Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Verteilte cooperation“

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Zeitschriftenartikel zum Thema "Verteilte cooperation"

1

Berger, Roger. „Fördern drohende Verluste Kooperation? / Do Looming Losses Foster Cooperation?“ Zeitschrift für Soziologie 42, Nr. 6 (01.01.2013). http://dx.doi.org/10.1515/zfsoz-2013-0602.

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ZusammenfassungAus der spieltheoretischen Analyse des einmaligen Gefangenendilemmas (PD) kann abgeleitet werden, dass Kooperation sowohl aufgrund aggressiver als auch aufgrund defensiver Motive unterbleibt. Dabei spielt es keine Rolle, ob in dem PD Verluste oder Gewinne verteilt werden. Aus dem Konzept der Verlustaversion folgt dagegen, dass in einem negativen PD, in dem Verluste verteilt werden, die Kooperation höher ausfallen sollte als in einem gleichwertigen positiven PD mit Gewinnauszahlungen. Szenarien und Dilemma-Situationen, in denen die entsprechenden Unterschiede von Bedeutung sein sollten, sind allgegenwärtig (z. B. Umweltprobleme, Kriege). In der präsentierten empirischen Evidenz aus Laborexperimenten mit 270 Studierenden zeigen sich jedoch keine Unterschiede in den Kooperationsraten zwischen Gewinn- und Verlustbereichen.
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Dissertationen zum Thema "Verteilte cooperation"

1

Arndt, Natanael. „Distributed Collaboration on Versioned Decentralized RDF Knowledge Bases“. Open-Access Hochschulverlag, 2021. https://htwk-leipzig.qucosa.de/id/qucosa%3A75258.

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Ziel dieser Arbeit ist es, die Entwicklung von RDF-Wissensbasen in verteilten kollaborativen Szenarien zu unterstützen. In dieser Arbeit wird eine neue Methodik für verteiltes kollaboratives Knowledge Engineering – „Quit“ – vorgestellt. Sie geht davon aus, dass es notwendig ist, während des gesamten Kooperationsprozesses Dissens auszudrücken und individuelle Arbeitsbereiche für jeden Mitarbeiter bereitzustellen. Der Ansatz ist von der Git-Methodik zum kooperativen Software Engineering inspiriert und basiert auf dieser. Die Analyse des Standes der Technik zeigt, dass kein System die Git-Methodik konsequent auf das Knowledge Engineering überträgt. Die Hauptmerkmale der Quit-Methodik sind unabhängige Arbeitsbereiche für jeden Benutzer und ein gemeinsamer verteilter Arbeitsbereich für die Zusammenarbeit. Während des gesamten Kollaborationsprozesses spielt die Data-Provenance eine wichtige Rolle. Zur Unterstützung der Methodik ist der Quit-Stack als eine Sammlung von Microservices implementiert, die es ermöglichen, die Semantic-Web-Datenstruktur und Standardschnittstellen in den verteilten Kollaborationsprozess zu integrieren. Zur Ergänzung der verteilten Datenerstellung werden geeignete Methoden zur Unterstützung des Datenverwaltungsprozesses erforscht. Diese Managementprozesse sind insbesondere die Erstellung und das Bearbeiten von Daten sowie die Publikation und Exploration von Daten. Die Anwendung der Methodik wird in verschiedenen Anwendungsfällen für die verteilte Zusammenarbeit an Organisationsdaten und an Forschungsdaten gezeigt. Weiterhin wird die Implementierung quantitativ mit ähnlichen Arbeiten verglichen. Abschließend lässt sich feststellen, dass der konsequente Ansatz der Quit-Methodik ein breites Spektrum von Szenarien zum verteilten Knowledge Engineering im Semantic Web ermöglicht.:Preface by Thomas Riechert Preface by Cesare Pautasso 1 Introduction 2 Preliminaries 3 State of the Art 4 The Quit Methodology 5 The Quit Stack 6 Data Creation and Authoring 7 Publication and Exploration 8 Application and Evaluation 9 Conclusion and Future Work Bibliography Web References List of Figures List of Tables List of Listings List of Definitions and Acronyms List of Namespace Prefixes
The aim of this thesis is to support the development of RDF knowledge bases in a distributed collaborative setup. In this thesis, a new methodology for distributed collaborative knowledge engineering – called Quit – is presented. It follows the premise that it is necessary to express dissent throughout a collaboration process and to provide individual workspaces for each collaborator. The approach is inspired by and based on the Git methodology for collaboration in software engineering. The state-of-the-art analysis shows that no system is consequently transferring the Git methodology to knowledge engineering. The key features of the Quit methodology are independent workspaces for each user and a shared distributed workspace for the collaboration. Throughout the whole collaboration process data provenance plays an important role. To support the methodology the Quit Stack is implemented as a collection of microservices, that allow to integrate the Semantic Web data structure and standard interfaces with the distributed collaborative process. To complement the distributed data authoring, appropriate methods to support the data management process are researched. These management processes are in particular the creation and authoring of data as well as the publication and exploration of data. The application of the methodology is shown in various use cases for the distributed collaboration on organizational data and on research data. Further, the implementation is quantitatively compared to the related work. Finally, it can be concluded that the consequent approach followed by the Quit methodology enables a wide range of distributed Semantic Web knowledge engineering scenarios.:Preface by Thomas Riechert Preface by Cesare Pautasso 1 Introduction 2 Preliminaries 3 State of the Art 4 The Quit Methodology 5 The Quit Stack 6 Data Creation and Authoring 7 Publication and Exploration 8 Application and Evaluation 9 Conclusion and Future Work Bibliography Web References List of Figures List of Tables List of Listings List of Definitions and Acronyms List of Namespace Prefixes
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2

