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The belief in a just world in face of injustice: victim, observer, and perpetrator perspectives
(2021)
Jeden Tag geschieht uns, unseren Nachbarn oder Menschen auf der ganzen Welt Ungerechtigkeit. Doch der Glaube an eine gerechte Welt (GGW) hilft uns, mit dieser Ungerechtigkeit umzugehen, und motiviert uns, uns gerecht zu verhalten. Studien haben gezeigt, dass diese Funktionen, die der GGW erfüllt, für die Aufrechterhaltung der psychischen Gesundheit bedeutend sind. Die Bedingungen, unter denen der GGW funktioniert und wann Menschen diesen Glauben aufgeben, sind jedoch nicht gut untersucht. In der vorliegenden Dissertation wird untersucht, wann der GGW erschüttert werden kann, welche Rolle die Außenwelt und andere interne Ressourcen angesichts von Ungerechtigkeit spielen und welche Rolle der GGW bei der Vorhersage korrupten Verhaltens spielt. Es wurden drei Studien durchgeführt, die jeweils einer Seite der Ungerechtigkeit entsprechen: einem Opfer, einem Beobachter und einem Täter.
Studie 1 untersuchte die Auswirkungen einer kriminellen Viktimisierung auf den GGW und die schützende Rolle der Gerechtigkeitsvorstellungen im Strafrechtsprozess. Diese Studie zeigte, dass Opfer sehr schwerer Straftaten, wie häusliche Gewalt und Menschenhandel, einen niedrigeren persönlichen GGW aufwiesen als Nicht-Opfer und Opfer weniger schwerer Straftaten, und dass eine höhere Wahrnehmung der informationelle Gerechtigkeit die Auswirkungen der Viktimisierung auf den persönlichen GGW verringerte. Studie 2 hatte zum Ziel die Veränderungen des GGW nach der Beobachtung schwerer Ungerechtigkeit zu untersuchen. Diese Studie zeigte, dass der GGW der jugendlichen Teilnehmer nach der Beobachtung von Amokläufen an anderen Schulen anstieg. Außerdem beeinflussten Lebenszufriedenheit und wahrgenommene soziale Unterstützung die Veränderung der GGW. Studie 3 untersuchte die Beziehungen zwischen GGW und korruptem Verhalten. Eine Querschnittsstudie zeigte, dass der persönliche GGW das Korruptionsverhalten vorhersagen kann.
Die Ergebnisse der drei Studien haben gezeigt, dass GGW nicht isoliert betrachtet werden kann. Eine externe Welt und interne Ressourcen können die Bedrohung durch Ungerechtigkeit auf dem GGW reduzieren. Der GGW spielt eine wichtige Rolle bei der Vorhersage von ungerechtem Verhalten, weshalb die Behörden bestrebt sein sollten, den GGW ihrer Bürger zu erhalten.
Die Biodiversität von Vertebraten nimmt weltweit rapide ab, wobei Amphibien die am stärksten gefährdete Wirbeltiergruppe darstellen. In der EU sind 21 von 89 Amphibienarten bedroht. Die intensiv genutzte europäische Agrarlandschaft ist eine der Hauptursachen für diese Rückgänge. Da die Agrarlandschaft einen bedeutenden Lebensraum für Amphibien darstellt, kann die Exposition zu Pestiziden negative Auswirkungen auf Amphibienpopulationen haben. Derzeit erfordert die europäischen Risikobewertung von Pestiziden für Vertebraten spezifische Ansätze für Fische hinsichtlich der aquatischen Vertebratentoxizität und für Vögel sowie Säugetiere in Bezug auf die terrestrische Vertebratentoxizität. Die besonderen Eigenschaften von Amphibien werden jedoch nicht berücksichtigt. Daher war das übergeordnete Ziel dieser Arbeit, die
ökotoxikologischen Effekte von Pestiziden auf mitteleuropäische Froschlurche zu untersuchen. Dazu wurden Effekte auf aquatische und terrestrische Amphibienstadien sowie auf deren Reproduktion untersucht. Anschließend wurden in dieser Arbeit in Erwartung einer Risikobewertung von Pestiziden für Amphibien mögliche regulatorische Risikobewertungsansätze diskutiert.
