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In recent development, attempts have been made to integrate UML and OWL into one hybrid modeling language, namely TwoUse. This aims at making use of the benefits of both modeling languages and overcoming the restrictions of each. In order to create a modeling language that will actually be used in software development an integration with OCL is needed. This integration has already been described at the contextual level in, however an implementation is lacking so far. The scope of this paper is the programatical implementation of the integration of TwoUse with OCL. In order to achieve this, two different OCL implementations that already provide parsing and interpretation functionalities for expressions over regular UML. This paper presents two attempts to extend existing OCL implementations, as well as a comparison of the existing approaches.
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.
Semantic-Web-Technologien haben sich als Schlüssel für die Integration verteilter und heterogener Datenquellen im Web erwiesen, da sie die Möglichkeit bieten, typisierte Verknüpfungen zwischen Ressourcen auf dynamische Weise und nach den Prinzipien von sogenannten Dataspaces zu definieren. Die weit verbreitete Einführung dieser Technologien in den letzten Jahren führte zu einer großen Menge und Vielfalt von Datensätzen, die als maschinenlesbare RDF-Daten veröffentlicht wurden und nach ihrer Verknüpfung das sogenannte Web of Data bilden. Angesichts des großen Datenumfangs werden diese Verknüpfungen normalerweise durch Berechnungsmethoden generiert, den Inhalt von RDF-Datensätzen analysieren und die Entitäten und Schemaelemente identifizieren, die über die Verknüpfungen verbunden werden sollen. Analog zu jeder anderen Art von Daten müssen Links die Kriterien für Daten hoher Qualität erfüllen (z. B. syntaktisch und semantisch genau, konsistent, aktuell), um wirklich nützlich und leicht zu konsumieren zu sein. Trotz der Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ist die menschliche Intelligenz für die Suche nach qualitativ hochwertigen Verbindungen nach wie vor von entscheidender Bedeutung: Menschen können Algorithmen trainieren, die Ausgabe von Algorithmen in Bezug auf die Leistung validieren, und auch die resultierenden Links erweitern. Allerdings sind Menschen – insbesondere erfahrene Menschen – nur begrenzt verfügbar. Daher kann die Ausweitung der Datenqualitätsmanagementprozesse von Dateneigentümern/-verlegern auf ein breiteres Publikum den Lebenszyklus des Datenqualitätsmanagements erheblich verbessern.
Die jüngsten Fortschritte bei Human Computation und bei Peer-Production-Technologien eröffneten neue Wege für Techniken zur Verwaltung von Mensch-Maschine-Daten, die es ermöglichten, Nicht-Experten in bestimmte Aufgaben einzubeziehen und Methoden für kooperative Ansätze bereitzustellen. Die in dieser Arbeit vorgestellten Forschungsarbeiten nutzen solche Technologien und untersuchen Mensch-Maschine-Methoden, die das Management der Verbindungsqualität im Semantic Web erleichtern sollen. Zunächst wird unter Berücksichtigung der Dimension der Verbindungsgenauigkeit eine Crowdsourcing Methode zur Ontology Alignment vorgestellt. Diese Methode, die auch auf Entitäten anwendbar ist, wird als Ergänzung zu automatischen Ontology Alignment implementiert. Zweitens werden neuartige Maßnahmen zur Dimension des Informationsgewinns eingeführt, die durch die Verknüpfungen erleichtert werden. Diese entropiezentrierten Maßnahmen liefern Datenmanagern Informationen darüber, inwieweit die Entitäten im verknüpften Datensatz Informationen in Bezug auf Entitätsbeschreibung, Konnektivität und Schemaheterogenität erhalten. Drittens wenden wir Wikidata - den erfolgreichsten Fall eines verknüpften Datensatzes, der von einer Gemeinschaft von Menschen und Bots kuratiert, verknüpft und verwaltet wird - als Fallstudie an und wenden deskriptive und prädiktive Data Mining-Techniken an, um die Ungleichheit der Teilnahme und den Nutzerschwung zu untersuchen. Unsere Ergebnisse und Methoden können Community-Managern helfen, Entscheidungen darüber zu treffen, wann/wie mit Maßnahmen zur Nutzerbindung eingegriffen werden soll. Zuletzt wird eine Ontologie zur Modellierung der Geschichte der Crowd-Beiträge auf verschiedenen Marktplätzen vorgestellt. Während der Bereich des Mensch-Maschine-Datenmanagements komplexe soziale und technische Herausforderungen mit sich bringt, zielen die Beiträge dieser Arbeit darauf ab, zur Entwicklung dieses noch aufstrebenden Bereichs beizutragen.
