TY - THES A1 - Babel, Christoph Josef T1 - Virtual evaluation of car body panel surfaces T1 - Virtuelle Bewertung von Karosserieoberflächen N2 - The progression of the automotive industry has introduced a slew of complex designs to meet the personalized style expressions of consumers. However, these intricate designs in premium automobiles present significant manufacturing challenges, especially in detecting and prioritizing the varying severities of cosmetic surface defects. Traditionally, defect identification is performed at the end of the development phase, which is a costly and time-consuming process. This thesis seeks to enhance early defect detection efficiency in the concept phase using artificial intelligence (AI). Through examination of unpainted parts, auditors’ perceptual practices, and deep draw simulations, the research aims to establish a virtual prediction method to accurately classify surface defects. The findings of this thesis prove that the geometry of unpainted parts sufficiently predicts potential defects post-painting, refuting the need for physical painted part analysis. The identification process adopted by auditors, grounded in analyzing light distortions on surfaces, is replicated within a neural network. Furthermore, by incorporating physiological optical aspects, the thesis improves the virtual representation of defects, creating a visible and analyzable dataset for AI algorithms. The accuracy of the neural networks trained on such datasets is substantiated by the successful translation of auditors’ classification methods into a machine learning environment. In particular, a machine learning approach using Random Forest (RF) algorithms excelled in prefiltering areas of interest based on curvature and strain values. A convolutional recurrent neural network (CRNN) is developed to classify the severity of defects, with the introduction of an annotation application to label data by experts. The CRNN demonstrated a remarkable accuracy of 86 % in classifying defect severity based on simulation data. Moreover, the study assessed the frame-by-frame localization of defects, where the PatchCore anomaly detection algorithm proves optimal, achieving an F1 Score of 0.86. Overall, the research successfully shows the transferability of expert auditors’ perception into a neural network architecture, highlighting the feasibility of implementing AI in early phases of automotive design to predict and classify defects, which has the potential to significantly reduce development costs and improve manufacturing efficiency. N2 - Die Entwicklung in der Automobilindustrie hat eine Vielzahl komplexer Designs hervorgebracht, um den individuellen Stilvorstellungen der Verbraucher gerecht zu werden. Diese anspruchsvollen Designs bei Premium-Automobilen stellen jedoch eine große Herausforderung für die Herstellung mittels des Umformverfahrens Tiefziehen dar. Insbesondere für die Erkennung und Priorisierung der unterschiedlichen Schwere kosmetischer Oberflächenfehler ist nach wie vor Expertenwissen notwendig. Traditionell wird diese Einstufung und Optimierung am Ende der Entwicklungsphase auf Basis von Vorserienfahrzeugen durchgeführt, was bei einer Fehlererkennung zu einem kostspieligen und zeitaufwändigen Prozess führt. In dieser Arbeit wird versucht, die Effizienz der Fehlerfrüherkennung in der Konzeptphase durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zu verbessern. Es wurden die Bewertungsprozesse durch Auditoren anhand von physischen Bauteilen untersucht und in einer KI abgebildet. Dies ermöglicht den Einsatz (nicht nur auf reale Messdaten, sondern auch) auf virtuelle Ergebnisse der Umformsimulation, welche bereits in der Konzeptphase vorliegen, lange bevor das erste reale Bauteil gefertigt wird. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass der Einfluss der Lackschicht auf das auditäre Bewertungsergebnis untergeordneter Natur ist, wodurch die Notwendigkeit der Modellierung dieser entfällt. Eine Anwendung einer KI-Bewertungsmethodik direkt auf die Umformsimulationsergebnisse ist dadurch möglich. Der Fehleridentifizierungsprozess von Auditoren, der auf der Analyse von Lichtverzerrungen auf lackierten Oberflächen beruht, wird in einem neuronalen Netz nachgebildet. Es wurde eine Methode entwickelt, die eine virtuelle physiologisch-optische Repräsentation des Bewertungsprozesses ist. Dadurch wird ein analysierbarer Datensatz erstellt, welcher als Eingangsgröße für eine Bewertung der Schwere der Oberflächendefekte mittels KI herangezogen werden kann. Die Genauigkeit der auf solchen Datensätzen trainierten neuronalen Netze wird durch die erfolgreiche Übertragung der Klassifizierungsmethoden der Prüfer in eine maschinelle Lernumgebung untermauert. Insbesondere zeichnete sich ein maschineller Lernansatz unter Verwendung eines Random Forest (RF)-Algorithmus durch die Vorfilterung interessanter Bereiche auf der Grundlage von Krümmungs- und Dehnungswerten aus. Zur Klassifizierung der Schwere von Fehlern wird ein Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) entwickelt. Dabei wird eine Annotationsanwendung zur Kennzeichnung von Daten durch Experten eingeführt. Das CRNN erreicht bei der Klassifizierung der Fehlerschwere auf Basis von Simulationsdaten eine Genauigkeit von 86 %. Zusätzlich wird in der Arbeit die Bild-für-Bild-Lokalisierung von Defekten untersucht. Dabei erweist sich der PatchCore-Anomalieerkennungsalgorithmus als optimal und erreicht einen F1-Score von 0,86. Insgesamt zeigt die Arbeit erfolgreich die Übertragbarkeit der Wahrnehmung von Expertenauditoren auf eine neuronale Netzwerkarchitektur. Es unterstreicht die Machbarkeit der Implementierung von KI in frühen Phasen der Automobilentwicklung zur Vorhersage und Klassifizierung von Fehlern. Dies hat das Potenzial, die Kosten erheblich zu senken und die Fertigungseffizienz zu verbessern. KW - Computer vision KW - Neural network KW - Deep draw simulation KW - Rendering KW - Künstliche Intelligenz KW - Maschinelles Lernen KW - Umformsimulation KW - Bildgenerierung KW - Kraftfahrzeugindustrie KW - Produktentwicklung KW - Tiefziehen KW - Fehlererkennung KW - Simulation KW - Künstliche Intelligenz KW - Maschinelles Lernen Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-71960 ER - TY - CHAP ED - Skedzuhn-Safir, Alexandra T1 - Visualising significance : mapping as common denominator ; proceedings from the 6th International Conference on Heritage Conservation and Site Management Berlin and Cottbus, 5 and 6 December 2018 T1 - Das Visualisieren von Bedeutung : Kartierung als gemeinsamer Nenner ; Tagungsband der 6. internationalen Konferenz für Denkmalpflege und Standortmanagement Berlin und Cottbus, 5. und 6. Dezember 2018 N2 - Mapping as a tool and method is foremost employed as a means to analyse and organise information visually. We see maps daily: on television or the internet to see what the weather holds in store for us, on the subway to work, or our cellphones while navigating our way through the streets. Regardless of which objects or events