Zugl.: Heidelberg, Univ., Diss., 2006

Zugl.: Karlsruhe, Universiẗat, Diss., 2006.

Klassifikationen von Computerspielen widmet sich den Begriffen, mit denen Computerspiele zu Klassifikationszwecken versehen werden. Eine repräsentative Auswahl an derartigen Klassifikationsmodellen, die die Arbeiten von Designern, Journalisten, Pädagogen, Laien und expliziten Computerspielforschern abdeckt, wird vorgestellt und hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit zur eindeutigen Bestimmung konkreter Spiele bewertet. Dabei zeigen sich zwei grundlegend verschiedene Herangehensweisen an die Problematik: „Kategorisierungen“ stellen feste Kategorien auf, in die einzelne Spiel eindeutig einsortiert werden sollen, während „Typologien“ die einzelnen Elemente von Spielen untersuchen und klassifizieren. Beide Ansätze werden analysiert und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile aufgezeigt. Da offensichtlich wird, dass die Klassifikation von Computerspielen in bedeutendem Maße vom jeweiligen zugrunde liegenden Verständnis davon, was ein „Computerspiel“ sei, abhängt, ist der Untersuchung der Klassifikationsmodelle eine Betrachtung dieser problematischen Begriffsdefinition vorangestellt, die beispielhaft an vier ausgewählten Aspekten durchgeführt wird. / Classifications of computer games is concerned with the terms that are used to label computer games for classificatory purposes. A representative selection of such classification models, that covers the works of designers, journalists, pedagogues, laymen and explicit computer game researchers, are introduced and assessed with regard to their ability to classify specific games unambiguously. Two essentially different approaches to this problem are identified: “categorizations” establish rigid categories to which single games are to be assigned unambiguously, while “typologies” examine and classify single elements of games and not games as a whole. Both methods are analysed and their advantages and disadvantages are shown. As it becomes obvious that classifying computer games is highly dependent on the respective basic understanding of what a computer game is, the study of the classification models is preceded by an overview which discusses four chosen aspects as examples of this problematic definition.

The aim of this study was to describe and analyse the work of three schools, all exempted from the national timetable, to see how they worked to help pupils in difficulty reach the goals in Swedish. The method used can be described as a qualitative case study inspired by ethnografic field work. The results are based on data which included 52 individual interviews, 5 group interviews, 54 classroom observations, and field notes. A total of six different classrooms were observed. This study schows that a categorical perspective of special education dominates the documented view of education for all pupils. Pupils' difficulties are seen as individual, but two schools register a plan and desire to achieve inclusive education. Participation in the projet of working without a national timetable would indicate such ambitions exist in all three schools. In practise these ideas provide more organisationally differentiated oppportunities for pupils in difficulty. Timetables in all six classes have a strong classification and a framing of time. This obstructs pupils' participation and dialogues. While the teaching of Swedish in the six classes was described in three different ways in the outlines, the observations and pupils' statements indicate that skills and teacher-planned activities dominated all six classes. A more detailed look at the reading and writing processes gave rise to a dominant "Literacy", which in turn meant that support was given outside the regular classroom instruction in two of the schools. This is supported by special teachers' non-engagement in the project. The conclusions are that a categorical perspective perspective, a strong classification of subject and time, teacher planned activities and skills, and a monophonic reading and writing process influence each other in marginalizing pupils whose "literacies" differ from the dominating scholl "Literacy".

