TY - GEN A1 - Koch, Thorsten A1 - Ceynowa, Klaus A1 - Söllner, Konstanze A1 - Christof, Jürgen A1 - Bertelmann, Roland T1 - DeepGreen – Open Access Transformation Etablierung und Weiterentwicklung rechtssicherer Workflows zur effizienten Umsetzung von Open-Access-Komponenten in Lizenzvereinbarungen für wissenschaftliche Publikationen N2 - Für den geforderten – und von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten – Open-Access-Transformationsprozess der deutschen, wissenschaftlichen Publikationslandschaft braucht es neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Verlagen. Bereits seit 2011 wurden mit Unterstützung seitens der DFG in Deutschland die sogenannten Allianz-Lizenzen zwischen Bibliotheken und Verlagen verhandelt, in denen weitreichende Rechte hinsichtlich der Open-Access-Archivierung verankert sind: Autorinnen und Autoren aber auch die sie vertretenden Einrichtungen dürfen Artikel, die in lizenzierten Zeitschriften erschienen sind, ohne oder mit nur kurzer Embargofrist in geeigneten Repositorien ihrer Wahl frei zugänglich machen. Aufbauend auf diese Open-Access-Komponenten zeigt das DFG-geförderte Projekt „DeepGreen“ ein mögliches neues Modell der Zusammenarbeit mit Verlagen auf: DeepGreen setzt auf die automatisierte Verteilung von Artikeldaten von Verlagen an Repositorien und will disziplinübergreifend einen Großteil jener wissenschaftlichen Publikationen aus Fachzeitschriften, die unter lizenzrechtlichen Kontexten frei zugänglich online gehen dürften, auch tatsächlich online abrufbar machen. Erprobte DeepGreen von 2016 bis Ende 2017 prototypisch die Machbarkeit der Zielstellung, will das Projekt in der zweiten Projektphase (2018-2020) den (möglichst stark) automatisierten Workflow gemeinsam mit Verlagen, berechtigten Bibliotheken und anderen Einrichtungen etablieren. Technischer Baustein ist eine zentrale, intermediäre Datenverteilstation, die die automatische und rechtssichere Ablieferung von Metadaten inklusive der Volltexte aus Verlagshand direkt an dazu berechtigte institutionelle Repositorien gewährleistet. Erreicht werden soll ein bundesweiter Service, der auf verbindlichen Absprachen mit Verlagen und Bibliotheken fußt und (zunächst) die Bedingungen der Allianz-Lizenzen umsetzt. Gleichzeitig wird die Übertragbarkeit des DeepGreen-Ansatzes auf weitere Lizenzkontexte (FID-Lizenzen, Konsortiallizenzen, Gold-Open-Access-Vereinbarungen) geprüft. Eine zusätzliche Ausbaustufe stellt die Überlegung zur automatisierten Ablieferung an Fachrepositorien und Forschungsinformationssysteme dar, die ebenfalls geplant wird. Das nationale Projektkonsortium besteht aus den zwei Bibliotheksverbünden Kooperativer Bibliotheksverbund Berlin-Brandenburg (KOBV) und Bibliotheksverbund Bayern (BVB), zwei Universitätsbibliotheken, der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und der Technische Universität Berlin (TU Berlin), zusätzlich der Bayerischen Staatsbibliothek (BSB) und einer außeruniversitären Forschungseinrichtung - dem Helmholtz Open Science Koordinationsbüro am Deutschen GeoForschungsZentrum (GFZ). Das Folgeprojekt beginnt am 01. August 2018. Hier vorliegend finden Sie den Projektantrag zum Nachlesen. T3 - ZIB-Report - 18-39 Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-69612 SN - 1438-0064 ER - TY - JOUR A1 - Albrecht, Rita A1 - Ceynowa, Klaus A1 - Degkwitz, Andreas A1 - Kende, Jiri A1 - Koch, Thorsten A1 - Messmer, Gabriele A1 - Risch, Uwe A1 - Rusch, Beate A1 - Scheuerl, Robert A1 - Voß, Michael T1 - Cloudbasierte Infrastruktur für Bibliotheksdaten – auf dem Weg zu einer Neuordnung der deutschen Verbundlandschaft JF - Bibliothek Forschung und Praxis N2 - Im Oktober 2012 hatte die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ein Förderprogramm zur Neuausrichtung überregionaler Informationsservices ausgeschrieben, um eine umfassende Reorganisation