Microscopic green algae produce a number of beneficial substances. The commercially used ones include mainly pigments, especially secondary carotenoids. While primary carotenoids are part of the photosynthetic apparatus, secondary carotenoids are produced only under certain specific conditions (e.g. high exposure to light, nitrogen deficiency). Secondary carotenoids have antioxidant properties that protect the cell from adverse effects. The strains currently in commercial use and the strains that are tested for potential use come almost exclusively from algal collections, so this thesis focuses on strains isolated from nature. Two strains of aeroterrestrial green unicellular algae, which showed potential of producing carotenoids, were found and isolated. These strains were identified as Tetracystis pulchra (clade Dunaliellinia) and Tetracystis sp., a strain related to Tetracystis tetraspora SAG 98.80, belonging to the clade Stephanosphaerinia. The culture conditions for T. pulchra were subsequently optimized and then the culture was subjected to a series of experiments, examining the effect of stress factors on carotenoid formation and accumulation. Specifically, the effect of nitrogen starvation, light intensity, temperature and UVA radiation was tested. It has been shown that especially the light...

Text in German with English and German summaries / Viel Stress und mangelnde Stressbewältigung beeinflussen das gesamte Leben von interkulturellen Mitarbeitern, wie Gesundheit, geistliches Leben, Arbeitsleistung und Beziehungen. Langjährige und umfangreiche Information über Stress und Stressbewältigung zeigte nur wenig positive Veränderung. Diese Untersuchung beschreibt und reflektiert das Erleben und den Umgang mit Stress interkultureller Mitarbeiter, um eine Grundlage für bessere Möglichkeiten zum Stressmanagement im interkulturellen Kontext zu schaffen und damit authentisches geistliches Leben zu fördern. Ziel dieser Studie ist es, aufzuzeigen, wie die Pastoraltherapie interkulturelle Mitarbeiter in ihrem Stressmanagement unterstützen kann. Die Untersuchung über Stress und Stressmanagement von christlichen Mitarbeitern im interkulturellen Kontext soll interkulturelle Mitarbeiter, ihre sendenden Organisationen und Seelsorger informieren und eine Grundlage für Workshops und pastoral-therapeutische Gespräche über Stressmanagement werden. Diese Arbeit zeigt auf, dass Pastoraltherapie einen wichtigen Beitrag in der Verbesserung der Stressbewältigung von christlichen interkulturellen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern leisten kann. / Cross-cultural workers often experience very stressful conditions yet often lack appropriate coping mechanisms. Too much stress over a long period of time influences every aspect of life, like health, spiritual life, work performance and relationships. Continuous and extensive information about stress and stress management have not brought the desired changes. This research analyses stressful conditions and stress management strategies of intercultural workers in order to show the reasons for this lack of stress management. The outcome of this research will be used as a foundation to help intercultural workers to find ways how to manage their stress more effectively and to foster authentic spiritual life.The goal of this study is to highlight how pastoral therapy can support intercultural workers in their stress management. This research will show that pastoral therapy can make a significant contribution to improve stress management for Christian cross-cultural workers. / Practical Theology / M.Th. (Practical Theology (Pastoral Therapy))

La fiabilité constitue aujourd’hui un enjeu important dans le contexte du passage aux systèmes plus électriques dans des secteurs critiques tels que l’aéronautique, l’espace ou le nucléaire. Il s’agit de comprendre, de modéliser et de prédire les mécanismes de vieillissement susceptibles de conduire les composants à la défaillance et le système à la panne. L’étude des effets des contraintes opérationnelles sur la dégradation des composants est indispensable pour la prédiction de leur durée de vie. De nombreux modèles de durée de vie ont été développés dans la littérature dans le contexte du génie électrique. Cependant, ces modèles présentent des limitations car ils dépendent du matériau étudié et de ses propriétés physiques et se restreignent souvent à un ou deux facteurs de stress, sans intégrer les interactions pouvant exister entre ces facteurs. Cette thèse présente une nouvelle méthodologie pour la modélisation de la durée de vie des composants du génie électrique. Cette méthodologie est générale ; elle s’applique à différents composants sans a priori sur leurs propriétés physiques. Les modèles développés sont des modèles statistiques estimés sur la base de données expérimentales issues de tests de vieillissement accéléré où plusieurs types de stress sont considérés. Les modèles visent alors à étudier les effets des différents facteurs de stress ainsi que de leurs différentes interactions. Le nombre et la configuration des tests de vieillissement nécessaires à construire les modèles (bases d’apprentissage) sont optimisés de façon à minimiser le coût expérimental tout en maximisant la précision des modèles. Des points expérimentaux supplémentaires aléatoirement configurés