Aus der Einleitung: "The authors of the seven meta-structure papers in this issue have to be applauded for their inspiring attempt to suggest and elaborate a new meta-structure of mental disorders consisting of five ‘ clusters ’. At first sight this proposal seems to be considerably simpler than the current diagnostic classifications structure used by DSM-IV-TR (17 categories ; APA, 2000) and, in some parts, more convergent with the ICD-10 (10 categories ; WHO, 1993). Against the background of dissatisfaction expressed with the current diagnostic classification structure for mental disorders and its principles, the authors provide a selective critical review of relevant research. In particular, evidence is examined to address the question of whether current individual mental disorders differ sufficiently from each other and whether the current more fine-graded distinction of specific mental disorders and their grouping in 10 major classes according to ICD-10 and 17 in DSM-IV-TR is justified. To help answer this question, a prioricriteria were chosen in the form of a wide range of ‘validators ’ grouped into so-called ‘causal’ risk factors (i.e. shared genetic risk factors, familiality, shared environmental risks, shared neural substrates, shared biomarkers, shared temperamental antecedents) and factors thought to be more likely to reflect the clinical picture itself (shared abnormalities of cognitive and emotional processing, symptom similarity, rates of co-morbidity, course, treatment response). The results of this impressive exploration are interpreted to suggest a substantial reduction of the current major classes to five clusters and a fairly large residual category of disorders not yet assigned. Particularly noteworthy examples for classificatory changes associated with the proposed meta-structure involve: the suggestion to group anxiety, somatoform and depressive disorders together under the term ‘emotional disorders ’ ; the allocation of bipolar disorders to the ‘psychotic cluster ’ ; and the formation of a broad externalizing cluster that comprises substance use disorders, some of the personality disorders and impulse control disorders. [...]"

Abstract: Syfte: Att beskriva hur kommunernas äldre- och handikappomsorg infört och använder sig av ICF. Metod: Semistrukturerade telefonintervjuer med representanter för åtta svenska kommuner. Intervjuerna har transkriberats och analyserats genom kvalitativ innehållsanalys, Resultat: Resultatet redovisas under två teman. Ett tema handlar om hur kommuner infört ICF i kommunernas äldre- och handikappomsorg, med kategorierna införande i journalstruktur och införande av tankemodell. Ett tema handlar om hur kommunerna använder ICF i kommunernas äldre- och handikappomsorg. Kategorierna under det temat är användning i journalstruktur, användning av tankemodell och problem och utvecklingsbehov.  Två olika typer av införande och användningssätt av ICF inom kommunernas äldre- och handikappomsorg framkom i studien. Införandet initieras ofta av medicinskt ansvarig för rehabilitering (MAR) eller medicinskt ansvarig sjuksköterska (MAS) och startar vanligtvis i projektform för båda arbetssätten. Två av kommunerna använder sig mest av den första delen i den svenska versionen av ICF, som handlar om ICF:s tankemodell och sex komponenter, för att göra en brukarnära kartläggning och formulera beslutsunderlag. I de övriga sex kommunerna används ICF:s komponenter och klassifikationer som sökord i journalsystemens sökordsträd. Diskussion: Studien visar att delaktighet, friskperspektiv och helhetssyn inte är något som automatiskt följer med när ICF införs. Det framstår som om användningen kräver mer utbildning om, och mera bearbetning av ICF än vad kommunerna hade trott från början. Det framgår tydligt av studien att arbetsterapeuter har lättare att ta till sig tankesättet medan sjuksköterskor har betydligt svårare. Eftersom ICF är på stark frammarsch så behöver inslagen av ICF öka i alla vårdutbildningar.  Sökord: International Classification of Functioning, Disability and Health, Äldreomsorg, Arbetsterapi, Hälsa, Social omsorg

This collection summarizes the items on society, history and culture from Krapf’s famous dictionary which may be of some interest to today’s audience. The idea of arranging the sometimes idiosyncratic Swahili for modern use came up during preparations for the Krapf Workshop held on 11 September 2007 at Fort Jesus in Mombasa.1 The lemmas found in this first comprehensive Swahili dictionary were checked against Frederick Johnson’s Standard dictionary of 1939. In addition, the dictionary by Charles Sacleux of 1939 and the revised version of Krapf’s dictionary by Harry Kerr Binns (1925) served as sources of information. With the exception of those entries which Krapf had already marked with a question mark, all others were selected, which are not found in Johnson or which are described differently or in less depth than in Krapf\'s work.

