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- übernatürliche Kräfte (1)
Institute
- Philosophische Fakultät (206)
- Fakultät für Informatik und Mathematik (114)
- Mitarbeiter Lehrstuhl/Einrichtung der Fakultät für Informatik und Mathematik (70)
- Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät (67)
- Juristische Fakultät (40)
- Mitarbeiter Lehrstuhl/Einrichtung der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät (40)
- Zentrum für Lehrerbildung und Fachdidaktik (32)
- Department für Katholische Theologie (28)
- Universitätsbibliothek (28)
- Philosophische Fakultät / Pädagogik (23)
In der Dissertation «Ausstellungen und ihr Erfolg: (Kunst-)Geschichten befragen» wird ein Teilbereich der Bildungsforschung untersucht, nämlich die informelle Bildung im internationalen Kontext. Die Arbeit kombiniert eine ausführliche Analyse einer Ausstellung und deren Publikum und fokussiert sich dabei auf die Perspektive der Besucher*innen.
Als Fallbeispiel dient die empirische Forschung zur kunsthistorischen Ausstellung «Raden Saleh und der Beginn der modernen indonesischen Malerei», die 2012 in der Nationalgalerie von Jakarta stattfand. Organisiert als kulturpolitisches Instrument vom Goethe-Institut Indonesien, stellte die Ausstellung eine bedeutende historische Persönlichkeit Indonesiens, Raden Saleh, in den Mittelpunkt. Besonders bemerkenswert war, dass seine Werke erstmals retrospektiv mit Originalgemälden in seiner Heimat gezeigt wurden. Die Ausstellung führte neue Narrative, neu Ausstellungs- und Vermittlungskonzepte ein und weckte großes Interesse beim Publikum, was zu einem außerordentlichen Erfolg führte.
Basierend auf Konzepten der kritischen Museologie, (Kunst-)Soziologie und qualitativen Medienforschung untersucht die Arbeit die Ursachen und kurz- sowie langfristigen Effekte des Ausstellungserfolgs. Durch die Erforschung der bisher wenig beachteten Sphäre der Kunstdistribution und informellen Bildung in Indonesien leistet die Arbeit einen wichtigen Beitrag zur Grundlagenforschung der Südostasienwissenschaften. Gleichzeitig adressiert sie verschiedene Desiderate in der Publikumsforschung und liefert Erkenntnisse für eine kritische Ausstellungspraxis auf internationaler Bühne.
Unter der Berücksichtigung von vielfältigen Kontexten der Ausstellungsbesucher (Sozio-kulturell, physisch, persönlich) arbeitet die qualitative sowie quantitative Analyse die massgeblichen Erfolgsfaktoren der Ausstellung heraus. Die Besucherforschung zeigte, dass vor allem die urbane Mittelklasse die Ausstellung aufsuchte. Besucher_innen kamen in die Ausstellung mit Vorwissen zu Raden Saleh in Form von Legenden. Dieses Vorwissen verhandelten sie in der Ausstellung neu und passten es an ihre persönlichen Bedürfnisse an. Gleichzeitig generierte sich das Interesse aus bis dato fehlenden Ganzkörpererfahrungen mit historischen Zeitzeugnissen zu Raden Saleh. Der Ausstellungserfolg war nicht nur auf den richtigen Ort, sondern auf den gut gewählten Zeitpunkt zurückführen. Die stattfindenden Feierlichkeiten zu Raden Salehs Geburtstag im Rahmen einer Erinnerungspolitik und diverse stattfindende Diskurse der Kunstwelt fanden in der Ausstellung die richtige Plattform, um Narrative zu Kunst und Geschichte zu verhandeln. Die Analyse der Selektions- und Rezeptionspraktiken der Besuchwer_innen machten die wichtigsten Erfolgsfaktoren der Ausstellung deutlich: ihre Fähigkeit an die oben genannten Kontexte der Besucher_innen anzuknüpfen oder diese für sich zu nutzen.
