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Die Forschungsarbeit beschäftigt sich mit der zentralen Frage, welche Erfolgsfaktoren einen Effekt auf eine erfolgreiche Crowdfunding Kampagne haben. Als Untersuchungsfeld stehen deutsche Startup-Unternehmen im Fokus, die bereits erfolgreiche CrowdfundingKampagnen durchgeführt haben.
Zur Beantwortung dieser Frage wird zunächst eine systematische Literaturanalyse durchgeführt, durch die relevante Erfolgsfaktoren für eine Crowdfunding-Kampagne ermittelt werden. Diese Faktoren werden anschließend einem Mixed-Method-Ansatz unterzogen, bei dem qualitative Ergebnisse, basierend auf einer Fallstudienforschung, mit den statistisch ausgewerteten quantitativen Ergebnissen aus der Fragebogenforschung verglichen und überprüft werden. Dabei liegt der Fokus insbesondere auf der Identifikation von signifikanten Wirkungszusammenhängen zwischen den Erfolgsfaktoren und einer erfolgreichen Crowdfunding-Kampagne.
Im Ergebnis konnten diesbezüglich Wirkungszusammenhänge innerhalb dieser Thesis nachgewiesen werden. Sechs der festgestellten Zusammenhänge aus der qualitativen Analyse werden durch die quantitative Analyse bestätigt. Es konnte jedoch keine Signifikanz der Korrelationen festgestellt werden. Auch die Hypothese, dass sich die Erfolgsaussichten einer Kampagne durch eine höhere Anzahl jeweils kombinierter Erfolgsfaktoren erhöhen, wurde sowohl in der qualitativen als auch in der quantitativen Betrachtung widerlegt. Demnach galt es für den Autor der vorliegenden Thesis künftige Forschungsfelder zu definieren, die die ermittelten Ergebnisse erweitern und konkretisieren. Es bleibt beispielsweise einer weiterführenden Forschung überlassen, zu klären, ob bestimmte Kombinationen der Erfolgsfaktoren zu signifikanten Wirkungszusammenhängen führen. Darüber hinaus bietet sich eine weiterführende statistische Regressionsanalyse an, um die kausalen Effekte zu untersuchen und Prognosen für erfolgreiche Crowdfunding-Kampagnen zu formulieren.
The European landscape is dominated by intensive agriculture which leads to widespread impact on the environment. The frequent use of agricultural pesticides is one of the major causes of an ongoing decline in flower-visiting insects (FVIs). The conservation of this ecologically diverse assemblage of mobile, flying insect species is required by international and European policy. To counteract the decrease in species numbers and their abundances, FVIs need to be protected from anthropogenic stressors. European pesticide risk assessment was devised to prevent unacceptable adverse consequences of pesticide use on FVIs. However, there is an ongoing discussion by scientists and policy-makers if the current risk assessment actually provides adequate protection for FVI species.
The first main objective of this thesis was to investigate pesticide impact on FVI species. The scientific literature was reviewed to identify groups of FVIs, summarize their ecology, and determine their habitat. This was followed by a synthesis of studies about the exposure of FVIs in their habitat and subsequent effects. In addition, the acute sensitivity of one FVI group, bee species, to pesticides was studied in laboratory experiments.
The second main objective was to evaluate the European risk assessment for possible deficits and propose improvements to the current framework. Regulatory documents were screened to assess the adequacy of the guidance in place in light of the scientific evidence. The suitability of the honey bee Apis mellifera as the currently only regulatory surrogate species for FVIs was discussed in detail.
The available scientific data show that there are far more groups of FVIs than the usually mentioned bees and butterflies. FVIs include many groups of ecologically different species that live in the entire agricultural landscape. Their habitats in crops and adjacent semi-natural areas can be contaminated by pesticides through multiple pathways. Environmentally realistic exposure of these habitats can lead to severe effects on FVI population parameters. The laboratory studies of acute sensitivity in bee species showed that pesticide effects on FVIs can vary greatly between species and pesticides.
