TY - JOUR A1 - Allan, Eric A1 - Bossdorf, Oliver A1 - Dormann, Carsten F. A1 - Prati, Daniel A1 - Gossner, Martin M. A1 - Tscharntke, Teja A1 - Blüthgen, Nico A1 - Bellach, Michaela A1 - Birkhofer, Klaus A1 - Boch, Steffen A1 - Böhm, Stefan A1 - Börschig, Carmen A1 - Chatzinotas, Antonis A1 - Christ, Sabina A1 - Daniel, Rolf A1 - Diekötter, Tim A1 - Fischer, Christiane A1 - Friedl, Thomas A1 - Glaser, Karin A1 - Hallmann, Christine A1 - Hodac, Ladislav A1 - Hölzel, Norbert A1 - Jung, Kirsten A1 - Klein, Alexandra Maria A1 - Klaus, Valentin H. A1 - Kleinebecker, Till A1 - Krauss, Jochen A1 - Lange, Markus A1 - Morris, E. Kathryn A1 - Müller, Jörg A1 - Nacke, Heiko A1 - Pasalic, Esther A1 - Rillig, Matthias C. A1 - Rothenwoehrer, Christoph A1 - Schally, Peter A1 - Scherber, Christoph A1 - Schulze, Waltraud X. A1 - Socher, Stephanie A. A1 - Steckel, Juliane A1 - Steffan-Dewenter, Ingolf A1 - Türke, Manfred A1 - Weiner, Christiane N. A1 - Werner, Michael A1 - Westphal, Catrin A1 - Wolters, Volkmar A1 - Wubet, Tesfaye A1 - Gockel, Sonja A1 - Gorke, Martin A1 - Hemp, Andreas A1 - Renner, Swen C. A1 - Schöning, Ingo A1 - Pfeiffer, Simone A1 - König-Ries, Birgitta A1 - Buscot, Francois A1 - Linsenmair, Karl Eduard A1 - Schulze, Ernst-Detlef A1 - Weisser, Wolfgang W. A1 - Fischer, Markus T1 - Interannual variation in land-use intensity enhances grassland multidiversity JF - Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America N2 - Although temporal heterogeneity is a well-accepted driver of biodiversity, effects of interannual variation in land-use intensity (LUI) have not been addressed yet. Additionally, responses to land use can differ greatly among different organisms; therefore, overall effects of land-use on total local biodiversity are hardly known. To test for effects of LUI (quantified as the combined intensity of fertilization, grazing, and mowing) and interannual variation in LUI (SD in LUI across time), we introduce a unique measure of whole-ecosystem biodiversity, multidiversity. This synthesizes individual diversity measures across up to 49 taxonomic groups of plants, animals, fungi, and bacteria from 150 grasslands. Multidiversity declined with increasing LUI among grasslands, particularly for rarer species and aboveground organisms, whereas common species and belowground groups were less sensitive. However, a high level of interannual variation in LUI increased overall multidiversity at low LUI and was even more beneficial for rarer species because it slowed the rate at which the multidiversity of rare species declined with increasing LUI. In more intensively managed grasslands, the diversity of rarer species was, on average, 18% of the maximum diversity across all grasslands when LUI was static over time but increased to 31% of the maximum when LUI changed maximally over time. In addition to decreasing overall LUI, we suggest varying LUI across years as a complementary strategy to promote biodiversity conservation. KW - biodiversity loss KW - agricultural grasslands KW - Biodiversity Exploratories Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.1073/pnas.1312213111 SN - 0027-8424 VL - 111 IS - 1 SP - 308 EP - 313 PB - National Acad. of Sciences CY - Washington ER - TY - BOOK A1 - Bauckmann, Jana A1 - Abedjan, Ziawasch A1 - Leser, Ulf A1 - Müller, Heiko A1 - Naumann, Felix T1 - Covering or complete? : Discovering conditional inclusion dependencies N2 - Data dependencies, or integrity constraints, are used to improve the quality of a database schema, to optimize queries, and to ensure consistency in a database. In the last years