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  • × year_i:[2020 TO 2030}
  1. Räwel, J.: Automatisierte Kommunikation (2023) 0.01 
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    Content
    In den Sozialwissenschaften gibt es zwei fundamental unterschiedliche Auffassungen, was unter Kommunikation zu verstehen ist. Angelehnt an das Alltagsverständnis und daher auch in den Sozialwissenschaften dominant, gehen "handlungstheoretische" Vorstellungen von Kommunikation davon aus, dass diese instrumentellen Charakters ist. Es sind Menschen in ihrer physisch-psychischen Kompaktheit, die mittels Kommunikation, sei dies in mündlicher oder schriftlicher Form, Informationen austauschen. Kommunizierende werden nach dieser Vorstellung wechselseitig als Sender bzw. Empfänger von Informationen verstanden. Kommunikation dient der mehr oder minder erfolgreichen Übertragung von Informationen von Mensch zu Mensch. Davon paradigmatisch zu unterscheiden sind "systemtheoretische" Vorstellungen von Kommunikation, wie sie wesentlich von dem 1998 verstorbenen Soziologen Niklas Luhmann in Vorschlag gebracht wurden. Nach diesem Paradigma wird behauptet, dass ihr "Eigenleben" charakteristisch ist. Kommunikation zeichnet sich durch ihre rekursive Eigendynamik aus, welche die Möglichkeiten der Kommunizierenden begrenzt, diese zu steuern und zu beeinflussen. Gemäß dieser Konzeption befindet sich individuelles Bewusstseins - in ihrer je gedanklichen Eigendynamik - in der Umwelt von Kommunikationssystemen und vermag diese mittels Sprache lediglich zu irritieren, nicht aber kontrollierend zu determinieren. Dies schon deshalb nicht, weil in Kommunikationssystemen, etwa einem Gespräch als einem "Interaktionssystem", mindestens zwei bewusste Systeme mit ihrer je unterschiedlichen gedanklichen Eigendynamik beteiligt sind.
    Series
    Telepolis / Kultur und Medien
  2. Lutz-Westphal, B.: ChatGPT und der "Faktor Mensch" im schulischen Mathematikunterricht (2023) 0.01 
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  3. Gelitz, C.: Typisch »deutsch« verschaltet : Hirnanatomie (2023) 0.01 
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    Abstract
    Deutsch und Arabisch haben beide ihre Tücken, aber in unterschiedlicher Weise. Das zeigt sich auch im Gehirn: Die Sprachnetzwerke passen sich den besonderen Eigenschaften der Muttersprache an.
  4. Bischoff, M.: ¬Das Dornröschen-Problem spaltet die Mathewelt : Die fabelhafte Welt der Mathematik (2023) 0.01 
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    Content
    "Das Problem, das die Gemüter der Fachwelt erhitzt, lautet folgendermaßen: Dornröschen erklärt sich bereit, an einem Experiment teilzunehmen, bei dem sie sonntags in Schlaf versetzt wird. Ein Experimentator wirft dann eine Münze. Bei »Kopf« weckt er Dornröschen am Montag auf und verabreicht ihr dann wieder ein Schlafmittel und lässt sie bis Mittwoch schlafen. Falls »Zahl« herauskommt, weckt er Dornröschen ebenfalls am Montag, versetzt sie dann wieder in einen Schlaf und weckt sie am Dienstag wieder, um sie dann nochmals bis Mittwoch zu narkotisieren. Der einzige Unterschied ist also, dass sie bei »Zahl« zweimal und bei »Kopf« einmal geweckt wird. Wichtig dabei ist: Durch das Schlafmittel hat Dornröschen keine Erinnerung daran, ob sie zuvor schon einmal geweckt wurde. Sie kann also nicht unterscheiden, ob Montag oder (falls Zahl fiel) Dienstag ist. Beim Aufwecken verrät der Experimentator Dornröschen nichts: weder den Ausgang des Münzwurfs noch den Tag. Er stellt ihr nach jedem Aufwachen aber eine Frage: Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Münze »Kopf« gezeigt hat?"
