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This thesis explores and examines the effectiveness and efficacy of traditional machine learning (ML), advanced neural networks (NN) and state-of-the-art deep learning (DL) models for identifying mental distress indicators from the social media discourses based on Reddit and Twitter as they are immensely used by teenagers. Different NLP vectorization techniques like TF-IDF, Word2Vec, GloVe, and BERT embeddings are employed with ML models such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR) and Support Vector Machine (SVM) followed by NN models such as Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) to methodically analyse their impact as feature representation of models. DL models such as BERT, DistilBERT, MentalRoBERTa and MentalBERT are end-to-end fine tuned for classification task. This thesis also compares different text preprocessing techniques such as tokenization, stopword removal and lemmatization to assess their impact on model performance. Systematic experiments with different configuration of vectorization and preprocessing techniques in accordance with different model types and categories have been implemented to find the most effective configurations and to gauge the strengths, limitations, and capability to detect and interpret the mental distress indicators from the text. The results analysis reveals that MentalBERT DL model significantly outperformed all other model types and categories due to its specific pretraining on mental data as well as rigorous end-to-end fine tuning gave it an edge for detecting nuanced linguistic mental distress indicators from the complex contextual textual corpus. This insights from the results acknowledges the ML and NLP technologies high potential for developing complex AI systems for its intervention in the domain of mental health analysis. This thesis lays the foundation and directs the future work demonstrating the need for collaborative approach of different domain experts as well as to explore next generational large language models to develop robust and clinically approved mental health AI systems.
Nanopartikel sind sensitive und gleichzeitig robuste Systeme, sie sind auf Grund ihrer groflen Oberfläche besonders reaktiv und besitzen Eigenschaften, die das Bulk-Material nicht aufweist. Gleichzeitig ist die Herstellung von Nanopartikeln selbst bei gleichen Parametern und Bedingungen eine Herausforderung, da sich die Parameter von Durchgang zu Durchgang ein bisschen unterscheiden können. Um dies zu verhindern soll, in dieser Arbeit eine kontinuierliche Synthese im Mikro-Jet Reaktor für Ceroxid-Nanopartikel entwickelt werden. Ziel war es, monodisperse Nanopartikel zu erhalten, die in Biosensoren Anwendung finden.
Im Mittelpunkt dieser Arbeit stehen zwei Fällungssynthesen mit den Zwischenschritten Cercarbonat und Cerhydroxid sowie eine Mikroemulsionssynthese zur Herstellung von Ceroxid-Nanopartikeln. Die Ceroxid-Nanopartikel werden anhand verschiedener Charakterisierungs- und Anwendungsmethoden verglichen, dabei werden die synthetisierten Nanopartikel hinsichtlich ihrer Größe, Stabilität, chemischen Zusammensetzung und katalytischen Fähigkeiten durch Elektronenmikroskopie, Röntgenbeugung, Raman- und Photoelektronen-Spektroskopie charakterisiert.
Die Anwendung der Ceroxid-Nanopartikel erfolgte in biologischen Sensorsystemen. Die Sensorsysteme sind so konzipiert, dass sie Histamin und Glukose oder Wasserstoffperoxid, welches bei der Oxidation von Histamin und Glukose entsteht, nachweisen. Wasserstoffperoxid und Glukose werden in dieser Arbeit durch einen elektrochemischen Sensor und Histamin durch ein kolorimetrisches Sensorsystem nachgewiesen.
In dieser wiederkehrenden Zeitschriftenreihe wollen wir die Arbeit junger Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an der Universität Koblenz kommunizieren und Studierenden Austausch- und Publikationsmöglichkeiten für den wissenschaftlichen Werdegang eröffnen.
