Replication Target Selection in Clinical Psychology:A Bayesian and Qualitative Re-Evaluation​

Low replication rates and ill-informed selection of replication targets can harm clinical practice. We take a pragmatic approach to suggest which studies to replicate in clinical psychology. We propose a 2-step process entailing a quantitative assessment of evidence strength using Bayes factors, and a qualitative assessment concerning theory and methodology. We provide proof of concept on a series of published clinical studies. We included 75 studies with 94 individual effects. Step 1 yielded 42 effects (45%) with Bayes Factors suggesting ambiguous evidence or absence of an effect. These 42 effects were qualitatively assessed by 2 raters. We illustrate their decision process and discuss advantages and disadvantages of the proposed steps

Corrigendum: Prototype of a virtual experiment information system for the Mont Terri underground research laboratory

In the published article, there was an error concerning the FE Experiment. Incorrect information was used regarding the heaters’ power and temperature. A correction has been made to Chapter 3: Visualisation of Selected Experiments, Sub-section 3.3 “Full- Scale Emplacement Experiment”, Paragraph 1. The sentence previously stated: “They work with up to 1,500W each and emit heat up to 195°C.” The corrected sentence now states: “They work with up to 1,350W each and emit heat up to 135°C.” The authors apologize for this error and state that this does not change the scientific conclusions of the article in any way. The original article has been updated

Prototype of a Virtual Experiment Information System for the Mont Terri Underground Research Laboratory

Underground Research Laboratories (URLs) allow geoscientific in-situ experiments at large scale. At the Mont Terri URL in Switzerland, international research groups conduct numerous experiments in parallel. The measured and simulated data as well as research results obtained from them are highly relevant as they improve the general understanding of geological processes, for example in the context of radioactive waste disposal. Unfortunately, the data obtained at the test site is often only available to researchers who are directly involved in a particular experiment. Furthermore, typical visualisation techniques of such data by domain scientists often lack spatial context and accessing and exploring the data requires prior technical knowledge and a high level of effort.We created a digital replica of the Mont Terri URL and thereby implemented a prototype of a Virtual Experiment Information System that integrates highly heterogeneous data from several different sources. It allows accessing and exploring the relevant data embedded in its spatial context without much prior technical knowledge. Both, simulation results and observation data are displayed within the same system. The 4D visualisation approach focuses on three exemplary experiments conducted at Mont Terri and is easily transferable to other experiments or even other URLs. The Unity Game Engine has been used to develop the prototype. This allowed to build the application for various output devices like desktop computers or Virtual Reality hardware without much additional effort. The implemented system reduces the technical effort required to access and explore highly relevant research data and lowers the cognitive effort usually needed to gain insights from measurements, simulation models and context data. Moreover, it promotes exchange among research groups by enabling interactive visualisations embedded in the URL’s spatial context. In addition, a future use of the system for the communication of scientific methods and results to stakeholders or the general public is plausible

Digitalisation for nuclear waste management: predisposal and disposal

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Roadmap Tiefe Geothermie für Deutschland : Handlungsempfehlungen für Politik, Wirtschaft und Wissenschaft für eine erfolgreiche Wärmewende

Strategiepapier von sechs Einrichtungen der Fraunhofer-Gesellschaft und der Helmholtz-Gemeinschaf

Kompression von Hyperspektraldaten und Übertragung in einem Kanal mit reduzierten Ressourcen

Die Auswertung von Hyperspektraldaten spielt heute in Wirtschaft und Forschung eine immer größere Rolle. Die Anwendungsgebiete reichen von der Einschätzung von Sturm- und Brandschäden über die Bestimmung von Landnutzungsklassen bis hin zur Entdeckung von Mineralien und Bodenschätzen. Aufgrund ihres Datenvolumens stellt die Übertragung von hyperspektralen Datensätzen jedoch ein nicht zu unterschätzendes Problem dar. Deshalb wird eine Kompression der Daten vorgenommen, um die zu übertragende Datenmenge zu reduzieren. Da bei der Anwendung verlustfreier Kompressionsverfahren im allgemeinen keine befriedigenden Kompressionsraten erzielt werden können, muss auf verlustbehaftete Kompressionsmethoden zurückgegriffen werden. Die Anwendung solcher Methoden ist in der Fernerkundung jedoch noch immer umstritten, da keine standardisierten Verfahren zur Bewertung des Informationsverlustes existieren. Ziel dieser Arbeit ist es nun, ein geeignetes Verfahren vorzustellen, das die speziellen Eigenschaften von Hyperspektraldaten nutzt und es ermöglicht, bei der Kompression derartiger Daten hohe Kompressionsraten zu erzielen, ohne nennenswerte Qualitätsverluste in Kauf nehmen zu m'ussen. Somit wird eine Übertragung der Daten im Internet in kürzerer Zeit ohne Einbußen in Bezug auf die Anwendbarkeit der Daten möglich. Der verwendete Algorithmus ermöglicht dem Anwender, die Qualität der zu übertragenden Daten durch eine Vielzahl an Parametern selbst zu bestimmen. Neben einer möglichen verlustfreien Übertragung lassen sich auch bei hohen Kompressionsraten qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen. Für die Anwendung in typischen Browserapplikationen werden bei einer Kompression von 60:1 noch akzeptable Ergebnisse erreicht