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Effizienzhaus Plus im bewohnten Geschosswohnungsbau - ein Potenzial für den deutschen Gebäudebestand? Vergleichende ökologische und ökonomische Entwicklung von übertragbaren energetischen Szenarien für zwei reale, bewohnte Geschosswohnungsbauten aus den 1950er Jahren in Darmstadt
No full textDer deutsche Gebäudebestand breitet sich zunehmend schneller aus und beansprucht damit mehr und mehr Fläche. Der Betrieb dieser Gebäude ist verantwortlich für ein Drittel der jährlichen Treibhausemissionen in Deutschland. Hauptverursacher sind Wohngebäude, die errichtet wurden, bevor die erste Wärmeschutzverordnung 1978 in Kraft trat.
Die Arbeit weist an zwei realen Beispielgebäuden nach, wie bewohnte Geschosswohnungsbauten der Baualtersklasse 1949 – 1957 energetisch weiter-entwickelt werden können, um den bislang verfehlten nationalen Klimaziele bis zum Jahr 2050 gerecht zu werden und gleichzeitig den angespannten Wohnungsmarkt in Deutschland zu entlasten.
Im Fokus steht die Entwicklung und Analyse von drei Szenarien, die das maximale Spektrum zwischen dem bauordnungsrechtlichen Minimum (Sze-nario 1: EnEV 2016) und der heute bekannten Höchstleistung (Szenario 2 und 3: Effizienzhaus Plus) abbilden. Die ökonomischen und ökologi-schen Untersuchungen im Lebenszyklus belegen den nachhaltigen Mehrwert einer Entwicklung zum Effizienzhaus Plus (Szenario 2) gegenüber dem Be-stand und gegenüber einer konventionellen EnEV-Lösung (Szenario 1). Die Kombination des Effizienzhauses Plus mit einer Aufstockung in serieller Holzbauweise (Szenario 3) erhöht die Qualitäten, vor allem, weil neuer Wohnraum geschaffen wird ohne neue Flächen zu versiegeln.
Die Arbeit unterstützt Eigentümer und Planer sowie Verantwortlichen in Bund, Ländern und Kommunen dabei, die Aktivität im Bereich der energetischen Bestandsentwicklung voranzutreiben
An Evaluation of a Cognitive-Behavioral mHealth Intervention in the Workplace
No full textHeutzutage erfüllen nur 35 % der Deutschen das empfohlene Maß an körperlicher Bewegung (Robert Koch Institute, 2015). Ein möglicher Grund für diese Inaktivität ist, dass die körperliche Betätigung am Arbeitsplatz sich in den letzten Jahren um insgesamt 28% verringert hat (Wilke, Ashton, Elis, Biallas, & Froböse, 2015). Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, evaluiert die vorliegende Dissertation eine mHealth Intervention bestehend aus Fitnessarmbändern und einem Online Coach, welche die Bewegung von inaktiven Beschäftigten mit Gesundheitsrisiko fördern soll. Zusätzlich wird das Occupational Health Behavior Change (OHBC) Modell als theoretische Grundlage für Veränderungen von Gesundheitsverhalten im betrieblichen Kontext entwickelt. Das OHBC Modell verbindet ein gesundheitspsychologisches Modell mit einem Modell aus dem Bereich der Arbeits-& Organisationspsychologie und stellt die Grundlage für die beiden veröffentlichten Studien der Dissertation dar. Studie I bewertet den Effekt der Intervention auf körperliche Gesundheit und arbeitsbezogenem Wohlbefinden anhand eines randomisiert kontrollierten Studiendesigns und unter Berücksichtigung von Langzeiteffekten. Beschäftigte in der Interventionsgruppe zeigten eine Verbesserung ihrer physischen Gesundheit bis zu einem Jahr nach der Intervention, jedoch wurde kein Effekt auf arbeitsbezogenes Wohlbefinden gefunden. Studie II zeigt, dass die Schrittanzahl und die Beeinträchtigung des Wohlbefindens während der Intervention verbessert werden und beantwortet weiterführende Fragen über die Effektivität der Intervention anhand von modernen statistischen Methoden. Abschließend werden die Ergebnisse der beiden Studien diskutiert und dabei die Struktur des neu kreierten OHBC Modells überprüft. Insgesamt zeigt die vorliegende Dissertation, dass Fitnessarmbändern kombiniert mit einem Online Coach eine effektive Intervention darstellen, um körperliche Aktivität, physische Gesundheit und das Wohlbefinden von Beschäftigten zu fördern.Nowadays only 35% of the German population performs the recommended amount of physical activity (Robert Koch Institute, 2015). A reason for this inactivity might be that the amount of moderate to vigorous physical activities at work (e.g., brisk walking