bestehender Infrastrukturen anzustoßen, die mit den Empfehlungen des Wissenschaftsrates zur Zukunft der bibliothekarischen Verbundsysteme in Deutschland gefordert wurde. Im Themenfeld „Bibliotheksdateninfrastruktur und Lokale Systeme“ der DFG-Ausschreibung wurde das vom Hessischen Bibliotheksinformationssystem (HeBIS), vom Bibliotheksverbund Bayern (BVB) und vom Kooperativen Bibliotheksverbund Berlin-Brandenburg (KOBV) beantragte Vorhaben „Cloudbasierte Infrastruktur für Bibliotheksdaten“ (CIB) bewilligt. Das Projekt zielt auf die Überführung bibliothekarischer Workflows und Dienste in cloudbasierte Arbeitsumgebungen und die sukzessive Ablösung traditioneller Verbund- und Lokalsysteme durch internationale Systemplattformen. Zu den Arbeitspaketen des Vorhabens gehört u. a. die Einbindung von Norm- und Fremddatenangeboten und von weiteren Services in diese Plattformen. Y1 - 2013 U6 - https://doi.org/10.1515/bfp-2013-0044 VL - 37 IS - 3 SP - 279 EP - 287 ER - TY - GEN A1 - Becker, Pascal-Nicolas A1 - Bertelmann, Roland A1 - Ceynowa, Klaus A1 - Christof, Jürgen A1 - Dierkes, Thomas A1 - Goltz-Fellgiebel, Julia Alexandra A1 - Groß, Matthias A1 - Heidrich, Regina A1 - Höhnow, Tobias A1 - Kassube, Michael A1 - Koch, Thorsten A1 - Kuberek, Monika A1 - Landes, Lilian A1 - Pampel, Heinz A1 - Putnings, Markus A1 - Rusch, Beate A1 - Schäffler, Hildegard A1 - Schobert, Dagmar A1 - Schwab, Oliver A1 - Schwidder, Jens A1 - Söllner, Konstanze A1 - Stoyanova, Tonka A1 - Vierkant, Paul T1 - Questionnaire for effective exchange of bibliographic metadata – current status of publishing houses N2 - The project DeepGreen aims to realise better usage of green open access publication rights with regard to Alliance Licenses in Germany (https://www.nationallizenzen.de/open-access). Together with publishers who offer Alliance Licenses and authorized libraries, the project group intends to develop a prototype of a nearly fully automated workflow that covers the delivery of data from the publishers, including the article full texts, as well as the process of loading data into the institutional repositories of licensees. Further information about the project can be found within ZIB-Report 15-58, urn:nbn:de:0297-zib-56799. In order to become acquainted with publishers’ processes for exchanging documents and metadata, the project group developed a questionnaire for an online survey. The publishing of this questionnaire is intended to demonstrate relevant aspects of the issue (e. g. methods of data exchange, protocols and interfaces) and to foster reuse of valuable questionnaire elements. The XML-file can be reused as a template, the PDF-file reproduces the original survey layout. KW - Open Access KW - Open Access KW - Questionnaire Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-60419 N1 - This work is in the public domain: CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication. https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ ER - TY - GEN A1 - Becker, Pascal-Nicolas A1 - Bertelmann, Roland A1 - Ceynowa, Klaus A1 - Christof, Jürgen A1 - Dierkes, Thomas A1 - Goltz-Fellgiebel, Julia Alexandra A1 - Groß, Matthias A1 - Heidrich, Regina A1 - Höhnow, Tobias A1 - Kassube, Michael A1 - Koch, Thorsten A1 - Kuberek, Monika A1 - Landes, Lilian A1 - Pampel, Heinz A1 - Putnings, Markus A1 - Rusch, Beate A1 - Schäffler, Hildegard A1 - Schobert, Dagmar A1 - Schwab, Oliver A1 - Schwidder, Jens A1 - Söllner, Konstanze A1 - Stoyanova, Tonka A1 - Vierkant, Paul T1 - DeepGreen – Metadata Schema for the exchange of publications between publishers and open access repositories. Version 1.1. June 2016 N2 - In 2011, important priorities were set to realize green publications in the open access movement in Germany. With financial support from the German Research Foundation (DFG), libraries negotiated Alliance licenses with publishers that