TY - JOUR A1 - Rokos, Constantina A1 - Khapova, Svetlana T1 - Encapsulating holistic intercultural competence development in higher education JF - Comparative & International Higher Education Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179551 VL - 15 IS - 5 SP - 157 EP - 174 ER - TY - CHAP A1 - Kastrup, Julia A1 - Kuhlmeier, Werner A1 - Nölle-Krug, Marie A1 - Casper, Marc A1 - Strotmann, Christina A1 - Ansmann, Moritz ED - Ansmann, Moritz T1 - Lessons Learned – Erfahrungen und Erkenntnisse im Rückblick auf die Förderlinie T2 - Berufliche Handlungskompetenz für nachhaltige Entwicklung - Die Modellversuche in Lebensmittelhandwerk und -industrie KW - Lessons Learned KW - Gestaltungsorientierte Forschung KW - Wissenschafts-Praxis-Kooperation KW - Digitalisierung KW - Qualifizierung Berufsbildungspersonal Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-168263 UR - https://www.bibb.de/dienst/publikationen/de/18613 SN - 978-3-8474-2893-0 (Print) SP - 233 EP - 241 PB - Barbara Budrich CY - Leverkusen ER - TY - JOUR A1 - Gadosey, Christopher K. A1 - Grunschel, Carola A1 - Kegel, Lena S. A1 - Schnettler, Theresa A1 - Turhan, Derya A1 - Scheunemann, Anne A1 - Bäulke, Lisa A1 - Thomas, Laura A1 - Buhlmann, Ulrike A1 - Dresel, Markus A1 - Fries, Stefan A1 - Leutner, Detlev A1 - Wirth, Joachim T1 - Study satisfaction among university students during the COVID-19 pandemic: Longitudinal development and personal-contextual predictors. JF - Frontiers in Psychology Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179202 IS - 13 ER - TY - JOUR A1 - Dittmann, Daniel A1 - Seelig, Alina H. A1 - Thalmann, Mogens A1 - Wilkes, Theresa A1 - Junghans, Veikko A1 - Zahn, Daniel A1 - Klitzke, Sondra A1 - Peters, Andre A1 - Haberkamp, Jens A1 - Reemtsma, Thorsten A1 - Ruhl, Aki S. T1 - Potential and risks of water reuse in Brandenburg (Germany) – an interdisciplinary case study JF - Water Reuse 14 N2 - For Brandenburg, a region in Germany with increasing water shortage and drought events, water reuse can counteract competition scenarios between drinking water supply, agricultural irrigation, and industrial use. Centralized and decentralized sources for reclaimed water are found to potentially substitute 245 or 28% of irrigation water, respectively, in agriculture production in Brandenburg. For such a reuse scenario, the fate of organic micropollutants is examined for diatrizoate (DZA) and carbamazepine (CBZ). Retention in local sandy soil and transfer into roots and leaves of arugula are analyzed in lysimeter studies and greenhouse pot experiments. Vertical transport was found for DZA and accumulation in or on arugula roots with a root concentration factor of 1,925+34% but a low bioconcentration factor due to intrinsic molecule properties. CBZ was not found to be mobile in the sandy soil but accumulates in arugula roots and leaves by factors of 70+7% and 155+12%, respectively. Further research on potential plant uptake and groundwater enrichment for more substances is highly recommended as well as tertiary wastewater treatment prior to water reuse. Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179497 SN - 2709-6092 SP - 1 EP - 15 ER - TY - JOUR A1 - Kleckers, Jonas A1 - Abadi, Abbas A1 - Brandherm, Katrin Marie A1 - Haberkamp, Jens T1 - Wastewater generation model to predict impacts of urine separation on wastewater treatment plants JF - Water Science & Technology 89 (5) N2 - Wastewater treatment plants (WWTPs) are under increasing pressure to enhance resource efficiency and reduce emissions into water bodies. The separation of urine within the catchment area may be an alternative to mitigate the need for costly expansions of central WWTPs. While previous investigations assumed a spatially uniform implementation of urine separation across the catchment area, the present study focuses on an adapted stochastic wastewater generation model, which allows the simulation of various wastewater streams (e.g., urine) on a household level. This enables the non-uniform separation of urine across a catchment area. The model is part of a holistic modelling framework to determine the influence of targeted urine separation in catchments on the operation and emissions of central WWTPs, which will be briefly introduced. The wastewater generation model is validated through an extensive sampling and measurement series. Results based on observed and simulated wastewater quantity and quality for a catchment area of 366 residents for two dry weather days indicate the suitability of the model for wastewater generation and transport modelling. Based on this, four scenarios for urine separation were defined. The results indicate a potential influence of spatial distribution on the peaks of total nitrogen and total phosphorus. Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179502 SN - 0273-1223 SP - 1312 EP - 1324 ER - TY - RPRT A1 - Helmer, Judith A1 - Bäumer, Lena A1 - De Leo, Alessia A1 - Demirci, Kardelen A1 - Asche, Rico T1 - Erwartungen an Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen N2 - Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist zu einem Schwerpunktthema geworden und dominiert aktuell Diskussionen in Kliniken allgemein als auch Pathologien spezifisch. Trotz des Enthusiasmus klafft nach wie vor eine Lücke zwischen den Erwartungen der Anwender und den tatsächlichen Vorteilen nach der Implementierung. Dies spiegelt sich in den Herausforderungen der KI-Integration wider. In der folgenden wissenschaftlichen Studie widmen wir uns den Erwartungen von Akteuren im Gesundheitswesen – spezifisch in Kliniken und Pathologien – an KI-Lösungen und ihren Einsatz. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die dahinterliegenden Faktoren gelegt, die die aktuellen Erwartungen und die daraufhin ergriffenen Maßnahmen beeinflussen. Unsere Ergebnisse stützen sich sowohl auf den wissenschaftlichen Diskurs als auch auf die weite, öffentliche Diskussion zur praktischen Umsetzung – wie in Expertenberichten, Interviews, Konferenzbeiträgen und Artikeln aus Politik, Kliniken und weiteren Institutionen. Dadurch trägt die Studie zu einem besseren Verständnis der aktuellen KI-Erwartungen und ihrer beeinflussenden Faktoren bei und befähigt Akteure in dem Markt, die Zukunft von KI im Gesundheitswesen mitzugestalten. KW - Künstliche Intelligenz KW - Erwartungen KW - Gesundheitswesen KW - Kliniken KW - Pathologie Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179677 ER - TY - THES A1 - Sommer, Philipp T1 - Energiebedarfsbestimmung von Bestands-Wohngebäuden anhand von maschinellen Lernmethoden N2 - Energieausweise informieren über den Energiebedarf und -verbrauch von Gebäuden. Für die Erstellung eines Energieausweises werden gebäudespezifische Daten benötigt, weshalb sie oft nicht für alle Gebäude vorliegen oder erst durch eine Begehung vor Ort erfasst werden können. Die vorliegende Arbeit untersucht die Möglichkeit, durch die Identifikation eines Datenschemas, basierend auf einer integrativen Analyse von Energieausweisen, Energiebedarfsvorhersagen für unbekannte Wohngebäude zu treffen. Die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit besteht in der Identifikation wesentlicher Merkmale aus offenen Datenquellen, welche den Energiebedarf signifikant beeinflussen sowie deren Integration in ein kompaktes und effizientes Regressionsmodell. Dabei werden verschiedene maschinelle Lernmethoden, insbesondere das Extreme Gradient Boosting (XGB), eingesetzt, um Modelle zu entwickeln und zu validieren, die auf Daten aus Energieausweisen basieren. Dafür werden unter anderem Merkmale aus den beschriebenen Merkmalen zum Dach, der Außenwände, zu Fenstern und zum Boden extrahiert und in neue Merkmale überführt. Dies sind unter anderem Dach- und Wandtyp, das zugehörige Isolationsniveau und der Verglasungsgrad der Fenster. Im Anschluss werden drei Datensätze entwickelt und auf ihre Leistung untersucht. Eine Analyse der Merkmalsrelevanz hat gezeigt, dass über alle Datensätze hinweg bestimmte Merkmale wie Gebäudetyp, Baujahr, Wohnfläche, Dämmungsgrad und geografische Lage entscheidenden Einfluss auf die Vorhersage des Energiebedarfs haben. Das auf den Fernerkundungsdaten basierte Modell, wies nach Optimierung ein Bestimmtheitsmaß R2 von 0,64 und einen mittleren absoluten Fehler (MAE) von 4,12 auf. Der Fehler bezieht sich auf eine Effizienzskala von 1-100 (Energieklasse G-A). Nach Skalierung der Pipeline und durch Ergänzung weiterer Datenpunkte, konnte der Wert auf 0,84 erhöht werden. Durch die Ergänzung von vebrauchsabhängigen Merkmalen, erreichte das XGB-Regressionsmodell ein R2 von 0,94 und einen MAE von 1,46 über den Trainings- und Testdatensatz. Zur