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  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Mas, S.; Marleau, Y.: Proposition of a faceted classification model to support corporate information organization and digital records management (2009) 0.26 
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    Abstract
    The employees of an organization often use a personal hierarchical classification scheme to organize digital documents that are stored on their own workstations. As this may make it hard for other employees to retrieve these documents, there is a risk that the organization will lose track of needed documentation. Furthermore, the inherent boundaries of such a hierarchical structure require making arbitrary decisions about which specific criteria the classification will b.e based on (for instance, the administrative activity or the document type, although a document can have several attributes and require classification in several classes).A faceted classification model to support corporate information organization is proposed. Partially based on Ranganathan's facets theory, this model aims not only to standardize the organization of digital documents, but also to simplify the management of a document throughout its life cycle for both individuals and organizations, while ensuring compliance to regulatory and policy requirements.
    Date
    29. 8.2009 21:15:48
    Footnote
    Vgl.: http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?reload=true&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fiel5%2F4755313%2F4755314%2F04755480.pdf%3Farnumber%3D4755480&authDecision=-203.
  2. Stojanovic, N.: Ontology-based Information Retrieval : methods and tools for cooperative query answering (2005) 0.21 
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    Abstract
    By the explosion of possibilities for a ubiquitous content production, the information overload problem reaches the level of complexity which cannot be managed by traditional modelling approaches anymore. Due to their pure syntactical nature traditional information retrieval approaches did not succeed in treating content itself (i.e. its meaning, and not its representation). This leads to a very low usefulness of the results of a retrieval process for a user's task at hand. In the last ten years ontologies have been emerged from an interesting conceptualisation paradigm to a very promising (semantic) modelling technology, especially in the context of the Semantic Web. From the information retrieval point of view, ontologies enable a machine-understandable form of content description, such that the retrieval process can be driven by the meaning of the content. However, the very ambiguous nature of the retrieval process in which a user, due to the unfamiliarity with the underlying repository and/or query syntax, just approximates his information need in a query, implies a necessity to include the user in the retrieval process more actively in order to close the gap between the meaning of the content and the meaning of a user's query (i.e. his information need). This thesis lays foundation for such an ontology-based interactive retrieval process, in which the retrieval system interacts with a user in order to conceptually interpret the meaning of his query, whereas the underlying domain ontology drives the conceptualisation process. In that way the retrieval process evolves from a query evaluation process into a highly interactive cooperation between a user and the retrieval system, in which the system tries to anticipate the user's information need and to deliver the relevant content proactively. Moreover, the notion of content relevance for a user's query evolves from a content dependent artefact to the multidimensional context-dependent structure, strongly influenced by the user's preferences. This cooperation process is realized as the so-called Librarian Agent Query Refinement Process. In order to clarify the impact of an ontology on the retrieval process (regarding its complexity and quality), a set of methods and tools for different levels of content and query formalisation is developed, ranging from pure ontology-based inferencing to keyword-based querying in which semantics automatically emerges from the results. Our evaluation studies have shown that the possibilities to conceptualize a user's information need in the right manner and to interpret the retrieval results accordingly are key issues for realizing much more meaningful information retrieval systems.
    Content
    Vgl.: http%3A%2F%2Fdigbib.ubka.uni-karlsruhe.de%2Fvolltexte%2Fdocuments%2F1627&ei=tAtYUYrBNoHKtQb3l4GYBw&usg=AFQjCNHeaxKkKU3-u54LWxMNYGXaaDLCGw&sig2=8WykXWQoDKjDSdGtAakH2Q&bvm=bv.44442042,d.Yms.
  3. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.21 
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    Content
    Vgl.: http://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&ved=0CEAQFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.91.4940%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=dOXrUMeIDYHDtQahsIGACg&usg=AFQjCNHFWVh6gNPvnOrOS9R3rkrXCNVD-A&sig2=5I2F5evRfMnsttSgFF9g7Q&bvm=bv.1357316858,d.Yms.
