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Neue Veröffentlichungen:

  • Item type: Item ,
    Remote sensing with machine learning for multi-decadal surface water monitoring in Ethiopia
    (2025) Tesfaye, Mathias; Breuer, Lutz
    Monitoring the temporal evolution of surface water distribution is crucial to support surface water management and conservation, and could also effectively contribute to the achievement of Sustainable Development Goal 6 (SDG 6) ‘Clean Water and Sanitation’ at the regional level. Despite its importance, there is a lack of an operational method for determining surface water extent that also shows the interannual variability in Ethiopia. We assess Gradient Tree Boosting (GTB), Support Vector Machines (SVM), and Random Forest (RF) running on the Google Earth Engine (GEE) using Landsat for surface water monitoring at four sites in Ethiopia from 1986 to 2023. The results show that GTB, RF, and SVM have excellent classification accuracies, with overall, producer, and user accuracies consistently above 90%. GTB slightly outperforms the other two machine learning methods. The estimated water cover for our study sites shows a high degree of agreement with a benchmark dataset from the Joint Research Center (JRC), as indicated by coefficient of determination (R2) > 0.9 and root mean square percentage error (RMSPE) < 1%. The surface water dynamics of the four study sites depict a long-term increasing trend from 1986 to 2023, characterized by notable inter-annual variability. We identify the locations of this variability by analyzing the frequency of water occurrence over time and find that 84–94% are permanent water bodies, with the remaining water surface area changing over time. Mann–Kendall trend analysis does not confirm a general pattern over time for the four sites, suggesting that local site characteristics, water management and anthropogenic impacts are superimposed on the likely effects of climate change. Therefore, our results provide spatiotemporal information for surface water monitoring to support water resource management and policy in Ethiopia. This could also effectively contribute to the sustainable use and achievement of SDG 6 at the regional level.
  • Item type: Item ,
    Play-Hysteresis and Okun's Law
    (2026) Scheidemantel, Pedro Polli
    Diese Dissertation analysiert den Zusammenhang zwischen wirtschaftlicher Aktivität und Arbeitslosigkeit im Rahmen von Okun’s Law unter Berücksichtigung von Hysterese. Dabei wird der Play-Algorithmus zur Quantifizierung des Hysteresiseffekts angewendet. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass viele europäische Länder Hysterese auf dem Arbeitsmarkt aufweisen.
  • Item type: Item ,
    Didaktische Utopien und technologischer Wandel, eine Einführung : Visionen für den Fremdsprachenunterricht der Zukunft
    (2026)
    (GiF:on - Giessener Fremdsprachendidaktik:online; 19)
    Seit Thomas Mores Utopia steht der Begriff für idealisierte Gegenentwürfe zur bestehenden Wirklichkeit. Übertragen auf die Fremdsprachendidaktik bezeichnet er Visionen optimaler Lernbedingungen – maximale Individualisierung, uneingeschränkte Zugänglichkeit und technologische Effizienz. Doch jede Utopie bewegt sich im Spannungsfeld zwischen Fortschritt und Kritik. Dieser Sammelband widmet sich den „didaktischen Utopien“ des Fremdsprachenlehrens und -lernens im Zeitalter von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz. In neun wissenschaftlichen Essays entwerfen die Autor*innen Zukunftsszenarien, reflektieren Potenziale und Risiken neuer Technologien und fragen nach deren Auswirkungen auf Unterricht, Lernprozesse und gesellschaftliche Entwicklungen. Dabei werden immersive Lernwelten, KI-gestütztes Schreiben, korpusbasierte Sprachassistenz, virtuelle Austausche oder affektives Computing ebenso diskutiert wie normative Fragen nach Bildung, Resonanz und menschlicher Dimension. Der Band versteht Utopien nicht als statische Ideale, sondern als dynamische Denkfiguren, die Innovation anstoßen und zugleich zur kritischen Reflexion herausfordern. Er richtet sich an Wissenschaftler*innen, Lehrkräfte und Studierende, die die Zukunft des Fremdsprachenunterrichts aktiv mitgestalten möchten – zwischen technologischer Transformation, pädagogischer Verantwortung und gesellschaftlicher Vision.
