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The wide accessibility of the Internet and web-based programs enable an increased volume of online interventions for mental health treatment. In contrast to traditional face-to-face therapy, online treatment has the potential to overcome some of the barriers such as improved geographical accessibility, individual time planning, and reduced costs. The availability of clients' treatment data fuels research to analyze the collected data to obtain a better understanding of the relationship among symptoms in mental disorders and derive outcome and symptom predictions. This research leads to predictive models that can be integrated into the online treatment process to assist clinicians and clients. This dissertation discusses different aspects of the development of predictive modeling in online treatment: Categorization of predictive models, data analyses for predictive purposes, and model evaluation. Specifically, the categorization of predictive models and barriers against the uptake of mental health treatment are discussed in the first part of this dissertation. Data analysis and predictive modeling are emphasized in the second part by presenting methods for inference and prediction of mood as well as the prediction of treatment outcome and costs. Prediction of future and current mood can be beneficial in many aspects. Inference of users' mood levels based on unobtrusive measures or diary data can provide crucial information for intervention scheduling. Prediction of future mood can be used to assess clients' response to the treatment and expected treatment outcome. Prediction of the expected treatment costs and outcomes for different treatment types allows simultaneous optimization of these objectives and to increase the cost-effectiveness of the treatment. In the third part, a systematic predictive model evaluation incorporating simulation analyses is demonstrated and a method for model parameter estimation for computationally limited devices is presented. This dissertation aims to overcome the current challenges of predictive model development and its use in online treatment. The development of predictive models for varies data collected in online treatment is demonstrated and how these models can be applied in practice. The derived results contribute to computer science and mental health research with client individual data analysis, the development ofpredictive models, and their statistical evaluation.
Extracting meaningful representations of data is a fundamental problem in machine learning. Those representations can be viewed from two different perspectives. First, there is the representation of data in terms of the number of data points. Representative subsets that compactly summarize the data without superfluous redundancies help to reduce the data size. Those subsets allow for scaling existing learning algorithms up without approximating their solution. Second, there is the representation of every individual data point in terms of its dimensions. Often, not all dimensions carry meaningful information for the learning task, or the information is implicitly embedded in a low-dimensional subspace. A change of representation can also simplify important learning tasks such as density estimation and data generation. This thesis deals with the aforementioned views on data representation and contributes to them. The authors first focus on computing representative subsets for a matrix factorization technique called archetypal analysis and the setting of optimal experimental design. For these problems, they motivate and investigate the usability of the data boundary as a representative subset. The authors also present novel methods to efficiently compute the data boundary, even in kernel-induced feature spaces. Based on the coreset principle, they derive another representative subset for archetypal analysis, which provides additional theoretical guarantees on the approximation error. Empirical results confirm that all compact representations of data derived in this thesis perform significantly better than uniform subsets of data. In the second part of the thesis, the research group is concerned with efficient data representations for density estimation. The researchers analyze spatio-temporal problems, which arise, for example, in sports analytics, and demonstrate how to learn (contextual) probabilistic movement models of objects using trajectory data. Furthermore, they highlight issues of interpolating data in normalizing flows, a technique that changes the representation of data to follow a specific distribution. The authors show how to solve this issue and obtain more natural transitions on the example of image data.
Corporate irresponsibility is often the result of intentionally irresponsible strategies, decisions, or actions, which negatively affect an identifiable stakeholder or environment. For instance, these range from the violation of the human rights and labor standards to environmental damages. Organizations enacting irresponsible practices rely on different factors upon multiple levels (field, organizational, individual) and its interrelations as well as processes evolving within the organization leading to such behavior. However, reasons for the occurrence of and explanations for corporate irresponsibility so far have been limited, leaving a fragmented understanding of this phenomenon. This dissertation helps to improve the understanding and explanation of corporate irresponsibility by identifying driving patterns of corporate irresponsibility and showing how the interactions across multiple levels add to this phenomenon. Chapter 1 provides an overview of the topic of corporate irresponsibility, the theoretical approaches of this dissertation and an introduction to the chapters. The second chapter offers a review and analysis of the corporate irresponsibility literature. The chapter presents a variance model outlining the concept, antecedents, moderators and outcomes of recent corporate irresponsibility literature as well as the different factors across levels (field, organizational, individual). Chapter 2 offers a critical analysis of what we know by referring to current literature and offers insights on what we don't know by deriving main implications for future research on corporate irresponsibility. Chapter 3 enlarges the understanding of corporate irresponsibility introducing a process approach to explain how corporate irresponsibility evolves over time and under which conditions. Based on a qualitative meta-analysis findings converge around two distinct process paths of corporate irresponsibility, the opportunistic-proactive, and, the emerging-reactive, subdivided into three phases. Chapter 3 sheds different lights upon the phases of corporate irresponsibility and its underlying mechanisms. The final chapter 4 focuses on different underlying mechanisms driving the final downfall or demise of organizations, organizational failure. Chapter 4 offers an alternative explanation to the competing extremism and inertia mechanisms driving organizational failure in recent studies by suggesting that these explanations are rather complementary. In addition, chapter 4 enlarges the explanation of organizational failure identifying the role of conflict mechanisms and its interplay with rigidity mechanisms. In sum, this dissertation contributes to a better understanding of what causes and increases corporate irresponsibility, and a better explanation of how and why corporate irresponsibility and organizational failure emerges, develops, grows or terminates over time.