guarantee extensive open access rights. Authors of institutions, that have therewith access to licensed journals, can freely publish their articles immediately or after a short embargo period in a repository of their choice. However, authors hesitantly use these open access rights. Also libraries – as managers of institutional and subject based repositories and thus legitimated representatives for the authors – only rarely make use of these rights. The aim of DeepGreen is to make the majority of those publications available online. Together with publishers of the Alliance licenses, the project consortium wants to develop a nearly fully automated workflow that covers both the delivery of data, including the full texts, of the publishers, as well as the data transformation to the necessary import formats and the loading process into the repositories. An intermediate “publication router” will serve as a distribution platform. The DeepGreen metadata schema contains metadata properties describing a wide range of deliverable bibliographic metadata from the Alliance license publishers (most common standards are JATS and CrossRef XML) as well as its compliance with technical, quality and metadata standards of the repositories. The schema includes required metadata elements and optional properties providing additional information.The metadata schema is aligned to the OCLC repository best practices (“Best Practices for CONTENTdm and other OAI-PMH compliant repositories: creating sharable metadata”, URL: http://www.oclc.org/content/dam/support/wcdigitalcollectiongateway/MetadataBestPractices.pdf). The current version of the schema is subject to changes as the functional requirements and workflow practices are evolving during the project experiences and prototype production. T3 - ZIB-Report - 16-32 Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-59580 SN - 1438-0064 N1 - This work is in the public domain: CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication. https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ ER - TY - GEN A1 - Behrens, Kathrin A1 - Bertelmann, Roland A1 - Boltze, Julia A1 - Ceynowa, Klaus A1 - Christof, Jürgen A1 - Dierkes, Thomas A1 - Goltz-Fellgiebel, Julia Alexandra A1 - Groß, Matthias A1 - Hammerl, Michaela A1 - Haoua, Marsa A1 - Heermann, Petra A1 - Hoffmann, Cornelia A1 - Höhnow, Tobias A1 - Koch, Thorsten A1 - Kuberek, Monika A1 - Pampel, Heinz A1 - Putnings, Markus A1 - Rusch, Beate A1 - Schäffler, Hildegard A1 - Schwidder, Jens A1 - Söllner, Konstanze A1 - Staub, Hedda A1 - Wannick, Eike T1 - DeepGreen - Open Access Transformation: Eine Handreichung für institutionelle Repositorien BT - Version 1.0 N2 - Mit dem DFG-geförderten Projekt DeepGreen soll eine automatisierte, rechtssichere Lösung entwickelt werden, um Artikeldaten von wissenschaftlichen Verlagen abzuholen und anschließend, nach Ablauf etwaiger lizenzrechtlicher Embargofristen, an berechtigte Repositorien zu verteilen und somit in den Open Access zu überführen. Dabei liegt der Fokus auf den DFG-geförderten und überregional verhandelten Allianz-Lizenzen, mit spezieller Open-Access-Komponente. Die vorliegende Handreichung richtet sich speziell an die Betreiber institutioneller Repositorien und stellt Empfehlungen und einen Workflow bereit, um eine erfolgreiche Veröffentlichung, der durch die DeepGreen-Datendrehscheibe zugeordneten Artikel, zu ermöglichen. Die Handreichung basiert auf den bisherigen Erfahrungen der DeepGreen-Projektbeteiligten. T3 - ZIB-Report - 19-31 KW - Open Access KW - Open-Access-Transformation Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-74438 SN - 1438-0064 ER - TY - GEN A1 - Vu, Thi Huong A1 - Koch, Thorsten A1 - Xu, Hong-Kun T1 - The gradient projection method: Is the Polyak adaptive stepsize rule optimal? N2 - Not always! This is our answer to the question of whether the Polyak