Intuition als Entscheidungsgrundlage in der Personalauswahl? Ein vorläufiges Fazit

Zusammenfassung: Der letzte Beitrag des Themenhefts fasst die Debatte um Subjektivität, Intuition und Bauchgefühl als Entscheidungsgrundlagen in der Personalauswahl zusammen, wie sie ausgehend vom Schwerpunktartikel von Deters und Klopprogge (2025a) zur Diskussion gestellt wurde. Die Herausgeber reflektieren die Kernaussagen der Autoren, die eine Balance zwischen objektiver Diagnostik und subjektiver Intuition fordern und eine deutliche Diskrepanz zwischen wissenschaftlicher Theorie und unternehmerischer Praxis wahrnehmen. Die Rezeption im Themenheft zeigt ein breites Spektrum von Positionen: Während Intuition teils als wertvoller Impuls in komplexen Entscheidungsprozessen gesehen wird, warnen Kritiker vor ihrer Anfälligkeit für Biases. Die Herausgeber plädieren für integrative Verfahren und diagnostische Zugänge, die subjektive und objektive Ansätze verbinden, und betonen die Notwendigkeit eines differenzierten, praxisnahen Dialogs zwischen Wissenschaft und Praxis, um fundierte und zugleich flexible Entscheidungsprozesse zu gestalten

Comparative Corrosion and Wear Behaviors of Cermet Coatings Obtained from Conventional and Recycled Powders

Many components in industry are subjected to high loads during operation and therefore often do not reach their intended service life. Conventional steels frequently do not provide sufficient protection against wear and corrosion. One solution is to coat these components using methods like thermal spraying to apply cermet coatings such as Cr3C2-NiCr or WC-Co-Cr. In light of increasingly strict environmental regulations, more eco-friendly alternatives are needed, especially ones that use little or no Cr, Ni, Co, or W. Another alternative is the recycling of powder materials, which is the focus of this research project. This study investigated whether filter dust from an HVOF system could be used to develop a new coating suitable for use in applications requiring resistance to wear and corrosion. This is challenging as the filter dusts have heterogeneous compositions and irregular particle sizes. Nevertheless, this recycled material, referred to as “Green Cermets” (GCs), offers previously untapped potential that may also be of ecological interest. An established WC-Co-Cr coating served as a reference. In addition to friction wear and corrosion resistance, the study also examined particle size distribution, hardness, microstructure, and susceptibility to crack formation at the interface and inside the coating. Even though the results revealed a diminished performance of the GC coatings relative to the conventional WC-CoCr, they may still be applicable in various industrial applications

Dark LLMs im Kontext von OSINT: Prototypentwicklung und Analyse der Anwendung für die polizeiliche Gefahrenabwehr und Strafverfolgung in Nordrhein-Westfalen

In dieser Arbeit wird der Einsatz von Dark LLMs zur Durchführung von OSINT-Recherchen im Rahmen der polizeilichen Gefahrenabwehr und Strafverfolgung in Nordrhein-Westfalen analysiert. Hierfür wird zunächst eine erste wissenschaftliche Definition des Begriffs Dark LLM erstellt. Anschließend werden relevante Dark LLMs vorgestellt, auf deren Gefahren aufmerksam gemacht und geeignete Gegenmaßnahmen erörtert. Danach erfolgt eine rechtliche Einordnung anhand mehrerer Gesetzestexte. Dann wird eine prototypische Entwicklung eines LLMs durchgeführt, welches für OSINT-Recherchen eingesetzt werden kann. Die rechtliche Analyse und die technische Implementierung ergeben, dass der Einsatz eines Dark LLMs in der polizeilichen Arbeit unzulässig ist. Zudem wird ein polizeiliches LLM nach der KI-Verordnung sowohl als Hochrisiko-KI-System als auch als KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck eingestuft, wodurch sich etliche Pflichten ergeben, die ein LLM in ihrer Funktion einschränken. Trotz dieser Einschränkungen ist ein Einsatz eines solchen LLMs sinnvoll, denn dieses kann viele OSINT-Informationen sekundenschnell zu einer gebündelten Antwort zusammenfassen, was die polizeiliche Arbeit erheblich erleichtert. Durch allgemeines OSINT-Training und die Anbindung weiterer OSINT-Quellen kann die Qualität der Antwort deutlich verbessert werden.This paper analyses the use of dark LLMs to conduct OSINT research in the context of police hazard prevention and law enforcement in North Rhine-Westphalia. To this end, an initial scientific definition of the term dark LLM is first established. Subsequently, relevant dark LLMs are presented, their dangers are highlighted, and appropriate countermeasures are discussed. This is followed by a legal classification based on several legal texts. Then a prototype LLM is developed that can be used for OSINT research. The legal analysis and technical implementation show that the use of a dark LLM in police work is not permitted. In addition, according to the AI Regulation, a police LLM is classified as both a high-risk AI system and an AI model for general use, which results in a number of obligations that restrict the function of an LLM. Despite these restrictions, the use of such an LLM is useful because it can summarise a lot of OSINT information into a bundled response in a matter of seconds, which makes police work considerably easier. Through general OSINT training and the connection of additional OSINT sources, the quality of the response can be significantly improved