Für die untersuchten Pestizide und Amphibienarten wurde festgestellt, dass die akute aquatische Toxizität von Pestiziden mit dem bestehenden Ansatz der aquatischen Risikobewertung auf der Grundlage von Fischtoxizitätsdaten abgedeckt werden kann. Jedoch wurden bei terrestrischen Juvenilen nach dermaler Exposition zu umweltrealistischen Pestizidkonzentrationen sowohl letale als auch subletale Effekte beobachtet, die mit keinem verfügbaren Risikobewertungsansatz erfasst werden können. Daher sollten Pestizide vor der Zulassung auch auf eine potenzielle terrestrische Toxizität mit Hilfe von Risikobewertungsinstrumenten geprüft werden. Darüber hinaus müssen die Auswirkungen von Bei- und Hilfsstoffen von Pestiziden bei einer zukünftigen Risikobewertung besonders berücksichtigt werden, da sie die Toxizität von Pestiziden gegenüber aquatischen und terrestrischen Amphibienstadien erhöhen können.
Des Weiteren wurde gezeigt, dass die chronische Dauer einer kombinierten aquatischen und terrestrischen Exposition die Reproduktion von Amphibien negativ beeinflusst. Gegenwärtig
können solche Effekte von der bestehenden Risikobewertung nicht erfasst werden, da Daten aus Feldszenarien, die die Auswirkungen mehrerer Pestizide auf die Reproduktion von Amphibien abbilden, zu selten sind, um einen Vergleich mit Daten anderer terrestrischer Wirbeltiere wie Vögel und Säugetiere zu ermöglichen. In Anbetracht dieser Erkenntnisse sollten sich zukünftige Untersuchungen nicht nur mit akuten und letalen Effekten, sondern auch mit chronischen und subletalen Effekten auf Populationsebene befassen. Da sich die Exposition gegenüber Pestiziden negativ auf Amphibienpopulationen auswirken kann, sollte ihr Einsatz noch sorgfältiger überlegt werden, um einen weiteren Rückgang der Amphibien zu vermeiden. Insgesamt unterstreicht diese Arbeit die dringende Notwendigkeit einer protektiven Pestizidrisikobewertung für Amphibien, um Amphibienpopulationen in Agrarlandschaften zu erhalten und zu fördern.
Das Stereotype Content Modell (SCM, Fiske et al., 2002) schlägt zwei fundamentale Dimensionen der sozialen Wahrnehmung vor: Wärme, also die freundliche oder feindliche Intention des Bewertungsobjekts, und Kompetenz, also die Fähigkeit, besagte Intentionen in die Tat umzusetzen. Die praktischen Anwendungen des SCMs sind sehr weitreichend und haben zu der Annahme geführt, Wärme und Kompetenz seien universelle Dimensionen der sozialen Bewertung.
Die vorliegende Doktorarbeit hat fünf vor allem methodologische Schwächen der SCM- Forschung und -Literatur identifiziert: (I) Eine unzureichende anfängliche Skalenentwicklung; (II) die Nutzung variierender Skalen ohne hinreichende Prüfung der Skalenperformanz in der anschließenden SCM-Forschung; (III) die vorherrschende Nutzung von Analysemethoden der ersten Generation; (IV) die unzureichende Definition und empirische Testung der Universalitätsannahme des SCM; (V) die eingeschränkte Anwendung des SCM in Bezug auf einige soziale Gruppen. Diese Schwächen wurden in vier wissenschaftlichen Artikelmanuskripten aufgegriffen, welche allesamt streng den Empfehlungen der offenen Wissenschaft folgten.