In dieser Ausgabe:
Christin Robrecht: Helfen kommt nach der Flut: Über die Ambivalenz situativ-nichtalltäglicher Dynamiken im Kontext der Flutkatastrophe im Ahrtal
Theresa Josephine Fischbach: Kontrollüberzeugung und Job Strain: Eine empirische Analyse verschiedener Ausprägungen von Job Strain aufgrund individueller Unterschiede der Kontrollüberzeugung
Rebekka Jachmig: Der Ukraine-Krieg im rechtspopulistischen Diskurs: Eine Analyse der Deutungsmuster von AfD-Politiker*innen
Hanna Schroer: Am Rande Galliens, inmitten der Welt: Eine Comicanalyse interkultureller Fremderfahrung am Beispiel der Comicserie Asterix
Lisa-Marie Schwab: Koloniale Spuren des Handels in Koblenz: Eine kritische Aufarbeitung
Jana Semrau: Okey-Doke: Political Critique in Spike Lee’s "BlacKkKlansman" (2018)
Anna Mira Olszewski: Of Wardrobes and Closets. A Lesson Plan on "Simon vs. Homo Sapiens Agenda" (2015) by Becky Albertalli
Marina Neuwert: Projektive Kommunikation von (Berufs-)Identität: Promotionsinteresse und Zukunftskarrieren bei Lehramtsstudierenden
Jan-Lukas Löwen: Zur Möglichkeit und Notwendigkeit der ästhetischen Erfahrung im Literaturunterricht
Malin Britz: Wearable Devices: Ein systemisches Review
This work addresses the challenge of calibrating multiple solid-state LIDAR systems. The study focuses on three different solid-state LIDAR sensors that implement different hardware designs, leading to distinct scanning patterns for each system. Consequently, detecting corresponding points between the point clouds generated by these LIDAR systems—as required for calibration—is a complex task. To overcome this challenge, this paper proposes a method that involves several steps. First, the measurement data are preprocessed to enhance its quality. Next, features are extracted from the acquired point clouds using the Fast Point Feature Histogram method, which categorizes important characteristics of the data. Finally, the extrinsic parameters are computed using the Fast Global Registration technique. The best set of parameters for the pipeline and the calibration success are evaluated using the normalized root mean square error. In a static real-world indoor scenario, a minimum root mean square error of 7 cm was achieved. Importantly, the paper demonstrates that the presented approach is suitable for online use, indicating its potential for real-time applications. By effectively calibrating the solid-state LIDAR systems and establishing point correspondences, this research contributes to the advancement of multi-LIDAR fusion and facilitates accurate perception and mapping in various fields such as autonomous driving, robotics, and environmental monitoring.
In der vorliegenden Dissertation mit dem Titel "Blickanalysen bei mentalen Rotationsaufgaben" wird eine Analyse der visuellen Verarbeitungsprozesse bei mentalen Rotationsaufgaben mittels Eye-Tracking-Technologie durchgeführt, um die zugrundeliegenden kognitiven Prozesse und Strategien, die bei der Lösung dieser Aufgaben angewandt werden, zu untersuchen. Ein Anliegen dieser Arbeit ist es, die Problemstellung zu adressieren, wie individuelle Unterschiede, insbesondere geschlechtsspezifische Differenzen in den Blickmustern, die visuelle Verarbeitung und Leistung bei mentalen Rotationsaufgaben beeinflussen. Hierzu wurden drei Studien durchgeführt, die nicht nur die Identifikation von Blickmustern und die Analyse der Leistungsunterschiede in Bezug auf Geschlecht umfassen, sondern auch die Korrelation zwischen Blickverhalten und Leistung untersuchen. Die Ergebnisse dieser Forschung bieten Einblicke in die Mechanismen der visuellen und kognitiven Verarbeitung bei mentalen Rotationsaufgaben und heben die Bedeutung des Eye-Tracking als Forschungsinstrument in der kognitiven Psychologie hervor, um ein umfassendes Verständnis der Einflussfaktoren auf räumliches Denken und Problemlösungsstrategien zu erlangen.