or moving heavy loads) has diminished by about 28% within the last decades (Wilke et al., 2015). To counteract this alarming development, this dissertation evaluates an mHealth intervention that aims to promote physical activity in the working environment. In particular, this intervention combines activity trackers with an online coach to promote physical activity among inactive employees at risk. Furthermore, this dissertation creates the Occupational Health Behavior Change (OHBC) model as a theoretical framework for changing health behavior within a work setting by combining a model of the health psychology with a model of the industrial and organizational psychology. The model functions as the basis for the two published studies of the dissertation. Study 1 evaluated the intervention by using a randomized controlled trial design and assessed long-term effects on employees’ physical health and work-related well-being. The results show that employees in the intervention group improved their physical health up to one year after the intervention whereas no effect was found for work-related well-being. Study 2 shows that the number of steps and impaired well-being were improved during the intervention and clarified several additional questions about the intervention’s efficacy by applying modern statistical methods. Finally, the findings of the studies were discussed and the theoretical structure of the newly created OHBC model was reviewed based on the studies’ results. Taken together, the overall findings show that combining activity trackers with an online coach constitutes an effective intervention for occupational health promotion with the aim of promoting physical activity, health and well-being among employees
Regional Disparities and Labour Migration — Implications for Regional Policy in Germany
No full textErhebliche regionale Disparitäten werden in Deutschland von einer Abwanderung aus strukturschwachen Regionen begleitet. Theoretische Modelle liefern keine eindeutigen Aussagen über die Effekte der Wanderung. Empirische Befunde zeigen dagegen, dass die Mobilität zu einem Abbau der Unterschiede beitragen kann. Selektive Wanderungen können Disparitäten allerdings auch vertiefen. Die Persistenz der regionalen Unterschiede in Deutschland und mögliche negative Effekte einer Abwanderung hochqualifizierter Arbeitskräfte aus strukturschwachen Regionen sprechen für eine effektive regionalpolitische Unterstützung dieser Regionen. Zudem sollte eine Koordinierung der regionalpolitischen Förderung mit arbeitsmarktpolitischen Maßnahmen erfolgen.The author observes significant regional disparities in labour market conditions in Germany accompanied by heavy outward migration from lagging regions. While theoretical models provide no clear cut implications for the effects of migration on regional disparities, empirical analysis indicates that migration tends to reduce disparities. Selective migration might, however, counteract the reduction of regional differences in labour market conditions. The persistence of regional disparities and the possibility of cumulative processes caused by outward migration of highly skilled workers from lagging regions make a case for an effective regional policy and coordination with labour market policy
Migration and innovation: Does cultural diversity matter for regional R&D activity?
No full textRecent theoretical research deals with economic costs and benefits of cultural diversity related to immigration. However, empirical evidence regarding the impact of cultural diversity on economic performance is still scarce. We analyse the effect of cultural diversity of the labour force on patent applications for a cross-section of German regions. The results suggest that differences in knowledge and capabilities of workers from diverse cultural backgrounds enhance performance of regional R&D sectors. As regards innovation, the benefits of diversity seem to outweigh the costs caused, for example, by communication barriers. Copyright (c) 2009 the author(s). Journal compilation (c) 2009 RSAI.
Vironkielisen suomenoppijan äidinkieli – ongelma, haaste vai voimavara? [Estonian as the first language of a learner of Finnish: Problem, challenge or resource?]