    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  4. Schrodt, R.: Tiefen und Untiefen im wissenschaftlichen Sprachgebrauch (2008) 0.20 
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    Content
    Vgl. auch: https://studylibde.com/doc/13053640/richard-schrodt. Vgl. auch: http%3A%2F%2Fwww.univie.ac.at%2FGermanistik%2Fschrodt%2Fvorlesung%2Fwissenschaftssprache.doc&usg=AOvVaw1lDLDR6NFf1W0-oC9mEUJf.
  5. Vetere, G.; Lenzerini, M.: Models for semantic interoperability in service-oriented architectures (2005) 0.18 
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    Content
    Vgl.: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5386707&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5386707.
  6. Donsbach, W.: Wahrheit in den Medien : über den Sinn eines methodischen Objektivitätsbegriffes (2001) 0.17 
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    Source
    Politische Meinung. 381(2001) Nr.1, S.65-74 [https%3A%2F%2Fwww.dgfe.de%2Ffileadmin%2FOrdnerRedakteure%2FSektionen%2FSek02_AEW%2FKWF%2FPublikationen_Reihe_1989-2003%2FBand_17%2FBd_17_1994_355-406_A.pdf&usg=AOvVaw2KcbRsHy5UQ9QRIUyuOLNi]
    Theme
    Information
  7. Berry, M.W.; Browne, M.: Understanding search engines : mathematical modeling and text retrieval (2005) 0.15 
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    Abstract
    The second edition of Understanding Search Engines: Mathematical Modeling and Text Retrieval follows the basic premise of the first edition by discussing many of the key design issues for building search engines and emphasizing the important role that applied mathematics can play in improving information retrieval. The authors discuss important data structures, algorithms, and software as well as user-centered issues such as interfaces, manual indexing, and document preparation. Significant changes bring the text up to date on current information retrieval methods: for example the addition of a new chapter on link-structure algorithms used in search engines such as Google. The chapter on user interface has been rewritten to specifically focus on search engine usability. In addition the authors have added new recommendations for further reading and expanded the bibliography, and have updated and streamlined the index to make it more reader friendly.
    Content
    Inhalt: Introduction Document File Preparation - Manual Indexing - Information Extraction - Vector Space Modeling - Matrix Decompositions - Query Representations - Ranking and Relevance Feedback - Searching by Link Structure - User Interface - Book Format Document File Preparation Document Purification and Analysis - Text Formatting - Validation - Manual Indexing - Automatic Indexing - Item Normalization - Inverted File Structures - Document File - Dictionary List - Inversion List - Other File Structures Vector Space Models Construction - Term-by-Document Matrices - Simple Query Matching - Design Issues - Term Weighting - Sparse Matrix Storage - Low-Rank Approximations Matrix Decompositions QR Factorization - Singular Value Decomposition - Low-Rank Approximations - Query Matching - Software - Semidiscrete Decomposition - Updating Techniques Query Management Query Binding - Types of Queries - Boolean Queries - Natural Language Queries - Thesaurus Queries - Fuzzy Queries - Term Searches - Probabilistic Queries Ranking and Relevance Feedback Performance Evaluation - Precision - Recall - Average Precision - Genetic Algorithms - Relevance Feedback Searching by Link Structure HITS Method - HITS Implementation - HITS Summary - PageRank Method - PageRank Adjustments - PageRank Implementation - PageRank Summary User Interface Considerations General Guidelines - Search Engine Interfaces - Form Fill-in - Display Considerations - Progress Indication - No Penalties for Error - Results - Test and Retest - Final Considerations Further Reading
    RSWK
    Suchmaschine / Information Retrieval
    Suchmaschine / Information Retrieval / Mathematisches Modell (HEBIS)
    Subject
    Suchmaschine / Information Retrieval
    Suchmaschine / Information Retrieval / Mathematisches Modell (HEBIS)
