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Das 15. Herbsttreffen Patholinguistik mit dem Schwerpunktthema »Interdisziplinär (be-)handeln – Multiprofessionelle Zusammenarbeit in der Sprachtherapie« fand am 20.11.2021 als Online-Veranstaltung statt. Das Herbsttreffen wird seit 2007 jährlich vom Verband für Patholinguistik e.V. (vpl), seit 2021 vom Deutschen Bundesverband für akademische Sprachtherapie und Logopädie (dbs) in Kooperation mit der Universität Potsdam durchgeführt. Der vorliegende Tagungsband beinhaltet die Vorträge zum Schwerpunktthema und Informationen aus der Podiumsdiskussion sowie die Posterpräsentationen zu weiteren Themen aus der sprachtherapeutischen Forschung und Praxis.
Polyglycolide (PGA) is a biodegradable polymer with multiple applications in the medical sector. Here the synthesis of high molecular weight polyglycolide by ring-opening polymerization of diglycolide is reported. For the first time stabilizer free supercritical carbon dioxide (scCO2) was used as a reaction medium. scCO2 allowed for a reduction in reaction temperature compared to conventional processes. Together with the lowering of monomer concentration and consequently reduced heat generation compared to bulk reactions thermal decomposition of the product occurring already during polymerization is strongly reduced. The reaction temperatures and pressures were varied between 120 and 150 °C and 145 to 1400 bar. Tin(II) ethyl hexanoate and 1-dodecanol were used as catalyst and initiator, respectively. The highest number average molecular weight of 31 200 g mol−1 was obtained in 5 hours from polymerization at 120 °C and 530 bar. In all cases the products were obtained as a dry white powder. Remarkably, independent of molecular weight the melting temperatures were always at (219 ± 2) °C.
Das Herbsttreffen Patholinguistik wird seit 2007 jährlich vom Verband für Patholinguistik e.V. (vpl) durchgeführt. Das 7. Herbsttreffen mit dem Schwerpunktthema "Hören – Zuhören – Dazugehören: Sprachtherapie bei Hörstörungen und Cochlea-Implantat" fand am 16.11.2013 in Potsdam statt. Der vorliegende Tagungsband beinhaltet die sechs Vorträge zum Schwerpunktthema aus verschiedenen Perspektiven: der medizinischen, der therapeutischen, der wissenschaftlichen sowie der von Betroffenen. Weiterhin sind die Beiträge der Posterpräsentationen zu Themen der sprachtherapeutischen Forschung und Praxis abgedruckt.
Diese eher ungewöhnliche, aber sehr persönlich gehaltene Festschrift ist dem langjährigen Wirken von Dr. Christiane Büchner als „Geschäftsführerin“ am Kommunalwissenschaftlichen Institut (KWI) der Universität Potsdam gewidmet. Die von Prof. Jochen Franzke zusammengestellte und herausgegebene Publikation enthält im ersten Teil neben dem Grußwort des Geschäftsführenden Direktors des KWI Herrn Prof. Thorsten Ingo Schmidt eine Reihe persönlicher Würdigungen von Kolleginnen und Kollegen, Gastwissenschaftlern und Mitarbeitenden, die seit 1994 in verschiedenen Phasen der Entwicklung des KWIs mit Dr. Christiane Büchner eng zusammengearbeitet haben. Der abschließende Dokumentationsteil der Publikation enthält neben Auszügen aus dem Schriftenverzeichnis von Dr. Christiane Büchner auch zwei Nachdrucke aus deren Feder zum Thema der Kreisgebietsreform in Brandenburg (von 2001) sowie über den Landkreis Barnim (von 2019).
Reflexion ist eine Schlüsselkategorie für die professionelle Entwicklung von Lehrkräften, welche als Ausbildungsziel in den Bildungsstandards für die Lehrkräftebildung verankert ist. Eine Verstetigung universitär geprägter Forschung und Modellierung in der praxisnahen Anwendung im schulischen Kontext bietet Potentiale nachhaltiger Professionalisierung. Die Stärkung reflexionsbezogener Kompetenzen durch Empirie und Anwendung scheint eine phasenübergreifende Herausforderung der Lehrkräftebildung zu sein, die es zu bewältigen gilt. Ziele des Tagungsbandes Reflexion in der Lehrkräftebildung sind eine theoretische Schärfung des Konzeptes „Reflexive Professionalisierung“ und der Austausch über Fragen der Einbettung wirksamer reflexionsbezogener Lerngelegenheiten in die Lehrkräftebildung. Forschende und Lehrende der‚ drei Phasen (Studium, Referendariat sowie Fort- und Weiterbildung) der Lehrkräftebildung stellen Lehrkonzepte und Forschungsprojekte zum Thema Reflexion in der Lehrkräftebildung vor und diskutieren diese. Gemeinsam mit Teilnehmenden aller Phasen und von verschiedenen Standorten der Lehrkräftebildung werden zukünftige Herausforderungen identifiziert und Lösungsansätze herausgearbeitet.
Machine learning (ML) algorithms are being increasingly used in Earth and Environmental modeling studies owing to the ever-increasing availability of diverse data sets and computational resources as well as advancement in ML algorithms. Despite advances in their predictive accuracy, the usefulness of ML algorithms for inference remains elusive. In this study, we employ two popular ML algorithms, artificial neural networks and random forest, to analyze a large data set of flood events across Germany with the goals to analyze their predictive accuracy and their usability to provide insights to hydrologic system functioning. The results of the ML algorithms are contrasted against a parametric approach based on multiple linear regression. For analysis, we employ a model-agnostic framework named Permuted Feature Importance to derive the influence of models' predictors. This allows us to compare the results of different algorithms for the first time in the context of hydrology. Our main findings are that (1) the ML models achieve higher prediction accuracy than linear regression, (2) the results reflect basic hydrological principles, but (3) further inference is hindered by the heterogeneity of results across algorithms. Thus, we conclude that the problem of equifinality as known from classical hydrological modeling also exists for ML and severely hampers its potential for inference. To account for the observed problems, we propose that when employing ML for inference, this should be made by using multiple algorithms and multiple methods, of which the latter should be embedded in a cross-validation routine.