  5. Buzsaki, G.: Wie das Gehirn die Welt konstruiert (2023) 0.01 
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    Abstract
    Eine neue Theorie besagt: Das Gehirn ist bei der Geburt kein unbeschriebenes Blatt, sondern verfugt bereits uber ein groses Repertoire an Aktivitatsmustern. Das eröffnet Perspektiven dazu, wie wir unsere Umwelt wahrnehmen und darauf reagieren.
  6. Hartnett, K.: Sind Sprachmodelle bald die besseren Mathematiker? (2023) 0.01 
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    Algorithmen wie ChatGPT tun sich selbst mit einfachen Rechenaufgaben noch immer schwer. Zwei neue Ansätze sollen das ändern - und könnten KI deutlich intelligenter machen.
  7. Weßels, D.: ChatGPT - ein Meilenstein der KI-Entwicklung (2023) 0.01 
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    Abstract
    Im November wurde der Chatbot ChatGPT veröffentlicht. Die Sprach-KI verändert die Arbeit von Lehrenden und Lernenden. Eine Zeitenwende in der Bildung?
  8. Bischoff, M.: Kacheln in höheren Dimensionen (2023) 0.01 
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    Abstract
    Lange glaubten Mathematiker, dass sich drei- und höherdimensionale Parkettierungen ähnlich verhalten wie ebene Mosaikmuster. Sie mussten erst eine neue Sprache entwickeln, um zu verstehen, dass sie damit falschlagen.
  9. Pany, T.: KI: Wenn echte Fotos als gefälscht gebrandmarkt werden (2023) 0.01 
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    Abstract
    Propaganda und Manipulation: Mediennutzer vor dem nächsten Schwierigkeitsgrad. Der Vorwurf einer Fälschung kann politisch jedes beliebige Argument unterstützen. Technische Analysen lösen nicht alle Probleme.
  10. Sokolow, A.: Es menschelt in der KI-Welt (2023) 0.01 
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    Abstract
    Für die junge Branche ist es ein Erdbeben: OpenAl-Chef Sam Altman, eine ihrer Galionsfiguren, verliert seinen Job. Mit ChatGPT haben OpenAl und Altman den Hype um Künstliche Intelligenz angestoßen.
  11. Sokolow, A.: Chaostage bei ChatGPT (2023) 0.01 
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    Abstract
    Dass Firmenchefs gefeuert werden, passiert immer wieder. Dass 90 Prozent der Mitarbeiter dem gefeuerten Boss folgen wollen, gibt es eher selten. Beim ChatGPT-Macher OpenAl entschied das den Machtkampf mit und sorgte für eine dramatische Wendung. Vgl. auch den Kommentar von Peter Müller: Der große Kampf um KI auf derselben Seite.
  12. Riecken, M.: Lehrer:innenfortbildung und generative KI : Wie geht das zusammen? (2024) 0.01 
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  13. Schaffner, V.: ¬ Die Auffindbarkeit in Bibliothekskatalogen im Fokus : Bibliotheken und Verbundzentralen dokumentieren ihre Anforderungen an Verlagsmetadaten für E-Books (2023) 0.01 
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  14. Brandstetter, T.: ¬Das Gehirn als Vorbild (2024) 0.01 
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    Abstract
    Computerchips stoßen an ihre Grenzen, künstliche Intelligenz ist noch immer fehleranfällig und braucht Unmengen an Energie. Die Funktionsweise des Gehirns könnte wichtige Anregungen liefern, um diese Probleme zu lösen.
