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Wearable sensors in healthcare and sensor-enhanced health information systems: all our tomorrows?
(2012)
Wearable sensor systems which allow for remote or self-monitoring of health-related parameters are regarded as one means to alleviate the consequences of demographic change. This paper aims to summarize current research in wearable sensors as well as in sensor-enhanced health information systems. Wearable sensor technologies are already advanced in terms of their technical capabilities and are frequently used for cardio-vascular monitoring. Epidemiologic predictions suggest that neuro-psychiatric diseases will have a growing impact on our health systems and thus should be addressed more intensively. Two current project examples demonstrate the benefit of wearable sensor technologies: long-term, objective measurement under daily-life, unsupervised conditions. Finally, up-to-date approaches for the implementation of sensor-enhanced health information systems are outlined. Wearable sensors are an integral part of future pervasive, ubiquitous and person-centered health
care delivery. Future challenges include their integration into sensor-enhanced health information systems and sound evaluation studies involving measures of workload reduction and costs.
Fast 70 Jahre nach dem Zweiten Weltkrieg und den nationalsozialistischen Plünderungen und Enteignungen befinden sich noch immer konfiszierte Bücher in deutschen Bibliotheken. Die Rückgabe dieser unrechtmäßig in die Bibliotheken gelangten Bestände ist eine ebenso wichtige wie langwierige Aufgabe. In der vorliegenden Bachelorarbeit wird im ersten Teil das Vorgehen bei der Restitution von NS-verfolgungsbedingt entzogenem Kulturgut mit den möglichen Schwierigkeiten dargestellt. Im zweiten Teil wird die praktisch durchgeführte Provenienzforschung in der Stadtbibliothek Hannover beschrieben.
Mining geriatric assessment data for in-patient fall prediction models and high-risk subgroups
(2012)
Background: Hospital in-patient falls constitute a prominent problem in terms of costs and consequences. Geriatric institutions are most often affected, and common screening tools cannot predict in-patient falls consistently. Our objectives are to derive comprehensible fall risk classification models from a large data set of geriatric in-patients’ assessment data and to evaluate their predictive performance (aim#1), and to identify high-risk subgroups from the data (aim#2).
Methods: A data set of n = 5,176 single in-patient episodes covering 1.5 years of admissions to a geriatric hospital were extracted from the hospital’s data base and matched with fall incident reports (n = 493). A classification tree model was induced using the C4.5 algorithm as well as a logistic regression model, and their predictive performance was evaluated. Furthermore, high-risk subgroups were identified from extracted classification rules with a support of more than 100 instances.
Results: The classification tree model showed an overall classification accuracy of 66%, with a sensitivity of 55.4%, a specificity of 67.1%, positive and negative predictive values of 15% resp. 93.5%. Five high-risk groups were identified, defined by high age, low Barthel index, cognitive impairment, multi-medication and co-morbidity.
Conclusions: Our results show that a little more than half of the fallers may be identified correctly by our model, but the positive predictive value is too low to be applicable. Non-fallers, on the other hand, may be sorted out with the model quite well. The high-risk subgroups and the risk factors identified (age, low ADL score, cognitive impairment, institutionalization, polypharmacy and co-morbidity) reflect domain knowledge and may be used to screen certain subgroups of patients with a high risk of falling. Classification models derived from a large data set using data mining methods can compete with current dedicated fall risk screening tools, yet lack diagnostic precision. High-risk subgroups may be identified automatically from existing geriatric assessment data, especially when combined with domain knowledge in a hybrid classification model. Further work is necessary to validate our approach in a controlled prospective setting.
Der zielorientierte Umgang mit Wissen bildet eine zentrale Herausforderung für Unternehmen und deren Mitarbeiter. Deren Kompetenzentwicklung ist für die Unternehmen unter dem Aspekt der Wettbewerbsfähigkeit ein lohnendes Ziel. Diese Arbeit stellt ein Werkzeug zur Messung von Kompetenzen im Persönlichen Wissensmanagement vor. Auf einer Literaturstudie basierend wurde ein Kompetenzkatalog erstellt und mit Hilfe einer Befragung von Fachleuten aus dem Bereichen Informations- und Wissensmanagement validiert. Dieser Kompetenzkatalog findet Eingang in einen Referenzrahmen für Kompetenzen für Persönliches Wissensmanagement. Zur Bestimmung der Niveaustufen Experte, Könner und Kenner im Persönlichen Wissensmanagement wurde ein Messwerkzeug erarbeitet und anhand von zwei Gruppen auf Gültigkeit überprüft. Die eine Gruppe bestand aus Mitarbeitern Exzellenter Wissensorganisationen, die andere aus interessierten Mitarbeitern aus nicht-explizit wissensorientierten Unternehmen. Es konnte nachgewiesen werden, dass beide Gruppen in acht Einzelkompetenzen signifikante Unterschiede besaßen. Auch für weitere Kompetenzen konnten Messdimensionen aus den Rückmeldungen der Umfrage hergeleitet werden. In einigen Fällen allerdings konnten die Niveaustufen Könner und Kenner nicht unterschieden werden.
The present investigation was conducted to investigate the in-vitro activity of ethanolic extract of roots of Centaurea behens by using DPPH radical scavenging activity, nitric oxide radical scavenging activity, hydrogen peroxide radical scavenging activity, hydroxyl radical. Result suggests that the extract possess significant antioxidant activity as compared to the standard ascorbic acid and thus further in vivo investigation is required to evaluate the medicinal significance of the extract which can be used for assessing the possible therapeutic importance of the drug.
