@misc{WuerznerGarces2024, author = {W{\"u}rzner, Kay-Michael and Garc{\´e}s, Juan}, title = {Datenkompetenz: Das curriculare Engagement der SLUB im Bereich Digital Humanities}, series = {TK 4: Forschungsnahe Dienste und Open Science/ Digital Humanities - Prozesse, Rollen, Perspektiven (07.06.2024, 09:00 - 12:00, Saal F / 2. OG)}, journal = {TK 4: Forschungsnahe Dienste und Open Science/ Digital Humanities - Prozesse, Rollen, Perspektiven (07.06.2024, 09:00 - 12:00, Saal F / 2. OG)}, year = {2024}, abstract = {Die digitale Transformation in den Geisteswissenschaften ist eine der tiefgreifendsten methodischen Ver{\"a}nderungen, die die wissenschaftliche Methodik und Arbeitsweise in den ihnen zuzuordnenden Disziplinen erfahren haben. Die Bedeutung dieser Ver{\"a}nderung l{\"a}sst sich daran ermessen, dass ihr unter dem Namen Digital Humanities (DH) der Status einer eigenen wissenschaftlichen Disziplin zugeeignet wird. F{\"u}r Bibliotheken bringt die Unterst{\"u}tzung einer digital orientierten geisteswissenschaftlichen Forschung - neben umfangreichen Digitalisierungsanstrengungen zur Ert{\"u}chtigung historischer Bibliotheksbest{\"a}nde f{\"u}r die Beforschung mit computerbasierten Methoden - auch f{\"u}r das bibliotheksp{\"a}dagogische Angebot neue Perspektiven. Die SLUB Dresden engagiert sich seit 2016 am Aufbau curricularer Strukturen im Bereich DH an der TU Dresden und war maßgeblich an der Konzeption des DH-Master-Studienganges beteiligt. Dieser startete im Wintersemester 2022 als viersemestriges Angebot mit 15 Studierenden. Die SLUB ist eine von f{\"u}nf Partnereinrichtungen, die eine enge praktische R{\"u}ckbindung der Studieninhalte sicherstellen, und ist im kompletten Studienablauf pr{\"a}sent: Dem Beitrag zur Ringvorlesung mit konkreten Einblicken in die Verbindung Bibliothek und DH im ersten Semester folgt das Seminar Datenkompetenz f{\"u}r DH im zweiten und die Durchf{\"u}hrung von projektorientierten Praktika mit Bezug zu den Best{\"a}nden der SLUB im dritten. Die Co-Betreuung von Masterarbeiten durch die SLUB erlaubt es den Studierenden, ihre Praktikumsprojekte wissenschaftlich auszuarbeiten und zu dokumentieren. In unserem Vortrag stellen wir den roten Faden der bibliothekarischen Kompetenzvermittlung im Studiengang DH detailliert vor, exemplifizieren Studieninhalte und Themen der Praxisprojekte, gehen auf gelernte Lektionen ein und bemessen die Frage nach der Bedeutung bibliothekarischer Kernkompetenzen f{\"u}r die digitale, geisteswissenschaftliche Forschung.}, language = {de} } @misc{Wuerzner2024, author = {W{\"u}rzner, Kay-Michael}, title = {Ein Jahr SLUB Open Science Lab im neuen Gewand: ein Zwischenfazit}, series = {TK 1: Bibliotheken als Ort und Aktionsradius/ Gaming, Labs und Spaces (06.06.2024, 14:00 - 16:00, Saal C.2 / 1. OG)}, journal = {TK 1: Bibliotheken als Ort und Aktionsradius/ Gaming, Labs und Spaces (06.06.2024, 14:00 - 16:00, Saal C.2 / 1. OG)}, year = {2024}, abstract = {Mit der feierlichen Er{\"o}ffnung des SLUB Open Science Labs (OSL) in seinen neuen R{\"a}umlichkeiten am 24.11.22 konnten viele der Ideen, die mit dessen Etablierung als Weiterentwicklung der ehemaligen Zweigbibliothek Rechtswissenschaften verbunden waren, erstmals in die Praxis umgesetzt und damit einer Wirksamkeits{\"u}berpr{\"u}fung unterzogen werden. Die Funktionen des SLUB OSL lassen sich wie folgt untergliedern: 1. Das SLUB OSL b{\"u}ndelt die Beratungs- und Vermittlungsangebote zu Open Science und ist damit ein zentraler Anlaufpunkt f{\"u}r Forschende in Dresden. 