Invariably Suboptimal - An attempt to improve the voting rules of Treaties of Nice and Lisbon

We investigate the voting rules in the Council of the European Union. It is known that the current system, according to the Treaty of Nice, and the voting system proposed in the Lisbon treaty both strongly deviate from the square root law by Penrose. This is known to be the ideal voting rule under certain assumptions. In 2004 Slomczynski and Zyczkowski designed a voting system, now known as the Jagiellonian Compromise. It satisfies the square root law with very high accuracy. Each member state in this system obtains a voting weight proportional to the square root of the population. Additionally the quota is fixed in such a way that the voting power of each country is also proportional to the square root of the population. In this paper we investigate to which extent a change of the quota in the Treaty of Nice and the Treaty of Lisbon may bring the voting power closer to the ideal square root distribution. Our computations show that even with optimal quota both systems are way off the ideal power distribution.Comment: 23 pages, 5 figures, 6 table

Measuring grazing behaviour of dairy cows : validation of sensor technologies and assessing application potential in intensive pasture-based milk production systems

Grazing is the natural feed intake behaviour of a cow. However, in the last century, intensive confinement systems with silage feeding and concentrate supplementation have replaced many extensive pasture-based milk production systems. Grazed grass is now acknowledged as the cheapest feed available as a consequence of rising machinery, labour and feeding costs. Thus there is a renewed interest in intensive pasture-based milking systems. In addition, policy objectives, societal expectations and environmental concerns have all supported reconsiderations for pasture-based milk production. Novel technology to aid measuring and managing grassland and cow grazing behaviour have the potential to facilitate improved performance. Until recently, sensor technologies for dairy farms were mainly developed for measuring feeding behaviour of housed cows. Adapting and calibrating these technologies to grazing context would therefore further support improved pasture-based dairying. In this thesis, two sensor technologies were validated against visual observation. The RumiWatch noseband sensor (Itin+Hoch, Switzerland) is a high precision technology designed for research applications. It can measure detailed grazing behaviour such as grazing bites, rumination chews, time spent grazing and time spent ruminating. The MooMonitor+ (Dairymaster, Ireland) is the second technology assessed in this thesis. It is a collar based accelerometer and is primarily designed for use on commercial farms. The initial development was for oestrus detection. It can now monitor grazing and rumination times. The results of the studies reported in this thesis revealed that both sensors were highly accurate compared to visual observation. The implementation of sensor technology on commercial dairy farms is still slow. This is especially true on pasture-based dairy systems. The management of grazing cows is thus largely not supported by technology. With increasing herd sizes and skilled labour shortages, sensor technology to support grazing management will likely improve some major dairy farm management challenges. A key factor in pasture-based milk production is the correct grass allocation to maximize the grass utilization per cow. Cow behaviour is indicative of the quantity and quality of feed available as well as animal performance, health and welfare. Thus, the measurement of cow grazing behaviour is an important management indicator. A further study of detailed individual grazing behaviour aimed to identify behavioural indicators of restricted versus sufficient availability of grass. Such objective measurement has potential since currently grass allocation is based on subjective eye measurements and calculations per herd. To identify behavioural indicators, a group of 30 cows in total were allocated a restricted pasture allowance of 60 % of their intake capacity. Their behavioural characteristics were compared to those of 10 cows with pasture allowance of 100 % of their intake capacity. The grazing behaviour and activity of cows was measured using the RumiWatchSystem, consisting of the noseband sensor and pedometer. The results showed that bite frequency was continuously higher for cows with a restricted grass allocation, but also rumination behaviour was affected by the restriction. This study contributes vital information towards developing a decision support tool for automated allocation of grass based on feedback from individual cows rather than herd based measurements. Further research activities should focus on identification of significant changes in grazing behaviour of cows at individual animal