The 10 most recently published documents
Zirkularität und zirkulare Geschäftsmodelle in der Holzindustrie: eine empirische Untersuchung
(2025)
Der ökologische Zustand der Erde befindet sich infolge von Umweltverschmutzung, Abfallaufkommen und CO₂-bedingtem Klimawandel in einem kritischen Zustand. Mit rund 40 % trägt der Bau- und Gebäudesektor erheblich zu den globalen Treibhausgasemissionen bei. Holz gilt als klimafreundliche Alternative zu Beton und Stahl, bedarf jedoch ebenfalls einer nachhaltigen Nutzung. Die Kreislaufwirtschaft bietet mit der Wiederverwendung ein zukunftsweisendes Konzept: So sind etwa 45% des beim Rückbau von Gebäuden anfallenden Holzes potenziell als Rohstoff nutzbar. Dadurch werden alternative Rohstoffquellen erschlossen und das Abfallaufkommen reduziert.
Trotz dieses Potenzials liegt der Zirkularitätsgrad der Weltwirtschaft derzeit nur bei 7,2 %. Vor diesem Hintergrund untersucht die Dissertation, welche Wettbewerbsstrategien und welche organisationalen Fähigkeiten die Entwicklung zirkulärer Geschäftsmodelle fördern. Der Fokus liegt auf der Holzindustrie der DACH-Region, die historisch durch forstwirtschaftliche Nachhaltigkeit geprägt ist, jedoch bislang überwiegend linearen Strukturen folgt.
Die Arbeit kombiniert theoretische Fundierung, eine vierjährige Literaturrecherche, Experteninterviews sowie im Zentrum eine quantitative Unternehmensbefragung (n = 200). Daraus wurde eine aktivitätsorientierte Skala zur Bewertung der Zirkularität eines Geschäftsmodells entwickelt. Analysiert wurden drei Perspektiven: Fähigkeiten, Strategien und Stakeholder.
Im Kontext der Fähigkeitsperspektive wurde ermittelt, dass die dynamischen Fähigkeiten positive Implikationen auf die Umsetzung von Zirkularität haben. Im Forschungsfeld der Strategieperspektive wurde deutlich, dass die Innovationsführerschaft positive Effekte auf die Umsetzung der Kreislaufwirtschaft besitzt. Zudem weisen sowohl die Innovationsführerschaft als auch die Qualitätsführerschaft einen positiven indirekten Effekt über die dynamischen Fähigkeiten auf die Entwicklung zirkulärer Geschäftsmodelle auf. Im Rahmen der Stakeholderperspektive wurde eruiert, dass der Stakeholder-Druck im Zusammenwirken mit einem grünen Unternehmensimage eine Katalysator-Wirkung besitzt. Der Einfluss der Interessengruppen führt dazu, dass die Unternehmen ein grünes Image in eine substanzielle Umsetzungsphase überführen. Darüber hinaus wurde ersichtlich, dass der Stakeholder-Druck als zentraler Veränderungsfaktor wirkt. Während die direkten Auswirkungen der dynamischen Fähigkeiten durch den Druck zurückgehen, nehmen die indirekten Effekte auf die Erreichung von Zirkularität zu. Abschließend werden Handlungsempfehlungen für Unternehmen sowie wissenschaftliche Implikationen und zukünftige Forschungsmöglichkeiten abgeleitet.