conditional dependencies have been introduced to analyze and improve data quality. In short, a conditional dependency is a dependency with a limited scope defined by conditions over one or more attributes. Only the matching part of the instance must adhere to the dependency. In this paper we focus on conditional inclusion dependencies (CINDs). We generalize the definition of CINDs, distinguishing covering and completeness conditions. We present a new use case for such CINDs showing their value for solving complex data quality tasks. Further, we define quality measures for conditions inspired by precision and recall. We propose efficient algorithms that identify covering and completeness conditions conforming to given quality thresholds. Our algorithms choose not only the condition values but also the condition attributes automatically. Finally, we show that our approach efficiently provides meaningful and helpful results for our use case. N2 - Datenabhängigkeiten (wie zum Beispiel Integritätsbedingungen), werden verwendet, um die Qualität eines Datenbankschemas zu erhöhen, um Anfragen zu optimieren und um Konsistenz in einer Datenbank sicherzustellen. In den letzten Jahren wurden bedingte Abhängigkeiten (conditional dependencies) vorgestellt, die die Qualität von Daten analysieren und verbessern sollen. Eine bedingte Abhängigkeit ist eine Abhängigkeit mit begrenztem Gültigkeitsbereich, der über Bedingungen auf einem oder mehreren Attributen definiert wird. In diesem Bericht betrachten wir bedingte Inklusionsabhängigkeiten (conditional inclusion dependencies; CINDs). Wir generalisieren die Definition von CINDs anhand der Unterscheidung von überdeckenden (covering) und vollständigen (completeness) Bedingungen. Wir stellen einen Anwendungsfall für solche CINDs vor, der den Nutzen von CINDs bei der Lösung komplexer Datenqualitätsprobleme aufzeigt. Darüber hinaus definieren wir Qualitätsmaße für Bedingungen basierend auf Sensitivität und Genauigkeit. Wir stellen effiziente Algorithmen vor, die überdeckende und vollständige Bedingungen innerhalb vorgegebener Schwellwerte finden. Unsere Algorithmen wählen nicht nur die Werte der Bedingungen, sondern finden auch die Bedingungsattribute automatisch. Abschließend zeigen wir, dass unser Ansatz effizient sinnvolle und hilfreiche Ergebnisse für den vorgestellten Anwendungsfall liefert. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 62 KW - Datenabhängigkeiten KW - Bedingte Inklusionsabhängigkeiten KW - Erkennen von Meta-Daten KW - Linked Open Data KW - Link-Entdeckung KW - Assoziationsregeln KW - Data Dependency KW - Conditional Inclusion Dependency KW - Metadata Discovery KW - Linked Open Data KW - Link Discovery KW - Association Rule Mining Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-62089 SN - 978-3-86956-212-4 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Mikelskis, Helmut F. A1 - Böschen, Kerstin A1 - Müller, Sabine Lenore A1 - Gessinger, Joachim A1 - Grözinger, Karl Erich A1 - Gründel, Olaf A1 - Drexler, Peter A1 - Hassler, Gerda A1 - Klinger, Sönke A1 - Scherwath, Julia A1 - Buhl, Claudia M. A1 - Böwe, Heiko A1 - Romeike, Ralf A1 - Schwill, Andreas T1 - Portal = Betrachtet: Profilbereich untersucht Kulturen im Vergleich BT - Die Potsdamer Universitätszeitung N2 - Aus dem Inhalt: - Betrachtet: Profilbereich untersucht Kulturen im Vergleich - Frauenförderung mit mehr Erfolg - AStA mit neuem Profil - Universitätsverlag mit eigenem Know-how T3 - Portal: Das Potsdamer Universitätsmagazin - 11-12/2003 Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-439776 SN - 1618-6893 IS - 11-12/2003 ER -