adaptive stepsize rule in the gradient projection method is optimal. The answer is based on revisiting the subgradient projection method by Polyak [USSR Computational Mathematics and Mathematical Physics 9 (1969)] for smooth and convex minimization problems where the objective function possesses a geometric property called flatness. Our results show that the method can be more flexible (the effective range for the parameter controlling the stepsize can be wider) and have sharper convergence rates. Applications to split feasibility/equality problems are presented, deriving for the first time the O(1/k) rate of convergence for the adaptive CQ method. A theoretical guarantee of the linear convergence of the gradient descent method with adaptive stepsizes for Google PageRank is provided. At the same time, numerical experiments are designed to spot the ``optimal" stepsize and to compare with other basic gradient methods. Y1 - 2024 ER - TY - JOUR A1 - Vu, Thi Huong A1 - Litzel, Ida A1 - Koch, Thorsten T1 - Similarity-based fuzzy clustering scientific articles: potentials and challenges from mathematical and computational perspectives JF - Journal of Nonlinear and Variational Analysis N2 - Fuzzy clustering, which allows an article to belong to multiple clusters with soft membership degrees, plays a vital role in analyzing publication data. This problem can be formulated as a constrained optimization model, where the goal is to minimize the discrepancy between the similarity observed from data and the similarity derived from a predicted distribution. While this approach benefits from leveraging state-of-the-art optimization algorithms, tailoring them to work with real, massive databases like OpenAlex or Web of Science - containing about 70 million articles and a billion citations - poses significant challenges. We analyze potentials and challenges of the approach from both mathematical and computational perspectives. Among other things, second-order optimality conditions are established, providing new theoretical insights, and practical solution methods are proposed by exploiting the structure of the problem. Specifically, we accelerate the gradient projection method using GPU-based parallel computing to efficiently handle large-scale data. Y1 - 2026 U6 - https://doi.org/https://doi.org/10.23952/jnva.10.2026.2.8 VL - 10 IS - 2 SP - 381 EP - 401 PB - Biemdas ER - TY - GEN A1 - Vu, Thi Huong A1 - Litzel, Ida A1 - Koch, Thorsten T1 - Similarity-based fuzzy clustering scientific articles: potentials and challenges from mathematical and computational perspectives N2 - Fuzzy clustering, which allows an article to belong to multiple clusters with soft membership degrees, plays a vital role in analyzing publication data. This problem can be formulated as a constrained optimization model, where the goal is to minimize the discrepancy between the similarity observed from data and the similarity derived from a predicted distribution. While this approach benefits from leveraging state-of-the-art optimization algorithms, tailoring them to work with real, massive databases like OpenAlex or Web of Science -- containing about 70 million articles and a billion citations -- poses significant challenges. We analyze potentials and challenges of the approach from both mathematical and computational perspectives. Among other things, second-order optimality conditions are established, providing new theoretical insights, and practical solution methods are proposed by exploiting the problem’s structure. Specifically, we accelerate the gradient projection method using GPU-based parallel computing to efficiently handle large-scale data. T3 - ZIB-Report - 25-09 KW - bibliometrics KW - fuzzy clustering KW - large-scale publication data KW - non-convex optimization KW - second-order optimality KW - gradient projection methods KW - Nesterov