2. Das SLUB OSL ist ein attraktiver und modern ausgestatteter Veranstaltungsort und Treffpunkt f{\"u}r Interessierte, Enthusiast:innen und Skeptiker:innen, um sich zu informieren und mit uns und anderen Akteur:innen ins Gespr{\"a}ch zu kommen. 3. Das SLUB OSL ist ein sichtbares Zeichen f{\"u}r die zunehmende Bedeutung des Themas Open Science und des Commitments der SLUB und der TU Dresden in diesem Bereich. Zur Ausgestaltung dieser drei Funktionen steht uns ein großz{\"u}giges Raumangebot zur Verf{\"u}gung, das sich in buchbare und frei nutzbare sowie beruhigte und kommunikationsorientierte Fl{\"a}chen mit unterschiedlicher technischer Ausstattung und teilweise flexibler M{\"o}blierung unterteilt. Personell wird der Betrieb prim{\"a}r durch die Abteilung Benutzung und Information getragen, wobei wir f{\"u}r einzelne Angebote auf interne und externe Expert:innen z{\"a}hlen k{\"o}nnen. Inhaltlich betrachten wir Open Science als {\"U}berkonzept, das Praktiken einer offenen Wissenschaftskultur vereint und besch{\"a}ftigen uns mit Open Access, Open Data, Open Evaluation, und Open Methodology sowohl f{\"u}r akademische als auch f{\"u}r nicht-akademische Forschung.Anhand der drei Funktionen k{\"o}nnen wir nach mehr als einem Jahr Produktivbetrieb ein erstes Fazit ziehen und Anspruch mit Realit{\"a}t abgleichen: Welche Funktion konnte mit Leben gef{\"u}llt werden? Was waren Highlights, was Misserfolge? Welche Lektionen haben wir gelernt und welche Anpassungen am Betriebskonzept ergeben sich daraus?}, language = {de} } @misc{WuerznerFrickHelleretal.2023, author = {W{\"u}rzner, Kay-Michael and Frick, Claudia and Heller, Lambert and Mehn, Henriette and Mittelbach, Jens}, title = {Bibliothek, Projekt, Community: Unterst{\"u}tzungsstrukturen f{\"u}r Open Science im Vergleich}, series = {Hands-on Lab/ Bibliothek, Projekt, Community: Unterst{\"u}tzungsstrukturen f{\"u}r Open Science im Vergleich (23.05.2023, 16:00 - 18:00, Konferenzraum 11 \& 13)}, journal = {Hands-on Lab/ Bibliothek, Projekt, Community: Unterst{\"u}tzungsstrukturen f{\"u}r Open Science im Vergleich (23.05.2023, 16:00 - 18:00, Konferenzraum 11 \& 13)}, year = {2023}, abstract = {In vielen Bibliotheken entwickeln sich Open Science Labs, Offices und Zentren mit unterschiedlichsten Vermittlungs- und Beratungsformaten, die die Transformation des Wissenschaftsbetriebes in Richtung Open Science (OS) unterst{\"u}tzen. Mit diesem Hands-on-Lab m{\"o}chten wir Akteur*innen zusammenbringen und an vier Thementischen zu Vor- und Nachteilen verschiedener Organisationsformen, inhaltlicher Schwerpunkte und Implementierungsmechanismen der diversen Unterst{\"u}tzungsstrukturen arbeiten. Tisch 1: Wo? Unterst{\"u}tzung f{\"u}r OS gibt es in vielen wissenschaftlichen Einrichtungen. Ihre Einbindung in die entsprechende Gesamtinstitution ist dabei vielgestaltig und Rechenzentren, Forschungsf{\"o}rderung und Bibliotheken engagieren sich. Wir m{\"o}chten die Vor- und Nachteile einzelner Konstrukte, deren Finanzierung sowie personelle Ausstattung diskutieren und nach Sichtbarkeit, Synergien und Perspektive fragen. Tisch 2: Wie? OS hat viel mit Digitalisierung zu tun und ist "science done right". Der Wissensstand zu OS in der adressierten Zielgruppe ist divers, die Pallette der gefragten und notwendigen Future Skills breit. Welche Skills ben{\"o}tigt OS und wie k{\"o}nnen diese so vermittelt werden, dass die Vorteile im Bezug auf Qualit{\"a}t und Effizienz sicht- und