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While reading this sentence, you probably gave (more or less deliberately) instructions to approximately 100 to 200 muscles of your body. A sceptical face or a smile, your fingers scrolling through the text or holding a printed version of this work, holding your head, sitting, and much more.
All these processes take place almost automatically, so they seem to be no real achievement. In the age of digitalization it is a defined goal to transfer human (psychological and physiological) behavior to machines (robots). However, it turns out that it is indeed laborious to obtain human facial expression or walking from robots. To optimize this transfer, a deeper understanding of a muscle's operating principle is needed (and of course an understanding of the human brain, which will, however, not be part of this thesis).
A human skeletal muscle can be shortened willingly, but not lengthened, thereto it takes an antagonist. The muscle's change in length is dependent on the incoming stimulus from the central nervous system, the current length of the muscle itself, and certain muscle--specific quantities (parameters) such as the maximum force. Hence, a muscle can be mathematically described by a differential equation (or more exactly a coupled differential--algebraic system, DAE), whose structure will be revealed in the following chapters. The theory of differential equations is well-elaborated. A multitude of applicable methods exist that may not be known by muscle modelers. The purpose of this work is to link the methods from applied mathematics to the actual application in biomechanics.
The first part of this thesis addresses stability theory. Let us remember the prominent example from middle school physics, in which the resting position of a ball was obviously less susceptible towards shoves when lying in a bowl rather than balancing at the tip of a hill. Similarly, a dynamical (musculo-skeletal) system can attain equilibrium states that react differently towards perturbations.
We are going to compute and classify these equilibria.
In the second part, we investigate the influence of individual parameters on model equations or more exactly their solutions. This method is known as sensitivity analysis.
Take for example the system "car" containing a value for the quantity "pressure on the break pedal while approaching a traffic light". A minor deviation of this quantity upward or downward may lead to an uncomfortable, abrupt stop or even to a collision, instead of a smooth stop with a sufficient gap.
The considered muscle model contains over 20 parameters that, if changed slightly, have varying effects on the model equation solutions at different instants of time. We will investigate the sensitivity of those parameters regarding different sub--models, as well as the whole model among different dynamical boundary conditions.
The third and final part addresses the \textit{optimal control} problem (OCP).
The muscle turns a nerve impulse (input or control) into a length change and therefore a force response (output). This forward process is computable by solving the respective DAE. The reverse direction is more difficult to manage. As an everyday example, the OCP is present regarding self-parking cars, where a given path is targeted and the controls are the position of the
steering wheel as well as the gas pedal.
We present two methods of solving OCPs in muscle modeling: the first is a conjunction of variational calculus and optimization in function spaces, the second is a surrogate-based optimization.
The stands surveyed are among the last closed canopy forests in Rwanda. Their exploration began in the early twentieth century and is still ongoing. Previous studies were mainly concerned with plant sociological issues and presented references to environmental factors in anecdotal form, at best using indirect ordination methods. The present study undertakes a classification of the vegetation with numerical methods and establishes quantitative relationships of the species’ distributional structure to environmental parameters using spatially explicit procedures. For this purpose, 94 samples were taken in 100 m² hexagonal plots. Of these, 70 samples are from Nyungwe, 14 are from Gishwati, and 10 are from Cyamudongo. Given the homogeneity of the terrain and vegetation, all vegetation types encountered, all types of stands, and all vegetation strata were included. The beta diversity is expressed by an average Bray-Curtis dissimilarity of 0.92, and in JOST’S (2007) numbers equivalents, 37.90 equally likely samples would be needed to represent the diversity encountered. Within the survey, 1198 species in 127 families were collected. Among the specimens are 6 local endemics and 40 Albertine Rift endemics. Resulting from UPGMA and FCM-NC, 20 to 40 plant communities were established depending on the level of resolution. It can be inferred by means of a Mantel correlogram that the mean zone of influence of a single vegetation stand, as sampled by a 100 m² plot in Nyungwe Forest, ranges between 0.016 and 3.42 km. Of the communities compiled using FCM-NC and UPGMA, 50% consist of individual samples. Beyond undersampling, natural small-scale discontinuities are reflected by this result. Partial db-RDA resulted in an explained variation of 9.60% and 14.41% for environmental and soil factors, respectively. Utilising variation partitioning analyses based on CCA and tb-RDA, between 21.70% and 37.80% of the variation in vegetation data could be explained. The spatially structured fraction of these parameters accounts for between 30.50% and 49.80% of the explained variation (100%). The purely environmental parameters account for a share of 10.30% to 16.30%, whereby the lower limit originates from the unimodal approach and has lost its statistical significance. The soil variables, also after partial analysis, account for a share of 19.00% to 35.70%. While the residual impact of the climatic parameters is hardly significant, the effect of the soil properties is prevalent. In general, the spatially structured fraction of the parameters is predominant here. While on the broad-scale climatic factors, the altitude a.s.l. and the geology are determining factors, some soil parameters and matrix components also show their impacts here. In the mid-range of the scale, it is the forest matrix, the soil types, and the geology that determine species distribution. While in the fine range of the scale, some unrecorded parameters seem to have an effect, there are also neutral processes that determine species composition.
