Knowing the factors that influence older people to volunteer is highly important for the evaluation of the productive potential of the growing population of older people. This diploma thesis aims to contribute to a better understanding of the determinants of volunteering among the elderly. Therefore, this study reviews a psychological, an economic and a sociological approach explaining volunteering and provides an overview about existing empirical findings. Using data from a survey conducted by Statistics Austria in 2006, the study applies the method of logistic regression to estimate the determinants of volunteering by older people in Austria for the first time. Results show that sex, age, level and field of education, employment status, migration background, household´s wealth and income, household size, existence of other volunteers in the same household and place of residence determine volunteering among older people. Moreover, the results demonstrate that the influence of those factors vary substantially for different types of volunteering. / Series: Forschungsberichte des Forschungsinstituts für Altersökonomie

Techn. Universiẗat, Diss., 2004--Darmstadt.

Das Interesse nach einer nachhaltigeren Welt wächst von Tag zu Tag. Dieses wichtige Thema kann im 21.Jahrundert nicht mehr ignoriert werden, denn der Klimawandel und ihre Folgen bedrohen immer mehr das Leben auf dem Planeten Erde. Die Auswirkungen werden durch das Handeln der Menschheit bestärkt. Denn der Konsumverbrauch und das stetige Streben nach Wirtschaftswachstum verbrauchen die natürlichen Ressourcen dieser Erde schneller, als der natürliche Kreislauf der Erde abläuft. Infolgedessen liegt der Fokus dieser wissenschaftlichen Abschlussarbeit auf den ökologischen Fußabdruck. Ein Nachhaltigkeitsindikator, welcher den menschlichen Konsumbedarf nach ökologischen Ressourcen misst. Aktuell verbraucht die Menschheit 70 Prozent mehr Ressourcen als die Erde an natürlichen Kapazitäten zur Verfügung hat. Um diesen Trend ändern zu können, müssen signifikante Einflussfaktoren untersucht werden. Mit Hilfe einer linearen multiplen Regressionsanalyse wird daher die Größe eines Fußabdrucks mit verschiedenen sozioökonomischen Variablen auf einen Zusammenhang geprüft. Zusätzlich wird die Teilkomponente des ökologischen Fußabdrucks, der CO2-Fußabdruck, mit in die Analyse hinzugenommen. Dies ermöglicht konsistente Aussagen zu generieren. Ein zentrales Ziel dieser Arbeit ist die Auseinandersetzung mit der Entwicklung zwischen dem Jahr 2000 und 2017 zu ziehen. Es wurden 9 unabhängige Variablen analysiert und insgesamt 8 Regressionsmodelle formuliert. Dabei stützt sich die Datengrundlage auf 100 Länder. Beim Vergleich wurden deutliche Unterschiede innerhalb der Einflussfaktoren sichtbar. Hierbei kam zum Ergebnis, dass industrialisierte Länder verantwortlich für den Großteil der gegenwärtigen Lage sind und wirtschaftliche Faktoren, wie das Bruttoinlandsprodukt, den größten Einfluss auf die Größe des ökologischen Fußabdrucks haben. Die Einführung und Förderung von umweltfreundlicheren und effizienten Technologien sollten demzufolge eines der wichtigsten Hauptziele für Entscheidungsträger in Politik und Wirtschaft sein, um die den Einsatz des Naturkapitals zu reduzieren.:KAPITEL 1 EINLEITUNG 1 KAPITEL 2 ÖKOLOGISCHER FUßABDERUCK 4 2.1 Begriff 4 2.2 Konsumkategorien 5 2.3 Flächenkategorien 6 2.4 Globale Hektar 8 2.5 Overshoot 8 2.6 Aktueller Stand 10 2.7 Ziel 13 KAPITEL 3 THEORETISCHE GRUNDLAGEN 14 3.1 Multivariate Analysemethoden 14 3.2 Regressionsanalyse 15 3.2.1 Modellformulierung 15 3.2.2 Schätzung der Regressionsfunktion 16 3.2.3 Prüfung der Regressionsfunktion (Globale Güte) 18 3.2.3.1 Das Bestimmtheitsmaß 19 3.2.3.2 F-Statistik 19 3.2.3.3 Standardfehler 20 3.2.4 Prüfung der Regressionskoeffizienten (Lokale Güte) 21 3.2.5 Prüfung der Modellprämissen 22 KAPITEL 4 ANWENDUNG DER REGRESSIONSANALYSE 28 4.1 Datengrundlage 28 4.2 Regressionsanalyse 29 4.2.1 Modellformulierung 29 4.2.2 Schätzung der Regressionsfunktion 32 4.2.3 Prüfung der Regressionsfunktion 34 4.2.4 Prüfung der Regressionskoeffizienten 36 4.2.5 Prüfung der Modellprämissen 38 KAPITEL 5 ERGEBNISSE UND INTERPRETATION 45 KAPITEL 6 KRITISCHE WÜRDIGUNG UND FAZIT 47 QUELLENVERZEICHNIS XIII ANHANG XVII

