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Politische Bildung übt nicht nur einen großen Einfluss auf die zukünftige Konstellation des politischen Systems aus, sondern beeinflusst ebenfalls das soziale Miteinander prägend. Damit werden entscheidende Weichen für die Entwicklung der Gesellschaft, der Nation und des Staates gestellt. Im Zuge dieses Prozesses durchläuft jeder junge Bürger einen politischen Bildungsweg an Schulen. Die Vorgaben darüber, wie schulische politische Bildung auszusehen hat und welche Kompetenzen Schüler in diesem Zusammenhang erwerben sollen, geben die Kultus- bzw. Bildungsministerien in Curricula vor, verbindlich für alle Lehrer. Durch eine komparative Analyse der Curricula kann damit eindeutig die staatlich vorgegebene politische, gesellschaftliche und soziale Richtung festgestellt werden, die junge Menschen einschlagen sollen. Welche edukativen Ziele der politischen Bildung werden verfolgt? Was sollen Schüler lernen, um mit diesen Kompetenzen die Zukunft ihres Kollektivs zu gestalten? Wo liegen die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zweier Staaten, in unserem Fall Deutschlands und Polens, im Hinblick auf die schulische politische Bildung? Beantwortet werden diese Fragestellungen durch das Anwenden zweier Methoden der qualitativen Sozialforschung, der komparativen Inhaltsanalyse, zum einen der strukturierenden zum anderen der induktiven. Davor erfolgt eine komparativ quantitative Untersuchung, die den Umfang der Unterrichtszeit in den Leitfächern für politische Bildung in allen Bundesländern und in Polen vergleicht, was einer empirischen Totalerhebung der komplex umfangreichen Daten entspricht. Die quantitativen Forschungsergebnisse zeigen deutliche Differenzen zwischen Deutschland und Polen, in einem der beiden Staaten wird signifikant mehr Zeit für politische Bildung im Leitfach dieser Disziplin investiert als im anderen. Anhand der qualitativen Daten ist zu erkennen, dass einerseits eine gemeinsame Grundbasis von Kompetenzen der politischen Bildung zwischen Deutschland und Polen besteht. Anderseits stechen in beiden Ländern eindeutige Unterschiede hervor, deren Ursprung zum einen historische Erfahrungen der Nationen und Staaten abbildet, zum anderen aktuell gegensätzliche politische Interessen untermauert.
Grünflächen stellen einen der wichtigsten Umwelteinflüsse in der Wohnumwelt der Menschen dar. Einerseits wirken sie sich positiv auf die physische und mentale Gesundheit der Menschen aus, andererseits können Grünflächen auch negative Wirkungen anderer Faktoren abmildern, wie beispielsweise die im Laufe des Klimawandels zunehmenden Hitzeereignisse. Dennoch sind Grünflächen nicht für die gesamte Bevölkerung gleichermaßen zugänglich. Bestehende Forschung im Kontext der Umweltgerechtigkeit (UG) konnte bereits aufzeigen, dass unterschiedliche sozio-ökonomische und demographische Gruppen der deutschen Bevölkerung unterschiedlichen Zugriff auf Grünflächen haben. An bestehenden Analysen von Umwelteinflüssen im Kontext der UG wird kritisiert, dass die Auswertung geographischer Daten häufig auf zu stark aggregiertem Level geschieht, wodurch lokal spezifische Expositionen nicht mehr genau abgebildet werden. Dies trifft insbesondere für großflächig angelegte Studien zu. So werden wichtige räumliche Informationen verloren. Doch moderne Erdbeobachtungs- und Geodaten sind so detailliert wie nie und Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen die effiziente Verarbeitung zur Ableitung höherwertiger Informationen.
Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit besteht darin, am Beispiel von Grünflächen in Deutschland methodische Schritte der systematischen Umwandlung umfassender Geodaten in relevante Geoinformationen für die großflächige und hochaufgelöste Analyse von Umwelteigenschaften aufzuzeigen und durchzuführen. An der Schnittstelle der Disziplinen Fernerkundung, Geoinformatik, Sozialgeographie und Umweltgerechtigkeitsforschung sollen Potenziale moderner Methoden für die Verbesserung der räumlichen und semantischen Auflösung von Geoinformationen erforscht werden. Hierfür werden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um Landbedeckung und -nutzung auf nationaler Ebene zu erfassen. Diese Entwicklungen sollen dazu beitragen bestehende Datenlücken zu schließen und Aufschluss über die Verteilungsgerechtigkeit von Grünflächen zu bieten.
