Political economy of climate policy

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich modelltheoretisch, empirisch und experimentell mit dem Thema der Klimapolitik aus einer politökonomischen Perspektive. Der Ansatz der Neuen Politischen Ökonomie versucht, die ökonomischen Modelle um den politischen Prozess zu erweitern. Die Motivation für dieses Vorgehen steht in einem engen Zusammenhang mit der Erkenntnis, dass es unzureichend ist, die ökonomische Analyse auf Probleme des Marktversagens zu reduzieren. Neben Marktversagen können durch den politischen Prozess Probleme generiert werden (sog. Politikversagen). Im Rahmen einer positiven Analyse kann die Neue Politische Ökonomie Erklärungsansätze liefern, die eng mit der Fragestellung verknüpft sind, warum bekannte Ineffizienzen den politischen Prozess überdauern. Dieses Problem lässt sich in vielen Fällen durch Partikularinteressen erklären. Aus einer normativen Perspektive lassen sich die resultierenden Erkenntnisse für Politikempfehlungen heranziehen. Vordergründig sind dabei jene Handlungsalternativen (zum Teil auch Handlungsbeschränkungen z.B. auf konstitutioneller Ebene) die es dem Staat ermöglichen seine Handlungen möglichst unabhängig von Partikularinteressen durchzuführen. Die vorliegende Arbeit gliedert sich in acht Kapitel. Das erste Kapitel dient zur Einleitung. Kapitel zwei bis sieben umfassen den Hauptteil der Arbeit. In Kapitel acht werden die wesentlichen Ergebnisse noch einmal kurz zusammengefasst

Mathematical Modelling and Analysis of Spatially Correlated Heterogeneous and Vehicular Networks - A Stochastic Geometry Approach

Heterogeneous Cellular Networks (HCNs) and vehicular communications are two key ingredients of future 5G communication networks, which aim at providing high data rates on the one former case and high reliability on the latter one. Nevertheless, in these two scenarios, interference is the main limiting factor, which makes achieving the required performance, i.e., data rate or reliability, a challenging task. Hence, in order to cope with such issue, concepts like uplink/downlink (UL/DL) decoupling, Interference-Aware (IA) strategies or cooperative communications with Cloud Radio Access Networks (CRANs) has been introduced for new releases of 4G and future 5G networks. Additionally, for the sake of increasing the data rates, new multiple access schemes like Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) has been proposed for 5G networks. All these techniques and concepts require accurate and tractable mathematical modelling for performance analysis. This analysis allows us to obtain theoretical insights about key performance indicators leading to a deep understanding about the considered techniques. Due to the random and irregular nature that exhibits HCNs, as well as vehicular networks, stochastic geometry has appeared recently as a promising tool for system-level modelling and analysis. Nevertheless, some features of HCNs and vehicular networks, like power control, scheduling or frequency planning, impose spatial correlations over the underlying point process that complicates significantly the mathematical analysis. In this thesis, it has been used stochastic geometry and point process theories to investigate the performance of these aforementioned techniques. Firstly, it is derived a mathematical framework for the analysis of an Interference-Aware Fractional Power Control (IAFPC) for interference mitigation in the UL of HCNs. The analysis reveals that IAFPC outperforms the classical FPC in terms of Spectral Efficiency (SE), average transmitted power, and mean and variance of the interference. Then, it is investigated the performance of a scheduling algorithm where the Mobile Terminals (MTs) may be turned off if they cause a level of interference greater than a given threshold. Secondly, a multi-user UL model to assess the coverage probability of different MTs in each cell is proposed. Then, the coverage probability of cellular systems under Hoyt fading (Nakagami-q) is studied. This fading model, allows us to consider more severe fading conditions than Rayleigh, which is normally the considered fading model for the sake of tractability. Thirdly, a novel NOMA-based scheme for CRANs is proposed, modelled and analyzed. In this scheme, two users are scheduled in the same resources according to NOMA; however the performance of cell-edge users is enhanced by means of coordinated beamforming. Finally, the performance of a decentralized Medium Access Control (MAC) algorithm for vehicular communications is investigated. With this strategy, the cellular network provides frequency and time synchronization for direct Vehicle to Vehicle (V2V) communication, which is based on its geographical information. The analysis demonstrates that there exists an operation regime where the performance is noise-limited. Then, the optimal transmit power that maximizes the Energy Efficiency (EE) of the system subject to a minimum capture probability constraint is derived