Die Arbeit schließt mit Ergebnissen aus der Aneignungs- und Wirkungsforschung und deren Bewertung ab. Diese zeigen deutlich, dass die Wahrnehmung von Raden Saleh heute maßgeblich durch die Ausstellung «Raden Saleh und der Beginn der modernen indonesischen Malerei» beeinflusst wurde und verdeutlicht damit die Bedeutung und Verantwortung der informellen Lernorte wie Ausstellungen – insbesondere in postkolonialen Kontexten.
The thesis addresses a current topic related to the foreign policy of Serbia whereby Serbian foreign policy is analysed with reference to its domestic factors - in particular national identity - and also with regards to Serbia’s foreign factors, such as the Europeanization process and the nature of the international system. The overarching focus of the thesis is laid on the following puzzle: in spite of not attaining self-declared foreign policy goals and changing dynamics at the systemic level, Serbia’s foreign policy appear to be stable over time. In each of the five publications comprising the thesis, a narrower aspect of this puzzle is addressed.
Climate change as a driver of migration? A comparative case study in eastern and northern Ghana
(2024)
Academic studies and media reports have pointed to climate change as a dominant factor responsible for future mass migrations from and within the Global South. In response to the deterministic nature of their estimates and predictions, this research explores the link that migrants establish between the environmental changes they experience and migration as a climate adaptation strategy. Furthermore, the overlaps between the profile and migratory behavior of those who manifest a greater presence of climate change in their migratory processes and their counterparts are analysed to identify potential unique climate migration patterns and practices. The quantitative analysis of data gathered in the context of the Mitra|WA project in Ghana's Eastern and Northern Regions in 2022 reveals that, while migration is not predominantly propelled by climate change climate, it does not constitute a new form of mobility demarcated from existing migration patterns and practices. This paper provides an opportunity to redirect future research towards the factors that determine the agency of individuals in response to climate hazards and to explore the role of climate change in a set of drivers of migration in a West African setting.
The transition towards sustainable energy systems necessitates effective management of renewable energy sources alongside conventional grid infrastructure. This paper presents a comprehensive approach to optimizing grid management by integrating Photovoltaic (PV), wind, and grid energies to minimize costs and enhance sustainability. A key focus lies in developing an accurate scheduling algorithm utilizing Mixed Integer Programming (MIP), enabling dynamic allocation of energy resources to meet demand while minimizing reliance on cost-intensive grid energy. An ensemble learning technique, specifically a stacking algorithm, is employed to construct a robust forecasting pipeline for PV and wind energy generation. The forecasting model achieves remarkable accuracy with a Root Mean Squared Error (RMSE) of less than 0.1 for short-term (15 min and one day ahead) and long-term (one week and one month ahead) predictions. By combining optimization and forecasting methodologies, this research contributes to advancing grid management systems capable of harnessing renewable energy sources efficiently, thus facilitating cost savings and fostering sustainability in the energy sector.
Protection blinding is a challenging issue in renewables-penetrated distribution grids and refers to a situation where a circuit breaker may not trip due to fault current contribution from distributed generation. This research addresses how the distributed generation location and capacity impact the operation of the circuit breaker in terms of the response time of the circuit breakers. The relative electrical distances of the faults and distributed generation to the circuit breakers are considered. The impact of distributed generation capacity considering the fault location is characterized using a new index called the heterogeneity index. The electrical distance between distributed generations and circuit breakers and the electrical distance between fault and circuit breaker is considered by a second new index called the electrical distance ratio. Data analysis on simulation results shows that these indices capture the phenomena of protection blinding caused by distributed generation.
Results show that a higher distributed generation penetration and faults that are electri
cally further away from a circuit breaker show severe cases of protection blinding captured by the indices. Furthermore, it is demonstrated how these indices can identify the worst impacted locations in the distribution grid. A key result is that protection blinding does not necessarily occur solely due to the presence of distributed generation between a circuit breaker and a fault, but is dependent on factors such as distributed generation location in the distribution grid, fault level, fault level distribution across the generation units and fault location.
