@phdthesis{Regel2008,
  author    = {Regel, Stefanie},
  title     = {The comprehension of figurative language : electrophysiological evidence on the processing of irony},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-33376},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2008},
  abstract  = {Diese Dissertation untersucht das Verstehen figurativer Sprache, im Besonderen die zeitliche Verarbeitung von verbaler Ironie. In sechs Experimenten wurde mittels ereignis-korrelierter Potentiale (EKP) die Gehirnaktivit{\"a}t beim Verstehen ironischer {\"A}ußerungen im Vergleich zu entsprechenden nicht-ironischen {\"A}ußerungen gemessen und analysiert. Dar{\"u}berhinaus wurde der Einfluss verschiedener sprachbegleitender Hinweisreize, z.B. von Prosodie oder der Verwendung von Satzzeichen, sowie außersprachlicher Hinweisreize, wie bspw. pragmatischen Wissens, auf das Ironieverstehen untersucht. Auf Grundlage dieser Ergebnisse werden verschiedene psycholinguistische Modelle figurativer Sprachverarbeitung, d.h. 'standard pragmatic model', 'graded salience hypothesis', sowie 'direct access view', diskutiert.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Wahl2007,
  author    = {Wahl, Michael},
  title     = {Syntaktische und semantische Verarbeitung auditorisch pr{\"a}sentierter S{\"a}tze in kortiko-basalen Hirnstrukturen : eine EKP-Studie},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-14247},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2007},
  abstract  = {Seit den Anf{\"a}ngen empirisch-neurowissenschaftlicher Forschung gilt Sprachkompetenz zuvorderst als eine Leistung der Hirnrinde (Kortex), jedoch wurden v. a. im Zuge sich verbessernder bildgebender Verfahren aphasische Syndrome auch nach L{\"a}sionen subkortikaler Hirnregionen, insbesondere der Basalganglien und des Thalamus nachgewiesen. Diese Strukturen liegen in der Tiefe des Gehirns und kommunizieren {\"u}ber weit gef{\"a}cherte Faserverbindungen mit dem Kortex. In erster Linie werden den Basalganglien senso-motorische Kontrollfunktionen zugewiesen. Dementsprechend werden diverse Erkrankungen, die durch St{\"o}rungen physiologischer Bewegungsabl{\"a}ufe gekennzeichnet sind (z. B. Morbus Parkinson, Chorea Huntington), auf Funktionsdefekte dieser Strukturen zur{\"u}ckgef{\"u}hrt. Der Thalamus wird h{\"a}ufig als Relaisstation des Informationsaustauschs zwischen anatomisch entfernten Arealen des Nervensystems aufgefasst. Basalganglien und Thalamus werden jedoch auch dar{\"u}ber hinausgehende Funktionen, z. B. zur Bereitstellung, Aufrechterhaltung und Auslenkung von Aufmerksamkeit bei der Bearbeitung kognitiver Aufgaben zugesprochen. In der vorliegenden Arbeit wurde mit elektrophysiologischen Methoden untersucht, ob auf der Ebene von Thalamus und Basalganglien kognitive Sprachleistungen, spezifisch der syntaktischen und semantischen Verarbeitung nachgewiesen werden k{\"o}nnen und inwieweit sich eventuell subkortikale von kortikaler Sprachverarbeitung unterscheidet. Die Untersuchung spezieller Sprachfunktionen der Basalganglien und des Thalamus ist im Rahmen der operativen Behandlung bewegungsgest{\"o}rter Patienten mit der sog. Tiefenhirnstimulation (DBS = engl. Deep Brain Stimulation) m{\"o}glich. Hierbei werden Patienten mit Morbus Parkinson Stimulationselektroden in den Nucleus subthalamicus (STN) implantiert. Bei Patienten mit generalisierten Dystonien erfolgt die Implantation in den Globus pallidus internus (GPI) und bei Patienten mit essentiellem Tremor in den Nucleus ventralis intermedius (VIM). STN und GPI sind Kernareale der Basalganglien, der VIM ist Teil des motorischen Systems. Nach der Implantation besteht die M{\"o}glichkeit, direkt von diesen Elektroden elektroenzephalographische (EEG)-Signale abzuleiten und diese mit simultan abgeleiteten Oberfl{\"a}chen-EEG zu vergleichen. In dieser Arbeit wurden DBS-Patienten aus allen genannten Gruppen in Bezug auf Sprachverst{\"a}ndnisleistungen untersucht. Neben der Pr{\"a}sentation korrekter S{\"a}tze h{\"o}rten die Patienten S{\"a}tze mit syntaktischen oder semantischen Fehlern. In verschiedenen Studien wurden an der Skalp-Oberfl{\"a}che EKP-Komponenten (EKP = ereigniskorrelierte Potentiale) beschrieben, welche mit der Verarbeitung solcher Fehler in Verbindung gebracht werden. So verursachen syntaktische Phrasenstrukturverletzungen eine fr{\"u}he links-anteriore Negativierung (ELAN). Dieser Komponente folgt eine sp{\"a}te Positivierung (P600), die mit Reanalyse und Reparaturmechanismen in Verbindung gebracht wird. Semantische Verletzungen evozieren eine breite Negativierung um 400ms (N400). In den thalamischen Ableitungen wurden zwei zus{\"a}tzliche syntaktische fehlerbezogene Komponenten gefunden, die (i) ~ 80ms nach der Skalp-ELAN und (ii) ~ 70ms vor der Skalp-P600 auftraten. Bei semantischen Verletzungen wurde im Thalamus ein fehlerbezogenes Potential nachgewiesen, welches weitgehend parallel mit dem am Skalp gefundenen Muster verl{\"a}uft. Aus den Ergebnissen der vorliegenden Studie folgt, dass der Thalamus spezifische Sprachfunktionen erf{\"u}llt. Komponenten, die Sprachverarbeitungsprozesse reflektieren, konnten in den Basalganglienstrukturen STN und GPI nicht identifiziert werden. Aufgrund der erhobenen Daten werden zwei getrennte Netzwerke f{\"u}r die Verarbeitung syntaktischer bzw. semantischer Fehler angenommen. In diesen Netzwerken scheint der Thalamus spezifische Aufgaben zu {\"u}bernehmen. In einem ‚Syntaxnetzwerk' kommunizieren frontale Hirnstrukturen unter Einbeziehung des Thalamus mit parietalen Hirnstrukturen. Dem Thalamus wurde eine Mediationsfunktion in der syntaktischen Reanalyse zugesprochen. In einem ‚Semantiknetzwerk' waren keine eindeutig zuordenbaren Prozesse auf thalamischer Ebene nachweisbar. Es wurde eine unscharfe, jedoch aber spezifische Aktivierung des Thalamus {\"u}ber den gesamten Zeitraum der kortikalen semantischen Analyse gezeigt, welche als Integration verschiedener Analysemechanismen gewertet wurde.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Stone2020,
