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Institut
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- Fachbereich 6 (11)
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- Arbeitsbereich Biopsychologie, Klinische Psychologie und Psychotherapie (8)
- Institut für Management (8)
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- Institut für Germanistik (7)
- Institut für Psychologie (7)
- Institut für Softwaretechnik (7)
- Institut für Sportwissenschaft (7)
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- Institut für Integrierte Naturwissenschaften (6)
- Institut für Integrierte Naturwissenschaften, Abt. Geographie (6)
- Institut für Musikwissenschaft und Musikpädagogik (6)
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- Institut für Sozialwissenschaften (5)
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- Institut für Kunstwissenschaft (4)
- Institut für Philosophie (4)
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- Arbeitsbereich Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie (2)
- Fachbereich 4 (2)
- Institut für Kunstwissenschaft und Bildende Kunst (2)
- Institut für Mathematik (2)
- Arbeitsbereich Allgemeine und Pädagogische Psychologie (1)
- Arbeitsbereich Kognitive Psychologie (1)
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- Institut für Grundschulpädagogik (1)
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- Institut für Pflegewissenschaften (1)
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- Institut für fremdsprachliche Philologien (1)
Der Wettbewerb um die besten Technologien zur Realisierung des autonomen Fahrens ist weltweit in vollem Gange.
Trotz großer Anstrengungen ist jedoch die autonome Navigation in strukturierter und vor allem unstrukturierter Umgebung bisher nicht gelöst.
Ein entscheidender Baustein in diesem Themenkomplex ist die Umgebungswahrnehmung und Analyse durch passende Sensorik und entsprechende Sensordatenauswertung.
Insbesondere bildgebende Verfahren im Bereich des für den Menschen sichtbaren Spektrums finden sowohl in der Praxis als auch in der Forschung breite Anwendung.
Dadurch wird jedoch nur ein Bruchteil des elektromagnetischen Spektrums genutzt und folglich ein großer Teil der verfügbaren Informationen zur Umgebungswahrnehmung ignoriert.
Um das vorhandene Spektrum besser zu nutzen, werden in anderen Forschungsbereichen schon seit Jahrzehnten \sog spektrale Sensoren eingesetzt, welche das elektromagnetische Spektrum wesentlich feiner und in einem größeren Bereich im Vergleich zu klassischen Farbkameras analysieren. Jedoch können diese Systeme aufgrund technischer Limitationen nur statische Szenen aufnehmen. Neueste Entwicklungen der Sensortechnik ermöglichen nun dank der \sog Snapshot-Mosaik-Filter-Technik die spektrale Abtastung dynamischer Szenen.
In dieser Dissertation wird der Einsatz und die Eignung der Snapshot-Mosaik-Technik zur Umgebungswahrnehmung und Szenenanalyse im Bereich der autonomen Navigation in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen untersucht. Dazu wird erforscht, ob die aufgenommen spektralen Daten einen Vorteil gegenüber klassischen RGB- \bzw Grauwertdaten hinsichtlich der semantischen Szenenanalyse und Klassifikation bieten.
Zunächst wird eine geeignete Vorverarbeitung entwickelt, welche aus den Rohdaten der Sensorik spektrale Werte berechnet. Anschließend wird der Aufbau von neuartigen Datensätzen mit spektralen Daten erläutert. Diese Datensätze dienen als Basis zur Evaluation von verschiedenen Klassifikatoren aus dem Bereich des klassischen maschinellen Lernens.
Darauf aufbauend werden Methoden und Architekturen aus dem Bereich des Deep-Learnings vorgestellt. Anhand ausgewählter Architekturen wird untersucht, ob diese auch mit spektralen Daten trainiert werden können. Weiterhin wird die Verwendung von Deep-Learning-Methoden zur Datenkompression thematisiert. In einem nächsten Schritt werden die komprimierten Daten genutzt, um damit Netzarchitekturen zu trainieren, welche bisher nur mit RGB-Daten kompatibel sind. Abschließend wird analysiert, ob die hochdimensionalen spektralen Daten bei der Szenenanalyse Vorteile gegenüber RGB-Daten bieten
Die Forschung im Bereich der modellbasierten Objekterkennung und Objektlokalisierung hat eine vielversprechende Zukunft, insbesondere die Gebäudeerkennung bietet vielfaltige Anwendungsmöglichkeiten. Die Bestimmung der Position und der Orientierung des Beobachters relativ zu einem Gebäude ist ein zentraler Bestandteil der Gebäudeerkennung.
