Steigern Sie den Erfolg Ihrer Forschung in den Wirtschaftswissenschaften
Der Open Economics Guide der ZBW zeigt Ihnen, wie Sie mit Methoden und Tools von Open Science – wie Open Access und Open Data – Ihre Forschung effizienter und sichtbarer machen.
Einführung in Open Access
Forschung sichtbar machen.
Einführung in Open Data
Forschung überprüfbar machen.
Einführung in Open Code
Forschung transparent machen.
Einführung in OER
Lehre verfügbar machen.
So funktioniert Open Science in der Forschungspraxis!
Kostenlose Open Science Tools
Für Open Science stehen eine ganze Reihe nützlicher Helferlein bereit, die Sie dabei unterstützen, Ihre Forschung noch effizienter zu gestalten. Werfen Sie einen Blick in unsere Tool-Übersicht!
Neues aus dem Blog
Mit aktuellen Tipps und Tutorials rund um Open Science immer auf dem Laufenden bleiben.
Coffee Lecture: Wie die Vermittlung von Reproduzierbarkeit das Selbstvertrauen von Studierenden stärkt
Nicht nur Studierende und Lehrende profitieren, wenn reproduzierbare Forschungsmethoden gelehrt...
Was ein Mocktail über Replikation verrät: Open Science auf der VHB-Tagung
Replikation, Datentransparenz und Dokumentation klingen für manche abstrakt und nach...
Open Science in der Praxis
Forscher:innen berichten aus ihrem Alltag.
Open-Science-Veranstaltungen
Konferenzen, Seminare, Webinare, Online-Panels und mehr!
Reproducible Research with PUNCH4NFDI: DRPs, Containers, and Workflows
This training introduces the PUNCH4NFDI platform as an entry point to Digital Research Products (DRPs) and their role in enabling FAIR and reproducible research. Participants will explore how research outputs are described, connected, and discovered through metadata, and gain practical experience with container technologies and workflow execution. The training combines guided demonstrations with hands-on sessions, equipping participants to apply these tools and concepts in their own research workflows.
Reinforcement Learning for Business, Economics, and Social Sciences
How do machines learn to make the right choices? How can individuals, firms, organizations, and researchers use automated decision-making? This course provides an introduction and intuition for designing algorithms that allow machines to learn based on reinforcements. Reinforcement learning provides decision rules based on learning from partial, implicit, and delayed feedback. The course includes 4 live Online Meetings, in which you will discuss the week’s contents with the instructor and fellow participants.
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