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Wissenstransfer im Experimentierfeld LANDNETZ

Autor(en):
Heyde, Dorothée [DBLP]
Zusammenfassung
Die Bereiche Wissenstransfer und Öffentlichkeitsarbeit weisen in vielen Punkten fließende Übergänge auf und sind oft schwer voneinander abzugrenzen. Eine hohe Reichweite der Weitergabe von generierten Erkenntnissen aus dem Experimentierfeld heraus ist nur zu erreichen, wenn diese Erkenntnisse so vielfältig wie möglich präsentiert werden. Dabei sind die verfügbaren Möglichkeiten von der Struktur der Kooperationspartner, der personellen Ausstattung, der Affinität der einzelnen beteiligten Personen und den Restriktionen der kooperierenden Einrichtungen abhängig. Umso wichtiger ist die Zusammenarbeit im Bereich Wissenstransfer mit anderen Experimentierfeldern, inhaltlich verwandten Initiativen, bekannten meinungsbildenden Einrichtungen und sozialen Netzwerken. Diese netzartige Informationsverteilung führt zu einer größtmöglichen Streuung der eigenen Inhalte und Erfahrungen. Das langfristige Ziel sollte es dabei sein, über viele Wege und verschiedene Medien eine zentrale Informationsplattform zu befüllen, um die potenziellen Nutzer unkompliziert mit den wichtigsten Informationen zu versorgen.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Heyde, D., (2022). Wissenstransfer im Experimentierfeld LANDNETZ. In: Gandorfer, M., Hoffmann, C., El Benni, N., Cockburn, M., Anken, T. & Floto, H. (Hrsg.), 42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 323-326).
@inproceedings{mci/Heyde2022,
author = {Heyde, Dorothée},
title = {Wissenstransfer im Experimentierfeld LANDNETZ},
booktitle = {42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft},
year = {2022},
editor = {Gandorfer, Markus AND Hoffmann, Christa AND El Benni, Nadja AND Cockburn, Marianne AND Anken, Thomas AND Floto, Helga} ,
pages = { 323-326 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
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DateienGroesseFormatAnzeige
GIL2022_X_Heyde_323-326.pdf144.9Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-711-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2022
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Wissenstransfer
  • Vernetzung
  • Partizipation
  • Wissensplattform
Sammlungen
  • P317 - 42. GIL-Jahrestagung 2022 - Fokus: Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft [61]

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