acceleration KW - GPU-based parallel computing Y1 - 2025 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-zib/frontdoor/index/index/docId/10036 ER - TY - GEN A1 - Vu, Thi Huong A1 - Koch, Thorsten T1 - Clustering scientific publications: lessons learned through experiments with a real citation network N2 - Clustering scientific publications helps uncover research structures within bibliographic databases. Graph-based methods such as spectral, Louvain, and Leiden clustering are commonly used due to their ability to model citation networks. However, their effectiveness can diminish when applied to real-world data. This study evaluates these clustering algorithms on a citation graph of about 700,000 articles and 4.6 million citations from the Web of Science. The results show that while scalable methods like Louvain and Leiden perform efficiently, their default settings often yield poor partitioning. Meaningful outcomes require careful parameter tuning, especially for large networks with uneven structures, including a dense core and loosely connected papers. These findings highlight practical lessons about the challenges of large-scale data, method selection and tuning based on specific structures of bibliometric clustering tasks. T3 - ZIB-Report - 25-05 KW - graph clustering KW - citation networks KW - Web of Science KW - bibliometric analysis KW - unsupervised learning Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-100418 ER - TY - JOUR A1 - Rong, Guoyang A1 - Chen, Ying A1 - Ma, Feicheng A1 - Koch, Thorsten T1 - Exploring Interdisciplinary Research Trends through Critical Years for Interdisciplinary Citation JF - Journal of Informetrics Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.1016/j.joi.2025.101726 VL - 19 IS - 4 ER - TY - CHAP A1 - Stompor, Tomasz A1 - Zittel, Janina A1 - Koch, Thorsten A1 - Rusch, Beate T1 - Fully Algorithmic Librarian: Large-Scale Citation Experiments T2 - 20th International Society of Scientometrics and Informetrics Conference 2025, June 23-27, 2025 | Yerevan, Armenia N2 - The Fully Algorithmic Librarian (FAN) project explores application scenarios for algorithmic-intelligence(AI)-supported methods in academic libraries as central institutions for research support. To this end, the study builds on two algorithmic approaches for analyzing large-scale citation networks. A comparison of Web of Science (WoS) and OpenAlex structures using the PageRank algorithm reveals key differences. Additionally, a multi-label clustering technique designed for large-scale citation networks accounts for disciplinary variations in publication practices. Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.51408/issi2025_204 ER - TY - GEN A1 - Koch, Thorsten A1 - Griebel, Rolf A1 - Söllner, Konstanze A1 - Christof, Jürgen A1 - Bertelmann, Roland T1 - DeepGreen - Entwicklung eines rechtssicheren Workflows zur effizienten Umsetzung der Open-Access-Komponente in den Allianz-Lizenzen für die Wissenschaft N2 - In Deutschland wurden 2011 wichtige Akzente für die Umsetzung des Grünen Wegs der Open-Access-Bewegung gesetzt: Mit finanzieller Unterstützung der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) haben Bibliotheken sogenannte Allianz-Lizenzen mit Verlagen verhandelt, in denen weitreichende Rechte hinsichtlich der Open-Access-Archivierung verankert sind. Autorinnen und Autoren zugriffsberechtigter Einrichtungen können ihre Artikel, die in diesen lizenzierten Zeitschriften erschienen sind, ohne oder mit nur kurzer Embargofrist in geeigneten Repositorien ihrer Wahl frei zugänglich machen. Allerdings macht der Kreis berechtigter Autorinnen und Autoren nur sehr zögerlich von seinen Open-Access-Rechten Gebrauch. Auch die Bibliotheken – als Betreiber der Repositorien und damit Vertreter für die berechtigten Autorinnen und Autoren – nutzen dieses Recht nur unzureichend. Mit