No full textTämän artikkelin tavoitteena on kiinnittää huomiota joihinkin tekijöihin, jotka liittyvät nimenomaan vironkielisten oppijoiden suomen oppimiseen, ja joiden tiedostamisesta saattaa olla apua sekä oppijoille että opettajille. Tarkoituksena on tarkastella vironkielisten oppijoiden suomen oppimista olemassa olevan empiirisen tutkimustiedon pohjalta siten, että käsittelyn keskipisteessä on oppija. Artikkelissa käsitellään seuraavia oppimisprosessissa mukana olevia tekijöitä: suomen kielen järjestelmä ja viron kielen vaikutus suomen oppimiseen; oppijoiden kokemukset ja käsitykset viron ja suomen samanlaisuudesta ja erilaisuudesta; kontrastiivinen metalingvistinen tietoisuus ja sen kehittäminen; vironkielisen oppijan prosessointistrategiat. Kontrastiivisen metalingvistisen tietoisuuden yhteydessä sivutaan myös vironkielisten suomen opiskelun asenteisiin ja motivaatioon liittyvää. Käsittely pohjautuu vironkielisten oppijoiden suomen oppimisen kannalta relevantteihin poimintoihin kahdesta tutkimuksesta. Edellisessä (Kaivapalu 2005) tarkastellaan vironkielisten lukiolaisten suomen nominimorfologian tuottamisprosessia suullisen ja kirjallisen taivutustestin, ääneenajattelujen ja haastattelujen avulla. Vironkielisten suomenoppijoiden taivutusprosessia koskevien tulosten ja niiden pohjalta tehtyjen johtopäätösten lisäksi käsitellään vironkielisten yliopisto-opiskelijoiden käsityksiä viron ja suomen kielen samanlaisuudesta ja erilaisuudesta sekä viron vaikutuksesta suomen oppimiseen (Kaivapalu 2007). Artikkelissa pyritään siis yhdistämään muutamia kielenomaksumisen keskeisiä kysymyksiä: lähdekielen vaikutuksen ja oppijoiden käsitysten sekä heidän prosessointistrategioidensa tutkimuksen.---AbsctractThe object of this article is to draw attention to a number of factors, which specifically affect the acquisition of Finnish by Estonian learners. Discussion of these matters may be of use to learners and teachers alike. The aim of this paper is to examine Estonian learners’ acquisition of Finnish based on the empirical research material available, keeping the focus at all times on the learner. The article explores the following factors involved in the learning process: the structure of Finnish and the influence of Estonian as a first language on the acquisition of Finnish; the learners’ experiences and their beliefs regarding the similarities and differences between Finnish and Estonian; contrastive metalinguistic awareness and the development thereof; the processing strategies employed by learners. From the perspective of contrastive metalinguistic awareness, the author also briefly discusses questions of Estonian learners’ attitudes towards and motivation for learning Finnish. This discussion is based upon contentions taken from two pieces of research which hold relevance for the problems Estonian learners in the acquisition of Finnish. The first of these (Kaivapalu 2005) looks at the process of producing Finnish noun morphology among Estonian high-school students, using oral and written inflection tests, interviews, and by asking them to think out loud. In addition to the results of the inflection tests and the conclusions drawn from these, the article examines Estonian university students’ beliefs regarding the similarities and differences between Finnish and Estonian and of the influence of Estonian on their acquisition of Finnish (Kaivapalu 2007). The article seeks to connect several key factors associated with the subject of language acquisition: the influence of the first language; the learners’ beliefs regarding the learning process; and the students’ processing strategies
Averaged results of the proof of concept study with healthy children.
No full textAveraged results of the proof of concept study with healthy children.</p
Photographs of electronic glasses frame.
No full text(A) Assembled LCD shutter glasses for children without frame cover and with one activated LCD lens. (B) Side view of the left temple with integrated Bluetooth module; the battery is located on the opposite side.</p
3D model of miniaturized electronic design of glasses frame for children.
No full text3D model of miniaturized electronic design of glasses frame for children.</p
An inherently interpretable AI model improves screening speed and accuracy for early diabetic retinopathy.
No full textDiabetic retinopathy (DR) is a frequent complication of diabetes, affecting millions worldwide. Screening for this disease based on fundus images has been one of the first successful use cases for modern artificial intelligence in medicine. However, current state-of-the-art systems typically use black-box models to make referral decisions, requiring post-hoc methods for AI-human interaction and clinical decision support. We developed and evaluated an inherently interpretable deep learning model, which explicitly models the local evidence of DR as part of its network architecture, for clinical decision support in early DR screening. We trained the network on 34,350 high-quality fundus images from a publicly available dataset and validated its performance on a large range of ten external datasets. The inherently interpretable model was compared to post-hoc explainability techniques applied to a standard DNN architecture. For comparison, we obtained detailed lesion annotations from ophthalmologists on 65 images to study if the class evidence maps highlight clinically relevant information. We tested the clinical usefulness of our model in a retrospective reader study, where we compared screening for DR without AI support to screening with AI support with and without AI explanations. The inherently interpretable deep learning model obtained an accuracy of .906 [.900-.913] (95%-confidence interval) and an AUC of .904 [.894-.913] on the internal test set and similar performance on external datasets, comparable to the standard DNN. High evidence regions directly extracted from the model contained clinically relevant lesions such as microaneurysms or hemorrhages with a high precision of .960 [.941-.976], surpassing post-hoc techniques applied to a standard DNN. Decision support by the model highlighting high-evidence regions in the image improved screening accuracy for difficult decisions and improved screening speed. This shows that inherently interpretable deep learning models can provide clinical decision support while obtaining state-of-the-art performance improving human-AI collaboration
Example of a descriptive representation of the recorded data for the therapy adherence.
No full textTherapy adherence, i.e. the percentage of achieving the prescribed daily occlusion time, is split into three classes: good (90–100%, green), average (50–89%, yellow), and poor (0–49%, red).</p
