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  1. Open Knowledge Foundation: Prinzipien zu offenen bibliographischen Daten (2011) 0.14 
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    Abstract
    Produzenten bibliographischer Daten wie Bibliotheken, Verlage, Universitäten, Wissenschaftler oder soziale, webbasierte Literaturverwaltungsplattformen spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung menschlichen Wissens. Damit ihre Arbeit der Gesellschaft in vollem Umfang zugutekommt, ist es zwingend erforderlich, bibliographische Daten zu öffnen, das heißt für alle zur beliebigen Nutzung frei verfügbar zu machen.
    Content
    "Bibliographische Daten Um den Geltungsbereich der Prinzipien festzulegen, wird in diesem ersten Teil der zugrundeliegende Begriff bibliographischer Daten erläutert. Kerndaten Bibliographische Daten bestehen aus bibliographischen Beschreibungen. Eine bibliographische Beschreibung beschreibt eine bibliographische Ressource (Artikel, Monographie etc. - ob gedruckt oder elektronisch) zum Zwecke 1. der Identifikation der beschriebenen Ressource, d.h. des Zeigens auf eine bestimmte Ressource in der Gesamtheit aller bibliographischer Ressourcen und 2. der Lokalisierung der beschriebenen Ressource, d.h. eines Hinweises, wo die beschriebene Ressource aufzufinden ist. Traditionellerweise erfüllte eine Beschreibung beide Zwecke gleichzeitig, indem sie Information lieferte über: Autor(en) und Herausgeber, Titel, Verlag, Veröffentlichungsdatum und -ort, Identifizierung des übergeordneten Werks (z.B. einer Zeitschrift), Seitenangaben. Im Web findet Identifikation statt mittels Uniform Resource Identifiers (URIs) wie z.B. URNs oder DOIs. Lokalisierung wird ermöglicht durch HTTP-URIs, die auch als Uniform Resource Locators (URLs) bezeichnet werden. Alle URIs für bibliographische Ressourcen fallen folglich unter den engen Begriff bibliographischer Daten. Sekundäre Daten Eine bibliographische Beschreibung kann andere Informationen enthalten, die unter den Begriff bibliographischer Daten fallen, beispielsweise Nicht-Web-Identifikatoren (ISBN, LCCN, OCLC etc.), Angaben zum Urheberrechtsstatus, administrative Daten und mehr; diese Daten können von Bibliotheken, Verlagen, Wissenschaftlern, Online-Communities für Buchliebhaber, sozialen Literaturverwaltungssystemen und Anderen produziert sein. Darüber hinaus produzieren Bibliotheken und verwandte Institutionen kontrollierte Vokabulare zum Zwecke der bibliographischen Beschreibung wie z. B. Personen- und Schlagwortnormdateien, Klassifikationen etc., die ebenfalls unter den Begriff bibliographischer Daten fallen."
    Date
    22. 3.2011 18:22:29
  2. Hartmann, S.; Haffner, A.: Linked-RDA-Data in der Praxis (2010) 0.10 
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    Abstract
    Durch den neuen Erschließungsstandard "Resource Description and Access" (RDA) lassen sich bibliografische Daten sowie Normdaten Semantic-Web-konform repräsentieren. Der Vortrag soll aufzeigen, welche Auswirkungen RDA auf die Katalogisierung in Bibliotheken und den Zugang zu den erschlossenen Ressourcen im Semantic Web hat. Anhand erster Erfahrungen aus praktischen Umsetzungen wird erläutert, wie bibliografische Daten durch RDA und Linked-Data-Technologien besser zugänglich gemacht und vor allem nachgenutzt werden können.