A core topic of the German transport industry is currently the imminent shortage of drivers in freight and passenger traffic. This result to the mismatch between the retiring and advancing professional drivers. First, the present study provides an overview of the key conditions as the challenges by demographic change and the economic importance of the transport sector. Likewise, the working conditions and training are discussed. By structural features and the high cost pressure, the industry shows incapable even to provide enough qualified junior staff. The analysis is based on recognized time-series data of traffic volume and engaged professional drivers from the past 16 years. To account for the interaction of these parameters, they are expressed by a specially created indicator. The data obtained are evaluated using appropriate statistical methods. The subsequent prognosis it possible to estimate from existing official traffic prognosis the prospective driver\'s demand.:Inhalt Tabellenverzeichnis III Tabellenverzeichnis (Anhang) III Abbildungsverzeichnis IV Abbildungsverzeichnis (Anhang) IV Abkürzungsverzeichnis V Abstract VI 1. Einleitung 1 2. Diskussionsgrundlagen 2 2.1 Begriffsbestimmungen 2 2.2 Der demographische Wandel in Deutschland 2 2.3 Volkswirtschaftliche Bedeutung 4 2.4 Entwicklung der Verkehrsleistung 6 2.5 Entwicklung der Beschäftigtenzahlen 10 2.5.1 Arbeitsmarktdaten der Bundesagentur für Arbeit 10 2.5.2 Arbeitsmarktdaten des IAB 11 2.5.3 Arbeitsmarktdaten des BAG 12 2.5.4 Gegenüberstellung und Bewertung 12 2.6 Attraktivität des Berufsbildes 14 2.7 Ausbildung und Berufseinstieg 16 3. Ökonometrische Analyse 19 3.1 Vorüberlegungen 19 3.2 Methodik von Zeitreihenanalysen und Modellformulierung 22 3.3 Entwicklung eines ökonometrischen Modells 23 3.3.1 Entwicklung einer Prognose 32 3.3.2 Übertragung auf die Anzahl der Beschäftigten 34 3.3.3 Weitere Anwendungsmöglichkeiten des Modells 36 4. Rückschlüsse auf den Begriff des Fachkräftemangels 37 4.1 Gegenmaßnahmen 37 5. Schlussfolgerungen 39 Anhang: VI Quellenverzeichnis XIII / Ein Kernthema der deutschen Transportwirtschaft ist zurzeit der drohende Fahrermangel im Güter- und Personenverkehr. Dieser resultiert aus dem Missverhältnis zwischen den ausscheidenden und nachrückenden Berufskraftfahrern. Die vorliegende Arbeit bietet zunächst einen Überblick über die entscheidenden Rahmenbedingungen wie den Herausforderungen durch den demografischen Wandel und der wirtschaftlichen Bedeutung des Transportsektors. Ebenso werden auch die Arbeitsbedingungen und Ausbildungsmaßnahmen diskutiert. Durch strukturelle Merkmale und den hohen Kostendruck zeigt sich die Branche selbst kaum in der Lage, selbst für ausreichend qualifizierte Nachwuchskräfte zu sorgen. Die Analyse stützt sich auf anerkannte Zeitreihendaten der Verkehrsleistung und der beschäftigten Berufskraftfahrer aus den letzten 15 Jahren. Um die Wechselwirkungen dieser Parameter zu berücksichtigen, werden diese durch einen eigens kreierten Indikator ausgedrückt. Die gewonnenen Daten werden mit geeigneten statistischen Methoden ausgewertet. Die anschließende Prognose ermöglicht es, aus bestehenden amtlichen Verkehrsprognosen den voraussichtlichen Fahrerbedarf abzuschätzen.:Inhalt Tabellenverzeichnis III Tabellenverzeichnis (Anhang) III Abbildungsverzeichnis IV Abbildungsverzeichnis (Anhang) IV Abkürzungsverzeichnis V Abstract VI 1. Einleitung 1 2. Diskussionsgrundlagen 2 2.1 Begriffsbestimmungen 2 2.2 Der demographische Wandel in Deutschland 2 2.3 Volkswirtschaftliche Bedeutung 4 2.4 Entwicklung der Verkehrsleistung 6 2.5 Entwicklung der Beschäftigtenzahlen 10 2.5.1 Arbeitsmarktdaten der Bundesagentur für Arbeit 10 2.5.2 Arbeitsmarktdaten des IAB 11 2.5.3 Arbeitsmarktdaten des BAG 12 2.5.4 Gegenüberstellung und Bewertung 12 2.6 Attraktivität des Berufsbildes 14 2.7 Ausbildung und Berufseinstieg 16 3. Ökonometrische Analyse 19 3.1 Vorüberlegungen 19 3.2 Methodik von Zeitreihenanalysen und Modellformulierung 22 3.3 Entwicklung eines ökonometrischen Modells 23 3.3.1 Entwicklung einer Prognose 32 3.3.2 Übertragung auf die Anzahl der Beschäftigten 34 3.3.3 Weitere Anwendungsmöglichkeiten des Modells 36 4. Rückschlüsse auf den Begriff des Fachkräftemangels 37 4.1 Gegenmaßnahmen 37 5. Schlussfolgerungen 39 Anhang: VI Quellenverzeichnis XIII

