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Hintergrund:
Die Studie „Gesundheitskompetenz bei Kindern mit dem Förderschwerpunkt Geistige Entwicklung in der Grundschule (GeKoS)“ untersucht die Bedeutung der und Möglichkeiten zur Stärkung der Gesundheitskompetenz bei Schüler*innen mit dem Förderschwerpunkt Geistige Entwicklung in inklusiven Regelschulen und Förderschulen. Ziele der GeKoS-Studie sind: (1) die Bedeutung der Gesundheitskompetenz in Schulen (inklusive Grundschule und Förderschule mit dem Förderschwerpunkt Geistige Entwicklung) zu ermitteln und (2) Herausforderungen und Bedarfe zur Förderung der Gesundheitskompetenz von Kindern mit dem Förderschwerpunkt Geistige Entwicklung in den Schulen zu erfassen. Schließlich stehen (3) Unterschiede zwischen den beiden Schularten bzgl. der Bedeutung und Förderung der Gesundheitskompetenz von Schulkindern mit dem Förderschwerpunkt Geistige Entwicklung im Fokus.
Material und Methoden:
Die Daten wurden in einer qualitativen Primärerhebung leitfadengestützt erhoben. Die Interviews wurden mit N=23 (unterrichtendem) Schulpersonal an N=12 Schulen durchgeführt. Dazu gehörten n=4 Gesundheitsbeauftragte, n=7 Schulleitungen und n=12 Lehrer*innen an n=3 inklusiven Grundschulen und n=9 Förderschulen mit dem Förderschwerpunkt Geistige Entwicklung in Nordrhein-Westfalen. Die Auswertung erfolgte mittels der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring (2015).
Ergebnisse:
Die Bedeutung der Gesundheitskompetenz gestaltet sich an den Schulen heterogen. Das Finden, Verstehen und Beurteilen von gesundheitsrelevanten Informationen ist an den Schulen weniger relevant. Das Anwenden von Gesundheitsinformationen sowie die funktionalen und interaktiven Kompetenzen haben dagegen einen hohen Stellenwert. Die häufigsten Herausforderungen und Unterstützungsbedarfe zur Förderung der Gesundheitskompetenz stellen die Zusammenarbeit mit den Erziehungsberechtigten, die wenig angepasste außerschulische Umwelt (z. B. keine barrierefreie Kommunikation im medizinischen Sektor und der Lebensmittelkennzeichnung), ungünstige Personalschlüssel und die geringe Verfügbarkeit von Sonderpädagog*innen insbesondere an den inklusiven Grundschulen dar. Zudem stellen das geringe Wissen um das Konzept der Gesundheitskompetenz und die geringe Verfügbarkeit von zielgruppenadäquaten Materialien zur Förderung der Gesundheitskompetenz Barrieren für die Förderung der Gesundheitskompetenz dar. Die strukturellen Bedingungen der Förderschulen (z. B. gebundener Ganztagsunterricht oder vergleichsweise hohe Personalschlüssel) und die inhaltliche Schwerpunktsetzung (z. B. gemeinsames Einkaufen und Kochen als Unterrichtsinhalt an den Förderschulen) tragen zur Förderung der Gesundheitskompetenz durch die Schulen bei.
Schlussfolgerungen:
Die Ergebnisse der GeKoS-Studie verdeutlichen die Relevanz des Themas und die Bedarfe zur Förderung der Gesundheitskompetenz an den Schulen, in denen Schüler*innen mit Förderschwerpunkt Geistige Entwicklung unterrichtet werden. Neben zielgruppenadäquaten Maßnahmen zur Stärkung der Gesundheitskompetenz der Schüler*innen mit dem Förderschwerpunkt Geistige Entwicklung sind zudem strukturelle Anpassungen der Rahmenbedingungen an den Schulen (z. B. durch höhere Personalschlüssel) und die Gestaltung der außerschulischen Umwelt (z. B. barrierefreie Kommunikation im medizinischen Sektor und der Lebensmittelkennzeichnung) notwendig.