In Part I: "The flow-decomposition problem", we introduce and discuss the flow-decomposition problem. Given a flow F, this problem consists of decomposing the flow into a set of paths optimizing specific properties of those paths. We introduce different types of decompositions, such as integer decompositions and alpha-decompositions, and provide two formulations of the set of feasible decompositions.
We show that the problem of minimizing the longest path in a decomposition is NP-hard, even for fractional solutions. Then we develop an algorithm based on column generation which is able to solve the problem.
Tight upper bounds on the optimal objective value help to improve the performance.
To find upper bounds on the optimal solution for the shortest longest path problem, we develop several heuristics and analyze their quality. On pearl graphs we prove a constant approximation ratio of 2 and 3 respectively for all heuristics. A numerical study on random pearl graphs shows that the solutions generated by the heuristics are usually much better than this worst-case bound.
In Part II: "Construction and analysis of evacuation models using flows over time", we consider two optimization models in the context of evacuation planning. The first model is a parameter-based quickest flow model with time-dependent supply values. We give a detailed description of the network construction and of how different scenarios are modeled by scenario parameters. In a second step we analyze the effect of the scenario parameters on the evacuation time. Understanding how the different parameters influence the evacuation time allows us to provide better advice for evacuation planning and allows us to predict evacuation times without solving additional optimization problems. To understand the effect of the time-dependent supply values, we consider the quickest path problem with time-dependent supply values and provide a solution algorithm. The results from this consideration are generalized to approximate the behavior of the evacuation times in the context of quickest flow problems.
The second model we consider is a path-based model for evacuation in the presence of a dynamic cost function. We discuss the challenges of this model and provide ideas for how to approach the problem from different angles. We relate the problem to the flow-decomposition problem and consider the computation of evacuation paths with dynamic costs for large capacities. For the latter method we provide heuristics to find paths and compare them to the optimal solutions by applying the methods to two evacuation scenarios. An analysis shows that the paths generated by the heuristic yield close to optimal solutions and in addition have several desirable properties for evacuation paths which are not given for the optimal solution.
On the recognition of human activities and the evaluation of its imitation by robotic systems
(2023)
This thesis addresses the problem of action recognition through the analysis of human motion and the benchmarking of its imitation by robotic systems.
For our action recognition related approaches, we focus on presenting approaches that generalize well across different sensor modalities. We transform multivariate signal streams from various sensors to a common image representation. The action recognition problem on sequential multivariate signal streams can then be reduced to an image classification task for which we utilize recent advances in machine learning. We demonstrate the broad applicability of our approaches formulated as a supervised classification task for action recognition, a semi-supervised classification task for one-shot action recognition, modality fusion and temporal action segmentation.
For action classification, we use an EfficientNet Convolutional Neural Network (CNN) model to classify the image representations of various data modalities. Further, we present approaches for filtering and the fusion of various modalities on a representation level. We extend the approach to be applicable for semi-supervised classification and train a metric-learning model that encodes action similarity. During training, the encoder optimizes the distances in embedding space for self-, positive- and negative-pair similarities. The resulting encoder allows estimating action similarity by calculating distances in embedding space. At training time, no action classes from the test set are used.
Graph Convolutional Network (GCN) generalized the concept of CNNs to non-Euclidean data structures and showed great success for action recognition directly operating on spatio-temporal sequences like skeleton sequences. GCNs have recently shown state-of-the-art performance for skeleton-based action recognition but are currently widely neglected as the foundation for the fusion of various sensor modalities. We propose incorporating additional modalities, like inertial measurements or RGB features, into a skeleton-graph, by proposing fusion on two different dimensionality levels. On a channel dimension, modalities are fused by introducing additional node attributes. On a spatial dimension, additional nodes are incorporated into the skeleton-graph.
