Ein Gamification-Ansatz zur Förderung kollaborativer Wissens-Erstellung und -Kuratierung

Wissen hat sich zu einer Hauptressource für Organisationen, aber auch für Individuen, entwickelt. Die Aufnahme, Erstellung, Auswahl, der Austausch sowie die Kuratierung von Wissen ist für die meisten Menschen im Alltag nicht wegzudenken, wie Beispielsweise das Arbeiten mit Wikipedia. Organisationen profitieren erheblich von Wissen und versuch die Vorteile für sich zu nutzen. Aufgrund dessen ist es nicht verwunderlich, dass in der Forschung immer mehr versucht wird, Wissensarbeit zu fördern und neue Wege gesucht werden, Wissensarbeit zu vereinfachen. Deshalb wurde in dieser Arbeit einen Ansatz für die Gamifizierung von kollaborativen Wissensarbeit, hauptsächlich der Wissens-Erstellung und-Kuratierung entwickelt, um die Motivation und Engagement bezogen auf Wissensarbeit zu steigern. Ziel dieser Arbeit ist es eine Ontologie zu erstellen, die es ermöglichen soll, angemessene Berührungspunkte zwischen Wissensarbeit und Gamifizierung zu enthalten, um negative Effekte zu vermeiden. Die Ontologie soll dabei ein Ansatz sein für gamifizierte Wissensarbeit. Dies soll durch In dieser Arbeit wurde sich zu Beginn ausführlich in die Themengebiete Gamifizierung sowie kollaborative Wissensarbeit eingearbeitet und den aktuellsten Stand dokumentiert. Die Literaturrecherche enthielt ebenso die Domäne Ontologien. Im Anschluss daran wurde mithilfe der Literaturrecherche eine Ontologien für die Kollaborative Wissensarbeit sowie eine für die Gamifizierung erstellt, die als Modell der Themengebiete in dem Rahmen dieser Arbeit dienen. Basierend auf den beiden Ontologien wurde eine Ontologie zur gamifizierten kollaborativen Wissensarbeit entwickelt, die als Ansatz für die Gamifizierung von Wissensarbeit dient und Anhaltspunkt zur Gamifizierung aufzeigt. Alle drei Ontologien wurden abschließend in einem Interview und einer Überarbeitung Validiert. Das Resultat dieser Arbeit ist eine Literaturrecherche im Gebiet Gamifizierung, sowie in der kollaborativen Wissensarbeit, als auch drei validierte Ontologien für die Themengebiete Kollaborative Wissens-Erstellung und Kuratierung, Gamifizierung sowie die Kombination, die gamifizierte kollaborative Wissens-Erstellung und Kuratierung. Die entwickelten Ontologien sowie die Erkenntnisse dieser Arbeit liefern einen Beitrag zum Verständnis der erarbeiteten Themengebiete und können als Grundlage für zukünftige Projekte dienen, um einen Umfangreicheren Ansatz der Gamifizierung zu entwickeln

Chapter 4 Data System and Data Management in a Federation of HPC/ Cloud Centers

Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning, Supercomputin

D2.2 : Data and Workflow Management Toolbox Alpha Status Report

The EXA4MIND project connects pre-eminent databases and data management systems to supercomputing systems and European Data Spaces as well as the world of FAIR research data. The core purpose of this endeavour is running next-generation Extreme Data workflows, with emphasis on data analytics, Machine Learning / Artificial Intelligence, or classical simulations. This deliverable reports on the Data and Workflow Management Toolbox provided for this purpose, building upon the successful LEXIS Platform (delivered by the H2020 project, GA 825532). Furthermore, it illustrates the first workflows run by our application cases at supercomputing centres as a basis for the milestone MS5 First Data-driven Workflows have been Executed using Systems at Supercomputing Centres.Ostrav

D2.1 : Extreme Data Flow Patterns – Report

This deliverable of the EXA4MIND project collects and analyses data flow patterns from all the project application cases. The collected data flow descriptions are used to identify a set of common occurring patterns that will be taken into account when designing the Extreme Data Database.Ostrav

D1.1 : Application Cases and Architecture Requirements

This document is the first deliverable of the EXA4MIND project. It contains requirements provided by the project’s application-case work packages WP4-WP6 and their mapping to the EXA4MIND Platform features. The document is roughly divided into two parts. The first part is containing a unified description of each application case and its requirements. The second half of the document contains the mapping of the requirements to the technical features of the EXA4MIND Platform and the project objectives provided by the technical work packages WP1-WP3.Ostrav

A Comparative Analytical, Numerical and Experimental Analysis of the Microscopic Permeability of Fiber Bundles in Composite Materials

International audienceIn this comparative study, convenient analytical models evaluating the permeability of unidirectional fibrous media towards normal and parallel flow are selected. These models are compared with respect to available data early published. Static and transient mode simulations are launched in order to filter out the consistent bibliography values; analytical models are later compared with respect to the selected data.The analysis of the comparative study presents that Bahrami and Tamayol, Drummond and Tahir, Berdichevsky and Cai ISCM, and unified (square) models have good agreement with these data for longitudinal microscopic permeability components. Concerning transverse microscopic permeability, Berdichevsky and Cai ISCM (hexagonal), Gebart (hexagonal), Drummond and Tahir (hexagonal), and Kuwabara models are elected to be the most accurate models

Chapter 4 Data System and Data Management in a Federation of HPC/ Cloud Centers

Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning, Supercomputin