Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften - ZfdG Heft 10 (2025)

Dieses Data Paper stellt die XML-Daten der Digitalen Edition und Kommentierung der Tagebücher des Fürsten Christian II. von Anhalt-Bernburg (1599-1656) vor. Dabei sollen erste datengetriebene Explorationen dieses in Qualität und Quantität für das 17. Jahrhundert einzigartigen Tagebuchwerks präsentiert werden.

This data paper examines the challenges and considerations involved in making pixel-level annotations to fine-tune a computer vision / object detection algorithm for recognising alchemical laboratory apparatus in early modern printed manuals.

Das Projekt SemanticKraus widmete sich drei digitalen Editionen zu Karl Kraus, mit dem Ziel, deren Projektdaten in einen gemeinsamen Wissensgraphen zu integrieren und im Semantic Web zu publizieren. Der Beitrag beleuchtet die Voraussetzungen, die Vorgehensweise und einige methodische Herausforderungen des Projekts.

In diesem Data Paper wird das Marburger Urkundenrepositorium vorgestellt, welches die Bestände des Lichtbildarchivs älterer Originalurkunden bis 1250 (LBA) und des Corpus der altdeutschen Originalurkunden bis 1300 (CAO) vereinigt.

This Data Paper presents the creation of a dataset for geographical information on markets in English market towns in 1813.

Der Beitrag stellt exemplarisch anhand von Bußgeldkatalogen aus der Zeit der COVID-19-Pandemie die maschinelle und manuelle Verarbeitung strukturierter Forschungsdaten sowie deren Interpretation mit einer historischen Fragestellung zur Humandifferenzierung vor.

Computational drama analysis often treats plays as static entities. This paper introduces the dimension of temporality in two key ways. First, it explores the impact of a play’s creation time on its classification. Second, it investigates how structural features evolve within individual works as their plots unfold.

The Article displays the current state of research on generative AI applications in digital scholarly editing. Based on workshops at the DHd 2024 it identifies eight key application areas for LLM and concludes by identifying critical areas from practical as well as theoretical perspectives.

Texte von beschrifteten Bildkarten des Leibniz-Zentrums für Archäologie (LEIZA) wurden mit zwei Methoden erschlossen: mit einer klassischen Deep-Learning-Pipeline sowie mit Large-Language-Modellen (LLMs) wie GPT-4o.

Der Beitrag präsentiert ein Annotationsprojekt zur Fokalisierung in der Fallgeschichtensammlung Der Neue Pitaval (1842–1890), das im Schnittfeld von Narratologie, Literatur- und Rechtswissenschaft verortet ist und manuelle Annotation mit literaturwissenschaftlicher Lehre verbindet.

Der Beitrag erkundet das thematische Spektrum norddeutscher Jahrmarktdrucke des 19. Jahrhunderts mithilfe von Topic Modeling-Verfahren und bereichert die Erforschung populärer Literatur um eine empirische Perspektive.