Manuskript # 1 nutzte veröffentlichte Daten von englischen SCM-Skalen, um die Mess-Eigenschaften der genutzten Wärme- und Kompetenz-Skalen zu reanalysieren. Das Manuskript berichtet die Skalenreliabilität, -Dimensionalität und Vergleichbarkeit der Skalen über verschiedene Bewertungsobjekte hinweg sowie verschiedene Performanz-Parameter der einzelnen Indikatoren auf im Rahmen einer (Multi-Gruppen-) konfirmatorischen Faktor-Analyse. Die Befunde zeigen, dass zwei Drittel aller reanalysierten Skalen nicht die theoretisch angenommene Wärme- und Kompetenz-Dimensionalität haben. Weiterhin zeigten nur elf Prozent aller Skalen die Voraussetzungen für aussagekräftige Mittelwertsvergleiche zwischen Bewertungsobjekten. Manuskript # 2 beschreibt eine Replikation von Manuskript # 1 im deutschsprachigen Landes- und Sprachkontext und zeigt nahezu identische Ergebnisse wie Manuskript # 1. Manuskript # 3 untersucht die soziale Wahrnehmung von Subgruppen von Geflüchteten in Deutschland. Wir konnten zeigen, dass die soziale Kategorie der Geflüchteten generell unvorteilhaft in Bezug auf Wärme und Kompetenz wahrgenommen wurde, aber dass die soziale Wahrnehmung der Subgruppen von Geflüchteten sich in Abhängigkeit der geografischen Herkunft, der religiösen Zugehörigkeit und der Fluchtgründe unterschied. Diese Befunde wurden durch die Nutzung eines Reliabilitäts-korrigierenden Verfahrens zum Vergleich von Mittelwerten namens Alignment-Optimierung generiert. Manuskript # 4 entwickelte und testete eine leistungsfähige SCM-Skala zur Erfassung von Stereotypen von Berufsgruppen mittels explorativer und konfirmatorischer Faktorenanalysen.
Das Web ist ein wesentlicher Bestandteil der Transformation unserer Gesellschaft in das digitale Zeitalter. Wir nutzen es zur Kommunikation, zum Einkaufen und für unsere berufliche Tätigkeit. Der größte Teil der Benutzerinteraktion im Web erfolgt über Webseiten. Daher sind die Benutzbarkeit und Zugänglichkeit von Webseiten relevante Forschungsbereiche, um das Web nützlicher zu machen. Eyetracking ist ein Werkzeug, das in beiden Bereichen hilfreich sein kann. Zum einen um Usability-Tests durchzuführen, zum anderen um die Zugänglichkeit zu verbessern. Es kann verwendet werden, um die Aufmerksamkeit der Benutzer auf Webseiten zu verstehen und Usability-Experten in ihrem Entscheidungsprozess zu unterstützen. Darüber hinaus kann Eyetracking als Eingabemethode zur Steuerung einer Webseite verwendet werden. Dies ist besonders nützlich für Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen, die herkömmliche Eingabegeräte wie Maus und Tastatur nicht benutzen können. Allerdings werden Webseiten aufgrund von Dynamiken, d. h. wechselnden Inhalten wie animierte Menüs und Bilderkarussells, immer komplexer. Wir brauchen allgemeine Ansätze zum Verständnis der Dynamik auf Webseiten, die eine effiziente Usability-Analyse und eine angenehme Interaktion mit Eyetracking ermöglichen. Im ersten Teil dieser Arbeit berichten wir über unsere Forschung zur Verbesserung der blickbasierten Analyse von dynamischen Webseiten. Eyetracking kann verwendet werden, um die Blicke von Nutzern auf Webseiten zu erfassen. Die Blicke zeigen einem Usability-Experten, welche Teile auf der Webseite gelesen, überflogen oder übersprungen worden sind. Die Aggregation von Blicken ermöglicht einem Usability-Experten allgemeine Eindrücke über die Aufmerksamkeit der Nutzer, bevor sie sich mit dem individuellen Verhalten befasst. Dafür müssen alle Blicke entsprechend des von den Nutzern erlebten Inhalten verstanden werden. Die Benutzererfahrung wird jedoch stark von wechselnden Inhalten beeinflusst, da diese einen wesentlichen Teil des angezeigten Bildes ausmachen können. Wir grenzen unterschiedliche Zustände von Webseiten inklusive wechselnder Inhalte ab, so dass Blicke von mehreren Nutzern korrekt aggregiert werden können. Im zweiten Teil dieser Arbeit berichten wir über unsere Forschung zur Verbesserung der blickbasierten Interaktion mit dynamischen Webseiten. Eyetracking kann verwendet werden, um den Blick während der Nutzung zu erheben. Der Blick kann als Eingabe zur Steuerung einer Webseite interpretiert werden. Heutzutage wird die Blicksteuerung meist zur Emulation einer Maus oder Tastatur verwendet, was eine komfortable Bedienung erschwert. Es gibt wenige Webbrowser-Prototypen, die Blicke direkt zur Interaktion mit Webseiten nutzen. Diese funktionieren außerdem nicht auf dynamischen Webseiten. Wir haben eine Methode entwickelt, um Interaktionselemente wie Hyperlinks und Texteingaben effizient auf Webseiten mit wechselnden Inhalten zu extrahieren. Wir passen die Interaktion mit diesen Elementen für Eyetracking an, so dass ein Nutzer bequem und freihändig im Web surfen kann. Beide Teile dieser Arbeit schließen mit nutzerzentrierten Evaluationen unserer Methoden ab, wobei jeweils die Verbesserungen der Nutzererfahrung für Usability-Experten bzw. für Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen untersucht werden.