When natural phenomena and data-based relations are driven by dynamics which are not purely local, they cannot be described satisfactorily by partial differential equations. As a consequence, mathematical models governed by nonlocal operators are of interest. This thesis is concerned with nonlocal operators of the form
$\mathcal{L}u(x) = PV \int_{\mathbb{R}^d} (u(x)-u(y)) K(x,dy), x \in \mathbb{R}^d$,
which are determined through a family of Borel measures $K=(K(x, \cdot))_{x \in \mathbb{R}^d}$ on $\mathbb{R}^d$ and which act on the vector space of Borel measurable functions $u: \mathbb{R}^d \rightarrow \mathbb{R}$. For a large class of families $K$, namely those where $K$ is a symmetric transition kernel satisfying a specific non-degeneracy condition, a variational theory for nonlocal equations of the type $\mathcal{L}u=f$ is established which builds upon gadgets from both measure theory and classical analysis. While measure theory is used to provide a nonlocal integration by parts formula that allows to set up a reasonable variational formulation of the above equation in dependency of the particular boundary condition (Dirichlet, Robin, Neumann) considered, Hilbert space theory and fixed-point approaches are utilized to develop sufficient conditions for the existence of variational solutions. This theory is then applied to two specific realizations of $\mathcal{L}$ of interest before a weak maximum principle is established which is finally used to study overlapping domain decomposition methods for the nonlocal and homogeneous Dirichlet problem.
Small and medium-sized enterprises (SMEs) and mid-sized companies are vital contributors to the global economy, driving employment growth, fostering innovation, and enhancing international competiveness. However, in the aftermath of the Great Financial Crisis (GFC) and the collapse of the large finance company CIT Group, which provided 60% loans to US middle-market firms, banks reduced their lending activities. Thus, it became challenging for firms to obtain long-term loans. The financing gap has increased further due to high interest rates, the COVID-19 pandemic, the unstable situation in the real estate market as well as higher costs due to the adoption of digital infrastructure and sustainability goals. Therefore, the search for alternative financing solutions outside bank lending and public markets became unavoidable for SMEs and mid-sized companies. Private debt funds entered the market, and, since the GFC, they have played a crucial role in offering alternative financing for firms globally. Private debt fund managers raise capital commitments through closed-end funds (like private equity) and make senior loans (like banks) directly to, mostly, middlemarket firms. The private debt market has experienced rapid growth in recent decades. The private debt funds assets under management (AuM) increased by 380% from 2008 to 2022, reaching $1.5 trillion AuM in 2022 . The high growth of private debt shows great interest from investors in this alternative asset class and lucrative investment opportunities.
Despite its substantial and growing size, the private debt market is relatively understudied. This dissertation introduces private debt as an important alternative financing source, provides an overview of private debt strategies, seniority, and structure, discusses the legal considerations concerning private debt, and briefly compares the two most mature private debt markets: Europe and the U.S. Moreover, it assesses the size of the European private debt market and compares its development in different European regions. Furthermore, it examines in detail the business model of private debt funds based on a survey of 191 European and U.S. private debt managers with private debt assets under management of over $390 billion. Finally, it delves deeper into the relationship between private debt and private equity funds and their role in buyouts.
To sum up, this dissertation provides a basis and inspiration for future research to expand upon and dive deeper into the world of private debt funds, their business model, and their impact on portfolio companies and the economy as a whole.
Das Stüve-Diagramm in Kürze
(2021)
Immer wieder tauchen Fragen nach dem Stüve-Diagramm und seiner Benutzung auf. Es gibt zwar neben der Vorlesung “Einführung in die Meteorologie” auch erklärende Darstellungen in den empfohlenen Lehrbüchern und im Internet. Diese scheinen aber offenbar nicht zufriedenstellend zu sein. Deshalb habe ich nachfolgend versucht, die Antworten auf die häufigsten Fragen in Form einer Anleitung zusammen zu fassen. Ich danke em. Prof. Dr. Alfred Helbig, der im Rahmen seiner früheren Tätigkeit im operationellen Dienst umfangreiche praktische Erfahrung mit Radiosonden-Aufstiegen erworben hat, sowie Dr. Micha Gryschka (Institut für Meteorologie und Klimatologie, Leibniz Universität Hannover) für die hilfreichen Kommentare zum Manuskript.
