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Jaradeh, M.Y.; Oelen, A.; Prinz, M.; Stocker, M.; Auer, S.: Open Research Knowledge Graph: A System Walkthrough. In: Doucet, A.; Isaac, A.; Golub, K.; Aalberg, T.; Jatowt, A. (Eds.): Digital Libraries for Open Knowledge. TPDL 2019. New York, NY : Springer, 2019 (Lecture notes in computer science ; 11799), S. 348-351. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30760-8_31
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| Zusammenfassung: | |
Despite improved digital access to scholarly literature in the last decades, the fundamental principles of scholarly communication remain unchanged and continue to be largely document-based. Scholarly knowledge remains locked in representations that are inadequate for machine processing. The Open Research Knowledge Graph (ORKG) is an infrastructure for representing, curating and exploring scholarly knowledge in a machine actionable manner. We demonstrate the core functionality of ORKG for representing research contributions published in scholarly articles. A video of the demonstration [7] and the system (https://labs.tib.eu/orkg/ ) are available online. | |
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| Publikationstyp: | BookPart |
| Publikationsstatus: | acceptedVersion |
| Erstveröffentlichung: | 2019 |
| Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | Forschungszentren |
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Herkunft der Downloads nach Ländern:
| Pos. | Land | Downloads | ||
|---|---|---|---|---|
| Anzahl | Proz. | |||
| 1 |  |
Germany | 8 | 66,67% |
| 2 |  |
United States | 3 | 25,00% |
| 3 |  |
Iran, Islamic Republic of | 1 | 8,33% |
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