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Projekte FS14
Da wir an Online Publishing interessiert sind, nutzten wir omeka.net als gepflegte und übersichtliche Lösung zur Erstellung von Online-Ausstellungen. Die zugrundeliegende Idee war es, mehrere erfolgreiche Saatgut-Bibliotheken darzustellen, um Personen, die darüber nachdenken, eine Saatgut-Bibliothek in ihrer Gemeinschaft aufzubauen, darin zu inspirieren, wie sie auf Basis ihrer Ideen handeln können. Für die Gestaltung unserer Website nutzten wir zwei Saatgut-Bibliotheken von Tucson: Native Seeds und Tucson Public Library. Wir stellten die Items (vor allem Photos) auf omeka.net und arrangierten sie in Sammlungen, in dem wir den Sammlungen und den verschiedenen Items Beschreibungen hinzufügten. Darauf stellten wir die Sammlungen als Ausstellungsstücke dar, und wählten dasjenige Layout, das uns am nützlichsten erschien, da wir vor allem viele Bilder aber nur wenig Text präsentieren wollten. Ein drittes Ausstellungsstück stellte verschiedene Möglichkeiten der Saatgut-Lagerung, das sowohl von Native Seeds als auch der Tucson Public Library stammte, dar. Des Weiteren benutzen wir ein Zotero Plugin, um Verweise auf die Website zu erleichtern. Wir haben ebenfalls das Neatline Plugin installiert, das es uns erlaubte, die aufgeführten Saatgut-Bibliotheken auf einer Karte darzustellen. Omeka.net ist nicht immer absolut BenutzerInnen-Freundlich. Gewisse Schritte müssen für jedes Item individuell ausgeführt werden, und das Gesamtlayout kann nicht einfach angepasst werden. Nichtsdestotrotz ist omeka.net ein grossartiges Tool für all diejenigen, die schnelle und anständige Resultate wollen.
Mia Brun und Lukas Pianzola
Im Rahmen unseres Abschlussprojekts erarbeiteten wir einen Zitierstil für Zotero, der mit den Richtlinien des English Linguistics Department der Universität Bern übereinstimmt. Die Zitierstil-Sprache ist eine offene XML-basierte Sprache, mit der die Formatierung von Belegen und Bibliographien beschrieben werden können. Um unseren eigenen Zitierstil zu erarbeiten, benutzen wir ein Online Tool, das die XML-Struktur automatisch herstellt, wenn der Stil visuell verändert wird. Das Tool kann unter http://editor.citationstyles.org gefunden werden. Damit kann mithilfe eines selbst erstellten Beleg-Beispiels nach den am besten übereinstimmenden Resultaten gesucht werden. Anschliessend kann der jeweilige Stil entweder in einem visuellen oder in einem Code-Editor bearbeitet werden. Wir haben uns für die erste Variante entschieden, da sie BenutzerInnen-freundlicher ist und dabei keine Kenntnisse in XML benötigt werden. Während die Details des Zitierstils visuell verändert werden, zeigt das Tool sämtliche Veränderungen als Vorschau an, was sehr hilfreich ist. Mit einer Trial-and-Error-Methode und der stetigen Überprüfung der Vorschau waren wir in der Lage, den Zitier-Stil des English Linguistics Department zu reproduzieren. Das Resultat wird oben dargestellt.
Nadja Bucheli, Michael Frey, und Jeremy Trottman
Uns standen Daten zur Verfügung, die im Rahmen des Forschungsprojektes „Länderen – Die Urschweiz als Sprach(wissens)raum“ an der Uni Freiburg i.Ü. erhoben wurden: Einwohner verschiedener Gemeinden hatten die subjektiv gefühlten Distanzen zwischen ihrem eigenen Dialekt und anderen Dialekten auf einer Skala von 0 bis 7 bewertet. Wir versuchten darzustellen, wie die gefühlte Distanz mit der geografischen Distanz korreliert, also die gefühlte Distanz auf einer geografischen Karte zu visualisieren. Wir nutzten Gephi als Netzwerkanalyse-Programm, um die subjektiv wahrgenommene Distanz zwischen den Dialekten als gewichtete Graphen darzustellen. Die Strichdicke der Graphen auf der Karte repräsentiert die subjektiv wahrgenommene Nähe zum Dialekt des jeweiligen Ortes. Als Vorlage verwendeten wir das Spreadsheet von Alexis Jacomy, welches unter: https://gephi.org/2010/map-geocoded-data-with-gephi/ abgerufen werden kann. Auf dieser Grundlage fügten wir die Daten aus der Studie in Gephis Data Laboratory ein. Mit dem Plugin „Geo Layout“ konnten wir die Daten nach Koordinaten anordnen. Die Ähnlichkeitswerte zwischen 0 und 7 wurden im Data Labratory den entsprechenden Edges zugeordnet. In den Preview Einstellungen wurde die Thickness der Edges vergrössert um die Unterschiede besser sichtbar zu machen. Die Datei wurde als SVG-Datei exportiert und zusammen mit dem Screenshot einer Google Maps Karte in Inkscape importiert. Der SVG-Graph wurde über die Karte gelegt und skaliert. Für jeden untersuchten Ort wurde, der Übersichtlichkeit zuliebe, eine eigene Karte erstellt.