Zwischen Hype und Evidenz: Generationenunterschiede bei der Arbeitgeberattraktivität

In der öffentlichen Debatte wird die Generation Z häufig als zentrale Herausforderung für die zukünftige Arbeitswelt dargestellt. Es wird behauptet, dass diese Generation, geprägt durch digitale und gesellschaftliche Umbrüche, andere Erwartungen an Arbeitgeber hat als ihre Vorgänger. Unsere Studie untersucht, ob diese Annahme wissenschaftlich haltbar ist und ob sich die Relevanz von Arbeitgeberattraktivitätsfaktoren zwischen den Generationen Baby Boomer, Generation X, Y und Z signifikant unterscheidet. Basierend auf einem neuen empirischen Ansatz analysieren wir mit einer umfangreichen deutschen Stichprobe (N=1133) mittels multipler Regressionen die Vorhersagekraft von 19 Arbeitgeberattraktivitätsfaktoren für die allgemeine Arbeitgeberattraktivität. Dabei prüfen wir, ob und inwieweit die Generationszugehörigkeit moderierende Effekte auf die Bedeutung dieser Faktoren hat. Die Ergebnisse zeigen, dass wesentliche Attraktivitätsfaktoren wie Identifikation mit dem Unternehmen, Management und Führung sowie die Arbeitsaufgabe generationsübergreifend relevant sind. Unterschiede zeigen sich lediglich in einzelnen Dimensionen wie Arbeitsplatzsicherheit, Corporate Social Responsibility, Work-Life-Balance und Unternehmensimage, wobei die Varianzaufklärung durch Generationsunterschiede äußerst gering ist (<2 %) und die signifikanten Regressionskoeffizienten im Durchschnitt nur bei .23 liegen. Die Studie liefert eine empirische Basis für die Diskussion über Generationsunterschiede bei arbeitsrelevanten Einstellungen. Unsere Ergebnisse stellen die gängige Praxis von generationsspezifischem Employer Branding und eine Überschätzung von Generationsunterschieden, die auf stereotypen Annahmen beruhen, infrage. Selbst Alters- und Lebensphaseneffekte lassen sich in unseren Ergebnissen kaum nachweisen. Zukünftige Forschung sollte verstärkt longitudinale Designs verwenden, um die Dynamik von Alter, Lebensphasen und Generationen besser zu verstehen

Arbeitgeberattraktivität aus Sicht der Generationen. Einigkeit statt Unterschiede

Die Diskussion um Generationenunterschiede in der Arbeitswelt ist allgegenwärtig – oft geprägt von Klischees und Pauschalisierungen. Dieses Buch liefert eine fundierte, empirisch gestützte Analyse zur Frage, ob sich die Erwartungen an attraktive Arbeitgeber tatsächlich zwischen Generationen unterscheiden. Die Ergebnisse zeigen: Vieles, was als generationsspezifisch gilt, ist eher Ausdruck von gesellschaftlichem Wandel. Auf Basis einer groß angelegten Befragung von Berufstätigen aus vier Generationen werden zentrale Einflussfaktoren identifiziert, die Arbeitgeber unabhängig vom Alter ihrer Mitarbeitenden attraktiv machen. Das Buch bietet praxisnahe Empfehlungen für ein nachhaltiges Personalmanagement – jenseits von Generationsmythen

Breaking the Standard: Can Oxford Nanopore Technologies Sequencing Compete With Illumina in Protistan Amplicon Studies?