The follow-up critical evaluation of the European FVI risk assessment revealed major shortcomings in exposure and effect assessment. The honey bee proved to be a sufficient surrogate for bee species in lower tier risk assessment. Additional test species may be chosen for higher tier risk assessment to account for ecological differences. This thesis shows that the ecology of FVIs should generally be considered to a greater extent to improve the regulatory process. Data-driven computational approaches could be used as alternative methods to incorporate ecological trait data in spatio-temporal scenarios. Many open questions need to be answered by further research to better understand FVI species and promote necessary changes to risk assessment. In general, other FVI groups than bees need to be investigated. Furthermore, comprehensive data on FVI groups and their ecology need to be collected. Contamination of FVI habitat needs to be linked to exposure of FVI individuals and ecologically complex effects on FVI populations should receive increased attention. In the long term, European FVI risk assessment would benefit from shifting its general principles towards more scientifically informed regulatory decisions. This would require a paradigm shift from arbitrary assumptions and unnecessarily complicated schemes to a substantiated holistic framework.
Since the invention of U-net architecture in 2015, convolutional networks based on its encoder-decoder approach significantly improved results in image analysis challenges. It has been proven that such architectures can also be successfully applied in different domains by winning numerous championships in recent years. Also, the transfer learning technique created an opportunity to push state-of-the-art benchmarks to a higher level. Using this approach is beneficial for the medical domain, as collecting datasets is generally a difficult and expensive process.
In this thesis, we address the task of semantic segmentation with Deep Learning and make three main contributions and release experimental results that have practical value for medical imaging.
First, we evaluate the performance of four neural network architectures on the dataset of the cervical spine MRI scans. Second, we use transfer learning from models trained on the Imagenet dataset and compare it to randomly initialized networks. Third, we evaluate models trained on the bias field corrected and raw MRI data. All code to reproduce results is publicly available online.
Eine zutreffende Diagnose über den aktuellen Kenntnisstand der jeweiligen Schülerinnen und Schüler ist notwendig, um adäquat in Gruppenarbeitsprozesse intervenieren zu können. Von diesem Zusammenhang wird in der Literatur weit-gehend ausgegangen, jedoch gibt es bisher kaum empirische Studien, die diesen belegen. Die vorliegende Arbeit widmet sich schwerpunktmäßig dem Interventi-onsverhalten von Studierenden. Dabei wird die prozessdiagnostische Fähigkeit „Deuten“ zugrundegelegt, um unterschiedliches Interventionsverhalten auf diese Fähigkeit zurückführen zu können. Sowohl beim Aufbau diagnostischer Fähig-keiten als auch bei der (Weiter-)Entwicklung des eigenen Lehrerhandelns gilt Reflexion als hilfreich. Entsprechend wird auch das Zusammenspiel von Pro-zessdiagnose und Reflexionsverhalten sowie von Interventionsverhalten und Reflexionsverhalten untersucht.
Für die Erhebung der prozessdiagnostischen Fähigkeit „Deuten“ wurden drei Videovignetten erstellt und in das Videodiagnosetool ViviAn eingebunden. Die Videovignetten zeigen jeweils vier Schülerinnen, die sich mit dem Thema „Ter-me“ beschäftigen. Im Rahmen eines Lehr-Lern-Labores wurden über vier Se-mester hinweg alle teilnehmenden Studierenden dazu angehalten, die Videovig-netten zu bearbeiten. Ebenso konzipierten sie jeweils zu dritt eine Laborstation im Mathematik-Labor „Mathe ist mehr“ und erprobten diese mit einer Schul-klasse. Dabei wurden die Interventionen der Studierenden in die Gruppenarbeits-prozesse der Schülerinnen und Schüler videographiert. Anschließend reflektierten die Studierenden in Kleingruppen über die Erprobungen und über die getätigten Interventionen. Die Reflexionsgespräche wurden ebenfalls videographiert.
Es zeigt sich, dass die Studierenden, die sich zum Zeitpunkt der Erhebung im Masterstudium befanden, noch Entwicklungsspielraum in Bezug auf ihre pro-zessdiagnostische Fähigkeit „Deuten“ besitzen. Im Hinblick auf die Interventio-nen waren responsive Interventionen häufiger angemessen als invasive Interven-tionen, wobei responsive Internvetionen auch vergleichsweise häufiger dazu führten, dass mehr Schülerinnen und Schüler nach der Intervention aktiv waren. Studierende mit höherer prozessdiagnostischer Fähigkeit „Deuten“ intervenierten jedoch häufiger invasiv und tätigten dabei trotzdem angemessenere und aktivie-rendere Interventionen als ihre Kommilitoninnen und Kommilitonen. Entspre-chend scheint sich die prozessdiagnostische Fähigkeit „Deuten“ positiv auf die Interventionen der Studierenden auszuwirken und sollte daher bereits im Rah-men des (Lehramts-)Studiums verstärkt geschult werden.