CONCEPTUALISING THE MATURITY OF CITIZENS FOR CONSUMER HEALTH INFORMATICS IN LOW AND MIDDLE-INCOME COUNTRIES EMPIRICAL ANALYSIS OF CHILE, GHANA, IRAQ, KOSOVO, TURKEY, AND UKRAINE

Einführung: Consumer Health Informatics (ConsHI) ist eine Fachdisziplin, die basierend auf Methoden, Diensten und Informations- und Kommunikationstechnologie-Ausstattung Laien in die Lage versetzt, eine aktive Rolle hinsichtich ihrer Gesundheit sicher zu spielen. ConsHI verspricht, ein Heilmittel für die Myriaden an Gesundheitsherausforderungen zu sein, welche die Welt bedrängen, hauptsächlich nach der Covid – 19 Pandemie. Während Consumer Health Informatics (ConsHI) eine Menge verspricht, besteht ein Mangel an Modellen zur Bewertung der Annahme dieser Konzepte in verschiedenen Ländern, insbesondere Entwicklungsländern. Auch sind die zahlreichen Modelle der Annahme von Technologie und von Gesundheitsfürsorge uneinheitlich und der kritische Bedarf an einem zusammengesetzten Modell ist mehr ausgeprägt denn je. Diese Studie zielt darauf ab, Faktoren zu bewerten, die die Annahme von ConsHI in low-middle income countries (LMICs) zu erleichtern und die vorherrschenden Faktoren zu modellieren, welche Vorhersagen über die Reife ihrer Bürger für die Annahme von ConsHI treffen. Methoden: Wir haben eine umfassende Suche danach durchgeführt, wie Laien in Entwicklungs- wie in entwickelten Ländern IKT für ihre Gesundheit einsetzten und haben aus vielen Optionen drei wesentliche Modelle identifiziert. Die Modelle waren Unified Theory of Acceptance and Utilisation of Technology (UTAUT), Patient Activation Measure (PAM) und Consumer Health Informatics (ConsHI) Modelle, welche die individuelle Annahme und Teilnahme an Technologie und Gesundheitsfürsorge parallel überprüften. Wir haben unter Nutzung dieser drei Modelle ein zusammengesetztes Modell entwickelt. Wir haben es anschließend mittels Wilcoxon Signed Rank Test und Item Response Theory validiert. Wir haben eine mehrstufige ad-hoc-Datensammlung (convenience sampling) durchgeführt, um den Fragebogen 1800 Befragten aus sechs LMICs in einer Querschnittserhebung vorzulegen. Die Befragten waren z.T. gesund, z.T. bei eingeschränkter Gesundheit, 18 Jahre oder älter – der Rücklauf war fast 100%, von einigen fehlenden Daten abgesehen, da die Untersucher die Erhebungsblätter persönlich vorlegten. Die Daten wurden sowohl mit explorativen wie auch konformativen Faktoranalyse-Techniken analysiert, so zum Beispiel partial least square structural equation models in Rstudio und SmartPLS 4.0, je nach Gegebenheit. Unser Datensatz erfüllte alle Grundannahmen der explorativen und konfirmativen Faktorenanalyse ohne signifikante Probleme. Aus der explorativen Faktorenanalyse haben wir Faktoren (e – factors) extrahiert und Fakten aus empirischen Modellen (t – factors) gegenübergestellt. Auch haben wir mittels Strukturgleichungsmodellen Reifefaktoren (m – factors) aus den t – factors zusammengestellt. Ergebnisse: Wir haben zwei hauptsächliche Ergebnisse erzielt. Zunächst, in einer Voruntersuchung, haben wir einen Fragebogen mit 43 Items, gestaltet als 5-Punkt-Likert-Items zusammengestellt und validiert und acht demographische Items hnzugefügt, als Moderatoren der m – factors zur Vorhersage der ConsHI-Reife. Zum zweiten haben wir aus dem Datensatz sechs explorative Faktoren als erleichternde Elemente für ConsHI extrahiert. Die e – factors waren wesentlich durch ein Gestaltexperiment gekennzeichnet und spiegelten die drei theoretischen Faktoren (t – factors) unseres Modells wider. Wir haben auch konfirmative Modellierung höherer Ordnung angewandt, um vier m – factors (Aptitute, Attitude, Confidence und Motivation) als Prädiktoren der Reife von Bürgern in LMICs zusammenzusetzen. Attitude (Haltung) trug am meisten zur Vorhersage der Reife von Bürgern in LMICs bei, aptitude (Eignung) am wenigsten. Die prädiktive Relevanz und Stärke des Modells wurden validiert und waren auf dem 95%-Konfidenzniveau signifikant. Zu beachten ist, dass eine Mehrgruppenanalyse die statistische Signifikanz der beobachteten Heterogenität und den moderierenden Effekt mehrerer demogrpahischer Variablen, wie z.B. Alter, die Vorhersehbarkeit für ConsHI in LMICs bestätigten. Schlüsse: Soweit es uns bekannt ist, ist unsere Studie ein Vorreiter, indem sie ein zusammengesetztes Modell aus UTAUT, PAM und ConsHI erstellt; diese Forschung macht die Notwendigkeit von Politikformulierung zur Maximierung der Technologie in der Gesundheitsversorgung und zur Optimierung eines ausgeweiteten Zugangs zu mobiler Telefonie zum zentralen Thema. Die Studie hat ein prädiktives lineares Modell zur Bestimmung der Reife von Bürgern in LMICs für ConsHI formuliert. Die Ad-Hoc-Datenerhebung war eine wichtige Einschränkung der Studie; als Querschnittstudie, da sich Faktoren mit der Zeit ändern, könnten ihr auch dynamische Umgebungsfaktoren entgangen sein. Wir empfehlen, dass künftige Studien Zufallsstichprobenvefahren anwenden, und Anstrengungen, aktive Techniken in einer Verhaltensstudie zu verwenden, würden auch helfen. Schlüsselwörter: Verbrauchergesundheitsinformatik, Moderatoren, Reife der Bürger von LMICs, Ländern mit niedrigem mittlerem Einkommen und Vorhersagemodell

