8 resultados para Bildung für alle
em Queensland University of Technology - ePrints Archive
Resumo:
Angetrieben und unterstützt durch Web-2.0-Technologien, gibt es heute einen Trend zur Verbindung der Nutzung und Produktion von Inhalten als Produtzung (engl. produsage ). Um dabei die Qualität der erstellten Inhalte und eine nachhaltige Teilnahme der Nutzer sicherzustellen, müsen vier grundlegende Prinzipien eingehalten werden: * Größtmögliche Offenheit. * Ankurbeln der Gemeinschaft durch Inhalte und Hilfsmittel. * Unterstützung der Gruppendynamik und Abtretung von Verantwortung. * Keine Ausbeutung der Gemeinschaft und ihrer Arbeit.
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This paper explores the possibility of including human factoring in a business process model. The importance of doing so is twofold: (1) The organization becomes transparent in its processes as all participants (human, activities and events) are identifiable. (2) Including human factoring allows organizations to hire accordingly to the process needs. (3) Human factoring alleviates the current work related stress that is being encountered. (4) Enable quicker transition for newer employees into job scope. This was made possible by including a human behaviour layer in between pools within a process to depict human behaviour and feeling. Future work includes having a human thought symbol and a human interaction symbol included into the Business Process Modelling Notation (BPMN).
Resumo:
Wahrscheinlich war es ja nur ein Versuch einer alteingesessenen Institution der Massenmedien, sich bei „den Leuten, die man früher ‚das Publikum‘ nannte“ („the people formerly known as the audience“; Rosen, 2006, n.pag.) wieder einzuschmeicheln. Dennoch, die Anerkennung des kollektiven „You“ in YouTube und anderen kollaborativen Onlineplattformen als Person des Jahres durch das amerikanische Magazin Time (Grossman, 2007) liefert ein weiteres Indiz für die wachsende Bedeutung solcher Projekte zur gemeinschaftlichen Produktion und Distribution von Inhalten. Kreative Websites wie Flickr und YouTube, kollaborative Wissenssammlungen von Wikipedia über Digg bis zu Google Earth, nutzergesteuerte Diskussionen in Slashdot, OhmyNews, und der allgemeinen Blogosphäre, aber auch die Softwareentwicklungsgemeinschaften im Open‐Source‐Bereich – sie alle dienen als Beispiele für diese nun etablierten Trend zur Entwicklung neuer Produktions‐, Geschäfts‐, Gemeinschafts‐ und Selbstlenkungsmodelle, die wesentlich durch zunehmend komplexere Web‐2.0‐Tools unterstützt werden. Hinter diesen Beispielen wird eine allgemeiner Tendenz sichtbar, die aus ökonomischer Sicht bereits von Yochai Benkler als „commons‐based peer production“ (2006), und von Eric von Hippel als „democratizing innovation" (2005) beschrieben worden ist. Henry Jenkins spricht zudem von einer „convergence culture“ (2006), in der solche nutzergesteuerten Projekte operieren, und es können auch Verbindungen zwischen diesen stärker aktive gewordenen Nutzern und Alvin Tofflers professionellen Konsumenten, den „Prosumers“ ziehen (1971).
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Indem sie Informationen zusammenstellt, sortiert und aktualisiert, betreibt die Wikipedia eine Form der Nachrichtenkuration. Besonders daran ist aber nicht allein, dass nicht Journalisten die Inhalte produzieren, sondern dass ein Kollektiv aus "Produtzern" dahintersteht: Der Nutzer wird zum Produzenten.
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Social Media Analytics ist ein neuer Forschungsbereich, in dem interdisziplinäre Methoden kombiniert, erweitert und angepasst werden, um Social-Media-Daten auszuwerten. Neben der Beantwortung von Forschungsfragen ist es ebenfalls ein Ziel, Architekturentwürfe für die Entwicklung neuer Informationssysteme und Anwendungen bereitzustellen, die auf sozialen Medien basieren. Der Beitrag stellt die wichtigsten Aspekte des Bereichs Social Media Analytics vor und verweist auf die Notwendigkeit einer fächerübergreifenden Forschungsagenda, für deren Erstellung und Bearbeitung der Wirtschaftsinformatik eine wichtige Rolle zukommt.
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Twitter ist eine besonders nützliche Quelle für Social-Media-Daten: mit dem Twitter-API (dem Application Programming Interface, das einen strukturierten Zugang zu Kommunikationsdaten in standardisierten Formaten bietet) ist es Forschern möglich, mit ein wenig Mühe und ausreichenden technische Ressourcen sehr große Archive öffentlich verbreiteter Tweets zu bestimmten Themen, Interessenbereichen, oder Veranstaltungen aufzubauen. Grundsätzlich liefert das API sehr langen Listen von Hunderten, Tausenden oder Millionen von Tweets und den Metadaten zu diesen Tweets; diese Daten können dann auf verschiedentlichste Weise extrahiert, kombiniert, und visualisiert werden, um die Dynamik der Social-Media-Kommunikation zu verstehen. Diese Forschung ist häufig um althergebrachte Fragestellungen herum aufgebaut, wird aber in der Regel in einem bislang unbekannt großen Maßstab durchgeführt. Die Projekte von Medien- und Kommunikationswissenschaftlern wie Papacharissi und de Fatima Oliveira (2012), Wood und Baughman (2012) oder Lotan et al. (2011) – um nur eine Handvoll der letzten Beispiele zu nennen – sind grundlegend auf Twitterdatensätze aufgebaut, die jetzt routinemäßig Millionen von Tweets und zugehörigen Metadaten umfassen, erfaßt nach einer Vielzahl von Kriterien. Was allen diesen Fällen gemein ist, ist jedoch die Notwendigkeit, neue methodische Wege in der Verarbeitung und Analyse derart großer Datensätze zur medienvermittelten sozialen Interaktion zu gehen.
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Purpose: Several occupational carcinogens are metabolized by polymorphic enzymes. The distribution of the polymorphic enzymes N-acetyltransferase 2 (NAT2; substrates: aromatic amines), glutathione S-transferase M1 (GSTM1; substrates: e.g., reactive metabolites of polycyclic aromatic hydrocarbons), and glutathione S-transferase T1 (GSTT1; substrates: small molecules with 1-2 carbon atoms) were investigated. Material and Methods: At the urological department in Lutherstadt Wittenberg, 136 patients with a histologically proven transitional cell cancer of the urinary bladder were investigated for all occupations performed for more than 6 months. Several occupational and non-occupational risk factors were asked. The genotypes of NAT2, GSTM1, and GSTT1 were determined from leucocyte DNA by PCR. Results: Compared to the general population in Middle Europe, the percentage of GSTT1 negative persons (22.1 %) was ordinary; the percentage of slow acetylators (59.6%) was in the upper normal range, while the percentage of GSTM1 negative persons (58.8%) was elevated in the entire group. Shifts in the distribution of the genotypes were observed in subgroups who had been exposed to asbestos (6/6 GSTM1 negative, 5/6 slow acetylators), rubber manufacturing (8/10 GSTM1 negative), and chlorinated solvents (9/15 GSTM1 negative). Conclusions: The overrepresentation of GSTM1 negative bladder cancer patients also in this industrialized area and more pronounced in several occupationally exposed subgroups points to an impact of the GSTM1 negative genotype in bladder carcinogenesis. [Article in German]