Refine
Year of publication
- 2026 (37)
- 2025 (399)
- 2024 (406)
- 2023 (431)
- 2022 (416)
- 2021 (295)
- 2020 (195)
- 2019 (503)
- 2018 (526)
- 2017 (528)
- 2016 (564)
- 2015 (638)
- 2014 (691)
- 2013 (700)
- 2012 (688)
- 2011 (693)
- 2010 (680)
- 2009 (728)
- 2008 (506)
- 2007 (661)
- 2006 (449)
- 2005 (343)
- 2004 (434)
- 2003 (358)
- 2002 (252)
- 2001 (212)
- 2000 (232)
- 1999 (207)
- 1998 (115)
- 1997 (140)
- 1996 (133)
- 1995 (77)
- 1994 (63)
- 1993 (68)
- 1992 (21)
- 1991 (21)
- 1990 (39)
- 1989 (39)
- 1988 (34)
- 1987 (36)
- 1986 (29)
- 1985 (28)
- 1984 (34)
- 1983 (21)
- 1982 (16)
- 1981 (11)
- 1980 (7)
- 1979 (8)
- 1978 (4)
- 1976 (2)
- 1975 (2)
- 1974 (1)
Document Type
- Diploma Thesis (8616)
- Bachelor Thesis (2832)
- Master's Thesis (1178)
- Doctoral Thesis (351)
- Article (333)
- Part of a Book (274)
- Book (75)
- Working Paper (16)
- Review (14)
- Other (12)
Institute
- Maschinenbau und Kraftfahrzeugtechnik (bis 2018) (4525)
- Physikalische Technik, Informatik (2066)
- Gesundheits- und Pflegewissenschaften (1856)
- Wirtschaftswissenschaften (1574)
- Elektrotechnik (842)
- Sprachen (705)
- Angewandte Kunst (624)
- Kraftfahrzeugtechnik (534)
- Architektur (374)
- Automobil- und Maschinenbau (281)
Language
- German (13187)
- English (495)
- French (18)
- Portuguese (14)
- Multiple languages (5)
- Spanish (4)
- Italien (2)
- Kazakh (2)
Elektromagnetische Felder (EMF) sind Bestandteil vieler industrieller Prozesse und für die meisten Arbeitnehmer unbedenklich. Für Mitarbeiter mit medizinischen Implantaten wie Herzschrittmachern oder Defibrillatoren können sie jedoch ein Sicherheitsrisiko darstellen, da die Funktionen dieser Geräte beeinträchtigt werden können. Um dies zu verhindern, legen gesetzliche Regelungen Grenzwerte für die Exposition am Arbeitsplatz fest und fordern eine Risikobeurteilung, die insbesondere gefährdete Gruppen wie Implantatträger schützt.
Ziel dieser Arbeit ist es, eine erste fundierte Risikobewertung für Mitarbeiter mit Implantaten in Bezug auf elektromagnetische Felder in der Firma Magna Exteriors (Meerane) GmbH durchzuführen. Dabei soll analysiert werden, ob und inwieweit bestimmte Arbeitsplätze ein Risiko für Störungen von Implantaten durch elektromagnetische Felder aufweisen und ob es signifikante Unterschiede zwischen den einzelnen Arbeitsplätzen gibt. Die gewonnenen Erkenntnisse können als Grundlage für präventive Schutzmaßnahmen und weiterführende Untersuchungen dienen.
Einleitung/Zielstellung:
Vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels in Gesundheitsberufen wurden Auszubildende in der Pflege und Physiotherapie im Bundesland Sachsen zu ihrer Ausbildungsmotivation befragt, um die Attraktivität der Ausbildungen zu steigern und die wichtigsten Motive gezielt für ein effektives Recruiting von Auszubildenden in diesen Bereichen einzusetzen.
Methodik:
Die Datenerhebung erfolgte durch eine online Befragung über die Umfrage-Plattform empirio und erstreckte sich über einen Zeitraum von vier Wochen. Die Verteilung der Umfrage an die Auszubildenden in der Pflege und Physiotherapie erfolgte durch die zuständigen Personen der betreffenden berufsbildenden Schulen. Die Daten wurden mittels SPSS ausgewertet und aufbereitet.
