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On-screen interactive presentations have got immense popularity in the domain of attentive interfaces recently. These attentive screens adapt their behavior according to the user's visual attention. This thesis aims to introduce an application that would enable these attentive interfaces to change their behavior not just according to the gaze data but also facial features and expressions. The modern era requires new ways of communications and publications for advertisement. These ads need to be more specific according to people's interests, age, and gender. When advertising, it's important to get a reaction from the user but not every user is interested in providing feedback. In such a context more, advance techniques are required that would collect user's feedback effortlessly. The main problem this thesis intends to resolve is, to apply advanced techniques of gaze and face recognition to collect data about user's reactions towards different ads being played on interactive screens. We aim to create an application that enables attentive screens to detect a person's facial features, expressions, and eye gaze. With eye gaze data we can determine the interests and with facial features, age and gender can be specified. All this information will help in optimizing the advertisements.
Molecular dynamics (MD) as a field of molecular modelling has great potential to revolutionize our knowledge and understanding of complex macromolecular structures. Its field of application is huge, reaching from computational chemistry and biology over material sciences to computer-aided drug design. This thesis on one hand provides insights into the underlying physical concepts of molecular dynamics simulations and how they are applied in the MD algorithm, and also briefly illustrates different approaches, as for instance the molecular mechanics and molecular quantum mechanics approaches.
On the other hand an own all-atom MD algorithm is implemented utilizing and simplifying a version of the molecular mechanics based AMBER force field published by \big[\cite{cornell1995second}\big]. This simulation algorithm is then used to show by the example of oxytocin how individual energy terms of a force field function. As a result it has been observed, that applying the bond stretch forces alone caused the molecule to be compacted first in certain regions and then as a whole, and that with adding more energy terms the molecule got to move with increasing flexibility.
Blockchain in Healthcare
(2020)
The underlying characteristics of blockchain can facilitate data provenance, data integrity, data security, and data management. It has the potential to transform the healthcare sector. Since the introduction of Bitcoin in the fintech industry, the blcockhain technology has been gaining a lot of traction and its purpose is not just limited to finance. This thesis highlights the inner workings of blockchain technology and its application areas with possible existing solutions. Blockchain could lay the path for a new revolution in conventional healthcare systems. We presented how individual sectors within the healthcare industry could use blockchain and what solution persists. Also, we have presented our own concept to improve the existing paper-based prescription management system which is based on Hyperledger framework. The results of this work suggest that healthcare can benefit from blockchain technology bringing in the new ways patients can be treated.
The European landscape is dominated by intensive agriculture which leads to widespread impact on the environment. The frequent use of agricultural pesticides is one of the major causes of an ongoing decline in flower-visiting insects (FVIs). The conservation of this ecologically diverse assemblage of mobile, flying insect species is required by international and European policy. To counteract the decrease in species numbers and their abundances, FVIs need to be protected from anthropogenic stressors. European pesticide risk assessment was devised to prevent unacceptable adverse consequences of pesticide use on FVIs. However, there is an ongoing discussion by scientists and policy-makers if the current risk assessment actually provides adequate protection for FVI species.
The first main objective of this thesis was to investigate pesticide impact on FVI species. The scientific literature was reviewed to identify groups of FVIs, summarize their ecology, and determine their habitat. This was followed by a synthesis of studies about the exposure of FVIs in their habitat and subsequent effects. In addition, the acute sensitivity of one FVI group, bee species, to pesticides was studied in laboratory experiments.
The second main objective was to evaluate the European risk assessment for possible deficits and propose improvements to the current framework. Regulatory documents were screened to assess the adequacy of the guidance in place in light of the scientific evidence. The suitability of the honey bee Apis mellifera as the currently only regulatory surrogate species for FVIs was discussed in detail.
The available scientific data show that there are far more groups of FVIs than the usually mentioned bees and butterflies. FVIs include many groups of ecologically different species that live in the entire agricultural landscape. Their habitats in crops and adjacent semi-natural areas can be contaminated by pesticides through multiple pathways. Environmentally realistic exposure of these habitats can lead to severe effects on FVI population parameters. The laboratory studies of acute sensitivity in bee species showed that pesticide effects on FVIs can vary greatly between species and pesticides.
