Beispiele für Variabilität?

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Beispiele für Variabilität?

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Was sind Beispiele für verrückte Forschungsideen?

Was beinhaltet die Frass-Studie?

Gibt es einen wissenschaftlichen Konsens?

Was erforscht Pascal Friedrich und welche Ergebnisse hat er erzielt?

Was sind in situ Methoden?

Wie ist der aktuelle Forschungsstand zur Haltung in der Sozialen Arbeit?

Welche epigenetics research assistant Projekte gibt es aktuell in Norwegen?

Was ist eine randomisierte Studie?

Was ist eine unpopuläre Richtung der Biotechnologie?

Wird Künstliche Intelligenz in der Religionswissenschaft bereits eingesetzt?

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Variabilität bezieht sich auf die Unterschiede oder Schwankungen innerhalb einer Gruppe von Daten oder Beobachtungen. Hier sind einige Beispiele für Variabilität: 1. **Statistische Variabilität**: In einer Umfrage über das Einkommen kann die Variabilität hoch sein, wenn die Einkommen der Befragten stark variieren, z.B. von 20.000 bis 200.000 Euro. 2. **Biologische Variabilität**: In einer Population von Pflanzen können die Höhen der Pflanzen variieren, abhängig von genetischen Faktoren, Umweltbedingungen und Nährstoffverfügbarkeit. 3. **Klimatische Variabilität**: Die Temperaturen in einem bestimmten Gebiet können von Jahr zu Jahr stark schwanken, was zu unterschiedlichen Wetterbedingungen führt. 4. **Individuelle Variabilität**: In einer Gruppe von Schülern können die Noten in einem Test variieren, wobei einige Schüler sehr gut abschneiden und andere schlechtere Ergebnisse erzielen. 5. **Marktvariabilität**: Die Preise von Aktien können stark schwanken, abhängig von Marktbedingungen, Unternehmensnachrichten und wirtschaftlichen Faktoren. Diese Beispiele zeigen, wie Variabilität in verschiedenen Kontexten auftreten kann.

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In der Wissenschaft gibt es immer wieder außergewöhnliche und teils verrückt anmutende Forschungsideen, die oft zu überraschenden Erkenntnissen führen. Hier sind einige Beisp... [mehr]

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In der Wissenschaft gibt es immer wieder außergewöhnliche und teils verrückt anmutende Forschungsideen, die oft zu überraschenden Erkenntnissen führen. Hier sind einige Beispiele: 1. **Die Suche nach außerirdischer Intelligenz mit ungewöhnlichen Methoden** Forscher untersuchen, ob Außerirdische Laserstrahlen oder Radiosignale zur Kommunikation nutzen, oder ob sie sogar Dyson-Sphären um Sterne bauen könnten. 2. **Katzen als Flüssigkeit** Ein französischer Physiker untersuchte, ob Katzen als Flüssigkeit betrachtet werden können, weil sie sich an die Form von Behältern anpassen. Diese Forschung wurde sogar mit dem Ig-Nobelpreis ausgezeichnet. 3. **Teleportation von Quanteninformationen** Wissenschaftler arbeiten daran, Quanteninformationen über große Distanzen zu "teleportieren", was die Grundlage für Quantencomputer und -kommunikation sein könnte. 4. **Künstliche Intelligenz, die Träume interpretiert** Es gibt Projekte, bei denen KI eingesetzt wird, um Gehirnströme während des Schlafs zu analysieren und daraus Bilder oder Geschichten zu rekonstruieren. 5. **Wetterkontrolle durch Wolkenimpfung** Forscher versuchen, durch das Einbringen von Chemikalien in Wolken Regen gezielt auszulösen oder zu verhindern. 6. **Gedankenübertragung zwischen Menschen** Experimente mit Gehirn-zu-Gehirn-Kommunikation, bei denen einfache Informationen direkt von einem Gehirn zum anderen übertragen werden. 7. **Klonen ausgestorbener Tiere** Projekte wie das "De-Extinction"-Programm versuchen, Mammuts oder andere ausgestorbene Arten mit moderner Gentechnik wiederzubeleben. 8. **Weltraumaufzüge** Die Idee, einen Aufzug ins All zu bauen, um den Transport von Material und Menschen ins Weltall günstiger zu machen, wird ernsthaft erforscht. 9. **Künstliche Mini-Gehirne im Labor** Forscher züchten Mini-Gehirne aus Stammzellen, um Krankheiten wie Alzheimer besser zu verstehen. 10. **Die Erforschung von Paralleluniversen** Theoretische Physiker beschäftigen sich mit der Möglichkeit, dass unser Universum nur eines von vielen ist. Viele dieser Ideen klingen zunächst verrückt, haben aber oft einen ernsthaften wissenschaftlichen Hintergrund und können zu bahnbrechenden Entdeckungen führen.