  author    = {Stone, Kate},
  title     = {Predicting long-distance lexical content in German verb-particle constructions},
  doi       = {10.25932/publishup-47679},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-476798},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2020},
  abstract  = {A large body of research now supports the presence of both syntactic and lexical predictions in sentence processing. Lexical predictions, in particular, are considered to indicate a deep level of predictive processing that extends past the structural features of a necessary word (e.g. noun), right down to the phonological features of the lexical identity of a specific word (e.g. /kite/; DeLong et al., 2005). However, evidence for lexical predictions typically focuses on predictions in very local environments, such as the adjacent word or words (DeLong et al., 2005; Van Berkum et al., 2005; Wicha et al., 2004). Predictions in such local environments may be indistinguishable from lexical priming, which is transient and uncontrolled, and as such may prime lexical items that are not compatible with the context (e.g. Kukona et al., 2014). Predictive processing has been argued to be a controlled process, with top-down information guiding preactivation of plausible upcoming lexical items (Kuperberg \& Jaeger, 2016). One way to distinguish lexical priming from prediction is to demonstrate that preactivated lexical content can be maintained over longer distances. In this dissertation, separable German particle verbs are used to demonstrate that preactivation of lexical items can be maintained over multi-word distances. A self-paced reading time and an eye tracking experiment provide some support for the idea that particle preactivation triggered by a verb and its context can be observed by holding the sentence context constant and manipulating the predictabilty of the particle. Although evidence of an effect of particle predictability was only seen in eye tracking, this is consistent with previous evidence suggesting that predictive processing facilitates only some eye tracking measures to which the self-paced reading modality may not be sensitive (Staub, 2015; Rayner1998). Interestingly, manipulating the distance between the verb and the particle did not affect reading times, suggesting that the surprisal-predicted faster reading times at long distance may only occur when the additional distance is created by information that adds information about the lexical identity of a distant element (Levy, 2008; Grodner \& Gibson, 2005). Furthermore, the results provide support for models proposing that temporal decay is not major influence on word processing (Lewandowsky et al., 2009; Vasishth et al., 2019). In the third and fourth experiments, event-related potentials were used as a method for detecting specific lexical predictions. In the initial ERP experiment, we found some support for the presence of lexical predictions when the sentence context constrained the number of plausible particles to a single particle. This was suggested by a frontal post-N400 positivity (PNP) that was elicited when a lexical prediction had been violated, but not to violations when more than one particle had been plausible. The results of this study were highly consistent with previous research suggesting that the PNP might be a much sought-after ERP marker of prediction failure (DeLong et al., 2011; DeLong et al., 2014; Van Petten \& Luka, 2012; Thornhill \& Van Petten, 2012; Kuperberg et al., 2019). However, a second experiment in a larger sample experiment failed to replicate the effect, but did suggest the relationship of the PNP to predictive processing may not yet be fully understood. Evidence for long-distance lexical predictions was inconclusive. The conclusion drawn from the four experiments is that preactivation of the lexical entries of plausible upcoming particles did occur and was maintained over long distances. The facilitatory effect of this preactivation at the particle site therefore did not appear to be the result of transient lexical priming. However, the question of whether this preactivation can also lead to lexical predictions of a specific particle remains unanswered. Of particular interest to future research on predictive processing is further characterisation of the PNP. Implications for models of sentence processing may be the inclusion of long-distance lexical predictions, or the possibility that preactivation of lexical material can facilitate reading times and ERP amplitude without commitment to a specific lexical item.},