The follow-up critical evaluation of the European FVI risk assessment revealed major shortcomings in exposure and effect assessment. The honey bee proved to be a sufficient surrogate for bee species in lower tier risk assessment. Additional test species may be chosen for higher tier risk assessment to account for ecological differences. This thesis shows that the ecology of FVIs should generally be considered to a greater extent to improve the regulatory process. Data-driven computational approaches could be used as alternative methods to incorporate ecological trait data in spatio-temporal scenarios. Many open questions need to be answered by further research to better understand FVI species and promote necessary changes to risk assessment. In general, other FVI groups than bees need to be investigated. Furthermore, comprehensive data on FVI groups and their ecology need to be collected. Contamination of FVI habitat needs to be linked to exposure of FVI individuals and ecologically complex effects on FVI populations should receive increased attention. In the long term, European FVI risk assessment would benefit from shifting its general principles towards more scientifically informed regulatory decisions. This would require a paradigm shift from arbitrary assumptions and unnecessarily complicated schemes to a substantiated holistic framework.
Since the invention of U-net architecture in 2015, convolutional networks based on its encoder-decoder approach significantly improved results in image analysis challenges. It has been proven that such architectures can also be successfully applied in different domains by winning numerous championships in recent years. Also, the transfer learning technique created an opportunity to push state-of-the-art benchmarks to a higher level. Using this approach is beneficial for the medical domain, as collecting datasets is generally a difficult and expensive process.
In this thesis, we address the task of semantic segmentation with Deep Learning and make three main contributions and release experimental results that have practical value for medical imaging.
First, we evaluate the performance of four neural network architectures on the dataset of the cervical spine MRI scans. Second, we use transfer learning from models trained on the Imagenet dataset and compare it to randomly initialized networks. Third, we evaluate models trained on the bias field corrected and raw MRI data. All code to reproduce results is publicly available online.
Environmental processes transforming inorganic nanoparticles: implications on aquatic invertebrates
(2020)
Engineered inorganic nanoparticles (EINPs) are produced and utilized on a large scale and will end up in surface waters. Once in surface waters, EINPs are subjected to transformations induced by environmental processes altering the particles’ fate and inherent toxicity. UV irradiation of photoactive EINPs is defined as one effect-inducing pathway, leading to the formation of reactive oxygen species (ROS), increasing EINP toxicity by exerting oxidative stress in aquatic life. Simultaneously, UV irradiation of photoactive EINP alters the toxicity of co-occurring micropollutants (e.g. pesticides) by affecting their degradation. The presence of natural organic matter (NOM) reduces the agglomeration and sedimentation of EINPs, extending the exposure of pelagic species, while delaying the exposure of benthic species living in and on the sediment, which is suggested as final sink for EINPs. However, the joint impact of NOM and UV irradiation on EINP-induced toxicity, but also EINP-induced degradation of micropollutants, and the resulting risk for aquatic biota, is poorly understood. Although potential effects of EINPs on benthic species are increasingly investigated, the importance of exposure pathways (waterborne or dietary) is unclear, along with the reciprocal pathway of EINPs, i.e. the transport back from aquatic to terrestrial ecosystems. Therefore, this thesis investigates: (i) how the presence of NOM affects the UV-induced toxicity of the model EINP titanium dioxide (nTiO2) on the pelagic organism Daphnia magna, (ii) to which extent UV irradiation of nTiO2 in the presence and absence of NOM modifies the toxicity of six selected pesticides in D. magna, (iii) potential exposure pathway dependent effects of nTiO2 and silver (nAg) EINPs on the benthic organism Gammarus fossarum, and (iv) the transport of nTiO2 and gold EINPs (nAu) via the merolimnic aquatic insect Chaetopteryx villosa back to terrestrial ecosystems. nTiO2 toxicity in D. magna increased up to 280-fold in the presence of UV light, and was mitigated by NOM up to 12-fold. Depending on the pesticide, UV irradiation of nTiO2 reduced but also enhanced pesticide toxicity, by (i) more efficient pesticide degradation, and presumably (ii) formation of toxic by-products, respectively. Likewise, NOM reduced and increased pesticide toxicity, induced by (i) protection of D. magna against locally acting ROS, and (ii) mitigation of pesticide degradation, respectively. Gammarus’ energy assimilation was significantly affected by both EINPs, however, with distinct variation in direction and pathway dependence between nTiO2 and nAg. EINP presence delayed C. villosa emergence by up to 30 days, and revealed up to 40% reduced lipid reserves, while the organisms carried substantial amounts of nAu (~1.5 ng/mg), and nTiO2 (up to 2.7 ng/mg). This thesis shows, that moving test conditions of EINPs towards a more field-relevant approach, meaningfully modifies the risk of EINPs for aquatic organisms. Thereby, more efforts need to be made to understand the relative importance of EINP exposure pathways, especially since a transferability between different types of EINPs may not be given. When considering typically applied risk assessment factors, adverse effects on aquatic systems might already be expected at currently predicted environmental EINP concentrations in the low ng-µg/L range.