Transformer models showed excellent performance in the analysis of sequential data. We formulate the temporal action segmentation task as an object detection task and use a detection transformer model on our proposed motion image representations. Experiments for our action recognition related approaches are executed on large-scale publicly available datasets. Our approaches for action recognition for various modalities, action recognition by fusion of various modalities, and one-shot action recognition demonstrate state-of-the-art results on some datasets.
Finally, we present a hybrid imitation learning benchmark. The benchmark consists of a dataset, metrics, and a simulator integration. The dataset contains RGB-D image sequences of humans performing movements and executing manipulation tasks, as well as the corresponding ground truth. The RGB-D camera is calibrated against a motion-capturing system, and the resulting sequences serve as input for imitation learning approaches. The resulting policy is then executed in the simulated environment on different robots. We propose two metrics to assess the quality of the imitation. The trajectory metric gives insights into how close the execution was to the demonstration. The effect metric describes how close the final state was reached according to the demonstration. The Simitate benchmark can improve the comparability of imitation learning approaches.
In dieser Doktorarbeit beschreibe ich das spektrale Verhalten von großen, dynamischen Netzwerken und formuliere das spektrale Evolutionsmodell. Das spektrale Evolutionsmodell beschreibt das Wachstum von Netzwerken, die sich im Laufe der Zeit ändern, und charakterisiert ihre Eigenwert-und Singulärwertzerlegung. Das spektrale Evolutionsmodell sagt aus, dass im Laufe der Zeit die Eigenwerte eines Netzwerks wachsen, und die Eigenvektoren nahezu konstant bleiben. Ich validiere das spektrale Evolutionsmodell empirisch mit Hilfe von über einhundert Netzwerkdatensätzen, und theoretisch indem ich zeige,dass es eine gewisse Anzahl von bekannten Algorithmen zur Kantenvorhersage verallgemeinert, darunter Graph-Kernel, Pfad-Zähl-Methoden, Rangreduktion und Triangle-Closing.
Die Sammlung von Datensätzen, die ich verwende enthält 118 distinkte Datensätze. Ein Datensatz, das soziale Netzwerk mit negativen Kanten des Slashdot-Zoo, wurde speziell während des Verfassens dieser Arbeit extrahiert. Ich zeige auch, dass das spektrale Evolutionsmodell als Generalisierung des Preferential-Attachment-Modells verstanden werden kann, wenn Wachstum in latenten Dimensionen einzeln betrachtet wird. Als Anwendungen des spektralen Evolutionsmodells führe ich zwei neue Algorithmen zur Kantenvorhersage ein, die in Empfehlungssystemen, Suchmaschinen, im Collaborative-Filtering, für die Vorhersage von Bewertungen, für die Vorhersage von Kantenvorzeichen und mehr verwendet werden können. Der erste Kantenvorhersagealgorithmus ergibt ein eindimensionales Curve-Fitting-Problem, aus dem eine spektrale Transformation gelernt wird. Die zweite Methode verwendet Extrapolation von Eigenwerten, um zukünftige Eigenwerte vorherzusagen. Als Spezialfälle zeige ich, dass das spektrale Evolutionsmodell auf gerichtete, ungerichtete, gewichtete, ungewichtete, vorzeichenbehaftete und bipartite Graphen erweitert werden kann. Für vorzeichenbehaftete Graphen führe ich neue Anwendungen der Laplace-Matrix zur Graphzeichnung, zur spektralen Clusteranalyse, und beschreibe neue Laplace-Graph-Kernel, die auf vorzeichenbehaftete Graphen angewendet werden können.
Ich definiere dazu den algebraischen Konflikt, ein Maß für den Konflikt, der in einem vorzeichenbehafteten Graphen vorhanden ist, und das auf der vorzeichenbehafteten Laplace-Matrix begründet ist. Ich beschreibe das Problem der Vorhersage von Kantenvorzeichen spektral, und führe die vorzeichenbehaftete Widerstands-Distanz ein. Für bipartite und gerichtete Graphen führe ich den Sinus-Hyperbolicus-und ungeraden Neumann-Kernel ein, welche den Exponential- und den Neumann-Kernel für ungerichtete unipartite Graphen verallgemeinern. Ich zeige zudem, dass das Problem der gerichteten und bipartiten Kantenvorhersage verwandt sind, dadurch dass beide durch die Evolution der Singulärwertzerlegung gelöst werden können.
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.