Grundlage der partizipativen Gesundheitsforschung (PGF) ist die möglichst gleichberechtigte Einbeziehung aller an einem Forschungsvorhaben Beteiligten in den gesamten Forschungsprozess. Anfang 2019 fanden sich Mitforschende/Praxispartner*innen aus vier Teilprojekten des Forschungsverbundes PartKommPlus zu einer Arbeitsgruppe zusammen, die im weiteren Verlauf der Treffen ein Diskussionspapier verfassten. Das Papier soll auf wesentliche Erfahrungen aus unterschiedlichen Prozessen aufmerksam machen und zentrale Beobachtungen aus der Sicht der Praxispartner*innen/Mitforschenden hervorheben sowie zur Diskussion und Weiterentwicklung partizipativer Ansätze in Praxis und Wissenschaft beitragen. Wichtige Erkenntnisse des Papiers sind, dass Forschungsprozesse gleichwertig sind mit Ergebnissen und die spätere Umsetzung von Erkenntnissen vor allem abhängig ist von den personellen und finanziellen Möglichkeiten sowie dem (auch politischen) Willen der Akteur*innen vor Ort.
Als Kern der grounded theory werden kodieren und vergleichen angesetzt. Varianten betreffen Wege der Erkenntnis, Umgang mit Fachliteratur, Varianten des Kodierens und angestrebte Ergebnisse. Alle Grundgedanken werden illustriert durch Beispiele aus Lehrforschungsprojekten, die an der Hochschule Fulda durchgeführt wurden.
Hintergrund: Begegnungen mit Angst sind dem Berufsalltag einer geburtshilflich arbeitenden Hebamme nicht fern. Die aktuelle Literatur zu „Auswirkungen der Angst von Hebammen auf die Geburtsbetreuung“ ist rar. Es ist wenig darüber bekannt was Angst in Hebammen verursacht, wie sich diese auswirkt und wie Hebammen damit umgehen. Diese Aspekte sind relevant, da Angst von Hebammen in der Geburtsbetreuung Einfluss auf mehrere Menschen und das Geburtsgeschehen nimmt.
Fragestellung und Ziel: Diese Arbeit verfolgt die Fragestellung, welche Ängste Hebammen im Geburtsgeschehen erleben und wie sich diese auf die Geburtsbegleitung auswirken. Außerdem will sie beantworten, wie sich der Umgang der Hebammen mit diesen Ängsten gestaltet. Ziel ist es, dieses kaum behandelte Thema zu ergründen, und Wege aufzuzeigen, wie Angstverarbeitung in der Praxis umgesetzt werden kann.
Methodik: Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde eine qualitative Befragung mit vier Hebammen durchgeführt. Mit Hilfe problemzentrierter Leitfadeninterviews wurden Hebammen zu ihren Ängsten im Geburtsgeschehen, den Auswirkungen der Angst und ihrem Umgang mit Angst befragt. Die erhobenen Daten wurden nach Mayrings qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet.
Ergebnisse: Die Ergebnisse sind in drei Kategorien gegliedert. In der Kategorie „Ursachen für Angst“ werden geburtshilfliche Notfälle und Angst aufgrund des Arbeitsumfelds als Hauptverursacher für Angst von Hebammen festgestellt. Die nächste Kategorie „Auswirkungen von Angst“ beschreibt sowohl negative Auswirkungen, z.B. chaotisches Vorgehen oder verminderte Wahrnehmung, als auch positive Auswirkungen, z.B. erhöhte Wachsamkeit oder Fokussierung. Die dritte Kategorie „Umgang mit Angst“ zeigt Supervision und die Möglichkeit des Gesprächs als maßgebende Bewältigungsstrategie von Angst auf.
Fazit: Hebammen erleben regelmäßig Angst im Berufsalltag und dies beeinflusst ihre Geburtsbetreuung sowohl negativ als auch positiv. Strukturen für Bewältigungsmöglichkeiten von Angst sind nur rudimentär angelegt. Es besteht ein großer Forschungsbedarf für die Erkundung weiterer Bewältigungsstrategien von Angst bei Hebammen.