sont réalisés pour valider les modèles (bases de test). Deux catégories de composants sont testées : deux types d’isolants couramment utilisés dans les machines électriques et des sources de lumière OLED. Différentes formes des modèles de durée de vie sont présentées : les modèles paramétriques, non paramétriques et les modèles hybrides. Tous les modèles développés sont évalués à l’aide de différents outils statistiques permettant, d’une part, d’étudier la pertinence des modèles et d’autre part, d’évaluer leur prédictibilité sur les points des bases de test. Les modèles paramétriques permettent de quantifier les effets des facteurs et de leurs interactions sur la durée de vie à partir d’une expression analytique prédéfinie. Un test statistique permet ensuite d’évaluer la significativité de chacun des paramètres inclus dans le modèle. Ces modèles sont caractérisés par une bonne qualité de prédiction sur leurs bases de test. La relation entre la durée de vie et les contraintes est également modélisée par les arbres de régression comme méthode alternative aux modèles paramétriques. Les arbres de régression sont des modèles non paramétriques qui permettent de classifier graphiquement les points expérimentaux en différentes zones dans lesquelles les contraintes sont hiérarchisées selon leurs effets sur la durée de vie. Ainsi, une relation simple, graphique, et directe entre la durée de vie et les contraintes est obtenue. Cependant, à la différence des modèles paramétriques continus sur le domaine expérimental étudié, les arbres de régression sont constants par morceaux, ce qui dégrade leur qualité de prédiction sur la base de test. Pour remédier à cet inconvénient, une troisième approche consiste à attribuer un modèle linéaire à chacune des zones identifiées avec les arbres de régression. Le modèle résultant, dit modèle hybride, est donc linéaire par morceaux et permet alors de raffiner les modèles paramétriques en évaluant les effets des facteurs dans chacune des zones tout en améliorant la qualité de prédiction des arbres de régression. / Reliability has become an important issue nowadays since the most critical industries such as aeronautics, space and nuclear are moving towards the design of more electrical based systems. The objective is to understand, model and predict the aging mechanisms that could lead to component and system failure. The study of the operational constraints effects on the degradation of the components is essential for the prediction of their lifetime. Numerous lifespan models have been developed in the literature in the field of electrical engineering. However, these models have some limitations: they depend on the studied material and its physical properties, they are often restricted to one or two stress factors and they do not integrate interactions that may exist between these factors. This thesis presents a new methodology for the lifespan modeling of electrical engineering components. This methodology is general; it is applicable to various components without prior information on their physical properties. The developed models are statistical models estimated on experimental data obtained from accelerated aging tests where several types of stress factors are considered. The models aim to study the effects of the different stress factors and their different interactions. The number and the configuration of the aging tests needed to construct the models (learning sets) are optimized in order to minimize the experimental cost while maximizing the accuracy of the models. Additional randomly configured experiments are carried out to validate the models (test sets). Two categories of components are tested: two types of insulation materials that are commonly used in electrical machines and OLED light sources. Different forms of lifespan models are presented: parametric, non-parametric and hybrid models. Models are evaluated using different statistical tools in order to study their relevance and to assess their predictability on the test set points. Parametric models allow to quantify the effects of stress factors and their interactions on the lifespan through a predefined analytical expression. Then a statistical test allows to assess the significance of each parameter in the model. These models show a good prediction quality on their test sets. The relationship between the lifespan and the constraints is also modeled by regression trees as an alternative method to parametric models. Regression trees are non-parametric models that graphically classify experimental points into different zones where the constraints are hierarchized according to their effects on the lifespan. Thus, a simple, graphic and direct relationship between the lifespan and the stress factors is obtained. However, unlike parametric models that are continuous in the studied experimental domain, regression trees are piecewise constant, which degrades their predictive quality with respect to parametric models. To overcome this disadvantage, a third approach consists in assigning a linear model to each of the zones identified with regression trees. The resulting model, called hybrid model, is piecewise linear. It allows to refine parametric models by evaluating the effects of the factors in each of the zones while improving the prediction quality of regression trees.