  8. Mandl, T.; Womser-Hacker, C.: ¬Ein adaptives Information-Retrieval-Modell für Digitale Bibliotheken (2000) 0.10 
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    Abstract
    In diesem Beitrag wird ein adaptives Information-Retrieval-Modell im Kontext Digitaler Bibliotheken vorgestellt, das während des Informationsprozesses lernt, Beziehungen zwischen Repräsentationsformen und Informations-Objekten herzustellen. Die aus großen Evaluierungsstudien abgeleiteten Erkenntnisse, dass Relevance Feedback und Polyrepräsentation echte Mehrwerte darstellen und zu besserer Retrievalqualität führen, dienen dabei als Grundlage. Um eine stärkere Adaption zu leisten, wird das Modell um Strategien erweitert, die Benutzer-, Dokument- und Anfrageeigenschaften einbeziehen. Im Rahmen Digitaler Bibliotheken spielen insbesondere Transformationen unterschiedlich erschlossener Objekte eine wichtige Rolle zur Kompensation semantischer Heterogenität. Auch in diesem Rahmen kann das adaptive Information-Retrieval-Modell eingesetzt werden
  9. Scheufen, J.-H.: RECOIN: Modell offener Schnittstellen für Information-Retrieval-Systeme und -Komponenten (2006) 0.09 
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    Abstract
    Erfahrungen im Cross Language Evaluation Forum (CLEF) und die Beschäftigung mit Fragestellungen zum MIMOR-Modell haben den Bedarf für ein Framework zur Integration heterogener Retrieval-Komponenten aufgezeigt, mit dein sich einzelne Schritte des Retrieval-Prozesses individuell konfigurieren, untersuchen und optimieren lassen. RECOIN stellt ein Meta-Framework zur Verfügung, das den Programmieraufwand für die Integration neuer oder bereits existierender Retrieval-Bausteine minimiert und außerdem die Steuerung und Protokollierung verwendeter Objekte, Methoden und Parameter des Retrieval-Prozesses ermöglicht.
    Object
    MIMOR-Modell
    Source
    Effektive Information Retrieval Verfahren in Theorie und Praxis: ausgewählte und erweiterte Beiträge des Vierten Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2005), Hildesheim, 20.7.2005. Hrsg.: T. Mandl u. C. Womser-Hacker
  10. Stewart, I.: ¬Ein Vierteljahrhundert Mathematik (2003) 0.08 
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    Date
    31.12.1996 19:29:41
    Series
    25 Jahre Spektrum der Wissenschaft; T.5: Mathematisches Denken
    Source
    Spektrum der Wissenschaft. 2003, H.5, S.24-29
  11. Bruss, F.T.: ¬Die Kunst der richtigen Entscheidung (2005) 0.08 
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    Abstract
    Bei Ungewissheit sind Fehlentscheidungen nicht vermeidbar; aber unter bestimmten Voraussetzungen hilft ein neues und einfaches mathematisches Verfahren, sie auf ein Minimum zu beschränken. Das hilft bei Entscheidungen im Alltag ebenso wie bei schwierigen Konflikten in der Medizin.
    Date
    31.12.1996 19:29:41
  12. Gritzmann, P.; Brandenberg, R.: ¬Das Geheimnis des kürzesten Weges : ein mathematisches Abenteuer (2003) 0.08 
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  13. Poetzsch, E.; Porschien, J.; Quosig, D.: ¬Das Online-Tutorial als Lehr- und Lernmedium : Modell für die methodisch-didaktische Umsetzung eines Lehrbuches in ein Online-Tutorial (2005) 0.07 
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    Abstract
    In dem Artikel werden Voraussetzungen und methodische Konzepte für die Entwicklung von Online-Tutorials sowie deren praktische Umsetzung beschrieben. Die inhaltliche Basis bilden die Lehrbücher "Information Retrieval" und "Wirtschaftsinformation". Schwerpunkte sind die Auswahl der zur Anwendung kommenden Lehrmethoden, die methodisch-didaktische Aufbereitung der Lehrinhalte sowie die entsprechende gestalterische Realisierung.Die Tutoriallösungen werden an ausgewählten Beispielen demonstriert. Anhand der Beispiele wird verdeutlicht, dass Online-Tutorials als neues Lehrund Lernmedium zum einen den Lehrenden gestatten, Inhalte in erweiterter Form anzubieten und zum anderen den Lernenden umfangreiche Möglichkeiten der Aufnahme und Verarbeitung des Lehrstoffes bieten.
