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The scapula plays a significant role in efficient shoulder movement. Thus, alterations from typical scapular motion during upper limb movements are thought to be associated with shoulder pathologies. However, a clear understanding of the relationship is not yet obtained.. Scapular alterations may only represent physiological variability as their occurrence can appear equally as frequent in individuals with and without shoulder disorders. Evaluation of scapular motion during increased load might be a beneficial approach to detect clinically relevant alterations. However, functional motion adaptations in response to maximum effort upper extremity loading has not been established yet. Therefore, the overall purpose of this research project was to give further insight in physiological adaptations of scapular kinematics and their underlying scapular muscle activity in response to high demanding shoulder movements in healthy asymptomatic individuals. Prior to the investigation of the effect of various load situation, the reproducibility of scapular kinematics and scapular muscle activity were evaluated under maximum effort arm movements. Healthy asymptomatic adults performed unloaded and maximal loaded concentric and eccentric isokinetic shoulder flexion and extension movements in the scapular plane while scapular kinematics and scapular muscle activity were simultaneously assessed. A 3D motion capture system (infra-red cameras & reflective markers) was utilized to track scapular and humerus motion in relation to the thorax. 3D scapular position angles were given for arm raising and lowering between humerus positions of 20° and 120° flexion. To further characterize the scapular pattern, the scapular motion extent and scapulohumeral rhythm (ratio of scapular and humerus motion extent) were determined. Muscle activity of the upper and lower trapezius and the serratus anterior were assessed with surface electromyography. Amplitudes were calculated for the whole ROM and four equidistant movement phases. Reliability was characterized by overall moderate to good reproducibility across the load conditions. Irrespective of applied load, scapular kinematics followed a motion pattern of continuous upward rotation, posterior tilt and external rotation during arm elevation and a continuous downward rotation, anterior tilt and internal rotation during arm lowering. However, kinematics were altered between maximal loaded and unloaded conditions showing increased upward rotation, reduced posterior tilt and external rotation. Further, the scapulohumeral rhythm was decreased and scapular motion extent increased under maximal loaded movements. Muscle activity during maximum effort were of greater magnitude and differed in their pattern in comparison to the continuous increase and decrease of activity during unloaded shoulder flexion and extension. Relationships between scapular kinematics and their underlying scapular muscle activity could only be identified for a few isolated combinations, whereas the majority showed no associations. Scapular kinematics and scapular muscle activity pattern alter according to the applied load. Alterations between the load conditions comply in magnitude and partially in direction with differences seen between symptomatic and asymptomatic individuals. Even though long-term effects of identified adaptations in response to maximum load are so far unclear, deviations from typical scapular motion or muscle activation should not per se be seen as indicators of shoulder impairment. However, evaluation of alterations in scapular motion and activation in response to maximum effort may have the potential to identify individuals that are unable to cope with increased upper limb demands. Findings further challenge the understanding of scapular motion and stabilization by the trapezius and serratus anterior muscles, as clear relationships between the underlying scapular muscle activity and scapular kinematics were neither observed during unloaded nor maximal loaded shoulder movements.
Das Fachwissen von Lehrkräften weist für die Ausprägung fachdidaktischer Expertise eine hohe Bedeutung auf. Welche Merkmale universitäre Lehrveranstaltungen aufweisen sollten, um Lehramtsstudierenden ein berufsspezifisches Fachwissen zu vermitteln, ist jedoch überwiegend noch unklar.
Innerhalb des Projekts PSI-Potsdam wurde auf theoretischer Grundlage das fachübergreifende Modell des erweiterten Fachwissens für den schulischen Kontext entwickelt. Als Ansatz zur Verbesserung des Biologie-Lehramtsstudiums diente dieses Modell als Konzeptionsgrundlage für eine additive Lehrveranstaltung. Hierbei werden Lerngelegenheiten geboten, um das universitär erworbene Fachwissen über zellbiologische Inhalte auf schulische Kontexte anzuwenden, z.B. durch die Dekonstruktion und anschließende Rekonstruktion von schulischen Lerntexten. Die Wirkung des Seminars wurde in mehreren Zyklen im Forschungsformat der Fachdidaktischen Entwicklungsforschung beforscht. Eine der zentralen Forschungsfragen lautet dabei: Wie kann eine Lerngelegenheit für Lehramtsstudierende der Biologie gestaltet sein, um ein erweitertes Fachwissen für den schulischen Kontext für den zellbiologischen Themenbereich „Struktur und Funktion der Biomembran“ zu fördern?