Knapp 90 Jahre nach Erscheinen des Buchs von Paul Graindor zu den „Bustes et Statues-Portraits d'Egypte Romaine“ widmet sich mit der vorliegenden Dissertation erstmals wieder eine monographische Studie der marmornen Bildnisplastik der römischen Provinz Aegyptus von ihrer Gründung im Jahr 30 v. Chr. bis zum Ende des 3. Jhs. n. Chr. Basierend auf einer umfassenden Zusammenstellung bekannter, aber auch bislang unpublizierter Portraits sowie einer Neudokumentation zahlreicher Objekte gelingt erstmalig eine belastbare chronologische und typologische Auswertung dieser Bildnisse. Zwar bilden dabei die Darstellungen aus weißem Marmor die zentrale und auch quantitativ bei weitem größte Materialgruppe, doch es finden auch Bildnisse aus anderen Werkstoffen wie Bronze, Kalkstein, Gips oder Alabaster Berücksichtigung. Da die Provinz aufgrund geringer eigener Marmorvorkommen fast ausschließlich auf Importe angewiesen war, sind die Marmorbildnisse ein exzellentes Forschungsobjekt, um nicht nur den Handel von Marmor nach Ägypten und seine Distribution und Weiterverarbeitung in der Provinz zu untersuchen, sondern auch damit verbundene handwerkliche Besonderheiten, wie die häufig zu beobachtenden Ergänzungen mit Stuck- oder Steinelementen. Darüber hinaus werden auch Überlegungen zur Semantik des Materials sowie der Herkunft und dem Selbstverständnis der dargestellten Personen angestellt.
Mit Fokus auf historischen Liedern aus Deutschland, Frankreich, England, Irland, den USA, Österreich, den Niederlanden, Slowenien, Polen, Italien, Neuseeland und der Schweiz zeichnet dieses Buch ein breites und lebendiges Panorama der Frühen Neuzeit.
Die Sammlung spannt den Bogen von klassischen Lerninhalten bis hin zu aktuellen Forschungsperspektiven: Reformation, Amerikanische und Französische Revolution, Höfische Kultur, Kriminalität, Seefahrt, militärische und diplomatische Konflikte sind ebenso Thema wie die Geschlechterordnung, globale Migration oder historische Identitäts- und Fremdheitsvorstellungen. Eine systematische Verschlagwortung erleichtert den Zugriff und erlaubt vielfältige Kombinationen für die akademische und schulische Lehre.
Jedes der 101 Lieder wird mit Informationen zum historischen Kontext, zur Überlieferung und zu online verfügbaren Vertonungen präsentiert. Hinzu kommen Aufgabenstellungen und Anregungen für die Diskussion im Kurs oder Seminar. Auch das lange und mitunter ambivalente Nachleben neuzeitlicher Lieder im 19. und 20. Jahrhundert wird beleuchtet.
Darüber hinaus bietet der Band methodische Hinweise und Anregungen zur eigenständigen Recherche und Analyse historischer Lieder, beispielsweise in Seminar- und Abschlussarbeiten.
Die Abteilung Kunstschutz der deutschen Wehrmacht im besetzten Griechenland (1941-1944) bestand aus wehrpflichtigen deutschen Archäologen. Sie waren zunächst Stipendiaten oder Mitarbeiter des Archäologischen Instituts des Deutschen Reiches (AIDR) unter den Bedingungen des Nationalsozialismus, bevor sie im Zweiten Weltkrieg in der Uniform der Wehrmacht zurückkehrten. Ihre Biografien im Kontext der Abteilung Athen, deren Direktor Georg Karo bis 1936 war, sowie der Zentrale der Instituts, unter dem von 1932 bis 1936 amtierenden Präsidenten Theodor Wiegand, sind ein Untersuchungsgegenstand. Die außenpolitische Legitimation des NS-Regimes durch die Olympischen Spiele und der wichtigste wissenschaftspolitische Erfolg des Institutes, die Wiederaufnahme der Olympiagrabung, die Wiegand und Karo seit 1933 anstrebten und durch ihre politischen Netzwerke 1936 erreichten, werden in der Dissertation in ihrer wechselseitigen Bedingtheit aufgezeigt. Diese Anpassungsleistungen an das NS-Regime prägten den eigenen archäologischen Nachwuchs aber auch die griechische Gesellschaft.