    Date
    22. 5.2005 10:39:09
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.3, S.143-148
  14. Wild, F.: Visuelle Verfahren im Information Retrieval (2005) 0.07 
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    Abstract
    Bislang wird dem Studium bestehender Verfahren in der Visualisierung des Document Retrieval von Suchmaschinen zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt. Der vorliegende Beitrag widmet sich dem Studium von acht Systemen und Prototypen, um die best-practice-Auslese und die Identifikation erfolgsrelevanter Features und Element zu erleichtern. Er legt dazu ein Modell für das visuelle Information Retrieval in Suchmaschinen vor, beschreibt und analysiert die ausgewählten Verfahren und deduziert Herausforderungen für künftige Forschungen. Die wichtigsten Erkenntnisse dabei sind, dass zwar zu wenig integrale Systeme existieren, die den gesamten Retrievalprozess integriert visuell unterstützen, die vorhandenen aber bereits (trotz ihrer Unvollständigkeit) einen Ausweg aus der linearen Krise der Ergebnispräsentation textbasierter Suchmaschinen aufzeigen. Wenngleich noch nicht alle Informationsbedürfnisse von den untersuchten Verfahren erfüllt werden, so zeichnet sich doch ab, dass insbesondere durch die Innovation von Interaktions- und Manipulationsformen neue Wege beschritten werden, die sich auf Effektivität und Effizienz derRetrievalverfahren auswirken.
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.1, S.29-34
  15. Zillich, S.: Informationspathologien im Kontext informationsintensiver Dienstleistungen (2005) 0.06 
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    Abstract
    Information dient den Unternehmen und Einrichtungen informationsverarbeitender und -verteilender Branchen als Grundlage ihrer Tätigkeit. Information wird als Dienstleistung und Inhalt verkauft; gleichzeitig bildet der "richtige" Umgang mit der eigenen Information die Basis zur Erbringung dieser Dienstleistungen. Allerdings lassen sich gerade in informationsintensiven Branchen charakteristische Besonderheiten beobachten, die den effizienten Umgang mit Information beeinträchtigen und zu sog. Informationspathologien führen können. Mit Blick auf Informationsdienstleister wie Unternehmensberater und Banken werden organisationsbedingte und psychologische Probleme des Informationsflusses erläutert und in einem Modell eingeordnet.