anwendbar werden? Wir wollen anhand konkreter Beispiele {\"u}ber die M{\"o}glichkeit sprechen, solche F{\"a}higkeiten in der Wissenschaftscommunity zu etablieren. Tisch 3: Warum? Wie k{\"o}nnen wir unser Engagement nach innen und außen zu plausibilisieren? Was sind die Ziele f{\"u}r uns, unsere Einrichtungen und unser Standing in der Wissenschaftswelt, die wir verfolgen, wenn wir OS-Unterst{\"u}tzungsangebote planen und anbieten? Wo sehen wir die Wissenschaft in Zukunft und warum? Tisch 4: F{\"u}r wen? Als Zielgruppe f{\"u}r OS werden oft pauschal Forschende benannt. Lohnt beim Angebotszuschnitt eine tiefergehende Differenzierung? Welche OS-Praktiken sollten bereits im Studium vermittelt werden? Welche Aspekte lohnen besonders der zielgruppenspezifischen Anpassung?}, language = {de} } @misc{Wuerzner2020, author = {W{\"u}rzner, Kay-Michael}, title = {Automatische Generierung von stukturiertem TEI-Volltext aus METS-XML}, series = {Themenkreis 5: Content und Digitalisierung / Pr{\"a}sentation und Erschließung von digitalem Content (28.05.2020, 09:00 - 11:30 Uhr, Niedersachsenhalle B)}, journal = {Themenkreis 5: Content und Digitalisierung / Pr{\"a}sentation und Erschließung von digitalem Content (28.05.2020, 09:00 - 11:30 Uhr, Niedersachsenhalle B)}, year = {2020}, abstract = {Das von der Text Encoding Initiative (TEI) entwickelte XML-Format zur Repr{\"a}sentation digitaler Volltexte ist ein weitverbreiteter Standard in den Text be- und verarbeitenden Wissenschaften und wird in vielen Forschungsprojekten und -infrastrukturen verwendet. Digitale Volltexte in Bibliotheken werden zu meist im Format Analyzed Layout and Text Object (ALTO) vorgehalten, w{\"a}hrend die logische Struktur der Dokumente in Dateien im Format Metadata Encoding and Transmission Standard (METS) referenziert wird. Die Verkn{\"u}pfung zwischen beiden Ebenen erfolgt lediglich auf Seitenebene. Darin liegt der wesentliche Unterschied zu TEI, wo die Strukturierung der Dokumente inline - also direkt im Volltext - erfolgt. Die generelle Natur der Strukturauszeichnung mit Hilfe verschachtelter div-Elemente ist beiden Formaten gemein. Somit besteht die prim{\"a}re Herausforderung bei der Erzeugung von strukturierten TEI-Volltexten aus METS-ALTO-Objekten in der korrekten Lokalisierung der Strukturelemente auf den einzelnen Seiten. Zu diesem Zweck wird an der SLUB das Programm mets-mods2tei (https://github.com/slub/mets-mods2tei) entwickelt, das den minimalen Editierabstands (Lewenstein 1965) zwischen manuell erfassten Strukturauszeichnungen (bzw. deren Labeln) und dem meist automatisch per OCR erzeugtem, digitalen Volltext als Platzierungskriterium nutzt. Das erzeugte TEI orientiert sich am Basisformat des Deutschen Textarchivs (DTA, Haaf et al. 2014/15). Es enth{\"a}lt neben dem strukturierten Volltext auch umfangreiche, aus Metadata Object Description Schema-kompatiblem XML extrahierte Metadaten und kann sowohl als Ausgangspunkt f{\"u}r Editionsvorhaben als auch als Grundlage f{\"u}r quantitative Korpusauswertungen dienen.Im Vortrag wird das hier skizzierte Vorgehen anhand von Beispielen illustriert und auf aktuelle Herausforderungen, die etwa durch stillschweigende Normalisierung auf METS- und schlechte Textqualit{\"a}t auf ALTO-Seite entstehen, eingegangen.}, language = {de} } @misc{WuerznerSachunskyLasch2022, author = {W{\"u}rzner, Kay-Michael and Sachunsky, Robert and Lasch, A.