Modular architecture in biological networks

Thesis (Ph. D.)--Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology, 2007.Includes bibliographical references (p. 201-207).In the past decade, biology has been revolutionized by an explosion in the availability of data. Translating this new wealth of information into meaningful biological insights and clinical breakthroughs will require a complete overhaul both in the questions being asked, and the methodologies used to answer them. One of the largest challenges in organizing and understanding the data coming from genome sequencing, microarray experiments, and other high-throughput measurements, will be the ability to find large-scale structure in biological systems. Ideally, this would lead to a simplified representation, wherein the thousands of genes in an organism can be viewed as a much smaller number of dynamic modules working in concert to accomplish cellular functions. Toward demonstrating the importance of higher-level, modular structure in biological systems, we have performed the following analyses: 1. Using computational techniques and pre-existing protein-protein interaction (PPI) data, we have developed general tools to find and validate modular structure. We have applied these approaches to the PPI networks of yeast, fly, worm, and human.(cont.) 2. Utilizing a modular scaffold, we have generated predictions that attempt to explain existing system-wide experiments as well as predict the function of otherwise uncharacterized proteins. 3. Following the example of comparative genomics, we have aligned biological networks at the modular level to elucidate principles of how modules evolve. We show that conserved modular structure can further aid in functional annotation across the proteome. In addition to the detection and use of modular structure for computational analyses, experimental techniques must be adapted to support top-down strategies, and the targeting of entire modules with combinations of small-molecules. With this in mind, we have designed experimental strategies to find sets of small-molecules capable of perturbing fimctional modules through a variety of distinct, but related, mechanisms. As a first test, we have looked for classes of small-molecules targeting growth signaling through the phosphatidyl-inositol-3-kinase (PI3K) pathway. This provides a platform for developing new screening techniques in the setting of biology relevant to diabetes and cancer. In combination, these investigations provide an extensible computational approach to finding and utilizing modular structure in biological networks, and experimental approaches to bring them toward clinical endpoints.by Gopal Ramachandran.Ph.D

Artificial Intelligence with Light Supervision: Application to Neuroimaging

Recent developments in artificial intelligence research have resulted in tremendous success in computer vision, natural language processing and medical imaging tasks, often reaching human or superhuman performance. In this thesis, I further developed artificial intelligence methods based on convolutional neural networks with a special focus on the automated analysis of brain magnetic resonance imaging scans (MRI). I showed that efficient artificial intelligence systems can be created using only minimal supervision, by reducing the quantity and quality of annotations used for training. I applied those methods to the automated assessment of the burden of enlarged perivascular spaces, brain structural changes that may be related to dementia, stroke, mult