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Fragestellung: Das klinische Standardverfahren und Referenz der Schlafmessung und der Klassifizierung der einzelnen Schlafstadien ist die Polysomnographie (PSG). Alternative Ansätze zu diesem aufwändigen Verfahren könnten einige Vorteile bieten, wenn die Messungen auf eine komfortablere Weise durchgeführt werden. Das Hauptziel dieser Forschung Studie ist es, einen Algorithmus für die automatische Klassifizierung von Schlafstadien zu entwickeln, der ausschließlich Bewegungs- und Atmungssignale verwendet [1].
Patienten und Methoden: Nach der Analyse der aktuellen Forschungsarbeiten haben wir multinomiale logistische Regression als Grundlage für den Ansatz gewählt [2]. Um die Genauigkeit der Auswertung zu erhöhen, wurden vier Features entwickelt, die aus Bewegungs- und Atemsignalen abgeleitet wurden. Für die Auswertung wurden die nächtlichen Aufzeichnungen von 35 Personen verwendet, die von der Charité-Universitätsmedizin Berlin zur Verfügung gestellt wurden. Das Durchschnittsalter der Teilnehmer betrug 38,6 +/– 14,5 Jahre und der BMI lag bei durchschnittlich 24,4 +/– 4,9 kg/m2. Da der Algorithmus mit drei Stadien arbeitet, wurden die Stadien N1, N2 und N3 zum NREM-Stadium zusammengeführt. Der verfügbare Datensatz wurde strikt aufgeteilt: in einen Trainingsdatensatz von etwa 100 h und in einen Testdatensatz mit etwa 160 h nächtlicher Aufzeichnungen. Beide Datensätze wiesen ein ähnliches Verhältnis zwischen Männern und Frauen auf, und der durchschnittliche BMI wies keine signifikante Abweichung auf.
Ergebnisse: Der Algorithmus wurde implementiert und lieferte erfolgreiche Ergebnisse: die Genauigkeit der Erkennung von Wach-/NREM-/REM-Phasen liegt bei 73 %, mit einem Cohen’s Kappa von 0,44 für die analysierten 19.324 Schlafepochen von jeweils 30 s. Die beobachtete gewisse Überschätzung der NREM-Phase lässt sich teilweise durch ihre Prävalenz in einem typischen Schlafmuster erklären. Selbst die Verwendung eines ausbalancierten Trainingsdatensatzes konnte dieses Problem nicht vollständig lösen.
Schlussfolgerungen: Die erreichten Ergebnisse haben die Tauglichkeit des Ansatzes prinzipiell bestätigt. Dieser hat den Vorteil, dass nur Bewegungs- und Atemsignale verwendet werden, die mit weniger Aufwand und komfortabler für Benutzer aufgezeichnet werden können als z. B. Herz- oder EEG-Signale. Daher stellt das neue System eine deutliche Verbesserung im Vergleich zu bestehenden Ansätzen dar. Die Zusammenführung der beschriebenen algorithmischen Software mit dem in [1] beschriebenen Hardwaresystem zur Messung von Atem- und Körperbewegungssignalen zu einem autonomen, berührungslosen System zur kontinuierlichen Schlafüberwachung ist eine mögliche Richtung zukünftiger Arbeiten.