Hintergrund und Zielsetzung: Die derzeitige Corona-Pandemie bringt seit dem Frühjahr 2020 viele Veränderungen für Menschen weltweit mit sich. Menschen mit Beeinträchtigung, die in Einrichtungen der Eingliederungshilfe leben und arbeiten, weisen häufig ein erhöhtes Risiko für einen schwereren Krankheitsverlauf bei der Infektion mit Covid-19 auf und sind in besonderem Maß von den Vorgaben und Einschränkungen während der Corona-Pandemie betroffen. Auch das Fachpersonal in Einrichtungen der Eingliederungshilfe steht seit Beginn der Pandemie vor Herausforderungen. Die mit der Corona-Pandemie einhergehenden Maßnahmen zur Eindämmung der Pandemie haben Auswirkungen auf die Teilhabe an Gesundheit von Menschen mit Beeinträchtigung. Ziel der TaG-Co-Studie ist es, die Teilhabe an Gesundheit von Menschen mit Beeinträchtigung während der Corona-Pandemie zu untersuchen. Dabei stehen neben den Vorgaben zur Expositionsprophylaxe auch der Umgang mit Gesundheitsinformationen, der Zugang und die Inanspruchnahme des Gesundheitswesens, Präventions- und Gesundheitsangebote, das Ernährungsverhalten und der Substanzmittelkonsum sowie die Gestaltung von Kontakten zu Angehörigen und Bezugspersonen während der Pandemie im Zentrum der Studie. Darüber hinaus wird die Rolle der Fachverbände und Einrichtungen für Menschen mit Behinderung währende der Corona-Pandemie bei der Teilhabe an Gesundheit von Menschen mit Beeinträchtigung untersucht.
Methodik: Im Rahmen einer qualitativen Primärerhebung wurden bundesweit (außer Berlin, Bremen, Hamburg und Saarland) leitfadengestützte Telefoninterviews mit n=12 Leitungs- und Fachpersonen von Einrichtungen für Menschen mit Behinderung im Bereich Wohnen sowie n=4 Vertreter*innen von Bundes- und Fachverbänden für Menschen mit Beeinträchtigung von November bis Dezember 2020 geführt. Die Interviews wurden mittels der qualitativen Inhaltsanalyse nach Kuckartz ausgewertet.
Ergebnisse: Verordnungen zur Expositionsprophylaxe und Kontaktbeschränkung wurden in den Einrichtungen meist gut umgesetzt; eine permanente Einhaltung der Hygienekonzepte stellte für das Fachpersonal aufgrund der schweren Vereinbarkeit mit den Abläufen der Pflege allerdings eine große Herausforderung dar. In vielen Einrichtungen wurden Gesundheitsinformationen in Bezug auf die Corona-Pandemie in „Krisenteams“ besprochen und in Leichter Sprache zur Verfügung gestellt. Die meisten Vorsorgeuntersuchungen und Gesundheitsangebote wurden während der Corona-Pandemie nicht durchgeführt. Die Einrichtungen berichteten von positiven Veränderungen im Ernährungsverhalten bei den Bewohner*innen aufgrund der Besuchs- und Kontaktbeschränkungen. Es konnten keine Veränderungen des Alkohol- oder Tabakkonsums im stationären Bereich bepbachtet werden. Dagegen zeigte sich im ambulant betreuten Wohnbereich eine Zunahme des Alkohol- und Medikamentenkonsums, insbesondere bei Klient*innen mit psychischen Beeinträchtigungen. Zur Gewährleistung der sozialen Teilhabe ermöglichten die Einrichtungen Alternativen, bspw. Gespräche am offenen Fenster oder digitale Formate (z. B. Skype). Einschränkungen wie die Schließungen der Werkstätten, führten bei einigen Bewohner*innen zu Änderungen des Verhaltens, wie sozialer Rückzug oder unruhiges und aggressives Verhalten. Auf Ebene der Fachverbände wurden neue Formate (bspw. Newsletter oder Fachforen) zur Weiterleitung von Informationen während der Corona-Pandemie geschaffen. Als problematisch thematisierten die Fachverbände, dass die technische Ausstattung der Einrichtungen vielfach nicht ausreichend sei und digitale Angebote nicht genutzt werden können. Während der Pandemie steht der Infektionsschutz der Menschen mit Beeinträchtigung neben dem Austausch mit Bundes- und Landesbehörden im Vordergrund der Arbeit der Fachverbände, in dem u. a. Konzepte zur Reduzierung des Ansteckungsrisikos entwickelt werden.
