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Journal articles on the topic 'Datenbanken'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 26 January 2023

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1

Haas, Fabian. "Earwigs-online: Vor- und Nachteile einer selbst entwickelten Internetdatenbank." Beiträge zur Entomologie = Contributions to Entomology 55, no. 2 (December 27, 2005): 463–69. http://dx.doi.org/10.21248/contrib.entomol.55.2.463-469.

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Abstract:

Die Website www.earwigs-online.de widmet sich ausschließlich den Dermaptera (Ohrwürmer) und basiert auf einer Reihe von Datenbanken, die über die letzten 10 Jahre entwickelt wurden. Die Vernetzung und Programmierung erfolgte entsprechend den Kenntnissen und Bedürfnissen des alleinigen Nutzers, d.h. des Autors. Als weitere wichtige Elemente wurden automatische Verschlagwortung und eine digitale Bibliothek aufgenommen. Derzeit umfassen die Datenbanken rund 16.000 Einträge zur Verbreitung, 4.000 Literaturstellen, 7.200 Schlagworte, 5.000 Taxonnamen und eine digitale Bibliothek mit 1.000 Zusammenfassungen und Artikeln. Bei der Arbeit mit den Datenbanken kristallisierten sich eine Reihe von Vor- und Nachteilen heraus. Nachteilig an einem vereinzelten Projekt sind die Belastungen durch die Programmierung, Datensicherung und Internetanbindung, geringere bzw. keine (finanzielle) Unterstützung durch Projektträger und Arbeitgeber, sowie die Nichtverfügbarkeit der Daten in größeren Portalen. Als vorteilig erwiesen sich die Verfügbarkeit aller Daten zu jeder Zeit, die schnelle Veröffentlichbarkeit und die freie Kombinierbarkeit der Daten. Der gewichtigste Vorteil ist sicher die reine Existenz dieser Datenbank: Da Dermapteren in Wissenschaft, Medizin und Landwirtschaft nicht im Focus des Interesses stehen, ist es unwahrscheinlich, dass größere Projekte und Institutionen den Aufbau dieser Datenbanken betrieben hätten. Die Fülle der jetzt verfügbaren Daten wäre sicher nicht zugänglich.StichwörterDermaptera, Ohrwurm, Datenbank, Earwigs-online, Internetdatenbank, Digitale Bibliothek.

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2

Weishäupl, Christine. "Datenbank-Infosystem (DBIS)." WLBforum 7, no. 3 (December 1, 2005): 12–20. http://dx.doi.org/10.53458/wlbf.v7i3.449.

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3

Baggs, C. M. "Verzeichnis deutscher Datenbanken, Datenbank-Betrieber und Informationsvermittlungsstellen." Education for Information 4, no. 2 (April 1, 1986): 129–31. http://dx.doi.org/10.3233/efi-1986-4207.

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4

Weber, Jutta. "Datenbanken." Feministische Studien 40, no. 2 (November 1, 2022): 234–36. http://dx.doi.org/10.1515/fs-2022-0036.

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5

Bubenhagen, Hugo. "Schwingfestigkeits- Datenbanken." Materials Testing 37, no. 5 (May 1, 1995): 170–73. http://dx.doi.org/10.1515/mt-1995-370506.

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6

Bößwetter, Daniel. "Spaltenorientierte Datenbanken." Informatik-Spektrum 33, no. 1 (November 17, 2009): 61–65. http://dx.doi.org/10.1007/s00287-009-0401-2.

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7

Bry, François, and Dietmar Seipel. "Deduktive Datenbanken." Informatik-Spektrum 19, no. 4 (August 23, 1996): 214–15. http://dx.doi.org/10.1007/s002870050033.

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8

Voigt, Kristina, Rainer Brüggemann, and Joachim Benz. "Umweltrelevante Datenbanken." Umweltwissenschaften und Schadstoff-Forschung 7, no. 4 (October 1995): 226–33. http://dx.doi.org/10.1007/bf02937532.