ABSTRACT Advancements in sequencing technologies have revolutionized environmental research, leading to a superior understanding of ecosystem functions. In recent years, high-throughput sequencing techniques evolved from short-read Illumina sequencing to long-read Oxford Nanopore Technologies (ONT) sequencing. While Illumina still dominates the sequencing market and offers high accuracy with low error rates, it is limited by shorter read lengths. ONT provides much longer reads, allowing for greater taxonomic resolution but at the cost of higher error rates. Since existing comparative amplicon analyses deal almost exclusively with prokaryotes, it is uncertain if ONT can serve as a reliable alternative to Illumina regarding protistic metabarcoding approaches. Therefore, this study focuses on comparing error rates, taxonomic classification accuracy, and the community composition of sequences obtained from Illumina and ONT sequencing of the 18S V9 rRNA gene region as well as the full-length 18S rRNA gene from sediment samples. In addition, the applicability of the recently updated Natrix2 amplicon processing pipeline for both sequencing approaches was evaluated. While higher error rates were observed for ONT reads, especially for short reads, the full-length ONT 18S sequences achieved greater taxonomic classification accuracy down to the species level. Illumina V9 sequencing, by contrast, provided reliable classification only down to the phylum level. An analysis of community compositions revealed significant taxonomic differences between the sequencing approaches, with ONT identifying more subtle responses of species to external influences. Nevertheless, the basic community patterns were detectable with all sequencing approaches. To conclude, this study showed for the first time that particularly full-length 18S ONT sequencing can serve as a reliable alternative to Illumina V9 sequencing for protist analysis and may even outperform Illumina depending on the specific research objectives

Integration von Fertigungsrestriktionen bei 3D-Fräsverfahren in die Topologieoptimierung mit der Level-Set-Methode

Die Optimierung mechanischer Bauteile nimmt in der Entwicklung technischer Produkte einen immer größer werdenden Stellenwert ein. Ziel dieses Prozesses ist herauszufinden, welche Form und Topologie eine Struktur besitzen muss, um die an sie gestellte Konstruktionsaufgabe besonders gut zu erfüllen. Damit die optimierten Strukturen auch herstellbar sind, ist das Bestreben aktueller Forschung, Informationen über die Fertigungsprozesse direkt in die entsprechenden Optimierungsverfahren in Form von Fertigungsrestriktionen zu integrieren. In dieser Arbeit wird eine Methodik zur Integration von Fertigungsrestriktionen bei 3D-Fräsverfahren in die Topologieoptimierung mit der Level-Set-Methode entwickelt. Berücksichtigt werden dabei die Gewährleistung der Werkzeugzugänglichkeit aller Bearbeitungspunkte sowie die Einhaltung einer Mindestwandstärke. Die Methodik basiert auf der Induktion eines Strukturwachstums in Bereichen, die entweder unzugänglich oder zu dünn sind. Um diese Bereiche zu identifizieren, wird ein Verfahren entwickelt, bei dem die Level-Set-Funktion entlang der Außenkonturen realistischer Werkzeuggeometrien interpoliert wird. Zur Induktion des Strukturwachstums wird regelmäßig ein Potential definiert. Dieses besitzt innerhalb der Struktur größere Werte als außerhalb und ändert sich normal zum Strukturrand linear. Eine Minimierung des auf dem Strukturrand vorliegenden Potentials wird in ein Strukturwachstum überführt. Dazu werden die Sensitivitäten des Potentials bezüglich Verschiebungen des Strukturrandes ermittelt und mit den Entwicklungsgeschwindigkeiten der Level-Set-Funktion gekoppelt. Dadurch werden beide Fertigungsrestriktionen in eine gemeinsame mathematische Restriktion überführt und schließlich explizit in das Optimierungsproblem integriert