    Date
    13. 2.2011 20:22:23
  3. Eckert, K.: SKOS: eine Sprache für die Übertragung von Thesauri ins Semantic Web (2011) 0.10 
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    Abstract
    Das Semantic Web - bzw. Linked Data - hat das Potenzial, die Verfügbarkeit von Daten und Wissen, sowie den Zugriff darauf zu revolutionieren. Einen großen Beitrag dazu können Wissensorganisationssysteme wie Thesauri leisten, die die Daten inhaltlich erschließen und strukturieren. Leider sind immer noch viele dieser Systeme lediglich in Buchform oder in speziellen Anwendungen verfügbar. Wie also lassen sie sich für das Semantic Web nutzen? Das Simple Knowledge Organization System (SKOS) bietet eine Möglichkeit, die Wissensorganisationssysteme in eine Form zu "übersetzen", die im Web zitiert und mit anderen Resourcen verknüpft werden kann.
    Date
    15. 3.2011 19:21:22
  4. Rötzer, F.: Psychologen für die Künstliche Intelligenz (2018) 0.08 
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    Abstract
    Künstliche Intelligenz kann lernen anhand von Erfahrungen und Vorgaben. Das Problem ist aber, dass sich maschinelles Lernen zwar in eine bestimmte Richtung steuern lässt, um bestimmte Probleme zu lösen, dass aber der Programmierer mitunter nicht mehr weiß, was in dem "künstlichen Gehirn" bzw. dem neuronalen Netzwerk vor sich geht, das mit zunehmender Komplexität und Lernerfahrung für den Menschen zur Black Box wird, wo man nur sehen kann, was an Daten einfließt und was herauskommt.
    Date
    22. 1.2018 11:08:27
  5. Kleineberg, M.: Context analysis and context indexing : formal pragmatics in knowledge organization (2014) 0.07 
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    Source
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  6. Hahn, S.: DarkBERT ist mit Daten aus dem Darknet trainiert : ChatGPTs dunkler Bruder? (2023) 0.06 
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    Abstract
    Forscher haben ein KI-Modell entwickelt, das mit Daten aus dem Darknet trainiert ist - DarkBERTs Quelle sind Hacker, Cyberkriminelle, politisch Verfolgte.
    Source
    https://www.heise.de/news/DarkBERT-ist-mit-Daten-aus-dem-Darknet-trainiert-ChatGPTs-dunkler-Bruder-9060809.html?view=print
  7. Taglinger, H.: ¬Die Sache mit den Daten (2018) 0.06 
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    Abstract
    Apple bietet auf Antrag den Download der eigenen Daten an. Was man bekommt? Daten Oha, ich kann meine Daten anfordern. Bei Apple. Anfordern, das klingt gut, mache ich, dachte ich mir. Also ging ich vor eineinhalb Wochen auf diese Seite und forderte meine Daten an. Seit die DSVGO in den heimischen Landen wütet und Unternehmen überall nervös versuchen zu zeigen, dass sie sich wirklich, aber WIRKLICH an die Vorschriften halten, kann man neben gefühlten drei Milliarden an Emails samt Bestätigungslink eben auch die ganz Großen wie Apple in seiner Inbox finden. Besonders transparent will man sein.
