bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Multivariate contaminated normal mixture regression modeling of longitudinal data based on jointmean‐covariancemodel
Authors: Xiaoyu Niu , Yuzhu Tian , Manlai Tang , Maozai Tian 
Published: December 2023

AbstractOutliers are common in longitudinal data analysis, and the multivariate contaminated normal (MCN) distribution in model‐based clustering is often used to detect outliers and provide robust parameter estimates in each subgroup. In this paper, we propose a method, the mixture of MCN (MCNM), based on the joint mean‐covariance model, specifically designed to analyze longitudinal data characterized by mild outliers. Our model can automatically detect outliers in longitudinal data and provide robust parameter estimates in each subgroup. We use iteratively expectation‐conditional maximization (ECM) algorithm and Aitken acceleration to estimate the model parameters, achieving both algorithm acceleration and stable convergence. Our proposed method simultaneously clusters the population, identifies progression patterns of the mean and covariance structures for different subgroups over time, and detects outliers. To demonstrate the effectiveness of our method, we conduct simulation studies under various cases involving different proportions and degrees of contamination. Additionally, we apply our method to real data on the number of people infected with AIDS in 49 countries or regions from 2001 to 2021. Results show that our proposed method effectively clusters the data based on various mean progression trajectories. In summary, our proposed MCNM based on the joint mean‐covariance model and MCD of covariance matrices provides a robust method for clustering longitudinal data with mild outliers. It effectively detects outliers and identifies progression patterns in different groups over time, making it valuable for various applications in longitudinal data analysis.
Biomineralization of Sulfate‐Reducing Bacteria In Situ‐Induced Preparation of Nano Fe2O3‐Fe(Ni)S/C as High‐Efficiency Oxygen Evolution Electrocatalyst
Authors: Zhang Wanqing , Ying Jie , Liu Hongwei 
Published: December 2023

AbstractTransition metal‐based catalysts possess high catalytic activity for oxygen evolution reaction (OER). However, the preparation of high‐performance OER electrocatalysts using simple strategies with a low cost still faces a major challenge. Herein, this work presents an innovative, in situ‐induced preparation of the Fe2O3, FeS, and NiS nanoparticles, supported on carbon blacks (CBs) (denoted as Fe2O3‐Fe(Ni)S/C) as a high‐efficiency oxygen evolution electrocatalyst by employing biomineralization. Biomineralization, a simple synthesis strategy, demonstrates a huge advantage in controlling the size of the Fe2O3 and Fe(Ni)S nanoparticles, as well as achieving uniform nanoparticle distribution on carbon blacks. It is found that the electrocatalyst Fe2O3‐Fe(Ni)S/C‐200 shows a good OER electrocatalytic activity with a small loading capacity, and it has a small overpotential and Tafel slope in 1 m KOH solution with values of 264 mV and 42 mV dec−1, respectively, at a current density of 10 mA cm−2. Additionally, it presents good electrochemical stability for over 24 h. The remarkable and robust electrocatalytic performance of Fe2O3‐Fe(Ni)S/C‐200 is attributed to the synergistic effect of Fe2O3, FeS, and doped‐Ni species as well as its distinct 3D spherical structure. This approach indicates the promising applications of biomineralization for the bio‐preparation of functional materials and energy conversion.
Computational framework of MHD radiative heat transfer to Carreau nanofluid with Soret‐Dufour effects and activation energy
Authors: Irfan Muhammad , Muhammad Taseer 
Published: December 2023

AbstractRecently, the superior rheological, thermo‐physical, and tri‐bological aspects of nanofluids are appropriate for heat transport properties and lubrication in autos. Nanofluids in autos have promising uses for instance a furnace coolant, machine oil, air conditioning structure lubricant, engine oil, foot‐brake fluid, and shock absorber. The thought of nanofluid has made influential devotion from researchers everywhere in world owing to their exceptional thermo‐physical properties and numerous potential assistances and uses in crucial fields for instance, thermosphere, vitality, CPU equipment, and bio‐medicine. Here the article reports the features of heat transport, possessions and persuading parts of fluid, influencing procedures and mechanisms of nanofluids. Furthermore, the purpose of this article is to explore the latest research outcomes in the undeveloped workings on nanofluids, so that scientists in the arena of energy change have a more exhaustive and clears sympathetic view of the energy alteration properties and uses of nanofluids. The 3D Carreau fluid with diverse properties of heat/ mass transportations, that is, MHD, mixed convection, radiation, heat sink/source, Soret‐Dufour impact, zero mass flux and activation energy are examined with bvp4c approach. The Dufour and thermal Biot factors enhance the temperature field; similarly, thermophoretic and Soret factors exaggerate the field of concentration. The larger value of Brownian factor decays the concentration field.
Dynamic BEM analysis of elastic anisotropic nano‐sheet with surface imperfections and cavities
Authors: Parvanova Sonia , Dineva Petia 
Published: December 2023