Die Umsetzung einer flexiblen Integration von Informationen aus verteilten und komplexen Informationssystemen stellt Unternehmen aktuell vor große Herausforderungen. Das im Rahmen dieser Dissertation entwickelte Ontologie-basierte Informationsintegrationskonzept SoNBO (Social Network of Business Objects) adressiert diese Herausforderungen. Bei einem Ontologie-basierten Konzept werden die Daten in den zu integrierenden Quellsystemen (z. B. betriebliche Anwendungssysteme) mithilfe eines Schemas (= Ontologie) beschrieben. Die Ontologie in Verbindung mit den Daten aus den Quellsystemen ergibt dann einen (virtualisierten oder materialisierten) Knowledge Graph, welcher für den Informationszugriff verwendet wird. Durch den Einsatz eines Schemas ist dieses flexibel auf die sich ändernden Bedürfnisse des Unternehmens bezüglich einer Informationsintegration anpassbar. SoNBO unterscheidet sich von existierenden Konzepten aus dem Semantic Web (OBDA = Ontology-based Data Access, EKG = Enterprise Knowledge Graph) sowohl im Aufbau der unternehmensspezifischen Ontologie (= Social Network of Concepts) als auch im Aufbau des nutzerspezifischen Knowledge Graphen (= Social Network of Business Objects) unter der Verwendung von sozialen Prinzipien (bekannt aus Enterprise Social Software). Aufbauend auf diesem SoNBO-Konzept wird das im Rahmen dieser Dissertation entwickelte SoNBO-Framework (nach Design Science Research) zur Einführung von SoNBO in einem beliebigen Unternehmen und die aus der Evaluation (im Unternehmen KOSMOS Verlag) gewonnenen Erkenntnisse vorgestellt. Die Ergebnisse (SoNBO-Konzept und SoNBO-Framework) basieren auf der Synthese der Erkenntnisse zu Ontologie-basierter Informationsintegration aus dem Status quo in Praxis und Wissenschaft: Für den Status quo in der Praxis wird mithilfe einer Tiefenfallstudie (Ingenieurbüro Vössing) die grundlegende Idee zu SoNBO in Form einer vom Fallstudienunternehmen entwickelten und dort seit Jahren eingesetzten Individualsoftware analysiert. Für den Status quo in der Wissenschaft wird das Ergebnis einer im Rahmen der Dissertation durchgeführten strukturierten Literaturanalyse zu Ontologie-basierten Informationsintegrationsansätzen präsentiert. Diese Dissertation liefert damit einen Beitrag sowohl für die Wissenschaft (Erkenntnisgewinn im Bereich der Ontologie-basierten Informationsintegrationsansätze für die Wirtschaftsinformatik u. a. durch die Entwicklung eines evaluierten Artefaktes) als auch für die Praxis (Schaffung eines evaluierten Artefaktes).
The decline of biodiversity can be observed worldwide and its consequences are alarming. It is therefore crucial that nature must be protected and, where possible, restored. A wide variety of different project options are possible. Yet in the context of limited availability of resources, the selection of the most efficient measures is increasingly important. For this purpose, there is still a lack of information. This pertains, as outlined in the next paragraph, in particular, to information at different scales of projects.
Firstly, there is a lack of information on the concrete added value of biodiversity protection projects. Secondly, there is a lack of information on the actual impacts of such projects and on the costs and benefits associated with a project. Finally, there is a lack of information on the links between the design of a project, the associated framework conditions and the perception of specific impacts. This paper addresses this knowledge gap by providing more information on the three scales by means of three empirical studies on three different biodiversity protection projects in order to help optimize future projects.
The first study “Assessing the trade-offs in more nature-friendly mosquito control in the Upper Rhine region” examines the added value of a more nature-friendly mosquito control in the Upper Rhine Valley of Germany using a contingent valuation method. Recent studies show that the widely used biocide Bti, which is used as the main mosquito control agent in many parts of the world, has more negative effects on nature than previously expected. However, it is not yet clear whether the population supports a more nature-friendly mosquito control, as such an adaptation could potentially lead to higher nuisance. This study attempts to answer this question by assessing the willingness to pay for an adapted mosquito control strategy that reduces the use of Bti, while maintaining nuisance protection within settlements. The results show that the majority of the surveyed population attaches a high value to a more nature-friendly mosquito control and is willing to accept a higher nuisance outside of the villages.
