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Selbstbestimmtes Lernen mit Onlinekursen findet zunehmend mehr Akzeptanz in unserer Gesellschaft. Lernende können mithilfe von Onlinekursen selbst festlegen, was sie wann lernen und Kurse können durch vielfältige Adaptionen an den Lernfortschritt der Nutzer angepasst und individualisiert werden. Auf der einen Seite ist eine große Zielgruppe für diese Lernangebote vorhanden. Auf der anderen Seite sind die Erstellung von Onlinekursen, ihre Bereitstellung, Wartung und Betreuung kostenintensiv, wodurch hochwertige Angebote häufig kostenpflichtig angeboten werden müssen, um als Anbieter zumindest kostenneutral agieren zu können. In diesem Beitrag erörtern und diskutieren wir ein offenes, nachhaltiges datengetriebenes zweiseitiges Geschäftsmodell zur Verwertung geprüfter Onlinekurse und deren kostenfreie Bereitstellung für jeden Lernenden. Kern des Geschäftsmodells ist die Nutzung der dabei entstehenden Verhaltensdaten, die daraus mögliche Ableitung von Persönlichkeitsmerkmalen und Interessen und deren Nutzung im kommerziellen Kontext. Dies ist eine bei der Websuche bereits weitläufig akzeptierte Methode, welche nun auf den Lernkontext übertragen wird. Welche Möglichkeiten, Herausforderungen, aber auch Barrieren überwunden werden müssen, damit das Geschäftsmodell nachhaltig und ethisch vertretbar funktioniert, werden zwei unabhängige, jedoch synergetisch verbundene Geschäftsmodelle vorgestellt und diskutiert. Zusätzlich wurde die Akzeptanz und Erwartung der Zielgruppe für das vorgestellte Geschäftsmodell untersucht, um notwendige Kernressourcen für die Praxis abzuleiten. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass das Geschäftsmodell von den Nutzer*innen grundlegend akzeptiert wird. 10 % der Befragten würden es bevorzugen, mit virtuellen Assistenten – anstelle mit Tutor*innen zu lernen. Zudem ist der Großteil der Nutzer*innen sich nicht darüber bewusst, dass Persönlichkeitsmerkmale anhand des Nutzerverhaltens abgeleitet werden können.
Risikokommunikation spielt eine zentrale Rolle in Public-Health-Notlagen: Sie muss informierte Entscheidungen ermöglichen, schützendes bzw. lebenserhaltendes Verhalten fördern und das Vertrauen in öffentliche Institutionen bewahren. Zudem müssen Unsicherheiten über wissenschaftliche Erkenntnisse transparent benannt werden, irrationale Ängste und Gerüchte entkräftet werden. Risikokommunikation sollte die Bevölkerung partizipativ einbeziehen. Ihre Risikowahrnehmung und -kompetenz müssen kontinuierlich erfasst werden. In der aktuellen Pandemie der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) ergeben sich spezifische Herausforderungen für die Risikokommunikation.
Der Wissensstand zu vielen wichtigen Aspekten, die COVID-19 betreffen, war und ist oftmals unsicher oder vorläufig, z. B. zu Übertragung, Symptomen, Langzeitfolgen und Immunität. Die Kommunikation ist durch wissenschaftliche Sprache sowie eine Vielzahl von Kennzahlen und Statistiken geprägt, was die Verständlichkeit erschweren kann. Neben offiziellen Mitteilungen und Einschätzungen von Expertinnen und Experten wird über COVID-19 in großem Umfang in sozialen Medien kommuniziert, dabei werden auch Fehlinformationen und Spekulationen verbreitet; diese „Infodemie“ erschwert die Risikokommunikation.
Nationale wie internationale Forschungsprojekte sollen helfen, die Risikokommunikation zu COVID-19 zielgruppenspezifischer und effektiver zu machen. Dazu gehören u. a. explorative Studien zum Umgang mit COVID-19-bezogenen Informationen, das COVID-19 Snapshot Monitoring (COSMO), ein regelmäßig durchgeführtes Onlinesurvey zu Risikowahrnehmung und Schutzverhalten sowie eine interdisziplinäre qualitative Studie, die die Konzeption, Umsetzung und Wirksamkeit von Risikokommunikationsstrategien vergleichend in 4 Ländern untersucht.
