A discipline-enriched dataset for tracking the computational turn of European universities


Nanni, Federico ; Paci, Giulia


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DOI: https://doi.org/10.1145/3127526.3127532
URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/42572
Weitere URL: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3127532
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-425722
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2017
Buchtitel: WOSP 2017 : 6th International Workshop on Mining Scientific Publications : Toronto, ON, Canada, June 19, 2017
Seitenbereich: 29-33
Veranstaltungstitel: 6th International workshop On Mining Scientific Publications
Veranstaltungsort: Toronto, ON, Canada
Veranstaltungsdatum: 19 June 2017
Herausgeber: Knoth, Petr
Ort der Veröffentlichung: New York, NY
Verlag: ACM
ISBN: 978-1-4503-5388-5
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
Abstract: In recent years, academic research appears to have been going through a methodological turning point. The discussion around the impact that computational methods will have on traditional fields of study has been the focus of many calls for papers and panels at established conferences. However, despite the high prevalence of this topic in the academic debate, it remains very challenging to assess whether academia as a whole has been actually adopting more digital resources and methods during the recent years. We are currently studying this topic by combining hermeneutic and text mining practices while analyzing one of the primary research output of European universities, namely doctoral theses. In this work, we present an enriched dataset we created for addressing this research questions and the first results of the analyses we have conducted so far.




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