Diese Dissertation gliedert sich in drei konzeptionelle Teilschritte. Im ersten Studienteil werden Erdbeobachtungsdaten der Sentinel-2 Satelliten zur deutschlandweiten Klassifikation von Landbedeckungsinformationen verwendet. In Kombination mit punktuellen Referenzdaten der europaweiten Erfassung für Landbedeckungs- und Landnutzungsinformationen des Land Use and Coverage Area Frame Survey (LUCAS) wird ein maschinelles Lernverfahren trainiert. In diesem Kontext werden verschiedene Vorverarbeitungsschritte der LUCAS-Daten und deren Einfluss auf die Klassifikationsgenauigkeit beleuchtet. Das Klassifikationsverfahren ist in der Lage Landbedeckungsinformationen auch in komplexen urbanen Gebieten mit hoher Genauigkeit abzuleiten. Ein Ergebnis des Studienteils ist eine deutschlandweite Landbedeckungsklassifikation mit einer Gesamtgenauigkeit von 93,07 %, welche im weiteren Verlauf der Arbeit genutzt wird, um grüne Landbedeckung (GLC) räumlich zu quantifizieren.
Im zweiten konzeptionellen Teil der Arbeit steht die differenzierte Betrachtung von Grünflächen anhand des Beispiels öffentlicher Grünflächen (PGS), die häufig Gegenstand der UG-Forschung ist, im Vordergrund. Doch eine häufig verwendete Quelle für räumliche Daten zu öffentlichen Grünflächen, der European Urban Atlas (EUA), wird bisher nicht flächendeckend für Deutschland erhoben. Dieser Studienteil verfolgt einen datengetriebenen Ansatz, die Verfügbarkeit von öffentlichem Grün auf der räumlichen Ebene von Nachbarschaften für ganz Deutschland zu ermitteln. Hierfür dienen bereits vom EUA erfasste Gebiete als Referenz. Mithilfe einer Kombination von Erdbeobachtungsdaten und Informationen aus dem OpenStreetMap-Projekt wird ein Deep Learning -basiertes Fusionsnetzwerk erstellt, welche die verfügbare Fläche von öffentlichem Grün quantifiziert. Das Ergebnis dieses Schrittes ist ein Modell, welches genutzt wird, um die Menge öffentlicher Grünflächen in der Nachbarschaft zu schätzen (𝑅 2 = 0.952).
Der dritte Studienteil greift die Ergebnisse der ersten beiden Studienteile auf und betrachtet die Verteilung von Grünflächen in Deutschland unter Hinzunahme von georeferenzierten Bevölkerungsdaten. Diese exemplarische Analyse unterscheidet dabei Grünflächen nach zwei Typen: GLC und PGS. Zunächst wird mithilfe deskriptiver Statistiken die generelle Grünflächenverteilung in der Bevölkerung Deutschlands beleuchtet. Daraufhin wird die Verteilungsgerechtigkeit anhand gängiger Gerechtigkeitsmetriken bestimmt. Abschließend werden die Zusammenhänge zwischen der demographischen Komposition der Nachbarschaft und der verfügbaren Menge von Grünflächen anhand dreier exemplarischer soziodemographischer Gesellschaftsgruppen untersucht. Die Analyse zeigt starke Unterschiede der Verfügbarkeit von PGS zwischen städtischen und ländlichen Gebieten. Ein höherer Prozentsatz der Stadtbevölkerung hat Zugriff das Mindestmaß von PGS gemessen an der Vorgabe der Weltgesundheitsorganisation. Die Ergebnisse zeigen auch einen deutlichen Unterschied bezüglich der Verteilungsgerechtigkeit zwischen GLC und PGS und verdeutlichen die Relevanz der Unterscheidung von Grünflächentypen für derartige
Untersuchungen. Die abschließende Betrachtung verschiedener Bevölkerungsgruppen arbeitet Unterschiede auf soziodemographischer Ebene auf.
In der Zusammenschau demonstriert diese Arbeit wie moderne Geodaten und Methoden des maschinellen Lernens genutzt werden können bisherige Limitierungen räumlicher Datensätze zu überwinden. Am Beispiel von Grünflächen in der Wohnumgebung der Bevölkerung Deutschlands wird gezeigt, dass landesweite Analysen zur Umweltgerechtigkeit durch hochaufgelöste und lokal feingliedrige geographische Informationen bereichert werden können. Diese Arbeit verdeutlicht, wie die Methoden der Erdbeobachtung und Geoinformatik einen wichtigen Beitrag leisten können, die Ungleichheit der Wohnumwelt der Menschen zu identifizieren und schlussendlich den nachhaltigen Siedlungsbau in Form von objektiven Informationen zu unterstützen und überwachen.
