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Challenges and responses in multicultural teams to AI adoption and usage
No full textAs artificial intelligence (AI) and technology become more and more prominent within organisational environments, global multicultural teams (MCTs) also get under its influence. Understanding AI’s impact on collaboration, decision-making, and communication is crucial for the MCTs’ efficiency and smooth operational workflow. This study explores the challenges that arise during AI adoption and exploitation in MCTs, focusing on trust, usability, overreliance, and leadership influence. In addition, the master’s thesis considers strategic ways in which AI and technology can be successfully implemented within MCTs. The research employs a qualitative approach, analysing three focus groups with participants from diverse cultural backgrounds. The results of the research indicate that while AI reduces language barriers and enhances workflow efficiency in diverse teams, it also raises concerns due to perceived biases and usability challenges. Further, the study demonstrates that multicultural team members turn to selective verification behaviours, highlighting the need for human oversight in AI-driven decisions. Leadership, ethical prompting and structured AI integration emerged as critical factors for successful AI and technology adoption. The study contributes to the discourse on AI in international business environments, providing insights for organisations aiming to balance technological innovation with human expertise and decision-making.Author Kseniia MavlihanovaMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202
Implikationen von Einstellungen, Haltungen, Wissensstand auf die Behandlung von Pädophilie aus der Sicht von nicht-forensischen PsychiaterInnen in Österreich.
No full textEingereicht von Jakob OrtnerAngefertigt am Institut für PsychotherapieMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202
Die Feststellung einer marktbeherrschenden Stellung auf digitalen Märkten nach § 28a KartG im Vergleich zum deutschen GWB
No full textDie fortschreitende Digitalisierung hat zu einer erheblichen Veränderung der globalen Märkte geführt. Insbesondere die digitalen Märkte, die durch unzählige Plattformen und eine Vielzahl neuer Geschäftsmodelle geprägt sind, werfen neue wettbewerbsrechtliche Fragestellungen auf. Besonders im Bereich des Wettbewerbsrechts wurde intensiv diskutiert, ob die bestehenden Regelungen noch ausreichen, um den spezifischen Gegebenheiten der digitalen Märkte gerecht zu werden.Im Mittelpunkt steht die Frage, ob und inwieweit der durch das KaWeRÄG 2021 neu eingeführte § 28a KartG geeignet ist, den Herausforderungen digitaler Märkte zu begegnen – auch im Lichte der Instrumente, die der deutsche Gesetzgeber zur Verfügung stellt.eingereicht von Nina RaabDiplomarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202
Deep learning approaches for removing compact sources in Herschel observations
No full textDeep learning has been increasingly used in astrophysics and has emerged as a potential tool for studying the interstellar medium (ISM) and star formation. This thesis investigated deep learning‐based approaches to remove compact source signals from far‐infrared photometric observations, enabling more accurate analysis of the underlying diffuse background structures. Using data from the \textit{Herschel} Space Observatory, a custom simulation framework was developed in which compact sources with controlled flux densities were injected into real observational backgrounds. Additionally, a dynamic signal-to-noise ratio (SNR)-based masking system was implemented. Three different approaches were explored: PConv, a partial convolution-based inpainting model; Pix2Pix, a conditional generative adversarial network (cGAN); and Palette, a diffusion-based model.
Each method was thoroughly evaluated through quantitative metrics — including aperture photometry error analysis and power spectrum comparisons — and qualitative visual assessments. The results revealed that the diffusion‐based model achieved superior reconstruction quality by both preserving the noise characteristics of the observations and the spatial structures of extended emissions. However, its high computational cost represents an important consideration when processing large datasets, especially in scenarios where fast execution is preferred. In contrast, the PConv-based approach offers a more efficient alternative, providing slightly lower accuracy than the diffusion-based model while delivering faster inference than Palette and producing fewer artifacts than the cGAN-based model.
