# Literature and Projects ## Literature Binnewitt, J., & Schnepf, T. (2021). Wortliste zur Assoziation ökologischer Nachhaltigkeit. PUF\_1.0. Bonn: Bundesinstitut für Berufsbildung. [doi:10.7803/550.21.1.7.10](https://doi.org/10.7803/550.21.1.7.10) Buchmann, M., Buchs, H., Busch, F., Clematide, S., Gnehm, A.-S., & Müller, J. (2022). Swiss Job Market Monitor: A Rich Source of Demand-Side Micro Data of the Labour Market. *European Sociological Review, jcac002*. doi: 10.1093/esr/jcac002 Büchel, J., Mertens, A., 2021, KI-Bedarfe der Wirtschaft am Standort Deutschland. Eine Analyse von Stellenanzeigen für KI-Berufe. *Gutachten im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie, Köln* Cedefop. (2018). Mapping the landscape of online job vacancies: Background country report: Germany. [cedefop.europa.eu](http://www.cedefop.europa.eu/en/events-and-projects/projects/big-data-analysis-onlinevacancies/publications) Cedefop. (2019). Online job vacancies and skills analysis: A Cedefop pan-European approach. Publications Office. [doi:10.2801/097022](https://data.europa.eu/doi/10.2801/097022) De Lazzer, J., & Rengers, M. (2021). Auswirkungen der Coronakrise auf den Arbeitsmarkt: Experimentelle Statistiken aus Daten von Online-Jobportalen. *WiSta, 3/2021*. Retrieved from Eggenhofer-Rehart, P., Brandl, J., & Kohlberger, M. (2022). ‚Flexibility and flexibility are not the same’: A genre-sensitive method to measuring gendered wording in job advertisements. Vortrag am Herbstworkshop der Wissenschaftlichen Kommission Personalwesen im Verband der Hochschullehrer für Betriebswirtschaft e.V., Berlin, Germany, 29-30 September 2022 Gnehm, A.-S., & Clematide, S. (2020). Text Zoning and Classification for Job Advertisements in German, French and English. In *Proceedings of the Fourth Workshop on Natural Language Processing and Computational Social Science* (pp. 83-93). Association for Computational Linguistics. Gnehm, A.-S., Bühlmann, E., & Clematide, S. (2022). Evaluation of Transfer Learning and Domain Adaptation for Analyzing German-Speaking Job Advertisements. In Proceedings of the 13th Language Resources and Evaluation Conference. Marseille, France: European Language Resources Association. Grimm, V., Janser, M., & Stops, M. (2021). Neue Analyse von Online-Stellenanzeigen: Kompetenzen für die Wasserstofftechnologie sind jetzt schon gefragt. *IAB-Kurzbericht, 11/2021*. Nürnberg. Hermes, J., & Schandock, M. (2016). Stellenanzeigenanalyse in der Qualifikationsentwicklungs-forschung. Die Nutzung maschineller Lernverfahren zur Klassifikation von Textabschnitten. Bonn. Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data. Biometrics, 33(1), 159–174. McHugh, M. L. (2012). Interrater reliability: the kappa statistic. Biochem Med (Zagreb), 22(3), 276-82. PMID: 23092060; PMCID: PMC3900052. Murauer, B., Tschuggnall, M., Specht, G., & Brandl, J. (2023). Algorithmic Segmentation of Job Ads Using Textual Analysis. In Computational Linguistics and Intelligent Text Processing: 19th International Conference, CICLing 2018, Hanoi, Vietnam, March 18–24, 2018, Revised Selected Papers, Part II. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 287–300. Müller, J., Fingerhut, J., & Noack, M. (2022). Algorithmische Extraktion transversaler Kompetenzen nach ESCO v1.1 aus deutschsprachigen Online-Jobanzeigen. Müller, J. (2023). Extraction of activity fields from German online job posting – Model Card and Dataset Card. Napierala, J., Kvetan, V., & Branka, J. (2022). Assessing the representativeness of online job advertisements. Luxembourg: Publications Office. Cedefop working paper, No 17. Noack, M., Ziegler, M., & Müller, J. (2022). Kompetenzwandel in Krisenzeiten – Welche Soft Skills jetzt zählen. Gütersloh: Bertelsmann Stiftung. Noack, M. & Müller, J. (2023). Mehr Fachkräfte in jeder Region - Deckung des regionalen Fachkräftebedarfs durch Teilqualifikationen. Gütersloh: Bertelsmann Stiftung. Noy, N. F., & McGuinness, D. L. (2001). Ontology development 101: A guide to creating your first ontology. Panos, A. (2020): [Semantic modeling for