No abstract available.
Nach ersten, wenig erfolgreichen Entwicklungsimpulsen in den 1990er Jahren ist der Online-Lebensmitteleinzelhandel in Deutschland inzwischen in eine Expansionsphase übergegangen, die durch einen Wandel unterschiedlicher Einflussfaktoren begünstigt wurde, so zuletzt beispielsweise durch Rahmenbedingungen der Covid-19-Pandemie. Diese Entwicklung führt dabei nicht nur zu einer Herausbildung neuer oder transformierter Betriebsformen, sondern treibt auch einen Wandel von räumlichen Organisationstrukturen an, der veränderte Standortanforderungen handelnder Akteure mit sich bringt.
Diese Arbeit untersucht jene Veränderungen in Bezug auf Logistik, Lagerinfrastruktur und Filialsysteme anhand von ausgewählten Unternehmensbeispielen aus dem ergänzenden, reinen sowie kombinierten E-Commerce. Dabei bedient sich die Arbeit einerseits am theoretischen Ansatz der Multi-Level-Perspektive aus dem Blickwinkel der Transitionsforschung, um zu ergründen, warum eine Expansion des Online-Lebensmitteleinzelhandels heute im Gegensatz zu den 1990er Jahren begünstigt wird. Andererseits wird mithilfe eines Methodenmixes aus Sekundärdatenanalyse und qualitativer Forschung analysiert, welche Charakteristika die neuen Betriebsformen aufweisen und welche veränderten Ansprüche diese an die Organisationsstruktur sowie die Standorte von Handelsunternehmen stellen.
Dabei kann verdeutlicht werden, dass logistische Abläufe (wie auch der Ort der Warenübergabe) heute eine hohe Relevanz für die Charakteristik einer Betriebsform aufweisen und der Online-Lebensmitteleinzelhandel somit zu einer größeren Hybridisierung des Lebensmitteleinkaufs – überwiegend in urbanen Räumen – führt. Dies zeigt zudem, dass bisherige Betriebsformensystematiken nicht mehr ausreichen, um die komplexen Merkmale der neuen Betriebsformen und Vertriebsmodelle hinreichend abzubilden.
Der Lebensmittelonlinehandel in Deutschland gewann, verstärkt durch die Covid-19-Pandemie, an Umsatzanteilen im Lebensmitteleinzelhandel. Hierdurch wurden neue Anforderungen an Arbeit und Beschäftigung in Deutschland geschaffen. Insbesondere in urbanen Räumen hat die Lebensmittelzustellung durch neu entstandene Betriebsformen zugenommen. So entstehen durch das Versprechen der Betriebe, Lebensmittel in kurzen Zeiträumen zu liefern, verschiedene Logistikstandorte und u.a. urbane Fahrradlieferdienste. Während Medien und Gewerkschaften bereits vor der Entstehung prekärer Arbeitsbedingungen warnen, sind die genauen Auswirkungen des Lebensmittelonlinehandels auf die Entwicklung neuer Arbeitsstandorte und die dort stattfindende Beschäftigung nur unzureichend bekannt. Diese Arbeit untersucht den Lebensmittelonlinehandel anhand seiner Betriebsformen, Standorte und Arbeitsprozesse sowie deren Auswirkungen auf Beschäftigte in Deutschland. Den konzeptionellen Hintergrund bilden Arbeiten der geographischen Handelsforschung sowie Debatten zu Arbeitsplatzqualität und Beschäftigung. Für die Analyse sind Primärdaten und Sekundärdaten erhoben worden. Es zeigt sich, dass teilweise komplexe Betriebsformen entstehen, bei denen sich die Arbeit und Arbeitsorte verändern. Zudem entstehen neue Herausforderungen für die Beschäftigten (u.a. physische und psychische Belastung), welche in dieser Arbeit identifiziert werden.
Aufgrund der bekannten Probleme der umlagefinanzierten gesetzlichen Rentenversicherung versucht der deutsche Gesetzgeber seit einiger Zeit, die eigenverantwortliche Altersvorsorge zu fördern. Häufig steht dabei die betriebliche Altersversorgung (bAV) im Fokus. In dieser Arbeit wird mittels Experten- und Arbeitnehmerinterviews ausführlich herausgearbeitet, wo zentrale Verbreitungshemmnisse der bAV liegen und wie diese durch Anpassung der steuer- und sozialversicherungsrechtlichen Rahmenbedingungen adressiert werden können. Wesentliche Elemente dieser Reformüberlegungen sind in das zum 01.01.2018 in Kraft getretene Betriebsrentenstärkungsgesetz eingeflossen.
