Proceedings of the 10th International Conference on Ecological Informatics: translating ecological data into knowledge and decisions in a rapidly changing world: ICEI 2018

The Conference Proceedings are an impressive display of the current scope of Ecological Informatics. Whilst Data Management, Analysis, Synthesis and Forecasting have been lasting popular themes over the past nine biannual ICEI conferences, ICEI 2018 addresses distinctively novel developments in Data Acquisition enabled by cutting edge in situ and remote sensing technology. The here presented ICEI 2018 abstracts captures well current trends and challenges of Ecological Informatics towards: • regional, continental and global sharing of ecological data, • thorough integration of complementing monitoring technologies including DNA-barcoding, • sophisticated pattern recognition by deep learning, • advanced exploration of valuable information in ‘big data’ by means of machine learning and process modelling, • decision-informing solutions for biodiversity conservation and sustainable ecosystem management in light of global changes

Philosophical perspectives on time in biology

Although time is a central topic in philosophy, within the philosophy of science discussions of time in biology have largely been neglected. This dissertation argues for the philosophical importance of paying closer attention to the vastly different timescales at which biological phenomenon can be investigated and explained. The importance of timescales for four themes in philosophy of biology is examined: abstractions and manipulations of time in biological practice, metaphysical debates between the mechanistic and process ontology frameworks, the problem of synchronizing molecular clocks and fossil clocks, and reductionism in biology. This dissertation provides the first sustained philosophical examination of the role of time in biology. The first chapter explores how researchers manage the complexities of multiple timescales by abstracting from time physically, procedurally, mathematically, and conceptually. Understanding how researchers abstract from time in their investigations is important for determining what phenomena might be obscured by such practices. Chapter two turns to the debate in philosophy of biology between traditional mechanistic accounts and the new process ontology. While process ontology is an advance, insofar as it has the potential to bring temporal issues to the fore, it is better understood as an epistemological—not metaphysical—framework. A careful consideration of timescales highlights how different metaphysical frameworks can be more epistemologically appropriate in different contexts. The third chapter examines how molecular and fossil clocks are used to measure time in biology. In both cases, researchers use phenomena occurring at one timescale (e.g. DNA mutations) to measure durations across another scale (e.g., the evolutionary occurrence of a last common ancestor). Attempts to synchronize these clocks for key biological events in the deep past pose interesting methodological problems—and suggest new solutions—for how to deal with discordant and interdependent lines of evidence. The final chapter considers the consequences of this analysis of time in biology for debates about reductionism. Reductionism has focused almost exclusively on spatial scales. This chapter shows how a consideration of temporal scales transforms philosophical debates about reductionism in biology and poses new challenges. This dissertation demonstrates the fertility of extending the philosophy of time into the philosophy of biology

Proceedings of the 10th International Conference on Ecological Informatics: translating ecological data into knowledge and decisions in a rapidly changing world: ICEI 2018

The Conference Proceedings are an impressive display of the current scope of Ecological Informatics. Whilst Data Management, Analysis, Synthesis and Forecasting have been lasting popular themes over the past nine biannual ICEI conferences, ICEI 2018 addresses distinctively novel developments in Data Acquisition enabled by cutting edge in situ and remote sensing technology. The here presented ICEI 2018 abstracts captures well current trends and challenges of Ecological Informatics towards: • regional, continental and global sharing of ecological data, • thorough integration of complementing monitoring technologies including DNA-barcoding, • sophisticated pattern recognition by deep learning, • advanced exploration of valuable information in ‘big data’ by means of machine learning and process modelling, • decision-informing solutions for biodiversity conservation and sustainable ecosystem management in light of global changes

Forest Observatory: a resource of integrated wildlife data

We propose the Forest Observatory, a linked datastore, to represent knowledge from wildlife data. It is a resource that semantically integrates data silos and presents them in a unified manner. This research focuses on the forest of the Lower Kinabatangan Wildlife Sanctuary (LKWS) in Sabah, Malaysian Borneo. In this region, wildlife research activities generate a variety of Internet of Things (IoT) data. However, due to the heterogeneity and isolation of such data (i.e., data created in different formats and stored in separate locations), extracting meaningful information is deemed time-consuming and labour-intense. One possible solution would be to integrate these data using semantic web technologies. As a result, data entities are transformed into a machine-readable format and can be accessed on a single display. This study created a semantic data model to integrate heterogeneous wildlife data. Our approach developed the Forest Observatory Ontology (FOO) to lay the foundation for the Forest Observatory. FOO modelled the IoT and wildlife concepts, established their relationships, and used these features to link historical datasets. We evaluated FOO’s structure and the Forest Observatory using pitfalls scanners and task-based methods. For the latter, a use case was assigned to the Forest Observatory, querying it before and after reasoning. The results demonstrated that our Forest Observatory provides precise and prompt responses to complex questions about wildlife. We hope our research will aid bioscientists and wildlife researchers in maximising the value of their digital data. The Forest Observatory can be expanded to include new data sources, replicated in various wildlife sanctuaries, and adapted to other domains

