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Tagging-Systeme sind faszinierende dynamische Systeme in denen Benutzer kollaborativ Ressourcen mit sogenannten Tags indexieren. Um das volle Potential von Tagging-Systemen nutzen zu können ist es wichtig zu verstehen, wie sich das Verhalten der einzelnen Benutzer auf die Eigenschaften des Gesamtsystems auswirkt. In der vorliegenden Arbeit wird das Epistemic Dynamic Model präsentiert. Es schlägt eine Brücke zwischen dem Benutzerverhalten und den Systemeigenschaften. Das Modell basiert auf der Annahme, dass der Einfluss des gemeinsamen Hintergrundwissens der Benutzer und der Imitation von Tag-Vorschlägen ausreicht, um die Entstehung der Häufigkeitsverteilungen der Tags und des Wachstums des Vokabulars zu erklären. Diese beiden Eigenschaften eines Tagging-Systems hängen eng mit der Entstehung eines gemeinsamen Vokabulars der Benutzer zusammen. Mit Hilfe des Epistemic Dynamic Models zeigen wir, dass die generelle Ausprägung der Tag-Häufigkeitsverteilungen und des Wachstums des Vokabulars ihren Ursprung in dem gemeinsamen Hintergrundwissen der Benutzer haben. Tag-Vorschläge können dann dazu genutzt werden, um gezielt diese generelle Ausprägung zu beeinflussen. In der vorliegenden Arbeit untersuchen wir hauptsächlich den Einfluss der von Vorschlägen populärer Tags ausgeht. Populäre Tags sorgen für einen Feedback-Mechanismus zwischen den Vokabularen der einzelnen Benutzer, der die Inter-Indexer Konsistenz der Tag-Zuweisungen erhöht. Wie wird aber dadurch die Indexierungsqualität in Tagging-Systemen beeinflusst? Zur Klärung dieser Frage untersuchen wir eine Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz der Tag-Zuweisungen. Die Inter-Ressourcen Konsistenz korreliert positiv mit der Indexierungsqualität, und mit der Trefferquote und der Genauigkeit von Suchanfragen an das System. Sie misst inwieweit die Tag-Vektoren die durch Benutzer wahrgenommene Ähnlichkeit der jeweiligen Ressourcen widerspiegeln. Wir legen mit Hilfe unseres Modell dar, und zeigen es auch mit Hilfe eines Benutzerexperiments, dass populäre Tags zu einer verringerten Inter-Ressourcen Konsistenz führen. Des Weiteren zeigen wir, dass die Inter-Ressourcen Konsistenz erhöht wird, wenn dem Benutzer das eigene, bisher genutzte Vokabular vorgeschlagen wird. Unsere Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz ergänzt bestehende Evaluationsmaße für Tag-Vorschlags-Algorithmen um den Aspekt der Indexierungsqualität.
Die folgende Arbeit analysiert die Funktionsweise und Programmiermöglichkeiten von Compute Shadern. Dafür wird zunächst in Kapitel 2 eine Einführung in Compute Shader gegeben, in der gezeigt wird, wie diese funktionieren und wie sie programmiert werden können. Zusätzlich wird das Zusammenspiel von Compute Shadern und OpenGL 4.3 anhand zweier einführender Beispiele gezeigt. Kapitel 3 beschreibt dann eine N-Körper Simulation, welche implementiert wurde um die Rechenleistung von Compute Shadern und den Einsatz von gemeinsamen Speicher zu zeigen. Danach wird in Kapitel 4 gezeigt, inwiefern sich Compute Shader für physikalische Simulationen eignen und wo Probleme auftauchen können. In Kapitel 5 wird ein eigens konzipierter und entwickelter Algorithmus zur Erkennung von Linien in Bildern beschrieben und anschließend mit der Hough Transformation verglichen. Zuletzt wird in Kapitel 6 ein abschließendes Fazit gezogen.
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).