    Source
    https://www.heise.de/tp/news/Die-Sache-mit-den-Daten-4061522.html?view=print
  8. Popper, K.R.: Three worlds : the Tanner lecture on human values. Deliverd at the University of Michigan, April 7, 1978 (1978) 0.05 
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    https%3A%2F%2Ftannerlectures.utah.edu%2F_documents%2Fa-to-z%2Fp%2Fpopper80.pdf&usg=AOvVaw3f4QRTEH-OEBmoYr2J_c7H
  9. Junger, U.; Schwens, U.: ¬Die inhaltliche Erschließung des schriftlichen kulturellen Erbes auf dem Weg in die Zukunft : Automatische Vergabe von Schlagwörtern in der Deutschen Nationalbibliothek (2017) 0.05 
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    Abstract
    Wir leben im 21. Jahrhundert, und vieles, was vor hundert und noch vor fünfzig Jahren als Science Fiction abgetan worden wäre, ist mittlerweile Realität. Raumsonden fliegen zum Mars, machen dort Experimente und liefern Daten zur Erde zurück. Roboter werden für Routineaufgaben eingesetzt, zum Beispiel in der Industrie oder in der Medizin. Digitalisierung, künstliche Intelligenz und automatisierte Verfahren sind kaum mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Grundlage vieler Prozesse sind lernende Algorithmen. Die fortschreitende digitale Transformation ist global und umfasst alle Lebens- und Arbeitsbereiche: Wirtschaft, Gesellschaft und Politik. Sie eröffnet neue Möglichkeiten, von denen auch Bibliotheken profitieren. Der starke Anstieg digitaler Publikationen, die einen wichtigen und prozentual immer größer werdenden Teil des Kulturerbes darstellen, sollte für Bibliotheken Anlass sein, diese Möglichkeiten aktiv aufzugreifen und einzusetzen. Die Auswertbarkeit digitaler Inhalte, beispielsweise durch Text- and Data-Mining (TDM), und die Entwicklung technischer Verfahren, mittels derer Inhalte miteinander vernetzt und semantisch in Beziehung gesetzt werden können, bieten Raum, auch bibliothekarische Erschließungsverfahren neu zu denken. Daher beschäftigt sich die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) seit einigen Jahren mit der Frage, wie sich die Prozesse bei der Erschließung von Medienwerken verbessern und maschinell unterstützen lassen. Sie steht dabei im regelmäßigen kollegialen Austausch mit anderen Bibliotheken, die sich ebenfalls aktiv mit dieser Fragestellung befassen, sowie mit europäischen Nationalbibliotheken, die ihrerseits Interesse an dem Thema und den Erfahrungen der DNB haben. Als Nationalbibliothek mit umfangreichen Beständen an digitalen Publikationen hat die DNB auch Expertise bei der digitalen Langzeitarchivierung aufgebaut und ist im Netzwerk ihrer Partner als kompetente Gesprächspartnerin geschätzt.
    Date
    19. 8.2017 9:24:22
  10. Bünte, O.: Bundesdatenschutzbeauftragte bezweifelt Facebooks Datenschutzversprechen (2018) 0.05 
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    Content
    "Die Bundesdatenschutzbeauftragte Andrea Voßhoff bezweifelt die Ankündigung von mehr Datenschutz durch Facebook-Gründer Mark Zuckerberg. Die Bundesdatenschutzbeauftragte Andrea Voßhoff bezweifelt die Ankündigung von mehr Datenschutz durch Facebook-Gründer Mark Zuckerberg. "Das Geschäftsprinzip von Facebook ist ja gerade, Daten zu generieren und sie gewinnbringend zu vermarkten. So gesehen würde ich jetzt nicht unbedingt behaupten wollen, dass ich ihm das per se glaube, aber er kann es ja auch unter Beweis stellen", sagte die CDU-Politikerin gegenüber der Deutschen Presse-Agentur. "Aber die Zweifel bleiben insbesondere in Anbetracht eines solchen dimensional gigantischen Vorwurfs." Vgl.: http://www.heise.de/-4002008.