The findings underscored the critical impact of architectural choices, such as the use of partial convolutions and the appropriate step size of the denoising diffusion process, in balancing accuracy and computational efficiency for the compact source removal task. This work provided a practical framework for improving the analysis of far‐infrared astronomical observations, potentially enabling more reliable contamination‐free imaging that supports subsequent astrophysical studies.submitted by Máté MadarászMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202
Successful onboarding: measures to reduce early employee turnover
No full textAt a time when the shortage of skilled workers is a key challenge, and companies are increasingly having to compete for talent in the market, it is crucial to take measures to attract and retain them in the long term. In view of the growing dynamism in the labor market, in which constant job changes have become the norm, it is becoming increasingly essential to take action against fluctuation at an early stage. In order to reduce early turnover and enable talented individuals to build a bond with the company at an early stage, this master's thesis addresses the research question, "What measures do companies take to promote the social integration and sense of belonging of new employees in order to reduce early turnover?". To answer this research question, the author interviewed ten HR experts from various industries and company sizes about their onboarding processes to generate detailed insights into existing onboarding practices. The research results show that a successfully designed onboarding process should meet the following criteria: active communication and appreciation in the pre-boarding phase, the organization of welcome and orientation events, and regular feedback sessions. A structured buddy system and the active involvement of managers in the onboarding process are significant for implementing a successful onboarding process. This master's thesis offers practical recommendations for optimizing onboarding processes. It shows that using effective onboarding measures reduces early fluctuation and significantly increases employee performance, satisfaction, and long-term loyalty.Author Nina BauerMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 2025Arbeit auf den öffentlichen PCs in den Bibliotheken der JKU+Medizin abrufba
Automating the Establishment of Trace Links between UML Class Diagrams and Java Code by Model-based Heuristics
No full textTraceability is a critical aspect of software development, especially in safety-critical systems, yet it remains underutilized in many projects. This work addresses the challenge of automating fine-grained trace recovery between UML class diagrams and Java code through the introduction of the TraceFinderService, a system designed to enhance the Model-and-Code Consistency Checking (MCCC) of DesignSpace. By employing model-based heuristics, the TraceFinderService establishes fine-grained trace links that connect design artifacts to their corresponding code elements. Our research investigates three primary questions: the feasibility of automating trace recovery within the DesignSpace environment and the potential reduction of manual effort in MCCC processes. Through a series of experiments, we evaluate the performance of our heuristics and discuss the results, which show that the system achieves precision rates between 38.6% and 54.5% and recall rates from 56.0% to 78.0%. While these results indicate that our approach falls short compared to existing state-of-the-art techniques, these findings highlight opportunities for enhancing the effectiveness of model-based heuristics in future work.Rückverfolgbarkeit ist ein kritischer Aspekt der Softwareentwicklung, insbesondere in sicherheitskritischen Systemen, wird jedoch in vielen Projekten nicht ausreichend genutzt. Diese Arbeit befasst sich mit der Herausforderung, die feingranulare Rückverfolgbarkeit zwischen UML-Klassendiagrammen und Java-Code zu automatisieren, durch die Einführung des TraceFinderService, eines Systems, das darauf ausgelegt ist, die Modell- und Code-Konsistenzprüfung (MCCC) von DesignSpace zu verbessern. Durch den Einsatz modellbasierter Heuristiken stellt der TraceFinderService feingranulare Rückverknüpfungen her, die Designartefakte mit den entsprechenden Codeelementen verbinden. In unserer Arbeit untersuchen wir drei zentrale Fragen: die Machbarkeit der Automatisierung der Rückverfolgbarkeit innerhalb der DesignSpace-Umgebung und die potenzielle Reduzierung des manuellen Aufwands in dessen MCCC-Prozessen. Durch eine Reihe von Experimenten bewerten wir die Leistung unserer Heuristiken und diskutieren die Ergebnisse, die zeigen, dass das System Präzisionsraten zwischen 38,6% und 54,5% sowie Rückrufraten von 56,0% bis 78,0% erreicht. Während diese Ergebnisse darauf hindeuten, dass unsere Ergebnisse die von modernen Techniken nicht erreichen, heben diese Erkenntnisse die Möglichkeiten zur Verbesserung der Effektivität modellbasierter Heuristiken in zukünftigen Arbeiten hervor.Author Benno Zoltán Pereszteghy, BScMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202
Die Rolle von Emotionen: Einfluss positiver, neutraler und negativer Tierbilder auf den Fleischkonsum