    Date
    16. 9.2005 13:29:16
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.5/6, S.309-312
    Theme
    Information Resources Management
  16. Fuhr, N.: Theorie des Information Retrieval I : Modelle (2004) 0.05 
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    Abstract
    Information-Retrieval-(IR-)Modelle spezifizieren, wie zur einer gegebenen Anfrage die Antwortdokumente aus einer Dokumentenkollektion bestimmt werden. Dabei macht jedes Modell bestimmte Annahmen über die Struktur von Dokumenten und Anfragen und definiert dann die so genannte Retrievalfunktion, die das Retrievalgewicht eines Dokumentes bezüglich einer Anfrage bestimmt - im Falle des Booleschen Retrieval etwa eines der Gewichte 0 oder 1. Die Dokumente werden dann nach fallenden Gewichten sortiert und dem Benutzer präsentiert. Zunächst sollen hier einige grundlegende Charakteristika von Retrievalmodellen beschrieben werden, bevor auf die einzelnen Modelle näher eingegangen wird. Wie eingangs erwähnt, macht jedes Modell Annahmen über die Struktur von Dokumenten und Fragen. Ein Dokument kann entweder als Menge oder Multimenge von so genannten Termen aufgefasst werden, wobei im zweiten Fall das Mehrfachvorkommen berücksichtigt wird. Dabei subsummiert 'Term' einen Suchbegriff, der ein einzelnes Wort, ein mehrgliedriger Begriff oder auch ein komplexes Freitextmuster sein kann. Diese Dokumentrepräsentation wird wiederum auf eine so genannte Dokumentbeschreibung abgebildet, in der die einzelnen Terme gewichtet sein können; dies ist Aufgabe der in Kapitel B 5 beschriebenen Indexierungsmodelle. Im Folgenden unterscheiden wir nur zwischen ungewichteter (Gewicht eines Terms ist entweder 0 oderl) und gewichteter Indexierung (das Gewicht ist eine nichtnegative reelle Zahl). Ebenso wie bei Dokumenten können auch die Terme in der Frage entweder ungewichtet oder gewichtet sein. Daneben unterscheidet man zwischen linearen (Frage als Menge von Termen, ungewichtet oder gewichtet) und Booleschen Anfragen.
    Source
    Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. 5., völlig neu gefaßte Ausgabe. 2 Bde. Hrsg. von R. Kuhlen, Th. Seeger u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried. Bd.1: Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis
  17. Hawking, D.; Robertson, S.: On collection size and retrieval effectiveness (2003) 0.05 
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    Source
    Information retrieval. 6(2003) no.1, S.99-150
  18. Lim, E.: Southeast Asian subject gateways : an examination of their classification practices (2000) 0.05 
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    Date
    22. 6.2002 19:42:47
    Source
    International cataloguing and bibliographic control. 29(2000) no.3, S.45-48
    Theme
    Information Gateway
    Klassifikationssysteme im Online-Retrieval
  19. Rauch, W.: Auch Information ist eine Tochter der Zeit (2006) 0.05 
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    Abstract
    Die meist Francis Bacon zugeschriebene Erkenntnis veritas filia temporis - die Wahrheit ist eine Tochter der Zeit - gilt auch, sogar in noch viel höherem Maße, für Information. So trivial diese Erkenntnis auch sein mag, so wenig wird sie von Informationswissenschaft und -praxis derzeit beachtet. Das beginnt schon bei den Grundlagen unseres Faches: Der Prozess der Informationsvermittlung geht in der Regel von folgendem Modell aus: Ein Individuum (der Informationssuchende) benötigt zur Lösung einer Aufgabenstellung Information, über die dieser Informationssuchende in seinem 'erweiterten Gedächtnis' nicht verfügt (also im eigenen Gedächtnis und den zu seiner Unterstützung persönlich verfügbaren Wissenssammlungen, wie z.B. Verzeichnissen, Büchern, Ablagesystemen). Daher wendet sich der Informationssuchende an das 'kollektive Gedächtnis der Menschheit', also an Bibliotheken, Datenbanken oder das Internet, um