Climatic variations and human activity now and increasingly in the future cause land cover changes and introduce perturbations in the terrestrial carbon reservoirs in vegetation, soil and detritus. Optical remote sensing and in particular Imaging Spectroscopy has shown the potential to quantify land surface parameters over large areas, which is accomplished by taking advantage of the characteristic interactions of incident radiation and the physico-chemical properties of a material. The objective of this thesis is to quantify key soil parameters, including soil organic carbon, using field and Imaging Spectroscopy. Organic carbon, iron oxides and clay content are selected to be analyzed to provide indicators for ecosystem function in relation to land degradation, and additionally to facilitate a quantification of carbon inventories in semiarid soils. The semiarid Albany Thicket Biome in the Eastern Cape Province of South Africa is chosen as study site. It provides a regional example for a semiarid ecosystem that currently undergoes land changes due to unadapted management practices and furthermore has to face climate change induced land changes in the future. The thesis is divided in three methodical steps. Based on reflectance spectra measured in the field and chemically determined constituents of the upper topsoil, physically based models are developed to quantify soil organic carbon, iron oxides and clay content. Taking account of the benefits limitations of existing methods, the approach is based on the direct application of known diagnostic spectral features and their combination with multivariate statistical approaches. It benefits from the collinearity of several diagnostic features and a number of their properties to reduce signal disturbances by influences of other spectral features. In a following step, the acquired hyperspectral image data are prepared for an analysis of soil constituents. The data show a large spatial heterogeneity that is caused by the patchiness of the natural vegetation in the study area that is inherent to most semiarid landscapes. Spectral mixture analysis is performed and used to deconvolve non-homogenous pixels into their constituent components. For soil dominated pixels, the subpixel information is used to remove the spectral influence of vegetation and to approximate the pure spectral signature coming from the soil. This step is an integral part when working in natural non-agricultural areas where pure bare soil pixels are rare. It is identified as the largest benefit within the multi-stage methodology, providing the basis for a successful and unbiased prediction of soil constituents from hyperspectral imagery. With the proposed approach it is possible (1) to significantly increase the spatial extent of derived information of soil constituents to areas with about 40 % vegetation coverage and (2) to reduce the influence of materials such as vegetation on the quantification of soil constituents to a minimum. Subsequently, soil parameter quantities are predicted by the application of the feature-based soil prediction models to the maps of locally approximated soil signatures. Thematic maps showing the spatial distribution of the three considered soil parameters in October 2009 are produced for the Albany Thicket Biome of South Africa. The maps are evaluated for their potential to detect erosion affected areas as effects of land changes and to identify degradation hot spots in regard to support local restoration efforts. A regional validation, carried out using available ground truth sites, suggests remaining factors disturbing the correlation of spectral characteristics and chemical soil constituents. The approach is developed for semiarid areas in general and not adapted to specific conditions in the study area. All processing steps of the developed methodology are implemented in software modules, where crucial steps of the workflow are fully automated. The transferability of the methodology is shown for simulated data of the future EnMAP hyperspectral satellite. Soil parameters are successfully predicted from these data despite intense