Hybride Arbeitsmodelle gelten als Zukunft der Arbeit. Demnach beschäftigt sich die vorliegende Forschungsarbeit mit der Untersuchung hybrider Arbeitsmodelle im Hinblick auf deutsche kleine und mittlere Unternehmen (KMU) im Vergleich zu Großbetrieben. Mithilfe einer multi-methodischen Studie, bestehend aus einer Umfrage und qualitativen Experteninterviews, wird evaluiert, in welchem Maß hybride Arbeitsmodelle in KMU bereits etabliert sind und welche Herausforderungen sie dabei bewältigen müssen. Zusätzlich wird betrachtet, ob soziodemografische Faktoren wie Alter, Geschlecht oder Rolle im Unternehmen einen Einfluss auf hybrides Arbeiten haben.Die Ergebnisse zeigen, dass die Etablierung von hybriden Arbeitsmodellen in KMU im Gegensatz zu Großbetrieben weniger vorangeschritten ist. KMUs stehen vor vielfältigen Herausforderungen, die beispielsweise auf unzureichende Digitalisierung oder traditionellere Strukturen zurückzuführen sind. Insbesondere die Unternehmenskultur sowie die Rolle im Unternehmen und der Einfluss der Führungskraft spielen eine wichtige Rolle.Praktische Relevanz: Der Großteil vorliegender Literatur zum Thema New Work und Hybride Arbeit legt den Fokus auf die Gesamtbetrachtung aller Unternehmensgrößen oder auf Großbetriebe. Aufgrund der spezifischen Merkmale, wie beispielsweise eingeschränkter Ressourcenzugang, können Ergebnisse von Großbetrieben kaum auf KMU übertragen werden. Demnach gibt diese Arbeit eine Orientierung, wie hybride Arbeitsmodelle in KMU sinnvoll und gewinnbringend umgesetzt werden und welche Herausforderungen auftreten.
Geopolitische Risiken sind nicht erst seit Ausbruch des Ukraine-Kriegs für den Erfolg und die Überlebensfähigkeit von Unternehmen von großer Relevanz. Nur durch den Aufbau von Methodenkompetenz, diese besonderen Risiken zu identifizieren, schaffen Unternehmen die notwendigen Voraussetzungen für ein erfolgreiches Management von geopolitischen Ereignissen.
In den letzten Jahren hat der Trend zur Digitalisierung und Konnektivität die Kundenerwartungen an den B2B-Kundenservice verändert. Vorliegender Artikel arbeitet mit zwei klaren Studienzielen und untersucht zum einen die Rolle von IoT (Internet of Things) und Cybersicherheit als Erfolgsfaktoren für den Business-to-Business (B2B) Kundenservice und zum anderen wie eine sichere Integration zu einem Wettbewerbsvorteil auf dem deutschen Markt beitragen kann. Durch einen qualitativen Ansatz mithilfe von 20 Befragungen wurde untersucht, dass IoT und Cybersicherheit als Erfolgsfaktoren für den deutschen B2B-Kundenservice angesehen werden können. Als Ergebnis liefert diese Studie fünf Kernaussagen (Hypothesen) aus qualitativen Interviews. Neben der Diskussion allgemeiner Erfolgsfaktoren und deren Einfluss, wurde die Rolle von IoT bei der Optimierung des B2B Kundendienstes diskutiert. Zudem werden potenzielle Sicherheitsrisken in Zusammenhang mit den Dienstleistungsmodellen, notwendige Anforderungen an Cybersicherheit sowie Datenerfassung erörtert. Abschließend wurde ein Modell entwickelt, das interne und externe Aspekte aufzeigt, die dazu beitragen, dass IoT und Cybersicherheit als Erfolgsfaktoren in der Aktivitätskette des Kunden in der Pre-Sales‑, Sales- und After-Sales-Phase erlebt werden.
Dieser praxis-nahe und industrie-übergreifende Artikel liefert somit Einblicke basierend auf qualitativen Erkenntnissen für weitere Forschung in der Theorie und befähigt Organisationen das Thema ganzeinheitlich zu betrachten.
Diese Studie untersucht den kurzfristigen Einfluss der Tagespflege auf die kindliche Entwicklung im Vergleich zur Betreuung in der Kita. Internationale Studien deuten darauf hin, dass der Besuch einer Tagespflege im Vergleich zur Kita eher negative Auswirkungen auf Kinder hat. Mithilfe der Neugeborenen-Kohorte des NEPS können wir evaluieren, ob dies auch im deutschen Kontext gilt. Wir nutzen zwei verschiedene methodische Ansätze, um den Effekt der Tagespflege zu schätzen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Tagespflege für die Mehrzahl der untersuchten Entwicklungsindikatoren keinen statistisch signifikant schlechteren Einfluss auf die kindliche Entwicklung hat, außer im Bereich der Habituation.
