Publicly available social media archives facilitate research in the social sciences and provide corpora for training and testing a wide range of machine learning and natural language processing methods. With respect to the recent outbreak of the Coronavirus disease 2019 (COVID-19), online discourse on Twitter reflects public opinion and perception related to the pandemic itself as well as mitigating measures and their societal impact. Understanding such discourse, its evolution, and interdependencies with real-world events or (mis)information can foster valuable insights. On the other hand, such corpora are crucial facilitators for computational methods addressing tasks such as sentiment analysis, event detection, or entity recognition. However, obtaining, archiving, and semantically annotating large amounts of tweets is costly. In this paper, we describe TweetsCOV19, a publicly available knowledge base of currently more than 8 million tweets, spanning October 2019-April 2020. Metadata about the tweets as well as extracted entities, hashtags, user mentions, sentiments, and URLs are exposed using established RDF/S vocabularies, providing an unprecedented knowledge base for a range of knowledge discovery tasks. Next to a description of the dataset and its extraction and annotation process, we present an initial analysis and use cases of the corpus.
Reliable identification and citation of research datasets, used to answer particular research questions, is currently limited. Even with well agreed standards, classic bibliographic methods of data citation have their limits when research datasets have been used several times or are stored in different locations. In this paper, we present the web-based information system da|ra, which aims at addressing this issue. We introduce a technical architecture which allows the registration of metadata of research datasets. The system allows a user to get a DOI name for these datasets, to search for registered datasets and to resolve DOI names. Today, our system is used by 12 publication agents and includes more than 6,000 research datasets that can be searched and cited using their DOI name.
Erdal BARAN • Öz Devletimizin (Türkiye Cumhuriyeti) son günlerde tarım adına, çiftçiyi desteklemek adına, köyleri yaşanılır bir şekilde, cazip hale getirmek için büyük bir seferberlik içinde olduğu görülmektedir. Köylü olarak nitelediğimiz insanların edebiyatımızdaki yeri de bizim için merak konusudur. Buna istinaden köyden kente göçün devam ettiği şu günlerde Türk köylüsünün edebiyatımızdaki yerini sorgulamak gerektiğini düşündük ve makalemizde, gündemdeki bir konunun öznesi olan Türk köylüsünün, 1940-1970 yılları arasında Türk şiirine yansımalarını tematik/anlamsal bir değerlendirme olarak incelemeye değer gördük. Şairlerimizin şiirler üzerinden Türk köylüsüne yaklaşım tarzını, Türk köylüsünü, hangi yönüyle edebiyata konu olarak seçtiklerini incelemeye çalıştık. Toplumcu Gerçekçilik adına köy ve köylü merkezli şiir kaleme alan kimi yazarların,1940-1970 tarihleri arasında konuya yaklaşım tarzlarının, amaçlarının ve amaçlarına ulaşıp ulaşmadıklarının sorgulaması gerektiğini düşündük. Bugün devletimizin (Türkiye Cumhuriyeti) yatırım politikaları arasında yer alan köy ve köylünün 1940-1970 yılları arasında edebiyatın bir türü olan şiir üzerinden toplumsal hafızamızda bıraktığı izi tespit ederek bundan sonraki süreçte köy ve köylünün, edebi bir esere konu olacaksa, akıbetini bir sorun olarak herkesin sorgulaması gerektiğini düşünüyoruz.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.