and herd level. This would allow implementation of specific thresholds to be used in decision support tools. After developing and validating the decision support tools, the application of automated solutions for grazing management can improve efficiency and productivity of pasture-based milk production systems.Im letzten Jahrhundert entwickelten sich Milchproduktionssysteme von einer extensiven Weidehaltung zu einer intensiven Stallhaltung mit silagebasierter Grundfutterration und Zufütterung von Kraftfutter. Das Interesse an der Weidehaltung wächst heutzutage aber wieder, da Weidegras auf Grund von gestiegenen Kosten für Maschinen, Futter sowie Lohnkosten die billigste Futtergrundlage darstellt. Außerdem ist das natürliche Futteraufnahmeverhalten von Kühen das Grasen auf der Weide. Nicht nur ökonomische Gründe begünstigen die Entwicklung der Weidehaltung, sondern auch im Bereich der Verbraucherakzeptanz, Einflüsse auf die Umwelt und politischen Anpassungen birgt die weidebasierte Milchproduktion im Vergleich zur intensiven Stallhaltung Vorteile. Außerdem begünstigt die digitale Revolution mit der Integration von sensorbasierten Technologien für das Betriebsmanagement die mögliche Intensivierung im Bereich weideland-basierter Milchproduktion. Ein effizientes und profitables Betriebsmanagement lässt sich nicht nur durch eine technisierte Unterstützung in der Erfassung des Grasaufwuchses und des Weidemanagements umsetzen, sondern auch durch die Überwachung des tierindividuellen Weideverhaltens. Ursprünglich wurden die sensorbasierten Technologien zur Erfassung des Fressverhaltens im Stall entwickelt. Jedoch unterscheidet sich das Futteraufnahmeverhalten der Kühe auf der Weide deutlich vom Stall. Deshalb müssen die Technologien an das spezifische Fressverhalten auf der Weide angepasst und kalibriert werden. In dieser Arbeit werden zwei unterschiedliche Sensoren mit verschiedenen Anwendungspotentialen im Vergleich zu visueller Beobachtung validiert. Der Nasenbandsensor von RumiWatch ist ein höchstpräzises Messinstrument für wissenschaftliche Fragestellungen. Der Sensor kann detaillierte Parameter des Weideverhaltens erfassen, z.B. Fressbisse oder Wiederkauschläge sowie Fress- und Wiederkauzeit. Der zweite Sensor, der MooMonitor+ (Dairymaster, Irland) beinhaltet eine praxisorientierte Aktivitätsmessung, die ursprünglich zur Brunsterkennung entwickelt wurde. Durch eine Weiterentwicklung der Rohdatenauswertung mittels Algorithmen ist es nun möglich auch Fress- und Wiederkaudauern aufzuzeichnen. Beide Validierungsstudien resultierten in einer hohen Übereinstimmung der automatischen Messung mit der Direktbeobachtung. Die erfolgreiche Integration von softwareunterstützten Technologien auf der Betriebsebene sollte verbessert werden. Speziell im Bereich der Weidehaltung und des Weidemanagements sind wenig Technologien vorhanden. Steigende Tierzahlen und fehlende Arbeitskräfte könnten den Bedarf nach sensorbasierten Technologien zur Unterstützung des Weidemanagements begünstigen. Ein Hauptfaktor in der weidebasierten Milchproduktion ist die passende Zuteilung von bedarfsgerechter Weidefläche, um die Nutzung der Weide zu maximieren, sowie die Tierleistung zu optimieren. Das Fressverhalten der Kühe stellt hierbei eine wichtige Größe für Tierleistung, Gesundheit sowie Tierwohl dar. Ebenso kann das Weideverhalten die Futterqualität und Futterverfügbarkeit repräsentieren. Die dritte Studie dieser Arbeit untersuchte deshalb, ob es mögliche Indikatoren im Fressverhalten von Kühen gibt, die eine unzureichende Futterverfügbarkeit aufzeigen. Die Zuteilung der Weidefläche basiert momentan auf subjektiven Erfahrungswerten der Betriebsleiter und wird auf Herdenebene kalkuliert. In einer dritten Studie der Arbeit wurden deshalb zur Bestimmung von spezifischen Verhaltensindikatoren insgesamt 30 Kühe mit 60 % ihres Futterbedarfs gefüttert, während 10 Tiere eine 100 %ige Futterzuteilung zur Verfügung hatten. Dabei wurde das RumiWatchSystem, bestehend aus dem Nasenbandsensor und dem Pedometer zur Verhaltensbeobachtung eingesetzt. Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass sich vor allem die Bissfrequenz durch eine begrenzte Futterverfügbarkeit erhöht sowie das Wiederkauverhalten beeinflusst wurde. Diese Studie stellt einen ersten Entwicklungsschritt in Richtung sensorunterstützte Entscheidungsgrundlage für die automatische Zuteilung von Weideflächen dar. Es wäre von Vorteil, wenn diese Zuteilung in Zukunft auf tierindividuellen Messungen im Vergleich zur Herdenebene basieren würde. Weitere Forschungsansätze sollten sich auf der Identifizierung aussagekräftiger Schwellenwerte für das tierindividuelle Weideverhalten fokussieren, die dann in sensorgestützte Entscheidungshilfen implementiert werden können. Nach der Entwicklung und Validierung solcher Systeme könnte die Anwendung im Bereich Weidemanagement die Effizienz und Resilienz von weidebasierten Milchproduktionssystemen verbessern