Der Beitrag stellt auf der Basis der kritisch-konstruktiven Didaktik von Wolfgang Klafki eine Unterrichtsplanung in sieben Schritten vor, an der entlang insbesondere Studierende oder Referendar:innen ihre schriftlichen Unterrichtsvorbereitungen verfassen können. Im Sinne einer schrittweisen Annäherung an die komplexe Praxis professioneller Unterrichtsplanung wird hier eine gut strukturierte Variante vorgeschlagen, auf der später aufgebaut werden kann.
This study explores American folk horror as a mode of inquiry into the literary, cultural, filmic, ecological, and political histories of the United States. By using ecofeminist theory to read American folk horror against its roots in the frontier gothic, a genre concerned with the realities and afterlives of American settler colonialism, in turn inextricably linked with the U.S.' founding myths and national narratives that developed since the arrival of the first European settlers, my approach uncovers the dual and simultaneous exploitation of women and nature since 1492, focusing on the ways human and non-human Others continue to be at the mercy of anthropocentric and capitalocentric systems.
American folk horror as genre, and the frontier gothic as its archive, allows us to see the ways American founding narratives serve as and word like folklore, contributing to the perpetuation of discrimination against underprivileged groups, especially those who are seen as nature, like women.
This book offers a lengthy theorization of the genre as well as both ecofeminist readings of select texts of American folk horror (Darren Aronofsky's mother!, Shirley Jackson's We Have Always Lived in the Castle, Robert Eggers's The VVitch: A New-England Folktale) and a first discussion of a potential corpus of the genre ranging from frontier gothic literature and contemporary film to video games of the 2020s.
Coastal flooding events pose an existential threat to populations around the world, particularly in the Global South. As a result of climate change and other, direct forms of anthropogenic interference, the magnitude and frequency of such floodings is predicted to continuously increase in the near future. Therefore, it is important to understand the vulnerability of affected people to implement appropriate measures. This research presents a case study on coastal flooding and its impact on livelihoods in the Volta Region of Ghana. The paper utilizes a vulnerability framework that focuses on exposure, susceptibility, as well as the capacities to anticipate, cope with, and recover from the effects of natural hazards. Based on a qualitative approach, the study focusses on those households who were directly affected of a severe tidal flood in November 2021, leading to a total destruction of their property. The research was conducted in March, July and August 2022. It revealed that the studied group had low capacity to anticipate and had no contingency plans in case of relocation. Further, we discovered different strategies that people applied to deal with the situation eight months after the flood event. Most households applied (short term) coping strategies to reestablish their former marine-based livelihood systems. Adaption in terms of long-term adjustment of their livelihoods played only a minor role and could be found in form of out-migration in a limited number of households.
Offering solutions impose manifold challenges on suppliers. To master these challenges, suppliers need excellent commercial capabilities. This thesis considers these challenges and opportunities in sales, contracting, and pricing of complex B2B solutions in three essays:
Essay 1 addresses the increased complexity for solution salespeople, who represent an essential strategic asset in solution selling. In-depth interviews with solution sales managers in study 1 and survey data from matched sales manager-salesperson dyads in study 2, reveal nine specific equifinal configurations of key personal and procedural competencies that qualify individual salespeople in their role and thus determine their solution sales success.
The focus of essay 2 lies on B2B export relationships for complex product-service combinations in an international context. A regression analysis based on a survey study with 198 responses shows several direct and indirect effects of contractual and cultural constructs. The results give insights under which cultural framework conditions contract specificity serves as a safeguarding mechanism against uncertainty and opportunism.
Essay 3 examines how the bidirectional agency relationship between suppliers and customers and the performance uncertainty of a solution influence B2B customers’ acceptance of performance-based pricing (PBP). Drawing on a cross-industry survey with 196 managers of B2B firms, this study contributes to extend PBP literature by showing how bidirectional agency relationships shape customers’ acceptance of PBP.
