Brage NMBU
Not a member yet
19188 research outputs found
Sort by
Dybdelæring gjennom hierarkisk tenkning: Hvordan kan SOLOtaksonomiens nivåer bidra til å forme elevers biologikompetanse?
Get PDFGjennom Ludvigsen-utvalgets utredninger og læreplanverket LK20, har dybdelæring fått en
sentral rolle i norsk skole. Biologi er et fag som har sine utfordringer med komplekse
sammenhenger og samfunnsrelevante temaer. Videre har en dypere forståelse blitt fremhevet
som en forutsetning for å utvikle selvstendige og reflekterte samfunnsborgere som aktivt kan
delta i samfunnet. Dette kan ruste elevene til å ta informerte valg som kan bidra i
samfunnsutviklingen. Dette bygger på ett av skolens samfunnsoppdrag.
I tidligere forskning og erfaring observeres det at flere elever sikter mer mot overflatelæring
enn dybdelæring i biologiundervisningen. Dette aktualiserer behovet for didaktiske verktøy
som kan støtte og veilede elever til å utvikle en gravis dypere forståelse. En rekke modeller
har blitt utviklet for å forsøke å beskrive og fremme læringsprogresjonen. Spesifikt er det
Blooms taksonomi som har dominert utdanningsforskningen. SOLO-taksonomien utviklet av
John B. Biggs og Kevin F. Collis i 1982, er betydelig mindre forsket på sammenlignet med
Blooms taksonomi. SOLO-taksonomien tilbyr et hierarkisk rammeverk som beskriver og
strukturerer progresjonen fra overflatelæring til dybdelæring.
Masteroppgaven tar utgangspunkt i følgende forskningsspørsmål: «Hvordan bidrar
systematisk bruk av SOLO-taksonomien til elevenes utvikling av dybdelæring i biologi på
videregående skole?». Forskningsspørsmålet undersøkes gjennom et fireukers
undervisningsopplegg hvor elevene utformer spørsmål basert på taksonomiens nivåspesifikke
verb med svar tilhørende det aktuelle nivået. Hver uke arbeidet elevene med ett nivå og jobbet
seg oppover for hver uke. En skoletime (45 minutter) ble benyttet til denne implementeringen.
I studien ble både kvalitative data fra dybdeintervjuer med elever, og kvantitative data fra en
spørreundersøkelse innsamlet. De kvalitative dataene ble analysert gjennom en tematisk
analyse.
Funnene fra studien tyder på at taksonomien opptrer som et verdifullt rammeverk for å
strukturere og synliggjøre elevenes progresjon fra overflatelæring til dybdelæring. De
nivåspesifikke verbene skapte et felles konkret språk, ved å fungere som indikatorer til
forventninger og krav på ulike forståelsesnivåer. Uansett opplevde elevene også utfordringer
knyttet til implementeringen, hovedsakelig i formuleringen av svar på de to siste nivåene i
taksonomien.Through the work of the Ludvigsen committee and the introduction of the national curriculum
LK20, deep learning has assumed a central role in Norwegian education. Biology, as a
subject, presents particular challenges due to its complex interrelationships and societally
relevant themes. Furthermore, a deeper understanding has been highlighted as a prerequisite
for developing independent and reflective citizens capable of actively participating in society.
This can equip students to make informed decisions and contribute to societal development,
aligning with one of the school’s core social missions.
Previous research and experience indicate that many students tend to engage more in surface
learning than in deep learning in biology. This underscores the need for didactic tools that can
support and guide students towards gradually developing deeper understanding. Several
models have been developed to describe and promote learning progression. Specifically,
Blooms` taxonomy has dominated educational research. The SOLO taxonomy, developed by
John B. Biggs and Kevin F. Collis in 1982, has received considerably less attention compared
to Blooms` taxonomy. The SOLO taxonomy offers a hierarchical framework that describes
and structures the progression from surface learning to deep learning.
