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A strategy for structuring teams collaboration in university course projects.

Obionwu, C. V., Karl, M., Broneske, D., Hawlitschek, A., Blockhaus, P., & Saake, G. (2023).
A strategy for structuring teams collaboration in university course projects. In S. Hammoudi, F. Wijnhoven, & M. van Sinderen (Hrsg.), Proceedings of the 20th International Conference on Smart Business Technologies ICSBT (S. 32-42). Rom, Italien: SciTePress. https://doi.org/10.5220/0012075800003552

The importance of graph databases and graph learning for clinical applications.

Walke, D., Micheel, D., Schallert, K., Muth, T., Broneske, D., Saake, G., & Heyer, R. (2023).
The importance of graph databases and graph learning for clinical applications. Database: The Journal of Biological Databases and Curation 2023. https://doi.org/10.1093/database/baad045 (Abgerufen am: 11.07.2023) (online first). https://doi.org/10.1093/database/baad045

Question order effects: How robust are survey measures on political solidarities with reference to Germany and Europe?

Höhne, J. K., & Goerres, A. (2023).
Question order effects: How robust are survey measures on political solidarities with reference to Germany and Europe? International Journal of Social Research Methodology. https://doi.org/10.1080/13645579.2023.2227011

Towards a future of fully self-optimizing query engines.

Blockhaus, P., Campero Durand, G., Broneske, D., & Saake, G. (2023).
Towards a future of fully self-optimizing query engines. In CEUR Workshop Proceedings (Hrsg.), Proceedings of the 34th GI-Workshop on Fundamentals of Database Systems (Grundlagen von Datenbanken GvDB 2023). Aachen: RWTH Aachen, CEUR-WS Team.

Out-of-the-box library support for DBMS operations on GPUs.

Subramanian, H. K. H., Gurumurthy, B., Campero Durand, G., Broneske, D., & Saake, G. (2023).
Out-of-the-box library support for DBMS operations on GPUs. Distributed and Parallel Databases. https://doi.org/10.1007/s10619-023-07431-3

Intelligent data migration policies in a write-optimized copy-on-write tiered storage stack.

Wünsche, J., Karim, S., Kuhn, M., Broneske, D., & Saake, G. (2023).
Intelligent data migration policies in a write-optimized copy-on-write tiered storage stack. In Association for Computing Machinery (Hrsg.), CHEOPS '23: Proceedings of the 3rd Workshop on Challenges and Opportunities of Efficient and Performant Storage Systems. Rom, Italien: ACM. https://doi.org/10.1145/3578353.3589543

A flexible and scalable reconfigurable FPGA overlay architecture for data-flow processing.

Drewes, A., Burtsev, V., Gurumurthy, B., Wilhelm, M., Broneske, D., Saake, G., & Pionteck, T. (2023).
A flexible and scalable reconfigurable FPGA overlay architecture for data-flow processing. In IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineers (Hrsg.), IEEE 31st Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM) (S. 212-212). Marina Del Rey, CA, USA: IEEE. https://doi.org/10.1109/FCCM57271.2023.00040

Leveraging educational blogging to assess the impact of collaboration on knowledge creation.

Obionwu, V., Broneske, D., & Saake, G. (2023).
Leveraging educational blogging to assess the impact of collaboration on knowledge creation. International Journal of Information and Education Technology. https://doi.org/10.18178/ijiet.2023.13.5.1868

Novel insights on atomic synchronization for sort-based group-by on GPUs.

Gurumurthy, B., Broneske, D., Schäler, M., Pionteck, T., & Saake, G. (2023).
Novel insights on atomic synchronization for sort-based group-by on GPUs. Distributed and Parallel Databases. https://doi.org/10.1007/s10619-023-07424-2

Die Erfassung von Publikationen aus der Datennutzung: Verfahren, Herausforderungen und Nutzen. Ein Erfahrungsbericht von Forschungsdatenzentren.

Daniel, A., Jakowatz, S., Jung, N., Kleine, L., Kocaj, A., ... & Schuster, A. (2023).
Die Erfassung von Publikationen aus der Datennutzung: Verfahren, Herausforderungen und Nutzen. Ein Erfahrungsbericht von Forschungsdatenzentren. RatSWD Working Paper 281/2023. Berlin: Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD). https://doi.org/10.17620/02671.80

10.-21. Sozialerhebung 1982-2016. Daten- und Methodenbericht zum gepoolten Datensatz der zwölf Studierendenbefragungen.