maps record, maps help to filter, organise, and visualise information. However, contemporary maps are still criticised for their hegemonic, Eurocentric representations with their inherent claim for knowledge and, ultimately, legitimisation of power. Maps, with their ability to document heritage and its significance across various scales and objects, are not just tools for interpretation and communication. They also have the potential to challenge political agendas and offer alternative perspectives and narratives. The conference proceedings, which are based on case studies, showcase the diverse range of methodological approaches, data, and actors involved in the mapping process. This diversity underscores the complexity of the field and the many ways in which mapping can be approached and utilised. N2 - Mapping als Werkzeug und Methode wird in erster Linie als Mittel zur visuellen Analyse und Organisation von Informationen eingesetzt. Wir sehen täglich Karten: im Fernsehen oder im Internet, um zu sehen, was das Wetter für uns bereithält, in der U-Bahn auf dem Weg zur Arbeit oder auf unserem Handy, während wir uns durch die Straßen navigieren. Unabhängig davon, welche Objekte oder Ereignisse auf Karten verzeichnet sind, helfen Karten dabei, Informationen zu filtern, zu organisieren und zu visualisieren. Dennoch werden zeitgenössische Karten immer noch für ihre hegemonialen, eurozentrischen Darstellungen mit dem ihnen innewohnenden Anspruch auf Wissen und letztlich Legitimation von Macht kritisiert. Karten mit ihrer Fähigkeit, das Erbe und seine Bedeutung über verschiedene Maßstäbe und Objekte hinweg zu dokumentieren, sind nicht nur Werkzeuge zur Interpretation und Kommunikation. Sie haben auch das Potenzial, politische Agenden in Frage zu stellen und andere Perspektiven und Erzählungen anzubieten. Die Konferenzbeiträge, die auf Fallstudien beruhen, zeigen die Vielfalt der methodischen Ansätze, der Daten und der am Kartierungsprozess beteiligten Akteure. Diese Vielfalt unterstreicht die Komplexität des Feldes und die vielen Wege, auf denen Mapping angegangen und genutzt werden kann. KW - Cultural heritage KW - Mapping KW - Cultural significance KW - Cultural mapping KW - Visualisation KW - Kulturelles Erbe KW - Kartierung KW - Kulturelle Bedeutung KW - Kultur Kartierung KW - Visualisierung KW - Kulturerbe KW - Bedeutung KW - Kartierung KW - Visualisierung KW - Informationsfilterung Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-61630 ER - TY - THES A1 - Ouabo Kamkumo, Florent T1 - Stochastic epidemic models with partial information and dark figure estimation T1 - Stochastische Epidemiemodelle mit partieller Information und Schätzung der Dunkelziffer N2 - This thesis presents a novel stochastic modeling framework for epidemic dynamics, focusing on the challenges posed by non-observable states and the gradual decline of immunity, as revealed by the Covid-19 pandemic. Our research develops an extended compartmental model that incorporates sequences of cascade states to accurately represent the progressive loss of immunity after vaccination or recovery. This model, rooted in a non-homogeneous continuous-time Markov chain and approximated by a diffusion process, facilitates efficient computation. The resulting dynamics exhibit non-linearities in both the drift and diffusion coefficients, making the process of hidden state estimation particularly challenging. These complexities highlight the need for advanced techniques to accurately capture and predict the system's behavior under partial observability. A novel approach using cascade states is introduced to tackle the issue of partially hidden compartments where either inflow or outflow is observed, but not both. By leveraging information from observed transitions, this method significantly enhances model accuracy. The framework also enables the application of advanced filtering techniques, particularly the Extended Kalman Filter (EKF), for estimating both hidden epidemic states and time-varying parameters. This allows for calibrating based on real data, ensuring robust and accurate predictions. Furthermore, this thesis extends the methodology to multi-group (multi-patch) models, capturing the complexities of heterogeneous population dynamics. This includes factors such as mobility, super-spreader events, and accounting for partial information. By incorporating these elements, the model provides a more comprehensive understanding of epidemic spread across diverse and interconnected populations. To address the curse of dimensionality often encountered in high-dimensional filtering problems, a modified EKF based on a reduced-order EKF is introduced, leveraging a low-rank approximation of the covariance matrix. This reduced-order EKF allows for stable and efficient estimation of hidden states even with limited computational resources. Finally, the work explores parameter estimation within the partial information context, employing both likelihood-based inference and state augmentation techniques. Numerical experiments demonstrate the model's ability to accurately reproduce observed Covid-19 dynamics in Germany, highlighting its potential for informing public health strategies and managing future outbreaks. This work offers a robust and adaptable framework for understanding and predicting the spread of infectious diseases. N2 - Diese Dissertation präsentiert innovative stochastische Modellierungsansätze für den Verlauf von Epidemien, die den Herausforderungen begegnen, die durch nicht direkt beobachtbare Zustände und den schrittweisen Rückgang der Immunität entstehen – wie sie durch die Covid-19-Pandemie offenkundig wurden. Entwickelt wird ein erweitertes Kompartimentmodell, das kaskadenartige Zustände nutzt, um den graduellen Verlust der Immunität nach Impfung oder Genesung präzise abzubilden. Das Modell basiert auf einer inhomogenen kontinuierlichen Markov-Kette und wird durch einen Diffusionsprozess approximiert, was effiziente Berechnungen ermöglicht. Die resultierenden Dynamiken enthalten Nichtlinearitäten in Drift- und Diffusionskoeffizienten, wodurch die Schätzung nicht beobachtbarer Zustände besonders anspruchsvoll wird. Diese Komplexität unterstreicht die Notwendigkeit neuer Techniken, um das Verhalten des Systems bei unvollständiger Beobachtbarkeit adäquat erfassen und vorhersagen zu können. Ein neuer Ansatz mit kaskadenartigen Zuständen adressiert das Problem teilweise unbeobachtbarer Kompartimente, bei denen nur Zu- oder Abflüsse, nicht aber beide gleichzeitig messbar sind. Durch die Nutzung von Informationen aus beobachteten Übergängen wird die Modellgenauigkeit erheblich gesteigert. Zudem eröffnet dieser Ansatz den Einsatz von Methoden der Filtertheorie, insbesondere des erweiterten Kalman-Filters (EKF), um nicht beobachtbare Epidemiezustände (z.B. undokumentierte Infektionen) sowie zeitvariable Modellparameter zu schätzen. Damit wird eine Kalibrierung anhand realer Daten möglich, die robuste und verlässliche Vorhersagen erlaubt. Darüber hinaus wird die Methodik auf