Ergebnisse:
Die Ergebnisse der Befragung zeigten, dass Abwechslung, ein sicherer Arbeitsplatz, Hilfsbereitschaft und der medizinische Aspekt der Arbeit für die Auszubildenden in der Pflege und Physiotherapie die wichtigsten Ausbildungsmotive darstellen. Im Mittel wurden diese Aspekte von den Befragten mit einer Wichtigkeit von über 80 Prozent bewertet. Gute Aufstiegschancen waren den Auszubildenden mit durchschnittlich 72,15 Prozent am wenigsten wichtig. Die positiven Antworten der Auszubildenden bestätigen wiederum, dass ihnen der Umgang mit hilfsbedürftigen Menschen und die Vielseitigkeit des Berufes besonders gut gefallen. Häufig kritisiert wurden dagegen schulische Themen und der Umgang mit den Auszubildenden. Dennoch ist der Großteil der Befragten zufrieden mit der Ausbildung und würde diese erneut absolvieren und weiterempfehlen. Perspektivisch können sich 92 Befragte vorstellen später in einem Krankenhaus zu arbeiten. Für fast alle Befragten kommt nach der Ausbildung eine Weiterbildung in Frage.
Diskussion/Fazit:
Die ermittelten wichtigen Berufswahlmotive sollen dazu dienen die Attraktivität der Ausbildungen in der Pflege und Physiotherapie zu steigern, indem der soziale Aspekt der Arbeit im Recruiting angehender Auszubildender betont wird. Des Weiteren sind Maßnahmen zur Optimierung der Ausbildungsqualität notwendig, um die Zufriedenheit der Auszubildenden zu verbessern und das Image der Berufe zu verbessern.
Einleitung und theoretischer Hintergrund:
Im Jahr 2023 erhalten 16 Prozent der Beschäftigten in Deutschland Niedriglohn, somit fast jeder sechste Beschäftigte. Wiederum liegt die Anzahl an Beschäftigten mit Niedriglohn im Jahr 2018 bei 21 Prozent. Bei der Betrachtung der Beschäftigten wird ersichtlich, dass viele in Einfacharbeit tätig sind. So sind im Jahr 2018 26,8 Prozent der abhängig Beschäftigten in „Einfacharbeit-Level1“ und 16,1 Prozent „Einfacharbeit-Level2“ tätig. Kennzeichnend für den Niedriglohnsektor ist der hohe Anteil an Beschäftigten, die keine Berufsausbildung haben. Im Jahr 2023 haben 37 Prozent der Beschäftigten, die Niedriglohn erhalten keine Berufsausbildung. Dennoch sind Beschäftigte im Niedriglohnsektor bisher eine recht gering erforschte Gruppe. Durch die Digitalisierung verändern sich die Arbeitsanforderungen. So tritt unter anderem die Erhöhung der Intensität von Arbeitsprozessen auf, die dazu führt, dass ein Anstieg der Arbeitsbelastung entsteht. Auch eine Gefährdung der Arbeitsplätze durch die Automatisierung stellt ein großes Risiko dar.
Ziel- und Fragestellung: Das Ziel dieser Arbeit ist es, die physischen und psychischen Auswirkungen der Digitalisierung auf diese Gruppe von Beschäftigten abzubilden. Hierbei sollen auch die positiven und negativen Aspekte der physischen und psychischen Auswirkungen auf deren Gesundheit aufgezeigt werden.
Die Hauptfragestellung für dieses Forschungsvorhaben lautet: „Wie wirkt sich Digitalisierung auf die Gesundheit von Beschäftigten in Einfacharbeit im Niedriglohnsektor aus?“. Die beiden Unterfragestellungen lauten: „Besteht ein geschlechtsspezifischer Unterschied aufgrund von Niedriglohn und Digitalisierung?“ und „Inwiefern beeinflusst Digitalisierung die Erwerbsarmut?“.
Methodik:
Als Forschungsmethode wird die zusammenfassende qualitative Inhaltsanalyse mit induktiver Kategorienbildung genutzt, da ein vorangestelltes Scoping Review keine Ergebnisse erzielt.
Ergebnisse:
Die Digitalisierung hat auf vier Ebenen Auswirkungen auf Beschäftigte in Einfacharbeit im Niedriglohnsektor. Die Ebene mit den größten Auswirkungen sind die negativen psychischen Auswirkungen. Den größten Einfluss haben Stress und Automatisierung.
Diskussion: Zu der untersuchten Zielgruppe bedarf es noch tiefergreifender Forschung.