Die Nutzung des Like-Buttons wurde bisher nur oberflächlich und vor allem auf den US-Raum begrenzt erforscht. Dabei lag der Fokus ausschließlich auf wirtschaftlich orientierten Unternehmen und dem monetären Wert, den ein Fan für dieses hat. In der vorliegenden Untersuchung wird eine erweiterte Perspektive gewählt. Aus Sicht deutschsprachiger Nutzer wird erforscht, welche Motive und Bedürfnisse eine Person dazu veranlassen, sich freiwillig per Gefällt-mir zu verknüpfen. Hierzu wird der Uses and Gratifications-Ansatz herangezogen. Es stehen nicht Unternehmen, sondern generell alle Formen von Organisationen im Fokus. Gleichzeitig wird untersucht, wie diese Beziehungen verlaufen: Welche Erwartungen stellen Fans? Welche Handlungen nehmen sie wie häufig vor und welchen Effekt hat eine Fanbeziehung auf die Einstellung eines Nutzers gegenüber einer Organisation? Die Motive hinter der Nutzung des Gefällt mir-Buttons sind umfangreicher, als es bisherige Forschung vermuten ließ. Fans wollen informiert werden, sie wollen ihr Gefallen schnell und einfach bekunden und sich durch die Verknüpfung selbst darstellen. Weniger wichtig, aber dennoch von Relevanz sind die Motive der Partizipation und Unterstützung, der Empfehlung, der Vorteilssuche, der Unterhaltung sowie der Netzwerkerweiterung und Gruppenzugehörigkeit. Die Verwendung des Like-Buttons dient somit der Befriedigung einer ganzen Reihe von Nutzungsbedürfnissen. Der Verlauf der Beziehungen zwischen Organisationen und Usern ist eher von Passivität geprägt. Fans wollen zwar informiert werden und stellen konkrete Ansprüche an die Art und Form von Organisationsmeldungen, sie wollen aber nur selten wirklich direkt mit einem Unternehmen, einem Verein o.ä. interagieren. Langweilen die Meldungen einer Organisation, werden zu viele oder nicht relevante Informationen an die Fans weitergeben, zögern diese nicht, eine Verknüpfung zu beenden. Ein Effekt der Fanschaft auf die Einstellung von Nutzern gegenüber der jeweiligen Organisation konnte nur bedingt festgestellt werden. Letztere zieht einen Gewinn nicht aus einer erhöhten Ausgabebereitschaft seiner Fans, sondern aus deren stärkerer Aufmerksamkeit gegenüber Organisationsmeldungen.
We compare the effect of different text segmentation strategies on speech based passage retrieval of video. Passage retrieval has mainly been studied to improve document retrieval and to enable question answering. In these domains best results were obtained using passages defined by the paragraph structure of the source documents or by using arbitrary overlapping passages. For the retrieval of relevant passages in a video, using speech transcripts, no author defined segmentation is available. We compare retrieval results from 4 different types of segments based on the speech channel of the video: fixed length segments, a sliding window, semantically coherent segments and prosodic segments. We evaluated the methods on the corpus of the MediaEval 2011 Rich Speech Retrieval task. Our main conclusion is that the retrieval results highly depend on the right choice for the segment length. However, results using the segmentation into semantically coherent parts depend much less on the segment length. Especially, the quality of fixed length and sliding window segmentation drops fast when the segment length increases, while quality of the semantically coherent segments is much more stable. Thus, if coherent segments are defined, longer segments can be used and consequently less segments have to be considered at retrieval time.
Das Thema dieser Bachelorarbeit ist die automatische Generierung von Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation für Metadaten. Die Metadaten sind im Dublin-Core-Format und stammen vom Server für wissenschaftliche Schriften der Hochschule Hannover. Zu Beginn erfolgt eine allgemeine Einführung über die Methoden und Hauptanwendungsbereiche des automatischen Klassifizierens. Danach werden die Dewey-Dezimalklassifikation und der Prozess der Metadatengewinnung beschrieben. Der theoretische Teil endet mit der Beschreibung von zwei Projekten. In dem ersten Projekt wurde ebenfalls versucht Metadaten mit Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation anzureichern. Das Ergebnis des zweiten Projekts ist eine Konkordanz zwischen der Schlagwortnormdatei und der Dewey-Dezimalklassifikation. Diese Konkordanz wurde im praktischen Teil dieser Arbeit dazu benutzt um automatisch Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation zu vergeben.
Automatic classification of scientific records using the German Subject Heading Authority File (SWD)
(2012)
The following paper deals with an automatic text classification method which does not require training documents. For this method the German Subject Heading Authority File (SWD), provided by the linked data service of the German National Library is used. Recently the SWD was enriched with notations of the Dewey Decimal Classification (DDC). In consequence it became possible to utilize the subject headings as textual representations for the notations of the DDC. Basically, we we derive the classification of a text from the classification of the words in the text given by the thesaurus. The method was tested by classifying 3826 OAI-Records from 7 different repositories. Mean reciprocal rank and recall were chosen as evaluation measure. Direct comparison to a machine learning method has shown that this method is definitely competitive. Thus we can conclude that the enriched version of the SWD provides high quality information with a broad coverage for classification of German scientific articles.