This master’s thesis is based on the following research question: "How does the systematic
use of the SOLO taxonomy contribute to students’ development of deep learning in upper
secondary school biology?" The research question is explored through a four-week teaching
intervention in which students formulate questions based on the taxonomy’s level-specific
verbs and provide answers corresponding to the relevant level. Each week, students worked
on one level and progressed to the next in subsequent weeks. One lesson (45 minutes) per
week was dedicated to this implementation. Both qualitative data from in-depth interviews
with students and quantitative data from a survey were collected. The qualitative data were
analyzed using thematic analysis.
The findings from the study suggest that the taxonomy serves as a valuable framework for
structuring and making visible students’ progression from surface to deep learning. The levelspecific verbs created a shared, concrete language by serving as indicators of expectations and
requirements at various levels of understanding. Nevertheless, students also experienced
challenges related to the implementation, primarily in formulating responses at the two
highest levels of the taxonomy
Beite for biologisk mangfold: Hvordan gjengroing av utmarka påvirker vegetasjonen langs en gradient for kalkinnhold i berggrunnen
Get PDFNorske utmarksarealer trues av gjengroing, som en følge av endret bruk sammenlignet med
tidligere tider. Dette vil få konsekvenser for både plantemangfold og beitekvaliteten i
utmarka. Denne studien undersøker hvordan fravær av beitedyr påvirker artsrikdom,
artssammensetning og beitekvalitet i utmarka, i vegetasjon med ulikt kalkinnhold i
berggrunnen. Studien ble utført i tre regioner i Sør-Norge, i tidsrommet 2021-2024.
Vegetasjonen ble undersøkt gjennom ruteanalyser og biomasseprøver, og det ble gjennomført
intervjuer med grunneiere om nåværende og historisk bruk av arealene.
Resultatene fra vegetasjon på kalkrik berggrunn viste at fravær av beitedyr endret
artssammensetning, ved at graminider og engarter ble utkonkurrert av vedvekster og
høgvokste urter, både i antall arter og mengde (biomasse). Dette førte til en betydelig
reduksjon av beitekvaliteten, i hovedsak fordi biomassen av graminider ble redusert.
Artsrikdom responderte lite på fravær av beitedyr i kalkrike områder. I vegetasjon på
kalkfattig berggrunn var artsrikdommen høgere i ubeita vegetasjon, verken
artssammensetning eller beitekvaliteten viste noen tydelig endring ved fravær av beitedyr.
Vegetasjon med intermediært kalkinnhold i berggrunnen responderte lite på beitefravær, men
var dårlig egna for sammenligning på grunn av lokaliteter med ulik fuktighet. Informasjon fra
intervjuer viste at utmarksbruken hadde endret seg sammenlignet med tidligere på samtlige
studieområder, som var årsaken til at de fleste av arealene var i ferd med å gro igjen, selv med
beitedyr til stede.
Studien indikerte at vegetasjon på kalkrik berggrunn endret seg mest ved fravær av beitedyr,
og videre at denne vegetasjonstypen bør prioriteres i forvaltningen av verdifullt biologisk
mangfold og beiteressurser i den norske utmarka. En pågående gjengroing er en indikasjon på
at det haster å sette i gang restaureringstiltak for å bevare utmarksarealene, særlig på kalkrik
berggrunn. Få norske studier er så langt gjort på hvordan vegetasjonstyper med ulikt
kalkinnhold i berggrunnen responderer på fravær av beite, og denne studien er et viktig bidrag
for å øke kunnskapsgrunnlaget.Norwegian outfield areas are threatened by encroachment of woody plants, as a result of
changed land-use practices over the recent decades. This is expected to impact both plant
diversity and forage quality in these ecosystems. This study investigates the effects of grazing
cessation on species richness, species composition, and forage quality in outfield areas with
varying levels of bedrock calcareousness. Fieldwork was conducted in three regions of
southern Norway between 2021 and 2024. Vegetation was surveyed using plot-analyses,
samples of biomass, and qualitative interviews were conducted with landowners to document
current and historical land use.
