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Background: Increasing exposure to engineered inorganic nanoparticles takes actually place in both terrestric and aquatic ecosystems worldwide. Although we already know harmful effects of AgNP on the soil bacterial community, information about the impact of the factors functionalization, concentration, exposure time, and soil texture on the AgNP effect expression are still rare. Hence, in this study, three soils of different grain size were exposed for up to 90 days to bare and functionalized AgNP in concentrations ranging from 0.01 to 1.00 mg/kg soil dry weight. Effects on soil microbial community were quantified by various biological parameters, including 16S rRNA gene, photometric, and fluorescence analyses.
Results: Multivariate data analysis revealed significant effects of AgNP exposure for all factors and factor combinations investigated. Analysis of individual factors (silver species, concentration, exposure time, soil texture) in the unifactorial ANOVA explained the largest part of the variance compared to the error variance. In depth analysis of factor combinations revealed even better explanation of variance. For the biological parameters assessed in this study, the matching of soil texture and silver species, and the matching of soil texture and exposure time were the two most relevant factor combinations. The factor AgNP concentration contributed to a lower extent to the effect expression compared to silver species, exposure time and physico–chemical composition of soil.
Conclusions: The factors functionalization, concentration, exposure time, and soil texture significantly impacted the effect expression of AgNP on the soil microbial community. Especially long-term exposure scenarios are strongly needed for the reliable environmental impact assessment of AgNP exposure in various soil types.
Many combinatorial optimization problems on finite graphs can be formulated as conic convex programs, e.g. the stable set problem, the maximum clique problem or the maximum cut problem. Especially NP-hard problems can be written as copositive programs. In this case the complexity is moved entirely into the copositivity constraint.
Copositive programming is a quite new topic in optimization. It deals with optimization over the so-called copositive cone, a superset of the positive semidefinite cone, where the quadratic form x^T Ax has to be nonnegative for only the nonnegative vectors x. Its dual cone is the cone of completely positive matrices, which includes all matrices that can be decomposed as a sum of nonnegative symmetric vector-vector-products.
The related optimization problems are linear programs with matrix variables and cone constraints.
However, some optimization problems can be formulated as combinatorial problems on infinite graphs. For example, the kissing number problem can be formulated as a stable set problem on a circle.
In this thesis we will discuss how the theory of copositive optimization can be lifted up to infinite dimension. For some special cases we will give applications in combinatorial optimization.
Ziel der hier bereitgestellten Anforderungskataloge ist es, einen Überblick über die Anforderungen zu geben, welche an FDM-Services in den Geisteswissenschaften und in der Psychologie gestellt werden. Dies soll Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen die Möglichkeit geben, ihre eigenen Servicekataloge um FDM-Services zu erweitern, welche auf die spezifischen Bedarfe der Forschenden in diesen Disziplinen abgestimmt sind. Zudem sollen diese Anforderungskataloge als Vorlage für die Entwicklung weiterer Anforderungskataloge dienen, welche die fachspezifischen FDM-Services in anderen Fachdisziplinen spezifizieren.
Forschungsprozessspezifische Kompetenzmatrix für die Einführung des Forschungsdatenmanagements (FDM)
(2019)
Die forschungsprozessspezifische Kompetenzmatrix stellt einen Baustein im Rahmen des durch das BMBF geförderten Forschungsprojektes „Prozessorientierte Entwicklung von Managementinstrumenten für Forschungsdaten im Lebenszyklus“ (PODMAN) dar. Im Rahmen des PODMAN-Projektes soll ein Referenzmodell und ein zugehöriges prozessorientiertes Benchmarking-Verfahren zur Implementierung des Forschungsdatenmanagements an Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen entwickelt werden. Darüber soll den Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen ein Orientierungsrahmen bereitgestellt werden, den sie flexibel zur Umsetzung eigener Datenmanagementstrategien nutzen können. In diesem Zusammenhang sollen Instrumente entwickelt werden, welche eine erfolgreiche Organisation der Zusammenarbeit und Kommunikation sowie der Qualifizierung aller am Forschungsdatenmanagementprozess beteiligten Akteure erlauben. Die forschungsprozessspezifische Kompetenzmatrix hat als eines dieser Instrumente zwei Funktionen: Erstens definiert sie die zur Implementierung eines umfassenden institutionellen FDM-Konzeptes notwendigen Aufgaben und zweitens die damit verbundenen Kompetenzen der ausführenden Akteure.
