Evaluation von Technologien zur Reduktion des Entwicklungs- und Wartungsaufwandes von auf Webtechnologien basierenden Anwendungen für die Plattformen Web und Mobile durch Verwendung einer gemeinsamen Codebasis und JavaScript-Transpiler

Die Entwicklung von mobilen Anwendungen und Web-Anwendungen ist aufgrund der großen Zahl von Zielplattformen aufwendig. Gegenstand dieser Arbeit ist die Evaluation von Technologien zur Erstellung von mobilen und Web-Anwendungen aus derselben Codebasis mit Hilfe von Webtechnologien und die Erweiterung der JavaScript-Syntax durch Transpiler. Dabei wird das Ziel verfolgt, Anwendungen aus Perspektive der Wartbarkeit zu konstruieren. Der Begriff der Wartbarkeit im Rahmen der Softwareentwicklung wird geklärt und bildet zusammen mit einem Anforderungskatalog eine Liste von Kriterien, welche zur Auswahl einer geeigneten Technologie verwendet wird. Es wird eine prototypische Anwendung implementiert, anhand der die ausgewählte Technologie hinsichtlich ihrer Eignung evaluiert wird.Due to the high number of target platforms development of mobile applications and web applications is expensive. Object of this work is to evaluate technologies which enable the creation of mobile and web applications from the same codebase using web technologies and transpilers to extend the syntax of JavaScript. The overall objective is to construct applications with regard to their maintainability. This work clarifies the term maintainability. Maintainability and a catalog of requirements form a list of criteria, which are used to select am appropriate technology. A prototype application is being implemented, which serves to evaluate the selected technology in regard to their suitability

Räumliche Autokorrelationen und die Relevanz räumlich simultan autoregressiver Modelle in der psychologischen Forschung anhand europäischer Suizidraten

In dieser Arbeit werden die Einflüsse und Auswirkungen von räumlichen Autokorrela- tionen („spatial autocorrelation“) auf die Schätzungen der Parameter und Modellanpassun- gen linearer Regressionsmodelle dargestellt und anhand von drei psychologischen Studien mit europäischen Suizidraten illustriert. Für die Überprüfung auf räumliche Autokorrelationen der raumbezogenen Daten werden grafische und statistische Methoden beschrieben und demonstriert. Es wird auf die Bedeutsamkeit des räumlichen Nachbarschaftskriteriums, wel- ches die räumlichen Nachbarschaften zwischen den Datenpunkten definiert, für die Entde- ckung räumlicher Autokorrelationen mittels räumlicher Autokorrelationskoeffizienten, wie bei- spielsweise Moran‘s I oder Geary’s C, und die darauf basierende räumlich gewichtete Nach- barschaftsmatrix eingegangen. Zwei räumlich simultan autoregressive Modelle – das räum- lich verzogene Regressionsmodell („spatial lag model“) und das räumlich fehlerbezogene Regressionsmodell („spatial error model“) – werden beschrieben und für die linearen Reg- ressionsmodelle mit signifikant nachgewiesenen räumlichen Autokorrelationen geschätzt. In weiterer Folge werden die Modellanpassungen der linearen und räumlichen Regressionsmo- delle anhand des Akaike‘s Informationskriterium (AIC) miteinander verglichen. Trotz signifi- kanter räumlicher Autokorrelationen der linearen Regressionsmodelle, erzielen weder die räumlich simultan autoregressiven Modelle eine Verbesserung der Modellanpassungen, noch sind signifikante räumliche Autokorrelationskoeffizienten nachzuweisen. Signifikante Einflüsse durch die nachgewiesenen räumlichen Autokorrelationen auf die Modellanpassun- gen und Schätzungen der Parameter der linearen Regressionsmodelle werden daher nicht angenommen. Der Interaktionsterm der linearen Regressionsmodelle, bestehend aus quad- riertem Breiten- und einfachem Längengrad, kann nach der Exklusion von Island aus den Datensätzen bis auf einen Fall für alle linearen Regressionsmodelle signifikante Anteile an den Suizidraten der Frauen und Männer erklären. Demzufolge ist der Interaktionsterm für die Vorhersage der Suizidraten anhand der geografischen Koordinaten von besonderer Rele- vanz. Abschließend werden standardisierte Überprüfungen auf räumliche Autokorrelationen, Modellanpassungsversuche mit räumlich simultan autoregressiven Modellen bei räumlichen Autokorrelationen, sowie Modelanpassungsvergleiche anhand des AIC für zukünftige psy- chologische Studien mit raumbezogenen Daten dringend empfohlen.In this study the impacts and effects of spatial autocorrelation on the estimation of parame- ters and the goodness of fit of linear regression models are illustrated for three psychological studies with European suicide rates. For testing spatial autocorrelation in the spatial data graphical und statistical methods are described and illustrated. The definition of spatial neighbourhoods which determines the spatial connectivity between two data points is crucial for the detection and tests of spatial autocorrelation, for example Moran’s I and Geary´s C, and furthermore for the spatial weight matrix which results from this definition. Two spatial simultaneous autoregressive models – the spatial lag model and the spatial error model – are described and estimated for each linear regression model with significant spatial autocor- relation. Afterwards the goodness of fit of the linear and spatial regression models are com- pared with the Akaike’s information criterion (AIC). Despite significant spatial autocorrelation for the linear regression models, the spatial simultaneous autoregressive models neither achieve a better goodness of fit nor can significant spatial autocorrelation be found in the models. Hence significant effects of the proven spatial autocorrelation on the goodness of fit and on the estimation of parameters of the linear regression models cannot be assumed. The interaction term of the linear regression models, which consists of the squared latitude and single longitude, explains for all models but one significant parts of the suicide rates for women and men. Therefore this term is of particular importance for predicting suicide rates with latitude and longitude. Finally standardized testing for spatial autocorrelation, spatial simultaneous autoregressive models in case of spatial autocorrelation and the comparison of the AIC for spatial and linear regression models are highly recommended for future psycho- logical studies with spatial data

