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Organic pot-based production of basil (Ocimum basilicum L.) often has lower biomass yield than conventional cultivation. Previous investigations indicate that this growth impairment is related to high ammonium (NH4+) concentrations in the growing media released by the mineralization of organic nitrogen (N) fertilizers. However, as a result of this ammonification process substrate pH may also increase. Under neutral to alkaline conditions NH4+ is converted to ammonia (NH3), which is known to be phytotoxic even at low concentrations. Therefore, we investigated the impact of both ammonical N species on basil grown in a peat substrate. In total, three fertilization pot experiments were conducted in a greenhouse in order to compare the effect of different organic base dressings [250 and 750 mg N (L substrate)-1 mainly supplied by a liquid amino acid fertilizer (AAF)] and two initial substrate pH levels (5.5 and 6.5). In two treatments, 5% (v/v) mature compost was mixed into the peat 1 day and 12–days before the substrate was used for sowing, respectively. The aim of this procedure was to stimulate nitrification in this way to reduce ammonical N concentration. Ammonia concentration in the aerial plant surrounding environment was measured by using NH3 detector tubes in combination with an open-top chamber method. The results showed that the growth of basil (number of plants, fresh matter yield, plant height) was significantly inhibited in the second and third week of cultivation by rising NH3 and NH4+ exposure, as well as by a substrate pH ≥ 7.0. These adverse effects were reduced by lowering the organic base dressing rate and adjusting the initial substrate pH to 5.5. Furthermore, the addition of mature compost to peat in combination with a 12-day storage was proven to be effective for promoting nitrification in the organically fertilized substrate. As a result, plant growth was improved by both lower NH3 and NH4+ exposure as well as a faster supply of nitrate (NO3-) as an additional N source. Using this approach, it was possible to feed organically fertilized basil right from the seedling stage with a NO3--N/NH4+-N-balanced and later on providing a predominant NO3--N supply.
In this paper, we evaluate the application of Bayesian Optimization (BO) to discrete event simulation (DES) models. In a first step, we create a simple model, for which we know the optimal set of parameter values in advance. We implement the model in SimPy, a framework for DES written in Python. We then interpret the simulation model as a black box function subject to optimization. We show that it is possible to find the optimal set of parameter values using the open source library GPyOpt. To enhance our evaluation, we create a second and more complex model. To better handle the complexity of the model, and to add a visual component, we build the second model in Simio, a commercial off-the-shelf simulation modeling tool. To apply BO to a model in Simio, we use the Simio API to write an extension for optimization plug-ins. This extension encapsulates the logic of the BO algorithm, which we deployed as a web service in the cloud.
The fact that simulation models are black box functions with regard to their behavior and the influence of their input parameters makes them an apparent candidate for Bayesian Optimization (BO). Simulation models are multivariable and stochastic, and their behavior is to a large extent unpredictable. In particular, we do not know for sure which input parameters to adjust to maximize (or minimize) the model’s outcome. In addition, the complex models can take a substantial amount of time to run.
Bayesian Optimization is a sequential and self-learning algorithm to optimize black box functions similar to as we find them in simulation models: they contain a set of parameters for which we want to identify the optimal set, they are expensive to evaluate, and they exhibit stochastic noise. BO has proven to efficiently optimize black box functions from varius disciplines. Among those, and most notably, it is successfully applied in machine learning algorithms to optimize hyperparameters.
Hebammenteams in Deutschland – Lösungsansätze für Herausforderungen im freiberuflichen Arbeitsfeld
(2019)
Hintergrund: Ein zunehmender Mangel an berufstätigen Hebammen in Deutschland ist zum Teil auf die Unzufriedenheit vieler Hebammen mit den Arbeitsbedingungen zurückzuführen. Dies führt vielfach zu Reduzierung der Arbeitszeit und Berufsaufgabe. Angeregt durch Teamstrukturen der Pflegeorganisation Buurtzorg in den Niederlanden, deren Mitarbeiter eine sehr hohe Zufriedenheit auf-weisen, wurde die Frage gestellt, inwieweit auch Hebammen im Team innerhalb des bestehenden Systems in Deutschland ihre Arbeitsbedingungen verbessern können.
Ziel: Da freiberufliche Hebammen mehr Gestaltungsmöglichkeiten haben als in der Klinik, soll her-ausgearbeitet werden, welche Lösungen für Herausforderungen im freiberuflichen Arbeitsfeld von bestehenden Hebammenteams entwickelt wurden, in welcher Weise diese die Zufriedenheit im Beruf erhöhen können, und welche Anregungen von Buurtzorg zusätzlich zu einer Verbesserung der Arbeitsbedingungen beitragen könnten.
Methode: In einer qualitativen Querschnittsstudie wurden fünf leitfadengestützte Interviews mit Ver-tretern von Hebammenteams in Deutschland und eines mit Mitarbeiterinnen der niederländischen Wochenpflegeorganisation Buurtzorgkraam, einer Tochter von Buurtzorg, geführt. Die Auswertung der transkribierten Interviews erfolgte angelehnt an die inhaltlich strukturierende Inhaltsanalyse nach Kuckartz.