In vegetation on calcareous bedrock, grazing exclusion led to marked shifts in species
composition. Graminoids and grassland species were outcompeted by woody species and tall-
growing forbs, both in terms of species number and biomass. These changes resulted in a
substantial decline in forage quality, primarily due to reduced graminoid biomass. Species
richness showed no significant effect by grazing absence in calcareous areas. In contrast,
vegetation on weakly calcareous bedrock showed no clear response in terms of species
composition or forage quality, although species richness was higher in ungrazed plots.
Vegetation on bedrock with intermediate calcareous levels exhibited no consistent patterns,
but was limited for comparison due to locations with different moisture conditions. Interview
data indicated that land-use intensity had declined across all study sites, and that most sites
had undergoing gradual shrub encroachment, even with grazers present.
Our findings demonstrate vegetation on calcareous bedrock vegetation is particularly sensitive
to grazing cessation, suggesting that this vegetation type should be prioritized in conservation
and management strategies targeting outfield areas in Norway. The ongoing encroachment
signals an urgent need for active restoration measures to safeguard biodiversity and forage
value, especially on calcareous sites. To date, few Norwegian studies have examined the
differential responses of vegetation types with varying bedrock calcareousness to grazing
exclusion. This study contributes important empirical evidence to the ecological knowledge
base necessary for knowledge based outfield management
Diagnoses given in specialist health care to Norwegian-born children with one immigrant parent. A register-based study
Get PDFpublishedVersio
Det skjulte livet under vannoverflaten: Hvordan planlegger man for bevaring av ålegrasenger i kystkommunene Moss og Vestby?
Get PDFJorda består av omtrent tre fjerdedeler vann og er grunnlaget for et yrende dyre- og planteliv. Oslofjorden er en liten, men viktig del av dette. Dessverre er fjordlandskapet under sterkt press fra forurensning og fragmentert nedbygging. Sistnevnte skaper store problemer for ålegras (Zostera marina), som vokser sammen i det som omtales som ålegrasenger. Dette er en viktig naturtype i fjorden. I forbindelse med nedbygging ser man en svekket tilstand i ålegrasengene, knyttet til manglende forståelse for arten og konsekvensene av utbygging i strandsonen.
Masteroppgaven undersøker hvordan naturmangfoldplanen og kommuneplanens arealdel fungerer for å beskytte ålegrasenger langs Oslofjorden, med hovedfokus på Moss og Vestby kommune. Gjennom en dokumentstudie av naturmangfoldplanen og arealdelen belyses hvordan ålegrasenger beskrives og beskyttes gjennom kommuneplan. Datainnsamlingen er supplert med semistrukturerte intervjuer med informanter fra case-kommunene, samt statsforvalteren i Østfold, Buskerud og Oslo og Akershus. Formålet med oppgaven er å undersøke hvordan Moss og Vestby bruker planverktøy for å beskytte lokale ålegrasenger, og hvilke utfordringer som knytter seg til dette arbeidet.
Ved å gjennomgå eksisterende forskning og rapporter om bit-for-bit utvikling og ålegras, avdekkes kunnskapshull i hvordan man planlegger for å integrere miljøhensyn. Dette støttes av et teoretisk rammeverk som viser hvordan miljøpolitisk integrering (EPI) kan fremme bærekraftig utvikling i planleggingen.
Funnene viser at kommunene har kunnskap om ålegrasenger, med større vektlegging i naturmangfoldplanen. Samtidig nedprioriteres de ofte i praksis, særlig ved konflikt med utbyggingsinteresser. I arealdelen er beskyttelsen svak, gjennom vagt formulerte hensynssoner. Det argumenteres derfor for at beskyttelsen bør styrkes i fremtiden, blant annet gjennom tydeligere arealformål og tilhørende bestemmelser. Et oppdatert kunnskapsgrunnlag bør også prioriteres.Approximately three-quarters of the Earth’s surface is covered by water, forming the basis for rich and diverse ecosystems. The Oslofjord is a small but important part of this. Unfortunately, the fjord landscape is under significant pressure from pollution and fragmented development. The latter poses major challenges for eelgrass (Zostera marina), which grows in what are known as eelgrass meadows. Which is a key habitat in the fjord. In connection with coastal development, these meadows are in decline, largely due to a lack of understanding of the species and the consequences of shoreline development.