We consider variational discretization of three different optimal control problems.
The first being a parabolic optimal control problem governed by space-time measure controls. This problem has a nice sparsity structure, which motivates our aim to achieve maximal sparsity on the discrete level. Due to the measures on the right hand side of the partial differential equation, we consider a very weak solution theory for the state equation and need an embedding into the continuous functions for the pairings to make sense. Furthermore, we employ Fenchel duality to formulate the predual problem and give results on solution theory of both the predual and the primal problem. Later on, the duality is also helpful for the derivation of algorithms, since the predual problem can be differentiated twice so that we can apply a semismooth Newton method. We then retrieve the optimal control by duality relations.
For the state discretization we use a Petrov-Galerkin method employing piecewise constant states and piecewise linear and continuous test functions in time. For the space discretization we choose piecewise linear and continuous functions. As a result the controls are composed of Dirac measures in space-time, centered at points on the discrete space-time grid. We prove that the optimal discrete states and controls converge strongly in L^q and weakly-* in Μ, respectively, to their smooth counterparts, where q ϵ (1,min{2,1+2/d}] is the spatial dimension. The variational discrete version of the state equation with the above choice of spaces yields a Crank-Nicolson time stepping scheme with half a Rannacher smoothing step.
Furthermore, we compare our approach to a full discretization of the corresponding control problem, precisely a discontinuous Galerkin method for the state discretization, where the discrete controls are piecewise constant in time and Dirac measures in space. Numerical experiments highlight the sparsity features of our discrete approach and verify the convergence results.
The second problem we analyze is a parabolic optimal control problem governed by bounded initial measure controls. Here, the cost functional consists of a tracking term corresponding to the observation of the state at final time. Instead of a regularization term for the control in the cost functional, we consider a bound on the measure norm of the initial control. As in the first problem we observe a sparsity structure, but here the control resides only in space at initial time, so we focus on the space discretization to achieve maximal sparsity of the control. Again, due to the initial measure in the partial differential equation, we rely on a very weak solution theory of the state equation.
We employ a dG(0) approximation of the state equation, i.e. we choose piecewise linear and continuous functions in space, which are piecewise constant in time for our ansatz and test space. Then, the variational discretization of the problem together with the optimality conditions induce maximal discrete sparsity of the initial control, i.e. Dirac measures in space. We present numerical experiments to illustrate our approach and investigate the sparsity structure
As third problem we choose an elliptic optimal control governed by functions of bounded variation (BV) in one space dimension. The cost functional consists of a tracking term for the state and a BV-seminorm in terms of the derivative of the control. We derive a sparsity structure for the derivative of the BV control. Additionally, we utilize the mixed formulation for the state equation.
A variational discretization approach with piecewise constant discretization of the state and piecewise linear and continuous discretization of the adjoint state yields that the derivative of the control is a sum of Dirac measures. Consequently the control is a piecewise constant function. Under a structural assumption we even get that the number of jumps of the control is finite. We prove error estimates for the variational discretization approach in combination with the mixed formulation of the state equation and confirm our findings in numerical experiments that display the convergence rate.
In summary we confirm the use of variational discretization for optimal control problems with measures that inherit a sparsity. We are able to preserve the sparsity on the discrete level without discretizing the control variable.