}, title = {Verbesserung von automatischer Handschriftenerkennung durch b{\"u}rgerwissenschaftlich unterst{\"u}tzte Transkription}, series = {TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Beteiligungskulturen und Daten (02.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 5)}, journal = {TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Beteiligungskulturen und Daten (02.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 5)}, year = {2022}, abstract = {Im Kontext der Digitalisierung der Herrnhuter Nachrichten aus der Br{\"u}der-Gemeine in ihrer handschriftlichen, ungek{\"u}rzten Version, die im Rahmen des Landesdigitalisierungsprojektes Sachsen gemeinsam durch das Unit{\"a}tsarchiv Herrnhut und die S{\"a}chsische Landesbibliothek - Staats- und Universit{\"a}tsbibliothek Dresden durchgef{\"u}hrt wird, experimentieren wir mit Verfahren der automatischen Texterkennung, um die entstehenden Bilder um einen maschinenlesbaren Volltext zu erg{\"a}nzen. Verf{\"u}gbare, quelloffene L{\"o}sungen liefern jedoch keine Modelle f{\"u}r die Handschriftenerkennung mit, sodass diese im Vorfeld mit Hilfe manuell transkribierter Volltexte trainiert werden m{\"u}ssen. Bei der Transkription von Materialien, die in historischen, heute nicht mehr verwendeten Schriftarten, wie zum Beispiel Kurrent oder S{\"u}tterlin, vorliegen, stellt sich das spezielle Problem, dass heute nur wenige Menschen in der Lage sind, diese lesen zu k{\"o}nnen. Die Einbindung von Freiwilligen, bspw. im Rahmen von Crowd-Sourcing-Projekten, in die Transkriptionsaufgabe stellt also nicht nur das quantitative Problem der Akquise von Beteiligung, sondern auch ein qualitatives Problem, der Beteiligungswilligen ein geeignetes, zug{\"a}ngliches Tooling bereitzustellen. Im Umfeld des Projekthubs Herrnhut Digital werden in einem Podcast ausgew{\"a}hlte Passagen aus den Nachrichten ver{\"o}ffentlicht, die Kurrentkundige eingesprochen haben. Um diese f{\"u}r die Optimierung der optischen Texterkennung nutzbar zu machen, verwenden wir eine akustische Texterkennung zur Erzeugung einer Vorstufe der ben{\"o}tigten Trainingsdaten. Dieser Umweg stellt somit eine einfache Br{\"u}cke zwischen {\"a}lteren, h{\"a}ufig nicht technikaffinen B{\"u}rgerinnen und B{\"u}rgern und der anspruchsvollen Transkriptionsaufgabe her. In unserem Vortrag illustrieren wir unser Vorgehen und zeigen außerdem, wie die gewonnenen Daten mit Hilfe eines iterativen Trainingsprozesses m{\"o}glichst effizient f{\"u}r die Erstellung von Modellen f{\"u}r die Handschriftenerkennung eingesetzt werden k{\"o}nnen.}, language = {de} } @misc{BoehmakSachunskyWuerzner2022, author = {B{\"o}hmak, Wito and Sachunsky, Robert and W{\"u}rzner, Kay-Michael}, title = {Erstellung wissenschaftlich nachnutzbarer Volltexte f{\"u}r Pr{\"a}sentation und Analyse am Beispiel obersorbischer Drucke}, series = {TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Forschungsdaten in den Humanities (01.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 4)}, journal = {TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Forschungsdaten in den Humanities (01.