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9

Rossmann, Christin, Annalena Bußkamp, and Freia De Bock. "Aufbau von Interventionsdatenbanken für mehr Evidenzbasierung in Prävention und Gesundheitsförderung – methodische Überlegungen." Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz 64, no. 5 (April 9, 2021): 544–51. http://dx.doi.org/10.1007/s00103-021-03323-y.

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Abstract:

ZusammenfassungKommunale AkteurInnen erfahren bei der Entwicklung und Auswahl von Maßnahmen der Prävention und Gesundheitsförderung (MPG) keine ausreichende wissenschaftliche Unterstützung. Interventionsdatenbanken können Abhilfe leisten, indem sie wissenschaftlich abgesicherte und gut dokumentierte MPG präsentieren. Dadurch kann wissenschaftliche Evidenz zur Wirksamkeit einzelner Maßnahmen in lokale Entscheidungen einfließen. Die Datenbanken können ebenfalls dazu dienen, die Qualitätsentwicklung von Maßnahmen voranzutreiben.In diesem Beitrag werden methodische und konzeptuelle Überlegungen erläutert, wie MPG für Datenbanken identifiziert und wie sie hinsichtlich ihrer Wirksamkeit eingeordnet und zielgruppengerecht aufbereitet werden können. Grundlage sind Erkenntnisse aus der Public-Health-Literatur und dem Projekt „Älter werden in Balance“ der Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung (BZgA).Systematische Übersichtsarbeiten sind für die Suche nach geeigneten MPG für die Datenbank nur bedingt geeignet, u. a. weil die darin aufgeführten Interventionstypen begrenzt und umsetzungsrelevante Angaben oft unvollständig dargestellt sind. Es erscheint aber vielversprechend, MPG aus der Praxis in die Datenbank einzustellen, wenn zusätzlich eine Einordnung hinsichtlich ihrer Wirksamkeit erfolgt bzw. Konsequenzen für die Weiterentwicklung und Evaluation formuliert werden. Es sollten zudem möglichst viele Informationen zur praktischen Umsetzung der MPG angegeben werden. In einem ersten Vorschlag wird gezeigt, wie eine Maßnahmenbeschreibung aussehen könnte. Zusätzlich sollten Manuale zur Durchführung von Maßnahmen zur Verfügung stehen.

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10

Behrendt, Sabine. "Urheberschutz bei Datenbanken." Call Center Profi 3, no. 4 (April 2000): 44–45. http://dx.doi.org/10.1007/bf03253738.

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11

Signer, Rolf. "Datenbanken als Informationsquellen." disP - The Planning Review 27, no. 105 (January 1991): 52. http://dx.doi.org/10.1080/02513625.1991.10556436.

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12

Klettke, Meike, Stefanie Scherzinger, and Uta Störl. "Datenbanken ohne Schema?" Datenbank-Spektrum 14, no. 2 (June 18, 2014): 119–29. http://dx.doi.org/10.1007/s13222-014-0156-z.

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13

Clermont, Marcel, and Christian Schmitz. "Erfassung betriebswirtschaftlich relevanter Zeitschriften in den ISI-Datenbanken sowie der Scopus-Datenbank." Zeitschrift für Betriebswirtschaft 78, no. 10 (October 2008): 987–1010. http://dx.doi.org/10.1007/s11573-008-0109-9.

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14

Kielmansegg, Sebastian Graf von. "Forschungsklauseln, Register und Datenbanken." GesundheitsRecht 21, no. 7 (July 1, 2022): 409–14. http://dx.doi.org/10.9785/gesr-2022-210704.

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15

Enderle, Jost. "XML in relationalen Datenbanken." Informatik-Spektrum 24, no. 6 (December 1, 2001): 357–68. http://dx.doi.org/10.1007/s002870100184.