Mehrgruppen- (Multi-Patch-) Modelle ausgeweitet, um die Dynamik heterogener Populationen abzubilden. Faktoren wie Mobilität, Super-Spreader-Ereignisse und unvollständig beobachtbare Zustände werden integriert, sodass ein umfassenderes Verständnis der Ausbreitung in unterschiedlichen und vernetzten Bevölkerungsgruppen entsteht. Zur Bewältigung des Fluchs der Dimensionalität, wie er bei hochdimensionalen Filterproblemen auftritt, wird ein modifizierter EKF vorgestellt. Dieser basiert auf einem EKF reduzierter Ordnung, der eine Niedrigrang Approximation der Kovarianzmatrix nutzt. So gelingt eine robuste und effiziente Approximation verborgener Zustände auch unter limitierten Rechenressourcen. Schließlich widmet sich die Arbeit der Parameterschätzung unter unvollständiger Information. Hierbei werden Maximum-Likelihood-Methoden sowie zustandserweiterte Kalman-Filter eingesetzt. Numerische Experimente belegen, dass das Modell die beobachteten Covid-19-Dynamiken in Deutschland präzise erfasst und ein hohes Potenzial zur Unterstützung von Gesundheitsstrategien sowie beim Management künftiger Ausbrüche bietet. Insgesamt stellt die Dissertation robuste und flexible Modelle und Methoden bereit, die wesentlich zum Verständnis und zur Vorhersage der Ausbreitung von Infektionskrankheiten beitragen. KW - Compartmental model KW - Stochastic model KW - Partial information KW - Extended Kalman filter KW - Parameter estimation KW - Kompartimentmodell KW - Stochastisches Modell KW - Teilinformationen KW - Erweiterter Kalman Filter KW - Parameterschätzung KW - Stochastische optimale Kontrolle KW - Kompartimentmodell KW - Kalman-Filter KW - Partielle Information Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-71976 ER - TY - THES A1 - Franck, Max T1 - Synthesis of hexagonal boron nitride on CMOS-compatible substrates via chemical vapor deposition T1 - Wachstum von hexagonalem Bornitrid auf CMOS-kompatiblen Substraten mittels chemischer Gasphasenabscheidung N2 - About 20 years ago, the discovery of an easy method to exfoliate single atomic layers of graphene opened the door for the investigation of 2D materials. They often exhibit superior electrical and mechanical properties compared to their 3D counterparts, and in addition, entirely new physical properties emerge at these ultra-low thickness scales, making 2D materials a highly interesting topic of materials research. A large variety of 2D materials with various electrical properties have since been discovered: graphene is a conductor with an extremely high charge carrier mobility, several transition metal dichalcogenides are direct bandgap semiconductors with the bandgap value being dependent on the chemical composition, and hexagonal boron nitride (hBN) is an insulator. This means that, in principle, all the building blocks for 2D microelectronic devices are available, which would mark the ultimate miniaturization. In practice, this vision is far from being realized, as large-scale fabrication methods for 2D materials and their heterostructures are still under development. Hexagonal boron nitride has a large range of applications, as it plays a central role in 2D microelectronics: not only are dielectrics a crucial part of microelectronic devices, but hBN is also necessary to shield other 2D materials from contact with the 3D environment, which causes deterioration of their intrinsic properties. Further potential applications are deep UV optoelectronics, thermal neutron detection, and single-photon emitters for quantum communication. While synthesis of single-crystalline hBN monolayers and high-quality multilayers has been demonstrated on a 2" wafer scale, it relies on catalytic transition metals, such as Cu, as the growth substrates. Obviously, one layer does not a device make, and thus transfer of the grown hBN films is usually employed to fabricate full devices. Unfortunately, this leaves behind metal contaminations at concentrations that are incompatible with the stringent purity requirements in CMOS manufacturing lines. In order to facilitate integration of 2D materials into established CMOS technology, which is deemed the most promising route for their large-scale adoption, synthesis of hBN on CMOS-compatible substrates, such as Si, Ge, and dielectrics, is desirable. At the beginning of my work, almost no literature on this topic was available, especially not for Ge and Si substrates. In this thesis, a growth process for hBN on Ge(001) via high-vacuum chemical vapor deposition is developed. The influence of various process parameters on the morphology, structure, and crystalline quality of the grown films is studied, and the growth process is optimized towards ultra-thin, smooth, and high-quality hBN. Additionally, the efficacy of standard characterization methods is evaluated and alternatives are explored. Furthermore, the optimized growth process is applied to Si(001) and graphene growth substrates, also yielding high-quality hBN films. N2 - Als vor etwa 20 Jahren eine einfache Methode entdeckt wurde, monoatomare Schichten Graphen aus Graphit zu isolieren, öffnete dies die Tür zur Untersuchung der Klasse der 2D-Materialien. Die elektrischen und mechanischen Eigenschaften dieser Materialien sind denen ihrer 3D-Entsprechungen oft überlegen, und zusätzlich ergeben sich durch die extrem geringe Schichtdicke völlig neue physikalische Eigenschaften, wodurch 2D-Materialien ein hochinteressantes Forschungsthema bilden. Es wurde bereits eine große Vielfalt an 2D-Materialien mit unterschiedlichen elektrischen Eigenschaften entdeckt: Graphen ist leitfähig mit einer extrem hohen Ladungsträgerbeweglichkeit, diverse Übergangsmetalldichalkogenide sind direkte Halbleiter, und hexagonales Bornitrid (hBN) ist ein Isolator. Prinzipiell sind also alle Bausteine vorhanden, um eine 2D-Mikroelektronik zu verwirklichen, in der Praxis sind wir von dieser Vision aber noch weit entfernt, weil überhaupt erst Prozesse zur großskaligen Produktion von 2D-Materialien und entsprechender Heterostrukturen entwickelt werden müssen. Hexagonales Bornitrid hat ein breites Anwendungsfeld, da ihm eine zentrale Rolle in der 2D-Mikrolektronik zukommt: Dielektrika sind nicht nur essentieller Bestandteil mikroelektronischer Bauelemente, hBN wird außerdem benötigt, um andere 2D-Materialien von der dreidimensionalen Außenwelt abzuschirmen, da der direkte Kontakt mit selbiger ihre intrinsischen Eigenschaften verschlechtert. Erfolgreiches Wachstum monokristalliner hBN-Monolagen auf 2"-Wafern wurde zwar schon demonstriert, fußt aber auf der Verwendung von katalytischen Übergangsmetallen (z.B. Cu) als Substrat. Eine Schicht macht noch kein Bauelement, und entsprechend muss zur Herstellung eines vollständigen Bauelements die hBN-Schicht transferiert werden. Leider führt dies zu Metallkontaminationen, deren Konzentration nicht mit den strengen Reinheitsanforderungen von CMOS-Produktionslinien vereinbar ist. Da die Integration in bestehende CMOS-Technologie aber der beste Weg ist, eine wirtschaftliche Produktion von Bauelementen zu