weiteren Validierung werden die Auswirkungen der einzelnen Merkmale über Shapley-Werte quantifiziert, um die Auswirkungen der Merkmale bei der Vorhersage zu interpretieren. Die entwickelten Modelle erreichten eine hohe Prognosegenauigkeit und demonstrierten eine signifikante Verbesserung gegenüber herkömmlichen Methoden. Die Erstellung der Datensätze erfolgte unter Verwendung der Programmiersprache Python sowie des Frameworks Scikit-learn (Version 1.4.1) zur Entwicklung der Modelle. Die erzeugten Datensätze und Modelle wurden in eine reproduzierbare Pipeline überführt und stehen nach Freigabe unter GitHub zur Verfügung. N2 - Energy performance certificates provide information on the energy requirements and consumption of buildings. Building-specific data is required for the creation of an energy performance certificate, which is why it is often not available for all buildings or can only be recorded through an on-site inspection. This thesis investigates the possibility of making energy demand predictions for unknown residential buildings by identifying a data schema based on an integrative analysis of energy performance certificates. The objective of this thesis is to identify key features from open data sources that significantly influence energy demand and to integrate them into a compact and efficient regression model. Various machine learning methods, in particular Extreme Gradient Boosting (XGB), are used to develop and validate models based on data from energy performance certificates. In addition, features are extracted from the descriptive features for the roof, wall, windows and floor and transferred into new features. Subsequently, three data sets are developed and analysed for their performance. An analysis of feature relevance has demonstrated that across all data sets, specific features, such as building type, year of construction, living space, degree of insulation and geographical location, exert a significant influence on the prediction of energy demand. Following optimisation, the model based on remote sensing data exhibited a coefficient of determination R2 of 0.64 and an mean absolute error (MAE) of 4.12. The error refers to an efficiency scale of 1-100 (energy class G-A). Following scaling of the pipeline and the addition of further data points, the value increased to 0.84. The XGB regression model, which incorporates consumption-dependent characteristics, achieved an R2 of 0.94 and an MAE of 1.46 across the training and test data set. To further validate the model, the effects of the individual characteristics are quantified using Shapley values, which enable the interpretation of the characteristics’ effects on the prediction. The developed models achieved a high prediction accuracy and demonstrated a significant improvement over conventional methods. The data sets were created using the Python programming language and the Scikit-learn framework (version 1.4.1) to develop the models. The generated data sets and models were transferred to a reproducible pipeline and are available on GitHub after release. KW - Machine learning KW - Remote sensing KW - Energy label KW - Open data KW - Residential building Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-180188 ER - TY - JOUR A1 - Morawetz, Klaus T1 - Time behavior of hubble parameter by torsion JF - Modern Physics Letters A N2 - Consequences of the consistent exact solution of Einstein{Cartan equation on the time dependence of Hubble parameter are discussed. The torsion leads to a space and time-dependent expansion parameter which results into nontrivial windows of Hubble parameter between diverging behavior. Only one window shows a period of decreasing followed by increasing time dependence. Provided a known cosmological constant and the present values of Hubble and deceleration parameter this changing time can be given in the past as well as the ending time of the windows or universe. The comparison with the present experimental data allows to determine all parameters of the model. Large-scale spatial periodic structures appear. From the metric with torsion outside matter, it is seen that torsion can feign dark matter. KW - Gravitation, Hubble constant, Cosmology, Torsion Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179736 VL - Vol. 39 IS - No. 3 SP - 2350192-1 EP - 2350192-10 ER -