Kern dieser Arbeit ist es, ein System zur modellbasierten Poseschätzung zu entwickeln, das unabhängig von der Anwendungsdomäne agiert. Als Anwendungsdomäne wird die modellbasierte Poseschätzung bei Gebäudeaufnahmen gewählt. Vorbereitend für die Poseschätzung bei Gebäudeaufnahmen wird die modellbasierte Erkennung von Dominosteinen und Pokerkarten realisiert. Eine anwendungsunabhängige Kontrollstrategie interpretiert anwendungsspezifische Modelle, um diese im Bild sowohl zu lokalisieren als auch die Pose mit Hilfe dieser Modelle zu bestimmen. Es wird explizit repräsentiertes Modellwissen verwendet, sodass Modellbestandteilen Bildmerkmale zugeordnet werden können. Diese Korrespondenzen ermöglichen die Kamerapose aus einer monokularen Aufnahme zurückzugewinnen. Das Verfahren ist unabhängig vom Anwendungsfall und kann auch mit Modellen anderer rigider Objekte umgehen, falls diese der definierten Modellrepräsentation entsprechen. Die Bestimmung der Pose eines Modells aus einem einzigen Bild, das Störungen und Verdeckungen aufweisen kann, erfordert einen systematischen Vergleich des Modells mit Bilddaten. Quantitative und qualitative Evaluationen belegen die Genauigkeit der bestimmten Gebäudeposen.
In dieser Arbeit wird zudem ein halbautomatisches Verfahren zur Generierung eines Gebäudemodells vorgestellt. Das verwendete Gebäudemodell, das sowohl semantisches als auch geometrisches Wissen beinhaltet, den Aufgaben der Objekterkennung und Poseschätzung genügt und sich dennoch an den bestehenden Normen orientiert, ist Voraussetzung für das Poseschätzverfahren. Leitgedanke der Repräsentationsform des Modells ist, dass sie für Menschen interpretierbar bleibt. Es wurde ein halbautomatischer Ansatz gewählt, da die automatische Umsetzung dieses Verfahrens schwer die nötige Präzision erzielen kann. Das entwickelte Verfahren erreicht zum einen die nötige Präzision zur Poseschätzung und reduziert zum anderen die Nutzerinteraktionen auf ein Minimum. Eine qualitative Evaluation belegt die erzielte Präzision bei der Generierung des Gebäudemodells.
Außerschulische Lernorte und deren Wirksamkeit im Kontext von BNE-Bildungsmaßnahmen wurden bislang wenig untersucht. Mithilfe einer mehrstufi-gen Analyse identifiziert die vorliegende Studie außerschulische Lernorte mit Be-zug zum BNE-Bildungskonzept im Untersuchungsraum Rheinland-Pfalz. Dazu wurden zunächst mittels qualitativer Literaturanalysen BNE-Kriterien generiert, die als methodisches Instrument in Form einer BNE-Checkliste für außerschulische Lernorte operationalisiert wurden. Die auf diesem Wege gewonnenen Daten liefern die Grundlage für die Erstellung einer geografisch orientierten Lernortdatenbank mit BNE-Bezug. Eine kartografische Visualisierung der Daten ergibt ein räumliches Verteilungsmuster: So zeigen sich mit BNE-Lernorten gut versorgte Landkreise und kreisfreie Städte, aber auch regelrechte BNE-Lernort-Wüsten, an denen Nachhol-bedarf besteht. Des Weiteren zeigt sich eine Häufung von BNE-Lernorten in wald-nahen Gebieten.
Zur Frage, wie die außerschulische BNE im Bundesland Rheinland-Pfalz imple-mentiert wurde, inwiefern Optimierungsbedarf besteht und welche fortsetzenden Maßnahmen im Rahmen der Agenda 2030 für die außerschulische BNE getroffen werden, liefert ein leitfadenbasiertes exploratives Interview mit zwei BNE-Experten zusätzliche Erkenntnisse.