Schlussfolgerungen: Auch wenn die Einrichtungen der Eingliederungshilfe die Herausforderungen durch die Corona-Pandemie auf vielfältige Weise bewältigen, besteht großer Bedarf um die Einrichtungen von Seiten der Fachverbände und der Politik zu unterstützen. Einrichtungsleitungen und Fachpersonal in Einrichtungen für Menschen mit Beeinträchtigung benötigen Konzepte, die aus der Praxiserfahrung heraus entwickelt werden, um die Klient*innen vor einer Ansteckung mit dem Coronavirus zu schützen. Darüber hinaus dürfen die sozialen Aspekte der Teilhabe und die individuellen Besonderheiten der Menschen mit Beeinträchtigung nicht vernachlässigt werden. Nur so kann auch während der Corona-Pandemie die Teilhabe an Gesundheit von Menschen mit Beeinträchtigung gewährleistet werden.
Hintergrund: Ältere Menschen sind häufiger von psychischen Erkrankungen betroffen. Der Einfluss von Bewegung auf das psychosoziale Wohlbefinden ist derzeit noch unzureichend
erforscht.
Fragestellung: Welchen Einfluss haben sportliche Aktivitäten auf das psychosoziale Wohlbefinden von älteren Menschen?
Material und Methode: Auswertung und Analyse bisheriger Studien, Diskussion und Entwicklung von Handlungsempfehlungen sowie Ableitungen für die Praxis.
Ergebnisse. Körperliche Aktivität wirkt sich positiv auf depressive Symptome sowie auf die Lebensqualität älterer Menschen aus. Zudem kann die Einsamkeit verringert und die Lebenszufriedenheit erhöht werden.
Schlussfolgerungen: Regelmäßige körperliche Aktivität bei Älteren führt zu weniger depressiven Symptomen, einer besseren Lebensqualität und fördert die psychosoziale Entwicklung.
Climate change is a global challenge, with estimated mitigation costs ranging from $1.6 to $3.8 trillion per year. As a pioneer in climate action, the European Union has the most exten-sive emissions trading system worldwide (90% of the global value of $759 billion in 2021). In this paper, we review the European Union's climate strategy, emphasizing the EU Emissions Trading System (EU ETS) development, and the role of tropical forest carbon credits for off-setting. We argue that the European Union continues to leave a significant potential of trop-ical forests as natural carbon sinks unattended. In contrast, we reveal that the regulators can learn from the experiences made in the past and the finalization of the rulebook for Article 6 of the Paris Agreement. We present a proposal on changes to the EU ETS regulation by con-verting the European Commission's proposal to increase the linear reduction factor from 2.2% to 4.2% to the eligibility of forest carbon credits, resulting in additional funding poten-tial for forestry projects to increase necessary carbon sinks. Simultaneously, allowing flexibil-ity of investing to a limited extent in neutralization projects mitigates the risk of overstress-ing regulated companies to reach the emission reduction targets.
Abstract knowledge is deeply grounded in many computer-based applications. An important research area of Artificial Intelligence (AI) deals with the automatic derivation of knowledge from data. Machine learning offers the according algorithms. One area of research focuses on the development of biologically inspired learning algorithms. The respective machine learning methods are based on neurological concepts so that they can systematically derive knowledge from data and store it. One type of machine learning algorithms that can be categorized as "deep learning" model is referred to as Deep Neural Networks (DNNs). DNNs consist of multiple artificial neurons arranged in layers that are trained by using the backpropagation algorithm. These deep learning methods exhibit amazing capabilities for inferring and storing complex knowledge from high-dimensional data.