The distributed setting of RDF stores in the cloud poses many challenges. One such challenge is how the data placement on the compute nodes can be optimized to improve the query performance. To address this challenge, several evaluations in the literature have investigated the effects of existing data placement strategies on the query performance. A common drawback in theses evaluations is that it is unclear whether the observed behaviors were caused by the data placement strategies (if different RDF stores were evaluated as a whole) or reflect the behavior in distributed RDF stores (if cloud processing frameworks like Hadoop MapReduce are used for the evaluation). To overcome these limitations, this thesis develops a novel benchmarking methodology for data placement strategies that uses a data-placement-strategy-independent distributed RDF store to analyze the effect of the data placement strategies on query performance.
With this evaluation methodology the frequently used data placement strategies have been evaluated. This evaluation challenged the commonly held belief that data placement strategies that emphasize local computation, such as minimal edge-cut cover, lead to faster query executions. The results indicate that queries with a high workload may be executed faster on hash-based data placement strategies than on, e.g., minimal edge-cut covers. The analysis of the additional measurements indicates that vertical parallelization (i.e., a well-distributed workload) may be more important than horizontal containment (i.e., minimal data transport) for efficient query processing.
Moreover, to find a data placement strategy with a high vertical parallelization, the thesis tests the hypothesis that collocating small connected triple sets on the same compute node while balancing the amount of triples stored on the different compute nodes leads to a high vertical parallelization. Specifically, the thesis proposes two such data placement strategies. The first strategy called overpartitioned minimal edge-cut cover was found in the literature and the second strategy is the newly developed molecule hash cover. The evaluation revealed a balanced query workload and a high horizontal containment, which lead to a high vertical parallelization. As a result these strategies showed a better query performance than the frequently used data placement strategies.
In IT-Systemen treten viele Datenschutzrisiken auf, wenn Datenschutzbedenken in den frühen Phasen des Entwicklungsprozesses nicht angemessen berücksichtigt werden. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) schreibt das Prinzip des Datenschutz durch Technikgestaltung (PbD) vor. PbD erfordert den Schutz personenbezogener Daten von Beginn des Entwicklungsprozesses an, durch das frühzeitige Integrieren geeigneter Maßnahmen. Bei der Realisierung von PbD ergeben sich nachfolgende Herausforderungen: Erstens benötigen wir eine präzise Definition von Datenschutzbedenken. Zweitens müssen wir herausfinden, wo genau in einem System die Maßnahmen angewendet werden müssen. Drittens ist zur Auswahl geeigneter Maßnahmen, ein Mechanismus zur Ermittlung der Datenschutzrisiken erforderlich. Viertens müssen bei der Auswahl und Integration geeigneter Maßnahmen, neben den Risiken, die Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und die Kosten der Maßnahmen berücksichtigt werden.
Diese Dissertation führt eine modellbasierte Methodik ein, um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen und PbD zu operationalisieren. Unsere Methodik basiert auf einer präzisen Definition von Datenschutzbedenken und umfasst drei Untermethodiken: modellbasierte Datenschutzanalyse, modellbasierte Datenschutz-Folgenabschätzung und datenschutzfreundliche Systemmodellierung. Zunächst führen wir eine Definition für Datenschutzpräferenzen ein, anhand derer die Datenschutzbedenken präzisiert werden können und überprüft werden kann, ob die Verarbeitung personenbezogener Daten autorisiert ist. Zweitens präsentieren wir eine modellbasierte Methodik zur Analyse eines Systemmodells. Die Ergebnisse dieser Analyse ergeben die Menge der Verstöße gegen die Datenschutzpräferenzen in einem Systemmodell. Drittens führen wir eine modellbasierte Methode zur Datenschutzfolgenabschätzung ein, um konkrete Datenschutzrisiken in einem Systemmodell zu identifizieren. Viertens schlagen wir in Bezug auf die Risiken, Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und Kosten der Maßnahmen, eine Methodik vor, um geeignete Maßnahmen auszuwählen und in ein Systemdesign zu integrieren. In einer Reihe von realistischen Fallstudien bewerten wir unsere Konzepte und geben einen vielversprechenden Ausblick auf die Anwendbarkeit unserer Methodik in der Praxis.