Weiterführend wurde mit 1358 Schülerinnen und Schülern an 30 außerschuli-schen Lernorten nach Teilnahme an einer Bildungsmaßnahme eine quantitative Fragebogenstudie durchgeführt, bei der auch das Umweltbewusstsein, Einstellun-gen zum Umweltverhalten und das Lernen vor Ort betrachtet wurden. Durch ein Miteinbeziehen von Nicht-BNE-Lernorten wurde eine Vergleichsstudie zur Wirk-samkeit von BNE-Lernorten möglich. Die statistische Datenauswertung führt zu ei-ner Vielzahl an interessanten Ergebnissen. Kontraintuitiv zeigt sich beispielsweise die Art des Lernorts (BNE- oder Nicht-BNE-Lernort) als nicht signifikanter Prädiktor für das Umweltbewusstsein und Umweltverhalten der befragten Schüler, wohinge-gen Kommunikationsstrukturen innerhalb von Bildungsmaßnahmen an außerschu-lischen Lernorten, die Multimedialität und Handlungsorientierung sowie die Dauer von Bildungsmaßnahmen einen signifikanten Einfluss ausüben.
Schlüsselwörter: Außerschulische Lernorte, Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE), BNE-Kriterien, Lernortlandschaft Rheinland-Pfalz, BNE-Lernorte, Umwelt-bewusstsein, Umweltverhalten.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.
In den letzten Jahren konzentrierte sich das E-Government auf die administrativen Aspekte der Verwaltungsmodernisierung. Im nächsten Schritt werden die E-Diskurse als Instrument der Bürgernähe und Mittel der E-Demokratie/E-Partizipation an Bedeutung gewinnen. Mit zunehmender Akzeptanz solcher E-Diskurse werden diese schnell eine Komplexität erreichen, die von den Teilnehmern nicht mehr zu bewältigen ist. Das Problem liegt in der eingeschränkten Möglichkeit, einen in Raum und Zeit verteilten Diskurs zu verfolgen und sich ein Bild von ihm zu machen. Viele Eindrücke, die sich aus Präsenzdiskussionen gewinnen lassen, fehlen. Deswegen hat die vorliegende Arbeit die Zielsetzung der Konzeption und der prototypischen Implementierung eines Instrumentariums (Diskursmeter), womit sich die Teilnehmer, insbesondere die Moderatoren, des E-Diskurses jederzeit einen Überblick über den E-Diskurs schaffen können und so zu ihrem Diskursverständnis (Discourse Awareness) zu gelangen. Über das aktuelle Geschehen im E-Diskurs informiert die gegenwartsorientierte und über das vergangene Geschehen die vergangenheitsorientierte Discourse Awareness, über die etwaige Trends sichtbar sind. Der Fokus der Discourse Awareness liegt in der quantitativen Betrachtung des Geschehens im E-Diskurs. Aus dem in dieser Arbeit entwickelten Modell des E-Diskurses resultieren die Fragestellungen zur Discourse Awareness, deren Konkretisierung Grundlage für die Implementierung des Diskursmeters ist. Die an das Modell des E-Diskurses angebrachten Diskurssensoren zeichnen das Geschehen im E-Diskurs auf, die zu Diskursereignissen führen, die das Diskursmeter in unterschiedlichen Visualisierungsformen präsentiert. Den Moderatoren des E-Diskurses bietet das Diskursmeter die gegenwartsorientierte Discourse Awareness als Monitoring und die vergangenheitsorientierte Discourse Awareness als Abfrage (quantitative Analyse) an.
Der Klimawandel stellt eine existenzielle Bedrohung für das menschliche Überleben, die soziale Organisation der Gesellschaft und die Stabilität der Ökosysteme dar. Er ist daher zutiefst beängstigend. Im Angesicht von Bedrohungen wollen sich Menschen häufig schützen, anstatt sich proaktiv zu verhalten. Wenn psychologische Ressourcen zur Bewältigung nicht ausreichen, reagieren Menschen oft mit verschiedenen Formen der Leugnung. Diese Dissertation leistet einen Beitrag zum Verständnis des vielschichtigen Phänomens der Klimawandelleugnung aus psychologischer Sicht.
