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Die Arbeit stellt aufbauend auf den Grundlagen von Microsoft's .NET-Technologie die Implementierung einer Client/Server-Anwendung innerhalb einer verteilten Architektur vor, die mittels einer speziellen Schnittstellendefinition konform zur Stationsleittechniknorm IEC 61850 ist. Es werden ausgewählte Funktionsknoten beispielhaft dargestellt und ihre Client/Serverkommunikation mittels des .NET-Remotingframeworks beschrieben.
Im Rahmen des vom BMBF geförderten Verbundprojektes "Lernende Stadt Gelsenkirchen – Bildung und Partizipation als Strategien sozialräumlicher Entwicklung" soll im Forschungsschwerpunkt Citizen Science ein Konzept zur Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Stadtgesellschaft (Citizen Science 2.0) mit Handlungsempfehlungen und Gelingensbedingungen erarbeitet werden. In der vorliegenden Ausarbeitung wird ein (heuristisches) Leitbild zu Citizen Science 2.0 formuliert, welches in der konkreten Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Praxis im Rahmen der Lernenden Stadt Gelsenkirchen An-wendung finden soll. Dabei ging es zunächst um die Annäherung an ein gemeinsames Verständnis der Zusammenarbeit, das Arbeitspapier dient aber auch dem späteren Abgleich der Heuristik mit der prakti-schen Umsetzung. Das Verständnis leitet sich aus ersten mit Praxisakteuren der Lernenden Stadt Gelsenkirchener sowie mit den im Prozess involvierten wissenschaftlichen Partner*innen ab. Neben dem Leitbild selbst, werden der Erarbeitungs- bzw. Entwicklungsprozess und die Ergebnisse der Gruppendiskussionen dargestellt. Hierin werden die kontroversen, konstruktiven Diskussionen und Ansichten in Bezug auf die Rolle der Wissenschaft im Prozess sowie die vielschichtigen Erwartungen an die Zusammenarbeit, insbesondere seitens der Praxisakteure, deutlich.
Das vorgelegte Arbeitspapier stellt eine Ergänzung zu der vorangegangenen theoretischen Präzisierung des Gelsenkirchener Citizen Science 2.0-Ansatzes dar (Fink, 2020) und ist Grundlage für die weiteren Forschungsarbeiten wie für die prozessuale konzeptionelle Weiterentwicklung des Gelsenkirchener Modells.
Die Szenarienanalyse wird als Instrument zur Erleichterung von Handlungsentscheidungen vorgestellt und von anderen Instrumenten der Vorausschau abgegrenzt. Die Vorgehensweise bei der Anwendung einer Szenarienanalyse wird in vier wesentliche Schritte unterteilt beschrieben. Einsatzbereiche und –möglichkeiten für Szenarien werden exemplarisch aufgezeigt.
Die Anwendung einer Szenarienanalyse wird anhand der Projekte „Pflege im Quartier (PiQ)“ und „QuartiersNETZ“ veranschaulicht. Der Beitrag liefert hiermit zwei konkrete Beispiele für die unterschiedlichen Herangehensweisen und Einsatzmöglichkeiten dieses Instruments der Zukunftsforschung.
Die Initiative zur Durchführung der vorliegenden Studie gründet auf dem Engagement des Großhandelsausschusses der IHK Dortmund, ein Rahmenkonzept "Pro-Großhandel" zur Stärkung der zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit der regionalen Großhandelsbetriebe zu erarbeiten (Müller 2002). Hiermit verbinden sich zwei Zielsetzungen: Zum einen wird angestrebt, den regionalen Großhandelsbetrieben wissenschaftlich fundierte und gleichermassen umsetzbare Managementempfehlungen für eine marktorientierte, ertragsstabilisierende Unternehmensführung zu vermitteln. Zum anderen dient die Studie dem Anliegen, hilfreiche Ansatzpunkte für eine wirtschaftspolitische Standortprofilierung herauszuschälen, um den Kammerbezirk Dortmund als einen attraktiven Unternehmensstandort im Meinungsspiegel von aktuellen und potentiellen Wirtschaftsinvestoren zu verankern.
Eines der Hauptprobleme in den empirischen Sozialwissenschaften besteht darin, umfangreiche Gesamtheiten von Objekten anhand von relevanten Merkmalen zu erfassen und in beschreibbare bzw. sachlich interpretierbare Gruppen aufzuteilen. Solche Teilgruppen können sowohl natürliche Gruppierungen darstellen (z.B. Käufer, Nichtkäufer einer Produktart) als auch das Resultat eines statistischen Klassifikationsverfahrens bilden. Gegenstand der Clusteranalyse bildet eine heterogene Menge von Untersuchungsobjekten (z.B. Personen, Produkte, Unternehmen, Regionen), die auf Basis von untersuchungsrelevanten Objektmerkmalen und mittels spezieller Fusionierungsalgorithmen zu möglichst homogenen Teilgruppen (Cluster, Klassen) zusammengefasst werden (vgl. Aaker/Kumar/Day 2001, S. 566 ff.; Bacher 1996; Backhaus et. al. 2003, S. 480 ff.; Böhler 2004, S. 230 ff.; Bortz 1993, S. 522 ff.; Büschken/von Thaden 2000; Churchill/Iacobucci 2005, S. 585 ff.; Eckey/ Kosfeld/Rengers 2002; S. 203 ff.; Hammann/Erichson 2000, S. 270 ff.; Hüttner 1997, S. 319 ff.; Litz 2000; S. 384 ff.; Malhotra 1999, S. 610 ff.; Rudolf/Müller 2004, S. 151 ff.; Sudman/Blair 1998, S. 558 ff.; Voß 2004, S. 565 ff.).