Wie viele Guppys leben in Santiago? Zur Ubiquität des numerischen Priming beim Ankereffekt

Das wohl bekannteste Phänomen der Urteils- und Entscheidungsforschung im Kontext numeri-scher Urteile ist der Ankereffekt. Dieser bezeichnet die Assimilation einer numerischen Schätzung oder Prognose an einen salienten Wert, dem sogenannten Anker, auch unabhängig von dessen inhaltlicher Relevanz. Die Frage nach den Ursachen von Ankereffekten wird bis zum aktuellen Zeitpunkt kontrovers diskutiert. Die Bedeutung eines Erklärungsmodelles, dem sogenannten numerischem Priming, innerhalb dieser Diskussion ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit. Im Theorieteil wird zunächst der Ankereffekt, seine inhaltliche Einordnung und seine Relevanz aus theoretischer wie praktischer Sicht diskutiert. Des weiteren werden die gängigen Erklärungsmodelle zum Ankereffekt vorgestellt. Ein Schwerpunkt hierbei liegt auf einer kritischen Auseinandersetzung mit dem Modell der selektiven Zugänglichkeit (Selective Accessibility Model, kurz: SAM), dem wohl prominentesten Modell aus Sicht der momentanen Forschung. Zwei an den Theorieteil anschließende Fragestellungen sind dann der Gegenstand des empirischen Teils der Arbeit. Zum einen soll überprüft werden, ob Ankereffekte im Standardparadigma, wie bisher angenommen, allein auf den Prozessen des SAM basieren oder ob zusätzlich auch numerisches Priming am Zustandekommen des Ankereffektes in diesem Paradigma beteiligt ist. Zum anderen werden Voraussetzungen für das Auftreten von Ankereffekten durch numerisches Priming untersucht, inbesondere die als relevant eingeschätzte Bedeutung der Aufmerksamkeit gegenüber dem Ankerwert. Beide Experimente verwenden neue, im Kontext von Ankereffekten bisher nicht eingesetzte experimentelle Paradigmen. Um die Bedeutung semantischer Prozesse im Zusammenspiel mit numerischen Prozessen zu untersuchen, wird ein so genannter Objektvergleich eingesetzt. Der Stellenwert von Aufmerksamkeit hingegen wird überprüft, in dem die Ankerwerte subliminal, also unterhalb der Wahrnehmungsschwelle, präsentiert werden. Beiden Experimenten ist jeweils eine Voruntersuchung vorangestellt, die notwendige Bedingungen für die entsprechenden Experimente überprüfen. In der abschließenden Diskussion werden die Ergebnisse der beiden Untersuchungen noch einmal zusammengefasst, und deren Implikationen angesichts der bisher vorliegenden Erkenntnisse aus theoretischer wie praktischer Sicht diskutiert. Des weiteren werden mögliche Forschungsfragen und denkbare experimentelle Untersuchungen hierzu skizziert, die an die innerhalb dieser Arbeit vorgelegten Ergebnisse sinnvoll anschließen könnten.

Classification of recycled sands and their applications as fine aggregates for concrete and bituminous mixtures

As a result of the drive towards waste-poor world and reserving the non-renewable materials, recycling the construction and demolition materials become very essential. Now reuse of the recycled concrete aggregate more than 4 mm in producing new concrete is allowed but with natural sand a fine aggregate while. While the sand portion that represent about 30\% to 60\% of the crushed demolition materials is disposed off. To perform this research, recycled concrete sand was produced in the laboratory while nine recycled sands produced from construction and demolitions materials and two sands from natural crushed limestone were delivered from three plants. Ten concrete mix designs representing the concrete exposition classes XC1, XC2, XF3 and XF4 according to European standard EN 206 were produced with partial and full replacement of natural sand by the different recycled sands. Bituminous mixtures achieving the requirements of base courses according to Germany standards and both base and binder courses according to Egyptian standards were produced with the recycled sands as a substitution to the natural sands. The mechanical properties and durability of concrete produced with the different recycled sands were investigated and analyzed. Also the volumetric analysis and Marshall test were performed hot bituminous mixtures produced with the recycled sands. According to the effect of replacement the natural sand by the different recycled sands on the concrete compressive strength and durability, the recycled sands were classified into three groups. The maximum allowable recycled sand that can be used in the different concrete exposition class was determined for each group. For the asphalt concrete mixes all the investigated recycled sands can be used in mixes for base and binder courses up to 21\% of the total aggregate mass.

Development of thermo-analytical prediction and classification models for food in thermal devices using a multi sensor system and artificial neural networks

Die thermische Verarbeitung von Lebensmitteln beeinflusst deren Qualität und ernährungsphysiologischen Eigenschaften. Im Haushalt ist die Überwachung der Temperatur innerhalb des Lebensmittels sehr schwierig. Zudem ist das Wissen über optimale Temperatur- und Zeitparameter für die verschiedenen Speisen oft unzureichend. Die optimale Steuerung der thermischen Zubereitung ist maßgeblich abhängig von der Art des Lebensmittels und der äußeren und inneren Temperatureinwirkung während des Garvorgangs. Das Ziel der Arbeiten war die Entwicklung eines automatischen Backofens, der in der Lage ist, die Art des Lebensmittels zu erkennen und die Temperatur im Inneren des Lebensmittels während des Backens zu errechnen. Die für die Temperaturberechnung benötigten Daten wurden mit mehreren Sensoren erfasst. Hierzu kam ein Infrarotthermometer, ein Infrarotabstandssensor, eine Kamera, ein Temperatursensor und ein Lambdasonde innerhalb des Ofens zum Einsatz. Ferner wurden eine Wägezelle, ein Strom- sowie Spannungs-Sensor und ein Temperatursensor außerhalb des Ofens genutzt. Die während der Aufheizphase aufgenommen Datensätze ermöglichten das Training mehrerer künstlicher neuronaler Netze, die die verschiedenen Lebensmittel in die entsprechenden Kategorien einordnen konnten, um so das optimale Backprogram auszuwählen. Zur Abschätzung der thermische Diffusivität der Nahrung, die von der Zusammensetzung (Kohlenhydrate, Fett, Protein, Wasser) abhängt, wurden mehrere künstliche neuronale Netze trainiert. Mit Ausnahme des Fettanteils der Lebensmittel konnten alle Komponenten durch verschiedene KNNs mit einem Maximum von 8 versteckten Neuronen ausreichend genau abgeschätzt werden um auf deren Grundlage die Temperatur im inneren des Lebensmittels zu berechnen. Die durchgeführte Arbeit zeigt, dass mit Hilfe verschiedenster Sensoren zur direkten beziehungsweise indirekten Messung der äußeren Eigenschaften der Lebensmittel sowie KNNs für die Kategorisierung und Abschätzung der Lebensmittelzusammensetzung die automatische Erkennung und Berechnung der inneren Temperatur von verschiedensten Lebensmitteln möglich ist.