<html>
<head>
<style type="text/css" id="groupoffice-email-style">
h6 {
  font-size: 11px;
  line-height: 14px;
  font-weight: bold;
  color: var(--fg-secondary-text);
}
h4 {
  font-size: 14px;
  line-height: 20.7px;
  letter-spacing: 0.4px;
  color: var(--fg-text);
  font-weight: normal;
}
h5 {
  font-size: 12px;
  color: var(--fg-secondary-text);
  font-weight: normal;
}
h3 {
  font-size: 16px;
  line-height: 20.7px;
  font-weight: normal;
  letter-spacing: 0.6px;
  color: var(--fg-base);
}
h2 {
  font-size: 21px;
  line-height: 27.6px;
  font-weight: normal;
  letter-spacing: 0.6px;
  color: var(--fg-base);
}
h1 {
  font-size: 30px;
  line-height: 34.5px;
  font-weight: normal;
  letter-spacing: 0.6px;
  color: var(--fg-base);
}
body, p, span, div {
  font-family: Helvetica, Arial, sans-serif;
  font-size: 14px;
  color: var(--fg-text);
  font-weight: normal;
  line-height: 20.7px;
  background-color: white;
}
@media screen and (max-device-width: 1200px) {
  body, p, span, div {
    font-size: 16px;
    line-height: 24px;
  }
}
code {
  border: 1px solid var(--fg-line);
  background-color: var(--bg-background);
  padding: 6.9px;
  margin: 13.8px 0;
  display: block;
  font-family: "Courier New", Courier, monospace;
  color: var(--fg-base);
  border-radius: 3.4px;
}
ul {
  display: block;
  list-style-type: disc;
  list-style-position: outside;
  margin: 0;
  padding: 0 0 0 2em;
}
ul > ul {
  list-style-type: circle;
}
ul > ul > ul {
  list-style-type: square;
}
ol {
  display: block;
  list-style-type: decimal;
  list-style-position: outside;
  margin: 0;
  padding: 0 0 0 2em;
}
ol > ol {
  list-style-type: lower-alpha;
}
ol > ol > ol {
  list-style-type: lower-roman;
}
</style>
</head>
<body><gotpl if="salutation"></gotpl><gotpl if="my_work_phone">8th International ARDUOUS (Annotation of useR Data for UbiquitOUs Systems) workshop<br>----------------------------------<br>Paper Submission: May 26, 2024<br>Notification: June 24, 2024<br>Camera ready version: June 30, 2024<br>Workshop: September 24, 2024 in Wiesbaden, Germany<br>----------------------------------<br><br>Dear researchers,<br> <br>On behalf of the 8th International Workshop on Annotation of useR Data for UbiquitOUs Systems, <br>we would like to invite you to submit your contributions of full-length or short-length papers, positional papers, <br>and industry papers by the 26th of May via EasyChair for the ARDUOUS edition that is scheduled to take place at the INFORMATIK Festival 2024 (25.09 - 26.09) in Wiesbaden, Germany. <br>The workshop will be held in hybrid form.<br>This year's topics of interest include: <br> <br>- experiences in the development, validation, and sharing of data annotation protocols, both in academia and in the industry<br>- ensuring compliance with GDPR (DSGVO) and AI EU Act when annotating data<br>- human-centered and human-in-the-loop approaches to designing and deploying AI systems<br>- characterizing forms of annotation appropriate for specific sectors – for example, digital health, logistics, text mining for the digital humanities<br>- Low-resource annotation workflows<br>- Annotation metrics: inter-indexer consistency, similarity, bias, and subjectivity<br> <br>Further general annotation-related topics include but are not limited to:<br>- methods and intelligent tools for annotating data<br>- methods for standardization and normalization in annotation practices<br>- influence of interface on annotation<br>- processes of and best practices in annotating data<br>- methods towards automation of the annotation process<br>- improving and evaluating the quality of annotations<br>- beyond the labels: ontologies for semantic annotation of user data             <br>- high-quality and re-usable annotation for publicly available datasets<br>- impact of annotation on a system’s performance<br>- building classifier models that are capable of dealing with multiple (noisy) annotations and/or making use of taxonomies/ontologies<br>- the potential value of incorporating modeling of the annotators into predictive models<br>- evaluating the efficacy of transfer learning via existing annotated datasets<br>- handling semantic and temporal shift and drift in the applications of annotated datasets<br> <br>For more information, please refer to our website: <a href="https://arduous.eu/" class="normal-link normal-link-url" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://arduous.eu/</a><br> <br>Thank you for considering our invitation. We are looking forward to hearing from you!<br></gotpl></body></html>