Daneben wird in dieser Arbeit mithilfe einer experimentalökonomischen Analyse gezeigt, wie verschiedene Arten der Besteuerung individuelle Sparentscheidungen beeinflussen können. Dabei wird deutlich, dass Individuen die Wirkung einer nachgelagerten Besteuerung häufig nicht korrekt wahrnehmen.
Das Erbe der deutschen Kolonialzeit in Namibia im Fokus des "Tourist Gaze" deutscher Touristen
(2009)
Die Studie beschäftigt sich mit der Wahrnehmung des deutschen Kolonialerbes in Namibia aus Sicht deutscher Touristen. Namibia ist das Land in Afrika welches die stärkste Durchdringung mit Elementen der deutschen Kolonialzeit aufweist. Darüber hinaus zeichnet sich dieses Land durch eine sehr hohe touristische Bedeutung des deutschen Quellmarktes aus. Weiterhin ist die gemeinsame koloniale Vergangenheit weder bilateral noch innerhalb Namibias aufgearbeitet, was der Thematik eine gesellschaftspolitische Komponente verleiht.
Die Analyse der touristischen Wahrnehmung basiert auf 103 qualitativen Interviews mit deutschen Touristen in Namibia. Neben der Perspektive der Reisenden werden Akteure untersucht, welche den ‚Blick‘ der Touristen lenken und beeinflussen. Dabei kommen eine Inhaltsanalyse von deutschsprachiger Reiseliteratur sowie teilnehmende Beobachtungen bei Stadtführungen mit lokalen Reiseleitern in der Stadt zum Einsatz.
Die Resultate zeigen, dass die Touristen das Erbe der deutschen Kolonialzeit als sehr heterogenes Phänomen interpretieren. Durch das Aufsummieren der vielfältigen Erfahrungen mit gelebtem und gebautem Kolonialerbe wird die Wahrnehmung geographisch wirksam, da die Eindrücke auf Räume und Menschen übertragen werden und nicht auf punktuellen Elementen verharren. Aufgrund von Unterdrückung und Verbrechen in der Kolonialzeit sehen die befragten Touristen das deutsche Erbe in Namibia als ein ‚schwieriges’ an, das kaum nostalgische Gefühle auslöst, sondern eher zu einer kritischen Auseinandersetzung mit der Geschichte anregt. Der Grad dieser Dissonanz ist stark davon abhängig, in wie weit die koloniale Thematik nach Ansicht der Touristen in aktuellem Bezug steht oder aber als nicht mehr relevante Vergangenheit interpretiert wird.
Neben der ‚Dissonanz’ können die Touristen anhand der beiden weiteren Indikatoren ‚Interesse’ – im Sinne einer Auseinandersetzung und Informiertheit – sowie ‚Attraktion‘ – als touristische Bedeutung – typologisiert werden. Die entscheidende Determinante für die Charakterisierung der Befragten stellt das Maß der empfundenen Dissonanz dar. Weiterhin lässt sich eine Differenzierung in Touristen mit einer vorbereiteten und organisierten und solche mit einer unvorbereiteten und spontanen Konfrontation mit dem deutschen Erbe vornehmen. Insgesamt können fünf Typen – ‚klassische Heritage-Touristen’, ‚spontane Heritage-Touristen, ‚Kritiker’, ‚historische motivierte Touristen’ und ‚Sightseeing-Touristen’ – identifiziert werden, wobei den drei erstgenannten eine Wahrnehmung als ‚schwieriges’, dissonantes Erbe immanent ist.
Mit der vorliegenden Arbeit werden konventionelle thermische Kraftwerke an deutschen Flüssen identifiziert, bei denen aufgrund hoher Flusswassertemperaturen im Zusammenhang mit wasserrechtlichen Grenzwerten Leistungseinschränkungen auftraten. Weiterhin wird aufgezeigt, wie sich die Wassertemperaturen der Flüsse in der Vergangenheit (rezent) entwickelt haben und wie sie sich zukünftig im Kontext des Klimawandels entwickeln könnten.
Mittels Literaturrecherche, Medienanalyse und schriftlicher Befragung wurden konventionelle thermische Kraftwerke identifiziert, welche wassertemperaturbedingte Leistungseinschränkungen verzeichneten. Die meisten dieser Leistungseinschränkungen zwischen 1976 und 2007 zeigen sich bei großen Kraftwerken mit einer elektrischen Bruttoleistung über 300 Megawatt, bei Steinkohle- und Kernkraftwerken, bei Kraftwerken mit Durchlaufkühlung und bei solchen, die zwischen 1960 und 1990 in Betrieb gingen.
