5 resultados para Kleist, Ewald Christian von, 1715-1759.
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In der vorliegenden Arbeit wurde für die Erhebung von rheologischen Parametern ein großmaßstäbliches Rohrviskosimeter verwendet. Originalproben aus fünf Biogasfermentern und Nachgärern wurden mit variiertem Volumenstrom durch verschieden dimensionierte Messrohrstrecken im Kreis gefördert. Über definierte Längen der Messrohrstrecken konnte der Differenzdruck bei laminarem Strömungsverhalten aufgenommen werden. Aus den geometrischen Größen sowie den Wertepaaren Volumenstrom und Differenzdruck ließen sich nach einer Korrektur der Schergeschwindigkeit die Parameter für die Abbildung der absoluten Fließ- und Viskositätseigenschaften nach dem Potenzansatz approximieren.
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Bei dem Konzept Makerspace handelt es sich um ein niedrigschwelliges Angebot, das für alle Besucher Anreize, Ideen und Unterstützung bieten kann. Durch den Faktor des gemeinsamen Lernens werden soziale Grenzen überbrückt und neue Netzwerke gebildet, implizites Wissen wird ausgetauscht und Lernen neu erfahren. Der Makerspace bietet eine Bühne, um eigene Erfahrungen auszutauschen, Wissen an Interessierte weiterzugeben oder gemeinschaftlich an einem kreativen Projekt zu arbeiten. Als Ort des Lernens und der Information, aber auch als Treffpunkt bieten öffentliche Bibliotheken einen idealen Rahmen für ein entsprechendes Angebot. Das modulare Makerspace-Konzept ermöglicht ihnen, die Angebote ganz nach ihren Bedürfnissen und Ansprüchen auszurichten. Vorhandene Medienbestände können in die Makerspace-Aktivitäten eingebunden werden. Makerspaces sind vielversprechende Zukunftsmodelle kollektiver Erfahrungsräume und bieten Platz für eine inklusive Lernwerkstatt für die Gemeinschaft. Aufgrund der vorliegenden Analyse empfiehlt das Projektteam für die Stadtbibliothek Göttingen mit dem Koffermodul zu starten, um die Teilnehmer und Mitarbeiter nicht zu überfordern. Die räumlichen Gegebenheiten lassen aber in einem späteren Stadium auch die Module Schrank und Raum zu. Diese Erweiterungen sollten von der Nutzung und der Nachfrage abhängig gemacht werden.
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Idee zum Projektantrag der TIB Hannover und Hochschule Hannover in der DFG-Ausschreibung: „Open-Access-Transformation“ vom 2.6.2014 im Bereich „Wissenschaftliche Literaturversorgungs- und Informationssysteme“ (LIS), eingereicht am 30.10.2014
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Zeitarbeit ist eine Boombranche. Zeitarbeit ist prekäre Beschäftigung. Mit Zeitarbeit wird Missbrauch getrieben. Zeitarbeit ist wichtig. Jeder, der die öffentliche Diskussion verfolgt, hat einen dieser Sätze schon einmal gehört. Wir reden über Zeitarbeit, wie über die Frage, ob Entlohnung gut oder schlecht ist. Vergessen wird dabei oft, dass Zeitarbeit nicht gleich Zeitarbeit ist, sondern sich Motive und Einsatz der Zeitarbeit von Unternehmen zu Unternehmen deutlich unterscheiden können. So kann ein Personaldienstleister Hausfrauen an eine Versicherung vermitteln, um dort für die Reinigung und Sauberkeit der Büros zu sorgen. Ebenso kann ein Ingenieurbüro eigene Mitarbeiter an eine Kraftwerksfirma verleihen, um hochspezielle Projektaufgaben an einem Solarkraftwerk zu verrichten. Und genau darum geht es, wenn wir die Zukunft der Zeitarbeit gestalten wollen: herauszufinden, unter welchen Bedingungen und für welche Zwecke Zeitarbeit in Unternehmen eingesetzt wird und was ihre Nutzung fördert bzw. behindert. Um darauf eine Antwort zu haben, muss man zunächst die Verschiedenartigkeit der Zeitarbeit anerkennen. Im Anschluss daran muss man herausfinden, welchen Typ Zeitarbeit man in einem bestimmten Unternehmen vor sich hat, wovon dieser beeinflusst wird und was man anders oder besser machen kann. Es geht in diesem Beitrag also zuallererst darum, Motive der Zeitarbeitsnutzung herauszuarbeiten und zu untersuchen, wie sie zu verschiedenen Formen des Zeitarbeitseinsatzes in Unternehmen führen.
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Diese Studie untersucht Gruppen von Ortsnamen in Deutschland (in den Postleitregionen) nach vorhandenen Ähnlichkeiten. Als Messgröße wird ein Häufigkeitsvektor von Trigrammen in jeder Gruppe herangezogen. Mit der Anwendung des Average Linkage-Algorithmus auf die Messgröße werden Cluster aus räumlich zusammenhängenden Gebieten gebildet, obwohl das Verfahren keine Kenntnis über die Lage der Cluster zueinander besitzt. In den Clustern werden die zehn häufigsten n-Gramme ermittelt, um charakteristische Wortpartikel darzustellen. Die von den Clustern umschriebenen Gebiete lassen sich zwanglos durch historische oder linguistische Entwicklungen erklären. Das hier verwendete Verfahren setzt jedoch kein linguistisches, geographisches oder historisches Wissen voraus, ermöglicht aber die Gruppierung von Namen in eindeutiger Weise unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Wortpartikeln in einem Schritt. Die Vorgehensweise ohne Vorwissen unterscheidet diese Studie von den meisten bisher angewendeten Untersuchungen.