Schutzmaßnahmen waren nur ein kleiner Tätigkeitsbereich der Kunstschützer aber ein wichtiger Teil der Wehrmachtspropaganda. Der Institutspräsident Martin Schede (1937 bis 1945) forderte Mitarbeitern vor allem für zwei AIDR-Projekte an: die Erstellung von Flugbildern von möglichst ganz Griechenland und Ausgrabungen auf Kreta. Bereits diese Zwischenergebnisse berechtigen zu dem Titel „Kunstschutz als Alibi“.
Die Dissertation versucht, die Frage zu beantworten, warum der archäologische Kunstschutz nicht mehr als ein Alibi sein konnte. Dies geschieht vor allem unter Berücksichtigung der politischen aber auch der militärischen Traditionslinien deutscher Archäologie in Griechenland und Deutschland.
Case-Based Reasoning (CBR) is a symbolic Artificial Intelligence (AI) approach that has been successfully applied across various domains, including medical diagnosis, product configuration, and customer support, to solve problems based on experiential knowledge and analogy. A key aspect of CBR is its problem-solving procedure, where new solutions are created by referencing similar experiences, which makes CBR explainable and effective even with small amounts of data. However, one of the most significant challenges in CBR lies in defining and computing meaningful similarities between new and past problems, which heavily relies on domain-specific knowledge. This knowledge, typically only available through human experts, must be manually acquired, leading to what is commonly known as the knowledge-acquisition bottleneck.
One way to mitigate the knowledge-acquisition bottleneck is through a hybrid approach that combines the symbolic reasoning strengths of CBR with the learning capabilities of Deep Learning (DL), a sub-symbolic AI method. DL, which utilizes deep neural networks, has gained immense popularity due to its ability to automatically learn from raw data to solve complex AI problems such as object detection, question answering, and machine translation. While DL minimizes manual knowledge acquisition by automatically training models from data, it comes with its own limitations, such as requiring large datasets, and being difficult to explain, often functioning as a "black box". By bringing together the symbolic nature of CBR and the data-driven learning abilities of DL, a neuro-symbolic, hybrid AI approach can potentially overcome the limitations of both methods, resulting in systems that are both explainable and capable of learning from data.
The focus of this thesis is on integrating DL into the core task of similarity assessment within CBR, specifically in the domain of process management. Processes are fundamental to numerous industries and sectors, with process management techniques, particularly Business Process Management (BPM), being widely applied to optimize organizational workflows. Process-Oriented Case-Based Reasoning (POCBR) extends traditional CBR to handle procedural data, enabling applications such as adaptive manufacturing, where past processes are analyzed to find alternative solutions when problems arise. However, applying CBR to process management introduces additional complexity, as procedural cases are typically represented as semantically annotated graphs, increasing the knowledge-acquisition effort for both case modeling and similarity assessment.
The key contributions of this thesis are as follows: It presents a method for preparing procedural cases, represented as semantic graphs, to be used as input for neural networks. Handling such complex, structured data represents a significant challenge, particularly given the scarcity of available process data in most organizations. To overcome the issue of data scarcity, the thesis proposes data augmentation techniques to artificially expand the process datasets, enabling more effective training of DL models. Moreover, it explores several deep learning architectures and training setups for learning similarity measures between procedural cases in POCBR applications. This includes the use of experience-based Hyperparameter Optimization (HPO) methods to fine-tune the deep learning models.
Additionally, the thesis addresses the computational challenges posed by graph-based similarity assessments in CBR. The traditional method of determining similarity through subgraph isomorphism checks, which compare nodes and edges across graphs, is computationally expensive. To alleviate this issue, the hybrid approach seeks to use DL models to approximate these similarity calculations more efficiently, thus reducing the computational complexity involved in graph matching.