DeepGreen verfolgen die Antragssteller das Ziel, einen Großteil jener Publikationen, die unter den speziell im DFG-geförderten Kontext verhandelten Bedingungen grün online gehen dürften, auch tatsächlich online abrufbar zu machen. Im Rahmen des Projektes wird prototypisch mit Allianzverlagen und berechtigten Bibliotheken ein möglichst stark automatisierter Workflow entwickelt, in dem rechtssichere Verlagsdaten inklusive der Volltexte abgeliefert und von Repositorien eingespielt werden. Ein technischer Baustein ist dabei ein intermediäres Repositorium, das als Datenverteiler dient. Das nationale Projektkonsortium besteht aus den zwei Bibliotheksverbünden Kooperativer Bibliotheksverbund Berlin-Brandenburg (KOBV) und Bibliotheksverbund Bayern (BVB), den zwei Universitätsbibliotheken der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und der Technische Universität Berlin (TU Berlin), zusätzlich die Bayerische Staatsbibliothek (BSB) und eine außeruniversitäre Forschungseinrichtung - das Helmholtz Open Science Koordinationsbüro am Deutschen GeoForschungsZentrum (GFZ). Das Projekt startet zum 01. Januar 2016. Hier vorliegend finden Sie den Projektantrag zum Nachlesen. T3 - ZIB-Report - 15-58 Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-56799 SN - 1438-0064 ER - TY - GEN A1 - Rusch, Beate A1 - Peters-Kottig, Wolfgang A1 - Boltze, Julia A1 - Brandtner, Andreas A1 - Degkwitz, Andreas A1 - Kirsch, Simona A1 - Koch, Thorsten A1 - Lohrum, Stefan A1 - Müller, Anja A1 - Mutter, Moritz A1 - Seeliger, Frank A1 - Stanek, Ursula T1 - KOBV Jahresbericht 2019-2020 N2 - Der aktuelle KOBV-Jahresbericht informiert darüber, was in den Mitgliedsbibliotheken und Partnerprojekten in den letzten beiden Jahren passiert ist und was sich in der Verbundzentrale und in der Bibliothekslandschaft ändert. Die Ausgabe 2019/2020 enthält den Schwerpunktteil »Digitalisierung« mit verschiedenen Perspektiven auf die digitale Arbeitswelt. T3 - KOBV-Jahresbericht - 2019-2020 Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-82474 SN - 1438-0064 CY - Berlin ER - TY - GEN A1 - Bertelmann, Roland A1 - Koch, Thorsten A1 - Ceynowa, Klaus A1 - Söllner, Konstanze A1 - Christof, Jürgen A1 - Rusch, Beate A1 - Schäffler, Hildegard A1 - Putnings, Markus A1 - Pampel, Heinz A1 - Kuberek, Monika A1 - Boltze, Julia A1 - Lohrum, Stefan A1 - Retter, Regina A1 - Höllerl, Annika A1 - Faensen, Katja A1 - Steffen, Ronald A1 - Gross, Matthias A1 - Hoffmann, Cornelia A1 - Haoua, Marsa T1 - DeepGreen: Etablierung und Weiterentwicklung rechtssicherer Workflows zur effizienten Umsetzung von Open-Access-Komponenten in Lizenzvereinbarungen für wissenschaftliche Publikationen – Abschlussbericht N2 - DeepGreen wurde vom 01.08.2018 bis zum 30.06.2021 in einer zweiten Projektphase von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. DeepGreen unterstützt Bibliotheken als Dienstleister für Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen und die dort tätigen Wissenschaftler:innen dabei, Publikationen auf Open-Access-Repositorien frei zugänglich zu machen und fördert das Zusammenspiel von wissenschaftlichen Einrichtungen und Verlagen. An der zweiten Projektphase waren der Kooperative Bibliotheksverbund Berlin-Brandenburg, die Bayerische Staatsbibliothek, der Bibliotheksverbund Bayern, die Universitätsbibliotheken der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und der Technischen Universität Berlin und das Helmholtz Open Science Office beteiligt. In dem Projekt wurde erfolgreich eine technische und organisatorische Lösung zur automatisierten Verteilung von Artikeldaten wissenschaftlicher Verlage an institutionelle und fachliche Repositorien entwickelt. In der zweiten Projektphase lag der Fokus auf der Erprobung der Datendrehscheibe in der Praxis und der Ausweitung auf weitere Datenabnehmer und weitere Verlage. Im Anschluss an die DFG-geförderte