Profile lebenslangen Lernens: Weiterbildungserfahrungen und Lernbereitschaft der Erwerbsbevölkerung

Der Band dokumentiert Forschungsergebnisse zu realen Weiterbildungserfahrungen, der Bedeutung unterschiedlich formalisierter Lernkontexte sowie Fragen der Selbststeuerung von Lernprozessen in der Einschätzung der deutschen Bevölkerung. Die Studie trägt entscheidend zur Fundierung der Weiterbildungsforschung bei und liefert empirische Grundlagen für die bildungspolitische Steuerung und die Organisation und Gestaltung von Bildungsangeboten für Erwachsene

Elektronische Laborbücher in ingenieurwissenschaftlichen Praktika – mehr als nur Werkzeuge zur Dokumentation?

Die Anwendung elektronischer Laborbücher in der Lehre ist ein aufkommendes Thema, nicht nur im Umfeld der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur. An der Technischen Universität Clausthal wird im Praktikum zur Hochspannungstechnik das elektronische Laborbuch eLabFTW genutzt. Über die reine Dokumentation hinaus werden den Studierenden Aspekte nahezu des gesamten Forschungsdaten-Lebenszyklus vermittelt. Hierzu werden Angebote zum Eigenstudium von Forschungsdatenmanagement- Grundlagen gemacht, deren Inhalte bei den jeweiligen Versuchen direkt eingesetzt werden sollen. Dies geschieht parallel zum traditionellen Praktikumsablauf mit aufeinander aufbauenden Versuchen, die einem klassischen Forschungsprozess nachempfunden sind. Theoretische Inhalte werden so direkt mit der Praxis verknüpft. Das Konzept wurde von Mitarbeitenden des Instituts für Elektrische Energietechnik und Energiesysteme entworfen und wird gemeinsam mit der Servicestelle Forschungsdatenmanagement kontinuierlich evaluiert. Nachdem die ersten beiden Jahrgänge das Praktikum absolviert hatten, wurden die teilnehmenden Studierenden im Rahmen einer Umfrage um eine Evaluation gebeten. Die Fragen thematisierten die Nutzung des elektronischen Laborbuchs, aber auch das Forschungsdatenmanagement. Es wurden die Antworten von 11 Studierenden ausgewertet. Eine statistische Signifikanz ist somit nicht gegeben, es werden keine allgemeingültigen Aussagen formuliert. Die Umfrageergebnisse, die direkt geäußerten Kritikpunkte sowie die darauf basierenden Überlegungen werden im Rahmen dieses Artikels vorgestellt. Zusätzlich wird sich daraus ableitbares Verbesserungspotenzial aufgezeigt