verwirklichen, die von den besonderen Eigenschaften der 2D-Materialien profitieren, werden hBN-Wachstumsprozesse auf CMOS-kompatiblen Substraten (z.B. Si, Ge, oder Dielektrika) benötigt. Gegenstand dieser Dissertation ist die Entwicklung eines Wachstumsprozesses für hBN auf Ge(001) mittels chemischer Gasphasenabscheidung. Der Einfluss verschiedener Prozessparameter auf die Morphologie, Struktur und kristalline Qualität der gewachsenen Schichten wird untersucht, und der Prozess dahingehend optimiert, möglichst dünne, glatte, und hochkristalline hBN-Schichten zu erhalten. Außerdem wird die Anwendbarkeit von Standard-Charakterisierungsmethoden auf diese ultradünnen hBN Schichten sowie mögliche Alternativen evaluiert. Des Weiteren wird der optimierte Wachstumsprozess auf Si(001)- und Graphensubstrate übertragen, was in hBN-Schichten mit ähnlich hoher Qualität resultiert. KW - Chemical vapor deposition KW - Hexagonal boron nitride KW - 2D materials KW - Thin film deposition KW - Chemische Gasphasenabscheidung KW - Hexagonales Bornitrid KW - 2D-Materialien KW - Dünnschichtabscheidung KW - Zweidimensionales Material KW - Dünnschichttechnik KW - Bornitrid KW - Hexagonaler Kristall KW - CVD-Verfahren Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-71925 ER - TY - THES A1 - Everth, Stefanie A1 - Kaßner, Astrid T1 - „Die Pflege entwickelt sich weiter“ : eine Forschungsarbeit zur Lehre in der Praxis T1 - “Nursing continues to be developed” : a research work on teaching in practice N2 - Die Masterarbeit untersucht das pflegewissenschaftliche und pflegedidaktische Anleitungshandeln sowie die habitualisierten Praktiken von Lehrenden in der Praxis in der pflegeberuflichen Ausbildung. Verglichen werden akademische und berufsbildende Lehrende in der Praxis aus den pflegerischen Settings: akutstationär, stationäre Langzeitpflege und ambulante Pflege. Ziel ist es, empirische Erkenntnisse über die Gestaltung der Praxislehre und über das Selbstverständnis zu gewinnen sowie Entwicklungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Mittels qualitativer Sozialforschung wurden 14 leitfadengestützte Expertinnen- und Experteninterviews mit Lehrenden in der Pflegepraxis nach der Grounded-Theory-Methodologie durchgeführt und ausgewertet. Die Datenanalyse erfolgte durch offenes, axiales und selektives Kodieren inklusive der Anwendung des mentalen Felds als Forschungstool. Die Ergebnisse zeigen, dass die habitualisierten Praktiken im Anleitungshandeln von Lehrenden in der Praxis kontrastierende pflegewissenschaftliche und pflegepädagogische Begründungsmuster aufweisen. Ihr Berufsverständnis, ihre Kompetenzbildung und Wissensbedarfe beeinflussen maßgeblich die Gestaltung der Praxislehre. Anhand von Fallrekonstruktionen werden unterschiedliche Anleitungsprofile herausgearbeitet. Die Forschungsarbeit begründet empirisch die Notwendigkeit einer stärkeren Professionalisierung der Lehrenden in der Pflegepraxis. Empfehlungen zur hochschulischen Qualifizierung unter Einbindung der berufsbildenden Lehrenden werden abgeleitet. N2 - The master's thesis examines the nursing-scientific and nursing-didactic instructional behaviour as well as the habitualised practices of teachers in practice in nursing training. It compares academic and vocational teachers in practice from the following nursing settings: acute-care, long-term-care and home-care. The aim is to gain empirical insights into the organisation of practical teaching and self-image, as well as to identify development opportunities. Using qualitative social research, 14 guideline-based expert interviews with teachers in nursing practice were conducted and analysed according to grounded theory methodology. The data was analysed using open, axial and selective coding, including the use of the mental field as a research tool. The results show that the habitualised practices in the instructional actions of teachers in nursing practice exhibit contrasting patterns of justification in terms of nursing science and nursing education. Their understanding of the profession, their competence formation and knowledge requirements have a decisive influence on the design of practical teaching. Different instruction profiles are worked out on the basis of case reconstructions. The research work empirically substantiates the need for greater professionalisation of teachers in nursing practice. Recommendations for higher education qualification with the involvement of vocational training teachers are derived. KW - Lehre in der Pflegepraxis KW - Habitualisierte Praktiken KW - Pflegeberufliche Ausbildung KW - Lehrendenprofessionalisierung KW - Anleitungshandeln KW - Teaching in nursing practice KW - Habitualised practices KW - Nursing education KW - Professionalisation of teachers KW - Instructional action KW - Pflegeberuf KW - Pflegepädagogik KW - Pflegewissenschaft KW - Professionalisierung Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-71762 ER - TY - THES A1 - Pomp, Caron T1 - Regional innovation systems and structural change in Lusatia T1 - Das regionale Innovationssystem und der Strukturwandel in der Lausitz N2 - The 2015 Paris Agreement called on developed countries to reduce greenhouse gas emissions to prevent the average global temperature from rising above 2°C. To achieve this goal, Germany decided to phase out lignite by 2038 at the latest. Recognising that the phase-out would lead to structural change in lignite mining regions, the government established the Coal Commission, which issued recommendations in its final report on how to manage this structural change. Lusatia, one of Germany's three lignite mining regions, will receive a total of €17.2 billion. This money will be used to fund research and innovation, secure the competitiveness of the regional economy and transform the regional energy system with new technologies and business models. However, the question is whether this unique amount of funding will be sufficient to stimulate regional economic development and green transformation in the rural and peripheral region. This dissertation aims to contribute to answering this question from the perspective of Regional Innovation Systems (RIS). The RIS framework helps to explain the uneven geographical distribution of innovation and serves as a basis for the design and implementation of place-based innovation policies, the promotion of regional innovation capacity and the development of new industrial paths. The work is based on three different studies that focus on certain aspects of the RIS framework. Chapter 2 is dedicated to the question if the strength of German RIS is related to the cooperation for innovation. The study finds that there is indeed a strong positive correlation between the two, which helps to understand why it is useful to foster cooperation and establish new research institutes to improve Lusatia's RIS in the long term. Chapter 3 analyses green path development in the lignite industry and the influence of the respective RIS in the German mining regions. While there was an observable