spectral mixing within the lower spatial resolution EnMAP pixels. This study shows an innovative approach to use Imaging Spectroscopy for mapping of key soil constituents, including soil organic carbon, for large areas in a non-agricultural ecosystem and under consideration of a partially vegetation coverage. It can contribute to a better assessment of soil constituents that describe ecosystem processes relevant to detect and monitor land changes. The maps further provide an assessment of the current carbon inventory in soils, valuable for carbon balances and carbon mitigation products. / Klimatische und anthropogene Faktoren verursachen bereits jetzt und verstärkt in Zukunft Änderungen der Landbedeckung und Landnutzung natürlicher Ökosysteme, die sich direkt auf die terrestrischen Kohlenstoffspeicher in Vegetation, Böden und biogenen Resten auswirken. Optische Fernerkundung und im Besonderen die Abbildende Spektroskopie sind etablierte Methoden, die basierend auf der charakteristischen Wechselwirkung der Sonnenstrahlung mit physikalisch-chemischen Materialeigenschaften eine quantitative Abschätzung degradationsrelevanter Parameter der Landoberfläche erlauben. Das Ziel dieser Arbeit ist die Quantifizierung maßgeblicher Bodeninhaltsstoffe unter Verwendung von Feld- und abbildender Spektroskopie. Dabei stehen organischer Kohlenstoff, Eisenoxide und Ton im Fokus der Betrachtung, da ihre Gehalte im Boden als Indikatoren für Landoberflächenveränderungen verwendet werden können und ihre Analyse gleichzeitig eine direkte Abschätzung des bodengebundenen Kohlenstoffreservoirs ermöglicht. Das semiaride Albany Thicket in der östlichen Kapprovinz Südafrikas wurde als Arbeitsgebiet ausgewählt. Es steht beispielhaft für einen Naturraum, der sich gegenwärtig durch nicht angepasste Landnutzung verändert und der voraussichtlich auch in Zukunft hochfrequenten, durch den Klimawandel bedingten, Schwankungen unterliegen wird. Die Arbeit ist in drei methodische Schritte untergliedert. Die einzelnen Prozessierungsschritte der entwickelten Methodik sind in Softwaremodulen umgesetzt, in denen die wichtigsten Schritte voll automatisiert sind. Unter Verwendung von im Feld gemessenen Reflektanzspektren und chemisch bestimmten Gehalten der obersten Bodenschicht wird ein Modell zur Bestimmung der drei ausgewählten Bodenparameter erstellt. Der gewählte Ansatz basiert auf der direkten Verwendung bekannter spektraler Merkmale in Verbindung mit multivariaten Verfahren. In nächsten Schritt werden die großflächig aufgenommenen Hyperspektraldaten vorbereitet, die die für semiaride Räume typischen kleinräumigen Landbedeckungsänderungen wiederspiegeln. Auf subpixel-Basis erlaubt eine spektrale Entmischungsanalyse die Zerlegung nicht homogener Bildspektren in ihre spektralen Bestandteile. Dadurch kann für Pixel, die signifikante Anteile an unbedecktem Boden aufweisen, die reine spektrale Signatur des Bodens in Näherung bestimmt werden. Diese Vorgehensweise kennzeichnet einen wesentlichen Gewinn, da er eine Anwendung auf heterogene Naturräume abseits landwirtschaftlicher Flächen erlaubt, die Ausdehnung des Gültigkeitsbereichs, für den Bodeneigenschaften vorhergesagt werden können, deutlich steigert und den Einfluss von Fremdmaterialien wie Vegetation auf eine Bestimmung minimiert. Daran anknüpfend erfolgt die Vorhersage von Bodeninhaltsstoffen. Die räumliche Verteilung von organischem Kohlenstoff, Eisenoxiden und der Tongehalte wie sie sich im Oktober 2009 im südafrikanischen Albany Thicket darstellte, wurde in thematischen Karten erfasst. Sie wurden hinsichtlich ihres Potentials ausgewertet, Bereiche zu erkennen, die in Folge von Landbedeckungsänderungen von Erosion betroffen sind. Die vorliegende Arbeit zeigt einen innovativen Ansatz zur Verwendung Abbildender Spektroskopie zur Kartierung wichtiger Bodeneigenschaften in einem semiariden Naturraum. Die Methodik liefert einen Beitrag zur verbesserten Abschätzung ökosystemrelevanter Bodeneigenschaften sowie eine direkte Abschätzung vorhandener Kohlenstoffspeicher im Boden, Parameter, die zur Erkennung und Überwachung von Landbedeckungsänderungen verwendet werden können.