Dieser Beitrag untersucht, wer in Deutschland Bildungsminister:in wird. Zur Klärung dieser Frage entwickelten wir einen Datensatz, der die biografischen Merkmale aller Bildungsminister:innen der deutschen Bundesländer zwischen 1950 und 2020 enthält. Als Beispiel für die Nutzung des Datensatzes untersuchen wir die beiden Merkmale Geschlecht und frühere Berufserfahrung und verknüpfen diese Merkmale mit Indikatoren für die Größe und Entwicklung des Bildungsbudgets und die Dauer der Amtszeit. Wir zeigen, dass zwischen 1950 und 2020 deutlich mehr Männer als Frauen zum/zur Bildungsminister:in ernannt wurden, unabhängig davon, welche Parteien die Bildungsminister:innen stellten. Außerdem verfügt die Mehrheit der Bildungsminister:innen bei Amtsantritt nicht über vorherige Berufserfahrung als Lehrer:in. Die meisten Bildungsminister:innen haben jedoch bereits politische Erfahrung, wenn sie ihr Amt antreten. Unsere Datenbank, die die erste umfassende Erhebung biografischer Merkmale von Bildungsminister:innen in den deutschen Bundesländern enthält, steht allen interessierten Forscher:innen zur Verfügung.
Von den Covid-19-Restriktionen wurden im Automobilsektor die Zulieferer wesentlich stärker getroffen als die Fahrzeughersteller. Vor allem die Entwicklung des Working Capitals im ersten Pandemie-Jahr erwies sich als kritisch. Der Beitrag gibt einen Überblick über mögliche Lösungen für eine allseits vorteilhaftere, stabile Supply-Chain-Finanzierung in künftigen Krisen.
Digitalisierung und Mediatisierung prägen die Gesellschaft und auch die Erwachsenenbildung/Weiterbildung. Der Beitrag geht der Frage nach, wie Digitalisierung in Angeboten der Erwachsenenbildung/Weiterbildung gelingt. Damit wird ein Fokus auf den Einsatz digitaler Medien gelegt. Dazu werden die Angebotsentwicklung für Adressatinnen und Adressaten sowie Teilnehmende, medienbezogene Inhalte, Lehr- und Lernarrangements mit digitalen Medien, der Einsatz digitaler Medien und die Zugänglichkeit von Lehr- und Lernmaterialien als relevante Merkmale identifiziert. Insgesamt zeigen die analysierten Interviewdaten, dass der Einsatz digitaler Medien in Angeboten eine Erweiterung der didaktischen Aufgaben darstellt, da Angebote mit digitalen Medien zielgenau auf die Bedarfe und Möglichkeiten von Adressatinnen und Adressaten sowie Teilnehmenden abgestimmt werden müssen.
Das Weltwirtschaftswachstum der vergangenen Jahrzehnte war durch die Dynamik der Digitalisierung und Globalisierung in den Lieferketten geprägt. Die Corona-Pandemie hat die Abhängigkeit und Verletzlichkeit der Lieferketten offengelegt. Trotz einer Vielzahl verbindlicher Standards haben Unternehmen die Digitalisierung und Arbeitsteilung auch für regulatorische Arbitrage genutzt. Einerseits erhöht das die Effizienz der Wirtschaft - was mithin ökologische Ressourcen schont - andererseits werden damit internationale Standards konterkariert. Globalisierung und Digitalisierung sind Segen und Fluch zugleich.
Effektives Risiko-Management sollte neben quantifizierbaren, bekannten Risiken auch Ereignisse berücksichtigen, die entweder in ähnlicher Art bereits eingetreten oder grundsätzlich vorstellbar sind. Für eine Identifikation dieser "Grauen Schwäne" müssen institutionell-organisatorische Voraussetzungen geschaffen und analytisch-konzeptionelle Instrumente bereitgestellt werden.