von Marília Jöhnk Mit Blick auf die Literaturgeschichte hat es in den letzten Jahren zahlreiche Revi...
100 Jahre Ingeborg Bachmann
Das Magazin „Der Spiegel“ machte die Augustausgabe 1954 mit dem Porträt einer jungen österreichische...
5. Juni 1626: Die Reichsstadt Dortmund wendet sich an die Infantin
Während sich die großen Operationen der Kriegsparteien im Niedersächsischen Reichskreis abspielten,...
Alltägliche Objekte und zerbrochene Beziehungen
Rostige Föhne, alte Armbanduhren, zurückgelassene Kaffeemaschinen – alltägliche Gegenstände. Was den...
“Wer weiß schon wo?” – Eine Einführung zur Identifikation, Erfassung und Systematisierung von historischen Ortsdaten
Tim Schubert, Sophie Döring, Felix Köther, Anne Purschwitz
11.06.2026
13:30 – 15:00 Uhr
https://uni-bamberg.zoom-x.de/j/62989219561
Passwort: =ap3dz
Die Normierung historischer Ortsdaten ist eine zentrale Herausforderung der digital-geisteswissenschaftlichen Forschung. Da ein (deutschlandweit) übergreifendes historisches Ortsverzeichnis fehlt, erheben Projekte diese Daten meist aufwändig selbst. Angebote wie GeoNames, Wikidata oder die GND stoßen bei historischen Zuständen (z.B. Grenzänderungen oder Wüstungen) jedoch oft an ihre Grenzen.
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Materielle Kultur als Forschungsfeld: Das Blog „Dings Da!“
„Dingsda, der, die oder das“, meist salopp verwendet im Sinne von „irgendetwas nicht näher Bezeichne...
Call for Papers DHd2027
DHd 2027: Mind the Gap! – Wissen, Unsicherheit und Verantwortung
Jahrestagung des Verbandes Digital Humanities im deutschsprachigen Raum, ausgerichtet von der Universität Marburg
1. bis 5. März 2027 in Marburg
Einreichungsfrist: 1. August 2026
Die Einreichungen erfolgt über ConfTool
Lücken sind konstitutiv für Wissen. Sie markieren Leerstellen, werfen neue Fragen auf und treiben Erkenntnisprozesse an.
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Quelle: https://dhd-blog.org/?p=23831
NGHM-Tracker (6/26)
Der monatliche Newsletter der Arbeitsgruppe Neueste Geschichte und Historische Migrationsforschung ...
Kausalanalyse ohne Experimente: ein Online-BYODL zu statistischen Verfahren mit Python
Kausalanalyse ist ein zentraler Ansatz in der Forschung, der den Fragen nachgeht, warum ein Phänomen auftritt oder wie es zustande kommt.
In diesem HERMES-Bring-your-own-data-Lab lernen Sie unter der Anleitung der Expertin Dr. Ramona Roller Methoden der kausalen Inferenz für Beobachtungsdaten kennen. Zunächst vertiefen Sie Ihr theoretisches Verständnis von Kausalität und nutzen visuelle Werkzeuge, um kausale Modelle zu konstruieren. Anschließend erhalten Sie einen Überblick über statistische Verfahren der kausalen Inferenz, die Sie anschließend auf Ihren eigenen Datensätzen anwenden können.
Der Workshop richtet sich an alle Geistes- und Kulturwissenschaftler*innen, die in ihrer Forschung kausale Fragen untersuchen und dafür einen systematischen Ansatz suchen.
Wann?
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Quelle: https://dhd-blog.org/?p=23827
Wie lässt sich Transformation erzählen?
Im Rahmen des Projekts „Erzähl(t)e Transformation“ fand am 24. April 2026 der Workshop „Geschichtswi...
Quelle: https://osl.hypotheses.org/23653