The introduction of fundamental hygiene protocols within the healthcare sector during the nineteenth century led to a significant reduction in mortality rates. Contemporary advancements, such as alcohol‑based sanitizers, have further enhanced hand hygiene practices. However, these measures are often overlooked in nursing facilities, resulting in low staff compliance rates and increased cross‑infection rates. Novel approaches, such as cold plasma hand disinfection, present promising alternatives due to their minimal skin damage and economic benefits. This study aims to compare the disinfectant efficacy of cold plasma aerosol under practical application conditions with an alcoholic hand disinfectant listed by the Association for Applied Hygiene. The microbial count on participants’ hands was measured, with particular attention paid to the spontaneous occurrence of fecal indicators and the presence of potentially infectious bacteria. A t‑test for independent samples was conducted to determine whether there was a significant difference between the two cohorts regarding the research question. Statistical analysis revealed that the mean log colony‑forming unit (CFU) values were significantly lower in the test cohort using only the cold plasma method for hand disinfection compared to the cohort using conventional alcohol‑based hand disinfection. Moreover, it was demonstrated that, unlike alcohol‑based hand disinfection, cold plasma application ensures the effective elimination of Staphylococcus aureus. The findings indicate that staff utilizing plasma disinfection have an average bacterial count that is 0.65 log units lower than those who regularly use alcohol‑based hand disinfection. In addition to the efficacy of cold plasma disinfection, its superiority over alcohol‑based hand disinfection was also established. Beyond offering economic and logistical advantages, cold plasma disinfection provides additional health benefits as it does not induce skin damage, unlike alcohol‑based hand disinfection.
The phenomenon Guerilla Gardening, which originated in the 1970s, is a form of activism that uses gardening as a means of environmental action. The activists often go beyond planting illegally flowers and vegetables and present their activities in the social media. The article adopts a comparative perspective and investigates linguistic as well as multimodal strategies used by German and French Guerilla Gardening activists on X and on Instagram in order to promote their activities. The methodological approach is thus a double contrastive one, combining the linguistic and cultural comparison with a media comparison. The analysis is based on the critical and multimodal discourse analysis and on text linguistics. The data show that there is evidence for culture-specific forms of the users’ self-presentation. The empirical analysis furthermore reveals that the focus of the users in their posts lies on specific communicative functions, and that hybrid text types tend to emerge.
Bridging the Gap Between Business Process Modellers and Domain Experts by Variability Patterns
(2025)
As part of the “Perspectives on labour research Lusatia” (PAL) project, five chairs at Zwickau University of Applied Sciences are working with industrial partners to develop low-threshold methods and tools for simplified screening of work characteristics. Traditionally, the assessment of work systems requires extensive specialist knowledge in the areas of occupational safety, ergonomics and operational design. Creating a hazard and stress register as a basis for work system design is therefore time-consuming and most of the times cost-intensive, which leads to a wait-and-see attitude, especially among small and medium-sized companies. However, innovations in the field of work analysis are now enabling the use and integration of smart, digital assistance systems, such as smartwatches or fitness trackers, combined with portable, intelligent environmental measurement technology. This combination allows an autonomous, in-house assessment of the stresses occurring without the need for external specialists and expensive equipment. The protection of personal rights is guaranteed by anonymized and pseudonymized data transmission. The departmental or process-specific evaluation of the collected data using machine learning creates an indicative stress assessment that enables work to be organized in line with all requirements. The resulting rough classification of key areas for action serves to define priorities for action and supports targeted decision-making processes for further measures, in which experts are involved on a selective basis. As a result, companies can carry out a focus-oriented and therefore economically sensible optimization of work design. Of particular importance, however, are the expected positive effects on employees, such as increasing motivation as well as higher job satisfaction.
Introduction: The Apple Watch valuably records event-based electrocardiograms (iECG) in children, as shown in recent studies by Paech et al. In contrast to adults, though, the automatic heart rhythm classification of the Apple Watch did not provide satisfactory results in children. Therefore, ECG analysis is limited to interpretation by a pediatric cardiologist. To surmount this difficulty, an artificial intelligence (AI) based algorithm for the automatic interpretation of pediatric Apple Watch iECGs was developed in this study.
Methods: A first AI-based algorithm was designed and trained based on prerecorded and manually classified i.e., labeled iECGs. Afterward the algorithm was evaluated in a prospectively recruited cohort of children at the Leipzig Heart Center. iECG evaluation by the algorithm was compared to the 12-lead-ECG evaluation by a pediatric cardiologist (gold standard). The outcomes were then used to calculate the sensitivity and specificity of the Apple Software and the self-developed AI.
Results: The main features of the newly developed AI algorithm and the rapid development cycle are presented. Forty-eight pediatric patients were enrolled in this study. The AI reached a specificity of 96.7% and a sensitivity of 66.7% for classifying a normal sinus rhythm.
Conclusion: The current study presents a first AI-based algorithm for the automatic heart rhythm classification of pediatric iECGs, and therefore provides the basis for further development of the AI-based iECG analysis in children as soon as more training data are available. More training in the AI algorithm is inevitable to enable the AI-based iECG analysis to work as a medical tool in complex patients.