Projektlaufzeit ist DeepGreen in einen zweijährigen Pilotbetrieb übergegangen. Ziel des Pilotbetriebs ist es, den Übergang in einen bundesweiten Real-Betrieb vorzubereiten. T3 - ZIB-Report - 21-37 KW - Open Access KW - Repositorien KW - DeepGreen Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-85420 SN - 1438-0064 ER - TY - GEN A1 - Peters-Kottig, Wolfgang A1 - Brandtner, Andreas A1 - Christof, Jürgen A1 - Hauffe, Yves A1 - Koch, Thorsten A1 - Kuo, Leslie A1 - Krause, Katja A1 - Müller, Anja A1 - Seeliger, Frank A1 - Stanek, Ursula A1 - Stöhr, Elena A1 - Vetter, Danilo A1 - Winkler, Alexander A1 - Zeyns, Andrea A1 - Rusch, Beate T1 - KOBV Jahresbericht 2021-2022 T3 - KOBV-Jahresbericht - 2021-2022 Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-91162 SN - 0934-5892 VL - 2021-2022 CY - Berlin ER - TY - GEN A1 - Bertelmann, Roland A1 - Boltze, Julia A1 - Ceynowa, Klaus A1 - Christof, Jürgen A1 - Faensen, Katja A1 - Groß, Matthias A1 - Hoffmann, Cornelia A1 - Koch, Thorsten A1 - Kuberek, Monika A1 - Lohrum, Stefan A1 - Pampel, Heinz A1 - Putnings, Markus A1 - Retter, Regina A1 - Rusch, Beate A1 - Schäffler, Hildegard A1 - Söllner, Konstanze A1 - Steffen, Ronald A1 - Wannick, Eike T1 - DeepGreen: Open-Access-Transformation in der Informationsinfrastruktur – Anforderungen und Empfehlungen, Version 1.0 N2 - DeepGreen ist ein Service, der es teilnehmenden institutionellen Open-Access-Repositorien,Open-Access-Fachrepositorien und Forschungsinformationssystemen erleichtert, für sie relevante Verlagspublikationen in zyklischer Abfolge mithilfe von Schnittstellen Open Access zur Verfügung zu stellen. Die entsprechende Bandbreite an Relationen zwischen den Akteuren, diverse lizenzrechtliche Rahmenbedingungen sowie technische Anforderungen gestalten das Thema komplex. Ziel dieser Handreichung ist es, neben all diesen Themen, die begleitend beleuchtet werden, im Besonderen Empfehlungen für die reibungslose Nutzung der Datenübertragung zu liefern. Außerdem werden mithilfe einer vorangestellten Workflow- Evaluierung Unterschiede und Besonderheiten in den Arbeitsschritten bei institutionellen Open-Access-Repositorien und Open-Access-Fachrepositorien aufgezeigt und ebenfalls mit Empfehlungen angereichert. T3 - ZIB-Report - 21-03 KW - Open Access KW - Zweitveröffentlichung KW - Bibliotheken KW - Verlage Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-81503 SN - 1438-0064 ER - TY - JOUR A1 - Rong, Guoyang A1 - Chen, Ying A1 - Koch, Thorsten A1 - Honda, Keisuke T1 - Assessing data quality in citation analysis: A case study of web of science and Crossref JF - Journal of Informetrics Y1 - 2026 U6 - https://doi.org/10.1016/j.joi.2026.101775 SN - 1751-1577 VL - 20 IS - 1 PB - Elsevier BV ER - TY - CHAP A1 - Kunt, Tim A1 - Buchholz, Annika A1 - Khebouri, Imene A1 - Koch, Thorsten A1 - Litzel, Ida A1 - Vu, Thi Huong T1 - Mapping the Web of Science, a large-scale graph and text-based dataset with LLM embeddings T2 - Operations Research Proceedings 2025. OR 2025 N2 - Large text data sets, such as publications, websites, and other text-based media, inherit two distinct types of features: (1) the text itself, its information conveyed through semantics, and (2) its relationship to other texts through links, references, or shared attributes. While the latter can be described as a graph structure and can be handled by a range of established algorithms for classification and prediction, the former has recently gained new potential through the use of LLM embedding models. Demonstrating these possibilities and their practicability, we investigate the Web of Science dataset, containing ~56 million scientific publications through the lens of our proposed embedding method, revealing a self-structured landscape of texts. T3 - ZIB-Report - 25-11 Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-100646 SN - 1438-0064 ER -