Measuring grazing behaviour of dairy cows : validation of sensor technologies and assessing application potential in intensive pasture-based milk production systems

Grazing is the natural feed intake behaviour of a cow. However, in the last century, intensive confinement systems with silage feeding and concentrate supplementation have replaced many extensive pasture-based milk production systems. Grazed grass is now acknowledged as the cheapest feed available as a consequence of rising machinery, labour and feeding costs. Thus there is a renewed interest in intensive pasture-based milking systems. In addition, policy objectives, societal expectations and environmental concerns have all supported reconsiderations for pasture-based milk production. Novel technology to aid measuring and managing grassland and cow grazing behaviour have the potential to facilitate improved performance. Until recently, sensor technologies for dairy farms were mainly developed for measuring feeding behaviour of housed cows. Adapting and calibrating these technologies to grazing context would therefore further support improved pasture-based dairying. In this thesis, two sensor technologies were validated against visual observation. The RumiWatch noseband sensor (Itin+Hoch, Switzerland) is a high precision technology designed for research applications. It can measure detailed grazing behaviour such as grazing bites, rumination chews, time spent grazing and time spent ruminating. The MooMonitor+ (Dairymaster, Ireland) is the second technology assessed in this thesis. It is a collar based accelerometer and is primarily designed for use on commercial farms. The initial development was for oestrus detection. It can now monitor grazing and rumination times. The results of the studies reported in this thesis revealed that both sensors were highly accurate compared to visual observation. The implementation of sensor technology on commercial dairy farms is still slow. This is especially true on pasture-based dairy systems. The management of grazing cows is thus largely not supported by technology. With increasing herd sizes and skilled labour shortages, sensor technology to support grazing management will likely improve some major dairy farm management challenges. A key factor in pasture-based milk production is the correct grass allocation to maximize the grass utilization per cow. Cow behaviour is indicative of the quantity and quality of feed available as well as animal performance, health and welfare. Thus, the measurement of cow grazing behaviour is an important management indicator. A further study of detailed individual grazing behaviour aimed to identify behavioural indicators of restricted versus sufficient availability of grass. Such objective measurement has potential since currently grass allocation is based on subjective eye measurements and calculations per herd. To identify behavioural indicators, a group of 30 cows in total were allocated a restricted pasture allowance of 60 % of their intake capacity. Their behavioural characteristics were compared to those of 10 cows with pasture allowance of 100 % of their intake capacity. The grazing behaviour and activity of cows was measured using the RumiWatchSystem, consisting of the noseband sensor and pedometer. The results showed that bite frequency was continuously higher for cows with a restricted grass allocation, but also rumination behaviour was affected by the restriction. This study contributes vital information towards developing a decision support tool for automated allocation of grass based on feedback from individual cows rather than herd based measurements. Further research activities should focus on identification of significant changes in grazing behaviour of cows at individual animal and herd level. This would allow implementation of specific thresholds to be used in decision support tools. After developing and validating the decision support tools, the application of automated solutions for grazing management can improve efficiency and productivity of pasture-based milk production systems.Im letzten Jahrhundert entwickelten sich Milchproduktionssysteme von einer extensiven Weidehaltung zu einer intensiven Stallhaltung mit silagebasierter Grundfutterration und Zufütterung von Kraftfutter. Das Interesse an der Weidehaltung wächst heutzutage aber wieder, da