No full textDer übermäßige Fleischkonsum führt zu zahlreichen negativen Auswirkungen auf die Umwelt, die menschliche Gesundheit und das Tierwohl. Deswegen ist es notwendig, effektive Interventionsstrategien zu entwickeln, um den Fleischkonsum zu reduzieren. Emotionen sind das primäre Motivationssystem des Menschen und nehmen einen großen Einfluss auf das Verhalten. Daher fokussiert sich diese Studie auf die Untersuchung der Rolle von Emotionen in Bezug auf den Einfluss positiver, neutraler und negativer Tierbilder auf den Fleischkonsum. Mithilfe eines experimentellen Designs werden folgende Hypothesen analysiert: Negative Tierbilder auf Fleischprodukten reduzieren die Auswahl von Fleischprodukten im Vergleich zu Produkten ohne Label, wobei Emotionen wie Empathie, Schuld und Ekel die Beziehung zwischen Label und Fleischauswahl vermitteln (H1); Tierbilder (negativ, neutral oder positiv) auf Fleischprodukten reduzieren die Auswahl von Fleischprodukten im Vergleich zu Produkten ohne Label, wobei die Emotion Empathie die Beziehung zwischen Label und Fleischauswahl vermittelt (H2); Negative Tierbilder auf Fleischprodukten rufen mehr Empathie, Schuld und Ekel hervor als positive und neutrale Tierbilder (H3). Die Stichprobe beträgt 1,543 Teilnehmende und ist repräsentativ für die österreichische Bevölkerung. Mediationsanalysen ergaben, dass sowohl negative als auch neutrale und positive Tierlabels die Fleischauswahl reduzieren. Empathie mediiert den Effekt zwischen negativen im Vergleich zu keinen Tierlabels und der Fleischauswahl. Ebenfalls vermittelt Empathie den Effekt zwischen Produkten mit Tierlabel im Vergleich zu Produkten ohne und der Fleischauswahl. Negative Tierbilder rufen zudem mehr Schuld und Ekel hervor als positive und neutrale Tierbilder. Zudem wurde explorativ festgestellt, dass ein höherer aktueller Fleischkonsum mit einer geringeren Empfindung von Empathie gegenüber Nutztieren, welche zur Fleischproduktion verwendet werden, einhergeht. Diese Befunde erweitern den Forschungsstand zur Interventionsmethode um entscheidende psychologische Hintergründe. Die wachsende empirische Literatur kann folglich zur Implementierung der Methode in die Praxis führen.Excessive meat consumption leads to numerous negative impacts on the environment, human health and animal welfare. Therefore, it is essential to develop effective intervention strategies to reduce meat consumption. Emotions serve as the primary motivational system of humans and have a significant influence on behavior. This study thus focuses on examining the role of emotions in the influence of positive, neutral and negative animal images on meat consumption. Using an experimental design, the following hypotheses are analyzed: Negative animal images on meat products reduce the selection of meat products compared to products without a label, with emotions such as empathy, guilt and disgust mediating the relationship between the label and meat selection (H1). Animal images (negative, neutral or positive) on meat products reduce the selection of meat products compared to products without labels, with the emotion of empathy mediating the relationship between the label and meat selection (H2). Negative animal images on meat products elicit more empathy, guilt and disgust than positive and neutral animal images (H3). The sample consists of 1,543 participants and is representative of the Austrian population. Mediation analyses revealed that both negative as well as neutral and positive animal labels reduce meat choice. Empathy mediates the effect between negative versus no animal labels and meat selection. Empathy also mediates the effect between products with an animal label compared to products without and meat selection. Furthermore, negative animal images elicit more guilt and disgust than positive and neutral animal images. Furthermore, it was exploratively found that a higher current level of meat consumption is associated with lower feelings of empathy towards farm animals used for meat production. These findings expand the research on intervention methods by providing key psychological insights. The growing body of empirical literature may thus contribute to the implementation of this method in practice.eingereicht von Lena BirmingstorferMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 2025Arbeit auf den öffentlichen PCs in den Bibliotheken der JKU+Medizin abrufba
Infrarotspektroskopie für die Prozesskontrolle in der Hohlfasermembranproduktion
No full texteingereicht von Maximilian Hochrainer, BScMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 2025Arbeit nach Ablauf der Sperre auf den öffentlichen PCs in den Bibliotheken der JKU+Medizin abrufba
GeoGebra Discovery: der "Entdecke"-Befehl : ein hilfreiches Tool für den Einsatz des forschend-entdeckenden Unterrichts in Mathematik der 6. Schulstufe
No full texteingereicht von Jutta WimhoferAngefertigt an der Privaten Pädagogischen Hochschule der Diözese LinzMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202
Bindungsgeleitete Interventionsmaßnahmen im System der Heilstättenschule
No full textKinder mit sozialen und emotionalen Herausforderungen weisen häufig desorganisierte, unsichere und ambivalente Bindungsmuster seit der frühen Kindheit auf. Um diesen Schülerinnen und Schülern in deren Entwicklung Unterstützung anbieten zu können, arbeiten Lehrkräfte in Heilstättenschulen oftmals anhand bindungsgeleiteter Ansätze. Dazu liegt der Hauptschwerpunkt dieser Arbeit auf den Interventionsmöglichkeiten mit bindungstheoretischem Ansatz, insbesondere in Bezug auf das System der Heilstättenschule. Um nähere Informationen über die Möglichkeiten und den Unterrichtsalltag an diesen Schulen zu erfahren, wurden Experteninterviews mit Lehrpersonen der Heilstättenschulen verschiedener Standorte durchgeführt. Dabei kristallisierten sich Aspekte wie die Zusammenarbeit mit multiprofessionellen Teams, unterschiedliche Interventionsprogramme und auch das Verhalten der jeweiligen Lehrkräfte, als gewinnbringende Faktoren heraus. Als Ergebnis der Arbeit ergibt sich die Verdeutlichung, wie Schülerinnen und Schülern in herausfordernden Lebenssituationen anhand bindungsgeleiteter Interventionsmaßnahmen im schulischen Bereich unterstützt werden können.eingereicht von Katrin Achleitner BEd.Angefertigt an der Pädagogischen Hochschule OberösterreichMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202