Anhand fallübergreifender Analysen (n = 29) wird im empirischen Teil aufgezeigt, welche Einstellungen zum Lehramtsstudium in der Stichprobe bestehen. Als ein wichtiges Ergebnis kann hierbei herausgestellt werden, dass sich das Fachinteresse hinsichtlich schulisch und universitär vermittelter Inhalte bei den untersuchten Studierenden auffallend unterscheidet, wobei dem Schulwissen ein deutlich höheres Interesse entgegengebracht wird. Die Berufsrelevanz fachlicher Inhalte wird seitens der Studierenden häufig am Schulwissen festgemacht.
Innerhalb konkreter Einzelfallanalysen (n = 6) wird anhand von Lernpfaden dargestellt, wie sich über mehrere Design-Experimente hinweg fachliche Konzepte entwickelt haben. Bei der Beschreibung wird vor allem auf Schlüsselstellen und Hürden im Lernprozess fokussiert. Aus diesen Ergebnissen folgend werden vorgenommene Iterationen für die einzelnen Zyklen beschrieben, die ebenfalls anhand der iterativen Entwicklung der Design-Prinzipien dargelegt werden.
Es konnte gezeigt werden, dass die Schlüsselstellen sehr individuell aufgrund der subjektiv fokussierten Inhalte zu Tage treten. Meist treten sie jedoch im Zusammenhang mit der Verknüpfung verschiedener fachlicher Konzepte oder durch kooperative Aufschlüsselungen von Konzepten auf. Fachliche Hürden konnten hingegen in Form von fachlich unangemessenen Vorstellungen fallübergreifend identifiziert werden. Dies betrifft unter anderem die Vorstellung der Biomembran als Wand, die mit den Vorstellungen einer Schutzfunktion und einer formgebenden Funktion der Biomembran einhergeht.
Weiterhin wird beleuchtet, wie das erweiterte Fachwissen für den schulischen Kontext zur Bearbeitung der Lernaufgaben angewendet wurde. Es hat sich gezeigt, dass sich bestimmte Lerngelegenheiten eigenen, um bestimmte Facetten des erweiterten Fachwissens zu fördern.
Insgesamt scheint das Modell des erweiterten Fachwissens für den schulischen Kontext äußerst geeignet zu sein, um anhand der Facetten und deren Beschreibungen Lerngelegenheiten oder Gestaltungsprinzipien für diese zu konzipieren. Für das untersuchte Lehr-Lernarrangement haben sich kleinere Adaptationen des Modells als sinnvoll erwiesen. Hinsichtlich der Methodologie konnten Ableitungen für die Anwendung der fachdidaktischen Entwicklungsforschung für additive fachliche Lehrveranstaltungen dieser Art herausgestellt werden.
Um den Professionsbezug der fachwissenschaftlichen Anteile im Lehramtsstudium zu verbessern, ist der weitere Einbezug des erweiterten Fachwissens für den schulischen Kontext in die fachwissenschaftlichen Studienanteile überaus wünschenswert.
3D point clouds are a universal and discrete digital representation of three-dimensional objects and environments. For geospatial applications, 3D point clouds have become a fundamental type of raw data acquired and generated using various methods and techniques. In particular, 3D point clouds serve as raw data for creating digital twins of the built environment.