Human action recognition from a video has received growing attention in computer vision and has made significant progress in recent years. Action recognition is described as a requirement to decide which human actions appear in videos. The difficulties involved in distinguishing human actions are due to the high complexity of human behaviors as well as appearance variation, motion pattern variation, occlusions, etc. Many applications use human action recognition on captured video from cameras, resulting in video surveillance systems, health monitoring, human-computer interaction, and robotics. Action recognition based on RGB-D data has increasingly drawn more attention to it in recent years. RGB-D data contain color (Red, Green, and Blue (RGB)) and depth data that represent the distance from the sensor to every pixel in the object (object point). The main problem that this thesis deals with is how to automate the classification of specific human activities/actions through RGB-D data. The classification process of these activities utilizes a spatial and temporal structure of actions. Therefore, the goal of this work is to develop algorithms that can distinguish these activities by recognizing low-level and high-level activities of interest from one another. These algorithms are developed by introducing new features and methods using RGB-D data to enhance the detection and recognition of human activities. In this thesis, the most popular state-of-the-art techniques are reviewed, presented, and evaluated. From the literature review, these techniques are categorized into hand-crafted features and deep learning-based approaches. The proposed new action recognition framework is based on these two categories that are approved in this work by embedding novel methods for human action recognition. These methods are based on features extracted from RGB-D data that are
evaluated using machine learning techniques. The presented work of this thesis improves human action recognition in two distinct parts. The first part focuses on improving current successful hand-crafted approaches. It contributes into two significant areas of state-of-the-art: Execute the existing feature detectors, and classify the human action in the 3D spatio-temporal domains by testing a new combination of different feature representations. The contributions of this part are tested based on machine learning techniques that include unsupervised and supervised learning to evaluate this suitability for the task of human action recognition. A k-means clustering represents the unsupervised learning technique, while the supervised learning technique is represented by: Support Vector Machine, Random Forest, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, and Artificial Neural Networks classifiers. The second part focuses on studying the current deep-learning-based approach and how to use it with RGB-D data for the human action recognition task. As the first step of each contribution, an input video is analyzed as a sequence of frames. Then, pre-processing steps are applied to the video frames, like filtering and smoothing methods to remove the noisy data from each frame. Afterward, different motion detection and feature representation methods are used to extract features presented in each frame. The extracted features
are represented by local features, global features, and feature combination besides deep learning methods, e.g., Convolutional Neural Networks. The feature combination achieves an excellent accuracy performance that outperforms other methods on the same RGB-D datasets. All the results from the proposed methods in this thesis are evaluated based on publicly available datasets, which illustrate that using spatiotemporal features can improve the recognition accuracy. The competitive experimental results are achieved overall. In particular, the proposed methods can be better applied to the test set compared to the state-of-the-art methods using the RGB-D datasets.
Diese Arbeit befasst sich mit den reduzierten Basismethoden für parametrisierte quasilineare elliptische und parabolische partielle Differentialgleichungen mit stark monotonem Differentialoperator. Es werden alle Bestandteile der Methode mit reduzierter Basis vorgestellt: Basisgenerierung für reduzierte Approximation, Zertifizierung des Approximationsfehlers durch geeignete a-posteriori Fehlerkontrolle und Offine-Online-Zerlegung. Die Methodik wird ferner auf die magnetostatischen und magnetoquasistatischen Näherungen der Maxwellschen Gleichungen angewendet und ihre Gültigkeit wird durch numerische Beispiele bestätigt.
Als mehrsprachiges System stelltWikipedia viele Herausforderungen sowohl an Akademiker als auch an Ingenieure. Eine dieser Herausforderungen ist die kulturelle Kontextualisierung der Wikipedia-Inhalte und der Mangel an Ansätzen zu ihrer effektiven Quantifizierung. Außerdem scheint es an der Absicht zu fehlen, solide Berechnungspraktiken und Rahmenbedingungen für die Messung kultureller Variationen in dem Datenmaterial zu schaffen. Die derzeitigen Ansätze scheinen hauptsächlich von der Datenverfügbarkeit diktiert zu werden, was ihre Anwendung in anderen Kontexten erschwert. Ein weiterer häufiger Nachteil ist, dass sie aufgrund eines erheblichen qualitativen oder Übersetzungsaufwands selten skalieren. Um diesen Einschränkungen zu begegnen, werden in dieser Arbeit zwei modulare quantitative Ansätze entwickelt und getestet. Sie zielen darauf ab, kulturbezogene Phänomene in Systemen zu quantifizieren, die auf mehrsprachigem, nutzergeneriertem Inhalt beruhen. Insbesondere
ermöglichen sie es: (1) einen benutzerdefinierten Kulturbegriff in einem System zu operationalisieren; (2) kulturspezifische Inhalts- oder Abdeckungsverzerrungen in einem solchen System zu quantifizieren und zu vergleichen; und (3) eine großräumige Landschaft mit gemeinsamen kulturellen Interessen und Schwerpunkten abzubilden. Die empirische Validierung dieser Ansätze ist in zwei Teile gegliedert. Erstens wird ein Ansatz zur Kartierung von Wikipedia-Gemeinschaften mit gemeinsamen redaktionellen Interessen auf zwei großenWikipedia Datensätzen validiert, die multilaterale geopolitische und sprachliche Redakteursgemeinschaften umfassen. Beide Datensätze zeigen messbare Cluster von konsistenten Mitredaktionsinteressen und bestätigen rechnerisch, dass diese Cluster mit bestehenden kolonialen, religiösen, sozioökonomischen und geographischen Bindungen übereinstimmen.