However, DNNs are affected by a problem that prevents new knowledge from being added to an existing base. The ability to continuously accumulate knowledge is an important factor that contributed to evolution and is therefore a prerequisite for the development of strong AIs. The so-called "catastrophic forgetting" (CF) effect causes DNNs to immediately loose already derived knowledge after a few training iterations on a new data distribution. Only an energetically expensive retraining with the joint data distribution of past and new data enables the abstraction of the entire new set of knowledge. In order to counteract the effect, various techniques have been and are still being developed with the goal to mitigate or even solve the CF problem. These published CF avoidance studies usually imply the effectiveness of their approaches for various continual learning tasks.
This dissertation is set in the context of continual machine learning with deep learning methods. The first part deals with the development of an application-oriented real-world evaluation protocol which can be used to investigate different machine learning models with regard to the suppression of the CF effect. In the second part, a comprehensive study indicates that under the application-oriented requirements none of the investigated models can exhibit satisfactory continual learning results. In the third part, a novel deep learning model is presented which is referred to as Deep Convolutional Gaussian Mixture Models (DCGMMs). DCGMMs build upon the unsupervised approach of Gaussian Mixture Models (GMMs). GMMs cannot be considered as deep learning method and they have to be initialized in a data-driven manner before training. These aspects limit the use of GMMs in continual learning scenarios.
The training procedure proposed in this work enables the training of GMMs by using Stochastic Gradient Descent (SGD) (as applied to DNNs). The integrated annealing scheme solves the problem of a data-driven initialization, which has been a prerequisite for GMM training. It is experimentally proven that the novel training method enables equivalent results compared to conventional methods without iterating their disadvantages. Another innovation is the arrangement of GMMs in form of layers, which is similar to DNNs. The transformation of GMMs into layers enables the combination with existing layer types and thus the construction of deep architectures, which can derive more complex knowledge with less resources.
In the final part of this work, the DCGMM model is examined with regard to its continual learning capabilities. In this context, a replay approach referred to as Gaussian Mixture Replay (GMR) is introduced. GMR describes the generation and replay of data samples by utilizing the DCGMM functionalities. Comparisons with existing CF avoidance models show that similar continual learning results can be achieved by using GMR under application-oriented conditions. All in all, the presented work implies that the identified application-oriented requirements are still an open issue with respect to "applied" continual learning research approaches. In addition, the novel deep learning model provides an interesting starting point for many other research areas.
Currently, process control in automation technology is mostly regulated by fixed process parameters as a compromise between several identically constructed systems or by plant operators, who are often guided by intuition based on decades of experience. Some operators are not able to pass on their knowledge to the next generation due to societal developments, e.g. academization or increased desire for self-actualization. In contrast, the vision of Smart Factories includes intelligent machining processes that should ultimately lead to self-optimization and adaptation to uncontrollable variables. To consistently implement this vision of self-optimizing machines, a defined quality criterion must be automatically monitored and act as a feedback for continual, autonomous and safe optimization. The term safe refers to the compliance with process quality standards, which must always be maintained. In a very conservative branch such as automation technology, no risks whatsoever are allowed through random experiments for data generation in production operations, since, for example, an unscheduled downtime leads to serious financial losses. Furthermore, machine-driven decisions may at no time pose a threat. Thus, decisions under uncertainty may only be taken where the amount of uncertainty can be considered uncritical. Additionally, industrial applications require a guaranteed real-time capability in terms of reaction to ensure that the actions can be taken in time whenever needed. Since economic aspects are often crucial for decisions in industry, necessary experiments under laboratory conditions, for example, should also be as avoidable as possible, while the effort required for integration into a field application should be as simple as possible.