Semantic Trajectories and Predicting Future Semantic Locations

Der Begriff $\textit{Standortwahrnehmung}$ (engl. $\textit{Location Awareness}$) bezieht sich in Zusammenhang mit sog. Ubiquitous Computing Systemen auf die Fähigkeit eines Systems seine Umgebung wahrzunehmen und seine Position im Raum zu erkennen. Solch eine Fähigkeit ist unerlässlich für das Erreichen von anpassungsfähigen, an den jeweiligen Kontext maßgeschneiderten Diensten und Applikationen. In den letzten Jahren, Dienstleister, um ihre Dienste an Nutzern rechtzeitig oder sogar vorausschauend anbieten zu können, gehen sie einen Schritt weiter und setzen vermehrt auf Standortvorhersage-Techniken. Der Technologiesprung der letzten Jahre und die weite Verbreitung von intelligenten mobilen Geräten hat dieses Unterfangen unterstützt. Darüber hinaus, Standortvorhersagesysteme werden immer häufiger zwecks einer effizienteren Resourcenverwaltung oder der Optimierung von Entscheidungsprozessen eingesetzt, wie zum Beispiel in Telekommunikations- oder Verkehrsnetzen. Schließlich, das Wissen des nächsten Ortes eines Nutzers und seine Bewegungsmuster gewähren einen tiefen Einblick in die Person an sich und ihre aktuelle und künftige Handlungen. Diese Art von Informationen kann Systeme zu einem höheren Personalisierungsgrad führen und sind sehr wertvoll (siehe z.B. digitale persönliche Assistenten und Empfehlungssysteme, u.a.). Aus diesen Gründen haben Standortvorhersagemethoden in den vergangenen Jahren stark an Bedeutung gewonnen. $\\$Die heutige Literatur umfasst eine reiche Vielfalt von Modellierungs- und Prädiktionstechniken für menschliche Bewegungsmuster. Die Mehrheit wird durch statistische oder Machine Learning basierte Verfahren repräsentiert, angewendet auf GPS oder Mobilfunkmast Signalen. Neuere Arbeiten gehen über die Nutzung von rein numerischen Daten hinaus und verwenden semantisches Wissen um die verfügbare Trajektorien anzureichern. Die resultierenden Trajektorien werden als $\textit{semantische Trajektorien}$ bezeichnet und reduzieren die abertausend aufgezeichnete GPS Punkte auf den wesentlichen Teil der menschlichen Bewegung, repräsentiert durch eine kleine Zahl signifikanter $\textit{semantischer Orte}$. Das verleiht den Prädiktionsmodellen eine gewisse Transparenz und hilft das Erreichen eines besseren Verständnisses der menschlichen Bewegung. Trotz der Vorteile, die Forschung um die Modellierung und Prädiktion semantischer Trajektorien befindet sich noch in einem sehr frühen Stadium. $\\$Das Hauptziel dieser Doktorarbeit ist diese Lücke zu füllen, sich der wachsenden Zahl an Untersuchungen in diesem Gebiet anzuschließen und einen soliden Grundstein für zukünftige Untersuchungen zu legen. Zu diesem Zweck, die vorliegende Arbeit erkundet eine Reihe von Wegen zur Modellierung von semantischen Trajektorien und zur Prädiktion der nächstbesuchten Standorte der Nutzer. Diese beinhalten sowohl probabilistische Verfahren wie multidimensionale Markov Ketten, als auch Künstliche Neuronale Netze (KNN) wie Convolutional Networks (CNN) und Attention-basiertes Sequence to Sequence Learning (Seq2Seq). Jenseits dieser übergeordneten Zielsetzung, der Beitrag dieser Dissertation kann in den folgenden Punkten zusammengefasst werden:$\\$$\bullet$ Untersuchung hinsichtlich der Auswirkung der $\textit{semantischen Repräsentationsebene}$, welche für die Beschreibung von Standorten in den semantischen Trajektorien verwendet wird, auf die prädiktive Performanz der Standortvorhersagemodelle.$\\$ $\bullet$ Untersuchung hinsichtlich der Auswirkung des gewählten $\textit{Grades der semantischen Anreicherung}$ der verfügbaren Trajektorien auf die prädiktive Performanz der Standortvorhersagemodelle.