shift towards renewables in the regions, the lignite industry was hardly connected to the three RIS. In addition, especially the lignite industry in Lusatia suffered from technological lock-in and only started to pursue a path renewal after the phase-out decision. The implication is that transforming industries should be supported, but their willingness to transform is likely to depend on changes in regulatory and market conditions at the national or even international level, rather than on RIS conditions. Chapter 4 focuses on the Smart Specialisation approach and analyses if Smart Specialisation in the field of energy is realistic in Lusatia. The study shows that the potential for such specialisation has not been sufficient in the past, but that critical masses can be achieved if the new research facilities and projects actually attract new companies and workers in the long term and if this remains the case after the initial funding has ended. N2 - Um das 2-Grad Ziel nach dem Paris Agreement zu erreichen, wurde in Deutschland beschlossen, die Braunkohleverstromung spätestens bis 2038 auslaufen zu lassen. Aufgrund dessen setzte die Bundesregierung die Kohlekommission ein, die Empfehlungen für die Bewältigung des Strukturwandels in den Braunkohleregionen gab. Die Lausitz wird zur Bewältigung des Strukturwandels insgesamt 17,2 Milliarden Euro erhalten. Diese Summe soll für Forschung und Innovation, die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit der regionalen Wirtschaft und die Transformation des regionalen Energiesystems verwendet werden. Es stellt sich jedoch die Frage, ob diese beträchtliche Summe ausreichen wird, um die regionale Wirtschaftsentwicklung und den ökologischen Wandel in der ländlichen und peripheren Region anzukurbeln. Diese Dissertation soll aus der Perspektive des Regional Innovation Systems (RIS) Framework einen Beitrag zur Beantwortung dieser Frage leisten. Das RIS-Framework ermöglicht es, die ungleiche geografische Verteilung von Innovationen zu erklären, und dient als Grundlage für die Konzeption und Umsetzung ortsbezogener Innovationspolitik, die Förderung regionaler Innovationskapazitäten und die Entwicklung neuer industrieller Wege. Die Arbeit basiert auf drei verschiedenen Studien, die sich auf bestimmte Aspekte des RIS-Frameworks konzentrieren. Kapitel 2 widmet sich der Frage, ob die Stärke der deutschen RIS mit der Intensität von Forschungskooperationen zusammenhängt. Die Studie kommt zu dem Ergebnis, dass tatsächlich eine positive Korrelation zwischen beiden Faktoren besteht, daher ist es sinnvoll, Zusammenarbeit zu fördern und neue Forschungsinstitute zu gründen, um das RIS langfristig zu stärken. Kapitel 3 analysiert die „grüne“ Pfadentwicklung in der Braunkohleindustrie und den Einfluss der jeweiligen RIS in den deutschen Bergbauregionen. Während in den Regionen eine Verschiebung hin zu erneuerbaren Energien zu beobachten war, war die Braunkohleindustrie kaum in den drei RIS eingebettet. Darüber hinaus litt insbesondere die Braunkohleindustrie in der Lausitz unter einem technologischen Lock-in. Daraus folgt, dass transformierende Industrien unterstützt werden sollten, ihre Bereitschaft zur Transformation jedoch eher von Veränderungen der regulatorischen und marktwirtschaftlichen Rahmenbedingungen auf nationaler oder sogar internationaler Ebene abhängt als von den RIS-Bedingungen. Kapitel 4 konzentriert sich auf den Ansatz der intelligenten Spezialisierung (S2) und analysiert, ob eine S2 im Bereich Energietechnik in der Lausitz tatsächlich der Realität entspricht. Die Studie zeigt, auf dass das Potenzial für eine S2 in der Vergangenheit nicht ausreichend war, aktuell jedoch eine kritische Masse erreicht werden kann, wenn die neuen Forschungseinrichtungen und -projekte neue Unternehmen und Arbeitskräfte anziehen und Bemühungen zur kooperativen Forschung und Entwicklung auch nach Auslaufen der Anschubfinanzierung weiterverfolgt werden. KW - Regional innovation systems KW - Structural change KW - Lusatia KW - Regionale Innovationssysteme KW - Strukturwandel KW - Lausitz KW - Lausitz KW - Strukturwandel KW - Regionale Wirtschaftsentwicklung KW - Innovation Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-71871 ER - TY - THES A1 - Wagner, Eduard T1 - Circular data value creation T1 - Zirkuläre Datenwertschöpfung N2 - One fundamental problem hindering the achievement of a circular economy is the limited utilisation of data and the persistence of information asymmetries between value chain stakeholders. Although large volumes of data exist across product life cycles, they are often unevenly distributed and lack transparency and collaboration. Digital technologies are increasingly promoted as enablers to bridge these gaps. The discourse and theoretical basis in this context centre on three interlinked elements that must be considered as an integrated system: data, stakeholders, and sustainability. Previous research has tended to analyse these elements separately, while this thesis argues that they need to be studied together to understand under which conditions data can create value for circularity. This provides the rationale for introducing and exploring the concept of circular data value creation (CDVC), a framework that synthesizes these core elements to provide a holistic understanding of how data can generate value within the circular economy. Within this framework, the Digital Product Passport (DPP) is conceptualized as a tool that interlinks these components, supporting a system-of-systems approach. The research unfolds through three studies, each addressing different aspects of the CDVC framework. The first study (article 1) focuses on the role of data as the starting point of potential value retention and creation for circularity. It presents an explorative analysis of a large-scale repair dataset to highlight challenges in data structuring and potential applications for enhancing circularity. This study reveals that stakeholder-generated data, such as repair records, is often underutilized, burdened by non-standardized coding, missing contextualization, and limited sample sizes. The findings underscore the necessity for robust cleaning techniques, harmonization across data formats, and incentives to encourage data sharing. Moving beyond the operational level, the second study (article 2) addresses stakeholder dynamics necessary for effective data utilization. It investigates information asymmetries along product lifecycles, assessing the role of DPPs in mitigating these barriers. The study identifies information barriers rooted in economic, social, and technological constraints and discusses how DPPs could address these. However, while DPPs and other digital tools aim to reduce information barriers, they also introduce environmental costs that must be assessed (article 3). A meta-analysis of life cycle assessments (LCAs) of digital infrastructures, such as those used in DPPs, evaluates whether the sustainability benefits, such as improved repair and reuse, outweigh the carbon