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Die Frass-Studie bezieht sich in der Regel auf eine klinische Studie unter Leitung von Prof. Dr. Michael Frass, die den Einsatz von Homöopathie bei Krebspatienten untersucht hat. Die bekannteste... [mehr]

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Die Frass-Studie bezieht sich in der Regel auf eine klinische Studie unter Leitung von Prof. Dr. Michael Frass, die den Einsatz von Homöopathie bei Krebspatienten untersucht hat. Die bekannteste Veröffentlichung dazu ist: **Frass M, et al. "Adjunctive homeopathic treatment in patients with non-small cell lung cancer: A randomized, double-blind, placebo-controlled, three-arm, multicenter study." Oncologist. 2020.** **Inhalt der Studie:** - **Ziel:** Untersuchung, ob eine ergänzende homöopathische Behandlung bei Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom (NSCLC) das Überleben und die Lebensqualität verbessert. - **Design:** Randomisierte, doppelblinde, placebokontrollierte, dreiarmige Multicenter-Studie. - **Teilnehmer:** Patienten mit fortgeschrittenem NSCLC. - **Gruppen:** 1. Standardtherapie + individualisierte Homöopathie 2. Standardtherapie + Placebo 3. Standardtherapie allein (in einer Beobachtungsgruppe) - **Ergebnisse:** Die Studie berichtete, dass Patienten in der Homöopathie-Gruppe eine verbesserte Lebensqualität und ein längeres Überleben im Vergleich zu den anderen Gruppen zeigten. **Kritik:** Die Studie ist in der Fachwelt sehr umstritten. Es gibt erhebliche methodische und inhaltliche Kritikpunkte, unter anderem bezüglich Studiendesign, Randomisierung, Datenanalyse und möglicher Interessenkonflikte. Viele Experten bezweifeln die Aussagekraft der Ergebnisse. **Weitere Informationen:** - [Originalpublikation (englisch)](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32521126/) - [Kritische Analyse (deutsch, GWUP)](https://blog.gwup.net/2020/06/18/die-frass-studie-zu-homoeopathie-bei-lungenkrebs-eine-kritische-analyse/) Zusammengefasst: Die Frass-Studie untersucht die Wirkung von Homöopathie als Zusatzbehandlung bei Lungenkrebs, ist aber wegen methodischer Mängel und fragwürdiger Ergebnisse stark umstritten.

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Der Begriff „wissenschaftlicher Konsens“ bezeichnet die weitgehende Übereinstimmung unter Fachwissenschaftlerinnen und Fachwissenschaftlern zu einer bestimmten Fragestellung, basieren... [mehr]

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Der Begriff „wissenschaftlicher Konsens“ bezeichnet die weitgehende Übereinstimmung unter Fachwissenschaftlerinnen und Fachwissenschaftlern zu einer bestimmten Fragestellung, basierend auf dem aktuellen Stand der Forschung und der verfügbaren Evidenz. Ein wissenschaftlicher Konsens entsteht, wenn zahlreiche unabhängige Studien zu ähnlichen Ergebnissen kommen und diese Ergebnisse von der Fachgemeinschaft anerkannt werden. Allerdings gibt es nicht zu jedem Thema einen Konsens. In manchen Bereichen ist die Forschungslage noch uneindeutig oder kontrovers. In anderen, wie etwa dem menschengemachten Klimawandel oder der Wirksamkeit von Impfungen, besteht ein sehr breiter Konsens unter Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern. Wissenschaftlicher Konsens ist kein endgültiges Urteil, sondern kann sich mit neuen Erkenntnissen weiterentwickeln. Er stellt jedoch den bestmöglichen Stand des Wissens zu einem bestimmten Zeitpunkt dar.