Sogenannte Klassische Musik spielte spätestens ab der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts eine zentrale Rolle für den Musikunterricht in Deutschland. Aber auch der Blick auf jüngere musikpädagogische Diskursstränge lässt Klassische Musik nach wie vor als virulenten Diskussionsanlass erscheinen. Doch wie denken eigentlich Musiklehrer:innen über Klassische Musik im Musikunterricht nach? Diese Thematik ist in der deutschsprachigen Musikpädagogik bisher nicht systematisch erforscht.
Zur Beantwortung der Frage wie Musiklehrer:innen über Klassische Musik im Musikunterricht nachdenken werden in einer qualitativ-empirischen Studie acht leitfadengestützte Interviews geführt und in Anlehnung an die Grounded Theory Methodology ausgewertet. Die herausgearbeitete Theorie zeigt, dass Musiklehrer:innen mit dem Einsatz von Klassischer Musik im Musikunterricht unterschiedliche Ziele verfolgen, diese Musik aber grundsätzlich als den Schüler:innen fremd wahrnehmen. Um mit dieser Situationen umzugehen, entwickeln die Musiklehrer:innen verschiedene Methoden und Strategien, die sich drei Umgangsweisen mit der wahrgenommenen Fremdheit Klassischer Musik zuordnen lassen: Fremdheit vermeiden, Fremdheit reduzieren/relativieren und Fremdheit nutzen.
Die Ergebnisse der Studie werden in fremdheitstheoretischer, musikdidaktischer und transformatorisch-bildungstheoretischer Perspektive kontextualisiert. Die vorliegende Dissertation liefert somit insgesamt einen Beitrag zu musikpädagogischer Unterrichtsforschung zu Klassischer Musik und schafft Anknüpfungspunkte für weitergehende theoretische, empirische und didaktische Forschung.
Diese Dissertation widmet sich der inhaltsanalytischen, quantitativen Analyse der Kompilation Disney Princess durch die Anwendung der Theorie des male gaze von Laura Mulvey, welche sie in Visual Pleasure and Narrative Cinema (1975) sowie Afterthoughts on `Visual Pleasure and Narrative Cinema‘ inspired by King Vidor´s Duel in the Sun (1946) (1981) darstellte.
Die Autorin der Dissertation nutzt die quantitative Inhaltsanalyse nach Patrick Rössler, um die Filme der Kompilation Disney Princess aus den Jahren 1937 bis 2016 sowie den Film Die Eiskönigin (2013) auf die Darstellung der weiblich und männlich gelesenen Filmfiguren im Hinblick auf die Körperproportionen, den Grad ihrer Aktivität und den Umfang ihrer Präsenz sowie das Geschlecht der Filmmitarbeiter:innen zu untersuchen.
Focusing on the triangulation of detective fiction, masculinity studies and disability studies, "Investigating the Disabled Detective – Disabled Masculinity and Masculine Disability in Contemporary Detective Fiction" shows that disability challenges common ideals of (hegemonic) masculinity as represented in detective fiction. After a theoretical introduction to the relevant focal points of the three research fields, the dissertation demonstrates that even the archetypal detectives Dupin and Holmes undermine certain nineteenth-century masculine ideals with their peculiarities. Shifting to contemporary detective fiction and adopting a literary disability studies perspective, the dissertation investigates how male detectives with a form of neurodiversity or a physical impairment negotiate their masculine identity in light of their disability in private and professional contexts. It argues that the occupation as a detective supports the disabled investigator to achieve ‘masculine disability’. Inversing the term ‘disabled masculinity’, predominantly used in research, ‘masculine disability’ introduces a decisively gendered reading of neurodiversity and (acquired) physical impairment in contemporary detective fiction. The term implies that the disabled detective (re)negotiates his masculine identity by implementing the disability in his professional investigations and accepting it as an important, yet not defining, characteristic of his (gender) identity. By applying this approach to five novels from contemporary British and American detective fiction, the dissertation demonstrates that masculinity and disability do not negate each other, as commonly assumed. Instead, it emphasises that disability allows the detective, as much as the reader, to rethink masculinity.