This master’s thesis explores how the municipal biodiversity plan and the land-use element of the municipal master plan function to protect eelgrass meadows along the Oslofjord, with a primary focus on the municipalities of Moss and Vestby. Through a document study of the biodiversity plan and land-use element, the thesis examines how eelgrass meadows are described and safeguarded in planning documents. This analysis is supplemented by semi-structured interviews with informants from the case municipalities, as well as representatives from the County Governor’s offices in Østfold, Buskerud, and Oslo and Akershus. The aim of the thesis is to investigate how Moss and Vestby apply planning tools to protect local eelgrass meadows, and what challenges are associated with this work.
By reviewing existing research and reports on incremental (bit-by-bit) development and eelgrass, knowledge gaps are revealed in how environmental considerations are integrated into planning. These findings are supported by a theoretical framework on Environmental Policy Integration (EPI), which illustrates how EPI can promote sustainable development in planning processes.
The findings show that the municipalities are aware of the existence and value of eelgrass meadows, with greater emphasis found in the biodiversity plans. However, in practice, these habitats are often deprioritized, especially when in conflict with development interests. In the land-use plans, protection is weak and often expressed through vaguely defined zoning provisions. It is therefore argued that future protection should be strengthened, for example through clearer land-use designations and associated regulations. An updated knowledge base should also be prioritized
Hvordan kan kunstig intelligens implementeres på en effektiv måte i fremdriftsplanlegging i Backe- gruppen?
Get PDFI en verden som stadig blir mer digitalisert, har byggebransjen problemer med å følge utviklingen. De opplever blant annet utfordringer i fremdriftsplanleggingen knyttet til miljø, sikkerhet og feilprosjektering, som kan løses ved å ta i bruk ny KI-teknologi. Den komplekse naturen i byggeprosjekter i tillegg til en iboende motstand mot endring hos de ansatte, er barrierer som ført til at den digitale modenheten i byggebransjen er så lav som den er. Det er likefullt nødvendig å følge den digitale utviklingen for at bedrifter skal kunne være konkurransedyktige. Derfor undersøker denne oppgaven hvordan KI-teknologi kan implementeres gitt dagens barrierer, gjennom følgende forskningsspørsmål:
«Hvilke organisatoriske forutsetninger behøves for effektiv implementering av KI-løsninger for fremdriftsplanlegging i Backe-gruppens byggeprosjekter?»
For å besvare forskningsspørsmålet har det blitt gjennomført en spørreundersøkelse med ansatte i Backe-gruppen. Til å utvikle spørsmålene ble KI-chatboten Perplexity tatt i bruk, hvor tre ulike språkmodeller ble benyttet i ulike kombinasjoner. Ved å benytte denne metoden var det mulig å utvikle presise spørsmål på en effektiv måte. Samtidig var det mulig å kontrollere at spørsmålene språkmodellene foreslo var forankret i faglitteratur, som de fikk tilgang til. Resultatene av undersøkelsen ble vurdert ved å gjennomføre 13 ulike variansanalyser. Det ble kun identifisert én statistisk signifikant sammenheng, som kan tyde å at metoden med å benytte språkmodeller til å utvikle spørsmålene ikke var optimal. Dersom metoden skal gjennomføres på nytt anbefales det å begrense informasjonen språkmodellene får tilgang til. Faglitteraturen språkmodellene fikk tilgang til var for omfattende, og innehold mye irrelevant informasjon som bør fjernes i forkant av en slik prosess.