Weidegras auf Grund von gestiegenen Kosten für Maschinen, Futter sowie Lohnkosten die billigste Futtergrundlage darstellt. Außerdem ist das natürliche Futteraufnahmeverhalten von Kühen das Grasen auf der Weide. Nicht nur ökonomische Gründe begünstigen die Entwicklung der Weidehaltung, sondern auch im Bereich der Verbraucherakzeptanz, Einflüsse auf die Umwelt und politischen Anpassungen birgt die weidebasierte Milchproduktion im Vergleich zur intensiven Stallhaltung Vorteile. Außerdem begünstigt die digitale Revolution mit der Integration von sensorbasierten Technologien für das Betriebsmanagement die mögliche Intensivierung im Bereich weideland-basierter Milchproduktion. Ein effizientes und profitables Betriebsmanagement lässt sich nicht nur durch eine technisierte Unterstützung in der Erfassung des Grasaufwuchses und des Weidemanagements umsetzen, sondern auch durch die Überwachung des tierindividuellen Weideverhaltens. Ursprünglich wurden die sensorbasierten Technologien zur Erfassung des Fressverhaltens im Stall entwickelt. Jedoch unterscheidet sich das Futteraufnahmeverhalten der Kühe auf der Weide deutlich vom Stall. Deshalb müssen die Technologien an das spezifische Fressverhalten auf der Weide angepasst und kalibriert werden. In dieser Arbeit werden zwei unterschiedliche Sensoren mit verschiedenen Anwendungspotentialen im Vergleich zu visueller Beobachtung validiert. Der Nasenbandsensor von RumiWatch ist ein höchstpräzises Messinstrument für wissenschaftliche Fragestellungen. Der Sensor kann detaillierte Parameter des Weideverhaltens erfassen, z.B. Fressbisse oder Wiederkauschläge sowie Fress- und Wiederkauzeit. Der zweite Sensor, der MooMonitor+ (Dairymaster, Irland) beinhaltet eine praxisorientierte Aktivitätsmessung, die ursprünglich zur Brunsterkennung entwickelt wurde. Durch eine Weiterentwicklung der Rohdatenauswertung mittels Algorithmen ist es nun möglich auch Fress- und Wiederkaudauern aufzuzeichnen. Beide Validierungsstudien resultierten in einer hohen Übereinstimmung der automatischen Messung mit der Direktbeobachtung. Die erfolgreiche Integration von softwareunterstützten Technologien auf der Betriebsebene sollte verbessert werden. Speziell im Bereich der Weidehaltung und des Weidemanagements sind wenig Technologien vorhanden. Steigende Tierzahlen und fehlende Arbeitskräfte könnten den Bedarf nach sensorbasierten Technologien zur Unterstützung des Weidemanagements begünstigen. Ein Hauptfaktor in der weidebasierten Milchproduktion ist die passende Zuteilung von bedarfsgerechter Weidefläche, um die Nutzung der Weide zu maximieren, sowie die Tierleistung zu optimieren. Das Fressverhalten der Kühe stellt hierbei eine wichtige Größe für Tierleistung, Gesundheit sowie Tierwohl dar. Ebenso kann das Weideverhalten die Futterqualität und Futterverfügbarkeit repräsentieren. Die dritte Studie dieser Arbeit untersuchte deshalb, ob es mögliche Indikatoren im Fressverhalten von Kühen gibt, die eine unzureichende Futterverfügbarkeit aufzeigen. Die Zuteilung der Weidefläche basiert momentan auf subjektiven Erfahrungswerten der Betriebsleiter und wird auf Herdenebene kalkuliert. In einer dritten Studie der Arbeit wurden deshalb zur Bestimmung von spezifischen Verhaltensindikatoren insgesamt 30 Kühe mit 60 % ihres Futterbedarfs gefüttert, während 10 Tiere eine 100 %ige Futterzuteilung zur Verfügung hatten. Dabei wurde das RumiWatchSystem, bestehend aus dem Nasenbandsensor und dem Pedometer zur Verhaltensbeobachtung eingesetzt. Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass sich vor allem die Bissfrequenz durch eine begrenzte Futterverfügbarkeit erhöht sowie das Wiederkauverhalten beeinflusst wurde. Diese Studie stellt einen ersten Entwicklungsschritt in Richtung sensorunterstützte Entscheidungsgrundlage für die automatische Zuteilung von Weideflächen dar. Es wäre von Vorteil, wenn diese Zuteilung in Zukunft auf tierindividuellen Messungen im Vergleich zur Herdenebene basieren würde. Weitere Forschungsansätze sollten sich auf der Identifizierung aussagekräftiger Schwellenwerte für das tierindividuelle Weideverhalten fokussieren, die dann in sensorgestützte Entscheidungshilfen implementiert werden können. Nach der Entwicklung und Validierung solcher Systeme könnte die Anwendung im Bereich Weidemanagement die Effizienz und Resilienz von weidebasierten Milchproduktionssystemen verbessern