$\\$ $\bullet$ Untersuchung hinsichtlich der Integration von semantischem Wissen in das Training von Neuronalen Netzen durch das Hinzufügen einer $\textit{zusätzlichen semantischen Ebene}$ in Bezug auf das Konvergenzverhalten der Standortvorhersagemodelle und deren Prädiktionsperformanz. $\\$Die verschiedenen vorgeschlagenen und erkundeten Ansätze der vorliegenden Arbeit wurden mit Hilfe einer Gruppe realer Datensätze evaluiert. Ein Teil davon ist frei verfügbar für wissenschaftliche Zwecke und ein Teil entstand aus eigenen Experimenten und Nutzerstudien. Dies hat in Einzelfällen dazu geführt, dass ein kleiner Teil der in dieser Arbeit diskutierten Ergebnisse auf eine relativ begrenzte Datenmenge basiert, was teilweise auf eine entsprechend begrenzte Generalisierbarkeit hindeutet. Dennoch, sie liefern ein schwerwiegendes Indiz und legen zusammen mit den restlichen Aussagen der Arbeit ein solides Fundament für zukünftige Untersuchungen. $\\$Die Untersuchungen der vorliegenden Arbeit haben gewisse Vorteile seitens der Nutzung von Künstlichen Neuronalen Netzen identifiziert, besonders in Hinsicht auf Präzision und Trefferquote. Dabei stachen insbesondere die Stärken von rekurrenten (RNN, LSTM) und faltenden (CNN) Architekturen hervor. Allerdings, in bestimmten Fällen konnten manche probabilistische Modelle ähnlich gut, oder sogar bessere Ergebnisse erzielen. Dies ist im Wesentlichen auf die Menge und die Eigenschaften der verfügbaren Trainings- und Evaluationsdatensätze zurückzuführen und die Tatsache, dass Neuronale Netze im Allgemeinen und im Vergleich zu statistischen Verfahren datenempfindlicher sind. $\\$Es hat sich ebenfalls gezeigt, dass die semantische Repräsentationsebene in der Tat einen signifikanten Einfluss auf die Vorhersagekraft der Modelle hat. Semantische Trajektorien beschrieben in einer höheren semantischen Ebene bieten eine bessere Grundlage für genauere Vorhersagen als Trajektorien einer niedrigeren Ebene. Ein möglicher Grund dafür könnte die Tatsache sein, dass menschliche Bewegung einen höheren Regelmäßigkeitsgrad zeigt je höher die Ebene in der diese modelliert wird ist. $\\$Des Weiteren haben Untersuchungen bestätigt, dass der Grad der semantischen Anreicherung der Trajektorien, indem zusätzliche Kontext-Information, wie die Aktivität der Nutzer, ihre Persönlichkeit und ihr emotionaler Zustand, in Betracht gezogen werden, zu besseren Ergebnissen führen kann. Allerdings, in manchen Fällen konnten auch bestimmte Einschränkungen festgestellt werden, die auf die größere Anzahl der betrachteten Trainingsmerkmale in Zusammenhang mit dem entsprechend kleinen verfügbaren Trainingsdatensatz zurückzuführen sind. Dieses Phänomen wurde von Bellman als Fluch der Dimensionalität bezeichnet. Konkret bedeutet dies, dass die Vorteile geboten von den zusätzlichen Merkmalen gleichzeitig teilweise durch sich selbst wieder eliminiert werden, angesichts des Fehlens eines größeren Datensatzes, welcher ein generalisierbareres Modell und somit eine höhere Genauigkeit unterstützen würde. Die Tatsache, dass die Prädiktionsmodelle mit der besten Performanz zu den Nutzern mit den meisten Annotationen zuzuweisen sind unterstützt diese Annahme. $\\$Schließlich, in Hinsicht auf die Integration und Anwendung einer zusätzlichen semantischen Ebene in das Training von Neuronalen Netzen, die Untersuchungen dieser Arbeit untermauern die ursprüngliche Annahme und Grundidee und zeigen, dass das Einsetzen vom externen semantischen Wissen sowohl zu einer signifikanten Verbesserung des Training-Verhaltens der neuronalen Netze, als auch zu einer höheren Vorhersagegenauigkeit führen kann. Darüber hinaus, diese Ergebnisse geben starke Hinweise dafür, dass die Fusion von wissensbasierten und datengetriebenen Modellen über den speziellen Fall der Standortvorhersage hinaus sich ebenfalls als sehr nützlich erweisen könnte, da diese einen schnelleren und tieferen Blick in die verfügbaren Daten ermöglicht