Resultatene indikerte at de største barrierene for en effektiv KI-implementering er knyttet til menneskelige og miljømessige faktorer. Med høyere erfaring i Backe-gruppen vurderes risikovilligheten til å være høyere. Samtidig er det lav kunnskap knyttet til dagens digitale løsninger og KI-teknologi, og det er stor usikkerhet når det gjelder datasikkerhet og personvernrisiko. Likefullt er det høy deltakelsesvillighet til en KI-implementeringsprosess. Slik situasjonen er i dag er det tilsynelatende ingen strategi for å heve det digitale kunnskapsnivået hos de ansatte. For at Backe-gruppen skal få til en effektiv implementering av KI-teknologi er det helt nødvendig med en endring som fokuserer på å heve kunnskapsnivået hos de ansatte når det gjelder digitale hjelpemidler, særlig hos de eldre som er mer risikosøkende. Lederne må formulere tydelige mål og inkludere denne kompetanseheving som en del av sin strategi for at de ansatte skal se hvilke muligheter som finnes. Kompetansehevingen innebærer en endring på individnivå, men det vil fortsatt være nødvendig med samarbeid på tvers av faggrupper. Samtidig må det arbeides med å strukturere data som KI-teknologi skal trenes opp på, for å redusere motstand mot endring og ivareta personvern.The construction industry is struggling to keep up in a world where digitalization is becoming increasingly important. It faces environmental, safety and faulty design challenges related to project scheduling, which can be mitigated through the integration AI technology. Due to the complex nature of construction projects combined with employees that are resilient to changes, the increase in digital transformation has been slow. However, if businesses wish to stay competitive, they need to embrace digital advancements. This master’s thesis explores how companies can overcome these barriers by addressing the following research question:
“How can artificial intelligence be successfully integrated into project scheduling within the Backe group”
To answer the research question, a survey was conducted among employees of the Backe group. The survey questions were generated using three different language models within the AI chatbot Perplexity, enabling the creation of literature-based and precise questions. By using Analysis of variance, the author was only able to identify one statistic significant factor, with highlights the weakness of this research design. For future studies, it is recommended to limit the information fed to the language models. In this case, the 77 pages long document provided to Perplexy included a large amount of irrelevant information that should have filtered out prior to this proses.
The results suggest that human and environmental factors are the main barriers to AI integration. Increased experience appears to correlate to a greater willingness to take risks. At the same time, the findings clearly indicate that the employees’ knowledge of digital tools and AI technology are inadequate, though they express an interest in participating in an AI implementing proses. Increasing the level of knowledge does not appear to be a priority in the organization’s strategy. To successfully integrate AI technology, this must change. Older employees, who show a higher willingness to take risks, should be prioritized. Furthermore, improving digital competence must be incorporated into the organization’s goals. All individual employees need to understand the potential in AI technology and be willing to collaborate to realize its benefits. At the same time, it is crucial to ensure that the data quality is high, as this will help to reduce resistance to change and safeguard personal privacy
Automatic Tumor Segmentation in PET/CT Images of Head and Neck Cancers: Quantifying Uncertainty Using Test-Time Augmentation
Get PDFDelineation of target volumes is a critical step of the radiotherapy workflow for the treatment of head and neck cancer (HNC). Manual delineation is a complex and time-consuming task, where accurate contours are important to ensure the best treatment outcome possible. Artificial intelligence (AI) has the potential to accelerate the delineation process by providing automatic contours of target volumes. AI-models have demonstrated the ability to generate contours with acceptable quality, but the complexity of the models makes it nearly impossible to determine how a model arrived at the predictions. This makes it difficult to understand and trust the predicted contours. Therefore, it is of interest to develop methods that can help end users understand the reliability of the predictions. The goal of this thesis was to measure the uncertainty associated with AI-generated contours and investigate if there was a relationship between the uncertainty level and the quality of the predicted contours. This was done to determine whether the uncertainty metrics could help identify incorrect predictions.
Positron emission tomography (PET) and computed tomography (CT) images of patients with HNC were analyzed. A pretrained convolutional neural network (CNN) with a 3D U-net architecture was used to generate contours of primary tumors and affected lymph nodes. Manual contours performed by medical specialists served as the ground truth contour during the training of the segmentation model and the evaluation of the uncertainty estimates. The method used to quantify uncertainty in this thesis was Test-Time Augmentation. For every input image, 40 modified versions of the image were made by randomly performing intensity, sharpness, and noise modifications to the image. The segmentation model was then used to generate predicted contours for every version of the input image. Then, uncertainty was measured based on how these contours deviated. Uncertainty was measured on both patient- and voxel level.
