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Dieser Aufsatz verknüpft die komparative Wohlfahrtsforschung mit der traditionellen Einstellungsforschung auf Basis von quantitativen empirischen Erhebungen. Inhalt: 1 Wohlfahrtskonzepte 1.1 Die Zieldimension 1.2 Die Wohlfahrtsproduzenten 2 Determinanten von Unterstützungen 2.1 Die Makroebene: Wohlfahrtsregimetypologien 2.2 Die Mikroebene: Interessen und Werte 3 Operationalisierung 3.1 Wohlfahrtskonzepte 3.2 Indikatoren der Mikroebene 4 Unterstützungspotentiale für die Wohlfahrtskonzepte 4.1 Die Unterstützung des Egalitarismus-Etatismus 4.1.1 Innerstaatliche Einstellungsvariationen 4.1.2 Zwischenstaatliche Einstellungsvariation 4.2 Die Unterstützung des Funktionalismus 4.3 Die Unterstützung des Investitionsprinzips 4.4 Die Unterstützung des reinen Leistungsprinzips 4.5 Die Unterstützung des Familialismus 4.6 Die Unterstützung des Chancengleichheit-Marktliberalismus-Index 4.7 Kompositionen von Wohlfahrtskonzepten
Zwischen den Juristischen Fakultäten der Universität Szeged und der Universität Potsdam besteht seit etlichen Jahren eine fruchtbare Kooperation in der Lehre. Durch sie entwickelt sich allmählich eine wissenschaftliche Zusammenarbeit. Gemeinsame Konferenzen und Publikationen sind dafür ein Beweis. Der vorliegende Band ist das Resultat dieser Kooperation. Der Buchtitel kennzeichnet das Engagement der ungarischen und der deutschen Juristen sowie die gemeinsamen Werte, welche der europäischen Rechtsentwicklung im 21. Jahrhundert zugrunde liegen und die Dogmatik der verschiedenen Rechtsgebiete verknüpfen. Die einzelnen Beiträge legen dabei Zeugnis ab von der ganzen Breite der Interessen der ungarischen und deutschen Juristen.
Inhalt: Umweltbeziehungen und Verantwortungsbewußtsein von Unternehmen -Ökologische Anliegen der Unternehmensumwelt -Verantwortliches Verhalten von Unternehmen -Der Risiko- und Krisenbegriff Subjektive Wahrnehmung und Bewertung von Risiken und Krisen -Subjektive Risikowahrnehmung: Wahrnehmung quantitativer Risikofaktoren,die Wahrnehmung qualitativer Merkmale der Risikoquelle, individuelle Risikodeterminanten -Empirische Studie zur Risikowahrnehmung -Subjektive Krisenbewältigung: Prozesse der Krisenentstehung und –entwicklung, Merkmale der Krisenwahrnehmung durch Manager, Verhaltenswissenschaftliche Theorien zur Krisenbewältigung Risiko- und Krisenmanagement
Im Rahmen dieser Studie soll ermittelt werden, welche Bedeutung sowohl quantitative, als auch qualitative Kriterien für die Beurteilung von Risiken in den Akteursgruppen Manager, Verwaltungsangehörige, Experten und Laien einnehmen. Bei der Beurteilung von Umweltrisiken spielen neben quantitativen Beurteilungskriterien (z.B. der Schadenswahrscheinlichkeit) auch qualitative Kriterien (z.B. die ausgelösten Emotionen) eine zentrale Rolle, wie insbesondere die Ergebnisse der psychometrischen Risikoforschung zeigen.
Gegenstand der Studie sind Risikobewertungen als Teil von Entscheidungen über die Akzeptanz von Risiken. Dabei handelt es sich nicht nur um einen Problembereich für Experten. Auch die Wirtschaft, die Verwaltung, die Politik und die interessierte Öffentlichkeit ist an solchen Entscheidungen beteiligt. Inhalt: Gegenstand der Studie Ziele der Studie Theoretischer Rahmen Hypothesen Methodische Grundlagen Ergebnisse -Das Kategorienschema -Häufigkeit und Inhalte kognitiver Kategorien: Zentrale Kategorien -Graphische Auswertung: Hierarchical Value Maps: HVM für gentechnisch verändertes Getreidesaatgut, HVM für Kunststoffzusatz, HVM für neues Arzneimittel, Gesamtanalysen
Im Rahmen dieser Studie soll ermittelt werden, welche Urteilsmodelle bzw. -konzepte Manager, Verwaltungsangehörige, Experten und Laien zur Bewertung von Risiken verwenden. Dazu wird eine Untersuchungsmethode, die Conjoint-Analyse, verwendet, die mit spezifischen Problemen der psychometrischen Risikoforschung besser umzugehen vermag und die u.E. noch nicht in der Risikowahrnehmungsforschung eingesetzt wurde. Inhalt: Ziel der Untersuchung Fragestellung Die Conjoint-Analyse Das Design der Studie Stichprobe und Datenerhebungsprozedur Ergebnisse: -Risikoakzeptanzwerte -Entscheidungswichtigkeit der Risiken -Gruppenanalyse
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.
