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Autor Braschler, Martin |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda10th International Conference of the CLEF Association, CLEF 2019, Lugano, Switzerland, September 9–12, 2019, Proceedings / Crestani, Fabio ; Braschler, Martin ; Savoy, Jacques ; Rauber, Andreas ; Müller, Henning ; Losada, David E. ; Heinatz Bürki, Gundula ; Cappellato, Linda ; Ferro, Nicola
TÃtulo : 10th International Conference of the CLEF Association, CLEF 2019, Lugano, Switzerland, September 9–12, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Crestani, Fabio, ; Braschler, Martin, ; Savoy, Jacques, ; Rauber, Andreas, ; Müller, Henning, ; Losada, David E., ; Heinatz Bürki, Gundula, ; Cappellato, Linda, ; Ferro, Nicola, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVIII, 434 p. 128 ilustraciones, 49 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-28577-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Red de computadoras Ciencias sociales Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Redes de comunicación informática Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Clasificación: 006.35 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 10ª Conferencia Internacional de la Asociación CLEF, CLEF 2019, celebrada en Lugano, Suiza, en septiembre de 2019. La conferencia se centra claramente en la recuperación de información experimental, con especial atención a los desafÃos de la multimodalidad, el multilingüismo y la búsqueda interactiva, que abarca desde datos no estructurados hasta semiestructurados y estructurados. Los 7 artÃculos completos y los 8 artÃculos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 30 presentaciones. Este año, muchas contribuciones abordan las redes sociales con la detección de posturas o la identificación temprana de signos de depresión en Twitter en un contexto interlingüÃstico. Además, este volumen presenta 7 artÃculos "lo mejor de los laboratorios" que se revisaron como una presentación de artÃculo completo con los mismos criterios de revisión. Los laboratorios representaron desafÃos cientÃficos basados ​​en nuevos conjuntos de datos y problemas del mundo real en el acceso a información multimodal y multilingüe. Además de esto, 9 laboratorios de evaluación comparativa informaron los resultados de sus actividades de un año en charlas generales y sesiones de laboratorio. Nota de contenido: What Happened in CLEF... For a While? -- Crosslingual depression detection in Twitter using bilingual word alignments -- Studying the Variability of System Setting Effectiveness by Data Analytics and Visualization -- Stance Detection in Web and Social Media : A Comparative Study -- TwitCID: a Collection of Data Sets for Studies on Information Diffusion on Social Networks -- Sonny, Cerca! Evaluating the Impact of Using a Vocal Assistant to Search at School -- Generating Cross-Domain Text Corpora from Social Media Comments -- Efficient Answer-Annotation for Frequent Questions -- Improving Ranking for Systematic Reviews Using Query Adaptation -- Analyzing the adequacy of readability indicators to a non-English language -- How many labels? Determining the Number of Labels in Multi-Label Text Classiï¬cation -- Using Audio Transformations to Improve Comprehension in Voice Question Answering -- A User Modeling Shared Challenge Proposal -- How Lexical Gold Standards Have Effects On The Usefulness Of Text Analysis Tools For Digital Scholarship -- Personality facets recognition from text -- Unsupervised System Combination for Set-based Retrieval with Expectation Maximization -- An Ensemble Approach to Cross-Domain Authorship Attribution -- Evaluation of Deep Species Distribution Models using Environment and Co-occurrences -- Interactive Learning-based Retrieval Technique for Visual Lifelogging -- An Effective Deep Transfer Learning and Information Fusion Framework for Medical Visual Question Answering -- Language Modeling in Temporal Mood Variation Models for Early Risk Detection on The Internet -- Medical Image Labeling and Semantic Understanding for Clinical Applications -- To Check or not to Check: Syntax, Semantics, and Context in the Language of Check-worthy Claims -- Overview of CENTRE@CLEF 2019: Sequel in the Systematic Reproducibility Realm -- Overview of the CLEF-2019 CheckThat!: Automatic Identiï¬cation and Veriï¬cation of Claims -- Overview of the CLEF eHealth Evaluation Lab 2019 -- Overview of eRisk 2019: Early Risk Prediction on the Internet -- ImageCLEF 2019: Multimedia Retrieval in Medicine, Lifelogging, Security and Nature -- Overview of LifeCLEF 2019: Identiï¬cation of Amazonian Plants, South & North American Birds, and Niche Prediction -- Overview of PAN 2019: Bots and Gender Proï¬ling, Celebrity Proï¬ling, Cross-domain Authorship Attribution and Style Change Detection -- Overview of the CLEF 2019 Personalised Information Retrieval Lab (PIR-CLEF 2019) -- Overview of CLEF 2019 Lab ProtestNews: Extracting Protests from News in a Cross-context Setting. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the 10th International Conference of the CLEF Association, CLEF 2019, held in Lugano, Switzerland, in September 2019. The conference has a clear focus on experimental information retrieval with special attention to the challenges of multimodality, multilinguality, and interactive search ranging from unstructured to semi structures and structured data. The 7 full papers and 8 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 30 submissions. This year, many contributions tackle the social networks with the detection of stances or early identiï¬cation of depression signs on Twitter in a cross-lingual context. Further this volume presents 7 "best of the labs" papers which were reviewed as a full paper submission with the same review criteria. The labs represented scientific challenges based on new data sets and real world problems in multimodal and multilingual information access. In addition to this, 9 benchmarking labs reported results of their yearlong activities in overview talks and lab sessions. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 10th International Conference of the CLEF Association, CLEF 2019, Lugano, Switzerland, September 9–12, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Crestani, Fabio, ; Braschler, Martin, ; Savoy, Jacques, ; Rauber, Andreas, ; Müller, Henning, ; Losada, David E., ; Heinatz Bürki, Gundula, ; Cappellato, Linda, ; Ferro, Nicola, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVIII, 434 p. 128 ilustraciones, 49 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-28577-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Red de computadoras Ciencias sociales Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Redes de comunicación informática Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Clasificación: 006.35 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 10ª Conferencia Internacional de la Asociación CLEF, CLEF 2019, celebrada en Lugano, Suiza, en septiembre de 2019. La conferencia se centra claramente en la recuperación de información experimental, con especial atención a los desafÃos de la multimodalidad, el multilingüismo y la búsqueda interactiva, que abarca desde datos no estructurados hasta semiestructurados y estructurados. Los 7 artÃculos completos y los 8 artÃculos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 30 presentaciones. Este año, muchas contribuciones abordan las redes sociales con la detección de posturas o la identificación temprana de signos de depresión en Twitter en un contexto interlingüÃstico. Además, este volumen presenta 7 artÃculos "lo mejor de los laboratorios" que se revisaron como una presentación de artÃculo completo con los mismos criterios de revisión. Los laboratorios representaron desafÃos cientÃficos basados ​​en nuevos conjuntos de datos y problemas del mundo real en el acceso a información multimodal y multilingüe. Además de esto, 9 laboratorios de evaluación comparativa informaron los resultados de sus actividades de un año en charlas generales y sesiones de laboratorio. Nota de contenido: What Happened in CLEF... For a While? -- Crosslingual depression detection in Twitter using bilingual word alignments -- Studying the Variability of System Setting Effectiveness by Data Analytics and Visualization -- Stance Detection in Web and Social Media : A Comparative Study -- TwitCID: a Collection of Data Sets for Studies on Information Diffusion on Social Networks -- Sonny, Cerca! Evaluating the Impact of Using a Vocal Assistant to Search at School -- Generating Cross-Domain Text Corpora from Social Media Comments -- Efficient Answer-Annotation for Frequent Questions -- Improving Ranking for Systematic Reviews Using Query Adaptation -- Analyzing the adequacy of readability indicators to a non-English language -- How many labels? Determining the Number of Labels in Multi-Label Text Classiï¬cation -- Using Audio Transformations to Improve Comprehension in Voice Question Answering -- A User Modeling Shared Challenge Proposal -- How Lexical Gold Standards Have Effects On The Usefulness Of Text Analysis Tools For Digital Scholarship -- Personality facets recognition from text -- Unsupervised System Combination for Set-based Retrieval with Expectation Maximization -- An Ensemble Approach to Cross-Domain Authorship Attribution -- Evaluation of Deep Species Distribution Models using Environment and Co-occurrences -- Interactive Learning-based Retrieval Technique for Visual Lifelogging -- An Effective Deep Transfer Learning and Information Fusion Framework for Medical Visual Question Answering -- Language Modeling in Temporal Mood Variation Models for Early Risk Detection on The Internet -- Medical Image Labeling and Semantic Understanding for Clinical Applications -- To Check or not to Check: Syntax, Semantics, and Context in the Language of Check-worthy Claims -- Overview of CENTRE@CLEF 2019: Sequel in the Systematic Reproducibility Realm -- Overview of the CLEF-2019 CheckThat!: Automatic Identiï¬cation and Veriï¬cation of Claims -- Overview of the CLEF eHealth Evaluation Lab 2019 -- Overview of eRisk 2019: Early Risk Prediction on the Internet -- ImageCLEF 2019: Multimedia Retrieval in Medicine, Lifelogging, Security and Nature -- Overview of LifeCLEF 2019: Identiï¬cation of Amazonian Plants, South & North American Birds, and Niche Prediction -- Overview of PAN 2019: Bots and Gender Proï¬ling, Celebrity Proï¬ling, Cross-domain Authorship Attribution and Style Change Detection -- Overview of the CLEF 2019 Personalised Information Retrieval Lab (PIR-CLEF 2019) -- Overview of CLEF 2019 Lab ProtestNews: Extracting Protests from News in a Cross-context Setting. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the 10th International Conference of the CLEF Association, CLEF 2019, held in Lugano, Switzerland, in September 2019. The conference has a clear focus on experimental information retrieval with special attention to the challenges of multimodality, multilinguality, and interactive search ranging from unstructured to semi structures and structured data. The 7 full papers and 8 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 30 submissions. This year, many contributions tackle the social networks with the detection of stances or early identiï¬cation of depression signs on Twitter in a cross-lingual context. Further this volume presents 7 "best of the labs" papers which were reviewed as a full paper submission with the same review criteria. The labs represented scientific challenges based on new data sets and real world problems in multimodal and multilingual information access. In addition to this, 9 benchmarking labs reported results of their yearlong activities in overview talks and lab sessions. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Applied Data Science : Lessons Learned for the Data-Driven Business Tipo de documento: documento electrónico Autores: Braschler, Martin, ; Stadelmann, Thilo, ; Stockinger, Kurt, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIII, 465 p. 121 ilustraciones, 92 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-11821-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento de datos Aprendizaje automático Investigación cuantitativa Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Análisis de datos y Big Data Almacenamiento y recuperación de información Clasificación: 006.312 Resumen: Este libro tiene dos objetivos principales: definir la ciencia de datos a través del trabajo de los cientÃficos de datos y sus resultados, es decir, productos de datos, y al mismo tiempo brindar al lector lecciones relevantes aprendidas de proyectos de ciencia de datos aplicada en la intersección de la academia y la industria. Como tal, no reemplaza a un libro de texto clásico (es decir, no profundiza en los fundamentos de los métodos y principios descritos en otros lugares), pero resalta sistemáticamente la conexión entre la teorÃa, por un lado, y su aplicación en casos de uso especÃficos. en el otro. Con estos objetivos en mente, el libro se divide en tres partes: La Parte I rinde homenaje a la naturaleza interdisciplinaria de la ciencia de datos y proporciona una comprensión común de la terminologÃa de la ciencia de datos para lectores con diferentes orÃgenes. Estos seis capÃtulos están orientados a dibujar una imagen consistente de la ciencia de datos y fueron escritos predominantemente por los propios editores. Luego, la Parte II amplÃa el espectro al presentar puntos de vista y perspectivas de diversos autores, algunos del mundo académico y otros de la industria, desde finanzas hasta salud y desde manufactura hasta comercio electrónico. Cada uno de estos capÃtulos describe un principio, método o herramienta fundamental en la ciencia de datos mediante el análisis de casos de uso especÃficos y la extracción de conclusiones concretas de ellos. Los estudios de caso presentados y los métodos y herramientas aplicados representan los aspectos prácticos de la ciencia de datos. Finalmente, la Parte III fue escrita nuevamente desde la perspectiva de los editores y resume las lecciones aprendidas que se han extraÃdo de los estudios de caso de la Parte II. La sección puede verse como un metaestudio sobre ciencia de datos en una amplia gama de dominios, puntos de vista y campos. Además, proporciona respuestas a la pregunta de cuáles son los factores crÃticos para el éxito en diferentes proyectos de ciencia de datos. El libro está dirigido tanto a profesionales como a estudiantes de ciencia de datos: en primer lugar, cientÃficos de datos en ejercicio en la industria y el mundo académico que desean ampliar su alcance y ampliar sus conocimientos aprovechando la experiencia combinada de los autores. En segundo lugar, los tomadores de decisiones en empresas que enfrentan el desafÃo de crear o implementar una estrategia basada en datos y que desean aprender de historias de éxito que abarcan una variedad de industrias. En tercer lugar, estudiantes de ciencia de datos que quieran comprender los aspectos teóricos y prácticos de la ciencia de datos, examinados por estudios de casos del mundo real en la intersección de la academia y la industria. . Nota de contenido: Preface -- 1 Introduction -- 2 Data Science -- 3 Data Scientists -- 4 Data products -- 5 Legal Aspects of Applied Data Science -- 6 Risks and Side Effects of Data Science and Data Technology -- 7 Organization -- 8 What is Data Science? -- 9 On Developing Data Science -- 10 The ethics of Big Data applications in the consumer sector -- 11 Statistical Modelling -- 12 Beyond ImageNet - Deep Learning in Industrial Practice -- 13 THE BEAUTY OF SMALL DATA - AN INFORMATION RETRIEVAL PERSPECTIVE -- 14 Narrative Visualization of Open Data -- 15 Security of Data Science and Data Science for Security -- 16 Online Anomaly Detection over Big Data Streams -- 17 Unsupervised Learning and Simulation for Complexity Management in Business Operations -- 18 Data Warehousing and Exploratory Analysis for Market Monitoring -- 19 Mining Person-Centric Datasets for Insight, Prediction, and Public Health Planning -- 20 Economic Measures of Forecast Accuracy for Demand Planning - A Case-Based Discussion -- 21 Large-Scale Data-DrivenFinancial Risk Assessment -- 22 Governance and IT Architecture -- 23 Image Analysis at Scale for Finding the Links between Structure and Biology -- 24 Lessons Learned from Challenging Data Science Case Studies. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book has two main goals: to define data science through the work of data scientists and their results, namely data products, while simultaneously providing the reader with relevant lessons learned from applied data science projects at the intersection of academia and industry. As such, it is not a replacement for a classical textbook (i.e., it does not elaborate on fundamentals of methods and principles described elsewhere), but systematically highlights the connection between theory, on the one hand, and its application in specific use cases, on the other. With these goals in mind, the book is divided into three parts: Part I pays tribute to the interdisciplinary nature of data science and provides a common understanding of data science terminology for readers with different backgrounds. These six chapters are geared towards drawing a consistent picture of data science and were predominantly written by the editorsthemselves. Part II then broadens the spectrum by presenting views and insights from diverse authors – some from academia and some from industry, ranging from financial to health and from manufacturing to e-commerce. Each of these chapters describes a fundamental principle, method or tool in data science by analyzing specific use cases and drawing concrete conclusions from them. The case studies presented, and the methods and tools applied, represent the nuts and bolts of data science. Finally, Part III was again written from the perspective of the editors and summarizes the lessons learned that have been distilled from the case studies in Part II. The section can be viewed as a meta-study on data science across a broad range of domains, viewpoints and fields. Moreover, it provides answers to the question of what the mission-critical factors for success in different data science undertakings are. The book targets professionals as well as students of data science: first, practicing data scientists in industry and academia who want to broaden their scope and expand their knowledge by drawing on the authors' combined experience. Second, decision makers in businesses who face the challenge of creating or implementing a data-driven strategy and who want to learn from success stories spanning a range of industries. Third, students of data science who want to understand both the theoretical and practical aspects of data science, vetted by real-world case studies at the intersection of academia and industry. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Applied Data Science : Lessons Learned for the Data-Driven Business [documento electrónico] / Braschler, Martin, ; Stadelmann, Thilo, ; Stockinger, Kurt, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIII, 465 p. 121 ilustraciones, 92 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-11821-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Procesamiento de datos Aprendizaje automático Investigación cuantitativa Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Análisis de datos y Big Data Almacenamiento y recuperación de información Clasificación: 006.312 Resumen: Este libro tiene dos objetivos principales: definir la ciencia de datos a través del trabajo de los cientÃficos de datos y sus resultados, es decir, productos de datos, y al mismo tiempo brindar al lector lecciones relevantes aprendidas de proyectos de ciencia de datos aplicada en la intersección de la academia y la industria. Como tal, no reemplaza a un libro de texto clásico (es decir, no profundiza en los fundamentos de los métodos y principios descritos en otros lugares), pero resalta sistemáticamente la conexión entre la teorÃa, por un lado, y su aplicación en casos de uso especÃficos. en el otro. Con estos objetivos en mente, el libro se divide en tres partes: La Parte I rinde homenaje a la naturaleza interdisciplinaria de la ciencia de datos y proporciona una comprensión común de la terminologÃa de la ciencia de datos para lectores con diferentes orÃgenes. Estos seis capÃtulos están orientados a dibujar una imagen consistente de la ciencia de datos y fueron escritos predominantemente por los propios editores. Luego, la Parte II amplÃa el espectro al presentar puntos de vista y perspectivas de diversos autores, algunos del mundo académico y otros de la industria, desde finanzas hasta salud y desde manufactura hasta comercio electrónico. Cada uno de estos capÃtulos describe un principio, método o herramienta fundamental