Das Recht der Freileitung im Spannungsfeld planerischer, technischer und ökologischer Anforderungen
(2019)
Die Energiepolitik in Deutschland hat in den letzten Jahren umfassende Veränderungen erfahren. In den Fokus rücken dabei immer mehr die erneuerbaren Energien. Deren Anteil an der gesamten Energieerzeugung wird in Zukunft weiter ansteigen. Hintergrund ist die Umsetzung der klimapolitischen Ziele der Bundesregierung: Im Energiekonzept für eine umweltschonende, zuverlässige und bezahlbare Energieversorgung von 2010 wird eine Reduktion der Treibhausgasemissionen um 40% bis zum Jahr 2020 und bis zum Jahr 2050 sogar um 80% gegenüber dem Stand von 1990 angestrebt. Neben dem Energiekonzept der Bundesregierung stellen das Reaktorunglück von Fukushima und die damit verbundene Energiewende 2011 eine wesentliche Zäsur für die Energiepolitik in Deutschland dar. Die Folge war ein beschleunigter Ausstieg aus der Kernenergie sowie die sofortige Abschaltung von acht Kernkraftwerken. Neben der Laufzeitverkürzung und Stilllegung von Atomkraftwerken wurde auch das aus mehreren neuen Gesetzen und Gesetzesänderungen bestehende Energiepaket verabschiedet. Dort wurde mit der Einführung der §§ 12a ff. Energiewirtschaftsgesetz erstmalig eine bundesweite Bedarfsplanung für den Bau von Höchstspannungsleitungen festgelegt. Zudem erfolgte mit der Einführung des Netzausbaubeschleunigungsgesetzes Übertragungsnetz (NABEG) erstmalig ein bundesweit gültiges Gesetz für die Planung von Vorhaben auf der Ebene der Höchstspannungsnetze. Die vorliegende Arbeit untersucht vor diesem Hintergrund die Frage, ob durch die neu geschaffenen Regelungen des NABEG für Höchstspannungsleitungen eine Beschleunigung innerhalb des Planungsverfahrens erreicht werden kann und ob die mit dem NABEG verfolgten Ziele umgesetzt worden sind. Dabei wird aufgezeigt, wie sich die Zielsetzungen des NABEG zu denjenigen Zielen der im Rahmen der Abwägung der öffentlichen und privaten Belange zu beachtenden, sonstigen fachspezifischen Gesetzen verhalten. Der Beschleunigungsgedanke darf nicht dazu führen, dass umwelt-, immissionsrechtliche und sonstige fachgesetzliche Aspekte an Gewicht verlieren. Dabei werden auch mögliche Probleme der jetzigen Gesetzeslage beim Freileitungsausbau sowie weitere gesetzliche Möglichkeiten, die Beschleunigung des Netzausbaus zu erreichen, aufgezeigt.