In this thesis, we address the identification of biomarkers in high-dimensional omics data. The identification of valid biomarkers is especially relevant for personalized medicine that depends on accurate prediction rules. Moreover, biomarkers elucidate the provenance of disease, or molecular changes related to disease. From a statistical point of view the identification of biomarkers is best cast as variable selection. In particular, we refer to variables as the molecular attributes under investigation, e.g. genes, genetic variation, or metabolites; and we refer to observations as the specific samples whose attributes we investigate, e.g. patients and controls. Variable selection in high-dimensional omics data is a complicated challenge due to the characteristic structure of omics data. For one, omics data is high-dimensional, comprising cellular information in unprecedented details. Moreover, there is an intricate correlation structure among the variables due to e.g internal cellular regulation, or external, latent factors. Variable selection for uncorrelated data is well established. In contrast, there is no consensus on how to approach variable selection under correlation. Here, we introduce a multivariate framework for variable selection that explicitly accounts for the correlation among markers. In particular, we present two novel quantities for variable importance: the correlation-adjusted t (CAT) score for classification, and the correlation-adjusted (marginal) correlation (CAR) score for regression. The CAT score is defined as the Mahalanobis-decorrelated t-score vector, and the CAR score as the Mahalanobis-decorrelated correlation between the predictor variables and the outcome. We derive the CAT and CAR score from a predictive point of view in linear discriminant analysis and regression; both quantities assess the weight of a decorrelated and standardized variable on the prediction rule. Furthermore, we discuss properties of both scores and relations to established quantities. Above all, the CAT score decomposes Hotelling’s T 2 and the CAR score the proportion of variance explained. Notably, the decomposition of total variance into explained and unexplained variance in the linear model can be rewritten in terms of CAR scores. To render our approach applicable on high-dimensional omics data we devise an efficient algorithm for shrinkage estimates of the CAT and CAR score. Subsequently, we conduct extensive simulation studies to investigate the performance of our novel approaches in ranking and prediction under correlation. Here, CAT and CAR scores consistently improve over marginal approaches in terms of more true positives selected and a lower model error. Finally, we illustrate the application of CAT and CAR score on real omics data. In particular, we analyze genomics, transcriptomics, and metabolomics data. We ascertain that CAT and CAR score are competitive or outperform state of the art techniques in terms of true positives detected and prediction error.