dort jene Information zu erhalten, die zur Problemlösung benötigt wird. In diesem 'kollektiven Gedächtnis der Menschheit' gibt es Dokumente, die zur Lösung einer konkreten Problemstellung beitragen können (die sogenannten relevanten Dokumentationseinheiten), nennen wir diese Menge A. Eine konkrete Anfrage durch den Informationssuchenden liefert als Ergebnis relevante und nicht relevante Dokumente: die Menge B. Die Schnittmenge von A und B, also die gefundenen relevanten Dokumente, sind schließlich das Ergebnis des Informationsvermittlungsprozesses. An der Brauchbarkeit dieser Schnittmenge zur Problemlösung werden Erfolg oder Misserfolg einer Informationssuche gemessen (z.B. mit den Maßzahlen Recall und Precision). Das Modell geht also von einer (Teil-)Menge von gespeichertem Weltwissen aus, dem 'kollektiven Gedächtnis der Menschheit', das natürlich durchaus widersprüchlich und unvollständig sein kann und ständiger Erweiterung und Veränderung unterliegt. Während des Information-Retrieval-Vorganges ist dieses Weltwissen in Struktur und Inhalt allerdings unveränderlich und wird durch die Fragestellung des Informationssuchenden auch nicht beeinflusst. Diesem gespeicherten Weltwissen wird die konkrete ebenfalls während des Suchvorganges unveränderliche Fragestellung des Informationssuchenden gegenübergestellt. Wissenschaft, Kunst und Handwerk des Information Retrieval bestehen nun darin, in den richtigen Datensammlungen mit den besten Instrumenten und den sinnvollsten Fragestellungen zu suchen. Dieses Modell mag bei zahlreichen Retrieval-Aufgaben durchaus zutreffend sein: Bibliothekarische Anfragen, Flugplan-Informationen, Routine-Abfragen nach Lagerbeständen, Auskünfte aus einem Melderegister und ähnliche Fragestellungen werden von diesem Modell hinreichend beschrieben. Für die meisten wissenschaftlichen Aufgaben, für die Reduktion von Ungewissheit (Wersig 1971, 73ff.), für 'Wissen in Aktion' (Kuhlen 1990, 14) ist dieses Modell hingegen zu starr. Es berücksichtigt nicht, dass jedes gefundene Dokument, sobald es vom Informationssuchenden verarbeitet wird, eine Veränderung in dessen Problemsicht bewirken kann: Wenn die aufgefundene Dokumentationseinheit nicht nur redundantes Wissen enthält, wenn sie also Information bewirkt, dann muss sie ja per definitionem die Sichtweise des Fragestellers verändern. Damit ändert sich aber auch die Fragestellung selbst: Hypothesen werden erhärtet oder beginnen zu wanken, Vermutungen werden in eine bestimmte Richtung gelenkt, neue Probleme oder Lösungsmöglichkeiten tun sich auf. Die gesamte ursprüngliche Aufgabenstellung kann als richtig oder falsch erkannt werden. Damit werden neue Fragen aktuell, alte obsolet.
    Jedes einzelne gefundene Dokument kann also nach seiner Verarbeitung durch einen Informationssuchenden die Fragestellung ändern und damit die Menge der relevanten Dokumente A, ebenso wie die Formulierung der Suchanfrage und damit die Menge der gefundenen Dokumente B. Die Teilmengen A und B können sich während einer Suchanfrage damit ständig verändern. Information Retrieval wird damit zu einem dynamischen Vorgang (Rauch 1994, 15 ff.), ebenso wie der Informationsbegriff sich als zeitabhängig erweist (Rauch 2004, 109 ff.). Dieses Phänomen der 'Informationsdynamik' kennt jeder Studierende, der eine Diplomarbeit schreibt, ein Kunde, der ein Produkt sucht, jeder recherchierende Journalist, ein Urlauber, der eine Reise zusammenstellt, oder ein Unternehmer, der eine Geschäftsidee entwickelt. Der Informationsvorgang ist in diesen Anwendungsfällen eben kein neutraler Prozess, der Realität beschreibt, wie sie ist. Information Retrieval ist vielmehr selbst Teil der Realität, beeinflusst diese und verändert sie. Der Information-Retrieval-Vorgang verändert also zuerst die Weltsicht des Informationssuchenden (das 'interne Außenweltmodell') und damit dessen 'erweitertes Gedächtnis'. Es werden diesem Gedächtnis