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In dem Beitrag beschreiben die Autoren einige der Widersprüche und Paradoxien im Zusammenhang mit Kreativität und schlagen die Nutzung des Wertequadrats nach Helwig zu deren Beschreibung vor. Die Autoren beschreiben die dynamische Balance, die zwischen Handeln und Geschehen-Lassen bei der individuellen Kreativität besteht. Außerdem gehen sie auf die Balance aus Führung durch Kontrolle und Führung durch Vertrauen ein, die für die Coporate Creativity erforderlich ist. Die Missachtung dieser dynamischen Balance bei der individuellen Kreativität kann zu einer "Culture of Looking Busy" führen, bei der rein kontemplative Tätigkeiten als unproduktiv angesehen werden. Bei der Corporate Creativity kann sie zu einer "Culture of Compulsive Control" führen, bei der Manager versuchen, die Kreativität ihrer Mitarbeiter zu kontrollieren anstatt sie zu fördern und zu unterstützen.
Nachhaltige Logistik
(2016)
Seit den ersten nationalen, strategischen Papieren zu Datenmanagement-Fragen in der Wissenschaft in den USA (NSF, 2005), Großbritannien (Lyon, 2007; Swan & Brown, 2008), der EU (Atkinson et al. 2008; OGF22-ET CG, 2008) und vor allem seit den Guidelines der OECD (2007) wird international intensiv über die Erfordernisse der Ausbildung von „Datenspezialisten“ diskutiert. Grundlegende Überlegungen, die einen gewissen internationalen Konsens gefunden haben, wurden im Auftrag von JISC von Swan und Brown (2008, S. 1) entwickelt (vgl. Hank & Davidson, 2009). Sie schlagen vier Rollen im Forschungsdatenmanagement vor. Neben dem Data Creator (datenproduzierender Forscher), dem Data Scientist (Wissenschaftler der bspw. bei der Datenanalyse unterstützt) und dem Data Manager (verantwortlich für alle technischen Aspekte: Lagerung, Zugriff, Aufbewahrung) wurde auch der Data Librarian benannt. Im Weiteren wird, auch unter Beachtung der Tätigkeiten die im Data Curation Lifecycle Model (s. Beitrag von Rümpel. Kap. 1.2) aufgeführt sind, neben dem Data Manager und dem Data Curator insbesondere auf den Data Librarian eingegangen.
Um einen Mehrwert von Forschungsdaten zu erhalten, ist eine adäquate Verwaltung notwendig. Ihr Lebenszyklus erstreckt sich über verschiedene Phasen, die von der Entstehung in wissenschaftlichen Arbeitsprozessen bis zur nachnutzbaren Archivierung reichen. Die Anforderungen an das Management von Forschungsdaten gehen weit über die Langzeitarchivierung hinaus.
The authors present a security engineering process based on security problem frames and concretized security problem frames. Both kinds of frames constitute patterns for analyzing security problems and associated solution approaches. They are arranged in a pattern system that makes dependencies between them explicit. The authors describe step-by-step how the pattern system can be used to analyze a given security problem and how solution approaches can be found. Afterwards, the security problems and the solution approaches are formally modeled in detail. The formal models serve to prove that the solution approaches are correct solutions to the security problems. Furthermore, the formal models of the solution approaches constitute a formal specification of the software to be developed. Then, the specification is implemented by generic security components and generic security architectures, which constitute architectural patterns. Finally, the generic security components and the generic security architecture that composes them are refined and the result is a secure software product built from existing and/or tailor-made security components.