footprint of digital systems. The findings show that DPPs can contribute to sustainability, but their impact depends on the extent to which they are adopted and effectively used across the value chain. Integrating theoretical insights with empirical evidence, this thesis offers an understanding of how data, enabled by digital tools, can support circular economy practices. It combines conceptual understanding and practical application. The CDVC framework lays the groundwork for future work, such as the quantification of higher-order sustainability impacts of data-sharing tools or understanding how digital interfaces influence engagement with repair, reuse, and recycling. N2 - Ein zentrales Hindernis für die Umsetzung einer Kreislaufwirtschaft ist die begrenzte Nutzbarkeit verfügbarer Daten sowie das Fortbestehen von Informationsasymmetrien zwischen Akteuren entlang der Wertschöpfungskette. Obwohl über den Produktlebenszyklus hinweg große Datenmengen existieren, sind diese häufig ungleich verteilt, wenig transparent und kaum koordiniert. Digitale Technologien werden zunehmend als zentrale Hebel zur Überwindung dieser Defizite diskutiert. Die theoretische Grundlage dieser Arbeit beruht auf drei eng verknüpften Elementen: Daten, Akteure und Nachhaltigkeit. Während frühere Forschungsarbeiten diese Dimensionen meist getrennt betrachten, wird hier argumentiert, dass ihre Integration entscheidend ist, um zu verstehen, unter welchen Bedingungen Daten zirkulären Nutzen stiften können. Vor diesem Hintergrund wird das Konzept der „Circular Data Value Creation“ (CDVC) entwickelt, ein Rahmenmodell, das diese Kernelemente systemisch verknüpft. Der Digitale Produktpass (DPP) wird dabei als digitales Werkzeug verstanden, das Schnittstellen zwischen diesen Elementen strukturiert und Datenflüsse gezielt unterstützt. Die Forschung basiert auf drei Studien, die unterschiedliche Aspekte des CDVC-Rahmens beleuchten. Die erste Studie (Artikel 1) untersucht die Rolle von Daten als Ausgangspunkt zirkulärer Wertschöpfung. Anhand einer explorativen Analyse eines umfangreichen Reparaturdatensatzes werden Herausforderungen der Datenstrukturierung sowie Potenziale für Kreislaufstrategien aufgezeigt. Die Ergebnisse zeigen, dass Stakeholder-Daten wie Reparaturprotokolle häufig ungenutzt bleiben, bedingt durch uneinheitliche Kodierung, fehlende Kontextualisierung und unvollständige Erfassung. Es bedarf technischer Aufbereitung, Harmonisierung und Anreizen für die Weitergabe solcher Daten. Die zweite Studie (Artikel 2) analysiert die Interaktion zwischen Akteuren und untersucht Informationsasymmetrien entlang des Produktlebenszyklus. Sie prüft, inwiefern digitale Werkzeuge wie der DPP zur Überwindung dieser Barrieren beitragen können. Identifiziert werden Informationshürden, die das Erreichen zirkulärer Ziele behindern und deren mögliche Adressierung durch den DPP. Die dritte Studie (Artikel 3) stellt schließlich die Frage, ob digitale Lösungen zur Förderung der Zirkularität ökologische Zusatzbelastungen verursachen. Eine Meta-Analyse von Ökobilanzen digitaler Infrastrukturen (z. B. DPP-Systeme) bewertet, ob deren Umweltnutzen, etwa durch verlängerte Produktnutzung, die zusätzlichen Emissionen rechtfertigt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Beitrag zur Nachhaltigkeit stark von der tatsächlichen Nutzung durch Akteure entlang der Wertschöpfungskette abhängt. Diese Dissertation verbindet theoretische Konzepte mit empirischer Evidenz und liefert ein vertieftes Verständnis darüber, wie datenbasierte Instrumente die zirkuläre Transformation fördern können. Das CDVC-Rahmenwerk bietet eine konzeptionelle Grundlage für künftige Forschung zu datenbasierten Ansätzen im Kontext der Kreislaufwirtschaft. KW - Circular economy KW - Digitalisation KW - Circular data KW - Digital product passport KW - Sustainability KW - Kreislaufwirtschaft KW - Zirkuläre Daten KW - Digitaler Produktpass KW - Digitalisierung KW - Nachhaltigkeit KW - Produktlebenszyklus KW - Kreislaufwirtschaft KW - Digitalisierung KW - Datenaustausch KW - Nachhaltigkeit Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-71846 ER - TY - THES A1 - Martens, Christian T1 - A study of the charge and spin order dynamics for cuprate superconductors : a Gutzwiller analysis for the single-band Hubbard model T1 - Eine Untersuchung der Ladungs- und Spinordnungsdynamik bei Kupferoxid-Supraleitern : eine Gutzwiller-Analyse für das Einband-Hubbard-Modell N2 - In recent years, the role of charge density waves (CDW) in the study of high-temperature superconductors, such as cuprates and nickelates, has gained importance, so that CDW can provide potential insights into the mechanism of high-temperature superconductivity. Cuprates and nickelates are transition metals and have their valence electrons in the d-orbitals, which makes them belong to the family of correlated materials. In the past, a variety of experimental techniques, such as X-ray scattering and neutron scattering, have been performed to better understand such materials and the electronic properties of CDWs and spin-density waves (SDWs), which are thought to be connected to high-temperature superconductivity. However, the exact nature of CDW, SDW is not yet fully understood. Often correlated materials are described with the so-called multi-band Hubbard model, which takes into account the Coulomb interactions in d- or f-orbitals with a local parameter U. In the structure of the cuprate high-temperature superconductor LCO, the low-energy electron structure of the CuO2 planes is of interest, as this is where CDW, SDW and 2D high-temperature superconductivity take place. For this reason, the 3-band Hubbard model is often used, which takes into account the interaction of the Cu and O orbitals. Here we describe the time-dependent Gutzwiller approximation (TDGA) for the single-band Hubbard model. The description of a single-band construct for the Hubbard model was discussed in the work of Zhang and Rice, where they assume a hybridisation of the copper atom with the neighbouring oxygen atoms inside the unit cell forming a singlet state. While the Gutzwiller approximation can be solved analytically in one dimension using the Bethe ansatz, for real systems one has to resort either to the exact diagonalisation of small clusters or to approximation methods. We analyse the non-equilibrium dynamics of the electron structure in comparison to the optical conductivity in the linear response and non-equilibrium case. The starting point is the half-filled antiferromagnetic (AF) state, which is forms in LCO at weak hole doping p and allows the description of the stripe state by introducing hole doping near zero temperature. The focus here is on the site-centered and bond-centered stripe states characterized by a domain wall, which possesses an accumulation of hole doping and inverts the spin order. The results of the TDGA are compared with those of the time-dependent Hartree-Fock approximation (TDHF) and, in the case of the stripe states, also with the time-dependent