This paper sheds new light on the role of communication for cartel formation. Using machine learning to evaluate free-form chat communication among firms in a laboratory experiment, we identify typical communication patterns for both explicit cartel formation and indirect attempts to collude tacitly. We document that firms are less likely to communicate explicitly about price fixing and more likely to use indirect messages when sanctioning institutions are present. This effect of sanctions on communication reinforces the direct cartel-deterring effect of sanctions as collusion is more difficult to reach and sustain without an explicit agreement. Indirect messages have no, or even a negative, effect on prices.
COVID-19
(2021)
We investigate how the economic consequences of the pandemic and the government-mandated measures to contain its spread affect the self-employed — particularly women — in Germany. For our analysis, we use representative, real-time survey data in which respondents were asked about their situation during the COVID-19 pandemic. Our findings indicate that among the self-employed, who generally face a higher likelihood of income losses due to COVID-19 than employees, women are about one-third more likely to experience income losses than their male counterparts. We do not find a comparable gender gap among employees. Our results further suggest that the gender gap among the self-employed is largely explained by the fact that women disproportionately work in industries that are more severely affected by the COVID-19 pandemic. Our analysis of potential mechanisms reveals that women are significantly more likely to be impacted by government-imposed restrictions, e.g., the regulation of opening hours. We conclude that future policy measures intending to mitigate the consequences of such shocks should account for this considerable variation in economic hardship.
Wer ist leistungsstark?
(2022)
Leistungsstarke Kinder und Jugendliche sind in den letzten Jahren zunehmend in den Fokus der Bildungspolitik und der Bildungsforschung gerückt. Allerdings gibt es in der Forschung bislang kein geteiltes Verständnis darüber, was genau unter akademischer Leistungsstärke zu verstehen ist.
Die vorliegende Arbeit gibt einen systematischen Überblick darüber, wie Forschende, die seit dem Jahr 2000 die Gruppe der leistungsstarken Schülerinnen und Schüler erforschten, Leistungsstärke in ihren Studien operationalisiert haben.
Dabei wurde insbesondere untersucht, welche Leistungsindikatoren genutzt wurden, ob ein spezifischer Fachbezug hergestellt wurde und welche Cut-off-Werte und Vergleichsmaßstäbe angelegt wurden. Die systematische Datenbanksuche lieferte insgesamt N = 309 Artikel, von denen n = 55 die Einschlusskriterien erfüllten.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine große Vielfalt in der Operationalisierung von Leistungsstärke vorliegt. Die meistgenutzten Leistungsindikatoren waren Noten und Testwerte, wobei fächerübergreifende und fachspezifische Definitionen beide häufig waren. Die Cut-off-Werte der Studien waren zum Teil schwierig vergleichbar, aber dort, wo ein Populationsbezug hergestellt werden konnte, lag der Median des Populationsanteils Leistungsstarker bei 10 Prozent.
Die Studie diskutiert methodische und inhaltliche Rahmenbedingungen, welche sich auf die Operationalisierung von Leistungsstärke und ihre Vergleichbarkeit über Studien hinweg auswirken.
Die vorliegende Arbeit schließt mit Empfehlungen zur Operationalisierung von Leistungsstärke.
Epidemiological data suggest that consuming diets rich in carotenoids can reduce the risk of developing several non-communicable diseases. Thus, we investigated the extent to which carotenoid contents of foods can be increased by the choice of food matrices with naturally high carotenoid contents and thermal processing methods that maintain their stability. For this purpose, carotenoids of 15 carrot (Daucus carota L.) cultivars of different colors were assessed with UHPLC-DAD-ToF-MS. Additionally, the processing effects of air drying, air frying, and deep frying on carotenoid stability were applied. Cultivar selection accounted for up to 12.9-fold differences in total carotenoid content in differently colored carrots and a 2.2-fold difference between orange carrot cultivars. Air frying for 18 and 25 min and deep frying for 10 min led to a significant decrease in total carotenoid contents. TEAC assay of lipophilic extracts showed a correlation between carotenoid content and antioxidant capacity in untreated carrots.