  language  = {en}
}
@misc{BridwellCavanaghCollinsetal.2018,
  author    = {Bridwell, David A. and Cavanagh, James F. and Collins, Anne G. E. and Nunez, Michael D. and Srinivasan, Ramesh and Stober, Sebastian and Calhoun, Vince D.},
  title     = {Moving beyond ERP components},
  series = {Postprints der Universit{\"a}t Potsdam : Humanwissenschaftliche Reihe},
  journal   = {Postprints der Universit{\"a}t Potsdam : Humanwissenschaftliche Reihe},
  number    = {656},
  issn      = {1866-8364},
  doi       = {10.25932/publishup-45966},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-459667},
  pages     = {19},
  year      = {2018},
  abstract  = {Relationships between neuroimaging measures and behavior provide important clues about brain function and cognition in healthy and clinical populations. While electroencephalography (EEG) provides a portable, low cost measure of brain dynamics, it has been somewhat underrepresented in the emerging field of model-based inference. We seek to address this gap in this article by highlighting the utility of linking EEG and behavior, with an emphasis on approaches for EEG analysis that move beyond focusing on peaks or "components" derived from averaging EEG responses across trials and subjects (generating the event-related potential, ERP). First, we review methods for deriving features from EEG in order to enhance the signal within single-trials. These methods include filtering based on user-defined features (i.e., frequency decomposition, time-frequency decomposition), filtering based on data-driven properties (i.e., blind source separation, BSS), and generating more abstract representations of data (e.g., using deep learning). We then review cognitive models which extract latent variables from experimental tasks, including the drift diffusion model (DDM) and reinforcement learning (RL) approaches. Next, we discuss ways to access associations among these measures, including statistical models, data-driven joint models and cognitive joint modeling using hierarchical Bayesian models (HBMs). We think that these methodological tools are likely to contribute to theoretical advancements, and will help inform our understandings of brain dynamics that contribute to moment-to-moment cognitive function.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{BreakellFernandez2016,
  author    = {Breakell Fernandez, Leigh},
  title     = {Investigating word order processing using pupillometry and event-related potentials},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-91438},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {x, 122},
  year      = {2016},
  abstract  = {In this thesis sentence processing was investigated using a psychophysiological measure known as pupillometry as well as Event-Related Potentials (ERP). The scope of the the- sis was broad, investigating the processing of several different movement constructions with native speakers of English and second language learners of English, as well as word order and case marking in German speaking adults and children. Pupillometry and ERP allowed us to test competing linguistic theories and use novel methodologies to investigate the processing of word order. In doing so we also aimed to establish pupillometry as an effective way to investigate the processing of word order thus broadening the methodological spectrum.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Schumacher2022,
  author    = {Schumacher, Jochen},
  title     = {Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex f{\"u}r produzierende Unternehmen},
  doi       = {10.25932/publishup-55464},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-554642},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {VI, 275},
  year      = {2022},
  abstract  = {Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex f{\"u}r produzierende Unternehmen (KMU und Mittelstand) mit diskreter Produktion. Die Motivation zu dieser Arbeit entstand aus dem Z{\"o}gern vieler Unternehmen - insbesondere KMU und Mittelstand - bei der Transformation in Richtung Industrie 4.0. Im Rahmen einer Marktstudie konnte belegt werden, dass 86 Prozent der befragten produzierenden Unternehmen kein f{\"u}r ihr Unternehmen geeignetes Industrie 4.0 Reifegradmodell gefunden haben, mit dem sie ihren Status Quo bewerten und Maßnahmen f{\"u}r einen h{\"o}heren Grad der Reife ableiten k{\"o}nnten. Die Bewertung bestehender Reifegradmodelle zeigte Defizite hinsichtlich der Industrie 4.0 Abdeckung, der Betrachtung der sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie der Betrachtung von Management und Unternehmenskultur. Basierend auf den aktuellen Industrie 4.0 Technologien und Handlungsbereichen wurde ein neues, modular aufgebautes Industrie 4.0 Reifegradmodell entwickelt, das auf einer ganzheitlichen Betrachtung aller sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie deren Schnittstellen basiert. Das Modell ermittelt neben dem Overall Industry 4.0 Maturity Index (OI4MI) vier weitere Indizes zur Bewertung der Industrie 4.0 Reife des Unternehmens. Das Modell wurde bei einem Unternehmen validiert und steht nun als Template f{\"u}r darauf aufbauende Forschungsarbeiten zur Verf{\"u}gung.},
  language  = {de}
}