In sum, this thesis contributes to a better understanding on how to optimize commercial capabilities in the context of national and international solution selling. It thereby focuses on addressing recently identified causes that hinder B2B firms from increasing their margins through solution selling by
(1) optimizing the sales force through a better understanding of important resources and capabilities for solution selling,
(2) optimizing their contractual set-up through a better understanding of cultural factors and the interplay with contract specificity, and
3) optimizing price policy through a better understanding of framework conditions, which have an impact on customers’ acceptance of PBP.
With recent progresses in the field of artificial intelligence (AI), algorithms can support more complex tasks (Frey and Osborne, 2017) that seemed safe from automation a few years ago (Brynjolfsson and McAfee, 2012). They can even outperform human decision-making in many task domains (Meehl, 1954; Dawes et al., 1989). The prominent defeat of Garry Kasparov, the world champion in chess, in 1997 is a milestone for the potentials of algorithms, increasing the value of IBM’s stock increased by $18 billion (Norvig and Russell, 2010). More recently, universal chatbots such as ChatGPT and the Bing Chatbot Sydney can influence millions of users and provide them answers to a broad range of tasks.
To gain a competitive edge, companies invest heavily in algorithmic systems (Kappelman et al., 2021), which are considered as one of the most important drivers of today’s economy (Brynjolfsson and McAfee, 2011; Hogharth and Makridakis, 1981; Önkal et al., 2019). Particularly in management accounting, an algorithmic data analysis offers the potential to support a high decision quality, making their usage a key factor for success.
However, algorithms can not only support, but also manipulate human decision-making (Roose et al., 2023). Algorithmic advice can lead to overtrust, i.e. to the heuristic replacement of vigilant information seeking and processing in favor of the advice provided (Mosier et al., 2001). The implementation of algorithmic decision support systems is thus no panacea to improve human decision-making. In contrast, they can entail new risks, such as the uncritical use of these algorithms (Boden, 2016). Yet, this ‘dark side’ of algorithms is not sufficiently investigated in the field of management accounting. With advances in machine learning, algorithmic support can become even more of a black box, blurring the reference points for evaluating its advice quality and thus increasing the risk of overtrust. Stephen Hawking even warns that AI will be “either the best, or the worst thing, ever to happen to humanity” (Alex Hern in: The Guardian: Stephen Hawking: AI will be 'either best or worst thing' for humanity, 19th October 2016). Interacting with such algorithmic systems therefore requires data literacy skills for an appropriate use. They seem to be a crucial prerequisite in today’s data-driven world to reap of the benefits of algorithmic systems. If no reflective and critical interaction between human and algorithm can be ensured, the trend towards a digitalized world will be a race against the algorithm (Brynjolfsson and McAfee, 2011).
This dissertation takes this understudied critical perspective on the increasing implementation of algorithmic systems and sheds light on different aspects of human-algorithm interaction, ranging from the ability to use data visualization tools to trust calibrations and critical evaluations of algorithmic advices. Study I investigates an adequate information representation of subjective multiple criteria decision problems, an important task in management accounting, to support human decision-making. Study II distinguishes different designs of the human-algorithm interaction investigated in the trust in automation literature and compiles factors influencing the calibration of trust and behavior toward the true capabilities of the algorithm. Study III examines the role of performance feedback on trust and advice usage in a forecasting task for a better understanding of the recently observed phenomenon ‘algorithm aversion’. Finally, Study IV focusses on the risk of overtrust in advice in repeated interactions with a forecasting advisor and investigates the calibration of advice usage. Each study thereby represents an independent contribution and contains all information relevant to the respective research questions asked in the study.