Universiẗat, Diss.--Regensburg, 2006.

Objective: Internalizing the pervasive weight bias commonly directed towards individuals with overweight and obesity, cooccurs with increased psychopathology and impaired quality of life. This study sought to establish population norms and psychometric properties of the most widely used self-report questionnaire, the Weight Bias Internalization Scale (WBIS), in a representative community sample. Design and Methods: In a survey of the German population, N = 1158 individuals with overweight and obesity were assessed with the WBIS and self-report measures for convergent validation. Results: Item analysis revealed favorable item-total correlation of all but one WBIS item. With this item removed, item homogeneity and internal consistency were excellent. The one-factor structure of the WBIS was confirmed using confirmatory factor analysis. Convergent validity was shown through significant associations with measures of depressive and somatoform symptoms. The WBIS contributed to the explanation of variance in depressive and somatoform symptoms over and above body mass index. Higher WBIS scores were found in women than in men, in individuals with obesity than in individuals with overweight, and in those with lower education or income than those with higher education or income. Sex specific norms were provided. Conclusions: The results showed good psychometric properties of the WBIS after removal of one item. Future research is warranted on further indicators of reliability and validity, for example, retest reliability, sensitivity to change, and prognostic validity.

Zugl.: Erlangen, Nürnberg, Univ., Habil.-Schr.

Objective: Internalizing the pervasive weight bias commonly directed towards individuals with overweight and obesity, cooccurs with increased psychopathology and impaired quality of life. This study sought to establish population norms and psychometric properties of the most widely used self-report questionnaire, the Weight Bias Internalization Scale (WBIS), in a representative community sample. Design and Methods: In a survey of the German population, N = 1158 individuals with overweight and obesity were assessed with the WBIS and self-report measures for convergent validation. Results: Item analysis revealed favorable item-total correlation of all but one WBIS item. With this item removed, item homogeneity and internal consistency were excellent. The one-factor structure of the WBIS was confirmed using confirmatory factor analysis. Convergent validity was shown through significant associations with measures of depressive and somatoform symptoms. The WBIS contributed to the explanation of variance in depressive and somatoform symptoms over and above body mass index. Higher WBIS scores were found in women than in men, in individuals with obesity than in individuals with overweight, and in those with lower education or income than those with higher education or income. Sex specific norms were provided. Conclusions: The results showed good psychometric properties of the WBIS after removal of one item. Future research is warranted on further indicators of reliability and validity, for example, retest reliability, sensitivity to change, and prognostic validity.

Nowadays remote sensing is a well-established method and technique of providing data. The current development shows the availability of systems with very high geometric resolution for the monitoring of vegetation. At the same time, however, the value of temporally high-resolution data is underestimated, particularly in applications focusing on the detection of short-term changes. These can be natural processes like natural disasters as well as changes caused by anthropogenic interventions. These include economic activities such as forestry, agriculture or mining but also processes which are intended to convert previously used areas into natural or near-natural surfaces. The Königsbrücker Heide is a former military training site located about 30 km north of the Saxon state capitol Dresden. After the withdrawal of the Soviet forces in 1992 and after nearly 100 years of military use this site was declared as nature reserve in 1996. The management of the whole protection area is implemented in three different management zone. Based on MODIS-NDVI time series between 2000 and 2016 different developments are apparent in the nature development zone and the zone of controlled succession. Nevertheless, the analyses also show that short-term changes, so called breaks in the vegetation development cannot be described using linear trend models. The complete understanding of vegetation trends is only given if discontinuities in vegetation development are considered. Structural breaks in the NDVI time series can be found simultaneously in the whole study area. Hence it can be assumed that these breaks have a more natural character, caused for example by climatic conditions like temperature or precipitation. Otherwise, especially in the zone of controlled succession structural breaks can be detected which cannot be traced back to natural conditions. Final analyses of the spatial distribution of breakpoints as well as their frequency depending on the respective protection zone allow a detailed view to vegetation development in the Köonigsbrüucker Heide.