Welcome
The edoc server is the Open Access publication server and institutional repository of the Humboldt-Universität zu Berlin. It is available to university members for the publication of academic work as a first or second publication. In addition to text publications, research data can also be published via the edoc server. These publications are available to the general public worldwide, free of charge and for the long term.
The University Library supports and advises all members of the University in all matters relating to academic publishing:
- Literature search and online resources
- Open Access and its promotion and funding
- Publishing on the edoc server
If you have any questions, please contact the Open Access team or the Electronic Publishing working group.
Community and Collections
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
2023-03-21Zeitschriftenartikel
Exploiting time-varying RFM measures for customer churn prediction with deep neural networks
(Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät) Mena, Gary; Coussement, Kristof; De Bock, Koen W.; De Caigny, Arno; Lessmann, Stefan
Deep neural network (DNN) architectures such as recurrent neural networks and transformers display outstanding performance in modeling sequential unstructured data. However, little is known about their merit to model customer churn with time-varying data. The paper provides a comprehensive evaluation of the ability of recurrent neural networks and transformers for customer churn prediction (CCP) using time-varying behavioral features in the form of recency, frequency, and monetary value (RFM). RFM variables are the backbone of CCP and, more generally, customer behavior forecasting. We examine alternative strategies for integrating time-varying and non-variant customer features in one network architecture. In this scope, we also assess hybrid approaches that incorporate the outputs of DNNs in conventional CCP models. Using a comprehensive panel data set from a large financial services company, we find recurrent neural networks to outperform transformer architectures when focusing on time-varying RFM features. This finding is confirmed when time-invariant customer features are included, independent of the specific form of feature integration. Finally, we find no statistical evidence that hybrid approaches (based on regularized logistic regression and extreme gradient boosting) improve predictive performance—highlighting that DNNs and especially recurrent neural networks are suitable standalone classifiers for CCP using time-varying RFM measures.
2023-01-13Zeitschriftenartikel
Substance addiction: cure or care?
(Lebenswissenschaftliche Fakultät) Chinchella, Nicola; Hipólito , Inês
Substance addiction has been historically conceived and widely researched as a brain disease. There have been ample criticisms of brain-centred approaches to addiction, and this paper aims to align with one such criticism by applying insights from phenomenology of psychiatry. More precisely, this work will apply Merleau-Ponty’s insightful distinction between the biological and lived body. In this light, the disease model emerges as an incomplete account of substance addiction because it captures only its biological aspects. When considering addiction as a brain disorder, it will be shown that research fails to account for the contextual, functional, and emotional aspects inherent to subjective health. It is concluded that, while the disease model is fundamental to our understanding of what happens in the brain, its brain-centred approach is cure-oriented. Instead, we suggest a care-orientated approach, which understands and treats the psychological feel as bodily experience situated in an environment, allowing for a more encompassing therapeutic perspective.
2021Zeitschriftenartikel
Zur Rolle der Nation in der Geschichtsschreibung des 21. Jahrhunderts
(Philosophische Fakultät) Framke, Maria; Weiß, Andreas; Angster, Julia; Górny, Maciej; Fischer, Georg; Martschukat, Jürgen; Wien, Peter; Matten, Marc; Großheim, Martin; Wagenhofer, Sophie; Thüngen, von, Maximiliano; Feest, David; Müller, Jakob; Malik, Anushay; Uchida, Chikara; Weiß, Andreas; Framke, Maria
Welche Rolle spielt offizielle Geschichtsforschung zum Thema Nation im wissenschaftlichen Rahmen (Universitäten, Akademien, Forschungszentren), in der Geschichtsvermittlung und im öffentlichen Diskurs? Die Beiträge dieses Forums verstehen sich nicht ausschließlich als akademische Beiträge zu diesen Debatten, sondern auch als erinnerungspolitische Interventionen bzw. Diskussionsangebote. Dabei geht es nicht um Nation als politischen Kampfbegriff, sondern als analytische Kategorie. Darüber hinaus fragt das Forum nach dem Wechselspiel von Nationalismus und Globalisierung und nach den Herausforderungen, die sich hieraus für die aktuelle Historiographie ergeben. Das Forum stellt Fallbeispiele aus verschiedenen Regionen vor: dem arabischen Raum (Ägypten, Irak, Marokko), den Amerikas (Argentinien, Brasilien, Vereinigte Staaten von Amerika), aus Asien (China, Japan, Pakistan, Vietnam) und Europa (Belgien, Deutschland, Estland, Polen).
2023-07-24Zeitschriftenartikel
Preface: Philosophy and the Public
(Philosophische Fakultät) Jaster, Romy; Keil, Geert
2025-02-18Masterarbeit
Safe Space: Bibliothek
(Philosophische Fakultät) Papencort, Frauke; Petras, Vivien
Diese Masterarbeit untersucht den Begriff des „Safe Space“ und seine Verwendung im bibliothekarischen Fachdiskurs. Ursprünglich aus der queeren Szene stammend, bezeichnete der Begriff zunächst Schutzräume für marginalisierte Gruppen. Heute wird er zunehmend unreflektiert genutzt, insbesondere in Bibliotheken, die sich als „Safe Spaces“ verstehen wollen. Die Arbeit analysiert, ob Bibliotheken tatsächlich Safe Spaces sein können, da ihr Anspruch auf Offenheit im Widerspruch zur Definition eines geschlossenen Schutzraums steht. Der Begriff „Schutzraum“ wird oft synonym verwendet, obwohl er nicht bedeutungsgleich ist. Zudem gewinnt die alternative Bezeichnung „Safer Space“ an Bedeutung, die anerkennt, dass kein Raum völlig machtfrei sein kann. Die Arbeit betont die Notwendigkeit einer präzisen Begriffsverwendung, um Missverständnisse und eine inflationäre Nutzung des Begriffs zu vermeiden.