Es gibt vier Forschungslücken in der Literatur zur Klimawandelleugnung: Erstens hat das Spektrum der Klimawandelleugnung als Selbst-schützende Reaktion auf die Klimakrise innerhalb der Psychologie bisher keine Beachtung gefunden. Zweitens wurde psychologische Grundbedürfnisbefriedigung, ein fundamentaler Indikator für menschliches Funktionieren und die Fähigkeit, mit Bedrohungen umzugehen, bisher nicht als Prädiktor für Klimawandelleugnung untersucht. Drittens sind Beziehungen des Spektrums der Klimawandelleugnung zu klimarelevanten Emotionen, insbesondere der Klimaangst, bisher nicht empirisch untersucht worden. Viertens wurde bisher nicht untersucht, wie sich das Spektrum der Klimawandelleugnung zu etablierten Prädiktoren der Klimawandelleugnung, d.h. rechtsideologischen Überzeugungen und männlichem Geschlecht, verhält. Um diese Lücken zu schließen, untersuche ich, wie sich das Spektrum der Klimawandelleugnung im deutschen Kontext manifestiert und wie es mit psychologischer Grundbedürfnisbefriedigung und -frustration, umweltfreundlichem Verhalten, Klimaangst, ideologischer Uberzeugung und Geschlecht zusammenhängt.
Fünf Manuskripte zeigen, dass Klimawandelleugnung im deutschen Kontext auf einem Spektrum existiert, das von der Verzerrung von Fakten (interpretative Leugnung, insbesondere Leugnung der persönlichen und globalen Folgenschwere) bis zur Leugnung von Implikationen reicht (implikatorische Leugnung, insbesondere Vermeidung, Leugnung von Schuld und Rationalisierung der eigenen Beteiligung). Über alle Analysen hinweg war niedrige psychologische Grundbedürfnisbefriedigung Prädiktor für das Spektrum der Klimawandelleugnung, das wiederum mit umweltfreundlichem Verhalten assoziiert war. Klimawandelleugnung stand generell in einem negativen Zusammenhang mit Klimaangst, mit Ausnahme einer positiven Assoziation von Vermeidung und Klimaangst. Rechtsideologische Überzeugung war der stärkste Prädiktor für Klimawandelleugnung über das gesamte Spektrum hinweg. Niedrige Bedürfnisbefriedigung und männliches Geschlecht waren weitere, aber schwächere Prädiktoren für implikatorische Leugnung.
Diese Ergebnisse legen nahe, dass das Spektrum der Klimawandelleugnung viele psychologische Funktionen erfüllt. Klimawandelleugnung ist möglicherweise sowohl eine Selbst-schützende Strategie, um Emotionen herunter zu regulieren, als auch um sich vor dem Verlust von Privilegien zu schützen. Kurz gesagt stellt Klimawandelleugnung eine Barriere für Klimaschutzmaßnahmen dar, die möglicherweise erst dann überwunden wird, wenn Menschen über ausreichende psychologische Ressourcen verfügen, um sich der Bedrohung durch den Klimawandel zu stellen und mit zugrundeliegenden Selbst-schützenden, emotionalen Reaktionen umzugehen.
In a world where language defines the boundaries of one's understanding, the words of Austrian philosopher Ludwig Wittgenstein resonate profoundly. Wittgenstein's assertion that "Die Grenzen meine Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt" (Wittgenstein 2016: v. 5.6) underscores the vital role of language in shaping our perceptions. Today, in a globalized and interconnected society, fluency in foreign languages is indispensable for individual success. Education must break down these linguistic barriers, and one promising approach is the integration of foreign languages into content subjects.
Teaching content subjects in a foreign language, a practice known as Content Language Integrated Learning (CLIL), not only enhances language skills but also cultivates cognitive abilities and intercultural competence. This approach expands horizons and aligns with the core principles of European education (Leaton Gray, Scott & Mehisto 2018: 50). The Kultusministerkonferenz (KMK) recognizes the benefits of CLIL and encourages its implementation in German schools (cf. KMK 2013a).
With the rising popularity of CLIL, textbooks in foreign languages have become widely available, simplifying teaching. However, the appropriateness of the language used in these materials remains an unanswered question. If textbooks impose excessive linguistic demands, they may inadvertently limit students' development and contradict the goal of CLIL.
This thesis focuses on addressing this issue by systematically analyzing language requirements in CLIL teaching materials, emphasizing receptive and productive skills in various subjects based on the Common European Framework of Reference. The aim is to identify a sequence of subjects that facilitates students' language skill development throughout their school years. Such a sequence would enable teachers to harness the full potential of CLIL, fostering a bidirectional approach where content subjects facilitate language learning.
While research on CLIL is extensive, studies on language requirements for bilingual students are limited. This thesis seeks to bridge this gap by presenting findings for History, Geography, Biology, and Mathematics, allowing for a comprehensive understanding of language demands. This research endeavors to enrich the field of bilingual education and CLIL, ultimately benefiting the academic success of students in an interconnected world.
