Explaining and promoting participation in demand response programs: The role of rational and moral motivations among German energy consumers

Demand response programs aim to increase flexibility in electricity consumption. Yet, their success hinges on a sufficient level of consumer participation, which makes it important to understand the factors that motivate participation. Though it is often assumed that consumers participate in demand response programs for the potential financial benefits, these programs can also generate collective environmental benefits, such as an increase in the share of renewable energy. Consequently, we studied potential motivations that underlie individuals’ participation in demand response programs (indicated by their acceptance, interest, and intention to participate). By examining the role of specific beliefs about costs and benefits and the role of general personal motivations (i.e., financial, environmental, and innovation-seeking) for individuals’ participation in quota schemes (a novel type of incentive-based demand response), we found that both financial and environmental beliefs underlie participation. Moreover, compared to a personal financial motivation, a personal environmental motivation (and, to a lesser extent, an innovation-seeking motivation) was both more strongly related to participation and better able to explain favorable beliefs about participation. Furthermore, we experimentally manipulated different benefits and modes of participation (through frame manipulation) and found that emphasizing the environmental benefits of participation leads to stronger acceptance and interest in participating among those strongly motivated by the environment. Conversely, this tailoring effect does not exist among those strongly financially motivated when the financial benefits are emphasized. Additionally, participation was generally higher when participation was described as voluntary compared to mandatory. We discuss the theoretical and practical implications arising from these findings

Eine Evaluation experimenteller Designs und deren Einfluss auf die Schätzergebnisse von Choice Based Conjoint Analysen mittels Monte Carlo Simulation

Das Ziel der statistischen Versuchsplanung bei Choice Experimenten ist es, möglichst effiziente Designs zu erstellen. Im Rahmen dieser Arbeit werden Methoden zur Erstel-lung eines (3,4,3,4)-Designs mittels Monte Carlo Simulation miteinander verglichen. Es zeigt sich, dass bei allen Methoden die Haupteffekte geschätzt werden können und sich die geschätzten Parameter den wahren Parametern mit steigendem Stichprobenumfang nähern. Die relativen Unterschiede in Form des Root Mean Square Error (RMSE) sind vergleichsweise hoch, können jedoch in ihrer absoluten Höhe nachrangig behandelt wer-den. Sollen Haupteffekte und Zwei-Wege-Interaktionseffekte geschätzt werden, so sind diese Effekte nicht bei allen Methoden zur Designerstellung schätzbar. Sowohl die abso-luten Werte des RMSE sind höher gegenüber einer ausschließlichen Haupteffektschät-zung als auch die relativen Unterschiede zwischen den Designs. Eine steigende Anzahl an Blöcken hat allgemein einen positiven Einfluss auf die statistische Effizienz und den RMSE. Der marginale Einfluss sinkt jedoch mit steigender Anzahl, sodass er v.a. bei sehr wenigen Blöcken von Bedeutung ist. Zudem ist der Einfluss geringer als der eines steigenden Stichprobenumfangs. Die durch die Methode der Designerstellung oder durch eine geringe Anzahl an Blöcken auftretenden Ineffizienzen können durch einen erhöhten Stichprobenumfang kompensiert werden und sind daher insbesondere bei beschränkten Stichprobengrößen von Relevanz

Hirnstrukturelle Korrelate der Steigerung motorischer Lernprozesse durch eine neuromodulatorische Voraktivierung: Quer- und Längsschnittstudie