Die Instandhaltungsstrategie Predictive Maintenance, welche sich durch das Treffen von Vorhersagen zum Ausfallverhalten technischer Einheiten auf Basis von moderner Sensortechnik auszeichnet, nimmt vor dem Hintergrund einer Industrie 4.0 eine Schlüsselrolle in Smart Factories ein. In der vorliegenden Arbeit wird der gegenwärtige Forschungsstand zur Strategie evaluiert und ein Überblick der bisherigen Einsatzgebiete gegeben. Mithilfe einer qualitativen Videoanalyse wird die Realisierung in den involvierten Branchen und Unternehmensbereichen sowie die Art der überwachten Güter untersucht. Die analysierten Videoclips wurden von verschiedenen Unternehmen, welche unterschiedliche Blickwinkel auf Predictive Maintenance einnehmen, auf der Plattform YouTube beispielsweise zu Marketingzwecken hochgeladen. Anhand eines vorab festgelegten Kodierplans wurde im Rahmen der Videoanalyse die Kodierung des Videomaterials vorgenommen. Die Ergebnisse zeigen eine überwiegende Anwendung im produzierenden Gewerbe, in dem Predictive Maintenance zur Überwachung von Anlagen und Maschinen, welche an den Produktionsprozessen beteiligt sind, eingesetzt wird. Zudem wird die Strategie in hohem Maße zur Überwachung von Verkehrsmitteln eingesetzt, welche der Güter- und Personenbeförderung auf verschiedenen Verkehrswegen dienen. Resultierend aus der Videoanalyse wird der gegenwärtig hohe Erklärungsbedarf zu Predictive Maintenance sichtbar. Durch die Betrachtung dieser Erklärungen lassen sich die Besonderheiten in Abgrenzung zu anderen Instandhaltungsstrategien erkennen.
Social-Media Plattformen wie Twitter oder Reddit bieten Nutzern nahezu ohne Beschränkungen die Möglichkeit, ihre Meinungen über aktuelle Ereignisse zu veröffentlichen, diese mit anderen zu teilen und darüber zu diskutieren. Während die Mehrheit der Nutzer diese Plattformen nur als reines Diskussionsportal verwenden, gibt es jedoch Nutzergruppen, welche aktiv und gezielt versuchen, diese veröffentlichten Meinungen in ihrem Sinne zu beeinflussen bzw. zu manipulieren. Durch wiederholtes Verbreiten von bearbeiteten Fake-News oder stark polarisierenden Meinungen im gesamten politischen Spektrum können andere Nutzer beeinflusst, manipuliert und unter Umständen zum Träger von Hassreden und extremen politischen Positionen werden. Viele dieser Nutzergruppen sind vor allem in englischsprachigen Portalen anzutreffen, in denen sie sich überwiegend als Muttersprachler ausgeben. In dieser Arbeit stellen wir eine Methode vor, englische Muttersprachler und Nicht-Muttersprachler, die Englisch als Fremdsprache verwenden, anhand von ausgewählten englischen Social Media Texten zu unterscheiden. Dazu implementieren wir textmerkmalbasierte Modelle, welche für traditionelle Machine-Learning Prozesse und neuartigen AutoML-Pipelines zur Klassifizierung von Texten verwendet werden. Wir klassifizieren dabei Sprachfamilie, Muttersprache und Ursprung eines beliebigen englischen Textes. Die Modelle werden an einem bestehenden Datensatz von Reddit, welcher hauptsächlich aus englischen Texten von europäischen Nutzern besteht, und einem neu erstellten Twitter Datensatz, der Tweets von aktuellen Themen in verschiedenen Ländern enthält, angewandt. Wir evaluieren dabei vergleichsweise die erhaltenen Resultate unserer Pipeline zu traditionellen Maschinenlernprozessen zur Texterkennung anhand von Präzision, Genauigkeit und F1-Maßen der Vorhersagen. Wir vergleichen zudem die Ergebnisse auf Unterschiede der Sprachnutzung auf den unterschiedlichen Plattformen sowie den ausgewählten Themenbereichen. Dabei erzielen wir eine hohe Vorhersagewahrscheinlichkeit für alle gewählten Kategorien des erstellten Twitter Datensatzes und stellen unter anderem eine hohe Abweichung in Bezug auf die durchschnittliche Textlänge insbesondere bei Nutzern aus dem baltoslawischen Sprachraum fest.