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Am Beispiel der Erd- und Umweltwissenschaften (einschließlich der landschafts- und standortbezogenen Teilgebiete der Agrarwissenschaften) zeigt dieser Beitrag, dass auch in scheinbar „unverdächtigen“ Disziplinen personenbezogene Forschungsdaten vorkommen. Eine Auswertung der Literatur zeigt, dass allgemeine Handreichungen zum Datenschutz in der Forschung kaum Unterstützung bei der Arbeit mit den für diese Disziplinen besonders relevanten Fällen bieten. Für die in den Erd- und Umweltwissenschaften besonders relevanten raumbezogenen Daten kommt hinzu, dass selbst unter Fachjuristinnen Uneinigkeit über die datenschutzrechtliche Bewertung herrscht. Die Ergebnisse einer empirischen Vorstudie zeigen eine ganze Reihe verschiedener Arten personenbezogener Forschungsdaten auf, die in der Forschungspraxis der Erd- und Umweltwissenschaften eine Rolle spielen. Sie legen außerdem nahe, dass der Umgang mit personenbezogenen Daten in der Forschungspraxis der Erd- und Umweltwissenschaften auf Grund der mangelnden Vertrautheit mit dem Datenschutz nicht immer den rechtlichen Anforderungen entspricht. Auch Unterstützung durch Fachgesellschaften und Infrastruktureinrichtungen – etwa in Form disziplinspezifischer Handreichungen, qualifizierter Beratung oder institutionalisierten Möglichkeiten, Daten sicher zu archivieren und ggf. zugangsbeschränkt zu publizieren – bestehen kaum. Aus dieser Situation ergeben sich Herausforderungen an die Weiterentwicklung der disziplinären Datenkultur und Dateninfrastruktur, beispielsweise im Rahmen des Prozesses zum Aufbau einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI). Zu den Möglichkeiten für Infrastruktureinrichtungen, diese Weiterentwicklung zu unterstützen, zeigt dieser Beitrag Handlungsoptionen auf.
Kleine Kosmopolitismen
(2016)
International organisations as research subject. Or: "About Blind and the Shape of the Elephant"
(2014)
Editiorial
(2014)
Background: Several equipment interventions like optimizing seat position or optimizing shoe/insole/pedal interface are suggested to reduce overuse injury in cycling. Data analyzing clinical or biomechanical effects of those interventions is sparse. Foot orthoses out of carbon fiber are one possibility to alter the interface between foot and pedal. The aim of this study was therefore to analyze plantar pressure distribution in carbon fiber foot orthoses in comparison to standard insoles of commercially available cycling shoes. Materials and Methods: 11 pain-free triathletes (Age: 29 +/- 9, 1.77 +/- 0.04 m, 68 5 kg) were tested on a cycle ergometer at 60 and 90 rotations per minute (rpm) at workloads of 200 and 300 Watts. Subjects wore in randomized order a cycling shoe with its standard insole (control condition CO) or the shoe with carbon fiber foot orthoses (Condition CA). Mean peak pressure out of 30 movement cycles were extracted for the total foot and specific foot regions (rear, mid, fore foot (medial, central, lateral) and toe region). Three-factor ANOVAs (factor foot orthoses, rpm, workload) for repeated measures (alpha = 0.05) were used to analyze the main question of a foot orthoses effect on peak in-shoe plantar pressure. Results: Peak pressures in the total foot were in a range of 70-75 kPa for 200 Watts (W) (300 W: 85-110 kPa). The carbon fiber foot orthoses reduced peak pressures by -4,1% compared to the standard insole (p = 0,10). In the foot regions rear(-16,6%, p<0.001), mid (-20,0%, p<0.001) and fore foot (-5.9%, p < 0.03)CA reduced peak pressure compared to CO. In the toe region, peak pressure was higher in CA (+16,2%) compared to CO (p<0,001). The lateral fore foot showed higher peak pressures in CA (+34%) and CO (+59%) compared to medial and central fore foot. Conclusion: Carbon fiber can serve as a suitable material for foot orthoses manufacturing in cycling. Plantar pressures do not increase due to the stiffness of the carbon. Individual customization may have the potential to reduce peak pressure in certain foot areas.
The queerness of things not queer - entgrenzungen - Affekte und Materialitäten - Interventionen
(2012)
Estimation and testing of distributions in metric spaces are well known. R.A. Fisher, J. Neyman, W. Cochran and M. Bartlett achieved essential results on the statistical analysis of categorical data. In the last 40 years many other statisticians found important results in this field. Often data sets contain categorical data, e.g. levels of factors or names. There does not exist any ordering or any distance between these categories. At each level there are measured some metric or categorical values. We introduce a new method of scaling based on statistical decisions. For this we define empirical probabilities for the original observations and find a class of distributions in a metric space where these empirical probabilities can be found as approximations for equivalently defined probabilities. With this method we identify probabilities connected with the categorical data and probabilities in metric spaces. Here we get a mapping from the levels of factors or names into points of a metric space. This mapping yields the scale for the categorical data. From the statistical point of view we use multivariate statistical methods, we calculate maximum likelihood estimations and compare different approaches for scaling.