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 4)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-179521}, year = {2022}, abstract = {Im Rahmen des s{\"a}chsischen Landesdigitalisierungsprogramms wurden in den letzten Jahren signifikante Teile des historischen obersorbischen Schrifttums gescannt. Diese Dokumente liegen jedoch großteils nur als Bilddigitalisate ohne maschinenlesbaren Volltext vor, was ihre Nachnutzbarkeit im wissenschaftlichen Kontext stark einschr{\"a}nkt. Die Herausforderung dieser Best{\"a}nde liegt u.a. in der speziellen Kombination aus Fraktur und den slawischen Diakritika im sorbischen Druck, f{\"u}r die es bisher noch keine verl{\"a}ssliche automatische Texterkennung (OCR) gibt. Aufbauend auf einer Studie zum gezielten Training von OCR f{\"u}r obersorbische Drucke (siehe Programm zum 109. Dt. Bibtag 2020) wurde in einem Pilotprojekt des Sorbischen Instituts in den letzten Monaten ein produktiver Workflow etabliert. Dieser umfasst 1. die manuelle Erstellung von Ground Truth (GT), 2. das systematische Training entsprechender OCR-Modelle, 3. die automatische Prozessierung von Digitalisaten zu Volltext, 4. die Generierung von ALTO-XML zur digitalen Pr{\"a}sentation und 5. von TEI-XML z.B. f{\"u}r digitale Editionen und korpuslinguistische Auswertungen. Fokus ist dabei die stetige Qualit{\"a}tsverbesserung (d.h. Minderung der durchschnittlichen Fehlerrate ebenso wie systematischer Schw{\"a}chen) durch iterative Erweiterung des GT um zus{\"a}tzliches Material und Optimierung der extrahierten im Training benutzten Zeilenbilder. Als Werkzeuge werden vorrangig Open-Source-Systeme eingesetzt: die OCR-D-Softwaresuite (mit dem PAGE-XML-Format als Tr{\"a}ger der Bild-Text-Zuordnung) f{\"u}r automatische Workflows, die Programme Aletheia und LAREX f{\"u}r manuelle Transkription und Kitodo f{\"u}r die Bereitstellung der digitalen Objekte. Im Vortrag erl{\"a}utern wir unsere Vorgehensweise zur Qualit{\"a}tssteigerung der Obersorbisch-OCR und diskutieren anhand von Referenzbeispielen die M{\"o}glichkeiten und Grenzen des Workflows. Erg{\"a}nzend thematisieren wir Erfahrungen mit der OCR zweisprachiger Drucke und deren {\"U}bertragbarkeit auf weitere slawische Sprachen.}, language = {de} } @misc{WuerznerBoehmak2020, author = {W{\"u}rzner, Kay-Michael and B{\"o}hmak, Wito}, title = {OCR f{\"u}r ressourcenarme Sprachen am Beispiel des Obersorbischen}, series = {Themenkreis 5: Content und Digitalisierung / Pr{\"a}sentation und Erschließung von digitalem Content (28.05.2020, 09:00 - 11:30 Uhr, Niedersachsenhalle B)}, journal = {Themenkreis 5: Content und Digitalisierung / Pr{\"a}sentation und Erschließung von digitalem Content (28.05.2020, 09:00 - 11:30 Uhr, Niedersachsenhalle B)}, year = {2020}, abstract = {Die Qualit{\"a}t der Ergebnisse automatischer Zeichenerkennung (OCR) h{\"a}ngt prim{\"a}r von der Passung der der OCR zugrundeliegenden Modelle und der jeweiligen Vorlage ab. Sowohl kommerzielle als auch freie Software erlauben dem Nutzer aus einer Anzahl vortrainierter Modelle das passendste auszuw{\"a}hlen. Die Modelle werden mit Hilfe von vorhandenem, fehlerfreiem Volltext f{\"u}r eine Sprache oder einen Schrifttyp trainiert. Aus {\"o}konomischen Gr{\"u}nden beschr{\"a}nkt sich die Modellauswahl auf h{\"a}ufig verwendete Sprachen und Schrifttypen.In der Vorbereitung der Digitalisierung dreier obersorbischer Zeitungsunternehmungen haben wir sowohl eine kommerzielle (ABBYY Recognition Server) als auch eine freie OCR-Software (Tesseract) auf ihre Eignung f{\"u}r die Erzeugung wissenschaftlich nachnutzbarer Volltexte getestet.Obersorbisch ist eine in der Oberlausitz von etwa 20000-25000 Menschen gesprochene westslawische Sprache, f{\"u}r die es nur wenige (computer-)linguistisch nutzbare Daten gibt.Die adressierten Zeitungen sind prim{\"a}r in Fraktur gesetzt. Deren Kombination mit slawischen Diakritika stellt eine Besonderheit dar, die von verf{\"u}gbaren OCR-Modellen nicht