In zahlreichen Kontexten wie Leistungs-, Gesundheits-, Freizeit-, Schul- oder Rehabilitationssport werden ständig Fertigkeiten neu gelernt, stabilisiert oder vervollkommnet. Zudem bestehen in den meisten der genannten Anwendungsfelder Anforderungen an eine hohe zeitliche Ökonomie und Effizienz des Lernprozesses. Folgerichtig werden der Untersuchung von motorischen Lernprozessen und den Möglichkeiten ihrer Beeinflussung beträchtliche Forschungsans-trengungen gewidmet. Obwohl Ausdauerinterventionen als eine vielversprechende Interventionsstrategie betrachtet werden, um im Gehirn günstige Voraussetzungen für zukünftige motorische Lernprozesse zu schaffen, gibt es zu dieser Thematik momentan kaum Studien. Vorliegende Arbeit setzt an diesem Erkenntnisdefizit an und will einen Beitrag zu den Fragen leisten, ob und über welche Mechanismen Ausdauerinterventionen motorische Lernprozesse beeinflussen. Zur Erreichung dieses Ziels wurden eine Querschnitt- sowie eine Längsschnittstudie komplementär eingesetzt. In beiden Studien wurden einheitlich eine etablierte Aufgabe zur Erfassung motorischer Lernprozesse (Stabilometer) sowie nichtinvasive Verfahren der strukturellen Magnetresonanztomographie des Gehirns (T1-gewichtete und diffusionsgewichtete Bildgebung) als Hauptmethoden genutzt. Die Ergebnisse vorliegender Arbeit zeigen u.a., (1) dass Variationen in der Struktur der grauen und weißen Hirnsubstanz vor dem Lernprozess zukünftige motorische Lernerfolge prädizieren, (2) dass durch eine kurzzeitige Ausdauerintervention die Lerngeschwindigkeit zukünftiger motorischer Lernprozesse förderlich beeinflusst werden kann und (3) dass dieser Effekt maßgeblich über Plastizität in primär sensomotorisch-assoziierten Bereichen der weißen Hirnsubstanz vermittelt wird.:Inhaltsverzeichnis DANKSAGUNG IV ABKÜRZUNGS- UND SYMBOLVERZEICHNIS VIII ABBILDUNGSVERZEICHNIS XI TABELLENVERZEICHNIS XIV 1 EINLEITUNG 1 1.1 Ausgangslage 1 1.2 Problemstellung 3 1.3 Ziele und Aufbau der Arbeit 6 2 WISSENSCHAFTLICHER SACHSTAND 9 2.1 Aktivitätsspezifische strukturelle Neuroplastizität 9 2.1.1 Strukturelle Neuroplastizität und motorisches Lernen 11 2.1.1.1 Mikrostrukturelle Adaptationen 11 2.1.1.2 Makrostrukturelle Adaptationen 12 2.1.2 Strukturelle Neuroplastizität und Ausdauer 15 2.1.2.1 Mikrostrukturelle Adaptationen 15 2.1.2.2 Makrostrukturelle Adaptationen 17 2.2 Individuelle Prädispositionen und motorische Lernprozesse - nature or nurture? 21 2.2.1 Die Hirnstruktur als Parameter zur Quantifizierung individueller Prädispositionen 21 2.2.2 Hirnstrukturelle Prädispositionen und motorisches Lernen 24 2.3 Neuromodulation und Ausdauer 26 2.3.1 Effekte von Ausdauerinterventionen auf motorische Lernprozesse - Verhaltensstudien 26 2.3.2 Laktat als Mediator und Modulator der Neuroplastizität - eine Hypothese 29 2.3.2.1 Laktatproduktion und -shuttling 30 2.3.2.2 Laktataufnahme im Gehirn und Bedeutung für den Metabolismus 31 2.3.2.3 Laktat als bedeutendes Signalmolekül im Gehirn 35 2.3.2.4 Bedeutung von erhöhten BDNF-Werten für neuroplastische Prozesse 38 2.4 Überlegungen zu einem neuroplastisch-wirksamen Belastungsgefüge von Ausdauerinterventionen 40 2.4.1 Belastungsintensität 41 2.4.2 Interventionsdauer und Rolle der Verbesserung der Ausdauerleistungsfähigkeit 42 2.4.3 Schlussfolgerungen 45 2.5 Methoden der strukturellen Magnetresonanztomographie 46 2.5.1 T1-gewichtete Bildgebung und Morphometrie 46 2.5.2 Diffusionsgewichtete Bildgebung 47 2.6 Zusammenfassung des theoretischen Teils und Arbeitshypothesen 50 2.6.1 Theorie zum Zusammenhang von Ausdauerinterventionen, Neuroplastizität und motorischer Lernfähigkeit 50 2.6.2 Allgemeine Forschungshypothesen 52 3 QUERSCHNITTSTUDIE 58 3.1 Untersuchungsmethodik 58 3.1.1 Untersuchungsdesign 58 3.1.2 Stichprobe 59 3.1.3 Untersuchungsmethoden/Messinstrumente 59 3.1.3.1 Erhebung und Präprozessierung der T1-gewichteten Bilder 59 3.1.3.2 Erhebung und Präprozessierung der diffusionsgewichteten