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16

Bry, François, and Peer Kröger. "Datenbanken in der Bioinformatik." Informatik-Spektrum 25, no. 5 (October 1, 2002): 359–62. http://dx.doi.org/10.1007/s002870200249.

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17

Dietz, Dietrich. "Rechtsschutz von Geo-Datenbanken." KN - Journal of Cartography and Geographic Information 54, no. 3 (May 2004): 130–32. http://dx.doi.org/10.1007/bf03545441.

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18

Choi, Von Yun-Young. "Offen, kreativ und kollaborativ, dazu noch kritisch? : Zwei koreanische Beispiele von ,Digital Humanities‘." Jahrbuch für Internationale Germanistik 52, no. 1 (January 1, 2020): 91–98. http://dx.doi.org/10.3726/ja521_91.

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Abstract:

Unter dem Begriff ,Digital Humanities‘ versteht man die Erforschung und Ausbildung der Geisteswissenschaften und das damit verbundene neuartige Schaffen von Texten mithilfe neuester Informationstechnologien.1 Digital Humanities umfassen nicht nur digitale Arbeitsinstrumente, sondern auch deren stellvertretende Bereiche, Datenbanken, Linked Open Data (LOD), Geographic Information System (GIS), Informationsvisualisierung oder Ontologie, Big Data oder Data Mining, Text Mining oder elektronische Kulturatlanten, sowie deren Didaktik. Der Begriff ,Digital Humanities‘ umfasst nicht nur die Digitalisierung von Texten, sondern auch die Verwendung der digitalen Technologien innerhalb der Geisteswissenschaften und weithin die Reflexion über die Technologie selbst. Wenn man von Digital Humanities spricht, stellt man sich oft digitale Datenbanken vor. Den Anfang machte der Index Thomisticus, eine Lemmatisierung sämtlicher Texte von Sankt Aquinas, die von Priester Roberto Busa (1913–2011) in Italien entwickelt wurde.2 Dieser Vorreiter der Digital Humanities hatte bereits im Jahre 1946 mit IBM eine großangelegte Datenbank geplant. Der Aufbau der Texte in 56 Bänden dauerte ca. 30 Jahre. 1989 wurden die Ergebnisse in CD-Form und ab 2004 im Internet (Corpus Thomisticum) veröffentlicht.3 Wie man an diesem Beispiel sieht, gewinnt man durch die Digitalisierung von Texten neue und breitere Verfügungs- und Verarbeitungskapazitäten. Man kann maschinell lesbare Texte speichern und diese auch auf und für verschiedene Weisen nutzbar machen, z. B. anhand von Suchmaschinen, Stichwortsuchen oder Häufigkeitsuntersuchungen.

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Grawe, Hubert. "PC-Datenbanken für die Musikwissenschaft." Die Musikforschung 51, no. 3 (September 22, 2021): 319–26. http://dx.doi.org/10.52412/mf.1998.h3.947.

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Abstract:

Es werden methodische Ansätze der Datenbänke verglichen, nicht ihre Dateninhalte. Im Datenumfang ist RISM unschlagbar, wenngleich man bedenken muss, dass der Schwerpunkt auf Quellen liegt, also solche musikwissenschaftlichen Fakten nicht vorkommen, für die kein Musik-MS vorliegt. Auf der anderen Seite werden die Daten von "musica data" erst seit kurzem erfasst. Die Werke Johann Sebastian Bachs dürften bis Ende 1998 komplett sein. Die als Beispiel angeführte Suche nach dem Textteil "Singet" ist mit RISM prinzipiell nicht möglich, in "musica data" läuft sie problemlos.

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20

Matthes, J., D. Koch, and D. Fischer. "Objektorientierte Datenbanken für die Produktdokumentation." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 87, no. 1 (January 1, 1992): 55–58. http://dx.doi.org/10.1515/zwf-1992-870133.

