Plant pathogens as biocontrol agents of Cirsium arvense : an overestimated approach?

Cirsium arvense is one of the worst weeds in agriculture. As herbicides are not very effective and not accepted by organic farming and special habitats, possible biocontrol agents have been investigated since many decades. In particular plant pathogens of C. arvense have received considerable interest and have been promoted as “mycoherbicides” or “bioherbicides”. A total of 10 fungi and one bacterium have been proposed and tested as biocontrol agents against C. arvense. A variety of experiments analysed the noxious influence of spores or other parts of living fungi or bacteria on plants while others used fungal or bacterial products, usually toxins. Also combinations of spores with herbicides and combinations of several pathogens were tested. All approaches turned out to be inappropriate with regard to target plant specificity, effectiveness and application possibilities. As yet, none of the tested species or substances has achieved marketability, despite two patents on the use of Septoria cirsii and Phomopsis cirsii. We conclude that the potential of pathogens for biocontrol of C. arvense has largely been overestimated

Efficient prediction for linear and nonlinear autoregressive models

Conditional expectations given past observations in stationary time series are usually estimated directly by kernel estimators, or by plugging in kernel estimators for transition densities. We show that, for linear and nonlinear autoregressive models driven by independent innovations, appropriate smoothed and weighted von Mises statistics of residuals estimate conditional expectations at better parametric rates and are asymptotically efficient. The proof is based on a uniform stochastic expansion for smoothed and weighted von Mises processes of residuals. We consider, in particular, estimation of conditional distribution functions and of conditional quantile functions.Comment: Published at http://dx.doi.org/10.1214/009053606000000812 in the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org

Optimality of estimators for misspecified semi-Markov models

Suppose we observe a geometrically ergodic semi-Markov process and have a parametric model for the transition distribution of the embedded Markov chain, for the conditional distribution of the inter-arrival times, or for both. The first two models for the process are semiparametric, and the parameters can be estimated by conditional maximum likelihood estimators. The third model for the process is parametric, and the parameter can be estimated by an unconditional maximum likelihood estimator. We determine heuristically the asymptotic distributions of these estimators and show that they are asymptotically efficient. If the parametric models are not correct, the (conditional) maximum likelihood estimators estimate the parameter that maximizes the Kullback--Leibler information. We show that they remain asymptotically efficient in a nonparametric sense.Comment: To appear in a Special Volume of Stochastics: An International Journal of Probability and Stochastic Processes (http://www.informaworld.com/openurl?genre=journal%26issn=1744-2508) edited by N.H. Bingham and I.V. Evstigneev which will be reprinted as Volume 57 of the IMS Lecture Notes Monograph Series (http://imstat.org/publications/lecnotes.htm

Von der III. Pfälzischen Heil- und Pflegeanstalt zur europäischen Universität : Spurensuche und Überlieferungsssicherung in der Medizinischen Fakultät der Universität des Saarlandes in Homburg/Saar

Der Beitrag dokumentiert den am 3. Mai 2010 zur 71. Fachtagung rheinland-pfälzischer und saarländischer Archivarinnen und Archivare gehaltenen Vortrag

Zwischen Saarbrücken und Frankreich : eine biografische Spurensuche zu Éric-Jean Teich und der Universität des Saarlandes

Der Beitrag porträtiert das bewegte Leben und Wirken des an der Universität des Saarlandes tätigen Wirtschaftswissenschaftlers

Multivariate Statistik im Quantitativen Marketing : Grundzüge der Conjoint-Analyse

Das Conjoint Measurement (synonym: Conjoint-Analyse, Verbundmessung) zählt zweifellos zu jenen Verfahren, die in kürzester Zeit eine überaus große Popularität in der Marketingforschung – und praxis erlangt haben. In inhaltlicher Hinsicht ist der Gegenstandsbereich der Conjoint-Analyse vergleichsweise eng gesteckt und auf Fragestellungen der sog. Präferenzforschung fokussiert. Ausgangspunkt der Conjoint- Analyse bilden individuelle Präferenzurteile von Personen gegenüber Objekten (z.B. Produkten), die das Ausmaß der Vorziehenswürdigkeit der betreffenden Alternativen in komplexen Entscheidungssituationen (z.B. dem Kauf eines Computers) zum Ausdruck bringen (vgl. Hammann/ Erichson 2000, S. 374 ff.). Die zu beurteilenden Objekte sind gewöhnlich multiattributiver Natur, d.h. aus aus einer Vielzahl von Einzeleigenschaften zusammengesetzt (z.B. Prozessor, Arbeitsspeicher, Laufwerk eines Computers). Die Bewertung der einzelnen Objektmerkmale vollzieht sich im Wege eines psychischen Beurteilungsprozesses von Personen und wird dabei zu einem globalen bzw. eindimensionalen Präferenzurteil verknüpft, wie z.B. "die Marke A gefällt mir am besten, Marke B am zweitbesten usw.

Neuer Historiker-Nachlass im Archiv der Universität des Saarlandes

Der Beitrag informiert über den Nachlass des Historikers Prof. Dr. Walter Lipgens(1925-1984), der seit 1967 an der Universität des Saarlandes gelehrt und geforscht und auch als erster deutscher Historiker am Europäischen Hochschulinstitut in Florenz gewirkt hat. Er gilt als Pionier der Erforschung der europäischen Einigungsbewegung