Processing and Evaluation of an Aluminum Matrix Composite Material

Abstract This study signifies the development and characterization of a composite material with a metallic matrix of aluminum reinforced with a steel mesh, utilizing centrifugal casting technology. An evaluation was conducted to ascertain the influence of the formulation process and the presence of the insert on the mechanical behavior with regard to tensile strength. The aluminum matrix was obtained from commercial and scrap alloys, elaborated by advanced methods of degassing and chemical modification. Meanwhile, the steel mesh reinforcement was cleaned, copper plated, and preheated to optimize wetting and, consequently, adhesion. The structural characterization was performed by scanning electron microscopy (SEM) and energy dispersive X-ray spectroscopy analyses (EDX), which highlighted a well-defined interface and uniform copper distribution. The composite was produced by means of horizontal-axis centrifugal casting in a fiberglass mold, followed by cold rolling to obtain flat specimens. A total of eight tensile specimens were examined, with measured ultimate tensile strengths ranging from 78.5 to 119.8 (MPa). A thorough examination of the fractured specimens revealed a brittle fracture mechanism, devoid of substantial plastic deformation. The onset of failures was frequently observed at the interface between the aluminum matrix and the steel mesh. The use of SEM and EDX investigations led to the confirmation of the uniformity of the copper coating and the absence of significant porosity or interfacial defects. A bimodal distribution of tensile strength values was observed, a phenomenon that is likely attributable to variations in mesh positioning and local differences in solidification. A correlation was established between the experimental results and an analytical polynomial model, thereby confirming a reasonable fit. In sum, the present study provides a substantial foundation for the development of metal matrix composites with enhanced performance, specifically designed for challenging structural applications. This method also demonstrates potential for recycling aluminum scrap into high-performance composites with controlled microstructure and mechanical integrity

Improving the Accuracy of PV Yield Calculation by Exploitation of Real Weather Data

The precision of yield calculation of modern design and simulation software for photovoltaic systems strongly rely, beside the accuracy of the specified module and inverter data, on the quality of the weather data. Since data from weather stations is not available for most locations world-wide this data is calculated by using modern interpolation methods. Beside this, simulation software typically uses historical weather data. In this work the mismatch of yield simulation results based on proprietary data, meaning interpolated or also called synthetical data, and data coming from a weather station in proximity to the installation is evaluated. The simulated data sets are compared to measurement data as obtained by the inverter output and hence give a profound understanding how interpolated data may influence the simulation results. The outcome shows that the quality of the yield simulation, if compared to the measurement data, is increased by a factor of up to four if on-site weather data is used as input for the simulation. The largest source of deviation is irradiation, which varies up to 10% if synthetical and measured irradiation on-site is compared. The second largest sources for simulation mismatches are power calculation and module temperature correction

Integrative Analysis of Nontargeted LC-HRMS and High-Throughput Metabarcoding Data for Aquatic Environmental Studies Using Combined Multivariate Statistical Approaches

Significant progress in high-throughput analytical techniques has paved the way for novel approaches to integrating data sets from different compartments. This study leverages nontarget screening (NTS) via liquid chromatography-high-resolution mass spectrometry (LC-HRMS), a crucial technique for analyzing organic micropollutants and their transformation products, in combination with biological indicators. We propose a combined multivariate data processing framework that integrates LC-HRMS-based NTS data with other high-throughput data sets, exemplified here by 18S V9 rRNA and full-length 16S rRNA gene metabarcoding data sets. The power of data fusion is demonstrated by systematically evaluating the impact of treated wastewater (TWW) over time on an aquatic ecosystem through a controlled mesocosm experiment. Highly compressed NTS data were compiled through the implementation of the region of interest-multivariate curve resolution-alternating least-squares (MCR-ALS) method, known as ROIMCR. By integrating ANOVA-simultaneous component analysis with structural learning and integrative decomposition (SLIDE), the innovative SLIDE-ASCA approach enables the decomposition of global and partial common, as well as distinct variation sources arising from experimental factors and their possible interactions. SLIDE-ASCA results indicate that temporal variability explains a much larger portion of the variance (74.6%) than the treatment effect, with both contributing to global shared space variation (41%). Design structure benefits include enhanced interpretability, improved detection of key features, and a more accurate representation of complex interactions between chemical and biological data. This approach offers a greater understanding of the natural and wastewater-influenced temporal patterns for each data source, as well as reveals associations between chemical and biological markers in an exemplified perturbed aquatic ecosystem