This thesis concentrates on the research and development of concepts, methods, and techniques for preprocessing, semantically enriching, analyzing, and visualizing 3D point clouds for applications around transport infrastructure. It introduces a collection of preprocessing techniques that aim to harmonize raw 3D point cloud data, such as point density reduction and scan profile detection. Metrics such as, e.g., local density, verticality, and planarity are calculated for later use. One of the key contributions tackles the problem of analyzing and deriving semantic information in 3D point clouds. Three different approaches are investigated: a geometric analysis, a machine learning approach operating on synthetically generated 2D images, and a machine learning approach operating on 3D point clouds without intermediate representation.
In the first application case, 2D image classification is applied and evaluated for mobile mapping data focusing on road networks to derive road marking vector data. The second application case investigates how 3D point clouds can be merged with ground-penetrating radar data for a combined visualization and to automatically identify atypical areas in the data. For example, the approach detects pavement regions with developing potholes. The third application case explores the combination of a 3D environment based on 3D point clouds with panoramic imagery to improve visual representation and the detection of 3D objects such as traffic signs.
The presented methods were implemented and tested based on software frameworks for 3D point clouds and 3D visualization. In particular, modules for metric computation, classification procedures, and visualization techniques were integrated into a modular pipeline-based C++ research framework for geospatial data processing, extended by Python machine learning scripts. All visualization and analysis techniques scale to large real-world datasets such as road networks of entire cities or railroad networks.
The thesis shows that some use cases allow taking advantage of established image vision methods to analyze images rendered from mobile mapping data efficiently. The two presented semantic classification methods working directly on 3D point clouds are use case independent and show similar overall accuracy when compared to each other. While the geometry-based method requires less computation time, the machine learning-based method supports arbitrary semantic classes but requires training the network with ground truth data. Both methods can be used in combination to gradually build this ground truth with manual corrections via a respective annotation tool.
This thesis contributes results for IT system engineering of applications, systems, and services that require spatial digital twins of transport infrastructure such as road networks and railroad networks based on 3D point clouds as raw data. It demonstrates the feasibility of fully automated data flows that map captured 3D point clouds to semantically classified models. This provides a key component for seamlessly integrated spatial digital twins in IT solutions that require up-to-date, object-based, and semantically enriched information about the built environment.
With ongoing anthropogenic global warming, some of the most vulnerable components of the Earth system might become unstable and undergo a critical transition. These subsystems are the so-called tipping elements. They are believed to exhibit threshold behaviour and would, if triggered, result in severe consequences for the biosphere and human societies. Furthermore, it has been shown that climate tipping elements are not isolated entities, but interact across the entire Earth system. Therefore, this thesis aims at mapping out the potential for tipping events and feedbacks in the Earth system mainly by the use of complex dynamical systems and network science approaches, but partially also by more detailed process-based models of the Earth system.
In the first part of this thesis, the theoretical foundations are laid by the investigation of networks of interacting tipping elements. For this purpose, the conditions for the emergence of global cascades are analysed against the structure of paradigmatic network types such as Erdös-Rényi, Barabási-Albert, Watts-Strogatz and explicitly spatially embedded networks. Furthermore, micro-scale structures are detected that are decisive for the transition of local to global cascades. These so-called motifs link the micro- to the macro-scale in the network of tipping elements. Alongside a model description paper, all these results are entered into the Python software package PyCascades, which is publicly available on github.
In the second part of this dissertation, the tipping element framework is first applied to components of the Earth system such as the cryosphere and to parts of the biosphere. Afterwards it is applied to a set of interacting climate tipping elements on a global scale. Using the Earth system Model of Intermediate Complexity (EMIC) CLIMBER-2, the temperature feedbacks are quantified, which would arise if some of the large cryosphere elements disintegrate over a long span of time. The cryosphere components that are investigated are the Arctic summer sea ice, the mountain glaciers, the Greenland and the West Antarctic Ice Sheets. The committed temperature increase, in case the ice masses disintegrate, is on the order of an additional half a degree on a global average (0.39-0.46 °C), while local to regional additional temperature increases can exceed 5 °C. This means that, once tipping has begun, additional reinforcing feedbacks are able to increase global warming and with that the risk of further tipping events.