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Leistner, Matthias. "Der rechtliche Schutz wissenschaftlicher Datenbanken." Zeitschrift für geistiges Eigentum 3, no. 1 (2011): 118. http://dx.doi.org/10.1628/186723711795684023.

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22

Rojahn, Julia. "Das DIMDI – Infos, Codes, Datenbanken." Lege artis - Das Magazin zur ärztlichen Weiterbildung 6, no. 03 (July 12, 2016): 151. http://dx.doi.org/10.1055/s-0042-105032.

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23

Wallmeyer, Annette. "Mit Datenbanken den Wechsel steuern." Bankmagazin 47, no. 8 (August 1998): 47–48. http://dx.doi.org/10.1007/bf03228567.

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24

Maurer, Hans. "Massenspektrometrische Datenbanken in der Toxikologie." Fresenius' Zeitschrift für analytische Chemie 330, no. 4-5 (January 1988): 317–18. http://dx.doi.org/10.1007/bf00469234.

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Toepler, Edwin, and Susanne Klass. "Regionale Gesundheits-Informations-Datenbanken GID." Public Health Forum 8, no. 1 (March 1, 2000): 16. http://dx.doi.org/10.1515/pubhef-2000-1683.

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Zaß, Engelbert. "Chemie-Datenbanken auf CD-ROM." Nachrichten aus Chemie, Technik und Laboratorium 43, no. 5 (May 1995): 544–49. http://dx.doi.org/10.1002/nadc.19950430510.

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Iblenfeldt, Wolf D. "Neue Struktur- und Literatur-datenbanken." Chemie in unserer Zeit 32, no. 4 (August 1998): 227. http://dx.doi.org/10.1002/ciuz.19980320410.

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Meier. "Kann man im Schweizer Gesundheitswesen pharmako-epidemiologische Forschung mittels elektronischer Datenbanken betreiben?" Praxis 92, no. 21 (May 1, 2003): 997–1000. http://dx.doi.org/10.1024/0369-8394.92.21.997.

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Abstract:

In diversen Ländern existieren elektronische Datenbanken, die für individuelle Patienten in chronologischer Reihenfolge Medikamentenverordnungen und ärztliche Diagnosen enthalten. Solche Datenbanken haben sich für pharmakoepidemiologische Arzneimittelsicherheitsforschung als äusserst nützlich erwiesen. Die Struktur des Schweizer Gesundheitswesens eignet sich eher schlecht für den Aufbau solcher elektronischer Systeme. Dieser kurze Review soll einige Gründe für diese Aussage erläutern und mögliche Lösungswege antönen.

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Lackner, Karin, and Lisa Schilhan. "Einzug der EDV im österreichischen Bibliothekswesen am Beispiel der Universitätsbibliothek Graz." Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare 74, no. 2 (December 23, 2021): 171–204. http://dx.doi.org/10.31263/voebm.v74i2.6395.

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Abstract:

Durch den Einsatz von EDV-Systemen kam es ab den 1970er Jahren zu einem radikalen Wandel in der Benutzung und Verwaltung von Universitätsbibliotheken. Die Universitätsbibliothek Graz war die erste Bibliothek in Österreich, die ein elektronisches Bibliothekssystem entwickelte und einsetzte, womit sie zu den Vorreitern in Europa zählte. Dieser Artikel liefert einen historischen Überblick über die Anfänge, die Entwicklung und Verbreitung der elektronischen Bibliothekssysteme im Allgemeinen sowie an der Universitätsbibliothek Graz im Speziellen. Vorgestellt werden die im Lauf der Jahrzehnte an der UB Graz eingesetzten Bibliothekssysteme GRIBS, EMILE, FBInfo, BIBOS, ALEPH und ALMA sowie die Entwicklung von den ersten Online- über die CD-ROM-Datenbanken bis hin zum modernen Datenbank-Retrieval.