Landau theory (TDL). N2 - In den letzten Jahren hat die Rolle von Ladungsdichtewellen (CDW) in der Untersuchung von Hochtemperatursupraleitern, wie Kupraten und Nickelaten, an Bedeutung gewonnen, so dass CDW potenzielle Einblicke in den Mechanismus der Hochtemperatursupraleitung bieten können. Kuprate und Nickelate sind Übergangsmetalle und haben ihre Valenzelektronen in den d-Orbitalen ausgeprägt, was diese zur Familie der korrelierten Materialien gehören lässt. In der Vergangenheit wurde eine Vielzahl an experimentellen Techniken, wie Röntgenstreuung und Neutronenstreuung, durchgeführt, um solche Materialien sowie die elektronischen Eigenschaften der CDW und Spin-Dichtewellen (SDW) besser zu verstehen. Es wird vermutet, dass CDW und SDW mit der Hochtemperatursupraleitung in Verbindung stehen. Dennoch ist die genaue Natur von CDW, SDW noch nicht vollständig verstanden. Hier beschreiben wir die zeitabhängige Gutzwiller-Approximation (TDGA) für das Einband-Hubbard-Modell. Die Beschreibung eines Einbandkonstrukts für das Hubbard-Modell wurde in der Arbeit von Zhang und Rice beschrieben, wo sie eine Hybridisierung des Kupferatoms mit den benachbarten Sauerstoffatomen innerhalb der Einheitszelle unter Bildung eines Singlet-Zustands annehmen. Während die Gutzwiller-Approximation in einer Dimension analytisch mit dem Bethe-Ansatz gelöst werden kann, muss man für reale Systeme entweder auf die exakte Diagonalisierung kleiner Cluster oder auf Approxi-mationsmethoden zurückgreifen. Wir analysieren die Nicht-Gleichgewichtsdynamik der Elektronenstruktur im Vergleich zur optischen Leitfähigkeit im Linear-Response und starken Ungleichgewichtsfall. Der Ausgangspunkt ist der halbgefüllte antiferromagnetische Zustand, welcher in LCO bei schwachen Lochdotierungen vorliegt, und die Beschreibung des Stripe-Zustands durch die Einführung von Loch-Dotierung ermöglicht. Der Fokus liegt hier auf den Site-centered oder Bond-centered Stripe-Zuständen mit einer charakterisierenden Domänenwand, welche eine Ansammlung an Loch-Dotierungen besitzt und die Spinordnung invertiert. Die Ergebnisse der TDGA werden hier mit denen der zeitabhängigen Hartree-Fock-Näherung (TDHF) und im Falle der Stripe-Zustände auch mit der zeitabhängigen Landau-Theorie (TDL) verglichen. KW - Charge stripes KW - Spin stripes KW - Time-dependent Gutzwiller approximation KW - Single-band Hubbard model KW - Zeitabhängige Gutzwiller-Approximation KW - Ladungs-Stripes KW - Spin-Stripes KW - Einband-Hubbard-Modell KW - Hochtemperatursupraleitung KW - Cuprate KW - Ladungsdichtewelle KW - Spindichtewelle KW - Elektronenstruktur Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-71945 ER - TY - THES A1 - Roy, Ashley Comma T1 - Economic analysis of invasive alien species management : a case study of 𝘏𝘢𝘭𝘺𝘰𝘮𝘰𝘳𝘱𝘩𝘢 𝘩𝘢𝘭𝘺𝘴 in Germany T1 - Ökonomische Analyse des Managements invasiver gebietsfremder Arten : eine Fallstudie zu 𝘏𝘢𝘭𝘺𝘰𝘮𝘰𝘳𝘱𝘩𝘢 𝘩𝘢𝘭𝘺𝘴 in Deutschland N2 - Invasive alien species (IAS) are major drivers of biodiversity loss and impose rising economic costs. Global trade and climate change facilitate their spread and establishment, threatening agriculture, forestry, and fisheries. Despite recognition of these risks, economic consequences are often underestimated, delaying effective responses. IAS management requires balancing ecological, economic, and social considerations. This study addresses two objectives: (1) to quantify the economic costs of invasive alien species under current and projected climate scenarios, and (2) to evaluate public preferences for IAS management, focusing on the trade-offs between chemical and biological control strategies through a case study of the brown marmorated stink bug (Halyomorpha halys) invasion in German apple orchards. To address the first objective, the study combined a logistic spread model based on climate suitability projections for 2022–2050 with an economic model to estimate invasion costs under four management scenarios: no control, chemical control, biological control, and integrated pest management (IPM). Results show that even early infestations can cause significant economic losses if unmanaged. By 2050, as more areas become suitable for pest establishment, invasion costs rise sharply, demonstrating that delayed intervention greatly increases both damages and resources needed to control the invasion. For the second objective, a discrete choice experiment was employed to understand the public preference for managing IAS using no control, chemical control, and biological control. Respondents strongly favored biological control, even with risks of invasiveness, and rejected no control as an option. Willingness to pay reached €2.32/kg for biological control, while chemical control received moderate support, mainly due to production concerns. Socio-demographic factors such as age, gender, education, income, political orientation, ecological involvement, and risk-taking shaped preferences. Political orientation proved significant: conservative and liberal respondents leaned toward chemical control, while ecologically oriented individuals preferred no intervention. Information framing also mattered: generalized descriptions increased support for biological control, while quantitative details revealed greater heterogeneity. These findings highlight the urgency of early IAS intervention and the need to integrate public preferences into policy. The study provides evidence for developing effective strategies to manage Halyomorpha halys and outlines avenues for future research. N2 - Invasive gebietsfremde Arten (IAS) sind zentrale Treiber des Biodiversitätsverlusts und verursachen wachsende ökonomische Kosten. Globaler Handel und Klimawandel fördern ihre Ausbreitung und Etablierung und bedrohen Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Fischerei. Obwohl diese Risiken erkannt sind, werden die ökonomischen Folgen häufig unterschätzt, was wirksame Reaktionen verzögert. Das Management von IAS erfordert die Abwägung ökologischer, ökonomischer und sozialer Aspekte. Diese Studie verfolgt zwei Ziele: (1) die Quantifizierung der ökonomischen Kosten invasiver Arten unter aktuellen und projizierten Klimaszenarien und (2) die Bewertung öffentlicher Präferenzen für deren Management, mit Fokus auf die Zielkonflikte zwischen chemischen und biologischen Kontrollstrategien anhand einer Fallstudie zur Marmorierten Baumwanze (Halyomorpha halys) in deutschen Apfelanlagen. Für das erste Ziel wurde ein logistisches Ausbreitungsmodell, basierend auf Klimatauglichkeitsprojektionen 2022–2050, mit einem ökonomischen Modell kombiniert, um die Invasionskosten unter vier Szenarien zu schätzen: keine Kontrolle, chemische Kontrolle, biologische Kontrolle und integrierter Pflanzenschutz (IPM). Die Ergebnisse zeigen, dass schon frühe Befälle erhebliche Verluste verursachen können, wenn sie unbehandelt bleiben. Bis 2050 steigen die Kosten stark an, da mehr Gebiete für eine Etablierung geeignet werden. Dies verdeutlicht, dass verzögertes Handeln sowohl Schäden als auch Ressourceneinsatz