Bilder 60 3.1.3.3 Traktographie 62 3.1.3.4 Lerntraining auf dem Stabilometer 63 3.1.4 Mathematisch-statistische Methode 64 3.1.4.1 Verhaltensdaten 65 3.1.4.2 Assoziation der grauen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 66 3.1.4.3 Assoziation der weißen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 67 3.2 Ergebnisdarstellung 68 3.2.1 Verhaltensdaten 68 3.2.2 Assoziation der grauen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 69 3.2.3 Assoziation der weißen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 72 3.2.4 Charakterisierung der FA-Befunde 75 3.3 Diskussion der Querschnittstudie 76 3.3.1 Diskussion der Verhaltensergebnisse 76 3.3.2 Diskussion des Hirnstruktur-Verhaltens-Zusammenhangs 77 3.3.2.1 Struktur-Verhaltens-Zusammenhang in der grauen Hirnsubstanz 78 3.3.2.2 Struktur-Verhaltens-Zusammenhang in der weißen Hirnsubstanz 79 3.3.2.3 Zusammenfassende Diskussion des Struktur-Verhaltens-Zusammenhangs 80 3.3.3 Limitationen und Ausblick 82 4 LÄNGSSCHNITTSTUDIE 85 4.1 Untersuchungsmethodik 85 4.1.1 Untersuchungsdesign 85 4.1.2 Stichprobe 86 4.1.3 Untersuchungsmethoden/ Messinstrumente 87 4.1.3.1 Erhebung und Präprozessierung der T1-gewichteten Bilder 88 4.1.3.2 Erhebung und Präprozessierung der diffusionsgewichteten Bilder 88 4.1.3.3 Ausdauer-Leistungsdiagnostik 91 4.1.3.4 Charakterisierung der Ausdauerintervention 93 4.1.3.5 Stabilometrie: Erfassung des Standgleichgewichts (Nintendo Wii) 96 4.1.3.6 Lerntraining auf dem Stabilometer 97 4.1.4 Mathematisch-statistische Methode 98 4.1.4.1 Prüfung auf Baseline-Unterschiede 98 4.1.4.2 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 2 99 4.1.4.3 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 3 100 4.1.4.4 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 4 102 4.1.4.5 Vorgehen zur Prüfung der Hypothesen 5 und 6 103 4.1.4.5.1 Welches Modell der Mediation wurde genutzt und welche Effekte wurden modelliert? 104 4.1.4.5.2 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 5 105 4.1.4.5.3 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 6 108 4.2 Ergebnisdarstellung 110 4.2.1 Gruppendifferenzen zu Baseline 110 4.2.2 Wirksamkeit der Intervention 112 4.2.3 Ausdauerinduzierte hirnstrukturelle Veränderungen 113 4.2.4 Verhaltensergebnisse des motorischen Lernens 118 4.2.5 Neuronale Korrelate der ausdauerinduzierten Beeinflussung motorischer Lernprozesse 119 4.2.5.1 Überprüfung von Hypothese 5 120 4.2.5.2 Überprüfung von Hypothese 6 123 4.3 Diskussion der Längsschnittstudie 126 4.3.1 Gruppencharakteristika und Effektivität der Intervention 126 4.3.2 Effekte der neuromodulatorischen Voraktivierung auf die Struktur der grauen und weißen Hirnsubstanz 127 4.3.2.1 Reduktion des regionalen Volumens der grauen Substanz im inferioren frontalen Gyrus 128 4.3.2.2 Keine Effekte im Hippokampus und im primären Motorkortex 130 4.3.2.3 Erhöhung des regionalen Volumens der grauen Substanz im Bereich des Hirnstamms 131 4.3.2.4 Keine Effekte in der weißen Hirnsubstanz 132 4.3.3 Verhaltensergebnisse des motorischen Lernens nach der neuromodulatorischen Voraktivierung 133 4.3.4 Zusammenhang zwischen ausdauerinduzierten Strukturänderungen und motorischer Lernleistung 135 4.3.4.1 Diskussion der Ergebnisse zu Hypothese 5 135 4.3.4.2 Diskussion der Ergebnisse zu Hypothese 6 138 5 METHODENKRITIK 140 5.1 Querschnittstudie 140 5.2 Längsschnittstudie 141 5.3 Methoden der strukturellen Magnetresonanztomographie 143 5.3.1 T1-gewichtete Bildgebung und VBM 143 5.3.2 Diffusionsgewichtete Bildgebung, TBSS und Traktographie 145 6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 147 6.1 Resümee der Hauptergebnisse 147 6.2 Ausblick und Orientierungen für zukünftige Forschungsvorhaben 149 LITERATURVERZEICHNIS 153 ANHANG 180 Anhang 1: Studienübersicht zu struktureller Neuroplastizität und Ausdauer 182 Anhang 2: Supplementäre Materialien zur Querschnittstudie 186 Anhang 3: Supplementäre Materialien zur Längsschnittstudie 