This is also the case in the Amazon rainforest, whose parts are dependent on each other via the so-called moisture-recycling feedback. In this thesis, the importance of drought-induced tipping events in the Amazon rainforest is investigated in detail. Despite the Amazon rainforest is assumed to be adapted to past environmental conditions, it is found that tipping events sharply increase if the drought conditions become too intense in a too short amount of time, outpacing the adaptive capacity of the Amazon rainforest. In these cases, the frequency of tipping cascades also increases to 50% (or above) of all tipping events. In the model that was developed in this study, the southeastern region of the Amazon basin is hit hardest by the simulated drought patterns. This is also the region that already nowadays suffers a lot from extensive human-induced changes due to large-scale deforestation, cattle ranching or infrastructure projects.
Moreover, on the larger Earth system wide scale, a network of conceptualised climate tipping elements is constructed in this dissertation making use of a large literature review, expert knowledge and topological properties of the tipping elements. In global warming scenarios, tipping cascades are detected even under modest scenarios of climate change, limiting global warming to 2 °C above pre-industrial levels. In addition, the structural roles of the climate tipping elements in the network are revealed. While the large ice sheets on Greenland and Antarctica are the initiators of tipping cascades, the Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC) acts as the transmitter of cascades. Furthermore, in our conceptual climate tipping element model, it is found that the ice sheets are of particular importance for the stability of the entire system of investigated climate tipping elements.
In the last part of this thesis, the results from the temperature feedback study with the EMIC CLIMBER-2 are combined with the conceptual model of climate tipping elements. There, it is observed that the likelihood of further tipping events slightly increases due to the temperature feedbacks even if no further CO$_2$ would be added to the atmosphere.
Although the developed network model is of conceptual nature, it is possible with this work for the first time to quantify the risk of tipping events between interacting components of the Earth system under global warming scenarios, by allowing for dynamic temperature feedbacks at the same time.
Shape-Memory effects of thermoplatic multiblock copolymers with overlapping thermal transitions
(2021)
Contributions to the theoretical analysis of the algorithms with adversarial and dependent data
(2021)
In this work I present the concentration inequalities of Bernstein's type for the norms of Banach-valued random sums under a general functional weak-dependency assumption (the so-called $\cC-$mixing). The latter is then used to prove, in the asymptotic framework, excess risk upper bounds of the regularised Hilbert valued statistical learning rules under the τ-mixing assumption on the underlying training sample. These results (of the batch statistical setting) are then supplemented with the regret analysis over the classes of Sobolev balls of the type of kernel ridge regression algorithm in the setting of online nonparametric regression with arbitrary data sequences. Here, in particular, a question of robustness of the kernel-based forecaster is investigated. Afterwards, in the framework of sequential learning, the multi-armed bandit problem under $\cC-$mixing assumption on the arm's outputs is considered and the complete regret analysis of a version of Improved UCB algorithm is given. Lastly, probabilistic inequalities of the first part are extended to the case of deviations (both of Azuma-Hoeffding's and of Burkholder's type) to the partial sums of real-valued weakly dependent random fields (under the type of projective dependence condition).
This thesis focuses on the study of marked Gibbs point processes, in particular presenting some results on their existence and uniqueness, with ideas and techniques drawn from different areas of statistical mechanics: the entropy method from large deviations theory, cluster expansion and the Kirkwood--Salsburg equations, the Dobrushin contraction principle and disagreement percolation.
We first present an existence result for infinite-volume marked Gibbs point processes. More precisely, we use the so-called entropy method (and large-deviation tools) to construct marked Gibbs point processes in R^d under quite general assumptions. In particular, the random marks belong to a general normed space S and are not bounded. Moreover, we allow for interaction functionals that may be unbounded and whose range is finite but random. The entropy method relies on showing that a family of finite-volume Gibbs point processes belongs to sequentially compact entropy level sets, and is therefore tight.