Data obtained from foreign data sources often come with only superficial structural information, such as relation names and attribute names. Other types of metadata that are important for effective integration and meaningful querying of such data sets are missing. In particular, relationships among attributes, such as foreign keys, are crucial metadata for understanding the structure of an unknown database. The discovery of such relationships is difficult, because in principle for each pair of attributes in the database each pair of data values must be compared. A precondition for a foreign key is an inclusion dependency (IND) between the key and the foreign key attributes. We present with Spider an algorithm that efficiently finds all INDs in a given relational database. It leverages the sorting facilities of DBMS but performs the actual comparisons outside of the database to save computation. Spider analyzes very large databases up to an order of magnitude faster than previous approaches. We also evaluate in detail the effectiveness of several heuristics to reduce the number of necessary comparisons. Furthermore, we generalize Spider to find composite INDs covering multiple attributes, and partial INDs, which are true INDs for all but a certain number of values. This last type is particularly relevant when integrating dirty data as is often the case in the life sciences domain - our driving motivation.
Zentrale Aufgaben von Kommunen in Deutschland umfassen die Gewährleistung der Daseinsvorsorge, des öffentlichen Verkehrs, Wirtschaftsförderung, Zugang zu ausreichender Breitbandinfrastruktur, gesundheitliche und soziale Betreuung und Zugang zu kulturellem Leben. Kommunen in ländlichen Regionen stehen gleichzeitig vor zahlreichen gesellschaftlichen, wirtschaftlichen, sozialen und politischen Herausforderungen. Neuartige Ansätze und innovative Akteure und Netzwerke werden daher im Kontext der Schaffung von sozialen oder digitalen Innovationen von den Kommunen als Antwort auf diese Herausforderungen begrüßt, stoßen aber auch teilweise auf Barrieren.
In dem Sammelband wird von den Herausgebenden die Frage untersucht, wie sich digitale Vorreiter:innen, die wir „Digitale Pioniere“ nennen, in ländlichen Regionen vernetzen, um einen positiven Beitrag zur ländlichen Regionalentwicklung zu leisten. Dabei liegt der Fokus hauptsächlich auf der kommunalpolitischen Ebene und auf der Frage, wie Digitale Pioniere als Schlüsselakteure in der ländlichen Governance agieren. Die Forschungsergebnisse kommunaler Governance sind anhand ländlicher Untersuchungsteilregionen in Baden-Württemberg und Mecklenburg-Vorpommern im Rahmen des Forschungsprojekts „DigPion – Digitale Pioniere in der ländlichen Regionalentwicklung“ (2020–2023) erarbeitet worden. Abschließend wird überprüft, wie die Erkenntnisse und erarbeiteten Handlungsempfehlungen für das Bundesland Brandenburg zu übertragen sind.
Die zunehmende Erosion der veranlagten Einkommensteuer wirft die Frage auf, inwieweit die Möglichkeit der Verechnung positiver mit negativen Einkünften dafür verantwortlich ist. Auf der Basis eines Mikrosimulationsmodells analysiert der Beitrag die Wirkungen dieser im deutschen Einkommensteuerrecht möglichen Verrechenbarkeit. Zum einen werden die aus der Abschaffung der Verrechnungsmöglichkeiten resultierenden Wanderungen von Steuerpflichtigen in höhere Einkommensklassen und zum anderen die Auswirkungen auf das Steueraufkommen untersucht. Insgesamt vermindern ca. 5 % der Steuerpflichtigen ihre positiven Einkünfte durch negative Einkünfte einer anderen Einkunftsart. Im Hinblick auf das Steueraufkommen zeichnen sich beträchtliche Steuerausfälle in Höhe von ca. 33 Mrd. DM durch diese Verrechnungsmöglichkeit ab.