The experimental evaluations of the corresponding contributions provide consistent results that indicate the benefits of using DL-based similarity measures and case retrieval methods in POCBR applications. The comparison with existing methods, e.g., based on subgraph isomorphism, shows several advantages but also some disadvantages of the compared methods. In summary, the methods and contributions outlined in this work enable more efficient and robust applications of hybrid CBR and DL in process management applications.
There is a wide range of methodologies for policy evaluation and socio-economic impact assessment. A fundamental distinction can be made between micro and macro approaches. In contrast to micro models, which focus on the micro-unit, macro models are used to analyze aggregate variables. The ability of microsimulation models to capture interactions occurring at the micro-level makes them particularly suitable for modeling complex real-world phenomena. The inclusion of a behavioral component into microsimulation models provides a framework for assessing the behavioral effects of policy changes.
The labor market is a primary area of interest for both economists and policy makers. The projection of labor-related variables is particularly important for assessing economic and social development needs, as it provides insight into the potential trajectory of these variables and can be used to design effective policy responses. As a result, the analysis of labor market behavior is a primary area of application for behavioral microsimulation models. Behavioral microsimulation models allow for the study of second-round effects, including changes in hours worked and participation rates resulting from policy reforms. It is important to note, however, that most microsimulation models do not consider the demand side of the labor market.
The combination of micro and macro models offers a possible solution as it constitutes a promising way to integrate the strengths of both models. Of particular relevance is the combination of microsimulation models with general equilibrium models, especially computable general equilibrium (CGE) models. CGE models are classified as structural macroeconomic models, which are defined by their basis in economic theory. Another important category of macroeconomic models are time series models. This thesis examines the potential for linking micro and macro models. The different types of microsimulation models are presented, with special emphasis on discrete-time dynamic microsimulation models. The concept of behavioral microsimulation is introduced to demonstrate the integration of a behavioral element into microsimulation models. For this reason, the concept of utility is introduced and the random utility approach is described in detail. In addition, a brief overview of macro models is given with a focus on general equilibrium models and time series models. Various approaches for linking micro and macro models, which can either be categorized as sequential approaches or integrated approaches, are presented. Furthermore, the concept of link variables is introduced, which play a central role in combining both models. The focus is on the most complex sequential approach, i.e., the bi-directional linking of behavioral microsimulation models with general equilibrium macro models.
The goal of this work is to compare operators that are defined on probably varying Hilbert spaces. Distance concepts for operators as well as convergence concepts for such operators are explained and examined. For distance concepts we present three main notions. All have in common that they use space-linking operators that connect the spaces. At first, we look at unitary maps and compare the unitary orbits of the operators. Then, we consider isometric embeddings, which is based on a concept of Joachim Weidmann. Then we look at contractions but with more norm equations in comparison. The latter idea is based on a concept of Olaf Post called quasi-unitary equivalence. Our main result is that the unitary and isometric distances are equal provided the operators are both self-adjoint and have 0 in their essential spectra. In the third chapter, we focus specifically on the investigation of these distance terms for compact operators or operators in p-Schatten classes. In this case, the interpretation of the spectra as null sequences allows further distance investigation. Chapter four deals mainly with convergence terms of operators on varying Hilbert spaces. The analyses in this work deal exclusively with concepts of norm resolvent convergence. The main conclusion of the chapter is that the generalisation for norm resolvent convergence of Joachim Weidmann and the generalisation of Olaf Post, called quasi-unitary equivalence, are equivalent to each other. In addition, we specify error bounds and deal with the convergence speed of both concepts. Two important implications of these convergence notions are that the approximation is spectrally exact, i.e., the spectra converge suitably, and that the convergence is transferred to the functional calculus of the bounded functions vanishing at infinity.