The second study “Inner city river restoration projects: the role of project components for acceptance” examines the acceptance of a river restoration project in Rhineland-Palatinate, Germany. Despite much effort, many rivers worldwide are still in poor condition. Therefore, a rapid implementation of river restoration projects is of great importance. In this context, acceptance by society plays a fundamental role, however, the factors determining such acceptance are still poorly understood. In particular, the complex interplay between the acceptance or rejection of specific project components and the acceptance of the overall project require further exploration. This study addresses this knowledge gap by assessing the acceptance of the project, its various ecological and social components, and the perception of real and fictitious costs as well as the benefits of the components. Our findings demonstrate that while acceptance of the overall project is generally rather high, many respondents reject one or more of the project's components. Complementary social project components, like a playground, find less support than purely ecological components. Overall, our research shows that complementary components may increase or decrease acceptance of the overall project. We, furthermore, found that differences in the acceptance of the individual components depend on individual concerns, such as perceived flood risk, construction costs, expected noise and littering as well as the quality of communication, attachment to the site, and the age of the respondents.
The third study “What determines preferences for semi-natural habitats in agrarian landscapes? A choice-modelling approach across two countries using attributes characterizing vegetation” investigates people's aesthetic preferences for semi-natural habitats in agricultural landscapes. The EU-Common Agricultural Policy promotes the introduction of woody and grassy semi-natural habitats (SNH) in agricultural landscapes. While the benefits of these structures in terms of regulating ecosystem services are already well understood, the effects of SNH on visual landscape quality is still not clear. This study investigates the factors determining people’s visual preferences in the context of grassy and woody SNH elements in Swiss and Hungarian landscapes using picture-based choice experiments. The results suggest that respondents’ choices strongly depend on specific vegetation characteristics that appear and disappear over the year. In particular, flowers as a source of colours and green vegetation as well as ordered structure and the proportion of uncovered soil in the picture play an important role regarding respondents’ aesthetic perceptions of the pictures.
The three empirical studies can help to make future projects in the study areas of biodiversity protection more efficient. While this thesis highlights the importance of exploring biodiversity protection projects at different scales, further analyses of the different scales of biodiversity protection projects are needed to provide a sound basis to develop guidance on identifying the most efficient biodiversity protection projects.
Fresh water resources like rivers and reservoirs are exposed to a drastically changing world. In order to safeguard these lentic ecosystems, they need stronger protection in times of global change and population growth. In the last years, the exploitation pressure on drinking water reservoirs has increased steadily worldwide. Besides securing the demands of safe drinking water supply, international laws especially in Europe (EU Water Framework Directive) stipulate to minimize the impact of dams on downstream rivers. In this study we investigate the potential of a smart withdrawal strategy at Grosse Dhuenn Reservoir to improve the temperature and discharge regime downstream without jeopardizing drinking water production. Our aim is to improve the existing withdrawal strategy for operating the reservoir in a sustainable way in terms of water quality and quantity. First, we set-up and calibrated a 1D numerical model for Grosse Dhuenn Reservoir with the open-source community model “General Lake Model” (GLM) together with its water quality module “Aquatic Ecodynamics” library (AED2). The reservoir model reproduced water temperatures and hypolimnetic dissolved oxygen concentrations accurately over a 5 year period. Second, we extended the model source code with a selective withdrawal functionality (adaptive offtake) and added operational rules for a realistic reservoir management. Now the model is able to autonomously determine the best withdrawal height according to the temperature and flow requirements of the downstream river and the raw water quality objectives. Criteria for the determination of the withdrawal regime are selective withdrawal, development of stratification and oxygen content in the deep hypolimnion. This functionality is not available in current reservoir models, where withdrawal heights are generally provided a priori to the model and kept fixed during the simulation. Third, we ran scenario simulations identifying an improved reservoir withdrawal strategy to balance the demands for downstream river and raw water supply. Therefore we aimed at finding an optimal parallel withdrawal ratio between cold hypolimnetic water and warm epilimnetic or metalimnetic water in order to provide a pre-defined temperature in the downstream river. The reservoir model and the proposed withdrawal strategy provide a simple and efficient tool to optimize reservoir management in a multi-objective view for mastering future reservoir management challenges.