Weltweit kann im letzten Jahrzehnt auf eine rasch zunehmende Akzeptanz des Internets als Informationsplattform zurückgeblickt werden. Grundlegende Änderungen fanden sowohl im privaten als auch im öffentlichen Sektor statt. Im Zuge dessen wurde die aktive Beteiligung von Bürgern in politische Meinungsbildungsprozesse mehr und mehr elektronisch unterstützt. Die Erwartungen an die neue Technologie steigerten sich in die Annahme, dass Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) die Bürgerbeteiligung verbessern und die Politikverdrossenheit mindern können. Aus diesen Erwartungen entwickelten sich einige E-Partizipationsprojekte in Deutschland. Außerdem wurde die "Initiative eParticipation" ins Leben gerufen, die in Bezug auf E-Partizipation Politik und Verwaltungen stark anregte, den Entscheidungsprozess mit Hilfe von internetgestützten Beteiligungspraktiken zu stärken. Diese Arbeit besteht aus zwei Hauptteilen. Im ersten Teil werden Definitionen der kritischen Begriffe präsentiert. Außerdem wird die Position von E-Partizipation innerhalb der Dimension des E-Business aufgezeigt. Um E-Partizipation zu erläutern, werden zuerst Grundlagen der klassischen Bürgerbeteiligung erklärt. Es wird gezeigt, dass sich auch die klassische Bürgerbeteiligung in einem Veränderungsprozess befindet, dessen Ursache nicht nur der Einsatz von IKT ist. Nachfolgend wird ein Rahmenwerk präsentiert, welches das Spektrum von E-Partizipation charakterisiert. Die Europäische Union fördert die Umsetzung von E-Partizipation. Koblenz soll da keine Ausnahme bilden. Aber wie ist die momentane Situation in Koblenz? Um diese Frage zu beantworten wird der gegenwärtige Zustand untersucht. Dazu wurde eine Umfrage unter den Bürgern der Stadt entwickelt, durchgeführt und ausgewertet. Dies ist der zweite Hauptteil dieser Arbeit.
Successful export sectors in manufacturing and agribusiness are important drivers of structural transformation in Sub-Sahara African countries. Backed by industrial policies and active state involvement, a small number of successful productive export sectors has emerged in Sub-Saharan Africa. This thesis asks the question: How do politics shape the promotion of export-driven industrialisation and firm-level upgrading in Sub-Saharan Africa? It exemplifies this question with an in-depth, qualitative study of the cashew processing industry in Mozambique in the period from 1991 until 2019. Mozambique used to be one of the world’s largest producers and processors of cashew nuts in the 1960s and 1970s. At the end of the 20th century, the cashew processing industry broke down completely but has re-emerged as one of the country’s few successful agro-processing exports.
The thesis draws on theoretical approaches from the fields of political science, notably the political settlements framework, global value chain analysis and the research on technological capabilities to explore why the Mozambican Government supported the cashew processing industry and how Mozambican cashew processors acquired the technological capabilities needed to access the global cashew value chain and to upgrade. It makes an important theoretical contribution by linking the political settlements framework and the literature on upgrading in global value chains to study how politics shaped productive sector promotion and upgrading in the Mozambican cashew processing industry. The findings of the thesis are based on extensive primary data, including 58 expert interviews and 10 firm surveys, that was collected in Mozambique in 2018 as well as a broad base of secondary literature.
The thesis argues that the Mozambican Government supported the cashew processing industry because it became important for the Government’s political survival. Promoting the cashew sector formed part of an electoral strategy for the ruling FRELIMO coalition and a means to keep FRELIMO factions united by offering economic opportunities to key constituencies. In 1999, it adopted a protectionist cashew law that created strong incentives for cashew processing in Mozambique. This not only facilitated the re-emergence of the cashew processing industry after its breakdown. The law and the active involvement of the National Cashew Institute (INCAJU) also affected the governance of the local cashew value chain, the creation of backward linkages, and the upgrading paths of cashew processors. The findings of the thesis suggest that the cashew law reduced the pressure on the cashew processing industry to upgrade. The law further created opportunities for formal and informal rent creation for members of the political elite and lower level FRELIMO officials that prevented a far-reaching reform of the law. The thesis shows that international buyers do not promote upgrading among Sub-Sahara African firms in global value chains with market-based or modular governance. Moreover, firms that operate in countries where industrial policies are not enforced effectively cannot draw on the support of government institutions to enhance their capabilities and to upgrade. Firms therefore mainly depended on costly learning channels at firm level, e.g. learning by doing or hiring skilled labour, and/or on technical assistance from donors to build the technological capabilities needed to access global value chains and to remain competitive.