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Schneider, Kerstin, Fabian Keller, Pia Habekost, Victor Schmeil, Markus Dampmann, and Florian Schorch. "ALEA – Adaptive eLEArning System – Lernende datenbankbasierte Lernsysteme in der Datenbanklehre." Datenbank-Spektrum 21, no. 2 (June 22, 2021): 121–32. http://dx.doi.org/10.1007/s13222-021-00376-w.

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Abstract:

ZusammenfassungIm Bereich Datenbanken werden selbstentwickelte E‑Learning-Systeme an vielen Hochschulen seit Jahren erfolgreich verwendet. An der Hochschule Harz werden E‑Learning-Systeme im Bereich Datenbanken im Rahmen der Lehre und für die Lehre entwickelt, weiterentwickelt und eingesetzt. Das Gesamtsystem, welches die zusammengehörenden Systeme umfasst, wird als ALEA bezeichnet. Es werden relevante Komponenten von ALEA erläutert, die im Rahmen der Datenbanklehre für die klassischen Teilgebiete SQL, ER-to-Relational-Mapping und Normalisierung genutzt werden.

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Quintel, Teresa. "The Impact of Interoperability on the processing of (Biometric) Data of Third Country Nationals by Europol." Kritische Vierteljahresschrift für Gesetzgebung und Rechtswissenschaft 101, no. 4 (2018): 332–60. http://dx.doi.org/10.5771/2193-7869-2018-4-332.

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Abstract:

Am 12. Dezember 2017 legte die EU-Kommission einen Vorschlag zur Interoperabilität von EU-Informationssystemen vor. Den vorgeschlagenen Maßnahmen zufolge sollen alle zentralisierten EU-Datenbanken in den Bereichen Sicherheit, Grenzschutz und Migrationssteuerung bis 2020 miteinander verknüpft werden. In den zugrundeliegenden IT-Systemen werden personenbezogene Daten von Drittstaatsangehörigen wie Reisenden und Asylbewerbern, Informationen zu Visumsanträgen oder Daten über vermisste Personen und Kriminelle gespeichert. Im Zuge der Interoperabilität würden Daten, die sich zuvor in getrennten Systemen befanden, in drei neuen zentralisierten Datenbanken gespeichert und leichter zugänglich sein, auch zum Zweck der Verhütung, Ermittlung, Aufdeckung und Verfolgung von Straftaten. Während die Suche personenbezogener Daten bei strafrechtlichen Ermittlungen zurzeit noch eine vorangegangene Abfrage in separaten Datenbanken erfordert, soll diese abstufende Sicherheitsmaßnahme schrittweise aufgegeben werden, um sicherzustellen, dass Grenzschutz, Polizeibeamte und Europol Zugang zu allen relevanten Informationen erhalten. Neben vereinfachten Zugangsbedingungen würde dies neue Verarbeitungsvorgänge schaffen, für welche die vorgeschlagenen Maßnahmen keine adäquate Rechtsgrundlage bieten. Dem Vorschlag zufolge würde die Verknüpfung der relevanten Datenbanken die Genauigkeit alphanumerischer Daten verbessern, soweit diese systematisch mit biometrischen Daten abgeglichen würden. Die Verarbeitung biometrischer Daten birgt jedoch besondere Risiken, da diese zur eindeutigen Identifizierung einer Person beitragen und generell unveränderbar sind. Dementsprechend kann die Erfassung und Analyse biometrischer Daten weitreichende Konsequenzen für die betroffene Person zur Folge haben. Die relevanten EU-Datenschutzgesetze definieren biometrische Daten als besondere Kategorien personenbezogener Daten, deren Verarbeitung geeignete Garantien für die Rechte und Freiheiten der betroffenen Personen erfordert. Folglich ist es bemerkenswert, dass biometrische Daten unter der Europol Verordnung nicht als besondere Kategorien personenbezogener Daten gelten: Im Rahmen der Europol Verordnung können alle personenbezogenen Daten zur Ermittlung etwaiger Zusammenhänge oder anderer relevanter Verbindungen zwischen Informationen in Bezug auf Personen, die einer Straftat oder der Beteiligung an einer Straftat verdächtigt werden oder die wegen einer solchen Straftat verurteilt worden sind, gleichermaßen verarbeitet werden. Dieser Artikel erörtert zwei Defizite, die bei der Verknüpfung von EU Datenbanken berücksichtigt werden sollten. Zum einen entstehen durch die Schaffung von drei neuen Datenbanken, die große Mengen an biometrischen Daten speichern und zusätzliche Arten von Verarbeitungsvorgängen ermöglichen, erhebliche Bedenken, da eine adäquate Rechtsgrundlage fehlt. Zum anderen wären die zusätzlichen Verarbeitungsmöglichkeiten von biometrischen Daten durch Europol datenschutzrechtlich problematisch, da die Europol Verordnung einen unzureichenden Schutz für besondere Kategorien personenbezogener Daten gewährt.