Hintergrund: Veränderte gesetzliche Rahmenbedingungen in der stationären Altenhilfe, die demografische Entwicklung mit dem steigenden Bedarf an Pflegekräften einerseits und die Tatsache, dass immer weniger Menschen aufgrund des Images des Berufes und der Arbeitsbedingungen in der Pflege tätig sein wollen andererseits, machen es notwendig neue Wege zu suchen. Die Träger im Sozial- und Gesundheitswesen sind gefordert, Konzepte zu entwickeln, die ihre Wirtschaftlichkeit sichern, gleichzeitig aber auch den Belastungen und der Unzufriedenheit von Mitarbeitenden entgegenwirken. Es braucht Gestaltungsräume, um Lösungen im Konflikt zwischen Anspruch und Machbarkeit zu finden und so dem alltäglichen Stress, der Mitarbeiterfluktuation und dem drohenden Leistungsabfall entgegenzuwirken. Durch das Praxisprojekt eines sozial-karitativen Trägers zur Implementierung einer ´Konstruktiven Konfliktkultur´ in einer stationären Altenhilfeeinrichtung sollte eine Organisationskultur geschaffen werden, in der Konflikte offen angesprochen werden, eine Offenheit für Veränderungsprozesse entsteht, Belastungen reduziert und die Mitarbeitenden an die Organisation gebunden werden. Dazu wurden drei pädagogische Interventionen entwickelt, durch die die Mitarbeitenden und die Führungskräfte in ihrer Konfliktfähigkeit geschult werden sollten. Methode: Die wissenschaftliche Begleitung dieses Praxisprojektes fand als Evaluationsstudie statt. Zu drei Erhebungszeitpunkten wurde eine repräsentative Mitarbeitergruppe dieser Einrichtung zu den Themen Konflikterleben, Führungsverhalten, Macht/ Regeln und Veränderungen durch qualitative Leitfadeninterviews befragt. Die Auswertung und Analyse der Daten erfolgte im Sinne der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring und floss ein in eine formative Prozessevaluation der einzelnen Interventionen und einer summativen Effektevaluation zu Bewertung der Zielerreichung des Projektes. Ergebnis: Die einzelnen Interventionen des Projektes konnten nicht dazu beitragen, dass eine ´Konstruktiven Konfliktkultur´ nachhaltig entwickelt werden konnte. Zwar gab es in der Bewusstseinsspanne des Projektes einen expliziten Wissensgewinn, jedoch mehr bei den Führungskräften als bei den Mitarbeitenden. Die Führungskräfte sahen im Projekt einen Gewinn, für einen Teil der Mitarbeitenden war es sogar Zeitverschwendung. Anhand der Ergebnisse lassen sich drei Merkmale herauskristallisieren, die kennzeichnend sind für die zugrundeliegenden Denk-, Urteils-, und Handlungsstrukturen in sozialen Organisationen im Umgang mit Konflikten: Konflikte sind nicht wahrnehmbare Konstrukte der Alltagswelt. Sie manifestieren sich aufgrund fehlender Legitimation in Überforderung und eine ´Konstruktiven Konfliktkultur´ kann nicht auf das Wissen Einzelner aufbauen, sondern benötigt verbindliche Handlungsstrukturen für alle Organisationsmitglieder gleichermaßen. Ergebnisinterpretation: Durch die Einbeziehung wissenssoziologischer und konfliktsoziologischer Theorien und deren Einordnung in Institutionen – und Organisationstheorien konnten die Ergebnisse diskutiert und neue Erkenntnisse über Konflikte in Organisationen, die sich in drei Spannungsfeldern zeigen, gewonnen werden. Die Spannungsfelder bewegen sich zwischen dem Konflikt als nicht-wahrnehmbarem Alltagsphänomen auf der einen Seite und einer manifestierten Belastung auf der anderen Seite, dem Gewohnheitswissen im alltäglichen Umgang einerseits und einem fehlenden Handlungswissen andererseits, einer funktional-positiven Sicht hier und einer dysfunktional-negativen Sicht dort. Anhand dieser Spannungsfelder kann die Konfliktmentalität und ihre Entstehung und auch die Möglichkeit ihrer Veränderbarkeit reflektiert und können Erfolgsfaktoren für die Implementierung einer ´Konstruktiven Konfliktkultur´ entwickelt werden.
Schlussfolgerung: Wissen, Legitimation und Institutionalisierung und die Stärkung der Wahrnehmungen sind der Schlüssel für die Veränderung der Konfliktmentalität in sozialen Organisationen. Nachhaltigkeit erhält die Thematik aber erst, wenn alle Organisationsmitglieder eine gewisse Handlungsnotwendigkeit für sich erkennen. Aktuell steht die Organisationsentwicklung für den expliziten Veränderungswillen von Management, der jedoch auf ein gewisses Beharrungsvermögen von Mitarbeitenden trifft.