We then present infinite-dimensional Langevin diffusions, that we put in interaction via a Gibbsian description. In this setting, we are able to adapt the general result above to show the existence of the associated infinite-volume measure. We also study its correlation functions via cluster expansion techniques, and obtain the uniqueness of the Gibbs process for all inverse temperatures β and activities z below a certain threshold. This method relies in first showing that the correlation functions of the process satisfy a so-called Ruelle bound, and then using it to solve a fixed point problem in an appropriate Banach space. The uniqueness domain we obtain consists then of the model parameters z and β for which such a problem has exactly one solution.
Finally, we explore further the question of uniqueness of infinite-volume Gibbs point processes on R^d, in the unmarked setting. We present, in the context of repulsive interactions with a hard-core component, a novel approach to uniqueness by applying the discrete Dobrushin criterion to the continuum framework. We first fix a discretisation parameter a>0 and then study the behaviour of the uniqueness domain as a goes to 0. With this technique we are able to obtain explicit thresholds for the parameters z and β, which we then compare to existing results coming from the different methods of cluster expansion and disagreement percolation.
Throughout this thesis, we illustrate our theoretical results with various examples both from classical statistical mechanics and stochastic geometry.
Hintergrund. Personen, die mit der chronischen Erkrankung HIV leben (PWH), müssen ihr Leben lang die sog. antiretrovirale Therapie (ART) einnehmen, um einen Ausbruch der Erkrankung in das Vollbild AIDS (Akquiriertes Immun-Defizienz-Syndrom) zu vermeiden. Gleichzeitig ist die ART und HIV selbst assoziiert mit dem Auftreten zusätzlicher Erkrankungen (Komorbiditäten) kardiovaskulärer oder psychologischer Natur. Die Prävalenz von Komorbiditäten und schlechter Lebensqualität ist im Vergleich zu HIV-negativen Personen deutlich höher.
Methoden. Es wurden zwei Metaanalysen zu sportlicher Betätigung, PWH und (1) kardiovaskulären und (2) psychologischen Parametern sowie eine Querschnittsstudie (HIBES-Studie, HIV-Begleiterkrankungen und Sport) durchgeführt. Für die Auswertung der metaanalytischen Daten wurde der Review Manager 5.3, für die Auswertung der Daten der HIBES-Studie das Analyseprogramm „R“ verwendet. In den Metaanalysen wurden, neben den Hauptanalysen verschiedener Parameter, erstmals spezifische Subgruppenanalysen durchgeführt. Die HIBES-Studie untersuchte Unterschiede zwischen kumulativen (2-3 verschiedenen Sportarten pro Woche) und einfachen (eine Sportart pro Woche) Freizeitsport und analysiert die Zusammenhänge von Parametern des Freizeitsports (Trainingshäufigkeit, -Minuten und –Intensität), Komorbiditäten und der Lebensqualität.
Ergebnisse. Ausdauer- und Krafttraining haben einen mittel-starken bis starken positiven Effekt auf die maximale Sauerstoffaufnahme (SMD= 0.66, p< .00001), den 6-Minuten-Walk-Test (6MWT) (SMD= 0.59, p= .02), die maximale Watt Zahl (SMD= 0.80, p= .009). Kein Effekt wurde bei der maximalen Herzfrequenz und dem systolischen sowie diastolischen Blutdruck gefunden. Subgruppenanalysen zu ≥3 Einheiten/Woche, ≥150 Min./Woche ergaben hohe Effektstärken in der maximalen Watt Zahl und 6MWT. Ausdauer- und Krafttraining zusammen mit Yoga haben einen starken Effekt auf Symptome der Depression (SMD= -0.84, p= .02) und Angststörungen (SMD= -1.23, p= .04). Die Subanalyse der Depression zu professioneller Supervision und sportlicher Betätigung wiesen einen sehr starken Effekt (SMD= -1.40, p= .03). Die HIBES-Studie wies ein sehr differenziertes Bild im Sportverhalten von PWH in Deutschland auf. 49% der Teilnehmer übten mehr als eine Sportart pro Woche aus. Es wurden keine Unterschiede zwischen kumuliertem (CTE) und einfachem Sport (STE) in der Lebensqualität gefunden. Die Freizeitsportparameter (Häufigkeiten/Woche, Minuten/Woche, Intensität/Woche) waren in der CTE-Gruppe deutlich höher als in der STE-Gruppe. Trainingsminuten und die -Intensität zeigten beim Vorhandensein einer Komorbidität einen großen Zusammenhang mit der Lebensqualität. Die Minuten und die Intensität des durchgeführten Sportes zeigten einen prädiktiven Zusammenhang mit der Lebensqualität.