Zweitens wird ein Ansatz zur Quantifizierung von Inhaltsunterschieden anhand eines mehrsprachigen Wikipedia-Datensatzes und eines Multiplattform-Datensatzes (Wikipedia und Encyclopedia Britannica) validiert. Beide sind auf einen ausgewählten Wissensbereich der Nationalgeschichte beschränkt. Diese Analyse ermöglicht es erstmals im großen Maßstab, die Verteilung der historischen Schwerpunkte in den Artikeln zur Nationalgeschichte zu quantifizieren und zu visualisieren. Alle Ergebnisse werden entweder von Fachexperten oder von externen Datensätzen kreuzvalidiert. Die wichtigsten Beiträge der Dissertation. Diese Dissertation: (1) stellt einen Versuch dar, den Prozess der Messung kultureller Variationen in nutzergeneriertem Datenmaterial zu formalisieren; (2) stellt zwei neue Ansätze zur Quantifizierung der kulturellen Kontextualisierung in mehrsprachigem Datenmaterial vor und testet sie; (3) schafft einen wertvollen Überblick über die Literatur zur Definition und Quantifizierung von Kultur; (4) liefert wichtige empirische Erkenntnisse über die Wirkung von Kultur auf den Inhalt und die Abdeckung von Wikipedia; zeigt, dass Wikipedia nicht kontextfrei ist, und dass diese Unterschiede nicht als Rauschen, sondern als ein wichtiges Merkmal des Datenmaterials behandelt werden sollten. (5) leistet einen praktischen Beitrag durch das Teilen von Datenmaterial und Visualisierungen.
The role of alternative resources for pollinators and aphid predators in agricultural landscapes
(2021)
Der Verlust zahlreicher Insekten wird weitgehend in Verbindung gebracht mit dem Verlust von natürlichem und halbnatürlichem Lebensraum durch intensivierte Landnutzung. Viele Insekten liefern wichtige Ökosystemleistungen an die Landwirtschaft wie z.B. Bestäubung und Schädlingsbekämpfung. Um diese Insekten effizient auf den verbleibenden halbnatürlichen Flächen zu fördern, ist genaues Wissen über ihre Ansprüche an das Umland von Agrarflächen erforderlich. Der Fokus dieser Dissertation liegt auf der Suche nach den wichtigsten halbnatürlichen Habitattypen (Waldrand, Wiesen und halb-offene Habitate) zur Förderung von Nützlingen und Bestäubern aufgrund der Bedeutung von Nahrungsressourcen, welche sie dort nutzen. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf Blütenressourcen und wie diese räumlich und zeitlich im Kulturland verteilt sind. Darauf basierte Ressourcenkarten versprechen eine Charakterisierung der Landschaft, welche der Relevanz für Insekten näher kommt als klassische Habitatkarten. In dieser These wurde deshalb verglichen, ob sich das Vorkommen von Wildbienen, sowie Nektar und Pollen konsumierenden Nützlingen besser mit klassischen Habitatkarten, oder mit Ressourcenkarten vorhersagen lässt und identifizierte Habitate besonderer Wichtigkeit. Bei Wildbienen wurde untersucht, inwiefern sich Präferenzen verschiedener Gruppen von Wildbienen unterscheiden und ob es zeitliche und räumliche Zusammensetzungen von Blühressourcen gibt, die besonders optimal sind. Da sich Nützlinge nebst der Nutzung von Blüten vor allem räuberisch ernähren, wurde des Weiteren deren Beutespektrum untersucht. Dazu wurde der Darminhalt von Marienkäfern mit genetischen Methoden mittels High Throughput Sequencing auf konsumierte Blattläuse analysiert.