erheblich erhöht. Für das zweite Ziel wurde ein Discrete-Choice-Experiment durchgeführt, um die Präferenzen der Verbraucher für keine Kontrolle, chemische Kontrolle und biologische Kontrolle zu ermitteln. Die Befragten bevorzugten deutlich die biologische Kontrolle, selbst bei Risiken der Invasivität, und lehnten keine Kontrolle ab. Die Zahlungsbereitschaft erreichte 2,32 €/kg für biologische Kontrolle, während die chemische Kontrolle nur moderate Unterstützung fand, vor allem aus Produktionsgründen. Soziodemografische Faktoren wie Alter, Geschlecht, Bildung, Einkommen, politische Orientierung, ökologisches Engagement und Risikobereitschaft beeinflussten die Präferenzen. Politische Orientierung erwies sich als bedeutsam: Konservative und Liberale tendierten eher zur chemischen Kontrolle, während ökologisch orientierte Personen eine Nichtintervention bevorzugten. Auch die Informationsgestaltung war ausschlaggebend: Allgemeine Beschreibungen erhöhten die Unterstützung für biologische Kontrolle, während quantitative Angaben größere Heterogenität offenbarten. Diese Ergebnisse unterstreichen die Dringlichkeit einer frühen Intervention, und die Notwendigkeit, öffentliche Präferenzen in politische Entscheidungsprozesse einzubeziehen. Die Studie liefert Evidenz für wirksame Strategien zum Management von Halyomorpha halys und skizziert Ansatzpunkte für zukünftige Forschung. KW - Invasion cost KW - Discrete choice experiment KW - Halyomorpha halys KW - German apple orchards KW - Invasive alien species KW - Invasionskosten KW - Discrete-Choice-Experiment KW - Deutsche Apfelplantagen KW - Invasive Arte KW - Deutschland KW - Obstanlage KW - Invasive Art KW - Baumwanzen KW - Kosten KW - Kontrolle KW - Diskrete Entscheidung Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-71703 ER - TY - THES A1 - Hagen, Veselko T1 - Cybercrime als hybrides Gesamtphänomen : Einzelphänomene zwischen digital geprägten Deliktsformen, analoger Strafverfolgung und normativer Einordnung T1 - Cybercrime as a hybrid overall phenomenon : individual phenomena between digitally influenced forms of crime, analogue prosecution, and normative classification N2 - Diese Dissertation untersucht das Phänomen Cybercrime in seiner hybriden Ausprägung zwischen analog geprägten Tatstrukturen und dem Einsatz digitaler Tatmittel. Ziel ist es dabei, ein strukturorientiertes Verständnis zu entwickeln, das die wachsende Komplexität digital geformter Kriminalität im institutionellen Rahmen der Strafverfolgung abbildet. Im Zentrum steht die Frage, wie staatsanwaltschaftliche Ermittlungs- und Organisationsprozesse am Beispiel der Schwerpunktstaatsanwaltschaft Cottbus strukturell, epistemisch und operativ auf diese Herausforderungen reagieren können. Die Methodik kombiniert qualitative Interviews mit Vertreter:innen einer Strafverfolgungsbehörde sowie internationaler Organisationen mit einer strukturierten Dokumentenanalyse und einer Sekundärdatenauswertung der Staatsanwaltschaftsstatistik des Landes Brandenburg. Daraus wurde das OET-Cybercrime-Modell entwickelt, das digitale Delikte entlang ontologischer, epistemologischer und institutioneller Dimensionen systematisiert. Die Analyse zeigt deutliche Spannungen zwischen normativer Anspruchslage und tatsächlicher Verfahrenspraxis. Fehlende Klassifizierungen digitaler Fallstrukturen, informelle Wissensspeicherung sowie nicht abgestimmte Ressourcenzuweisungen erschweren eine zielgerichtete und rechtsstaatlich belastbare Verfolgung hybrider Delikte. Übergabeverluste sowie unklare Zuständigkeiten gefährden die Beweissicherung und führen zu Effizienzverlusten im Ermittlungsprozess. Zur Behebung dieser Defizite schlägt die Arbeit vier zentrale Maßnahmen vor: (1) ein gestuftes Hybriditätsscreening zur ersten Fallbewertung, (2) ein KI-gestütztes Feedbacksystem zur Qualitätssicherung, (3) eine virtuelle Trainingsumgebung in Form eines digitalen Zwillings sowie (4) die Integration internationaler Fortbildungsformate, wie etwa des EEBC-Kurses unter Leitung von Interpol. Letzterer sollte in enger Kooperation mit der BTU in eine strukturierte Fortbildungsarchitektur eingebunden werden. Die Dissertation versteht Cybercrime nicht nur als technisches Deliktfeld, sondern als Ausdruck eines tiefergreifenden Wandels staatlicher Ordnung im Cyberraum. Sie entwickelt ein Modell institutionellen Lernens, das juristische, technische und organisatorische Perspektiven zu einer widerstandsfähigen Struktur digitaler Strafverfolgung verbindet. N2 - This dissertation examines the phenomenon of cybercrime in its hybrid manifestation, situated between traditionally analogue crime structures and the use of digital tools in criminal acts. The aim is to develop a structure-oriented understanding that captures the growing complexity of digitally shaped criminality within the institutional framework of law enforcement. The central research question explores how prosecutorial investigation and organizational processes – exemplified by the Specialised Public Prosecutor’s Office in Cottbus – can respond structurally, epistemically, and operationally to these evolving challenges. The methodology combines qualitative interviews with representatives of a law enforcement authority and international organizations, a structured document analysis, and secondary data analysis of the prosecution statistics from the federal state of Brandenburg. Based on these, the OET-Cybercrime Model was developed, which systematizes digital offences along ontological, epistemological, and institutional dimensions. The analysis reveals significant tensions between normative expectations and actual procedural practices. The absence of classification systems for digital case structures, informal knowledge retention, and uncoordinated resource allocation hinder effective and constitutionally sound prosecution of hybrid offences. Breakdowns in case transitions and unclear responsibilities jeopardize the preservation of evidence and lead to efficiency losses in the investigative process. To address these shortcomings, the dissertation proposes four key measures: (1) a tiered hybrid screening mechanism for initial case assessment, (2) an AI-supported feedback system for quality assurance, (3) a virtual training environment in the form of a digital twin, and (4) the integration of international training formats such as the EEBC course under the direction of Interpol. The latter should be embedded into a structured training framework in close cooperation with BTU. This dissertation understands cybercrime not merely as a technical category of crime, but as a reflection of a deeper transformation of state order in the cyberspace. It pro-poses a model of institutional learning that integrates legal, technical, and organizational perspectives into a resilient framework for digital criminal prosecution. KW - Cybercrime KW - Strafverfolgung KW - Spezialisierung KW - Prosecution KW - Specialization KW - Computerkriminalität KW - Strafverfolgung Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-71893 ER -