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Pascal Friedrich ist ein deutscher Wissenschaftler, der sich vor allem mit Künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und deren Anwendungen in der Medizin beschäftigt. Er ist insbeson... [mehr]

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Pascal Friedrich ist ein deutscher Wissenschaftler, der sich vor allem mit Künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und deren Anwendungen in der Medizin beschäftigt. Er ist insbesondere als Mitgründer und Geschäftsführer des Unternehmens [deepc](https://www.deepc.ai/) bekannt, das KI-Lösungen für die Radiologie entwickelt. **Forschungsgebiete und Methoden:** - Entwicklung und Anwendung von Deep-Learning-Algorithmen zur Analyse medizinischer Bilddaten (z.B. CT, MRT). - Automatisierte Erkennung und Klassifikation von Krankheiten in radiologischen Bildern. - Verbesserung der Arbeitsabläufe in der Radiologie durch KI-gestützte Assistenzsysteme. **Ergebnisse und Beiträge:** - Mit deepc hat Pascal Friedrich eine Plattform entwickelt, die Radiologen bei der Befundung unterstützt, indem sie automatisch Auffälligkeiten in Bilddaten erkennt und markiert. - Die Lösungen von deepc werden in verschiedenen Kliniken eingesetzt und tragen dazu bei, die Diagnosesicherheit zu erhöhen und die Arbeitsbelastung von Radiologen zu reduzieren. - Wissenschaftliche Publikationen von Pascal Friedrich beschäftigen sich mit der Validierung und Optimierung von KI-Modellen für medizinische Anwendungen. **Zusammenfassung:** Pascal Friedrich erforscht und entwickelt KI-basierte Systeme zur Unterstützung der medizinischen Bildgebung, insbesondere in der Radiologie. Seine Arbeit hat dazu beigetragen, KI-Anwendungen in die klinische Praxis zu bringen und die Effizienz sowie Qualität der medizinischen Diagnostik zu verbessern. Weitere Informationen findest du auf der [Website von deepc](https://www.deepc.ai/) oder in wissenschaftlichen Publikationen, die unter seinem Namen veröffentlicht wurden.

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In situ Methoden sind wissenschaftliche oder technische Verfahren, bei denen Messungen, Analysen oder Experimente direkt am Ort des Geschehens durchgeführt werden, ohne Proben zu entnehmen oder d... [mehr]

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In situ Methoden sind wissenschaftliche oder technische Verfahren, bei denen Messungen, Analysen oder Experimente direkt am Ort des Geschehens durchgeführt werden, ohne Proben zu entnehmen oder das Untersuchungsobjekt zu verändern oder zu transportieren. Der Begriff „in situ“ stammt aus dem Lateinischen und bedeutet „am Ort“ oder „an Ort und Stelle“. Beispiele für in situ Methoden: - **Umweltwissenschaften:** Messung von Schadstoffen direkt im Boden oder Wasser, ohne Proben ins Labor zu bringen. - **Biologie:** Beobachtung von Zellen oder Geweben im lebenden Organismus. - **Geologie:** Untersuchung von Gesteinsschichten direkt an der Fundstelle. - **Materialwissenschaft:** Analyse von Materialeigenschaften während des Betriebs, z.B. unter realen Temperatur- oder Druckbedingungen. Vorteile von in situ Methoden sind, dass sie realitätsnahe Daten liefern und Veränderungen oder Fehler durch Probenentnahme vermeiden. Sie werden oft eingesetzt, wenn es wichtig ist, die natürlichen Bedingungen nicht zu verfälschen.

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Der Forschungsstand zum Thema „Haltung in der Sozialen Arbeit“ ist vielfältig und wird sowohl theoretisch als auch empirisch intensiv diskutiert. „Haltung“ gilt als zentra... [mehr]