neue Inhalte hinzugefügt, alte möglicherweise verändert oder gar verworfen, neue Strukturen, Assoziationen, Verbindungen hergestellt. Wenn der Informationssuchende diese neuen Erkenntnisse anderen Menschen mitteilt, dann beginnt sich in einem zweiten Schritt möglicherweise langsam auch das kollektive Gedächtnis der Menschheit zu verändern: Eine Erkenntnis beginnt sich durchzusetzen, ein Gedanke verbreitet sich. Diese Rückkoppelung der eigenen Erkenntnis mit dem kollektiven Gedächtnis der Menschheit war in einer Sprechkultur noch leicht möglich. Das Wissen der Menschheit war in Sagen und Märchen, in Bauernweisheiten und Sinnsprüchen, in Gesängen und Epen, in Schulen und Akademien festgehalten. Das Wissen wurde mündlich weitergegeben und der Vermittler der Information war mit den Zuhörern unmittelbar konfrontiert: Zustimmung oder Ablehnung, Abweichung oder Übereinstimmung mit den Meinungen der Zuhörer wurden sofort wahrgenommen. Das kollektive Gedächtnis der Menschheit konnte daher auf Veränderungen der Welt reagieren, Fehler ausbessern und sich den geänderten Ansichten der Zuhörer anpassen, neue Erkenntnisse rasch übernehmen. Das System konnte damit Inhalte und Strukturen flexibel weiterentwickeln. Allerdings war es in seiner zeitlichen und örtlichen Verbreitung langsam, Änderungen wurden nicht dokumentiert, die Quellen des Wissens waren in der Regel nicht bekannt. Mit seiner Ausbreitung in Zeit und Raum konnte es sich unterschiedlich verändern. ...
    Source
    Information und Sprache: Beiträge zu Informationswissenschaft, Computerlinguistik, Bibliothekswesen und verwandten Fächern. Festschrift für Harald H. Zimmermann. Herausgegeben von Ilse Harms, Heinz-Dirk Luckhardt und Hans W. Giessen
    Theme
    Information
  20. Reinmann-Rothmeier, G.: Wissen Managen : das Münchener Modell (2001) 0.05 
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    Abstract
    Ausgangspunkt des Münchener Wissensmanagement-Modells ist die Zielrichtung des Lernens sowie die Vorstellung von Wissen als einem variablen Zustand zwischen Information und Handeln. Wissensmanagement umschreibt im Münchener Modell den Versuch, Wissensbewegungen zwischen Information und Handeln so zu gestalten, dass konkrete Probleme und Situationen zielbezogen bewältigt werden können, es verkörpert eine neue Enstellung gegenüber Wissen und Wissensträgern sowie eine neue Kultur im Umgang mit diesen und ermöglicht eine Integration des technisch orientierten Informationsmanagements mit dem Human Ressource-orientierten Kompetenzmanagement. Mit den vier Phänomenbereichen Wissensrepräsentation, -nutzung, -kommunikation und -generierung will das Münchener Modell psychologische, organisationale und technische Aufgaben des Wissensmanagement konzeptgeleitet aufeinander beziehen. Communities bilden die Keimzelle des Wissensmanagements und verstärken die Integrationsfunktion des Modells.
    Content
    1. Mit Wissensmanagement zur lernenden Organisation 1.1 " Outlearning the wolves" - eine Geschichte zum Enstieg 1.2 Der individuelle und der organisationale Lernzyklus 2. Das Wissens- und Managementverständnis im Münchener Modell 2.1 Bedeutungswandel beim Wissensbegriff 2.2 Balanceakt beim Managementbegriff 3. Die Auffassung von Wissensmanagement im Münchener Modell 3.1 Die Integrationsfunktion des Münchener Modells 3.2 Der Bedeutungsrahmen des Münchener Modells 4. Vier Phänomenbereiche im Münchener Modell 4.1 Wissensrepräsentation 4.2 Wissenskommunikation 4.3 Wissensgenerierung 4.4 Wissensnutzung 5. Die Rolle von Communities im Münchener Modell 5.1 Communities als innovative Organisationsstruktur 5.2 Communities als Keimzelle des Wissensmanagements 6. Ausblick: Forschungsstrategische Überlegungen zum Wissensmanagement
    Theme
    Information Resources Management

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  • More… Less…

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