Vanadium redox-flow batteries (VRFBs) have played a significant role in hybrid energy storage systems (HESSs) over the last few decades owing to their unique characteristics and advantages. Hence, the accurate estimation of the VRFB model holds significant importance in large-scale storage applications, as they are indispensable for incorporating the distinctive features of energy storage systems and control algorithms within embedded energy architectures. In this work, we propose a novel approach that combines model-based and data-driven techniques to predict battery state variables, i.e., the state of charge (SoC), voltage, and current. Our proposal leverages enhanced deep reinforcement learning techniques, specifically deep q-learning (DQN), by combining q-learning with neural networks to optimize the VRFB-specific parameters, ensuring a robust fit between the real and simulated data. Our proposed method outperforms the existing approach in voltage prediction. Subsequently, we enhance the proposed approach by incorporating a second deep RL algorithm—dueling DQN—which is an improvement of DQN, resulting in a 10% improvement in the results, especially in terms of voltage prediction. The proposed approach results in an accurate VFRB model that can be generalized to several types of redox-flow batteries.
Since the launch of the BRI, particular modes of movement are integral to its vision of what it means to be a modern world citizen. Nowhere is this more apparent than in Southeast Asia, where China-backed infrastructure projects expand, and at great speed. Such infrastructure projects are carriers of particular versions of modernity, promising rapid mobility to populations better connected than ever before. Yet, until now, little attention has been paid to how mobility and promises of mobility intersect with local understandings of development. In the introduction to this special issue, we argue that it is essential to think about the role infrastructure plays in forms of development that place connectivity at the center. We suggest that considering development, mobility and mo-dernity together is enlightening because it interrogates the connections between these interlocking themes. Through an introduction to five ethnographically grounded papers and two commentaries, all of which engage with infrastructures in different contexts throughout Southeast Asia, we demonstrate that there are significant gaps between of-ficial policy and lived experience. This makes the need to interrogate what infrastructure, mobilities, and global China really mean all the more pressing.
The worldwide adoption of Electric Vehicles (EVs) has embraced promising advancements toward a sustainable transportation system. However, the effective charging scheduling of EVs is not a trivial task due to the increase in the load demand in the Charging Stations (CSs) and the fluctuation of electricity prices. Moreover, other issues that raise concern among EV drivers are the long waiting time and the inability to charge the battery to the desired State of Charge (SOC). In order to alleviate the range of anxiety of users, we perform a Deep Reinforcement Learning (DRL) approach that provides the optimal charging time slots for EV based on the Photovoltaic power prices, the current EV SOC, the charging connector type, and the history of load demand profiles collected in different locations. Our implemented approach maximizes the EV profit while giving a margin of liberty to the EV drivers to select the preferred CS and the best charging time (i.e., morning, afternoon, evening, or night). The results analysis proves the effectiveness of the DRL model in minimizing the charging costs of the EV up to 60%, providing a full charging experience to the EV with a lower waiting time of less than or equal to 30 min.
Desinformation ist eine Konstante der politischen Kommunikation. Doch mit der Wahl Donald Trumps zum Präsidenten der Vereinigten Staaten und der Brexit-Abstimmung in Großbritannien erhielten bewusst lancierte Falschnachrichten eine neue gesellschaftliche Bedeutung. Denn nun wurde sichtbar, welche Wirkungen Falschmeldungen für demokratische Systeme haben. Der Band geht diesem Phänomen auf den Grund, indem er herausarbeitet, was “Fake News” sind. Er geht der Frage nach, wie, warum und von wem sie eingesetzt werden und reflektiert, was man gesellschaftlich und persönlich dagegen tun kann. Das Buch gibt zu diesem Zweck einen Überblick über den aktuellen Stand der empirischen Forschung zu Fake News und Desinformation, besonders mit Blick auf deren Verbreitung, Erkennbarkeit und Wirksamkeit. Zugleich diskutiert er in einer Mischung aus Essays, theoretischen Erörterungen und empirischen Studien die Herausforderungen von Desinformation für unsere Gesellschaft und beleuchtet so das Thema von allen Seiten.