193 LEBENSLAUF 201 WISSENSCHAFTLICHE VERÖFFENTLICHUNGEN 203 VERSICHERUNG 204The acquisition, stabilization and perfection of motor skills is of particular relevance in many sport-related settings such as competitive or leisure time sports, disease prevention, rehabilitation as well as physical education. Importantly, the process of motor learning in most of the aforementioned contexts makes high demands on time-efficiency. As a consequence, a huge body of literature in movement and training science is devoted to motor learning and its optimization. Despite the fact that endurance exercise is considered to be a promising intervention strategy to facilitate motor learning, there is a surprisingly low number of studies dealing with this topic to date. Therefore, the aim of the present thesis was to examine whether, and if so by which mechanisms endurance exercise affects complex motor skill learning. A cross-sectional and a longitudinal study were conducted in order to investigate this research question. The main methods used in both of the aforementioned studies were a well-established task to investigate complex-motor skill learning (stabilometer) along with non-invasive structural magnetic resonance imaging (T1-weighted imaging and diffusion-weighted imaging). Amongst others, the main results of the present thesis are that (1) baseline-variations in gray and white matter predict future motor learning success, (2) a short endurance exercise intervention may facilitate the speed of complex motor skill learning and that (3) this effect of exercise on motor skill learning is mediated by neuroplastic changes in white matter, especially in sensorimotor-related fibre tracts.:Inhaltsverzeichnis DANKSAGUNG IV ABKÜRZUNGS- UND SYMBOLVERZEICHNIS VIII ABBILDUNGSVERZEICHNIS XI TABELLENVERZEICHNIS XIV 1 EINLEITUNG 1 1.1 Ausgangslage 1 1.2 Problemstellung 3 1.3 Ziele und Aufbau der Arbeit 6 2 WISSENSCHAFTLICHER SACHSTAND 9 2.1 Aktivitätsspezifische strukturelle Neuroplastizität 9 2.1.1 Strukturelle Neuroplastizität und motorisches Lernen 11 2.1.1.1 Mikrostrukturelle Adaptationen 11 2.1.1.2 Makrostrukturelle Adaptationen 12 2.1.2 Strukturelle Neuroplastizität und Ausdauer 15 2.1.2.1 Mikrostrukturelle Adaptationen 15 2.1.2.2 Makrostrukturelle Adaptationen 17 2.2 Individuelle Prädispositionen und motorische Lernprozesse - nature or nurture? 21 2.2.1 Die Hirnstruktur als Parameter zur Quantifizierung individueller Prädispositionen 21 2.2.2 Hirnstrukturelle Prädispositionen und motorisches Lernen 24 2.3 Neuromodulation und Ausdauer 26 2.3.1 Effekte von Ausdauerinterventionen auf motorische Lernprozesse - Verhaltensstudien 26 2.3.2 Laktat als Mediator und Modulator der Neuroplastizität - eine Hypothese 29 2.3.2.1 Laktatproduktion und -shuttling 30 2.3.2.2 Laktataufnahme im Gehirn und Bedeutung für den Metabolismus 31 2.3.2.3 Laktat als bedeutendes Signalmolekül im Gehirn 35 2.3.2.4 Bedeutung von erhöhten BDNF-Werten für neuroplastische Prozesse 38 2.4 Überlegungen zu einem neuroplastisch-wirksamen Belastungsgefüge von Ausdauerinterventionen 40 2.4.1 Belastungsintensität 41 2.4.2 Interventionsdauer und Rolle der Verbesserung der Ausdauerleistungsfähigkeit 42 2.4.3 Schlussfolgerungen 45 2.5 Methoden der strukturellen Magnetresonanztomographie 46 2.5.1 T1-gewichtete Bildgebung und Morphometrie 46 2.5.2 Diffusionsgewichtete Bildgebung 47 2.6 Zusammenfassung des theoretischen Teils und Arbeitshypothesen 50 2.6.1 Theorie zum Zusammenhang von Ausdauerinterventionen, Neuroplastizität und motorischer Lernfähigkeit 50 2.6.2 Allgemeine Forschungshypothesen 52 3 QUERSCHNITTSTUDIE 58 3.1 Untersuchungsmethodik 58 3.1.1 Untersuchungsdesign 58 3.1.2 Stichprobe 59 3.1.3 Untersuchungsmethoden/Messinstrumente 59 3.1.3.1 Erhebung und Präprozessierung der T1-gewichteten Bilder 59 3.1.3.2 Erhebung und Präprozessierung der diffusionsgewichteten Bilder 60 3.1.3.3 Traktographie 62 3.1.3.4 Lerntraining auf dem Stabilometer 