  • Item type: Item ,
    Einfluss von Antidepressiva auf den Therapieerfolg einer stationären psychosomatischen Komplextherapie bei Patienten und Patientinnen mit depressiver Episode und rezidivierenden Depressionen
    (2025) Czaja, Jana
    Die vorliegende Arbeit untersucht den Einfluss einer vorherigen Antidepressiva-Einnahme auf den Therapieerfolg einer stationären multimodalen psychosomatischen Komplextherapie bei Patienten/-innen mit depressiven und rezidivierenden depressiven Episoden. Um eine realitätsnahe Abbildung der Versorgungsrealität zu gewährleisten, wurde ein naturalistisches Studiendesign gewählt, das Patienten/-innen mit vorherige Antidepressiva-Einnahme (AD-G) einer mittels Matching-Verfahren angeglichenen Vergleichsgruppe von Patienten/-innen ohne vorherige Antidepressiva-Einnahme (VG) gegenüberstellt. Aus einer Basisstichprobe von 910 Patienten/-innen wurden 170 Teilnehmer/-innen (je n=85) hinsichtlich Geschlecht, Diagnose, Schweregrad und weiterer soziodemographischer Faktoren wie Alter und BMI gematcht. Die Evaluation des Behandlungserfolgs erfolgte über einen Zeitraum von sieben bis acht Wochen mittels psychometrischer Skalen (PHQ-9, HADS-D, SF-12, SCL90 DEP) sowie biologischer Parameter wie Serumcortisol und Leukozyten. Während beide Gruppen signifikant von der multimodalen Therapie profitierten, erzielte die VG einen statistisch signifikant stärkeren Symptomabfall und durchgehend höhere Effektstärken als die AD-G. Besonders in den Depressions-Scores PHQ-9 und HADS-D zeigten sich bei Entlassung deutlich bessere Resultate für die medikamentenfreie Gruppe. Biologisch sank zudem das initial erhöhte Cortisol-Level in der VG signifikant stärker ab. Die Ergebnisse legen nahe, dass die AD-G eine Patientinnengruppe mit möglicherweise höherer Chronizität oder Teilresistenz darstellt, die von einer intensiveren psychotherapeutischen Behandlung profitieren könnte.
  • Item type: Item ,
    Task-modulated neural responses in scene-selective regions of the human brain
    (2025) Koc, Aysu Nur; Urgen, Burcu A.; Afacan, Yasemin
    The study of scene perception is crucial to the understanding of how one interprets and interacts with their environment, and how the environment impacts various cognitive functions. The literature so far has mainly focused on the impact of low-level and categorical properties of scenes and how they are represented in the scene-selective regions in the brain, PPA, RSC, and OPA. However, higher-level scene perception and the impact of behavioral goals is a developing research area. Moreover, the selection of the stimuli has not been systematic and mainly focused on outdoor environments. In this fMRI experiment, we adopted multiple behavioral tasks, selected real-life indoor stimuli with a systematic categorization approach, and used various multivariate analysis techniques to explain the neural modulation of scene perception in the scene-selective regions of the human brain. Participants (N = 21) performed categorization and approach-avoidance tasks during fMRI scans while they were viewing scenes from built environment categories based on different affordances ((i)access and (ii)circulation elements, (iii)restrooms and (iv)eating/seating areas). ROI-based classification analysis revealed that the OPA was significantly successful in decoding scene category regardless of the task, and that the task condition affected category decoding performances of all the scene-selective regions. Model-based representational similarity analysis (RSA) revealed that the activity patterns in scene-selective regions are best explained by task. These results contribute to the literature by extending the task and stimulus content of scene perception research, and uncovering the impact of behavioral goals on the scene-selective regions of the brain.