Foliicolous lichens are one of the most abundant epiphytes in tropical rainforests and one of the few groups of organisms that characterize these forests. Tropical rainforests are increasingly affected by anthropogenic disturbance resulting in forest destruction and degradation. However, not much is known on the effects of anthropogenic disturbance on the diversity of foliicolous lichens. Understanding such effects is crucial for the development of appropriate measures for the conservation of such organisms. In this study, foliicolous lichens diversity was investigated in three tropical rainforests in East Africa. Godere Forest in Southwest Ethiopia is a transitional rainforest with a mixture of Afromontane and Guineo-Congolian species. The forest is secondary and has been affected by shifting cultivation, semi-forest coffee management and commercial coffee plantation. Budongo Forest in West Uganda is a Guineo-Congolian rainforest consisting of primary and secondary forests. Kakamega Forest in western Kenya is a transitional rainforest with a mixture of Guineo-Congolian and Afromontane species. The forest is a mosaic of near-primary forest, secondary forests of different seral stages, grasslands, plantations, and natural glades.
Hintergrund und Fragestellung: Auf Grund hoher Prävalenzen und deutlicher einhergehender sozioökonomischer Folgen stellen multiple somatoforme Symptome ein ernst zu nehmendes Problem dar. Dem steht ein ausgeprägter Mangel an hochwertigen Interventionsstudien gegenüber. Mit der vorliegenden randomisierten kontrollierten Untersuchung zur Effektivität kognitiv-behavioraler Gruppentherapie im ambulanten Kontext sollen Mängel bisheriger Studien berücksichtigt und somit der Forschungsstand verbessert werden. Die Behandlung hat zum Ziel, über die Veränderung kognitiver, behavioraler und sozialer Reaktionsmuster kurz- und langfristig eine Verbesserung der körperlichen und psychischen Symptomatik, des körperlichen und psychischen Funktionsniveaus sowie krankheitsbezogener Denk- und Verhaltensmuster zu bewirken. Methode: 135 Patientinnen und Patienten nahmen an der randomisierten Kontrollgruppenstudie teil. Die manualisierten Interventionen umfassten acht 90-minütige Termine, die wöchentlich stattfanden. Verglichen wurden die Effekte einer Wartekontrollgruppe (WG), einer kognitiv-behavioralen Gruppenintervention (KBT) und einer Entspannungsgruppe (PMR). Ergebnis: Die kognitiv-behaviorale Behandlung führte im Vergleich zur Wartegruppe zu einer signifikanten Verbesserung der somatoformen Beschwerden (SOMS-7). Im Vergleich der Veränderung der subjektiven psychischen Gesundheit (SF12) in KBT und WG war die KBT tendenziell überlegen. Der differenzielle Vergleich zwischen KBT und PMR führte auf keiner der Outcome-Variablen zu einem signifikanten Ergebnis. Diskussion: Die untersuchte ambulante kognitiv-behaviorale Gruppenbehandlung hat positive Effekt auf die Körperbeschwerden bei Patientinnen und Patienten mit multiplen somatoformen Symptomen. Um Effektstärken zu erhöhen und differenzielle Unterschiede im Vergleich zur PMR zu ermöglichen wird in zukünftigen Untersuchungen u.a. eine Intensivierung der Behandlung diskutiert.
While the 1960s and 1970s still knew permanent education (Council of Europe), recurrent education (OECD) and lifelong education (UNESCO), over the past 20 years, lifelong learning has become the single emblem for reforms in (pre-) primary, higher and adult education systems and international debates on education. Both highly industrialized and less industrialized countries embrace the concept as a response to the most diverse economic, social and demographic challenges - in many cases motivated by international organizations (IOs).
Yet, literature on the nature of this influence, the diffusion of the concept among IOs and their understanding of it is scant and usually focuses on a small set of actors. Based on longitudinal data and a large set of education documents, the work identifies rapid diffusion of the concept across a heterogeneous, expansive and dynamic international field of 88 IOs in the period 1990-2013, which is difficult to explain with functionalist accounts.
Based on the premises of world polity theory, this paper argues that what diffuses resembles less the bundle of systemic reforms usually associated with the concept in the literature and more a surprisingly detailed model of a new actor " the lifelong learner.