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Persistent feelings of gender dysphoria (GD) are accompanied by distress and body dissatisfaction in most clinically referred adolescents and adults. Transition-related medical interventions (e.g., puberty suppression, hormones, or surgery) may alleviate body dissatisfaction. The aim of the present cross-sectional study was to compare multidimensional body image across clinically referred adolescents and adults undergoing different transition-related medical interventions. Two clinical samples of adolescents (n = 82) and adults (n = 120) referred to specialized departments of four different transgender health services in Germany participated in the study. In total, 202 individuals from the female-to-male (FtM individuals) and male-to-female (MtF individuals) spectrum aged 14-74 years were included at different stages of their transition. Four scales assessing multidimensional aspects of body image (measured by the Body Image Assessment Questionnaire, FBeK) were compared across three groups: sample, gender, and medical interventions (while controlling for age and treatment duration). The results indicated less favorable body image scores compared with the norm in both adolescents and adults with GD. Individuals who had undergone transition-related medical interventions presented a significantly better body image on two of the four scales. Differences according to gender and age were also present. These findings suggest that medical interventions, especially gender-affirming hormones and surgery, are generally beneficial to the body image in individuals with GD. However, not all of the less favorable outcomes in multidimensional body image were positively influenced by the treatment conditions and may thus benefit from additional integrative counseling before and during transition.
Das Internet of Things entfaltet erst durch die Überwindung von bestehenden Produkt- und Industriegrenzen sein volles ökonomisches Potenzial. Trotzdem werden Cyberphysische Systeme in der Forschung bisher oftmals isoliert betrachtet. Der Begriff des Internet of Production (IoP) steht für die Vision eines übergreifenden Austauschs von Daten und Informationen zwischen Produktentwicklung, Produktion und Nutzungsphase – über bestehende Organisationsgrenzen hinaus. Die Realisierung des IoP ist mit Herausforderungen im Bereich der datengetriebenen Modellierung sowie der Infrastruktur verbunden. In diesem Buchbeitrag werden die bestehenden Herausforderungen erläutert und Lösungsansätze skizziert. Der Schwerpunkt liegt auf der datengetriebenen Modellierung. Im Speziellen wird die Problematik des Lernens von kausalen Zusammenhängen, die Interpretierbarkeit von Machine-Learning-Modellen sowie die Integration von Domänenwissen in Lernalgorithmen diskutiert. Abschließend werden zwei Anwendungsbeispiele des „Digital Material Shadows“ vorgestellt. Diese veranschaulichen wie mithilfe von Machine Learning Erkenntnisse über den Materialzustand eines Werkstücks gewonnen werden können. Ziel dieser Digital Material Shadows ist es, langfristig Fertigungsprozesse adaptiv an die individuellen Materialeigenschaften des vorliegenden Werkstücks bzw. Rohmaterials anzupassen.