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Der Semi-Parlamentarismus beschreibt das Regierungssystem, in dem die Regierung von einem Teil des Parlaments gewählt wird und abberufen werden kann, von einem anderen Teil des Parlaments aber unabhängig ist. Beide Kammern müssen dabei der Gesetzgebung zustimmen. Dieses von Steffen Ganghof klassifizierte System ergänzt gängige Regierungssystemtypologien, wie sie beispielsweise von David Samuels und Matthew Shugart genutzt werden. Der Semi-Parlamentarismus ist der logische Gegenpart zum Semi-Präsidentialismus, bei dem nur ein Teil der Exekutive von der Legislative abhängt, während im Semi-Parlamentarismus die Exekutive von nur einem Teil der Legislative abhängt. Der Semi-Parlamentarismus verkörpert so ein System der Gewaltenteilung ohne einen exekutiven Personalismus, wie er durch die Direktwahl und Unabhängigkeit der Regierungchef:in im Präsidentialismus hervorgerufen wird. Dadurch ist der Semi-Parlamentarismus geeignet, Unterschiede zwischen Parlamentarismus und Präsidentialismus auf den separaten Einfluss der Gewaltenteilung und des exekutiven Personalismus zurückzuführen. Die Untersuchung des Semi-Parlamentarismus ist daher für die Regierungssystemliteratur insgesamt von Bedeutung. Der Semi-Parlamentarismus ist dabei kein rein theoretisches Konstrukt, sondern existiert im australischen Bundesstaat, den australischen Substaaten und Japan.
Die vorliegende Dissertation untersucht erstmals umfassend die Gesetzgebung der semi-parlamentarischen Staaten als solchen. Der Fokus liegt dabei auf den zweiten Kammern, da diese durch die Unabhängigkeit von der Regierung der eigentliche Ort der Gesetzgebung sind. Die Gesetzgebung in Parlamentarismus und Präsidentialismus unterscheidet sich insbesondere in der Geschlossenheit der Parteien, der Koalitionsbildung und dem legislativen Erfolg der Regierungen. Diese Punkte sind daher auch von besonderem Interesse bei der Analyse des Semi-Parlamentarismus. Die semi-parlamentarischen Staaten unterscheiden sich auch untereinander teilweise erheblich in der institutionellen Ausgestaltung wie den Wahlsystemen oder den verfügbaren Mitteln zur Überwindung von Blockadesituationen. Die Darstellung und die Analyse der Auswirkungen dieser Unterschiede auf die Gesetzgebung ist neben dem Vergleich des Semi-Parlamentarismus mit anderen Systemen das zweite wesentliche Ziel dieser Arbeit.
Als Fundament der Analyse habe ich einen umfangreichen Datensatz erhoben, der alle Legislaturperioden der australischen Staaten zwischen 1997 und 2019 umfasst. Wesentliche Bestandteile des Datensatzes sind alle namentlichen Abstimmungen beider Kammern, alle
eingebrachten und verabschiedeten Gesetzen der Regierung sowie die mit Hilfe eines Expert-Surveys erhobenen Parteipositionen in den relevanten Politikfeldern auf substaatlicher Ebene.
Hauptsächlich mit der Hilfe von Mixed-Effects- und Fractional-Response-Analysen kann ich so zeigen, dass der Semi-Parlamentarismus in vielen Aspekten eher parlamentarischen als präsidentiellen Systemen gleicht. Nur die Koalitionsbildung erfolgt deutlich flexibler und unterscheidet sich daher von der typischen parlamentarischen Koalitionsbildung. Die Analysen legen nahe, dass wesentliche Unterschiede zwischen Parlamentarismus und Präsidentialismus eher auf den exekutiven Personalismus als auf die Gewaltenteilung zurückzuführen sind.
Zwischen den semi-parlamentarischen Staaten scheinen vor allem die Kontrolle des Medians beider Parlamentskammern durch die Regierung und die Möglichkeit der Regierung, die zweite Kammer mitaufzulösen, zu entscheidenden Unterschieden in der Gesetzgebung zu führen. Die Kontrolle des Medians ermöglicht eine flexible Koalitionsbildung und führt zu höheren legislativen Erfolgsraten. Ebenso führt eine möglichst leichte Auflösungsmöglichkeit der zweiten Kammern zu höheren legislativen Erfolgsraten. Die Parteigeschlossenheit ist unabhängig von diesen Aspekten in beiden Kammern der semi-parlamentarischen Parlamente sehr hoch.
