The OpenAIRE Research Community Dashboard: On blending scientific workflows and scientific publishing

First Online 30 August 2019Despite the hype, the effective implementation of Open Science is hindered by several cultural and technical barriers. Researchers embraced digital science, use “digital laboratories” (e.g. research infrastructures, thematic services) to conduct their research and publish research data, but practices and tools are still far from achieving the expectations of transparency and reproducibility of Open Science. The places where science is performed and the places where science is published are still regarded as different realms. Publishing is still a post-experimental, tedious, manual process, too often limited to articles, in some contexts semantically linked to datasets, rarely to software, generally disregarding digital representations of experiments. In this work we present the OpenAIRE Research Community Dashboard (RCD), designed to overcome some of these barriers for a given research community, minimizing the technical efforts and without renouncing any of the community services or practices. The RCD flanks digital laboratories of research communities with scholarly communication tools for discovering and publishing interlinked scientific products such as literature, datasets, and software. The benefits of the RCD are show-cased by means of two real-case scenarios: the European Marine Science community and the European Plate Observing System (EPOS) research infrastructure.This work is partly funded by the OpenAIRE-Advance H2020 project (grant number: 777541; call: H2020-EINFRA-2017) and the OpenAIREConnect H2020 project (grant number: 731011; call: H2020-EINFRA-2016-1). Moreover, we would like to thank our colleagues Michele Manunta, Francesco Casu, and Claudio De Luca (Institute for the Electromagnetic Sensing of the Environment, CNR, Italy) for their work on the EPOS infrastructure RCD; and Stephane Pesant (University of Bremen, Germany) his work on the European Marine Science RCD

AIUCD2018 - Book of Abstracts

Questo volume raccoglie gli abstract dei paper presentati al Settimo Convegno Annuale AIUCD 2018 (Bari, 31 gennaio – 2 febbraio 2018) dal titolo "Patrimoni culturali nell’era digitale. Memorie, culture umanistiche e tecnologia" (Cultural Heritage in the Digital Age. Memory, Humanities and Technologies). Gli abstract pubblicati in questo volume hanno ottenuto il parere favorevole da parte di valutatori esperti della materia, attraverso un processo di revisione anonima mediante double-blind peer review sotto la responsabilità del Comitato Scientifico di AIUCD. Il programma della conferenza AIUCD 2018 è disponibile online all'indirizzo http://www.aiucd2018.uniba.it/

From Evaluating to Forecasting Performance: How to Turn Information Retrieval, Natural Language Processing and Recommender Systems into Predictive Sciences

We describe the state-of-the-art in performance modeling and prediction for Information Retrieval (IR), Natural Language Processing (NLP) and Recommender Systems (RecSys) along with its shortcomings and strengths. We present a framework for further research, identifying five major problem areas: understanding measures, performance analysis, making underlying assumptions explicit, identifying application features determining performance, and the development of prediction models describing the relationship between assumptions, features and resulting performanc

From Evaluating to Forecasting Performance: How to Turn Information Retrieval, Natural Language Processing and Recommender Systems into Predictive Sciences

Non peer reviewe

AIUCD2018 - Book of Abstracts

Questo volume raccoglie gli abstract dei paper presentati al Settimo Convegno Annuale AIUCD 2018 (Bari, 31 gennaio – 2 febbraio 2018) dal titolo "Patrimoni culturali nell’era digitale. Memorie, culture umanistiche e tecnologia" (Cultural Heritage in the Digital Age. Memory, Humanities and Technologies). Gli abstract pubblicati in questo volume hanno ottenuto il parere favorevole da parte di valutatori esperti della materia, attraverso un processo di revisione anonima mediante double-blind peer review sotto la responsabilità del Comitato Scientifico di AIUCD. Il programma della conferenza AIUCD 2018 è disponibile online all'indirizzo http://www.aiucd2018.uniba.it/

Designing a Library of Components for Textual Scholarship

Il presente lavoro affronta e descrive temi legati all'applicazione di nuove tecnologie, di metodologie informatiche e di progettazione software volti allo sviluppo di strumenti innovativi per le Digital Humanities (DH), un’area di studio caratterizzata da una forte interdisciplinarità e da una continua evoluzione. In particolare, questo contributo definisce alcuni specifici requisiti relativi al dominio del Literary Computing e al settore del Digital Textual Scholarship. Conseguentemente, il contesto principale di elaborazione tratta documenti scritti in latino, greco e arabo, nonché testi in lingue moderne contenenti temi storici e filologici. L'attività di ricerca si concentra sulla progettazione di una libreria modulare (TSLib) in grado di operare su fonti ad elevato valore culturale, al fine di editarle, elaborarle, confrontarle, analizzarle, visualizzarle e ricercarle. La tesi si articola in cinque capitoli. Il capitolo 1 riassume il contesto del dominio applicativo e fornisce un quadro generale degli obiettivi e dei benefici della ricerca. Il capitolo 2 illustra alcuni importanti lavori e iniziative analoghe, insieme a una breve panoramica dei risultati più significativi ottenuti nel settore delle DH. Il capitolo 3 ripercorre accuratamente e motiva il processo di progettazione messo a punto. Esso inizia con la descrizione dei principi tecnici adottati e mostra come essi vengono applicati al dominio d'interesse. Il capitolo continua definendo i requisiti, l'architettura e il modello del metodo proposto. Sono così evidenziati e discussi gli aspetti concernenti i design patterns e la progettazione delle Application Programming Interfaces (APIs). La parte finale del lavoro (capitolo 4) illustra i risultati ottenuti da concreti progetti di ricerca che, da un lato, hanno contribuito alla progettazione della libreria e, dall'altro, hanno avuto modo di sfruttarne gli sviluppi. Sono stati quindi discussi diversi temi: (a) l'acquisizione e la codifica del testo, (b) l'allineamento e la gestione delle varianti testuali, (c) le annotazioni multilivello. La tesi si conclude con alcune riflessioni e considerazioni indicando anche possibili percorsi d'indagine futuri (capitolo 5)

B!SON: A Tool for Open Access Journal Recommendation

Finding a suitable open access journal to publish scientific work is a complex task: Researchers have to navigate a constantly growing number of journals, institutional agreements with publishers, funders’ conditions and the risk of Predatory Publishers. To help with these challenges, we introduce a web-based journal recommendation system called B!SON. It is developed based on a systematic requirements analysis, built on open data, gives publisher-independent recommendations and works across domains. It suggests open access journals based on title, abstract and references provided by the user. The recommendation quality has been evaluated using a large test set of 10,000 articles. Development by two German scientific libraries ensures the longevity of the project

Machine Learning Algorithm for the Scansion of Old Saxon Poetry

Several scholars designed tools to perform the automatic scansion of poetry in many languages, but none of these tools deal with Old Saxon or Old English. This project aims to be a first attempt to create a tool for these languages. We implemented a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) model to perform the automatic scansion of Old Saxon and Old English poems. Since this model uses supervised learning, we manually annotated the Heliand manuscript, and we used the resulting corpus as labeled dataset to train the model. The evaluation of the performance of the algorithm reached a 97% for the accuracy and a 99% of weighted average for precision, recall and F1 Score. In addition, we tested the model with some verses from the Old Saxon Genesis and some from The Battle of Brunanburh, and we observed that the model predicted almost all Old Saxon metrical patterns correctly misclassified the majority of the Old English input verses