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Recent Submissions

Ex oriente lux? Einfluss der Mathematik im Vorderen Orient auf die Griechen
(2026-10-27) Kafitz, Willi
Die griechische Mathematik entwickelte sich zweifellos zu einer spektakulären, wissenschaftlichen Blüte, die mit den „Elementen“ von Euklid so große Maßstäbe setzte, dass die Prinzipien aus Axiomen, Definitionen, Sätzen und Beweisen auch heute noch für die moderne Mathematik gelten. Sie haben sogar das Wissenschaftsverständnis, zumindest für die exakten Wissenschaften, insgesamt geprägt. Eine wichtige Errungenschaft und ein Vorteil ist die griechische Schrift, insbesondere das griechische Alphabet, das man als zweite Medienrevolution bezeichnen kann. Es erlaubte den Einsatz in allen Lebensbereichen ohne Spezialisten (Schreiber) und war Fundament für alle Wissenschaften. Doch die griechische Mathematik hatte auch eine Vorgeschichte. Die griechischen Mathematiker hatten durchaus schon deutlich vor Euklid Kontakte nach Mesopotamien und Ägypten. Es ist belegt, dass Erkenntnisse aus dem Orient den Weg nach Griechenland fanden. Es stellt sich jetzt die Frage, waren die Griechen nur Nachahmer, muss man von einem Epigonentum sprechen, von dem die griechischen Mathematiker profitierten? Dazu hat sich eine Floskel gebildet, die in diesem Beitrag als Leitfrage gestellt werden soll. Ex Oriente Lux? Kam das Licht aus dem Orient? Dieser Frage soll im vorliegenden Beitrag nachgegangen werden.
„Bildung als Selbstzweck, yeih!“ Tut!-Evaluation Sommersemester 2026 Ergebnisse
(2026-09) Kraatz, Carl Eberhard
Die Tutorien des Tutorienprogramms Tut! werden von den Teilnehmenden im Nachhinein in einer anonymen Evaluationsbefragung bewertet. Der Ergebnisbericht gibt Auskunft über die entsprechenden Einschätzungen. Die Ergebnisse sind Grundlage für die Weiterentwicklung des studentisch organisierten und selbstbestimmten Tutorienprogramms. Im Bericht werden die Ergebnisse aus der Befragung Sommersemesters 2026 (N=35) dargestellt. Teilweise werden sie durch Daten aus der Tut!-Anmeldestatistik bzw. aus der Studierendenbefragung (JLU 2026) ergänzt/kontrastiert.
From Dissonance to Resonance – Reverberations of Public Memory in Post-Colonial Portugal
(2026) Thaler, Miriam Theresa
This thesis analyses the complexities and challenges in how contemporary Portugal publicly remembers its colonial past and asks: how can liberal democratic societies navigate conflicting memory narratives without enforcing an undemocratic choice of a single storyline? These challenges are highlighted through two particularly fervent flashpoints, extending roughly through the years 2017-2020, that crystallized disagreements in the public memoryscape. These sprang from debates around the installation of the statue of the 17th-century Jesuit Padre António Vieira in Lisbon as well as the proposal to build in the capital a Museum of Discovery, dedicated to the Portuguese era of maritime expansion. The thesis reads these problem cases alongside two recent artistic interventions: Kiluanji Kia Henda’s Plantação (Plantation), a proposal for a Lisbon memorial to the enslaved emerging from a 2017 initiative by the non-governmental organisation DJASS, and Grada Kilomba’s O Barco (The Boat, 2021), a performance piece that centres on the remembrance of slavery as well. In distinct ways they provide pathways to resolving these challenges through resonant narrations. Methodologically, the thesis combines discourse analysis of public debate, mainly opinion pieces but also press, policy statements, speeches and civic initiatives, with close readings of the two artworks. Theoretically, it goes beyond Aleida Assmann’s canon/archive framework and draws on Nietzschean language and his distinction between monumental and critical history, supplemented by narratological attention to differences in modes of remembering. The central argument is that ethical, democratic remembering requires cultivating affective resonance across divergent narratives rather than enforcing narrative or affective consensus. The two artworks are shown to open concrete pathways for such resonances by potentially expanding the mnemonic canon and allowing for plural forms of remembrance. In doing so, they model practices through which liberal democracies can acknowledge historical violence while sustaining narrative and affective plurality. Beyond Portugal, the findings offer transferable methods for reconciling conflicted memory narratives and for designing inclusive public memory that underwrites and reinforces democratic citizenship.
Ökonomische Bewertung von Futterbaufruchtfolgen im Spannungsfeld hoher Milchleistungen und der Flächenkonkurrenz von Futter- und Nahrungsmitteln
(2026) Friedrich, Kathrin
Die vorliegende Arbeit wurde zur Erlangung des Master of Science im Studiengang Agrar- und Ressourcenökonomie geschrieben und basiert auf dem am Gladbacher Hof (Lehr- und Versuchsbetrieb) durchgeführten "Green Dairy Projekt". Es wird das Spannungsfeld zwischen hoher Milchleistungen, welche mit einem höheren Feldfutterbau einhergehen, und geringeren Milchleistungen ökonomisch bewertet. Bei Letzterem wird eine vornehmliche Grünlandfütterung forciert, um auf Ackerflächen auf direkte Weise Nahrungsmittel anzubauen. Neben der ökonomisch/ monetären Dimension werden die beiden Systeme auch hinsichtlich ihrer netto-verfügbaren humanernährungstauglichen Mengen an Proteinen und Energie ausgewertet. Die ganze Arbeit unterliegt den Bedingungen des Ökolandbaus.
Experimental Approaches to the Corey-Bakshi-Shibata and Dakin-West Reactions as Model Systems for Machine Learning Applications in the Small-Data Regime
(2026) Pereira, Oliver Simão
Predicting enantioselectivity remains a fundamental challenge in asymmetric organocatalysis. While Machine Learning (ML) offers data-driven pathways for catalyst optimization, its application is hindered by data scarcity and publication bias. This work investigates the integration of experimental data into predictive ML models within the small-data regime, using the Corey-Bakshi-Shibata (CBS) reduction and the asymmetric variant of the Dakin-West reaction as model reactions. The primary objective was the development of robust predictive models from limited, unbiased datasets, and to delineate the operational limits of current molecular representations as well as ML algorithms. Initial investigations of the CBS reduction of ketones yielded a graph-based ML model that predicts stereochemical outcomes and identifies promising catalyst precursors. However, the synthesis and investigation of additional precursors, enabled by a newly developed synthetic route, revealed deviations from previous predictions. This demonstrates that the reliability of small-data ML models depends on high-quality datasets and robust analytics to avoid the compensation for empirical artifacts. Further investigations of CBS catalysts into ketimine substrates revealed that an unselective background reaction consistently outpaces the catalyzed pathway. This inherent lack of stereocontrol renders ketimines unsuitable for modeling, making the suppression of the background pathway an essential prerequisite for future work. For the asymmetric Dakin-West reaction, the research strategy prioritized empirical data generation over premature modeling. Through systematic parameter optimization, a comprehensive data set was established, which maps complex structure-activity relationships and provides a solid, high-quality foundation for future ML applications. Ultimately, this work demonstrates that advancing ML-powered catalyst design within the small-data regime depends on the synergy of high-precision experimental data and rigorous analytical validation. By focusing on data quality in addition to increasing data quantity, the operational boundaries of predictive modeling can be pushed to address complex synthetic challenges.