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der wissensbasierten Modellierung von Audio-Signal-Klassifikatoren (ASK) für die Bioakustik. Sie behandelt ein interdisziplinäres Problem, das viele Facetten umfasst. Zu diesen gehören artspezifische bioakustische Fragen, mathematisch-algorithmische Details und Probleme der Repräsentation von Expertenwissen. Es wird eine universelle praktisch anwendbare Methode zur wissensbasierten Modellierung bioakustischer ASK dargestellt und evaluiert. Das Problem der Modellierung von ASK wird dabei durchgängig aus KDD-Perspektive (Knowledge Discovery in Databases) betrachtet. Der grundlegende Ansatz besteht darin, mit Hilfe von modifizierten KDD-Methoden und Data-Mining-Verfahren die Modellierung von ASK wesentlich zu erleichtern. Das etablierte KDD-Paradigma wird mit Hilfe eines detaillierten formalen Modells auf den Bereich der Modellierung von ASK übertragen. Neunzehn elementare KDD-Verfahren bilden die Grundlage eines umfassenden Systems zur wissensbasierten Modellierung von ASK. Methode und Algorithmen werden evaluiert, indem eine sehr umfangreiche Sammlung akustischer Signale des Großen Tümmlers mit ihrer Hilfe untersucht wird. Die Sammlung wurde speziell für diese Arbeit in Eilat (Israel) angefertigt. Insgesamt werden auf Grundlage dieses Audiomaterials vier empirische Einzelstudien durchgeführt: - Auf der Basis von oszillographischen und spektrographischen Darstellungen wird ein phänomenologisches Klassifikationssystem für die vielfältigen Laute des Großen Tümmlers dargestellt. - Mit Hilfe eines Korpus halbsynthetischer Audiodaten werden verschiedene grundlegende Verfahren zur Modellierung und Anwendung von ASK in Hinblick auf ihre Genauigkeit und Robustheit untersucht. - Mit einem speziell entwickelten Clustering-Verfahren werden mehrere Tausend natürliche Pfifflaute des Großen Tümmlers untersucht. Die Ergebnisse werden visualisiert und diskutiert. - Durch maschinelles mustererkennungsbasiertes akustisches Monitoring wird die Emissionsdynamik verschiedener Lauttypen im Verlaufe von vier Wochen untersucht. Etwa 2.5 Millionen Klicklaute werden im Anschluss auf ihre spektralen Charakteristika hin untersucht. Die beschriebene Methode und die dargestellten Algorithmen sind in vielfältiger Hinsicht erweiterbar, ohne dass an ihrer grundlegenden Architektur etwas geändert werden muss. Sie lassen sich leicht in dem gesamten Gebiet der Bioakustik einsetzen. Hiermit besitzen sie auch für angrenzende Disziplinen ein hohes Potential, denn exaktes Wissen über die akustischen Kommunikations- und Sonarsysteme der Tiere wird in der theoretischen Biologie, in den Kognitionswissenschaften, aber auch im praktischen Naturschutz, in Zukunft eine wichtige Rolle spielen. / The present thesis is dedicated to the problem of knowledge-based modeling of audio-signal-classifiers in the bioacoustics domain. It deals with an interdisciplinary problem that has many facets. To these belong questions of knowledge representation, bioacoustics and algorithmical issues. The main purpose of the work is to provide and evaluate a scientific method in which all these facets are taken into consideration. In addition, a number of algorithms, which implement all important steps of this method, are described. The problem of modeling audio-signal-classifiers is regarded from the KDD-perspective (Knowledge-Discovery in Databases). The fundamental idea is to use modified KDD- and Data-Mining-algorithms to facilitate the modeling of audio-signal-classifiers. A detailed mathematical formalism is presented and the KDD-paradigm is adopted to the problem of modeling audio-signal-classifiers. 19 new KDD-procedures form a comprehensive system for knowledge-based audio-signal-classifier design. An extensive collection of acoustic signals of the bottlenose-dolphin was recorded in Eilat (Israel). It forms the basis of four empirical studies: A phenomenological classification of acoustic phenomena, an experimental evaluation of accuracy and precision of classifiers, a cluster analysis of whistle sounds and a monitoring study to examine the nature of click sounds. Both, method and algorithms can be adopted to other branches in bioacoustics without changing their fundamental architecture.

Der Gesetzgeber fordert von den Energieversorgungsunternehmen, ¨die Versorgung so sicher und billig wie moeglich zu gestalten¨. Um jederzeit ein stoerungsfreies und kostenguenstiges Angebot von elektrischer Energie zu gewaehrleisten, bedarf es einer moeglichst genauen Prognose der zu erwartenden Belastung im Versorgungsgebiet. Aufbauend auf den Erfahrungen bei der Prognose von Zeitreihen aus den Bereichen Umwelt und Verkehr wird in dieser Arbeit eine kurzfristige Vorhersage der elektrischen Belastung mit Hilfe der ¨Fuzzy-Pattern- Klassifikation¨ dargestellt. Dabei erfolgt die Modellbildung nicht allein auf der Basis der elektrischen Leistung, sondern wird durch zusaetzliche energiewirtschaftlich relevante Informationen, wie z.B. Klimadaten unterstuetzt. Zentraler Gegenstand der Untersuchungen ist die Frage, ob durch den Einsatz ergaenzender Informationen die Genauigkeit der Prognose bei kurzfristigen Vorhersagehorizonten (15 bis 120 Minuten) verbessert werden kann. Die mannigfaltigen Abhaengigkeiten zwischen elektrischer Belastung und ursaechlich wirkenden Einflussgroessen fuehren auf differenzierte Strategien zur Analyse und Prognose des Datenmaterials. Ausfuehrlich werden die Vorstrukturierung der Datenbasis, eine Prototypenmaskierung sowie die dynamische Parametrierung der Prognose erlaeutert und deren Wirksamkeit an realen Daten ueberprueft. Die Einschaetzungen zur Brauchbarkeit der Zusatzinformationen beruhen auf einem Vergleich von Prognoseresultaten der unterschiedlichen Modelle.