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Networks in international aquaculture research a bibliometric analysis

Seidel-Lass, Linda January 2008 (has links)
Zugl.: Kiel, Univ., Diss., 2008
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Messung der Forschungsleistung in der Betriebswirtschaftslehre auf Basis der ISI-Zitationsindizes eine kritische Analyse anhand konzeptioneller Überlegungen und empirischer Befunde

Schmitz, Christian January 2008 (has links)
Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2008
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Karriereanreize für deutsche und US-amerikanische Hochschullehrer : eine personalökonomische und empirische Analyse des langfristigen Forschungsoutputs /

Schlinghoff, Axel. January 2003 (has links) (PDF)
Universiẗat, Diss.--Köln, 2003. / Zsfassung in dt. Sprache.
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Publikationsrichtlinie der TU Dresden

Technische Universität Dresden / TUD Dresden University of Technology 28 February 2024 (has links)
Präambel Die Technische Universität Dresden (TU Dresden) und die ihr angehörenden Wissenschaftler:innen werden für ihre Forschungsleistungen national wie international anerkannt. Grundlage allen erfolgreichen wissenschaftlichen Arbeitens an der TU Dresden sind die in der „Satzung zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, zur Vermeidung wissenschaftlichen Fehlverhaltens und für den Umgang mit Verstößen“ (GWP-Satzung) verankerten Prinzipien. Zu den wichtigsten Indikatoren für wissenschaftlichen Output zählen Publikationen und Zitationen, die in einschlägigen Datenbanken abgebildet werden. Es liegt daher im Interesse der Autor:innen sowie der Universität, dass Publikationen und Zitationen eindeutig zugeordnet und in einschlägigen Datenbanken referenziert werden können. Dafür ist eine eindeutige, namentlich korrekte und vollständige Zuordnung einer Publikation zum:zur jeweiligen Autor:in sowie zur TU Dresden unerlässlich. Eine fehlende oder inkorrekte Angabe der institutionellen Zugehörigkeit (Affiliation) hat zur Folge, dass die Publikation nicht zuzuordnen ist und damit auch nicht als Leistung des:der Einzelnen bzw. der Universität von der Wissenschaftscommunity wahrgenommen oder in Leistungsvergleichen berücksichtigt werden kann. Um die Sichtbarkeit des gesamtheitlichen Forschungsprofils der TU Dresden weiter zu erhöhen, wird das Gesamtpublikationsaufkommen der Universität unter Zuhilfenahme einschlägiger Datenbanken im hauseigenen Forschungsinformationssystem (FIS) erfasst und ausgewählte Inhalte über das daran angeschlossene öffentlientliche TUD Forschungsportal und durch Einbettung in die TU Dresden Webseiten gebündelt der breiten Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt. Dadurch wird die persönliche Leistungsbilanz der Forschenden optimal dargestellt und die Reputation der Universität in institutionellen Leistungsvergleichen („Rankings“) gesteigert. Die Publikationsrichtlinie ist von allen wissenschaftlich tätigen Mitgliedern und Angehörigen der TU Dresden mit einer Erst- oder Zweitaffiliation zur TU Dresden einzuhalten. / Preamble The TUD Dresden University of Technology (TU Dresden) and its researchers are recognized nationally and internationally for their research achievements. The basis of all successful scientific work at TU Dresden are the principles anchored in the „Statutes for Ensuring Good Scientific Practice, for Avoiding Scientific Misconduct and for Handling Violations“ (GWP Statutes) . Among the most important indicators of scientific output are publications and citations, which are represented in relevant databases. It is therefore in the interest of the authors as well as the university that publications and citations can be clearly assigned and referenced in relevant databases. Therefore, a clear, correct and complete assignment of a publication to the respective author and to the TU Dresden is indispensable. If the institutional affiliation is missing or incorrect, the publication cannot be assigned and thus cannot be acknowledged as an achievement of the individual or the university by the scientific community or be taken into account in benchmarking analysis. In order to further increase the visibility of the TU Dresden‘s overall research profile, the university’s overall publication output is compiled with the help of relevant databases in the in-house Research Information System (FIS) and selected content is made available to the general public in aggregated form via the connected public TUD Research Portal and by embedding it into the TU Dresden websites. Thus, the personal performance of the researchers is optimally represented and the reputation of the university in institutional benchmarkings („rankings“) is improved. The publication guideline must be applied by all academically active members and affiliates of the TU Dresden with a first or second affiliation to the TU Dresden.
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Measures of University Research Output