    Date
    23. 3.2018 13:41:22
  11. Jörs, B.: ¬Ein kleines Fach zwischen "Daten" und "Wissen" II : Anmerkungen zum (virtuellen) "16th International Symposium of Information Science" (ISI 2021", Regensburg) (2021) 0.05 
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    Abstract
    Nur noch Informationsethik, Informationskompetenz und Information Assessment? Doch gerade die Abschottung von anderen Disziplinen verstärkt die Isolation des "kleinen Faches" Informationswissenschaft in der Scientific Community. So bleiben ihr als letzte "eigenständige" Forschungsrandgebiete nur die, die Wolf Rauch als Keynote Speaker bereits in seinem einführenden, historisch-genetischen Vortrag zur Lage der Informationswissenschaft auf der ISI 2021 benannt hat: "Wenn die universitäre Informationswissenschaft (zumindest in Europa) wohl kaum eine Chance hat, im Bereich der Entwicklung von Systemen und Anwendungen wieder an die Spitze der Entwicklung vorzustoßen, bleiben ihr doch Gebiete, in denen ihr Beitrag in der kommenden Entwicklungsphase dringend erforderlich sein wird: Informationsethik, Informationskompetenz, Information Assessment" (Wolf Rauch: Was aus der Informationswissenschaft geworden ist; in: Thomas Schmidt; Christian Wolff (Eds): Information between Data and Knowledge. Schriften zur Informationswissenschaft 74, Regensburg, 2021, Seiten 20-22 - siehe auch die Rezeption des Beitrages von Rauch durch Johannes Elia Panskus, Was aus der Informationswissenschaft geworden ist. Sie ist in der Realität angekommen, in: Open Password, 17. März 2021). Das ist alles? Ernüchternd.
  12. Plochberger, F.: Neues Paradigma in der Informationswissenschaft : wissenschaftlicher Ansatz, um die Informationstechnologie für den Menschen erfreulicher zu gestalten (2011) 0.05 
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    Content
    Probleme in der Art der Argumentation: Er schreibt: "Der Begriff Wissen wird so eindeutig: Es sind die lebenden Daten im Menschen (Lebewesen)" (6.4) und meint (vielleicht ?): Es sind die Daten im lebenden Menschen.
  13. Pany, T.: Gesundheit, Krankenkassen und die Ethik : Daten oder Leben! (2023) 0.05 
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    Source
    https://www.telepolis.de/features/Gesundheit-Krankenkassen-und-die-Ethik-Daten-oder-Leben-9193984.html?view=print
  14. Fischer Weltalmanach : Zahlen, Daten, Fakten (1998) 0.04 
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  15. Munkelt, J.; Schaer, P.: Towards an IR test collection for the German National Library (2018) 0.04 
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    Footnote
    Vortrag, Conference: Lernen Wissen Daten Analysen 2018 at Mannheim.
  16. Gross, D.: Maschinelle Bilderkennung mit Big Data und Deep Learning (2017) 0.04 
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    Abstract
    Die Arbeit mit unstrukturierten Daten dient gerne als Paradebeispiel für Big Data, weil die technologischen Möglichkeiten das Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen erlauben und die Mehrheit dieser Daten unstrukturiert ist. Allerdings ist im Zusammenhang mit unstrukturierten Daten meist von der Analyse und der Extraktion von Informationen aus Texten die Rede. Viel weniger hingegen wird das Thema der Bildanalyse thematisiert. Diese gilt aber nach wie vor als eine Königdisziplin der modernen Computerwissenschaft.
  17. Suominen, O.; Hyvönen, N.: From MARC silos to Linked Data silos? (2017) 0.04 
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    Abstract
    Seit einiger Zeit stellen Bibliotheken ihre bibliografischen Metadadaten verstärkt offen in Form von Linked Data zur Verfügung. Dabei kommen jedoch ganz unterschiedliche Modelle für die Strukturierung der bibliografischen Daten zur Anwendung. Manche Bibliotheken verwenden ein auf FRBR basierendes Modell mit mehreren Schichten von Entitäten, während andere flache, am Datensatz orientierte Modelle nutzen. Der Wildwuchs bei den Datenmodellen erschwert die Nachnutzung der bibliografischen Daten. Im Ergebnis haben die Bibliotheken die früheren MARC-Silos nur mit zueinander inkompatiblen Linked-Data-Silos vertauscht. Deshalb ist es häufig schwierig, Datensets miteinander zu kombinieren und nachzunutzen. Kleinere Unterschiede in der Datenmodellierung lassen sich zwar durch Schema Mappings in den Griff bekommen, doch erscheint es fraglich, ob die Interoperabilität insgesamt zugenommen hat. Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer Studie zu verschiedenen veröffentlichten Sets von bibliografischen Daten vor. Dabei werden auch die unterschiedlichen Modelle betrachtet, um bibliografische Daten als RDF darzustellen, sowie Werkzeuge zur Erzeugung von entsprechenden Daten aus dem MARC-Format. Abschließend wird der von der Finnischen Nationalbibliothek verfolgte Ansatz behandelt.