Schemmer, Stefan. „A middleware for cooperating mobile embedded systems“. [S.l. : s.n.], 2004. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=974453579.

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3

Borrmann, André. „Computerunterstützung verteilt-kooperativer Bauplanung durch Integration interaktiver Simulationen und räumlicher Datenbanken“. Aachen Shaker, 2007. http://d-nb.info/988141442/04.

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Kremer, Rolf. „Replikatives Informationsmanagement in verteilten Groupware-Umgebungen : Entwicklung, Architekturdarstellung und Prototyp-Design des Replikationsmodells "Group replic" /“. Aachen : Shaker, 1999. http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&doc_number=008661084&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA.

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5

Cermann, Holger. „Fernsteuerung von Anwendungen“. [S.l. : s.n.], 2003. http://www.bsz-bw.de/cgi-bin/xvms.cgi?SWB10605158.

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Bücher zum Thema "Verteilte cooperation"

1

EDCIS, 2002 (2002 Beijing China). Engineering and deployment of cooperative information systems: First international conference, EDCIS 2002, Beijing, China, September 17-20, 2002 : proceedings. New York: Springer, 2002.

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2

EDCIS 2002 (2002 Beijing, China). Engineering and deployment of cooperative information systems: First International Conference, EDCIS 2002, Beijing, China, September 17-20, 2002 : proceedings. Berlin: Springer, 2002.

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3

EDCIS, 2002 (2002 Beijing China). Engineering and deployment of cooperative information systems: First International Conference, EDCIS 2002, Beijing, China, September 17-20, 2002 : proceedings. Berlin: Springer, 2002.

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4

Rechnergestützte Gruppenarbeit: Eine Einführung in Verteilte Anwendungen. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1995.

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5

CSCW: Generische Unterstützung von Teamarbeit in verteilten DV-Systemen. Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag, 1993.

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6

(Editor), Yanbo Han, Stefan Tai (Editor) und Dietmar Wikarski (Editor), Hrsg. Engineering and Deployment of Cooperative Information Systems: First International Conference, EDCIS 2002, Beijing, China, September 17-20, 2002. Proceedings (Lecture Notes in Computer Science). Springer, 2002.

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Buchteile zum Thema "Verteilte cooperation"

1

Haugeneder, Hans, und Donald Steiner. „Cooperation Structures in Multi-Agent Systems“. In Verteilte Künstliche Intelligenz und kooperatives Arbeiten, 160–71. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-76980-1_15.

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2

Hüser, Christoph, und Erich J. Neuhold. „Knowledge-Based Cooperative Publication System“. In Verteilte Künstliche Intelligenz und kooperatives Arbeiten, 172–83. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-76980-1_16.

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3

Raulefs, Peter. „Cooperating Agent Architectures to Manage Manufacturing Processes“. In Verteilte Künstliche Intelligenz und kooperatives Arbeiten, 6–17. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-76980-1_2.

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4

Sundermeyer, Kurt. „A Development and Simulation Environment for Cooperating Knowledge-Based Systems“. In Verteilte Künstliche Intelligenz und kooperatives Arbeiten, 102–12. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-76980-1_10.

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5

Ayel, Jacqueline, und Jean-Pierre Laurent. „A multi-agents cooperating system for on-line supervision of Production Management activities“. In Verteilte Künstliche Intelligenz und kooperatives Arbeiten, 30–41. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-76980-1_4.

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