Bibliographic record
Abstract
Dieses Buch bietet grundlegende Hinweise und praktische Unterstützung für das Verfassen und Publizieren empirisch wissenschaftlicher Arbeiten, wie z. B. Diplom-, Bachelor-, Masterarbeiten, Dissertationen und Zeitschriftenartikel. Es werden die Stufen einer empirischen (Abschluss-)Arbeit beschrieben, wie Themenfindung, Literatursuche, Hypothesengenerierung, Untersuchungsplanung, Durchführung und Methoden empirischer Untersuchungen, die statistische Auswertung und das Interpretieren der Daten sowie das richtige Zitieren. Mit dem Harvard-System (APA-System und die Vorschriften der Deutschen Gesellschaft für Psychologie, DGPs) und dem Vancouver-System (die Empfehlungen der Editoren der Biomedizinischen Journale, ICMJE) werden die wichtigsten Zitiersysteme in der neuesten geltenden Fassung vorgestellt. Hinweise auf Besonderheiten der Abschlussarbeiten verschiedener deutschsprachiger Universitäten, zahlreiche praktische Beispiele, auch zum Zitieren, sowie Tipps zur optimalen Nutzung von Textverarbeitungsprogrammen machen das Buch zu einem sehr wertvollen Arbeitsbegleiter.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.018 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".