Konstituenten-Parsing versucht, syntaktische Struktur aus einem Satz zu extrahieren. Diese Parsing-Systeme sind in vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen hilfreich, wie z.B. bei der Grammatikprüfung, der Beantwortung von Fragen und der Informationsextraktion. In dieser Masterarbeit geht es um die Implementierung eines Konstituentenparsers für die deutsche Sprache mit Hilfe von neuronalen Netzen. In der Vergangenheit wurden wiederkehrende neuronale Netze beim Aufbau eines Parsers und auch bei vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen verwendet. Dabei werden Module des neuronalen Netzes mit Selbstaufmerksamkeit intensivgenutzt, um Sätze effektiv zu verstehen. Bei mehrschichtigen Selbstaufmerksamkeitsnetzwerken erreicht das konstituierende
Parsen 93,68% F1-Scoret. Dies wird noch weiter verbessert, indem sowohl Zeichen- als auch Worteinbettungen als Darstellung des Inputs verwendet werden. Ein F1-Score von 94,10% wurde am besten durch den Konstituenten-Parser erreicht, der nur den bereitgestellten Datensatz verwendet. Mit Hilfe externer Datensätze wie der deutschen Wikipedia werden vortrainierte ELMo-Modelle zusammen mit Selbstbeobachtungsnetzwerken verwendet, die einen F1-Score von 95,87% erreichen.
Gel effect induced by mucilage in the pore space and consequences on soil physical properties
(2020)
Wasseraufnahme, Atmung und Exsudation sind biologische Schlüsselfunktionen der Wurzeln höherer Pflanzen. Sie steuern das Pflanzenwachstum, indem sie die biogeochemischen Parameter des Bodens in unmittelbarer Nähe der Wurzeln, der Rhizosphäre, verändern. Folglich sind Bodenprozesse wie beispielsweise Wasserflüsse, Kohlen- und Stickstoffaustausch oder mikrobielle Aktivitäten in der Rhizosphäre im Vergleich zu freiem Boden begünstigt. Insbesondere die Exsudation von Mucilage durch die Pflanzenwurzeln scheint ein wichtiger Mechanismus zu sein, um Trockenstress vorzubeugen. Durch diese gelartige Substanz wird bei negativen Wasserpotentialen sowohl der Bodenwassergehalt als auch die ungesättigte hydraulische Leitfähigkeit erhöht. Die Veränderung der Bodeneigenschaften durch Mucilage ist Gegenstand aktueller Forschung. Ein umfassendes Verständnis der Mechanismen im Porenraum der Rhizosphäre ist bisher allerdings noch unzureichend.
Ziel dieser Arbeit war die Aufklärung der Gel-Eigenschaften von Mucilage im Porenraum der Rhizosphäre, um Veränderungen der physiko-chemischen Eigenschaften der Rhizosphäre auf dieses interpartikuläre Mucilage zurückzuführen. Dabei stellten sich drei Herausforderungen: Zunächst einmal mangelte es an Methoden zur in situ Detektion von Mucilage im Boden. Außerdem fehlten detaillierte Kenntnisse bezüglich der Eigenschaften von interpartikulärem Mucilage. Desweiteren war die Beziehung zwischen der Zusammensetzung und den Eigenschaften von Modelsubstanzen und wurzelstämmigem Mucilage verschiedener Spezies unbekannt. Diese Fragen werden in den verschiedenen Kapiteln der Arbeit thematisiert.
Zunächst erfolgte eine Literaturrecherche, um Informationen aus verschiedenen Wissenschaftsbereichen über Methoden zur Charakterisierung von Gelen und Gel-Phasen im Boden zusammenzustellen. Die Änderung von Bodeneigenschaften aufgrund vorhandener Biohydrogelphasen im Boden kann als „Gel-Effekt“ bezeichnet werden. Die kombinierte Studie von Wassereinschlüssen in Gelen und Boden-Gel-Phasen mit der Untersuchung struktureller Eigenschaften von Boden hinsichtlich der mechanischen Stabilität und visueller Strukturen, zeigte sich als vielversprechend, um den Gel-Effekt im Boden zu charakterisieren.