  15. DeSilva, J.M.; Traniello, J.F.A.; Claxton, A.G.; Fannin, L.D.: When and why did human brains decrease in size? : a new change-point analysis and insights from brain evolution in ants (2021) 0.01 
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    Footnote
    Vgl. auch: Rötzer, F.: Warum schrumpft das Gehirn des Menschen seit ein paar Tausend Jahren? Unter: https://krass-und-konkret.de/wissenschaft-technik/warum-schrumpft-das-gehirn-des-menschen-seit-ein-paar-tausend-jahren/. "... seit einigen tausend Jahren - manche sagen seit 10.000 Jahren -, also nach dem Beginn der Landwirtschaft, der Sesshaftigkeit und der Stadtgründungen sowie der Erfindung der Schrift schrumpfte das menschliche Gehirn überraschenderweise wieder. ... Allgemein wird davon ausgegangen, dass mit den ersten Werkzeugen und vor allem beginnend mit der Erfindung der Schrift kognitive Funktionen, vor allem das Gedächtnis externalisiert wurden, allerdings um den Preis, neue Kapazitäten entwickeln zu müssen, beispielsweise Lesen und Schreiben. Gedächtnis beinhaltet individuelle Erfahrungen, aber auch kollektives Wissen, an dem alle Mitglieder einer Gemeinschaft mitwirken und in das das Wissen sowie die Erfahrungen der Vorfahren eingeschrieben sind. Im digitalen Zeitalter ist die Externalisierung und Entlastung der Gehirne noch sehr viel weitgehender, weil etwa mit KI nicht nur Wissensinhalte, sondern auch kognitive Fähigkeiten wie das Suchen, Sammeln, Analysieren und Auswerten von Informationen zur Entscheidungsfindung externalisiert werden, während die externalisierten Gehirne wie das Internet kollektiv in Echtzeit lernen und sich erweitern. Über Neuimplantate könnten schließlich Menschen direkt an die externalisierten Gehirne angeschlossen werden, aber auch direkt ihre kognitiven Kapazitäten erweitern, indem Prothesen, neue Sensoren oder Maschinen/Roboter auch in der Ferne in den ergänzten Körper der Gehirne aufgenommen werden.
    Die Wissenschaftler sehen diese Entwicklungen im Hintergrund, wollen aber über einen Vergleich mit der Hirnentwicklung bei Ameisen erklären, warum heutige Menschen kleinere Gehirne als ihre Vorfahren vor 100.000 Jahren entwickelt haben. Der Rückgang der Gehirngröße könnte, so die Hypothese, "aus der Externalisierung von Wissen und den Vorteilen der Entscheidungsfindung auf Gruppenebene resultieren, was zum Teil auf das Aufkommen sozialer Systeme der verteilten Kognition und der Speicherung und Weitergabe von Informationen zurückzuführen ist"."
  16. Kempf, K.; Brantl, M.; Meiers, T.; Wolf, T.: Auf der Suche nach dem verborgenen Bild : Künstliche Intelligenz erschließt historische Bibliotheksbestände (2021) 0.01 
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    Abstract
    Extraktion visueller Merkmale. Basis der Bildähnlichkeitssuche sind die unterschiedlichen visuellen Eigenschaften eines Bildes, seine spezifischen Farb- und Kanteninformationen, welche zunächst in geeigneter Weise erfasst und codiert werden müssen. Dabei kommen sogenannte Deskriptoren zum Einsatz. Die visuelle Information eines Bildes wird in sehr komprimierter Form gespeichert. In unserem Fall hat der zu einem Bild gehörende Deskriptor einen Umfang von nur 96 Byte. Der visuelle Deskriptor codiert sowohl die Farbeigenschaften als auch die spezifischen Kantenmerkmale.
  17. Hulek, K.; Teschke, O.: ¬Die Transformation von zbMATH zu einer offenen Plattform für die Mathematik (2020) 0.01 
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    Abstract
    Mit Beginn des Jahres 2021 wird die bisher kostenpflichtige Datenbank zbMATH in eine Open Access-Plattform übergeführt werden. Damit steht dieser Dienst weltweit allen Interessierten kostenfrei zur Verfügung. Diese Änderung des Geschäftsmodells wird es in Zukunft ermöglichen, die meisten Daten von zbMATH für Zwecke der Forschung und der Verknüpfung mit anderen nicht-kommerziellen Diensten unter den Bedingungen einer CC-BY-SA Lizenz frei zu nutzen. Im Folgenden beschreiben wir die Herausforderungen und die Vision, die sich für die Überführung von zbMATH in eine offene Plattform ergeben.