  18. Hensinger, P.: Trojanisches Pferd "Digitale Bildung" : Auf dem Weg zur Konditionierungsanstalt in einer Schule ohne Lehrer? (2017) 0.04 
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    Abstract
    Wir hatten schon viele Schulreformen, und nun wird von der Kultusministerkonferenz eine weitere angekün-digt, die "Digitale Bildung": Unterricht mit digitalen Medien wie Smartphone und Tablet-PC über WLAN.1Medien und Bildungspolitiker predigen Eltern, ihre Kinder seien in Schule und Beruf chancenlos, wenn sie nicht schon in der Grundschule Apps programmieren lernen.Die Hauptinitiative der Digitalisierung der Bildung kommt von der IT-Branche. Im Zwischenbericht der Platt-form "Digitalisierung in Bildung und Wissenschaft" steht, wer das Bundeswissenschaftsministerium berät - nämlich Akteure der IT-Wirtschaft: Vom Bitkom, der Gesellschaft für Informatik (GI) über Microsoft, SAP bis zur Telekom sind alle vertreten (BUNDESMINISTERIUM 2016:23). Nicht vertreten dagegen sind Kinderärzte, Päda-gogen, Lernpsychologen oder Neurowissenschaftler, die sich mit den Folgen der Nutzung von Bildschirm-medien bei Kindern und Jugendlichen beschäftigen. Die New York Times schlägt in einer Analyse Alarm: "How Google Took Over the Classroom" (13.05.2017).2 Mit ausgeklügelten Methoden, den Hype um digitale Medien nutzend, greift Google nach der Kontrolle des US-Bildungswesens, auch der Kontrolle über die Inhalte. Wer bei der Analyse und Bewertung dieser Entwicklung nur fragt "Nützen digitale Medien im Unterricht?", verengt den Blick, reduziert auf Methodik und Didaktik und schließt Gesamtzusammenhänge aus. Denn die digitalen Medien sind mehr als nur Unterrichts-Hilfsmittel. Diesen Tunnelblick weitet die IT-Unternehmerin Yvonne Hofstetter. Sie schreibt in ihrem Buch "Das Ende der Demokratie": "Mit der Digitalisierung verwandeln wir unser Leben, privat wie beruflich, in einen Riesencomputer. Alles wird gemessen, gespeichert, analysiert und prognostiziert, um es anschließend zu steuern und zu optimieren"(HOFSTETTER 2016:37). Grundlage dafür ist das Data-Mining - das Sammeln von Daten - für BigData Analysen. Die Haupt-Schürfwerkzeuge dazu sind dasSmartphone, der TabletPC und das WLAN-Netz.