63 3.1.4 Mathematisch-statistische Methode 64 3.1.4.1 Verhaltensdaten 65 3.1.4.2 Assoziation der grauen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 66 3.1.4.3 Assoziation der weißen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 67 3.2 Ergebnisdarstellung 68 3.2.1 Verhaltensdaten 68 3.2.2 Assoziation der grauen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 69 3.2.3 Assoziation der weißen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 72 3.2.4 Charakterisierung der FA-Befunde 75 3.3 Diskussion der Querschnittstudie 76 3.3.1 Diskussion der Verhaltensergebnisse 76 3.3.2 Diskussion des Hirnstruktur-Verhaltens-Zusammenhangs 77 3.3.2.1 Struktur-Verhaltens-Zusammenhang in der grauen Hirnsubstanz 78 3.3.2.2 Struktur-Verhaltens-Zusammenhang in der weißen Hirnsubstanz 79 3.3.2.3 Zusammenfassende Diskussion des Struktur-Verhaltens-Zusammenhangs 80 3.3.3 Limitationen und Ausblick 82 4 LÄNGSSCHNITTSTUDIE 85 4.1 Untersuchungsmethodik 85 4.1.1 Untersuchungsdesign 85 4.1.2 Stichprobe 86 4.1.3 Untersuchungsmethoden/ Messinstrumente 87 4.1.3.1 Erhebung und Präprozessierung der T1-gewichteten Bilder 88 4.1.3.2 Erhebung und Präprozessierung der diffusionsgewichteten Bilder 88 4.1.3.3 Ausdauer-Leistungsdiagnostik 91 4.1.3.4 Charakterisierung der Ausdauerintervention 93 4.1.3.5 Stabilometrie: Erfassung des Standgleichgewichts (Nintendo Wii) 96 4.1.3.6 Lerntraining auf dem Stabilometer 97 4.1.4 Mathematisch-statistische Methode 98 4.1.4.1 Prüfung auf Baseline-Unterschiede 98 4.1.4.2 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 2 99 4.1.4.3 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 3 100 4.1.4.4 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 4 102 4.1.4.5 Vorgehen zur Prüfung der Hypothesen 5 und 6 103 4.1.4.5.1 Welches Modell der Mediation wurde genutzt und welche Effekte wurden modelliert? 104 4.1.4.5.2 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 5 105 4.1.4.5.3 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 6 108 4.2 Ergebnisdarstellung 110 4.2.1 Gruppendifferenzen zu Baseline 110 4.2.2 Wirksamkeit der Intervention 112 4.2.3 Ausdauerinduzierte hirnstrukturelle Veränderungen 113 4.2.4 Verhaltensergebnisse des motorischen Lernens 118 4.2.5 Neuronale Korrelate der ausdauerinduzierten Beeinflussung motorischer Lernprozesse 119 4.2.5.1 Überprüfung von Hypothese 5 120 4.2.5.2 Überprüfung von Hypothese 6 123 4.3 Diskussion der Längsschnittstudie 126 4.3.1 Gruppencharakteristika und Effektivität der Intervention 126 4.3.2 Effekte der neuromodulatorischen Voraktivierung auf die Struktur der grauen und weißen Hirnsubstanz 127 4.3.2.1 Reduktion des regionalen Volumens der grauen Substanz im inferioren frontalen Gyrus 128 4.3.2.2 Keine Effekte im Hippokampus und im primären Motorkortex 130 4.3.2.3 Erhöhung des regionalen Volumens der grauen Substanz im Bereich des Hirnstamms 131 4.3.2.4 Keine Effekte in der weißen Hirnsubstanz 132 4.3.3 Verhaltensergebnisse des motorischen Lernens nach der neuromodulatorischen Voraktivierung 133 4.3.4 Zusammenhang zwischen ausdauerinduzierten Strukturänderungen und motorischer Lernleistung 135 4.3.4.1 Diskussion der Ergebnisse zu Hypothese 5 135 4.3.4.2 Diskussion der Ergebnisse zu Hypothese 6 138 5 METHODENKRITIK 140 5.1 Querschnittstudie 140 5.2 Längsschnittstudie 141 5.3 Methoden der strukturellen Magnetresonanztomographie 143 5.3.1 T1-gewichtete Bildgebung und VBM 143 5.3.2 Diffusionsgewichtete Bildgebung, TBSS und Traktographie 145 6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 147 6.1 Resümee der Hauptergebnisse 147 6.2 Ausblick und Orientierungen für zukünftige Forschungsvorhaben 149 LITERATURVERZEICHNIS 153 ANHANG 180 Anhang 1: Studienübersicht zu struktureller Neuroplastizität und Ausdauer 182 Anhang 2: Supplementäre Materialien zur Querschnittstudie 186 Anhang 3: Supplementäre Materialien zur Längsschnittstudie 193 LEBENSLAUF 201 WISSENSCHAFTLICHE VERÖFFENTLICHUNGEN 203 VERSICHERUNG 20