Middendorff, E., & Wallis, M. (2023).
10.-21. Sozialerhebung 1982-2016. Daten- und Methodenbericht zum gepoolten Datensatz der zwölf Studierendenbefragungen. Hannover: DZHW.
Abstract

Der Bericht zum kumulierten Datensatz für die 10.–21. Sozialerhebung (1982 – 2016) erläutert den Datenaufbereitungsprozess und beschreibt die Variablen im Datensatz. Die Untersuchungsreihe hat eine einmalige regionalen Reichweite, basiert auf großen Zufallsstichproben und ist somit eine aussagekräftige Datenquelle für Untersuchungen zu den erfassten Aspekten im Zeitverlauf. Sie erlaubt eine differenzierte Betrachtung von Studierenden mit verschiedenen Merkmalen, etwa nach Hochschulart, Hochschulzugang, Fächergruppen, Geschlecht, Altersgruppen, Bildungs- und regionaler Herkunft, finanzieller Lage, Wohnform, Partnerschaftsstatus und Elternschaft. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:ssypool:3.0.0

Das soziale Profil in der Begabtenförderung. Daten- und Methodenbericht zur Befragung der Geförderten 2008.

Middendorff, E. (2023).
Das soziale Profil in der Begabtenförderung. Daten- und Methodenbericht zur Befragung der Geförderten 2008. Hannover: DZHW.
Abstract

Der Bericht gehört zum Datenpaket „Das soziale Profil in der Begabtenförderung 2008“. Das Scientific Use File umfasst die Angaben von insgesamt 9.540 Geförderten der elf Begabtenförderungswerke, die es 2008 in Deutschland gab - darunter 7.947 Geförderte in der Studienförderung und 1.593 in der Promotionsförderung. Neben spezifischen Fragen zur Be-gabtenförderung war der Fragekatalog an die 18. Sozialerhebung (2006) angelehnt. Das ermöglicht den direkten Vergleich mit der Grundgesamtheit bzw. verschiedenen Studierendengruppen, insbesondere zu Themen wie soziodemographische Merkmale, soziale Herkunft, wirtschaftliche und soziale Situation sowie Auslandsmobilität. https://doi.org/10.21249/DZHW:gif2008:1.0.0

Determinanten und Effekte von Kooperation in homogenen und heterogenen Forschungsverbünden (DEKiF).

Meißner, F., İkiz-Akıncı, D., Weinmann, C., Hückstädt, M., Huneke, J. S., Block, J., & Wallis, M. (2023).
Determinanten und Effekte von Kooperation in homogenen und heterogenen Forschungsverbünden (DEKiF). Daten- und Methodenbericht zum DEKiF-Projekt. Hannover/Düsseldorf: DZHW.
Abstract

Das Projekt Determinanten und Effekte von Kooperation in homogenen und heterogenen Forschungsverbünden (DEKiF) fokussiert das Potential universitärer und unternehmerischer Kollaboration in Form von verknüpften Ressourcen, Persönlichkeiten, Kompetenzen und ausgetauschten Erfahrungen sowie Sichtweisen. Neben diesen positiven Effekten beleuchtet die Mixed Methods Studie die zunehmenden Herausforderungen, denen sich kollaborierende Unternehmen und Hochschulen stellen müssen. Die explorative Fallstudie zu homogenen und heterogenen Forschungskooperationen erarbeitete, ob die theoretisch und durch Vorarbeiten eruierten Probleme, Lösungen und Bedingungen [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:decquant:1.0.0

Eurostudent VII.

Daniel, A., Buck, D., & Wallis, M. (2023).
Eurostudent VII. Daten- und Methodenbericht SUF Version 3.0.0. Hannover: DZHW.
Abstract

Das EUROSTUDENT-Projekt sammelt und analysiert vergleichbare Daten über die soziale Dimension der europäischen Hochschulbildung. Es wird eine breite Palette von Themen im Zusammenhang mit den sozialen und wirtschaftlichen Bedingungen der Studierenden abgedeckt. Das Projekt ist bestrebt, zuverlässige und aufschlussreiche länderübergreifende Vergleiche zu liefern. Dies geschieht durch die Verbindung eines zentralen Koordinationsansatzes mit einem starken Netzwerk von nationalen Partnern in jedem teilnehmenden Land. Auf diese Weise kann eine Bewertung der Stärken und Schwächen der jeweiligen nationalen Rahmenbedingungen im internationalen Vergleich vorgenommen werden. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:es7:3.1.0

Learning analytics data from collaborative SQL exercises using the SQLValidator.

Broneske, D., Obionwu, V., Berndt, S., & Hawlitschek, A. (2023).
Learning analytics data from collaborative SQL exercises using the SQLValidator. Magdeburg: Otto-von-Guericke-Universität.

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David Broneske
Dr. David Broneske Kommissar. Abteilungsleitung 0511 450670-454
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Dr. Karsten Stephan Stellv. Abteilungsleitung 0511 450670-415

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