Blütenbasierte Ressourcenkarten sagten Bienen besser voraus als klassische Habitatkarten. Der Waldrand war dabei von besonderer Bedeutung. Sowohl Flächenanteil als auch Blühangebot hatten positive Einflüsse auf Abundanz und Artenreichtum von wichtigen Kulturbestäubern und seltenen Arten. Ähnliche Muster zeigten sich für Wiesendiversität. Dabei schien besonders das frühe Blühangebot einen positiven Einfluss auf Wildbienen zu haben. Kulturen und Obstbäume verursachten im April einen Blütenpuls, der das Blühangebot vom Mai und Juni um mehr als das Zehnfache überstieg. Waldränder boten besonders Anfang Mai und im Juni ein Blühangebot, das im Verhältnis zur Fläche die weitaus höchste Dichte aufwies. Das Blühangebot von Wiesen war äusserst gering, zeigte aber die höchste Diversität, welche regelmässig über die Saison verteilt war.
Obwohl die untersuchten Nützlinge Blüten fürs Überleben benötigen, waren blütenbasierte Habitatkarten weniger geeignet, um die Nützlingsabundanz zu erklären, als herkömmliche Habitatkarten. Diese zeigten, dass Waldränder von besonderer Bedeutung für Nützlinge sind. Die Anzahl der Nützlinge wiederum führte zur Unterdrückung von Blattläusen. Die Resultate der Darmuntersuchungen zeigten zum einen, dass Marienkäfer einen relativ hohen Anteil an schädlichen Blattlausarten und Brennesselblattläusen konsumieren, zum anderen zeigen sie, dass mit Klebfallen gefangene Marienkäfer einen wesentlich breiteren Einblick in das Beutespektrum erlauben, als von Hand gesammelt. Der zu diesem Zweck entwickelte Blattlausprimer wird für kommende Studien bei der Identifizierung der Blattlausbeute von Marienkäfern hilfreich sein.
Unsere Resultate zeigen, dass Blütenkarten einen wichtigen Mehrwert für die Vorhersage von Wildbienen haben, nicht aber von Nützlingen, da für diese wohl andere Habitatfaktoren zusätzlich limitierend wirken. Der positive Einfluss von Waldrändern für unterschiedliche Gruppen von Wildbienen wie auch für Nützlinge und ihre Leistung als Schädlingsbekämpfer ist besonders hervorzuheben.
Virtual Reality ist ein ein Bereich wachsenden Interesses, da es eine besonders intuitive Art der Benutzerinteraktion darstellt. Noch immer wird nach Lösungen zu technischen Problemstellungen gesucht, wie etwa der Latenz zwischen der Nutzereingabe und der Reaktion der Darstellung oder dem Kompromiss zwischen der visuellen Qualität und der erreichten Framerate. Dies gilt insbesondere für visuelle Effekte auf spekularen und halbtransparenten Oberflächen und in Volumen. Eine Lösung stellt das in dieser Arbeit vorgestellte verteilte Rendersystem dar, in dem die Bildsynthese in einen präzisen, aber kostenaufwändigen physikbasierten Renderthread mit niedriger Bildwiederholrate und einen schnellen Reprojektionsthread mit hoher Bildwiederholrate aufgeteilt wird, wodurch die Reaktionsgeschwindigkeit und Interaktivität erhalten bleiben. In diesem Zusammenhang werden zwei neue Reprojektionsverfahren vorgestellt, die einerseits Reflexionen und Refraktionen auf geraytracten Oberflächen und andererseits volumetrische Lichtausbreitung beim Raymarching abdecken. Das vorgestellte Setup kann in verschiedenen Gebieten zum Einsatz kommen um das VR Erlebnis zu verbessern. Im Zuge dieser Arbeit wurden drei innovative Trainingsanwendungen umgesetzt, um den Mehrwert von Virtual Reality im Bezug auf drei Stufen des Lernens zu untersuchen: Beobachtung, Interaktion und Zusammenarbeit. Für jede Stufe wurde ein interdisziplinäres Curriculum, das bislang mit traditionellen Medien unterrichtet wurde, in eine VR Umgebung übertragen, um zu untersuchen, wie gut sich virtuelle Realität als eine natürliche, flexible und effiziente Lernmethode eignet.