Identification of possible cow grazing behaviour indicators for restricted grass availability in a pasture-based spring calving dairy system

peer-reviewedPrecision livestock farming uses biosensors to measure different parameters of individual animals to support farmers in the decision making process. Although sensor development is advanced, there is still little implementation of sensor-based solutions on commercial farms. Especially on pasture-based dairy systems, the grazing management of cows is largely not supported by technology. A key factor in pasture-based milk production is the correct grass allocation to maximize the grass utilization per cow, while optimizing cow performance. Currently, grass allocation is mostly based on subjective eye measurements or calculations per herd. The aim of this study was to identify possible indicators of insufficient or sufficient grass allocation in the cow grazing behaviour measures. A total number of 30 cows were allocated a restricted pasture allowance of 60% of their intake capacity. Their behavioural characteristics were compared to those of 10 cows (control group) with pasture allowance of 100% of their intake capacity. Grazing behaviour and activity of cows were measured using the RumiWatchSystem for a complete experimental period of 10 weeks. The results demonstrated that the parameter of bite frequency was significantly different between the restricted and the control groups. There were also consistent differences observed between the groups for rumination time per day, rumination chews per bolus and frequency of cows standing or lying

Nitrogen fertiliser management with zone characterisation in grazed pasture systems

Spatial information is frequently used for managing arable crops. The idea of developing management zones is often to enable accurate fertiliser supply for local crop needs. This helps avoid excessive introduction of nutrients, such as nitrogen, into the environment, and also to reduce fertiliser costs. Despite the success of this concept in arable farming, it is a poorly adopted practice for the management of grazed pastures. Grazed pasture systems have an additional level of complexity compared to monoculture, annual crops. Pastures are typically perennial in nature with short intervals between harvests (by a grazing animal) and therefore require fertiliser applications to maintain biomass production. Additionally, pastures often consist of two or more desirable plant species and the distribution of waste from livestock results in many small patches of very high nutrient content. We propose a concept to create management zones of grazed dairy pastures, using the spatial attributes of pasture paddocks. The target will be to identify zones of most likely high nitrogen availability and use this information to estimate the required local fertiliser target. The spatial information required for this approach may include: soil variation, irrigation, animal density, slope, farm infrastructure (i.e troughs and shelter) and previous pasture growth. Using a geographical information system, the spatial information for an area can be utilised to create map layers. These layers can then be spatially related and zones for the application of varying amounts of fertiliser can be developed at the sub-paddock scale. We are in theprocess of deriving response curves for N-ramps on selected paddocks in NZ and Australia which have sufficient spatial variability of the mentioned site characteristics. We undertook a theoretical feasibility study to compare both uniform and variable nitrogen fertiliser application as an initial investigation of the potential benefit of zone management. The integrated result (value of feed –cost of fertiliser –cost of environmental impact) of applying nitrogen variably across a paddock of dynamic soil using a non-linear response function was slightly lower than for uniform application. It is expected however, that increased understanding of spatial variables in pastures will increase the benefits of zone management

Proposta de um método de seleção de empresas para as incubadoras de base tecnológica a partir do modelo cerne : um estudo no Estado do Paraná