The correlation between the patient-wise uncertainty metrics and the segmentation quality was measured using the Spearman correlation coefficient. The patient-wise metrics investigated showed Spearman correlation coefficients between 0.50-0.71 in magnitude, where high uncertainty values were associated with low segmentation quality. On the voxel level, it was found that incorrectly classified voxels were associated with higher entropy values compared to correctly classified voxels. TTA- based voxel-wise uncertainty was also compared to voxel-wise uncertainty derived from the Monte Carlo Dropout (MC Dropout) approach. The analysis showed that a greater number of the incorrectly classified voxels were associated with higher uncertainty values when using TTA compared to MC Dropout. The findings from this thesis indicate that TTA-based uncertainty can help determine when the predicted contours are reliable or not
Runs of Homozygosity and Heterozygosity to identify historical inbreeding and signatures of selection in eight Native Nordic horse breeds
Get PDFThis thesis has consisted of adapting and analysing Whole Genome
Sequence (WGS) data from 190 horses belonging to eight native Nordic
horse breeds, and characterising these breeds by use of Runs of
Homozygosity and Heterozygosity.
The data stems from the NaNoHorse project, which aims to genomically
characterise the native Nordic horse breed in order to aid the conservation
for these breeds and identify possible genetic solutions for problems
affecting the breeds.
The results show that FROH varies greatly within and between individuals,
breeds and chromosomes, but is overall relatively high (0.151 – 0.339). In
addition to calculating FROH, RoH-islands, RoH-deserts and Runs of
Heterozygosity were examined, and revealed several interesting regions
that have likely been under some form of selection. The RoHs found were
also compared to potentially deleterious (GERP score > 4) alleles present
in each of the breeds, and the frequencies of homozygotes in and not in
RoHs were calculated for every individual and used to calculate a breed
mean. These frequencies shows a clear difference between homozygotes
in RoHs and not in RoHs, and point towards RoH being a useful tool to
quantify genetic load
Fornybar energi og biologisk mangfold: En vurdering av miljøfotavtrykk som indikator
Get PDFI dagens samfunn er det et økt fokus på bærekraft og miljøvennlige løsninger. Dette er som følge av at vi står ovenfor både en klimakrise og en naturkrise. Menneskelige aktiviteter har gjennom flere år ført til utslipp av klimagasser, og nedbryting av natur. FNs bærekraftsmål er implementert for å blant annet minimere de negative effektene av dette, og sørge for å bevare naturen til de neste generasjoner. Bruk av mer fornybare energikilder vil være en viktig del av å nå disse målene. For å best mulig implementere bærekraftsmålene er det viktig å være klar over hvordan interaksjoner mellom målene vil utspille seg. Denne masteroppgaven ser særlig på forholdet mellom bærekraftsmål 7 (ren energi til alle) og mål 15 (livet på land). Vi ønsker å utforske dette nærmere, ettersom fornybar energi vil ha en positiv effekt på miljøet, men en mer uviss effekt på biologisk mangfold.
Fornybar energi krever areal for å bli bygd, men vil også redusere klimagassutslipp som følge av mindre behov for fossile energikilder. Det er altså flere mulige effekter, og vi ønsket å fordype oss i dette. For å måle dette forholdet utførte vi en statistisk analyse, som vil gi et kvantitativt svar på interaksjonen. Her har vi tatt i bruk miljøfotavtrykk; økologisk fotavtrykk ekskludert karbonkomponenten, som en indikator på biologisk mangfold. Videre har vi brukt bruttonasjonalprodukt, urbanisering, naturressursrente, Gini-koeffisienten og landbruk som forklaringsvariabler sammen med fornybar energi for å måle denne interaksjonen. Vi kjørte også en analyse med vanlig økologisk fotavtrykk, for å kontrollere for forskjeller mellom fotavtrykkene. Det ble også gjennomfør tester for å sjekke om den statistiske analysen bryter med modellforutsetningene, og slike forhold ble korrigert for.