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Keil, Klaus. "Zu "PC-Datenbanken für die Musikwissenschaft“." Die Musikforschung 52, no. 2 (September 22, 2021): 220–21. http://dx.doi.org/10.52412/mf.1999.h2.890.

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Specht, D., and R. Gernert. "Gestaltung von Benutzungsoberflächen für technische Datenbanken." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 89, no. 10 (October 1, 1994): 520–22. http://dx.doi.org/10.1515/zwf-1994-891020.

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Bach, Christoph, Dennis Kundisch, Jürgen Neumann, Darius Schlangenotto, and Michael Whittaker. "Dokumentenorientierte NoSQL-Datenbanken in skalierbaren Webanwendungen." HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 53, no. 4 (June 9, 2016): 486–98. http://dx.doi.org/10.1365/s40702-016-0229-6.

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Schöning, Harald. "Deja Vu: Wieder einmal NoSQL Datenbanken." HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 53, no. 4 (June 14, 2016): 412–14. http://dx.doi.org/10.1365/s40702-016-0235-8.

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Vahl, C. F., I. Carl, R. de Simone, H. P. Meinzer, G. Thomas, and S. Hagl. "Eichung klinischer Datenbanken mit "virtuellen Patienten"." Zeitschrift für Kardiologie 86, no. 1 (January 1997): 35–41. http://dx.doi.org/10.1007/pl00007337.

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Bröcker, René, and Johannes Tiemeyer. "Relationale Cloud-Datenbanken, ein aktueller Vergleich." Informatik-Spektrum 34, no. 1 (October 23, 2010): 90–98. http://dx.doi.org/10.1007/s00287-010-0489-4.

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Brüggenjürgen, B., and S. N. Willich. "Nutzbarkeit von Datenbanken in der Gesundheitsökonomie." Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz 49, no. 1 (January 2006): 11–18. http://dx.doi.org/10.1007/s00103-005-1186-3.

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Redaktion, TATuP. "Neue TA-relevante Datenbanken im Gesundheitswesen." TATuP - Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie und Praxis 7, no. 1 (March 1, 1998): 108. http://dx.doi.org/10.14512/tatup.7.1.108.

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Rösch, Philipp, and Wolfgang Lehner. "Sample Footprints für Data-Warehouse-Datenbanken." Computer Science - Research and Development 25, no. 3-4 (August 1, 2009): 217–33. http://dx.doi.org/10.1007/s00450-009-0100-x.

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Kleine-Tebbe, Jörg, Markus Ollert, and Thilo Jakob. "Nomenklatur, Proteinfamilien, Datenbanken und potenzieller Nutzen." Allergo Journal 19, no. 6 (September 2010): 390–94. http://dx.doi.org/10.1007/bf03370725.

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Ihlenfeldt, Wolf D. "Immer mehr Datenbanken auf dem WWW." Chemie in unserer Zeit 32, no. 5 (October 1998): 280–82. http://dx.doi.org/10.1002/ciuz.19980320509.