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Der Forschungsstand zum Thema „Haltung in der Sozialen Arbeit“ ist vielfältig und wird sowohl theoretisch als auch empirisch intensiv diskutiert. „Haltung“ gilt als zentrales Konzept der Profession Sozialer Arbeit und wird häufig als grundlegende innere Einstellung, Werthaltung oder ethische Orientierung beschrieben, die das professionelle Handeln prägt. **Theoretische Grundlagen:** - Die Diskussion um Haltung bezieht sich oft auf klassische Theorien, etwa von Alice Salomon, die die Bedeutung von Wertorientierung und Menschenbild betont, oder auf die Ethik der Sozialen Arbeit (z.B. [Deutscher Berufsverband für Soziale Arbeit – DBSH](https://www.dbsh.de/)). - Haltung wird als mehrdimensional verstanden: Sie umfasst fachliche, ethische und persönliche Komponenten (vgl. Staub-Bernasconi, 2018). - Zentrale Werte wie Menschenwürde, Gerechtigkeit, Partizipation und Selbstbestimmung sind leitend für die professionelle Haltung. **Empirische Forschung:** - Studien zeigen, dass die Haltung von Sozialarbeiter*innen einen erheblichen Einfluss auf die Beziehungsgestaltung und den Hilfeprozess hat (vgl. Böhnisch & Schröer, 2016). - Es gibt Untersuchungen zur Bedeutung von Reflexion und Selbstreflexion als Voraussetzung für eine professionelle Haltung (vgl. Früchtel, 2017). - Die Forschung betont die Notwendigkeit, Haltungen im Studium und in der Ausbildung explizit zu thematisieren und zu fördern. **Aktuelle Diskurse:** - In jüngerer Zeit wird Haltung auch im Kontext von Diversität, Inklusion und Machtverhältnissen diskutiert. - Die Herausforderungen durch gesellschaftliche Veränderungen (z.B. Digitalisierung, Migration) führen zu neuen Anforderungen an die professionelle Haltung. **Kritische Perspektiven:** - Es gibt auch kritische Stimmen, die vor einer Überbetonung von Haltung warnen und auf die Gefahr einer Moralisierung oder Individualisierung hinweisen (vgl. Müller, 2020). - Die Abgrenzung zwischen persönlicher und professioneller Haltung wird als wichtig erachtet, um Rollenkonflikte zu vermeiden. **Fazit:** Haltung ist ein zentrales, aber komplexes und vielschichtiges Thema in der Sozialen Arbeit. Der Forschungsstand zeigt, dass Haltung sowohl als ethische Orientierung als auch als handlungsleitende Kompetenz verstanden wird, deren Entwicklung und Reflexion kontinuierlich gefördert werden muss. **Weiterführende Literatur:** - Staub-Bernasconi, Silvia (2018): Soziale Arbeit als Handlungswissenschaft. - Böhnisch, Lothar & Schröer, Wolfgang (2016): Handbuch Soziale Arbeit. - Früchtel, Frank (2017): Haltung in der Sozialen Arbeit – Reflexionen und Perspektiven. - Müller, Christian (2020): Professionelle Haltung – zwischen Anspruch und Wirklichkeit. Weitere Informationen findest du z.B. beim [Deutschen Berufsverband für Soziale Arbeit](https://www.dbsh.de/) oder in Fachzeitschriften wie „Soziale Arbeit“ oder „Forum Sozialarbeit + Gesundheit“.

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Aktuell gibt es in Norwegen mehrere Forschungsprojekte und -gruppen, die sich mit Epigenetik beschäftigen, insbesondere an führenden Universitäten und Forschungsinstituten. Zu den wicht... [mehr]

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Aktuell gibt es in Norwegen mehrere Forschungsprojekte und -gruppen, die sich mit Epigenetik beschäftigen, insbesondere an führenden Universitäten und Forschungsinstituten. Zu den wichtigsten Institutionen zählen: 1. **Universität Oslo (UiO)** – Das Oslo University Hospital und das Department of Biosciences sind aktiv in epigenetischer Forschung, z.B. im Bereich Krebs, Immunologie und Entwicklungsbiologie. [Universität Oslo – Epigenetik](https://www.med.uio.no/imb/english/research/groups/epigenetics/index.html) 2. **Norwegian University of Science and Technology (NTNU)** – Hier gibt es Projekte zu Epigenetik in Zusammenhang mit Neurowissenschaften und Umweltfaktoren. [NTNU – Epigenetics](https://www.ntnu.edu/biology/research/epigenetics) 3. **Norwegian Institute of Public Health (FHI)** – Das FHI forscht an epigenetischen Mechanismen im Zusammenhang mit Umwelt und Gesundheit, z.B. im Rahmen großer Kohortenstudien wie der MoBa-Studie. [FHI – Epigenetics](https://www.fhi.no/en/studies/moba/for-forskere/epigenetics/) Für Research Assistant-Stellen empfiehlt sich ein Blick auf die Jobportale der genannten Institutionen sowie auf nationale Plattformen wie [Jobbnorge](https://www.jobbnorge.no/en) oder [Finn.no](https://www.finn.no/job/fulltime/search.html?abTestKey=control&occupation=0.23). Die Projekte variieren von Grundlagenforschung bis hin zu translationalen Ansätzen, etwa in der Krebsforschung, Umweltmedizin oder Neurowissenschaften. Die meisten Positionen werden auf Englisch ausgeschrieben und setzen einen Bachelor- oder Masterabschluss in Biologie, Molekularbiologie oder verwandten Fächern voraus.