Thermally stable photoswitches that are driven with low-energy light are rare, yet crucial for extending the applicability of photoresponsive molecules and materials towards, e.g., living systems. Combined ortho-fluorination and -amination couples high visible light absorptivity of o-aminoazobenzenes with the extraordinary bistability of o-fluoroazobenzenes. Herein, we report a library of easily accessible o-aminofluoroazobenzenes and establish structure-property relationships regarding spectral qualities, visible light isomerization efficiency and thermal stability of the cis-isomer with respect to the degree of o-substitution and choice of amino substituent. We rationalize the experimental results with quantum chemical calculations, revealing the nature of low-lying excited states and providing insight into thermal isomerization. The synthesized azobenzenes absorb at up to 600 nm and their thermal cis-lifetimes range from milliseconds to months. The most unique example can be driven from trans to cis with any wavelength from UV up to 595 nm, while still exhibiting a thermal cis-lifetime of 81 days. <br /> [GRAPHICS] <br /> .
Poly(ionic liquid)s (PIL) are common precursors for heteroatom-doped carbon materials. Despite a relatively higher carbonization yield, the PIL-to-carbon conversion process faces challenges in preserving morphological and structural motifs on the nanoscale. Assisted by a thin polydopamine coating route and ion exchange, imidazoliumbased PIL nanovesicles were successfully applied in morphology-maintaining carbonization to prepare carbon composite nanocapsules. Extending this strategy further to their composites, we demonstrate the synthesis of carbon composite nanocapsules functionalized with iron nitride nanoparticles of an ultrafine, uniform size of 3-5 nm (termed "FexN@C "). Due to its unique nanostructure, the sulfur-loaded FexN@C electrode was tested to efficiently mitigate the notorious shuttle effect of lithium polysulfides (LiPSs) in Li-S batteries. The cavity of the carbon nanocapsules was spotted to better the loading content of sulfur. The well-dispersed iron nitride nanoparticles effectively catalyze the conversion of LiPSs to Li2S, owing to their high electronic conductivity and strong binding power to LiPSs. Benefiting from this well-crafted composite nanostructure, the constructed FexN@C/S cathode demonstrated a fairly high discharge capacity of 1085 mAh g(-1) at 0.5 C initially, and a remaining value of 930 mAh g(-1 )after 200 cycles. In addition, it exhibits an excellent rate capability with a high initial discharge capacity of 889.8 mAh g(-1) at 2 C. This facile PIL-to-nanocarbon synthetic approach is applicable for the exquisite design of complex hybrid carbon nanostructures with potential use in electrochemical energy storage and conversion.
The intensity of cosmic radiation may differ over five orders of magnitude within a few hours or days during the Solar Particle Events (SPEs), thus increasing for several orders of magnitude the probability of Single Event Upsets (SEUs) in space-borne electronic systems. Therefore, it is vital to enable the early detection of the SEU rate changes in order to ensure timely activation of dynamic radiation hardening measures. In this paper, an embedded approach for the prediction of SPEs and SRAM SEU rate is presented. The proposed solution combines the real-time SRAM-based SEU monitor, the offline-trained machine learning model and online learning algorithm for the prediction. With respect to the state-of-the-art, our solution brings the following benefits: (1) Use of existing on-chip data storage SRAM as a particle detector, thus minimizing the hardware and power overhead, (2) Prediction of SRAM SEU rate one hour in advance, with the fine-grained hourly tracking of SEU variations during SPEs as well as under normal conditions, (3) Online optimization of the prediction model for enhancing the prediction accuracy during run-time, (4) Negligible cost of hardware accelerator design for the implementation of selected machine learning model and online learning algorithm. The proposed design is intended for a highly dependable and self-adaptive multiprocessing system employed in space applications, allowing to trigger the radiation mitigation mechanisms before the onset of high radiation levels.
Widespread on social networking sites (SNSs), envy has been linked to an array of detrimental outcomes for users’ well-being. While envy has been considered a status-related emotion and is likely to be experienced in response to perceiving another’s higher status, there is a lack of research exploring how status perceptions influence the emergence of envy on SNSs. This is important because SNSs typically quantify social interactions and reach with metrics that indicate users’ relative rank and status in the network. To understand how status perceptions impact SNS users, we introduce a new form of metric-based digital status rooted in SNS metrics that are available and visible on a platform. Drawing on social comparison theory and status literature, we conducted an online experiment to investigate how different forms of status contribute to the proliferation of envy on SNSs. Our findings shed light on how metric-based digital status influences feelings of envy on SNSs. Specifically, we could show that metric-based digital status impacts envy through increasing perceptions of others’ socioeconomic and sociometric statuses. Our study contributes to the growing discourse on the negative outcomes associated with SNS use and its consequences for users and society.