The aim of this work is the scientific investigation of the integration of learning feedback
for intelligent decision making in the control of industrial processes. The successful integration enables data-driven process optimization. To get closer to the vision of self-optimizing machines, safe optimization methods for industrial applications on the process level are investigated and developed. Here, considering the given restrictions of the automation industry is critical. This work addresses several fields including technical, algorithmic and conceptual aspects. The algorithmic refinements are essential for enabling a wider use of safe optimization for industrial applications. They allow, e.g., the automatic handling of the majority of hyper-parameters and the solution of complex problems by increased computational efficiency. Furthermore, the trade-off between exploration and exploitation of safe optimization in high-dimensional spaces is improved. To account for changeable states perceived via sensor data, contextual Bayesian optimization is modified so that safety requirements are met and real-time capability is satisfied. A software application for industrial safe optimization is implemented within a real-time capable control to be able to interact with other software modules to reach an intelligent decision. Further contributions cover recommendations regarding technical requirements with focus on edge control devices and the conceptual inclusion of machine learning to industrial process control.
To emphasize the application relevance and feasibility of the presented concepts, real world lighthouse projects are realized in the course of this work, indented to reduce skepticism and thus initiate the breakthrough of self-optimizing machines.
Diese Bachelorarbeit behandelt die Fragestellung "Wie muss ein Accessibility Analysewerkzeug aufgebaut sein, dass es eine*n Webentwickler*innen darin unterstützt, Webseiten für Menschen mit Legasthenie zu entwickeln?". Dabei wird geklärt was Legasthenie ausmacht und welche Barrieren für Menschen mit Legasthenie auf Webseiten entstehen. Barrierefreiheit (Accessibility) kann durch den Einsatz von assistiver Technologie für einzeln Nutzer*innen gefördert werden. Der Fokus dieser Arbeit liegt bei den Analysewerkzeugen, welche die Barrierefreiheit einer Webseite für alle Nutzer*innen erhöhen könne, wenn Webentwickler*innen sie korrekt einsetzen. Die Hauptzielgruppe für dieses Analysewerkzeug sind Webentwickler*innen. Durch das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz (BFSG) soll die Barrierefreiheit auf deutschen Webseiten in Zukunft gestärkt werden. Das BFSG basiert auf den Web Content Accessibility Guidelines (WCAG), welche in dieser Arbeit ebenfalls vorgestellt wurden.
Anhand von bestehenden Arbeiten, Leitfäden für die Gestaltung von Webseiten für Menschen mit Legasthenie sowie von vorhandenen Analysewerkzeugen wurde die bestehende Forschungslücke herausgearbeitet. Daraus ergaben sich die Anforderungen für einen Prototypen. Dieser Prototyp erhielt ein Konzept, welches den grafischen wie technologischen Aufbau aus der Fragestellung beantworten soll. In mehreren Spikes wurde herausgefunden welche Technologien für die Implementierung in Frage kommen. Anschließend fand die Implementierung einer Google Chrome Erweiterung statt, welche das Konzept umsetzte und die Anforderungen größtenteils befriedigte.
Das Mammakarzinom ist die häufigste Krebserkrankung bei Frauen und betrifft vor allem Frauen zwischen 50 und 70 Jahren. Trotz steigender Zahl von Neuerkrankungen ist die Mortalitätsrate in den letzten Jahren gesunken, was auf verbesserte Früherkennungs- und Behandlungsmöglichkeiten zurückzuführen ist. Die interprofessionelle Zusammenarbeit von verschiedenen Professionen und (zertifizierten) Brustzentren hat ebenfalls einen positiven Einfluss auf die Gesundheitsversorgung von Frauen mit Mammakarzinom. Die Implementierung einer interprofessionellen Gesundheitsversorgung ist relevant, da der Krankheitsverlauf individuell verläuft und eine ganzheitliche Behandlung erfordert. Daher ist es aus Sicht der Versorgungsforschung von Bedeutung, die interprofessionelle Zusammenarbeit aus unterschiedlichen Perspektiven weiterzuentwickeln und zu optimieren.
Ziel ist es, Handlungsempfehlungen zur möglichen Optimierung der interprofessionellen Zusammenarbeit bei der Behandlung von Patientinnen mit Mammakarzinom zu geben.