Zum dreißigjährigen Bestehen des Kommunalwissenschaftlichen Instituts an der Universität Potsdam vereint dieser Jubiläumsband kurze Aufsätze von ehemaligen und aktuellen Vorstandsmitgliedern, von Ehrenmitgliedern des Vorstands, langjährigen wissenschaftlichen Mitarbeitern des Instituts und aktuellen wissenschaftlichen Kooperationspartnern. Die insgesamt zwölf Beiträge befassen sich mit den Kommunalwissenschaften und der Geschichte des Kommunalwissenschaftlichen Instituts, mit aktuellen kommunalwissenschaftlichen Fragestellungen und wissenschaftlichen Kooperationen des KWI. Der vom KWI-Vorstand herausgegebene Band soll einen breiten Blick auf 30 Jahre Kommunalwissenschaften in Brandenburg und an der Universität Potsdam werfen und einen Ausblick auf zukünftige kommunalwissenschaftliche Forschung geben.
Examining the dissemination of evidence on social media, we analyzed the discourse around eight visible scientists in the context of COVID-19. Using manual (N = 1,406) and automated coding (N = 42,640) on an account-based tracked Twitter/X dataset capturing scientists’ activities and eliciting reactions over six 2-week periods, we found that visible scientists’ tweets included more scientific evidence. However, public reactions contained more anecdotal evidence. Findings indicate that evidence can be a message characteristic leading to greater tweet dissemination. Implications for scientists, including explicitly incorporating scientific evidence in their communication and examining evidence in science communication research, are discussed.
In this essay I argue that while research in Jewish studies over the last several decades has done much to erode the historical narrative of Jewish/non-Jewish separation and detachment, it has also raised various questions pertaining to the outcome of Jewish/non-Jewish interactions and coexistence as well as the contours of Jewish difference. I contend that employing the concepts of conviviality, ethnic/religious/national indifference, and similarity will greatly facilitate answering these questions.
Habsburg Central Europe
(2024)
Central Europe is characterized by linguistic and cultural density as well as by endogenous and exogenous cultural influences. These constellations were especially visible in the former Habsburg Empire, where they influenced the formation of individual and collective identities. This led not only to continual crises and conflicts, but also to an equally enormous creative potential as became apparent in the culture of the fin-de-siècle.
Deep learning has seen widespread application in many domains, mainly for its ability to learn data representations from raw input data. Nevertheless, its success has so far been coupled with the availability of large annotated (labelled) datasets. This is a requirement that is difficult to fulfil in several domains, such as in medical imaging. Annotation costs form a barrier in extending deep learning to clinically-relevant use cases. The labels associated with medical images are scarce, since the generation of expert annotations of multimodal patient data at scale is non-trivial, expensive, and time-consuming. This substantiates the need for algorithms that learn from the increasing amounts of unlabeled data. Self-supervised representation learning algorithms offer a pertinent solution, as they allow solving real-world (downstream) deep learning tasks with fewer annotations. Self-supervised approaches leverage unlabeled samples to acquire generic features about different concepts, enabling annotation-efficient downstream task solving subsequently.
Nevertheless, medical images present multiple unique and inherent challenges for existing self-supervised learning approaches, which we seek to address in this thesis: (i) medical images are multimodal, and their multiple modalities are heterogeneous in nature and imbalanced in quantities, e.g. MRI and CT; (ii) medical scans are multi-dimensional, often in 3D instead of 2D; (iii) disease patterns in medical scans are numerous and their incidence exhibits a long-tail distribution, so it is oftentimes essential to fuse knowledge from different data modalities, e.g. genomics or clinical data, to capture disease traits more comprehensively; (iv) Medical scans usually exhibit more uniform color density distributions, e.g. in dental X-Rays, than natural images. Our proposed self-supervised methods meet these challenges, besides significantly reducing the amounts of required annotations.
We evaluate our self-supervised methods on a wide array of medical imaging applications and tasks. Our experimental results demonstrate the obtained gains in both annotation-efficiency and performance; our proposed methods outperform many approaches from related literature. Additionally, in case of fusion with genetic modalities, our methods also allow for cross-modal interpretability. In this thesis, not only we show that self-supervised learning is capable of mitigating manual annotation costs, but also our proposed solutions demonstrate how to better utilize it in the medical imaging domain. Progress in self-supervised learning has the potential to extend deep learning algorithms application to clinical scenarios.