The limited potential of regional electricity marketing – Results from two discrete choice experiments in Germany

The German energy transition has led to a strong expansion of renewable energies in recent years. As a result, the German population is increasingly coming into contact with generation facilities. To increase local acceptance for new installations and to create new sales channels for energy suppliers, the legislature has established the “System for Guarantees of Regional Origin” in 2019, which allows the marketing of electricity from subsidized facilities as “electricity generated in the region”. However, regional electricity comes with additional costs on the procurement and sales side of energy suppliers, and it is unclear whether and to what extent consumers are willing to pay a premium for electricity generated regionally. This study investigates the willingness to pay (WTP) of residential customers based on two samples of 838 and 59 respondents, respectively. Our model results show that, on average, WTP for regional electricity generation is positive, especially among female, younger and better-educated customers, although differences in WTP between these sociodemographic characteristics are small. Factors that are more relevant are the current type of electricity tariff, differentiated into non-green and green, with the latter having a positive influence, but also the tariff switching behavior of the past, which is a proxy for price sensitivity. Although WTP is positive, it is severely limited, and only pertains to a subgroup of electricity customers. Hence, it is not surprising that our simulation shows that including a regional green electricity tariff in an energy supplier\u27s portfolio is likely to lead to product cannibalization, meaning that mainly green electricity customers will choose this tariff. From an energy supplier\u27s perspective, these results raise the question of whether offering a regional electricity tariff is economically viable. Future research could further investigate what underlying factors drive preferences for regionally generated electricity and how it can contribute to local acceptance

