Hochschulreformen, Leistungsbewertungen und berufliche Identität von Professor*innen

In diesem Open-Access-Buch wird ein differenziertes Bild der Folgen von „Bologna“, „Exzellenzinitiative“, Drittmittelwettbewerb und „New Public Management“ für die berufliche Identität von Professor*innen gezeichnet. Eine qualitative empirische Studie zeigt, dass die mit diesen Reformen verbundenen Leistungsbewertungen nicht nur Identitätsbedrohungen mit sich bringen müssen, sondern auch neue Möglichkeiten der Identitätsentfaltung bieten können. Der Fokus auf Reformerfahrung und -bewältigung von Professor*innen bietet eine wichtige Ergänzung anderer Analysen der Universitätsreformen

Abschlussbericht für das Anwendungsprojekt 16 - „Küstenschutz und Geothermie"

Das RADOST-Anwendungsprojekt 16 sollte aufzeigen, wie die thermische Nutzung von in der Saturationszone des Küstenbereichs vorhandenem "Strandwasser" (einem Gemisch aus Grund- und Meerwasser) oder die direkte thermische Nutzung des Meerwassers planerisch in Küstenschutzmaßnahmen integriert werden kann. Der Bericht beschreibt die Planung ausgewählter geothermischer Quellenanlagen im Bereich von Küstenschutzanlagen unter Berücksichtigung von im Projekt gewonnenen Messdaten. Abschließend erfolgen eine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung und die Ableitung von Empfehlungen zur Umsetzung einer thermischen Nutzung des Untergrundes bzw. des Meerwassers

An artificial neural network and Random Forest identify glyphosate-impacted brackish communities based on 16S rRNA amplicon MiSeq read counts

Machine learning algorithms can be trained on complex data sets to detect, predict, or model specific aspects. Aim of this study was to train an artificial neural network in comparison to a Random Forest model to detect induced changes in microbial communities, in order to support environmental monitoring efforts of contamination events. Models were trained on taxon count tables obtained via next-generation amplicon sequencing of water column samples originating from a lab microcosm incubation experiment conducted over 140 days to determine the effects of glyphosate on succession within brackish-water microbial communities. Glyphosate-treated assemblages were classified correctly; a subsetting approach identified the taxa primarily responsible for this, permitting the reduction of input features. This study demonstrates the potential of artificial neural networks to predict indicator species for glyphosate contamination. The results could empower the development of environmental monitoring strategies with applications limited to neither glyphosate nor amplicon sequence data