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Wiesenmüller, Heidrun. "Neuigkeiten von den Bibliographie-Datenbanken, 1. Teil." WLBforum 8, no. 1 (April 15, 2006): 10–14. http://dx.doi.org/10.53458/wlbf.v8i1.420.

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Abstract:

Seit Dezember 2005 präsentiert sich die Datenbank der Landesbibliographie mit einer übersichtlicheren Suchoberfläche – die Zahl der Suchfelder wurde von vier auf drei reduziert. In diesen sind nun drei zentrale Suchoptionen voreingestellt, mit denen sich die allermeisten Recherchen schnell und unkompliziert durchführen lassen: ‘Titelwörter’, ‘Autor/beteiligte Personen’ sowie ‘Thema (Sachbegriff, Ort, Person)’.

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Creß, Ulrike, Beatriz Barquero, Jürgen Buder, Stephan Schwan, and Friedrich Wilhelm Hesse. "Wissensaustausch mittels Datenbanken als Öffentliches-Gut-Dilemma." Zeitschrift für Psychologie / Journal of Psychology 211, no. 2 (April 2003): 75–85. http://dx.doi.org/10.1026//0044-3409.211.2.75.

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Abstract:

Zusammenfassung. Die Eingabe von Information in eine geteilte Datenbank stellt eine spezifische Form des Öffentlichen-Gut-Dilemmas dar. Vorgestellt wird ein computerbasiertes Szenario, das diese Merkmale abbildet und eine experimentelle Untersuchung des Datenbank-Dilemmas ermöglicht. Darin wird untersucht, inwiefern ein Feedback über die Anzahl der Datenbankabrufe und ein Bonussystem, das die Datenbankeingabe entsprechend der Anzahl der Datenbankabrufe belohnt, die Kooperation fördern kann. Es zeigt sich, dass sich ein Bonussystem nicht generell positiv auf die Datenbankeingabe auswirkt, wohl aber die wahrgenommene Instrumentalität der Datenbank erhöht und die Selektion der beizutragenden Information nach ihrer Qualität verstärkt.

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König, Josef. "Datenbanken in der Hämato-Onkologie – Eine Übersicht." Der Klinikarzt 45, no. 05 (June 2, 2016): 258–61. http://dx.doi.org/10.1055/s-0042-106570.

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46

Winkmann, G., and H. G. Schweim. "Medizinisch-biowissenschaftliche Datenbanken und der Impact-Faktor." DMW - Deutsche Medizinische Wochenschrift 125, no. 38 (2000): 1133–42. http://dx.doi.org/10.1055/s-2000-7581.

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von Jouanne-Diedrich, Holger, Juliane Blechinger, Christoph P. Neumann, Stefan Schwarz, and Richard Lenz. "Integration verteilter und heterogener Configuration-Management-Datenbanken." Informatik-Spektrum 33, no. 4 (November 14, 2009): 351–62. http://dx.doi.org/10.1007/s00287-009-0398-6.

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48

Rahm, Erhard. "Der Lehrstuhl Datenbanken an der Universität Leipzig." Datenbank-Spektrum 13, no. 2 (May 21, 2013): 139–43. http://dx.doi.org/10.1007/s13222-013-0123-0.

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Kreiseler, D., and R. Bousseljot. "EKG-Signalanalyse durch Mustervergleich und EKG-Datenbanken." Biomedizinische Technik/Biomedical Engineering 43, s3 (1998): 73–76. http://dx.doi.org/10.1515/bmte.1998.43.s3.73.

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Dou, H., P. Hassanaly, and S. Snee. "Automatische generierung strategischer matrizen aus online-datenbanken." World Patent Information 13, no. 4 (November 1991): 244. http://dx.doi.org/10.1016/0172-2190(91)90223-r.

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