Um die genannte Forschungsfrage zu beantworten, wurde eine qualitative Erhebung durchgeführt. Hierfür wurden verschiedene Professionen, die an der Behandlung von Patientinnen mit Mammakarzinom beteiligt sind und Patientinnen selbst befragt. Als theoretischer Hintergrund diente eine vorangegangene Literaturrecherche, auf welche aufbauend zwei verschiedene Fragebögen für Patientinnen und Professionen erstellt werden.
Durch die empirische Datenerhebung kann gezeigt werden, dass sich eine gute Vernetzung der Professionen untereinander positiv auf die interprofessionelle Zusammenarbeit auswirkt, da Informationslücken geschlossen und Behandlungsentscheidungen gemeinsam getroffen werden können. Dies wird als eine Voraussetzung für die interprofessionelle Zusammenarbeit definiert, neben der Standardisierung der Kommunikationswege, der Definition von klaren Verantwortungsbereichen und der Patientenzentrierung. Für den Behandlungserfolg und damit die interprofessionelle Zusammenarbeit ist es essentiell, dass die individuellen Patientenwünsche und -bedürfnisse berücksichtigt werden. Darüber hinaus ist zu beachten, dass die Patientinnen neben der Eigenverantwortung für die Erkrankung weitere Rollen zu erfüllen haben, wie die Verantwortung für die Familie und die Informationsvermittlung, sodass sie auch in diesen Bereichen gefordert werden. Als Barrieren können neben der Professionsbezogenheit und den Sektorengrenzen fehlende Kapazitäten und Verantwortlichkeiten definiert werden. Diese fehlende Regelung der Verantwortlichkeiten begünstigt eine Verlagerung der Entscheidungsmacht zu den Ärzt*innen. Aufgrund einer fehlenden Implementierung der interprofessionellen Zusammenarbeit kommt es bei einem Personalwechsel zumeist zu einem Einbruch der erarbeiteten Strukturen und somit zu einem Verlust des Fortschritts.
Als Handlungsempfehlungen lassen sich aus der Forschung ableiten, dass die psychologische Betreuung über den gesamten Behandlungsverlauf ausgeweitet werden muss, digitale Plattformen zur Verbesserung der Kommunikation in der interprofessionellen Zusammenarbeit eingesetzt werden sollten und die Prozesse mit klaren Zuständigkeiten und Verantwortungsbereichen standardisiert werden müssen.
We explore whether the integration of carbon offsets into investment portfolios improves perfor-mance. Our results show that investment strategies that include such offsets achieve higher Sharpe Ratios than the diversified benchmark portfolios. The efficient frontier of optimal portfolio choices is shifted upwards as a result of including compliance and voluntary carbon offsets in the portfolio. Our results also show that while diversified portfolios may benefit from carbon offsets integration, voluntary carbon offsets are significantly more sensitive to exogenous shocks than compliance carbon allowances. All these results are novel and may encourage investors to invest in such sustainable asset classes.
Abstract
Forest-based carbon credits are crucial in most Emissions Trading Schemes as they offer a cost-efficient means of offsetting hard-to-abate emissions. To date, this has not been the case in the European Union Emissions Trading Scheme (EU ETS). However with the Paris Agreement rulebook now finalized, there could be an opportunity to revive this flexibility mechanism in European climate policy. Based on 24 expert interviews, we examined the forest potential within the EU ETS across short, medium, and long-term time frames. We found that the compliance system will remain blocked until 2030, but there is a greater likelihood of transitioning towards the inclusion of forest-based removals and reductions in the long term. Although forestry projects have faced significant reluctance in the EU, there is unanimous agreement on the importance of both technological solutions and such initiatives for climate protection. To fully leverage the potential of forest activity in the future, it will be necessary to adopt different methods and tools (e.g., liability regimes), stricter legislation on socio-economic factors (e.g., land use rights), overcoming implementation hurdles (e.g., do not compromise deterrence through mitigation), and maintaining an open political stance. This study provides a comprehensive perspective on the barriers and potentials of forestry projects within the compliance system of the EU which is essential to be addressed when re-opening the discussion on future eligibility. The implication of the findings suggest an immediate start to adopt to the barriers for carbon credit readiness in the next phase of the EU ETS beginning of 2030.