Trendanalysen interpolierter und homogenisierter, rezenter Wassertemperaturzeitreihen deutscher Flüsse ergeben positive Trends v. a. im Frühjahr und Sommer. Die Zählstatistik zeigt in den Jahren 1994, 2003 und 2006 die meisten Tage mit sehr hohen und extrem hohen Wassertemperaturen in den Sommermonaten. In diesen Jahren traten gleichzeitig 63 % aller identifizierter wassertemperaturbedingter Leistungseinschränkungen bei Kraftwerken, meist zwischen Juni und August, auf.
Für die Trendanalysen und den Mittelwertvergleich simulierter zukünftiger Wassertemperaturzeitreihen wurden drei Szenarien – B1, A1B und A2 sowie drei Zukunftsperioden 2011-2040, 2011/2041-2070, 2011/2071-2100 betrachtet. Es ergeben sich für die Zukunftsperiode 2011-2040 des A1B- oder A2-Szenarios in mindestens einem der Sommermonate eine Erwärmung und für das B1-Szenario negative oder keine Trends. Die mittleren Wassertemperaturen der Zukunftsperiode 2011-2040 zeigen in allen drei Szenarien gegenüber denen der Klimanormalperiode 1961-1990 positive Unterschiede in mindestens einem der Sommermonate. Für die beiden späteren Zukunftsperioden bis 2070 bzw. bis 2100 liegen in allen Wassertemperaturzeitreihen der drei Szenarien im Sommer positive Trends bzw. Differenzen gegenüber den mittleren Wassertemperaturen der Klimanormalperiode vor.
Durch die Synthese der drei Analysen ist erkennbar, dass Isar, Rhein, Neckar, Saar, Elbe und Weser die meisten Kraftwerksstandorte mit wassertemperaturbedingten Leistungseinschränkungen verzeichnen. Es zeigen sich hier positive Trends sowohl in den rezenten als auch zukünftigen Wassertemperaturen für die Zukunftsperiode 2011-2040 des A1B- und A2-Szenarios in jeweils mindestens einem der Sommermonate. Gegenüber den mittleren Wassertemperaturen der Klimanormalperiode liegen für alle drei Szenarien positive Unterschiede der Wassertemperaturen vor.
Bei einer Kraftwerkslaufzeit von 40-50 Jahren und einem Kernenergieausstieg 2022 bzw. 2034, werden 48-64 % bzw. 67-91 % der Kraftwerke mit wassertemperaturbedingten Leistungseinschränkungen bis 2022 bzw. 2034 außer Betrieb gehen. Bei einer Laufzeitverlängerung würden nach 2022 fünf der elf betroffenen Kernkraftwerke weiter am Netz bleiben. Somit kann es wieder zu wassertemperaturbedingten Leistungseinschränkungen kommen. In Deutschland sind nach wie vor große Kraftwerke an Flüssen geplant. Deren Kühlsysteme müssen entsprechend ausgewählt und konstruiert werden, um der zu erwartenden Erhöhung der Flusstemperaturen Rechnung zu tragen.
Die Unabhängigkeit des Abschlussprüfers ist von anhaltender Relevanz, wird jedoch immer wieder in Frage gestellt. Der Fokus von Regulierungsbehörden und Forschung liegt auf kapitalmarktorientierten Unternehmen. Die Unabhängigkeit kann besonders gefährdet sein, wenn Schutzmechanismen, wie z. B. die Haftung oder das Risiko eines Reputationsverlustes, besonders schwach ausgeprägt sind. Es kann abgeleitet werden, dass bei privaten Unternehmen das Risiko eines Reputationsverlustes im Vergleich zu kapitalmarktorientierten Unternehmen geringer ist. Weiterhin ist das Haftungsrisiko für den Abschlussprüfer in Deutschland verglichen mit angelsächsischen Ländern geringer.
Damit untersucht die Arbeit die Unabhängigkeit in einem Umfeld, in dem diese besonders gefährdet ist. Als Surrogat wird die Wahrscheinlichkeit einer Going-Concern-Modifikation („GCM“) herangezogen. GCM können als Indikator für die Prüfungsqualität besonders geeignet sein, da sie ein direktes Ergebnis der Tätigkeit des Abschlussprüfers sind und von ihm formuliert und verantwortet werden. Für das Surrogat GCM ist für Deutschland im Bereich der privaten Unternehmen bislang keine Studie bekannt.