abgedeckt wird. Sowohl ABBYY Recognition Server mit dem Modell Altdeutsch/Gothic als auch Tesseract mit dem sprachunabh{\"a}ngigen Modell Fraktur erzielten daher schlechte Erkennungsraten (Zeichenfehler, CER ABBYY: 12-17 \% bzw. Tesseract: 8-11 \%).Ein großer Vorteil von Tesseract ist die M{\"o}glichkeit, eigene OCR-Modelle zu trainieren bzw. vorhandene auf spezifische Vorlagen anzupassen. Um uns dem Ziel hochqualitativer Volltexte anzun{\"a}hern, haben wir daher das Modell Fraktur mit Hilfe von 47 Seiten feinjustiert und auf weiteren 10 Seiten evaluiert. Mit einer CER zwischen 3,7 und 0,5 \% zeigte sich ein deutlicher, positiver Trainingseffekt.Im Vortrag erl{\"a}utern wir die einzelnen Schritte, die von Text und Bild zum fertigen OCR-Modell f{\"u}hren und diskutieren M{\"o}glichkeiten und Grenzen f{\"u}r den produktiven Einsatz in der bibliothekarischen Praxis.}, language = {de} } @misc{WuerznerSachunsky2021, author = {W{\"u}rzner, Kay-Michael and Sachunsky, Robert}, title = {Kollaborative Erstellung von Trainingsmaterialien f{\"u}r OCR - Ein Werkstattbericht}, series = {Themenkreis 5: Content und Digitalisierung / Nachhaltige {\"U}berlieferung (17.06.2021, 15:30 - 16:30 Uhr, Raum 3 (virtuell))}, journal = {Themenkreis 5: Content und Digitalisierung / Nachhaltige {\"U}berlieferung (17.06.2021, 15:30 - 16:30 Uhr, Raum 3 (virtuell))}, year = {2021}, abstract = {Sp{\"a}testens seit der Studie „OCR of historical printings" (Springmann und L{\"u}deling, 2017) ist die landl{\"a}ufige Annahme, dass die Qualit{\"a}t automatischer Texterkennungsverfahren (OCR) mit zunehmendem Alter der Vorlage schlechter wird, widerlegt. Wird die OCR-Software mit passenden, manuell transkribierten Bild-Text-Paaren trainiert, sind Erkennungsraten jenseits 99 \% auch f{\"u}r sehr fr{\"u}he, vorindustrielle Drucke m{\"o}glich. Dank quelloffener OCR-Engines wie Tesseract, kraken und Calamari ist es technisch m{\"o}glich, jegliche Digitalisierungsvorhaben mit passgenauen Erkennungsmodellen zu st{\"u}tzen und so wissenschaftlich nachnutzbare Textergebnisse zu erzielen. Hochqualitative Trainingsmaterialen in ausreichendem Umfang sind jedoch f{\"u}r die meisten Schriftarten und Epochen nach wie vor ein Desiderat. Um diesem zu begegnen, engagieren sich Mitarbeitende der SLUB seit vergangenem Jahr in einer kollaborativen Transkriptionsinitiative. Da existierende Annotationswerkzeuge meist hohe technische Kenntnisse und dadurch eine lange Einarbeitungszeit erfordern, wurde zu diesem Zwecke ein einfacher Arbeitsablauf auf Basis gel{\"a}ufiger Tabellenkalkulationsprogramme entwickelt: Zun{\"a}chst werden die zu transkribierenden Materialien mit Hilfe der im OCR-D-Projekt entwickelten Workflows vorprozessiert. Die noch fehlerbehafteten Textzeilen werden dann gemeinsam mit ihren korrespondierenden Bildderivaten in ein Tabellendokument exportiert. Anschließend korrigieren zwei Bearbeiter unabh{\"a}ngig voneinander die Volltexte und filtern fehlerhafte Bildausschnitte. Die entstehenden Transkriptionen werden dann miteinander verglichen und nur identische Zeilen gehen in die Trainingsdaten ein. Diese werden {\"u}ber GitHub ver{\"o}ffentlicht, stehen so der Allgemeinheit zur Verf{\"u}gung und k{\"o}nnen ggf. nachkorrigiert werden. In unserer Pr{\"a}sentation zeigen wir erste Ergebnisse, adressieren h{\"a}ufige Fragen und m{\"o}gliche L{\"o}sungen und berichten {\"u}ber Planungen, die Initiative als partizipatives Format auch f{\"u}r Nutzende auszurollen.}, language = {de} }