Unser Ziel: der freie Fluss von wissenschaftlichen Daten, Informationen und Wissen
Engagiert für das Wissen – Unsere Mission ist es, dass sich Studierende, Forschende und Lehrende inhaltlich auf das Wesentliche konzentrieren können, damit sie ihr volles Potenzial ausschöpfen. Dafür setzen wir Ideen und Projekte in Gang, die sie beim Finden, Verwenden oder Verbreiten von Informationen und Wissen unterstützen.
Ausgangslage
Alle Lebensbereiche werden immer stärker von Wissenschaft und Technologie beeinflusst – auch wissenschaftliche Arbeitsumgebungen. Neuartige Anwendungen, Werkzeuge und Verfahren beschleunigen das Tempo neuer Forschungsergebnisse und wissenschaftliche Daten- und Informationskreisläufe werden komplexer.
Ziel
Das ETH Library Lab trägt zur Umgestaltung und zum Neuaufbau wissenschaftlicher Informationsräume bei, die offen, effizient und transparent genutzt werden können. Dazu fördert und entwickelt das Lab Projekte, welche die Anwenderautonomie stärken, den wissenschaftlichen Austausch begünstigen und Forschende von repetitiven Abläufen befreien. Darüber hinaus identifiziert es neue Ansätze im Dienst der Wissenschaftsgemeinschaft, Unternehmen in Forschung und Entwicklung sowie an Technologie und Wissenschaft interessierten Menschen.
Aufgeschlossene Philosophie – Nach diesen Werten fördern wir die Entwicklung von Anwendungen, Systemen, Praktiken und Strategien.
Offenheit Daten, Informationen und Wissen offen und auf Wiederverwendung ausgerichtet zugänglich machen
Vielfalt variierende Perspektiven als Stärke begreifen
Glaubwürdigkeit vertrauenswürdige und validierte Inhalten verbreiten
Fundierter Ursprung – Das ETH Library Lab ist eine gemeinsame Initiative der ETH-Bibliothek und der Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT). Mitte 2018 nahm es seine Geschäftstätigkeit auf.
In part 2 of our two-part series on data and machine learning trends we continue our reflection on the most impactful topics that we encountered in 2021.Weiterlesen
After another busy year at the ETH Library Lab, we are taking the time to reflect on some of the most important trends in data and machine learning.Weiterlesen
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