Das erworbene methodische Wissen wurde in den nächsten Untersuchungen angewendet, um die Eigenschaften von interpartikulären Gelen zu detektieren und zu charakterisieren. 1H NMR Relaxometrie erlaubt die nicht-invasive Bestimmung der Wassermobilität in porösen Medien. Ein konzeptuelles Modell wurde aus Gleichungen entwickelt, welche die Proton-Relaxation in gelhaltigen porösen Medien beschreiben. Dieses Modell berücksichtigt den beschriebenen Gel-Effekt bei der Wahl der NMR Parameter und quantifiziert den Einfluss von Mucilage auf die Proton-Relaxation. Darüber hinaus wurde mithilfe von Rheometrie die Viskosität von Mucilage sowie die mikrostrukturelle Bodenstabilität bestimmt. Mittels Rasterelektronenmikroskopie wurde die Netzwerkstruktur von interpartikulärem Gel visualisiert. Die kombinierte Auswertung dieser Ergebnisse identifizierte drei wichtige Eigenschaften von interpartikulärem Gel: Der „Spinnennetz-Effekt“ schränkt die Dehnung der Polymerketten aufgrund der Verbindung zwischen dem Polymer Netzwerk und der Oberfläche von Bodenpartikeln ein. Der „Polymer-Netzwerk-Effekt“ veranschaulicht die Anordnung des Polymernetzwerks im Porenraum gemäß der räumliche Umgebung. Der „Mikroviskositäts-Effekt“ beschreibt die erhöhte Viskosität von interpartikulärem Gel im Vergleich zu freiem Gel. Die Auswirkungen dieser Eigenschaften auf die Wassermobilität und auf die mikrostrukturelle Stabilität des Bodens wurden untersucht und daraus resultierende Konsequenzen für hydraulische und mechanische Eigenschaften des Bodens diskutiert.
Der Einfluss von den chemischen Eigenschaften von Polymeren auf Gel-Bildungsmechanismen und Gel-Eigenschaften wurde untersucht. Dafür wurden Modelsubstanzen mit verschiedenen Uronsäure-Gehalt, Veresterungsgrade und Calcium-Gehalt getestet und die Menge an Materialanteil mit hohem Molekulargewicht quantifiziert. Die untersuchten Modelsubstanzen waren verschiedenen Pektin Polymeren und Chia Samen Mucilage. Darüber hinaus wurde Mucilage aus Winterweizen und Mais Wurzeln isoliert und untersucht. Polygalakturonsäure und Niedermethyliertes Pektin erwiesen sich als nicht geeignete Modelpolymere für Samen und Wurzelmucilage, da ionische Wechselwirkungen mit Calcium ihre Eigenschaften dominieren. Die dem Mucilage zuzurechnenden Eigenschaften scheinen eher durch schwache elektrostatische Wechselwirkungen zwischen verstrickten Polymerketten beherrscht zu sein. Die Menge an Material mit hohem Molekulargewicht variiert deutlich, abhängig von dem Ursprung des Mucilages. Dies scheint ein bedeutender Faktor für den Gel-Effekt von Mucilage im Boden zu sein. Zusätzlich zu der chemischen Charakterisierung der hochmolekulargewichtigen Polymere ist die exakte Bestimmung der Molekularmassen und der Konformation in verschiedenen Mucilagesorten notwendig, um Zusammensetzungs-Eigenschafts-Profile aufzeichnen zu können. Die Abweichungen zwischen den verschiedenen Mucilagestypen, welche sich durch die Messungen ergeben, haben die Notwendigkeit weiterer Untersuchungen unterstrichen. Nur so lässt sich die Frage klären, wie die spezifischen Eigenschaften von verschiedenen Mucilagestypen auf die Bedürfnisse der Pflanze abgestimmt sind, der sie entstammen.
Schließlich wurde diskutiert, wie die Betrachtung von molekularen Wechselwirkungen im Gel und interpartikulären Gel-Eigenschaften das Verständnis über die physikalischen Eigenschaften der Rhizosphäre erweitert. Dieser Ansatz ist vielversprechend, um zum Beispiel der Wassergehalt oder die hydraulische Leitfähigkeit entsprechend die Eigenschaften vom exudierten Mucilage zu klären. Darüber hinaus liegt die Vermutung nahe, dass der Gel-Effekt allgemein für alle Bodenexsudate mit Gel-Charakter Gültigkeit besitzt. Eine Klassifizierung natürlicher Boden-Gel-Phasen einschließlich der von Wurzeln, Samen, Bakterien, Hyphen oder Regenwürmern exsudierten, gelartigen Materialien nach ihren gemeinsamen physiko-chemischen Gel-Eigenschaften wird für die zukünftige Forschung empfohlen. Als Ergebnis könnten die physiko-chemische Eigenschaften von solchen Gelen zum Gel-Effekt den Auswirkungen auf die Bodeneigenschaften und den Funktionen von den Gelen im Boden zugeschrieben worden.