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Was ist HipHop?
(2021)
Es handelt sich bei der vorliegenden Dissertation um eine investigative Forschungsarbeit, die sich mit dem dynamisch wandelnden HipHop-Phänomen befasst. Der Autor erläutert hierbei die anhaltende Attraktivität des kulturellen Phänomens HipHop und versucht die Tatsache der stetigen Reproduzierbarkeit des HipHops genauer zu erklären. Daher beginnt er mit einer historischen Diskursanalyse der HipHop-Kultur. Er analysiert hierfür die Formen, die Protagonisten und die Diskurse des HipHops, um diesen besser verstehen zu können. Durch die Herausarbeitung der genuinen Eigenschaft der Mehrfachkodierbarkeit des HipHops werden gängige Erklärungsmuster aus Wissenschaft und Medien relativiert und kritisiert. Der Autor kombiniert in seiner Studie kultur- und erziehungswissenschaftliche Literatur mit diversen aktuellen und historischen Darstellungen und Bildern. Es werden vor allem bildbasierte Selbstinszenierungen von HipHoppern und Selbstzeugnisse aus narrativen Interviews, die er selbst mit verschiedenen HipHoppern in Deutschland geführt hat, ausgewertet. Neben den narrativen Interviews dient vor allem die Bildinterpretation nach Bohnsack als Quelle zur Bildung der These der Mehrfachkodierbarkeit. Hierbei werden zwei Bilder der HipHopper Lady Bitch Ray und Kollegah nach Bohnsack (2014) interpretiert und gezeigt wie HipHop neben der lyrischen und der klanglichen Komponente auch visuell inszeniert und produziert wird. Hieraus wird geschlussfolgert, dass es im HipHop möglich ist konträre Sichtweisen bei gleichzeitiger Anwendung von typischen Kulturpraktiken wie zum Beispiel dem Boasting darzustellen und zu vermitteln. Die stetige Offenheit des HipHops wird durch Praktiken wie dem Sampling oder dem Battle deutlich und der Autor erklärt, dass durch diese Techniken die generative Eigenschaft der Mehrfachkodierbarkeit hergestellt wird. Damit vertritt er eine Art Baukasten-Theorie, die besagt, dass sich prinzipiell jeder aus dem Baukasten HipHop, je nach Vorliebe, Interesse und Affinität, bedienen kann. Durch die Vielfalt an Meinungen zu HipHop, die der Autor durch die Kodierung der geführten narrativen Interviews erhält, wird diese These verdeutlicht und es wird klar, dass es sich bei HipHop um mehr als nur eine Mode handelt. HipHop besitzt die prinzipielle Möglichkeit durch die Offenheit, die er in sich trägt, sich stetig neu zu wandeln und damit an Beliebtheit und Popularität zuzunehmen. Die vorliegende Arbeit erweitert damit die immer größer werdende Forschung in den HipHop-Studies und setzt wichtige Akzente um weiter zu forschen und HipHop besser verständlich zu machen.
In the last decades, an increasing number of studies analyzed spatial patterns in throughfall by means of variograms. The estimation of the variogram from sample data requires an appropriate sampling scheme: most importantly, a large sample and a layout of sampling locations that often has to serve both variogram estimation and geostatistical prediction. While some recommendations on these aspects exist, they focus on Gaussian data and high ratios of the variogram range to the extent of the study area. However, many hydrological data, and throughfall data in particular, do not follow a Gaussian distribution. In this study, we examined the effect of extent, sample size, sampling design, and calculation method on variogram estimation of throughfall data. For our investigation, we first generated non Gaussian random fields based on throughfall data with large outliers. Subsequently, we sampled the fields with three extents (plots with edge lengths of 25 m, 50 m, and 100 m), four common sampling designs (two grid-based layouts, transect and random sampling) and five sample sizes (50, 100, 150, 200, 400). We then estimated the variogram parameters by method-of-moments (non-robust and robust estimators) and residual maximum likelihood. Our key findings are threefold. First, the choice of the extent has a substantial influence on the estimation of the variogram. A comparatively small ratio of the extent to the correlation length is beneficial for variogram estimation. Second, a combination of a minimum sample size of 150, a design that ensures the sampling of small distances and variogram estimation by residual maximum likelihood offers a good compromise between accuracy and efficiency. Third, studies relying on method-of-moments based variogram estimation may have to employ at least 200 sampling points for reliable variogram estimates. These suggested sample sizes exceed the number recommended by studies dealing with Gaussian data by up to 100 %. Given that most previous through fall studies relied on method-of-moments variogram estimation and sample sizes <<200, currently available data are prone to large uncertainties. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
estimating mean throughfall
(2016)
The selection of an appropriate spatial extent of a sampling plot is one among several important decisions involved in planning a throughfall sampling scheme. In fact, the choice of the extent may determine whether or not a study can adequately characterize the hydrological fluxes of the studied ecosystem. Previous attempts to optimize throughfall sampling schemes focused on the selection of an appropriate sample size, support, and sampling design, while comparatively little attention has been given to the role of the extent. In this contribution, we investigated the influence of the extent on the representativeness of mean throughfall estimates for three forest ecosystems of varying stand structure. Our study is based on virtual sampling of simulated throughfall fields. We derived these fields from throughfall data sampled in a simply structured forest (young tropical forest) and two heterogeneous forests (old tropical forest, unmanaged mixed European beech forest). We then sampled the simulated throughfall fields with three common extents and various sample sizes for a range of events and for accumulated data. Our findings suggest that the size of the study area should be carefully adapted to the complexity of the system under study and to the required temporal resolution of the throughfall data (i.e. event-based versus accumulated). Generally, event-based sampling in complex structured forests (conditions that favor comparatively long autocorrelations in throughfall) requires the largest extents. For event-based sampling, the choice of an appropriate extent can be as important as using an adequate sample size. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.