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Eine randomisierte Studie ist eine wissenschaftliche Untersuchungsmethode, bei der die Studienteilnehmer nach dem Zufallsprinzip (randomisiert) in verschiedene Gruppen eingeteilt werden. Meist gibt es... [mehr]

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Eine randomisierte Studie ist eine wissenschaftliche Untersuchungsmethode, bei der die Studienteilnehmer nach dem Zufallsprinzip (randomisiert) in verschiedene Gruppen eingeteilt werden. Meist gibt es eine Interventionsgruppe (z. B. erhält ein neues Medikament) und eine Kontrollgruppe (z. B. erhält ein Placebo oder die Standardbehandlung). Durch die zufällige Zuteilung sollen systematische Unterschiede zwischen den Gruppen vermieden werden, sodass Unterschiede im Ergebnis möglichst auf die untersuchte Intervention und nicht auf andere Faktoren zurückzuführen sind. Randomisierte Studien gelten als Goldstandard in der klinischen Forschung, weil sie Verzerrungen (Bias) minimieren und zuverlässige Aussagen über Ursache und Wirkung ermöglichen.

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Die unpopuläre Richtung der Biotechnologie bezieht sich auf Forschungs- oder Anwendungsbereiche, die weniger öffentliche Aufmerksamkeit, geringere Investitionen oder weniger gesellschaftlich... [mehr]

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Die unpopuläre Richtung der Biotechnologie bezieht sich auf Forschungs- oder Anwendungsbereiche, die weniger öffentliche Aufmerksamkeit, geringere Investitionen oder weniger gesellschaftliche Akzeptanz erhalten. Während populäre Bereiche wie medizinische Biotechnologie (z.B. Impfstoffe, Gentherapie) oder grüne Biotechnologie (z.B. gentechnisch veränderte Pflanzen) im Fokus stehen, gelten folgende Richtungen als eher unpopulär: 1. **Weiße Biotechnologie in der Industrie** Obwohl sie große ökologische Vorteile bietet (z.B. Herstellung von Biokunststoffen, Biotreibstoffen), ist sie in der Öffentlichkeit wenig bekannt und wird oft von klassischen chemischen Verfahren verdrängt. 2. **Blaue Biotechnologie** Die Nutzung von Meeresorganismen für biotechnologische Anwendungen (z.B. neue Medikamente aus Algen oder Bakterien) ist ein Nischenfeld und erhält wenig Aufmerksamkeit, obwohl sie großes Potenzial birgt. 3. **Biotechnologie in der Abfallwirtschaft** Der Einsatz von Mikroorganismen zur Abfallbehandlung oder -verwertung (z.B. Bioremediation) ist technisch relevant, aber gesellschaftlich wenig beachtet. 4. **Synthetische Biologie** Obwohl sie in der Forschung eine große Rolle spielt, ist sie gesellschaftlich umstritten und wird oft kritisch gesehen, was ihre Popularität einschränkt. Unpopulär bedeutet hier also nicht, dass diese Richtungen unwichtig oder erfolglos sind, sondern dass sie im Vergleich zu anderen Bereichen weniger im Rampenlicht stehen oder auf Akzeptanzprobleme stoßen.

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Ja, Künstliche Intelligenz (KI) hat bereits Einzug in die Religionswissenschaft gehalten. In den letzten Jahren nutzen Forschende verschiedene KI-Methoden, um große Mengen religiöser T... [mehr]

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Ja, Künstliche Intelligenz (KI) hat bereits Einzug in die Religionswissenschaft gehalten. In den letzten Jahren nutzen Forschende verschiedene KI-Methoden, um große Mengen religiöser Texte zu analysieren, Muster in Glaubenspraktiken zu erkennen oder historische Entwicklungen nachzuvollziehen. Beispiele sind: - **Textanalyse:** KI-gestützte Tools helfen, heilige Schriften oder religiöse Literatur automatisch zu durchsuchen, zu vergleichen und zu interpretieren. - **Spracherkennung und Übersetzung:** KI wird eingesetzt, um alte religiöse Texte zu digitalisieren, zu transkribieren und zu übersetzen. - **Soziale Medien und Religion:** Forschende analysieren mithilfe von KI, wie Religion in sozialen Netzwerken diskutiert wird oder wie sich religiöse Bewegungen online verbreiten. - **Virtuelle Assistenten:** Es gibt KI-basierte Chatbots, die Fragen zu religiösen Themen beantworten oder bei der spirituellen Praxis unterstützen. Diese Entwicklungen stehen noch am Anfang, aber sie zeigen, dass KI zunehmend ein wichtiges Werkzeug in der Religionswissenschaft wird.