Analysene ga et resultat som viser til at fornybar energi vil ha en reduserende effekt mens bruttonasjonalprodukt vil ha en forsterkende effekt på det økologiske fotavtrykket. For miljøfotavtrykket er bare den forsterkende effekten av bruttonasjonalprodukt som blir signifikant. Det blir altså ikke en statistisk sammenheng mellom fornybar energi og miljøfotavtrykk, og vi får da ikke et kvantitativt resultat som vil si noe om hvordan fornybar energi påvirker biologisk mangfold. Dette kan skyldes flere grunner, men man vil i bunn og grunn trenge en indikator som i bedre grad klarer å fange opp kompleksiteten av biologisk mangfold.In today’s society, there is an increased focus on sustainability and environmentally friendly solutions. This is due to the fact that we are facing both a climate crisis and a nature crisis. Human activities over several years have led to greenhouse gas emissions and the degradation of nature. The UN’s Sustainable Development Goals have been implemented in part to minimize the negative effects of this and to help preserve nature for future generations. The use of more renewable energy sources will be an important part of achieving these goals. To best implement the Sustainable Development Goals, it is important to be aware of how interactions between the goals will play out.This master’s thesis specifically examines the relationship between Sustainable Development Goal 7 (affordable and clean energy) and Goal 15 (life on land). We aim to explore this further, as renewable energy has a positive effect on the environment, but a more uncertain effect on biodiversity.
Renewable energy requires land to be built, but it also reduces greenhouse gas emissions due to less reliance on fossil energy sources. There are thus several possible effects, and we wanted to explore this in more depth. To measure this relationship, we conducted a statistical analysis, which will provide a quantitative answer regarding the interaction. Here, we used environmental footprint; ecological footprint excluding the carbon component, as an indicator of biodiversity. Furthermore, we used gross domestic product, urbanization, natural resource rent, the Gini coefficient, and agriculture as explanatory variables together with renewable energy to measure this interaction. We also ran an analysis using the regular ecological footprint, to control for differences between the footprints. Tests were also conducted to check whether the statistical analysis violated model assumptions, and any such issues were corrected for.
The analyses produced results indicating that renewable energy has a reducing effect, while gross domestic product has an amplifying effect on the ecological footprint. For the environmental footprint, only the amplifying effect of gross domestic product is statistically significant. Thus, there is no statistical relationship between renewable energy and the environmental footprint, and we do not obtain quantitative result indicating how renewable energy affects biodiversity. This may be due to several reasons, but fundamentally, an indicator that better captures the complexity of biodiversity will be needed
Life at the Edge: An analysis of the effect of semi-natural habitat and flora on natural enemies and biodiversity in apple orchards
Get PDFAbstract
As public concern over pesticide use intensifies, the use of biological control is gaining
traction, particularly within Integrated Pest Management (IPM) frameworks. The European
Union mandates IPM implementation across member states, and Norway has adopted IPM as
a national strategy. Semi-natural habitats are recognized as key sources of beneficial
arthropods that support conservation biological control in such systems.
This study investigated the role of semi-natural habitats and intra-orchard vegetation in
shaping the abundance and diversity of arthropods, particularly natural enemies of apple
pests, on the orchard floor in three Norwegian apple orchards. Arthropods were sampled using
sweep netting at increasing distances from semi-natural margins, and plant cover and richness
were recorded.
Arthropod and predator abundance and richness were significantly higher in semi-natural
habitats than inside orchards. Some taxonomic groups showed a declining abundance gradient
from the habitat margin into the orchard, while others did not. Vegetation cover, but not
richness, was positively correlated with arthropod Shannon diversity and predator abundance,
indicating the importance of vegetation structure in supporting arthropod communities.
These findings highlight the ecological value of natural habitat margins and vegetation
management within orchards in enhancing beneficial arthropod populations, reinforcing the
role of semi-natural habitats in IPM strategies and sustainable apple production.