Detecting and Assessing Road Damages for Autonomous Driving Utilizing Conventional Vehicle Sensors
(2021)
Environmental perception is one of the biggest challenges in autonomous driving to move inside complex traffic situations properly. Perceiving the road's condition is necessary to calculate the drivable space; in manual driving, this is realized by the human visual cortex. Enabling the vehicle to detect road conditions is a critical and complex task from many perspectives. The complexity lies on the one hand in the development of tools for detecting damage, ideally using sensors already installed in the vehicle, and on the other hand, in integrating detected damages into the autonomous driving task and thus into the subsystems of autonomous driving. High-Definition Feature Maps, for instance, should be prepared for mapping road damages, which includes online and in-vehicle implementation. Furthermore, the motion planning system should react based on the detected damages to increase driving comfort and safety actively. Road damage detection is essential, especially in areas with poor infrastructure, and should be integrated as early as possible to enable even less developed countries to reap the benefits of autonomous driving systems. Besides the application in autonomous driving, an up-to-date solution on assessing road conditions is likewise desirable for the infrastructure planning of municipalities and federal states to make optimal use of the limited resources available for maintaining infrastructure quality. Addressing the challenges mentioned above, the research approach of this work is pragmatic and problem-solving. In designing technical solutions for road damage detection, the researchers conduct applied research methods in engineering, including modeling, prototyping, and field studies. They utilize design science research to integrate road damages in an end-to-end concept for autonomous driving while drawing on previous knowledge, the application domain requirements, and expert workshops. This thesis provides various contributions to theory and practice. The investigators design two individual solutions to assess road conditions with existing vehicle sensor technology. The first solution is based on calculating the quarter-vehicle model utilizing the vehicle level sensor and an acceleration sensor. The novel model-based calculation measures the road elevation under the tires, enabling common vehicles to assess road conditions with standard hardware. The second solution utilizes images from front-facing vehicle cameras to detect road damages with deep neural networks. Despite other research in this area, the algorithms are designed to be applicable on edge devices in autonomous vehicles with limited computational resources while still delivering cutting-edge performance. In addition, the analyses of deep learning tools and the introduction of new data into training provide valuable opportunities for researchers in other application areas to develop deep learning algorithms to optimize detection performance and runtime. Besides detecting road damages, the authors provide novel algorithms for classifying the severity of road damages to deliver additional information for improved motion planning. Alongside the technical solutions, they address the lack of an end-to-end solution for road damages in autonomous driving by providing a concept that starts from data generation and ends with servicing the vehicle motion planning. This includes solutions for detecting road damages, assessing their severity, aggregating the data in the vehicle and a cloud platform, and making the data available via that platform to other vehicles. Fundamental limitations in this dissertation are due to boundaries in modeling. The pragmatic approach simplifies reality, which always distorts the degree of truth in the result.
The dissertation contains four journal articles which are embedded within a framework manuscript that interconnects the individual articles and provides relevant background information. The dissertation's overall objective is to provide a multilayered and critical in-depth engagement with the timely phenomenon of integrated reporting (IR), a new reporting concept that is envisaged to revolutionize firms' present reporting infrastructure. While extant corporate reports (e.g., annual financial- and CSR report) often are criticized for being disconnected and to suffer from a lack of coherence, IR intends to provide all information that is material to a firm's short-, medium- und long-term value creation within one single, succinct document. To contribute to a set of previously defined relevant research gaps in literature, the dissertation makes use of a combined empirical-quantitative and explorative-qualitative research design. The first article entitled investigates a set of different IR-, corporate governance and financial accounting-specific factors that are expected to determine European and South African firms' materiality disclosure quality. To this purpose, an original, hand-collected materiality disclosure score was developed. The second article explores IR perceptions of SME managers that have not embarked on IR, but are potential candidates to do so in future. Based on a review of extant literature, the article develops a theoretical framework to subsequently discuss motives for and barriers to IR adoption. The critical discussion contributes to the academic debate on incentives for and barriers to voluntary IR adoption. The third article investigates whether voluntary IR adoption among European firms is associated with lower cost of public debt. While earlier studies suggest that IR leads to lower information asymmetries, increases analyst forecasts, and decreases cost of equity, corresponding evidence for the debt market is largely missing. Subsequent analyses test as to whether such an association is even more pronounced by a firm's environmental, social and governance (ESG) performance or its belonging to an environmentally sensitive industry. The fourth article uses an experimental design to investigate nonprofessional investors' reactions to an IR assurance. To this purpose, two separate experiments with two different groups of nonprofessional investors were carried out: one with Masters students and one with managers of large corporations. Results help to answer the question as to whether an IR assurance as well as its determinants, namely the assurance provider and the assurance level, affect nonprofessional investors' financial decision-making. In the second step, subsequent in-depth interviews reveal an IR assurance-critical attitude among managers, who draw upon their practical experience with assurance engagements.