data. Avoiding pitfalls and breaking dilemmas.](https://www.oreilly.com/library/view/semantic-modeling-for/9781492054269/) O'Reilly Media. Plaimauer, C. (2016). Big Data als Informationsquelle für regionales Arbeitsmarkt-Monitoring: Online-Stellenanzeigen analysieren mittels Jobfeed. AMS info, 339. Plaimauer, C. (2018). Die Darstellung der Arbeitskräfte-Nachfrage im AMS-Qualifikations-Barometer. AMS info, 410/411. Plaimauer, C. (2020). Using big data analysis to develop labour market taxonomies: The case of the Austrian Public Employment Services skills taxonomy. In The feasibility of using big data in anticipating and matching skills needs (pp. 36-43). ISBN: 978-92-2-032854-5. Uschold, M., & Gruninger, M. (1996). Ontologies: Principles, methods and applications. The Knowledge Engineering Review, 11(2), 93-136. doi:10.1017/S0269888900007797 Rengers, M. (2020). Developing meaningful indicators based on OJA \[online job vacancies] data. In ESSnet Big Data, Work Package B: Implementation – Online Job Vacancies. [ec.europa.eu](https://ec.europa.eu/eurostat/cros/sites/default/files/DE_OJA-meaningful-indicators_2020_08_24.pdf) Rengers, M. (2018). Internetgestützte Erfassung offener Stellen – Machbarkeitsstudie im Rahmen eines ESSnet-Projekts zu Big Data. WiSta, 5, 11ff. [destatis.de](https://www.destatis.de/DE/Methoden/WISTA-Wirtschaft-und-Statistik/2018/05/internetgestuetzte-erfassung-052018.pdf?__blob=publicationFile\&v=4) Rengers, M. (2018). Internetbasierte Erfassung offener Stellen im Statistischen Bundesamt. Schriftenreihe der ASI – Arbeitsgemeinschaft Sozialwissenschaftlicher Institute, Wiesbaden. Stephany, F. (2021). One size does not fit all: Constructing complementary digital reskilling strategies using online labour market data. Big Data & Society. \ \ Stephany, F. (2020) When Does it Pay Off to Learn a New Skill? Revealing the Complementary Benefit of Cross-Skilling. [http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3717077](https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3717077) Stops, M. (2021). Kompetenz-Kompass: Mit einem neuen Verfahren lassen sich die Kompetenzanforderungen in Stellenanzeigen systematisch abbilden. *IAB-Forum*. Retrieved from [https://www.iab-forum.de](https://www.iab-forum.de/) Stops, M., Bächmann, A.-C., Glassner, R., Janser, M., Matthes, B., Metzger, L.-J., Müller, C., & Seitz, J. (2021). Extracting Skill Requirements from Job Ads – the 'Machbarkeitsstudie Kompetenz-Kompass'. *IAB-Forschungsbericht, 07/2021*. Nürnberg. Stops, M., Bächmann, A.-C., Glassner, R., Janser, M., Matthes, B., Metzger, L.-J., Müller, C., Seitz, J., Hanebrink, A. (Mitarb.), Lataster, L. (Mitarb.), & Müller, G. (Mitarb.). (2020). Machbarkeitsstudie Kompetenz-Kompass \* Teilprojekt 2: Beobachtung von Kompetenzanforderungen in Stellenangeboten. *Bundesministerium für Arbeit und Soziales. Forschungsbericht, 553*. Berlin. Stops, M., Laible, M.-C., & Leschnig, L. (2022). Überfachliche Kompetenzen sind gefragt – allen voran Zuverlässigkeit und Teamfähigkeit. *IAB-Forum*. Retrieved from [https://www.iab-forum.de](https://www.iab-forum.de/) Vogel, P., & Hilgendorf, E. (2018). Web Scraping in der unabhängigen wissenschaftlichen Forschung - Gutachten im Auftrag des Wissenschaftszentrums Berlin für Sozialforschung gGmbH (WZB) – Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD). Zhao, Y., Chen, H., & Mason, C. M. (2022). A Framework for Duplicate Detection from Online Job Postings. In IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT '21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 249–256. ## Projects {% hint style="success" %} This section is still in progress. If you have any projects you want to highlight here, please write {% endhint %} Suisse Stellenmarkt-Monitor: Nesta's Open Jobs Observatory: Jobmonitor der Bertelsmann Stiftung: \ \ Job Ad Decoder: --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://www.oja-guide.de/in-practice/literature-and-projects.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. 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