    Date
    22. 2.2019 11:45:19
  19. Jäger, L.: Von Big Data zu Big Brother (2018) 0.04 
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    Abstract
    1983 bewegte ein einziges Thema die gesamte Bundesrepublik: die geplante Volkszählung. Jeder Haushalt in Westdeutschland sollte Fragebögen mit 36 Fragen zur Wohnsituation, den im Haushalt lebenden Personen und über ihre Einkommensverhältnisse ausfüllen. Es regte sich massiver Widerstand, hunderte Bürgerinitiativen formierten sich im ganzen Land gegen die Befragung. Man wollte nicht "erfasst" werden, die Privatsphäre war heilig. Es bestand die (berechtigte) Sorge, dass die Antworten auf den eigentlich anonymisierten Fragebögen Rückschlüsse auf die Identität der Befragten zulassen. Das Bundesverfassungsgericht gab den Klägern gegen den Zensus Recht: Die geplante Volkszählung verstieß gegen den Datenschutz und damit auch gegen das Grundgesetz. Sie wurde gestoppt. Nur eine Generation später geben wir sorglos jedes Mal beim Einkaufen die Bonuskarte der Supermarktkette heraus, um ein paar Punkte für ein Geschenk oder Rabatte beim nächsten Einkauf zu sammeln. Und dabei wissen wir sehr wohl, dass der Supermarkt damit unser Konsumverhalten bis ins letzte Detail erfährt. Was wir nicht wissen, ist, wer noch Zugang zu diesen Daten erhält. Deren Käufer bekommen nicht nur Zugriff auf unsere Einkäufe, sondern können über sie auch unsere Gewohnheiten, persönlichen Vorlieben und Einkommen ermitteln. Genauso unbeschwert surfen wir im Internet, googeln und shoppen, mailen und chatten. Google, Facebook und Microsoft schauen bei all dem nicht nur zu, sondern speichern auf alle Zeiten alles, was wir von uns geben, was wir einkaufen, was wir suchen, und verwenden es für ihre eigenen Zwecke. Sie durchstöbern unsere E-Mails, kennen unser persönliches Zeitmanagement, verfolgen unseren momentanen Standort, wissen um unsere politischen, religiösen und sexuellen Präferenzen (wer kennt ihn nicht, den Button "an Männern interessiert" oder "an Frauen interessiert"?), unsere engsten Freunde, mit denen wir online verbunden sind, unseren Beziehungsstatus, welche Schule wir besuchen oder besucht haben und vieles mehr.
    Date
    22. 1.2018 11:33:49
  20. Iglezakis, D.; Schembera, B.: Anforderungen der Ingenieurwissenschaften an das Forschungsdatenmanagement der Universität Stuttgart : Ergebnisse der Bedarfsanalyse des Projektes DIPL-ING (2018) 0.04 
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    Abstract
    Forschungsdaten sind die Grundlage aller wissenschaftlichen Praxis und der Ausgangspunkt für alle daraus gewonnenen Erkenntnisse. Dieser Wert spiegelt sich allerdings oft nicht im Management von Forschungsdaten wider. Insbesondere in den Ingenieurwissenschaften gibt es Nachholbedarf, was das zweckgerichtete Forschungsdatenmanagement angeht, um die Daten nachnutzbar, nachvollziehbar und nachprüfbar zu machen. Die vorliegende Veröffentlichung fasst die Ergebnisse der Bedarfsanalyse des Projektes DIPL-ING zusammen, welches das Ziel hat, gemeinsam mit Ingenieurwissenschaftlerinnen und Ingenieurwissenschaftler Konzepte für das Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften bereitzustellen. Anhand von konkreten Anwendungsfällen aus der technischen Thermodynamik und der Aerodynamik wurden Problembereiche und Anforderungen der Ingenieurwissenschaften an das Forschungsdatenmanagement ermittelt. Spezifische Anforderungen ergeben sich dadurch, dass die Forschung zu einem nicht unerheblichen Teil auf Software und Code beruht, der zum Teil sehr große Mengen an Roh- und auch verarbeiteten Daten generiert und weiterverarbeitet. Ziel ist es, eine sinnvolle interne wie externe Nachnutzung von Forschungsdaten zu ermöglichen. Dafür werden fachspezifische Metadatenstandards benötigt, die den Entstehungsprozess der Daten und Codes dokumentieren können und so sowohl die Suchbarkeit als auch die Verständlichkeit der Daten fördern. Zudem fehlen klare fachspezifische Richtlinien, welche Daten für welchen Zeitraum ökonomisch sinnvoll abgelegt werden sollen. Für die Veröffentlichung der Daten werden Infrastrukturen benötigt, die sowohl mit großen Datenmengen wie auch mit Software und Code umgehen können und eine Qualitäts- wie auch Zugriffskontrolle ermöglichen.

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