  18. Reimer, U.: Empfehlungssysteme (2023) 0.01 
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  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Mit der wachsenden Informationsflut steigen die Anforderungen an Informationssysteme, aus der Menge potenziell relevanter Information die in einem bestimmten Kontext relevanteste zu selektieren. Empfehlungssysteme spielen hier eine besondere Rolle, da sie personalisiert - d. h. kontextspezifisch und benutzerindividuell - relevante Information herausfiltern können. Definition: Ein Empfehlungssystem empfiehlt einem Benutzer bzw. einer Benutzerin in einem definierten Kontext aus einer gegebenen Menge von Empfehlungsobjekten eine Teilmenge als relevant. Empfehlungssysteme machen Benutzer auf Objekte aufmerksam, die sie möglicherweise nie gefunden hätten, weil sie nicht danach gesucht hätten oder sie in der schieren Menge an insgesamt relevanter Information untergegangen wären.
    Source
    Grundlagen der Informationswissenschaft. Hrsg.: Rainer Kuhlen, Dirk Lewandowski, Wolfgang Semar und Christa Womser-Hacker. 7., völlig neu gefasste Ausg
  19. Dellmann, S.: Studie "Wirkungen von Open Access" veröffentlicht (2022) 0.01 
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  0.25 = coord(1/4)
    Content
    "Open Access bietet intuitiv viele Vorteile. Wie Umfragen zeigen, haben einige Wissenschaftler:innen dennoch Vorbehalte. Im letzten Jahrzehnt sind viele empirische Studien erschienen, welche fundierte Ergebnisse zu Hoffnungen und Befürchtungen liefern. Was bisher fehlte, war eine umfassende Übersicht zu empirischen Studienergebnissen zu den Wirkungen von Open Access. Um diese Lücke zu schließen, hat die Technische Informationsbibliothek (TIB) im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) die Studie <https://doi.org/10.34657/7666> "Wirkungen von Open Access. Literaturstudie über empirische Arbeiten 2010-2021" durchgeführt. Wie wir zeigen konnten, sind viele positive Wirkungen durch die empirische Literatur bestätigt, viele Vorbehalte durch die empirische Literatur zurückgewiesen oder nicht bestätigt. Lesen Sie die Zusammenfassung im Blogpost: https://tib.eu/studie-open-access-wirkungen - oder gleich den gesamten Bericht: https://doi.org/10.34657/7666."
  20. Kuhlen, R.; Semar, W.: Information - ein Konstrukt mit Folgen (2023) 0.01 
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          0.0546875 = fieldNorm(doc=1776)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Im Anschluss an die einführenden, auf Information bezogenen Kapitel in der 5. und 6. Ausgabe der Grundlagen (Kuhlen 2004; Kuhlen 2013) soll das pragmatische Verständnis von Information hier weiter theoretisch abgesichert werden.1 Um es auf den Punkt zu bringen: Information wird nicht über einen (wie auch immer begründeten) Wahrheitsbegriff bestimmt. Was Information ist, was also Nutzer oder Nutzerinnen in Situationen informationeller Unsicherheit oder Unterbestimmtheit tatsächlich aus der auf sie einstürmenden oder ihnen zur Verfügung gestellten Informationsangebote verwenden, was also zu Information wird, entscheiden letztlich sie - wobei das sicherlich nicht immer autonome Entscheidungen sind, dafür sind die darauf wirkenden externen Kontextfaktoren zu groß.
    Source
    Grundlagen der Informationswissenschaft. Hrsg.: Rainer Kuhlen, Dirk Lewandowski, Wolfgang Semar und Christa Womser-Hacker. 7., völlig neu gefasste Ausg

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