The findings of the thesis suggest that researchers, governments, development practitioners and consultants need to rethink their understanding of upgrading in GVCs in four ways. First, they need to move away from understanding upgrading in terms of moving towards more complex, higher value-added activities in GVCs (functional upgrading). Instead, it is important to consider the potential of other, more realistic types of upgrading for firms in low-income countries, such reducing risks by diversifying suppliers and buyers or increasing rewards by making production processes more efficient. Second, they need to replace an overly positive view on upgrading that neglects possible side-effects at sector and/or country level. Third, GVC participation on its own does not promote upgrading among local supplier firms in Sub-Saharan Africa. The interests of lead firms and Sub-Sahara African supplier firms may not be aligned or even conflicting. Targeted industrial policies and the creation of institutions that effectively promote capability building among firms therefore become even more important. Finally, upgrading needs to be understood as a process that is not only shaped by interactions between firms, but also by local domestic politics.
The findings of the thesis are highly relevant for scholars from the fields of political science, development studies, and economics. Its practical implications and tools, e.g. a technological capabilities matrix for the cashew industry, are of interest for development practitioners, members of public institutions in Sub-Sahara African countries, local entrepreneurs, and representatives of local business associations that are involved in promoting export sectors and upgrading among local firms.
Social media has changed how customers, businesses, employees, and job seekers form their reputation perceptions of a company, that is, how they form their evaluative judgements about a company’s products, services and behaviors towards constituencies. In pre-social media times, companies had control over what they communicated to their stakeholders, for example, by using corporate websites to convey a predefined image. With social media, multiple opinions, experiences, and company perceptions reach the wider public via multiple channels such as Twitter, Facebook, and other social networking sites that enable user-generated content. Although companies usually try to nurture an online reputation by running their own Facebook and Twitter profiles, a large amount of online content related to a company is produced by social media users and thus is beyond companies’ control. This habilitation thesis is devoted to studying consumer and employee responses to employee behavior in social media. Across eight different articles, with multiple studies each, this thesis aims to draw a full picture of how employee behavior in social media affects customers, other employees, job seekers, and the employing company as a whole.
Information systems research has started to use crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turks (MTurk) for scientific research, recently. In particular, MTurk provides a scalable, cheap work-force that can also be used as a pool of potential respondents for online survey research. In light of the increasing use of crowdsourcing platforms for survey research, the authors aim to contribute to the understanding of its appropriate usage. Therefore, they assess if samples drawn from MTurk deviate from those drawn via conventional online surveys (COS) in terms of answers in relation to relevant e-commerce variables and test the data in a nomological network for assessing differences in effects.
The authors compare responses from 138 MTurk workers with those of 150 German shoppers recruited via COS. The findings indicate, inter alia, that MTurk workers tend to exhibit more positive word-of mouth, perceived risk, customer orientation and commitment to the focal company. The authors discuss the study- results, point to limitations, and provide avenues for further research.
Social networking platforms as creativity fostering systems: research model and exploratory study
(2008)
Social networking platforms are enabling users to create their own content, share this content with anyone they invite and organize connections with existing or new online contacts. Within these electronic environments users voluntarily add comments on virtual boards, distribute their search results or add information about their expertise areas to their social networking profiles and thereby share it with acquaintances, friends and increasingly even with colleagues in the corporate world. As a result, it is most likely that the underlying knowledge sharing processes result in many new and creative ideas. The objective of our research therefore is to understand if and how social social networking platforms can enforce creativity. In addition, we look at how these processes could be embedded within the organizational structures that influence innovative knowledge sharing behavior. The basis for our research is a framework which focuses on the relations between intrinsic motivation, creativity and social networking platforms. First results of our empirical investigation of a social software platform called "StudiVZ.net" proved that our two propositions are valid.
Chemical plant protection is an essential element in integrated pest management and hence, in current crop production. The use of Plant Protection Products (PPPs) potentially involves ecological risk. This risk has to be characterised, assessed and managed.
For the coming years, an increasing need for agricultural products is expected. At the same time, preserving our natural resources and biodiversity per se is of equally fundamental importance. The relationship of our economic success and cultural progress to protecting the environment has been made plain in the Ecosystem Service concept. These distinct 'services' provide the foundation for defining ecological protection goals (Specific Protection Goals, SPGs) which can serve in the development of methods for ecological risk characterisation, assessment and management.