Viele Betriebsgastronomien in Deutschland sehen sich vor die Herausforderung steigender Gästeansprüche, zunehmenden Kostendrucks und oftmals auch konkurrierender Speisenanbieter gestellt. Hinzu kommt in vielen Betrieben die Forderung der Gäste oder des Managements nach einem Angebot gesundheitsfördernder Speisen und Getränke. Dieses kann z. B. durch die Deutsche Gesellschaft für Ernährung e. V. (DGE) zertifiziert werden. Die innerbetriebliche Umsetzung und Kommunikation des erweiterten, gesundheitsfördernden Speisenangebotes muss indes gesteuert werden. Hierfür bietet sich die Erstellung einer Balanced Scorecard nach Kaplan und Norton an. Diese berücksichtigt neben finanzorientierten Kennzahlen auch ausdrücklich qualitative Ziele und stellt deren wechselseitige Einflüsse in Ursache-Wirkungs-Ketten dar. Die vorliegende Bachelorarbeit spezifiziert eine Balanced Scorecard auf die Anforderungen einer Betriebsgastronomie, die ein DGE-zertifiziertes Speisenangebot etablieren möchte. Zu diesem Zweck werden für die vier Perspektiven einer Balanced Scorecard strategische Ziele vorgeschlagen und deren Ursache-Wirkungs-Beziehungen grafisch in einer Strategy Map dargestellt. Die ebenfalls durchgeführte empirische Untersuchung DGE-zertifizierter Betriebe zeigt, dass durch die Einführung eines gesundheitsfördernden Speisenangebotes die Mitarbeiterzufriedenheit und Mitarbeitergesundheit positiv beeinflusst werden kann. Zudem ist eine Steigerung des Umsatzes durch die Gewinnung neuer Gäste und den Zusatzverkauf komplementärer Produkte möglich.
Der Begriff Blockchain tritt zum ersten Mal in Verbindung mit der Kryptowährung Bitcoin im 21. Jahrhundert auf. Das anfänglich beschriebene Protokoll von Bitcoin hat sich mittlerweile zu einem Phänomen entwickelt, dass unter dem Begriff Kryptoökonomie zusammengefasst wird. Mittlerweile ist Bitcoin nicht mehr die einzige Kryptowährung: Innerhalb der letzten sieben Jahre hat sich ein großes, vielseitiges Universum von Kryptowährungs- und Kryptotransaktionssystemen entwickelt. Diese Arbeit vergleicht zwei dieser Kryptowährungssysteme: das erwähnte dezentrale Zahlungssystem Bitcoin sowie Ethereum, eine Entwicklungsplattform für dezentrale Applikationen. Zuerst wird ein allgemeiner und historischer Überblick gegeben. Die beiden Systeme Bitcoin und Ethereum, die Blockchain und Geld und Währungsdefinition werden betrachtet. Anschließend werden für ein besseres Verständnis der Blockchain relevante Aspekte der Kryptografie vorgestellt. Besonderer Fokus liegt dabei auf asymmetrischen Algorithmen und Hash-Funktionen. Daraufhin werden die Bitcoin Blockchain und die Ethereum Blockchain gesondert und detaillierter beleuchtet. In der Folge werden Bitcoin und Ethereum im Allgemeinen und die Blockchains jener im Speziellen miteinander verglichen. Die Vergleichspunkte orientieren sich sowohl an ökonomischen als auch an technischen Gesichtspunkten. Abschließend wird das Ergebnis des Vergleichs präsentiert und ein Fazit gezogen.
Diese Studie untersucht die Wirkung einer verpflichtenden externen Begutachtung von Gründungsvorhaben im Rahmen der Ich-AG-Förderung der Bundesagentur für Arbeit. Unter Verwendung von prozessproduzierten Daten zu den Gründern und ihren Vorhaben wird geprüft, inwieweit sich Unterschiede zwischen Gründern im Arbeitsagenturbezirk Lüneburg, die unter diese Regelung fallen und solchen, die dies nicht tun, ergeben. Die Ergebnisse der Studie deuten darauf hin, dass keine Unterschiede in beobachtbaren Merkmalen zwischen diesen Gründern bestehen, was ein Hinweis auf die Wirkungslosigkeit der externen Begutachtung sein kann.