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Schreiben im Beruf
(2015)
Wie kann der Bedarf für berufliches Schreiben ermittelt werden und welche Schwierigkeiten sind dabei zu erwarten? Im Beitrag wird auf Erfahrungen zurückgegriffen, die in einer verwandten Disziplin gemacht wurden: Für
berufsbegleitende Sprachkurse in Unternehmen liegen bereits viele Bedarfsermittlungen vor. Diese Erfahrungen können bei Bedarfsermittlungen für berufliches Schreiben berücksichtigt werden. Im Mittelpunkt des Beitrags
stehen drei Bedarfsermittlungen zum Englischbedarf von Mitarbeitern internationaler Unternehmen, in denen die typische Methodik von Bedarfsermittlungen deutlich wird und typische Schwierigkeiten auftreten. Die Schwierigkeiten werden unter den Aspekten Erfahrungsdefizite, Kompetenzunterschiede und Machtgefälle zusammengefasst.
Background:
One of the most promising health care development areas is introducing telemedicine services and creating solutions based on blockchain technology. The study of systems combining both these domains indicates the ongoing expansion of digital technologies in this market segment.
Objective:
This paper aims to review the feasibility of blockchain technology for telemedicine.
Methods:
The authors identified relevant studies via systematic searches of databases including PubMed, Scopus, Web of Science, IEEE Xplore, and Google Scholar. The suitability of each for inclusion in this review was assessed independently. Owing to the lack of publications, available blockchain-based tokens were discovered via conventional web search engines (Google, Yahoo, and Yandex).
Results:
Of the 40 discovered projects, only 18 met the selection criteria. The 5 most prevalent features of the available solutions (N=18) were medical data access (14/18, 78%), medical service processing (14/18, 78%), diagnostic support (10/18, 56%), payment transactions (10/18, 56%), and fundraising for telemedical instrument development (5/18, 28%).
Conclusions:
These different features (eg, medical data access, medical service processing, epidemiology reporting, diagnostic support, and treatment support) allow us to discuss the possibilities for integration of blockchain technology into telemedicine and health care on different levels. In this area, a wide range of tasks can be identified that could be accomplished based on digital technologies using blockchains.
Research on Shadow IT is facing a conceptual dilemma in cases where previously “covert” systems developed by business entities are integrated in the organizational IT management. These systems become visible, are thus not “in the shadows” anymore, and subsequently do not fit to existing definitions of Shadow IT. Practice shows that some information systems share characteristics of Shadow IT but are created openly in alignment with the IT organization. This paper proposes the term “Business-managed IT” to describe “overt” information systems developed or managed by business entities and distinguishes it from Shadow IT by illustrating case vignettes. Accordingly, our contribution is to suggest a concept and its delineation against other concepts. In this way, IS researchers interested in IT originated from or maintained by business entities can construct theories with a wider scope of application that are at the same time more specific to practical problems. In addition, the terminology allows to value potentially innovative developments by business entities more adequately.
Outcomes with a natural order commonly occur in prediction problems and often the available input data are a mixture of complex data like images and tabular predictors. Deep Learning (DL) models are state-of-the-art for image classification tasks but frequently treat ordinal outcomes as unordered and lack interpretability. In contrast, classical ordinal regression models consider the outcome’s order and yield interpretable predictor effects but are limited to tabular data. We present ordinal neural network transformation models (ontrams), which unite DL with classical ordinal regression approaches. ontrams are a special case of transformation models and trade off flexibility and interpretability by additively decomposing the transformation function into terms for image and tabular data using jointly trained neural networks. The performance of the most flexible ontram is by definition equivalent to a standard multi-class DL model trained with cross-entropy while being faster in training when facing ordinal outcomes. Lastly, we discuss how to interpret model components for both tabular and image data on two publicly available datasets.
Intelligente Aktorik
(2017)
Driver assistance systems are increasingly becoming part of the standard equipment of vehicles and thus contribute to road safety. However, as they become more widespread, the requirements for cost efficiency are also increasing, and so few and inexpensive sensors are used in these systems. Especially in challenging situations, this leads to the fact that target discrimination cannot be ensured which may lead to false reactions of the driver assistance system. In this paper, the Boids flocking algorithm is used to generate semantic neighborhood information between tracked objects which in turn can significantly improve the overall performance. Two different variants were developed: First, a free-moving flock whereby a separate flock is generated per tracked object and second, a formation-controlled flock where boids of a single flock move along the future road course in a pre-defined formation. In the first approach, the interaction between the flocks as well as the interaction between the boids within a flock is used to generate additional information, which in turn can be used to improve, for example, lane change detection. For the latter approach, new behavioral rules have been developed, so that the boids can reliably identify control-relevant objects to a driver assistance system. Finally, the performance of the presented methods is verified through extensive simulations.
Social Compliance
(2016)
Unternehmensethik auf dem Vormarsch: ISO 26000 macht Ethik zur Norm globalen Wirtschaftshandelns
(2011)
Die konsensuell erarbeitete ISO 26000 ist ein Leitfaden zur Umsetzung von gesellschaftlicher Verantwortung. Sie sorgt nicht nur für ein klareres Verständnis des Beitrags, den alle Arten von Organisationen zur nachhaltigen Entwicklung der Gesellschaft leisten können, sondern führt die verschiedenen CSR-Themen zusammen, denen sich alle Organisationen, unabhängig von ihrem Zweck, ihrer Größe oder ihrem Standort heute gegenübersehen. Dabei integriert die ISO 26000 als Produkt eines einzigartigen, weltweiten Normungsprozesses bereits bestehende Normen und CSR-Standards zu einem international akzeptierten Leitfaden.
Der Aufsatz beleuchtet die Entstehungsgeschichte des Leitfadens und seine Inhalte, mit dessen Hilfe Organisationen das Ziel gesellschaftlicher Wohlfahrt verfolgen können und sollen.
Compliance meets CSR
(2023)
Was früher Gegenstand freiwilliger Selbstverpflichtung war, wird seit einiger Zeit zunehmend reguliert: die Wahrnehmung der unternehmensspezifischen Verantwortung gegenüber Umwelt und Gesellschaft, neudeutsch Corporate Social Responsibility (CSR). CSR und Compliance rücken damit näher zusammen. Vieles, was früher durch CSR-Abteilungen im besten Fall systematisch gemanagt wurde, ist nun gesetzlich vorgeschrieben und fällt damit in den Aufgabenbereich von Compliance. Liegt es da nicht nahe, die beiden Bereiche miteinander zu verschmelzen respektive CSR dem Bereich unterzuordnen, der seit den spektakulären Korruptions- und Bilanzfälschungsskandalen zu Beginn dieses Jahrtausends über die größere Management-Awareness verfügt?
Der vorliegende Beitrag versucht deutlich zu machen, wie das Verhältnis sachlich-fachlich einzuordnen ist und welche Schlussfolgerungen in der Praxis daraus gezogen werden könnten.