People-centred reforestation is one of the ways to achieve natural climate solutions. Ghana has established a people-centred reforestation programme known as the Modified Taunya System (MTS) where local people are assigned degraded forest reserves to practice agroforestry. Given that the MTS is a people-centred initiative, socioeconomic factors are likely to have impact on the reforestation drive. This study aims to understand the role of translocal practices of remittances and visits by migrants on the MTS. Using multi-sited, sequential explanatory mixed methods and the lens of socioecological systems, the study shows that social capital and socioeconomic obligations of cash remittances from, as well as visits by migrants to their communities of origin play positive roles on reforestation under the MTS. Specifically, translocal households have access to, and use remittances to engage relatively better in the MTS than households that do not receive remittances. This shows that translocal practices can have a positive impact on the environment at the area of origin of migrants where there are people-centred environmental policies in place.
ChatGPT and similar generative AI models have attracted hundreds of millions of users and have become part of the public discourse. Many believe that such models will disrupt society and lead to significant changes in the education system and information generation. So far, this belief is based on either colloquial evidence or benchmarks from the owners of the models—both lack scientific rigor. We systematically assess the quality of AI-generated content through a large-scale study comparing human-written versus ChatGPT-generated argumentative student essays. We use essays that were rated by a large number of human experts (teachers). We augment the analysis by considering a set of linguistic characteristics of the generated essays. Our results demonstrate that ChatGPT generates essays that are rated higher regarding quality than human-written essays. The writing style of the AI models exhibits linguistic characteristics that are different from those of the human-written essays. Since the technology is readily available, we believe that educators must act immediately. We must re-invent homework and develop teaching concepts that utilize these AI models in the same way as math utilizes the calculator: teach the general concepts first and then use AI tools to free up time for other learning objectives.
Die deutsche Handelsgerichtsbarkeit zeichnet sich bis heute durch die Mitwirkung sachkundiger Laienrichter aus. Die Arbeit zeigt zunächst ausführlich die historischen Wurzeln und die Entwicklung der Handelsrichter in Italien, in Frankreich und in den deutschen Rechtskreisen. Dabei wird insbesondere auf die Entstehungsgeschichte des sog. deutschen Systems eingegangen. Im Anschluss analysiert der Verfasser die Wesensmerkmale der modernen KfH. In einem dritten Schritt werden die historischen Erkenntnisse als Lösungsansätze für aktuelle Reformbemühungen um die Zukunft der KfH nutzbar gemacht.
Trotz digitaler Vermittlung und körperlicher Distanz kommt es während Videokonferenzen zur Wahrnehmung von Nähe oder gemeinsamen Atmosphären. Solche Interaktionen können mit einer erweiterten neophänomenologischen Soziologie nach Hermann Schmitz theoretisch hergeleitet und empirisch untersucht werden. Ein Grounded-Theory-Zugriff mit Interviews als zentralem Erhebungsverfahren erlaubt die Analyse von Möglichkeiten und Grenzen dieses Beieinanderseins an physisch getrennten Orten. Die Videokonferenz zeigt, dass bei digitaler Kommunikation nicht allein die Technik Interaktionen ermöglicht, sondern erst die leidenschaftliche Konstruktionsarbeit der Teilnehmenden einen „Leiberspace“ schaffen kann, um sich digital vermittelt näherzukommen.
The identification and estimation of trends in hydroclimatic time series remains an important task in applied climate research. The statistical challenge arises from the inherent nonlinearity, complex dependence structure, heterogeneity and resulting non-standard distributions of the underlying time series. Quantile regressions are considered an important modeling technique for such analyses because of their rich interpretation and their broad insensitivity to extreme distributions. This paper provides an asymptotic justification of quantile trend regression in terms of unknown heterogeneity and dependence structure and the corresponding interpretation. An empirical application sheds light on the relevance of quantile regression modeling for analyzing monthly Central England temperature anomalies and illustrates their various heterogenous trends. Our results suggest the presence of heterogeneities across the considered seasonal cycle and an increase in the relative frequency of observing unusually high temperatures.