Methanbildungspotenziale verschiedener Pflanzenarten aus Energiefruchtfolgen

Das Methanbildungspotenzial ist ein entscheidendes Qualitätsmerkmal von Biomassen bei ihrer Nutzung als Einsatzstoff für die Biogasproduktion. Von 769 unter einheitlichen Bedingungen silierten Erntegütern aus Energiefruchtfolgen wurden mittels Batch-Gärtests in zwei verschiedenen Versuchsanlagen spezifische Methanausbeuten ermittelt. Daraus konnten Richtwerte für mittlere Methanausbeuten je Fruchtart und Fruchtfolgestellung, Schnitt bzw. Trockenmassebereich oder Entwicklungsstadium zur Ernte für 93 verschiedene pflanzliche Biomassen abgeleitet werden. Die Ergebnisse stellen eine umfassende Datengrundlage dar, die in Verbindung mit Biomasseerträgen für die Abschätzung von Methanhektarerträgen zur ökonomischen und ökologischen Bewertung von Energiefruchtfolgen, zur Planung und Auslegung von Biogasanlagen sowie zur Entscheidung hinsichtlich des Anbaus alternativer pflanzlicher Kosubstrate und der Konzeption nachhaltiger Biogasfruchtfolgen genutzt werden können.The methane production potential represents an essential quality parameter of biomass if used as feedstock for biogas production. 769 harvested crop materials from crop rotations were ensiled at standardized conditions and were analyzed regarding their specific methane yields by applying two different experimental setups of batch anaerobic digestion tests. Based on this analysis, reference values for average methane yields per crop species and position within the crop rotation, cutting regime, range of dry matter content, or stage of growth at harvest have been deduced for 93 different crop biomasses. Results provide a comprehensive dataset that can be used in combination with biomass yields for the estimation of methane hectare yields, for economic and ecological evaluation of energy crop rotations, for planning and structural design of biogas plants as well as for decisions regarding the cultivation of alternative co-substrates and the design of sustainable biogas crop rotations

Myelin insulation as a risk factor for axonal degeneration in autoimmune demyelinating disease

Axonal degeneration determines the clinical outcome of multiple sclerosis and is thought to result from exposure of denuded axons to immune-mediated damage. Therefore, myelin is widely considered to be a protective structure for axons in multiple sclerosis. Myelinated axons also depend on oligodendrocytes, which provide metabolic and structural support to the axonal compartment. Given that axonal pathology in multiple sclerosis is already visible at early disease stages, before overt demyelination, we reasoned that autoimmune inflammation may disrupt oligodendroglial support mechanisms and hence primarily affect axons insulated by myelin. Here, we studied axonal pathology as a function of myelination in human multiple sclerosis and mouse models of autoimmune encephalomyelitis with genetically altered myelination. We demonstrate that myelin ensheathment itself becomes detrimental for axonal survival and increases the risk of axons degenerating in an autoimmune environment. This challenges the view of myelin as a solely protective structure and suggests that axonal dependence on oligodendroglial support can become fatal when myelin is under inflammatory attack

First results of the “Lean European Open Survey on SARS-CoV-2-Infected Patients (LEOSS)”

Abstract Purpose Knowledge regarding patients’ clinical condition at severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) detection is sparse. Data in the international, multicenter Lean European Open Survey on SARS-CoV-2-Infected Patients (LEOSS) cohort study may enhance the understanding of COVID-19. Methods Sociodemographic and clinical characteristics of SARS-CoV-2-infected patients, enrolled in the LEOSS cohort study between March 16, 2020, and May 14, 2020, were analyzed. Associations between baseline characteristics and clinical stages at diagnosis (uncomplicated vs. complicated) were assessed using logistic regression models. Results We included 2155 patients, 59.7% (1,287/2,155) were male; the most common age category was 66–85 years (39.6%; 500/2,155). The primary COVID-19 diagnosis was made in 35.0% (755/2,155) during complicated clinical stages. A significant univariate association between age; sex; body mass index; smoking; diabetes; cardiovascular, pulmonary, neurological, and kidney diseases; ACE inhibitor therapy; statin intake and an increased risk for complicated clinical stages of COVID-19 at diagnosis was found. Multivariable analysis revealed that advanced age [46–65 years: adjusted odds ratio (aOR): 1.73, 95% CI 1.25–2.42, p = 0.001; 66–85 years: aOR 1.93, 95% CI 1.36–2.74, p  85 years: aOR 2.38, 95% CI 1.49–3.81, p < 0.001 vs. individuals aged 26–45 years], male sex (aOR 1.23, 95% CI 1.01–1.50, p = 0.040), cardiovascular disease (aOR 1.37, 95% CI 1.09–1.72, p = 0.007), and diabetes (aOR 1.33, 95% CI 1.04–1.69, p = 0.023) were associated with complicated stages of COVID-19 at diagnosis. Conclusion The LEOSS cohort identified age, cardiovascular disease, diabetes and male sex as risk factors for complicated disease stages at SARS-CoV-2 diagnosis, thus confirming previous data. Further data regarding outcomes of the natural course of COVID-19 and the influence of treatment are required

Precision spectroscopy with ultracold 87Rb2 triplet molecules

In this thesis I report precision spectroscopy with ultracold 87Rb2 triplet molecules where we use lasers to couple the states in different molecular potentials. We study in detail the lowest triplet states of Rb2. These states are of great importance for transferring weakly bound molecules to the ro-vibrational triplet ground state via states of the excited potential. As most experiments start from molecules in their singlet ground state, the triplet states were hard to access via dipole transitions and remained largely unexplored. The measurements presented in this thesis are the first detailed study of diatomic 87Rb2 molecules in these states