@incollection{GreinerCurrleBahretal., author = {Greiner, Nina and Currle, Edda and Bahr, Gudrun and Weber, Karsten}, title = {Die Rekrutierung von Proband*innen im Projekt DeinHaus 4.0 Oberpfalz}, series = {Digitale Technik f{\"u}r ambulante Pflege und Therapie III - Nutzung, Akzeptanz, Wirkung und Lebensqualit{\"a}t}, booktitle = {Digitale Technik f{\"u}r ambulante Pflege und Therapie III - Nutzung, Akzeptanz, Wirkung und Lebensqualit{\"a}t}, editor = {Weber, Karsten and Haug, Sonja and Lauer, Norina and Mohr, Christa and Pfingsten, Andrea and Raptis, Georgios and Bahr, Gudrun}, publisher = {transcript}, address = {Bielefeld}, isbn = {978-3-8394-6728-2}, doi = {10.14361/9783839467282-004}, pages = {29 -- 61}, abstract = {Beschrieben wird der Rekrutierungsprozess im Projekt DeinHaus 4.0. Hierbei werden die spezifischen Herausforderungen bei der Akquise von Schlaganfallbetroffenen aufgezeigt und diskutiert.}, subject = {Rekrutierung}, language = {de} } @techreport{BhardwajHauerMueckeetal., type = {Working Paper}, author = {Bhardwaj, Prakhar and Hauer, Franziska and M{\"u}cke, Vanessa and Dotter, Caroline and Haug, Sonja and Weikl, Simone and Weber, Karsten}, title = {Recording and understanding multi- and intermodal mobility - a review}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-8742}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87427}, pages = {25}, abstract = {The transition to sustainable mobility requires detailed knowledge of actual mobility behavior. Recording mobility behavior through conventional, aggregated, or retrospective survey methods (e.g., counting stations, travel diaries) may yield incomplete insights. In addition, these methods are often expensive, prone to error, or not scalable. The aim of this literature review is to provide a systematic overview of the current state of the literature on recording and analysis of individual mobility data and, based on this, to identify possible research gaps and potential. The exploratory literature review includes social science surveys on multi- and intermodal mobility behavior, as well as an overview of possible ways to analyze travel data. The focus of the latter is on identifying relevant data sources and methodological approaches for segmentation, identification of transport mode, and trip purpose determination. Results from recent studies show that sensor-based data collection alone is not sufficient to fully and accurately map mobility behavior. One possible solution is a "best-of-both-worlds" approach that combines passive, automatic mobility data collection via smartphone sensors with targeted user corrections and additions ("human-in-the-loop") within an app. The literature review shows that this approach yields the best data quality. Combining mobility surveys with passive collection of mobility data provides a comprehensive, accurate, and complete overview of mobility behavior.}, language = {en} } @misc{HauerHaugScharfetal., author = {Hauer, Franziska and Haug, Sonja and Scharf, Anna and Schultz, Maximilian and Weber, Karsten}, title = {Quantitative Befragung zu K{\"u}nstlicher Intelligenz f{\"u}r Nichtregierungsorganisationen -Fragebogen und Codebuch}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-8706}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87066}, pages = {25}, abstract = {K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) stellt ein wichtiges Thema der Digitalisierung dar und hat das Potenzial viele Arbeitsfelder grundlegend zu ver{\"a}ndern. Mit dem Einsatz von KI wird die Hoffnung verbunden durch Automatisierung Zeit und Geld zu sparen. Dies k{\"o}nnte besonders interessant f{\"u}r Organisationen sein, die wenig Ressourcen zur Verf{\"u}gung haben, da sie nicht gewinnorientiert oder ehrenamtlich arbeiten. Dazu z{\"a}hlen Nichtregierungsorganisationen (NRO), die einen wichtigen Bestandteil der Zivilgesellschaft darstellen. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint KI M{\"o}glichkeiten zur Bew{\"a}ltigung aktueller und zuk{\"u}nftiger Herausforderungen zu bieten. {\"U}ber den Einsatz von KI in NROs ist derzeit jedoch wenig bekannt. Es wurde eine quantitative Querschnittstudie deutscher Nichtregierungsorganisationen (NRO) zum Thema KI durchgef{\"u}hrt. Der Web-Survey baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews und der qualitativen Interviews auf und vertieft den Einblick in die Bereiche aktuelle Nutzung von KI, Wissenstand in den Organisationen sowie vorhandene und noch ben{\"o}tigte Ressourcen. Daf{\"u}r wurden 343 NROs verschiedener Gr{\"o}ßen und Handlungsfelder befragt und die Ergebnisse quantitativ analysiert.}, language = {de} }