Keywords: Apple orchard; Biological control; Semi-natural habitat; Arthropods; Insect
diversity; Plant diversity; Integrated Pest Management (IPM); Natural enemies; Ground
dwelling insects; Agroecolog
Reguleringer, politikktiltak og det norske boligmarkedet
Get PDFThis thesis investigates the effects of specific regulations and policies in the Norwegian housing market at both national and regional levels. While grounded in the Norwegian context, the findings aim to contribute to the international literature on housing economics, particularly through the use of household-level microdata to analyze policy impacts on housing markets.
The first chapter analyzes the 2017 introduction of a debt-to-income limit for residential mortgages in Norway. Using a combination of house transaction and tax data, the study finds that the regulation had a modest impact on household balance sheets. However, affected households experienced higher interest rates post-regulation.
The second chapter (joint with Knut Are Aastveit, Ragnar Juelsrud, Markus Karlman, Karin Kinnerud, and Ella Getz Wold) reviews existing literature on mortgage regulations, highlighting their effectiveness in curbing household debt growth and house price inflation. Nonetheless, these tools entail significant costs, including reduced consumption smoothing, lower homeownership rates for certain groups, and increased dependence on parental wealth for home purchases.
The third chapter (joint with Nini Barth) examines a supply-side regulation aimed at increasing larger apartment construction in Oslo’s inner districts. By restricting the proportion of small apartments and setting a minimum size of 35 square meters, the regulation sharply reduced the construction of smaller apartments, driving up their prices significantly.
The final chapter (joint with Nini Barth) explores house price dynamics across 14 Norwegian municipalities using a cointegrated vector error correction model (VECM). The analysis reveals substantial variation in the house price response to changes in user costs and indicates that larger deviations from model-implied prices increase the probability of housing market peaks and subsequent downturns.Denne doktorgradsavhandlingen undersøker effektene av spesifikke reguleringer og politikk som påvirker det norske boligmarkedet, både på nasjonalt og regionalt nivå. Selv om studiene er forankret i en norsk kontekst, forsøker jeg å bidra til den internasjonale litteraturen knyttet til boligmarkedet, spesielt gjennom bruk av mikrodata på husholdningsnivå for å analysere hvordan enkelte reguleringer påvirker boligmarkedet. Det første kapittelet analyserer kravet om maksimal gjeldsgrad på fem ganger inntekten ved kjøp av bolig som ble innført i Norge i 2017. Ved å kombinere boligtransaksjonsdata og skattestatistikk viser studien at reguleringen hadde en moderat effekt på husholdningenes boligverdi, gjeld og likvide sparemidler. Imidlertid opplevde berørte husholdninger høyere rentenivåer etter innføringen av kravet. Det andre kapittelet (med Knut Are Aastveit, Ragnar Juelsrud, Markus Karlman, Karin Kinnerud og Ella Getz Wold) gjennomgår eksisterende litteratur om boliglånsreguleringer. Artikkelen konkluderer med at reguleringen til en viss grad bidrar til å dempe veksten i husholdningsgjeld og boligpriser. Samtidig fører reguleringen med seg betydelige kostnader knyttet til glatting av konsum, lavere eierandeler for visse grupper og økt avhengighet av foreldres formue ved boligkjøp. Det tredje kapittelet (med Nini Barth) undersøker en tilbudssideregulering som hadde som mål å øke byggingen av større leiligheter i Oslo indre by. Ved å begrense andelen små leiligheter og innføre en minstestørrelse på 35 kvadratmeter, førte reguleringen til en kraftig reduksjon i byggingen av mindre leiligheter, og videre høyere boligprisvekst for disse leilighetene. Det siste kapittelet (med Nini Barth) utforsker boligprisutviklingen i 14 norske kommuner ved bruk av en kointegrert feilkorreksjonsmodell (VECM). Analysen viser betydelig variasjon i hvordan boligprisene reagerer på endringer i brukerkostnaden (som i stor grad drives av endringer i realrenten) og indikerer at større avvik fra modellens estimerte priser øker sannsynligheten for at boligprisene har nådd en topp og at det dermed kommer en påfølgende nedtur i prisene