Ergebnisse: Die Organisation im Team kann u.a. in folgenden Bereichen eine Verbesserung der Arbeitsbedingungen zeitigen: geregelte Freizeit, Rationalisierung mit Freisetzung von mehr Zeit für die Betreuung sowie höhere Vergütung. Durch die Teamarbeit selbst kommen weitere Herausforderungen auf, insbesondere in den Bereichen Entscheidungsfindung, Kommunikation, Fluktuation und Wachstum.
Diskussion: Besondere Vorteile von Teamarbeit sind die Unterstützung durch Teamkolleginnen und die Sicherstellung der Betreuungskontinuität bei erforderlichem Wechsel der Hebamme. Vielen potenziell belastenden Faktoren kann im Team besser begegnet werden. In Bezug auf Entscheidungsfindung und Wachstum bzw. Teilung von Teams kann der Blick auf Buurtzorg zusätzliche Anregungen geben. Die Frage, ob die erhöhte Arbeitszufriedenheit tatsächlich zu einer Verbesserung der Versorgunglage führt, bleibt offen und sollte Gegenstand weiterer Forschungen sein.
Injection of slurry or digestate below maize seeds is a relatively new technique developed to improve nitrogen use efficiency. However, this practice has the major drawback of increasing nitrous oxide (N2O) emissions. The application of a nitrification inhibitor (NI) is an effective method to reduce these emissions. To evaluate the effect of the NI 3,4‐dimethypyrazole phosphate (DMPP) on N2O emissions and the stabilization of ammonium, a two‐factorial soil‐column experiment was conducted. PVC pipes (20 cm diameter and 30 cm length) were used as incubation vessels for the soil‐columns. The trial consisted of four treatments in a randomized block design with four replications: slurry injection, slurry injection + DMPP, digestate injection, and digestate injection + DMPP. During the 47‐day incubation period, N2O fluxes were measured twice a week and cumulated by linear interpolation of the gas‐fluxes of consecutive measurement dates. After completion of the gas flux measurement, concentration of ammonium and nitrate within the soil‐columns was determined. DMPP delayed the conversion of ammonium within the manure injection zone significantly. This effect was considerably more pronounced in treatment digestate + NI than in treatment slurry + NI. Regarding the cumulated N2O emissions, no difference between slurry and digestate treatments was determined. DMPP reduced the release of N2O significantly. Transferring the results into practice, the use of DMPP is a promising way to reduce greenhouse gas emissions and nitrate leaching, following the injection of slurry or digestate.
In der Schriftenreihe „Voneinander Lehren lernen“, die vom LearningCenter der Hochschule Osnabrück herausgegeben wird, werden anwendungsbezogene Beiträge zur Qualitätsentwicklung in Studium und Lehre publiziert.
Die Schriftenreihe ist an das hochschuldidaktische Konzept des „Scholarship of Teaching and Learning“ angelehnt. Demnach soll sie insbesondere den Fachlehrenden aller Studiengänge als Plattform dienen, um ihre eigenen Erfahrungen, Ideen und Konzepte zur Lehr- und Studiengangentwicklung systematisch zu reflektieren und entsprechende Erkenntnisse für andere nutzbar zu machen. Ziel ist es, den Diskurs über hochschuldidaktische Themen in die Fächer zu tragen und so nachhaltig zu einer hohen Qualität der Lehr-Lernprozesse in den Studiengängen beizutragen. Ergänzt werden die Texte der Fachlehrenden um Beiträge von Mitarbeiter*innen der im Bereich Studium und Lehre tätigen Organisationseinheiten.
Die Schriftenreihe ist eng an das Lehrkolleg der Hochschule Osnabrück gekoppelt. Dabei handelt es sich um ein Angebotsformat des LearningCenters, in dem Professor*innen und Lehrkräfte für besondere Aufgaben die Möglichkeit haben, unter hochschuldidaktischer Begleitung innovative Lehrentwicklungsprojekte in ihren eigenen Lehrveranstaltungen und Modulen umzusetzen. Der erste Band der Schriftenreihe enthält Beiträge von Teilnehmer*innen des Lehrkollegs 2018, in dem verschiedene Entwicklungsprojekte zur Förderung von Kompetenzen für selbstreguliertes Lernen durchgeführt wurden.
Regionaler Hochwasserschutz
(2018)
Mehrere Hochwasserereignisse haben in den letzten Jahren zu erheblichen Vermögensschäden in der Region Osnabrück / Emsland geführt. Studien zur Klimaforschung prognostizieren eine Zunahme der Hochwassergefahren. Wie ist der Stand des regionalen Hochwasserschutzes nach den Erfahrungen aus dem Ereignis 2010? Welche Vorsorgemaßnahmen wurden getroffen und wo besteht noch Handlungsbedarf?
Die Tagung bietet einen Überblick über die aktuelle Situation des regionalen Hochwasserschutzes mit Vorträgen und Einschätzungen ausgewiesener Fachleute aus den Blickwinkeln der
• genehmigenden Behörden
• kommunalen Verantwortungsträger
• planenden Ingenieure
• Unterhaltungsverbände.