Consumer preferences for the design of a demand response quota scheme – Results of a choice experiment in Germany

Demand response (DR) programs are increasingly discussed as policy options to facilitate an efficient energy transition. More recently, quota schemes, a novel type of incentive-based DR program that aims to restrict electricity consumption of some household appliances at certain times, have received considerable attention as a tool for preventing local grid congestion. However, little is known about the preferences of household consumers regarding the design of DR programs in general and quota schemes in particular. We examined the preferences of 1034 German consumers using data from a choice experiment. Our model results show that respondents’ choices for quota scheme designs are mainly driven by the time period during which consumption is constrained, followed by the financial compensation. That said, the order of importance reverses if consumers are free to choose whether to participate or not, while the frequency and duration of DR measures remain unimportant. This shift in preferences suggests that preferences for certain DR programs may not necessarily translate into willingness to participate. Sociodemographic characteristics explain these preferences only to a limited extent, with female and older persons and persons currently purchasing green electricity showing a slightly higher willingness to participate. We discuss policy implications arising from these findings

A Behavioral Science Perspective on Consumers’ Engagement With Demand Response Programs

Residential electricity demand response programs can play a substantial role in facilitating a sustainable energy transition, but it is important to examine the consumer behaviors necessary to harness this potential. We outline three behavioral dimensions relevant for effective demand response, namely investment, participation, and actual response. We discuss the factors that underpin them as well as possible behavioral interventions to promote demand response behaviors

Energy behavior in Karlsruhe and Germany

Climate change mitigation is one of the greatest human challenges. The associated transformation of energy supply and demand to low-carbon energy sources requires not only technical solutions, but also involves consumers and as such, represents a holistic societal process. To date, however, the energy-related behavior of consumers is poorly understood. Against this backdrop, energy panels may be a viable solution to monitor behavior and collect adequate data over long periods. Yet, consumer panels are often established at the local level, raising questions about whether a sample is representative of the population of interest. We take a first step into answering this question by comparing a local sample of household consumers from the Karlsruhe area in Southwest Germany with a sample from Germany. Our analyses are based on a sample of more than 1,000 respondents surveyed via computer-assisted telephone interviews (CATI) in summer 2021. Overall, the results show strong similarities between Karlsruhe and Germany, both in terms of sociodemographics and energy consumption behavior. Nonetheless, there are also differences between the two samples, for example, in terms of political orientation or climate concern. Future research should examine whether and to what extent these differences are relevant to subsequent analyses and how a panel can still be used to approximate the population under investigation

Discourse-Independent Variation in V-Initial Constituent Order: The Yucatec Mayan Preverbal Domain Revisited

Contribution to Linguistic Evidence 202

Version 1.0

The present guidelines describe the annotation of narrative phenomena on the clause level, using a combination of ideas and methods from linguistics and lit- erary studies. The main categories marking the discourse strategy “narration” in stretches of text have been narrowed down to mediacy, i. e. involving a narrator, and sequentiality of events. This document specifies how to define mediacy, and in turn determine whether a narrator is present, as well as how to identify events and their sequential ordering. Lastly, a functional layer annotation is proposed which allows researchers to compare different types of narrative instances. This offers a basis for investigating a potential narrative register which is said to be important for many kinds of register studies.Peer Reviewe