließung wissenschaftlicher Literatur mit dem Open Research Knowledge Graph (2020) 0.02 
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    Abstract
    Die Weitergabe von Wissen hat sich seit vielen hundert Jahren nicht grundlegend verändert: Sie erfolgt in der Regel dokumentenbasiert - früher als klassischer Aufsatz auf Papier gedruckt, heute als PDF. Bei jährlich rund 2,5 Millionen neuen Forschungsbeiträgen ertrinken die Forschenden in einer Flut pseudodigitalisierter PDF-Publikationen. Die Folge: Die Forschung wird ernsthaft geschwächt. Denn viele Forschungsergebnisse können durch andere nicht reproduziert werden, es gibt mehr und mehr Redundanzen und das Meer von Publikationen ist unübersichtlich. Deshalb denkt die TIB - Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften Wissenskommunikation neu: Statt auf statische PDF-Artikel setzt die TIB auf Wissensgraphen. Sie arbeitet daran, Wissen unterschiedlichster Form - Texte, Bilder, Grafiken, Audio- und Video-Dateien, 3D-Modelle und vieles mehr - intuitiv mithilfe dynamischer Wissensgraphen zu vernetzen. Der Wissensgraph soll verschiedene Forschungsideen, -ansätze, -methoden und -ergebnisse maschinenlesbar darstellen, sodass völlig neue Zusammenhänge von Wissen zutage treten und zur Lösung globaler Probleme beitragen könnten. Die großen gesellschaftlichen Herausforderungen verlangen Interdisziplinarität und das Zusammenfügen von Erkenntnis-Einzelteilen. Mit dem Wissensgraphen kann das gelingen und der Fluss wissenschaftlicher Erkenntnisse revolutioniert werden.
    Type
    a
  2. Auer, S.; Oelen, A.; Haris, A.M.; Stocker, M.; D'Souza, J.; Farfar, K.E.; Vogt, L.; Prinz, M.; Wiens, V.; Jaradeh, M.Y.: Improving access to scientific literature with knowledge graphs : an experiment using library guidelines to judge information integrity (2020) 0.00 
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    Abstract
    The transfer of knowledge has not changed fundamentally for many hundreds of years: It is usually document-based-formerly printed on paper as a classic essay and nowadays as PDF. With around 2.5 million new research contributions every year, researchers drown in a flood of pseudo-digitized PDF publications. As a result research is seriously weakened. In this article, we argue for representing scholarly contributions in a structured and semantic way as a knowledge graph. The advantage is that information represented in a knowledge graph is readable by machines and humans. As an example, we give an overview on the Open Research Knowledge Graph (ORKG), a service implementing this approach. For creating the knowledge graph representation, we rely on a mixture of manual (crowd/expert sourcing) and (semi-)automated techniques. Only with such a combination of human and machine intelligence, we can achieve the required quality of the representation to allow for novel exploration and assistance services for researchers. As a result, a scholarly knowledge graph such as the ORKG can be used to give a condensed overview on the state-of-the-art addressing a particular research quest, for example as a tabular comparison of contributions according to various characteristics of the approaches. Further possible intuitive access interfaces to such scholarly knowledge graphs include domain-specific (chart) visualizations or answering of natural language questions.
    Type
    a

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