Multi-perspective modelling for knowledge management and knowledge engineering

ii It seems almost self-evident that “knowledge management ” and “knowledge engineering” should be related disciplines that may share techniques and methods between them. However, attempts by knowledge engineers to apply their techniques to knowledge management have been praised by some and derided by others, who claim that knowledge engineers have a fundamentally wrong concept of what “knowledge management” is. The critics also point to specific weaknesses of knowledge engineering, notably the lack of a broad context for the knowledge. Knowledge engineering has suffered some criticism from within its own ranks, too, particularly of the “rapid prototyping ” approach, in which acquired knowledge was encoded directly into an iteratively developed computer system. This approach was indeed rapid, but when used to deliver a final system, it became nearly impossible to verify and validate the system or to maintain it. A solution to this has come in the form of knowledge engineering methodology, and particularly in the CommonKAD

Phylogenomics and Historical Biogeography of the Gooseneck Barnacle Pollicipes elegans

This dissertation explores the systematics, biogeography, and genomics of the gooseneck barnacle Pollicipes elegans, a marine crustacean of the tropical Eastern Pacific. In Chapter 1, I provide a broad framework for my research by introducing and focusing on the long-­‐standing debate of the mechanisms behind the latitudinal gradient in species diversity, which provided the initial motivation for using Pollicipes elegans as a model system to study the mechanisms leading to genetic differentiation and speciation in tropical regions. In Chapter 2, I examine the genetic structure, infer patterns of connectivity across the warm tropical waters of the eastern Pacific, and reconstruct the biogeographic history of P. elegans using a statistical phylogeographic framework. Using mitochondrial DNA sequences, I found strong evidence supporting an out-­‐of-­‐the tropics model of speciation in P. elegans, with a clear phylogeographical break between populations in Mexico and all populations to the south. In Chapter 3, I added sequence data from six nuclear genes to the analysis of genetic structure and found strong evidence for two cryptic species within the nominal P. elegans that likely originated by allopatric speciation across the Central American Gap. I estimated the divergence times between peripheral and central populations, and the effective population sizes of these populations, and found again support for an out-­‐of-­‐the-­‐tropics model of diversification. In Chapter 4, I used RNA sequencing of individuals of P. elegans from each cryptic species to assemble the first transcriptome for this taxon. Data mining of the transcriptome allowed me to identify microsatellite and single nucleotide polymorphism (SNP) markers to be used in future research. Analyses using the SNP dataset revealed evidence for 11 genes under natural selection between the two cryptic species; the genes that were identified may be influenced by spatial variation in sea surface temperature in the tropical eastern Pacific. Lastly, in Chapter 5, I provide guidelines for future studies that should be pursued to help elucidate patterns, mechanisms, and consequences of latitudinal gradients of temperature in the process of allopatric speciation. The phylogeographic and demographic reconstruction for P. elegans in this dissertation provide evidence of the role that temperature may play in population differentiation associated with speciation. The transcriptome analyses provided a large set of genetic markers and a list of candidate genes under selection, a crucial first step in the description of the genetic basis of local thermal adaptation in tropical regions. The information generated in this dissertation provides a novel empirical system that can help elucidate the evolution of tropical diversity and can be used to potentially predict the future impacts of climate change on tropical species

Dynamics in Logistics

This open access book highlights the interdisciplinary aspects of logistics research. Featuring empirical, methodological, and practice-oriented articles, it addresses the modelling, planning, optimization and control of processes. Chiefly focusing on supply chains, logistics networks, production systems, and systems and facilities for material flows, the respective contributions combine research on classical supply chain management, digitalized business processes, production engineering, electrical engineering, computer science and mathematical optimization. To celebrate 25 years of interdisciplinary and collaborative research conducted at the Bremen Research Cluster for Dynamics in Logistics (LogDynamics), in this book hand-picked experts currently or formerly affiliated with the Cluster provide retrospectives, present cutting-edge research, and outline future research directions