Orientador : Profª. Drª. Izabel Cristina ZattarDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Defesa: Curitiba, 23/02/2016Inclui referências : f. 94-104Resumo: As incubadoras têm se tornado um fenômeno mundial de suporte à consolidação de empreendimentos inovadores, mediante o fornecimento de infraestrutura física, administrativa e serviços especializados. No Brasil, as incubadoras de empresas de base tecnológica (EBTs) já totalizam 154, sendo que cada uma possui suas próprias práticas de gestão. Em consequência dessas diferentes práticas, é que foi desenvolvido pela Anprotec e pelo Sebrae, o modelo de gestão CERNE - Centro de Referência para Apoio a Novos Empreendimentos - com o propósito de uniformizar os procedimentos e contribuir com o aumento das chances de sucesso nas incubações. Neste modelo, existem diversos processos e práticas-chave que devem ser implantados pela incubadora, entre os quais o processo de Seleção, alvo da presente pesquisa. Nesse processo, a incubadora deve manter um sistema padronizado para garantir a seleção dos empreendimentos, por intermédio de uma metodologia bem definida, critérios de seleção e profissionais capacitados para a avaliação, levando em consideração as cinco dimensões do modelo Cerne. Para isto, esta pesquisa propõe um novo processo de seleção recorrendo à identificação de: a) indicadores de desempenho - selecionados de modo a atender os critérios de seleção já definidos e verificados por Passoni (2015) e; b) um novo modelo de recepção de proposta - documento que poderá substituir os planos de negócios utilizados pelas incubadoras e que conterá as informações relevantes de cada empresa candidata, para auxiliar a incubadora na mensuração dos indicadores. Para a verificação da aderência dos indicadores aos critérios de seleção aplicou-se um questionário para os gestores de incubadoras de base tecnológica do Estado do Paraná e, de posse das respostas, realizou-se uma análise fatorial. Deste modo obteve-se 61 indicadores de desempenho para os 26 critérios e consequentemente as 5 dimensões do modelo Cerne. A seu turno, foram identificadas 53 perguntas para o modelo de recepção de proposta que acabou utilizado no edital de seleção da unidade de análise e participou do processo de seleção de nove empresas. Destarte, com o desenvolvimento desses novos instrumentos, esta pesquisa visa contribuir com a avaliação do potencial de sucesso das empresas candidatas e auxiliar as incubadoras de base tecnológica a se adequarem ao modelo Cerne. Palavras Chaves: Inovação. Incubadoras. Empresas de base tecnológica. Processo de Seleção. Indicadores de desempenho.Abstract: Incubators have become a worldwide phenomenon supporting the consolidation of innovative enterprises, through the provision of physical infrastructure, administrative and specialized services. In Brazil, the incubators of technology-based companies (TBCs) are 154, each of which has its own management practices. As a result of these different practices, Anprotec and Sebrae developed the CERNE management model - the New Projects Support for Reference Center - in order to standardize procedures and contribute to increase the chances of success in the incubations. In this model, there are various processes and key practices to be implemented by the incubator, including the selection process, the target of this research. In this process, the incubator should maintain a standard system to ensure the selection of projects, through a well-defined methodology, selection criteria and trained professionals to evaluation, taking into account the five dimensions of Cerne model. In this regard, this research proposes a new selection process using the identification of: a) performance indicators - selected in order to meet the selection criteria already set and checked by Passoni (2015) and; b) a new proposal reception model - document that can replace the business plans used by the incubators and that will contain relevant information of each candidate company to assist the incubator in measuring indicators. To check the indexes adherence to the selection criteria it was applied a questionnaire for managers of technology- based incubators of Paraná, and with the answeres was applied a factor analysis. Thus there was obtained 61 performance indicators for the 26 criteria and consequently the five dimensions of CERNE model. In turn, they identified 53 questions for the proposal reception model that was used in the selection notice for the unit of analysis and participated in nine companies selection process. Thus, with the development of these new instruments, this research aims to contribute to the evaluation of the success potential of candidate companies and help technology-based incubators to suit the Cerne model. Keywords: Innovation. Incubators. Technology-based firms. Performance indicator

Innovative und nachhaltige weidebasierte Haltungssysteme für Milchkühe (GrazyDaiSy): Biodiversität auf der Weide

Beweidung schafft eine Biodiversität, die sich in einer spezifischen Artenzusammensetzung manifestiert. Diese Biodiversität auf den Weiden wiederum garantiert eine effecktive Form der Nahrungsbereitstellung für Weidetiere

Zum Stand der ergänzenden Hilfen zur Erziehung

Seit einigen Jahren wird in der Schweiz zunehmend die Bezeichnung «Ergänzende Hilfen zur Erziehung» als Sammelbegriff für ambulante und (teil-)stationäre Leistungen für vulnerable Kinder, Jugendliche und deren Familien verwendet. Der Begriff erscheint auch in kantonalen Gesetzesinitiativen und Entwicklungsprojekten. Vor diesem Hintergrund wird hier den Fragen nachgegangen: Inwieweit und wie haben sich die ergänzenden Hilfen zur Erziehung mittlerweile etabliert? Tragen die kantonalen Initiativen und Entwicklungen dazu bei, Strukturprobleme der Kinder- und Jugendhilfe abzuschwächen