en la ciencia de datos mediante el análisis de casos de uso especÃficos y la extracción de conclusiones concretas de ellos. Los estudios de caso presentados y los métodos y herramientas aplicados representan los aspectos prácticos de la ciencia de datos. Finalmente, la Parte III fue escrita nuevamente desde la perspectiva de los editores y resume las lecciones aprendidas que se han extraÃdo de los estudios de caso de la Parte II. La sección puede verse como un metaestudio sobre ciencia de datos en una amplia gama de dominios, puntos de vista y campos. Además, proporciona respuestas a la pregunta de cuáles son los factores crÃticos para el éxito en diferentes proyectos de ciencia de datos. El libro está dirigido tanto a profesionales como a estudiantes de ciencia de datos: en primer lugar, cientÃficos de datos en ejercicio en la industria y el mundo académico que desean ampliar su alcance y ampliar sus conocimientos aprovechando la experiencia combinada de los autores. En segundo lugar, los tomadores de decisiones en empresas que enfrentan el desafÃo de crear o implementar una estrategia basada en datos y que desean aprender de historias de éxito que abarcan una variedad de industrias. En tercer lugar, estudiantes de ciencia de datos que quieran comprender los aspectos teóricos y prácticos de la ciencia de datos, examinados por estudios de casos del mundo real en la intersección de la academia y la industria. . Nota de contenido: Preface -- 1 Introduction -- 2 Data Science -- 3 Data Scientists -- 4 Data products -- 5 Legal Aspects of Applied Data Science -- 6 Risks and Side Effects of Data Science and Data Technology -- 7 Organization -- 8 What is Data Science? -- 9 On Developing Data Science -- 10 The ethics of Big Data applications in the consumer sector -- 11 Statistical Modelling -- 12 Beyond ImageNet - Deep Learning in Industrial Practice -- 13 THE BEAUTY OF SMALL DATA - AN INFORMATION RETRIEVAL PERSPECTIVE -- 14 Narrative Visualization of Open Data -- 15 Security of Data Science and Data Science for Security -- 16 Online Anomaly Detection over Big Data Streams -- 17 Unsupervised Learning and Simulation for Complexity Management in Business Operations -- 18 Data Warehousing and Exploratory Analysis for Market Monitoring -- 19 Mining Person-Centric Datasets for Insight, Prediction, and Public Health Planning -- 20 Economic Measures of Forecast Accuracy for Demand Planning - A Case-Based Discussion -- 21 Large-Scale Data-DrivenFinancial Risk Assessment -- 22 Governance and IT Architecture -- 23 Image Analysis at Scale for Finding the Links between Structure and Biology -- 24 Lessons Learned from Challenging Data Science Case Studies. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book has two main goals: to define data science through the work of data scientists and their results, namely data products, while simultaneously providing the reader with relevant lessons learned from applied data science projects at the intersection of academia and industry. As such, it is not a replacement for a classical textbook (i.e., it does not elaborate on fundamentals of methods and principles described elsewhere), but systematically highlights the connection between theory, on the one hand, and its application in specific use cases, on the other. With these goals in mind, the book is divided into three parts: Part I pays tribute to the interdisciplinary nature of data science and provides a common understanding of data science terminology for readers with different backgrounds. These six chapters are geared towards drawing a consistent picture of data science and were predominantly written by the editorsthemselves. Part II then broadens the spectrum by presenting views and insights from diverse authors – some from academia and some from industry, ranging from financial to health and from manufacturing to e-commerce. Each of these chapters describes a fundamental principle, method or tool in data science by analyzing specific use cases and drawing concrete conclusions from them. The case studies presented, and the methods and tools applied, represent the nuts and bolts of data science. Finally, Part III was again written from the perspective of the editors and summarizes the lessons learned that have been distilled from the case studies in Part II. The section can be viewed as a meta-study on data science across a broad range of domains, viewpoints and fields. Moreover, it provides answers to the question of what the mission-critical factors for success in different data science undertakings are. The book targets professionals as well as students of data science: first, practicing data scientists in industry and academia who want to broaden their scope and expand their knowledge by drawing on the authors' combined experience. Second, decision makers in businesses who face the challenge of creating or implementing a data-driven strategy and who want to learn from success stories spanning a range of industries. Third, students of data science who want to understand both the theoretical and practical aspects of data science, vetted by real-world case studies at the intersection of academia and industry. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