Zharova, Alona 14 February 2018 (has links)
New Public Management unterstützt Universitäten und Forschungseinrichtungen dabei, in einem stark wettbewerbsorientierten Forschungsumfeld zu bestehen. Entscheidungen unter Unsicherheit, z.B. die Verteilung von Mitteln für den Forschungsbedarf und Forschungszwecke, erfordert von Politik und Hochschulmanagement, die Beziehungen zwischen den Dimensionen der Forschungsleistung und den resultierenden oder eingehenden Zuschüssen zu verstehen. Hierfür ist es wichtig, die Variablen der wissenschaftlichen Wissensproduktion auf der Ebene von Individuen, Forschungsgruppen und Universitäten zu untersuchen. Das Kapitel 2 dieser Arbeit analysiert die Ebene der Individuen. Es verwendet die Beobachtungen der Forscherprofile von Handelsblatt (HB), Research Papers in Economics (RePEc, hier RP) und Google Scholar (GS) als meist verbreitete Ranking-Systeme in BWL und VWL im deutschsprachigen Raum. Das Kapitel 3 liefert eine empirische Evidenz für die Ebene von Forschungsgruppen und verwendet die Daten eines Sonderforschungsbereichs (SFB) zu Finanzinputs und Forschungsoutput von 2005 bis 2016. Das Kapitel beginnt mit der Beschreibung passender Performanzindikatoren, gefolgt von einer innovativen visuellen Datenanalyse. Im Hauptteil des Kapitels untersucht die Arbeit mit Hilfe eines Zeit-Fixed-Effects-Panel- Modells und eines Fixed-Effects-Poisson-Modells den Zusammenhang zwischen finanziellen Inputs und Forschungsoutputs. Das Kapitel 4 beschäftigt sich mit dem Niveau der Universitäten und untersucht die Interdependenzstruktur zwischen Drittmittelausgaben, Publikationen, Zitationen und akademischem Alter mit Hilfe eines PVARX-Modells, einer Impulsantwort und einer Zerlegung der Prognosefehlervarianz. Abschließend befasst sich das Kapitel mit den möglichen Implikationen für Politik und Entscheidungsfindung und schlägt Empfehlungen für das universitäre Forschungsmanagement vor. / New Public Management helps universities and research institutions to perform in a highly competitive research environment. Decision making in the face of uncertainty, for example distribution of funds for research needs and purposes, urges research policy makers and university managers to understand the relationships between the dimensions of research performance and the resulting or incoming grants. Thus, it is important to accurately reflect the variables of scientific knowledge production on the level of individuals, research groups and universities. Chapter 2 of this thesis introduces an analysis on the level of individuals. The data are taken from the three widely-used ranking systems in the economic and business sciences among German-speaking countries: Handelsblatt (HB), Research Papers in Economics (RePEc, here RP) and Google Scholar (GS). It proposes a framework for collating ranking data for comparison purposes. Chapter 3 provides empirical evidence on the level of research groups using data from a Collaborative Research Center (CRC) on financial inputs and research output from 2005 to 2016. First, suitable performance indicators are discussed. Second, main properties of the data are described using visualization techniques. Finally, the time fixed effects panel data model and the fixed effects Poisson model are used to analyze an interdependency between financial inputs and research outputs. Chapter 4 examines the interdependence structure between third-party expenses (TPE), publications, citations and academic age using university data on individual performance in different scientific areas. A panel vector autoregressive model with exogenous variables (PVARX), impulse response functions and a forecast error variance decomposition help to capture the relationships in the system. To summarize, the chapter addresses the possible implications for policy and decision making and proposes recommendations for university research management.

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