Konklusion: Sportliche Betätigung verbessert die maximale Sauerstoffaufnahme und Symptome der Depression und Angststörungen. Die Aussagekraft der Subanalysen ist aufgrund der geringen Studienzahl, vorsichtig zu interpretieren. Erhöhte Trainingsparameter finden sich eher bei PWH, die mehr als eine Sportart pro Woche treiben. Daher kann kumulierter Sport als mediierender Faktor zur Steigerung der Lebensqualität interpretiert werden; zumindest bei PWH mit einer psychologischen Komorbidität.
Die gerechte, sichere und nachhaltige Rohstoffverteilung weltweit stellt eine der bedeutendsten Menschheitsaufgaben des 21. Jahrhunderts dar und entscheidet mit ihren Auswirkungen auf Leben, Umwelt und technischen Fortschritt über das Schicksal der kontinuierlich wachsenden Weltbevölkerung. Das Werk untersucht das gegenwärtige Rohstoffvölkerrecht, bestehend aus dem Grundsatz der ständigen Souveränität über natürliche Ressourcen, dem WTO-Recht, multilateralen Abkommen sowie Rohstoffkartellen wie der OPEC und kommt zu dem Ergebnis, dass sich der aktuelle Regelungsbestand auf – in der Regel unverbindliche – organisatorische Maßnahmen und Konsultationen beschränkt. Das internationale Wirtschaftsrecht verfolgt einen passiven Ansatz, der der großen Relevanz dieses völkerrechtlichen Teilgebiets nicht gerecht wird. Vor diesem Hintergrund werden sechs verschiedene juristische Lösungsstrategien erarbeitet und im Anschluss auf ihre politische Realisierbarkeit überprüft. Dabei wird insbesondere auf die Stellung der Entwicklungsländer eingegangen, die trotz ihres Rohstoffreichtums bisher nicht von diesem profitieren.
Vom Gast zum Gastwirt?
(2021)
Die Arbeitsmigration zählt zu den prägenden gesellschaftlichen Wandlungsprozessen der deutschen Nachkriegsgeschichte. 14 Millionen »Gastarbeiter« kamen zwischen 1955 und 1973 in die Bundesrepublik, etwa 3 Millionen von ihnen kehrten nicht in ihre Heimatländer zurück. Vor allem Türkeistämmige blieben nach dem Anwerbestopp häufiger in Deutschland als die Arbeitskräfte aus anderen Ländern. Wie keine andere Stadt steht Berlin bis heute für die Einwanderung aus der Türkei.
Stefan Zeppenfeld untersucht den Wandel der türkischen Arbeitswelten von ihren Anfängen in den 1960er Jahren bis zur Wiedervereinigung. Ausgehend von der »Gastarbeit« im industriellen Großbetrieb spürt er in seiner Studie am Beispiel West-Berlins dem Übergang in andere Branchen nach. Er zeigt, wie der öffentliche Dienst auch für Migrantinnen und Migranten attraktive Aufstiegsmöglichkeiten eröffnete, zeichnet den schwierigen Weg in die gewerbliche Selbstständigkeit nach und legt illegale Beschäftigungsformen als alternative Verdienstmöglichkeit offen.
Damit bettet der Autor die Geschichte der türkischen Arbeitsmigration in die deutsche Zeitgeschichte ein.