Ecological risk management (RM) of PPPs is a comprehensive process that includes different aspects and levels. RM is an implicit part of tiered risk assessment (RA) schemes and scenarios, yet RM also explicitly occurs as risk mitigation measures. At higher decision levels, RM takes further risks, besides ecological risk, into account (e.g., economic). Therefore, ecological risk characterisation can include RM (mitigation measures) and can be part of higher level RM decision-making in a broader Ecosystem Service context.
The aim of this thesis is to contribute to improved quantification of ecological risk as a basis for RA and RM. The initial general objective had been entitled as "… to estimate the spatial and temporal extent of exposure and effects…" and was found to be closely related to forthcoming SPGs with their defined 'Risk Dimension'.
An initial exploration of the regulatory framework of ecological RA and RM of PPPs and their use, carried out in the present thesis, emphasised the value of risk characterisation at landscape-scale. The landscape-scale provides the necessary and sufficient context, including abiotic and biotic processes, their interaction at different scales, as well as human activities. In particular, spatially (and temporally) explicit landscape-scale risk characterisation and RA can provide a direct basis for PPP-specific or generic RM. From the general need for tiered landscape-scale context in risk characterisation, specific requirements relevant to a landscape-scale model were developed in the present thesis, guided by the key objective of improved ecological risk quantification. In principle, for an adverse effect (Impact) to happen requires a sensitive species and life stage to co-occur with a significant exposure extent in space and time. Therefore, the quantification of the Probability of an Impact occurring is the basic requirement of the model. In a landscape-scale context, this means assessing the spatiotemporal distribution of species sensitivity and their potential exposure to the chemical.
The core functionality of the model should reflect the main problem structures in ecological risk characterisation, RA and RM, with particular relationship to SPGs, while being adaptable to specific RA problems. This resulted in the development of a modelling framework (Xplicit-Framework), realised in the present thesis. The Xplicit-Framework provides the core functionality for spatiotemporally explicit and probabilistic risk characterisation, together with interfaces to external models and services which are linked to the framework using specific adaptors (Associated-Models, e.g., exposure, eFate and effect models, or geodata services). From the Xplicit-Framework, and using Associated-Models, specific models are derived, adapted to RA problems (Xplicit-Models).
Xplicit-Models are capable of propagating variability (and uncertainty) of real-world agricultural and environmental conditions to exposure and effects using Monte Carlo methods and, hence, to introduce landscape-scale context to risk characterisation. Scale-dependencies play a key role in landscape-scale processes and were taken into account, e.g., in defining and sampling Probability Density Functions (PDFs). Likewise, evaluation of model outcome for risk characterisation is done at ecologically meaningful scales.
Xplicit-Models can be designed to explicitly address risk dimensions of SPGs. Their definition depends on the RA problem and tier. Thus, the Xplicit approach allows for stepwise introduction of landscape-scale context (factors and processes), e.g., starting at the definitions of current standard RA (lower-tier) levels by centring on a specific PPP use, while introducing real-world landscape factors driving risk. With its generic and modular design, the Xplicit-Framework can also be employed by taking an ecological entity-centric perspective. As the predictive power of landscape-scale risk characterisation increases, it is possible that Xplicit-Models become part of an explicit Ecosystem Services-oriented RM (e.g., cost/benefit level).
Modeling and publishing Linked Open Data (LOD) involves the choice of which vocabulary to use. This choice is far from trivial and poses a challenge to a Linked Data engineer. It covers the search for appropriate vocabulary terms, making decisions regarding the number of vocabularies to consider in the design process, as well as the way of selecting and combining vocabularies. Until today, there is no study that investigates the different strategies of reusing vocabularies for LOD modeling and publishing. In this paper, we present the results of a survey with 79 participants that examines the most preferred vocabulary reuse strategies of LOD modeling. Participants of our survey are LOD publishers and practitioners. Their task was to assess different vocabulary reuse strategies and explain their ranking decision. We found significant differences between the modeling strategies that range from reusing popular vocabularies, minimizing the number of vocabularies, and staying within one domain vocabulary. A very interesting insight is that the popularity in the meaning of how frequent a vocabulary is used in a data source is more important than how often individual classes and properties arernused in the LOD cloud. Overall, the results of this survey help in understanding the strategies how data engineers reuse vocabularies, and theyrnmay also be used to develop future vocabulary engineering tools.