AbstractThe paper considers elastic anisotropic nano‐sheet with nanotopography and containing embedded nanocavities under time‐harmonic in‐plane wave motion. The mechanical model is based on the classical elastodynamic theory for the anisotropic bulk solid and the nonclassical boundary conditions along its boundary derived by Gurtin and Murdoch. A localized constitutive equation for the half‐plane boundary is considered in the frame of surface elasticity theory. The computational tool is an efficient direct displacement boundary element method (BEM) based on the frequency‐dependent elastodynamic fundamental solution for elastic generally anisotropic material. To show the versatility of the proposed methodology, wave propagation in an elastic anisotropic heterogeneous nano‐sheet with nanorelief presented by hill‐canyon nanotopography is studied. The simulations illustrate the dependence of the wave field on the material anisotropy, on the surface elasticity properties, on the nanorelief peculiarities, on the nanocavities existence and their dynamic interaction, and on the incident wave characteristics. The obtained results reveal the potential of the developed mechanical model based on the boundary integral equations in the frame of surface elasticity theory to produce highly accurate results by using strongly reduced discretization mesh in comparison with the domain‐based methods.
Learning from Organisational Embedding for Climate Resilience
Authors: Lonsdale Kate , Coles Tim , O’Hare Paul , Douglas Caitlin , Scott-Bottoms Stephen , Kennedy-Asser Alan , Rougé Charles , Wagner Corinna 
Published: December 2023

Abstract

This paper describes the UK Climate Resilience Programme (UKCR) Embedded Researcher (ER) scheme, in which 13 researchers were ‘embedded’ within ‘host’ organisations to undertake a research project of mutual interest.

There was considerable interest in the scheme from public, private and third sector organisations.

The COVID-19 lockdowns limited the extent that ERs could physically work within their host organisation, but embedding and collaborative working was still achieved.

ERs and hosts agreed that the approach enabled more fit-for-purpose outcomes than through traditional research or consultancy; future schemes could include ‘host’ staff spending time in research institutions to better understand the nature of academic knowledge production.

Factors influencing effectiveness included the perception of being ‘on the inside’ of the organisation; the flexibility of the research workplan; the openness of the ER and host to learning; a facilitative and curious outlook; and the commitment to achieve mutually beneficial goals.
What Have We Learned from the Climate Service Projects Delivered Through the UK Climate Resilience Programme?
Authors: Douglas Caitlin , Harrison Mark 
Published: December 2023

Abstract

Climate service delivery depends on the presence of positive enabling conditions within service providers, user organisations and the wider context in which the prototype is being developed (i.e. the political, economic, social, cultural or legal landscape).

User trust in a service output is critical; direct engagementthrough co-production can help build this trust, facilitated by managing expectations and clearly communicating service scope and limitations.

The ambition to scale up climate services remains challenging, in part due to limitations within existing funding frameworks (particularly in relation to building relationships with new sectors), plus a lack of ongoing support for users.
Paradigms of Cyberculturalism in Post-postmodernity
Authors: Ghasemi Mehdi 
Published: December 2023

AbstractIn this article, I argue that we have moved into a new artistic, literary, social, media and economic period, wherein cyberculture reigns at the crossroads of real and virtual spaces and affects our literary and artistic productions, publication outlets, communication means and economic transactions. To show this, I elaborate on paradigms of cyberculturalism, including artificial intelligence, multimediality, omnipresence of social media, Twitterature, cybercommerce and cryptocurrency, in art, literature, culture and economics. I also discuss how the paradigms of cyberculturalism create new re-arrangements in the world and affect our perspectives, communications and transactions in post-postmodernity.
Integrierte Datenanalyse zur Kollaboration in der Auftragsplanung
Authors: Bohlmann Andreas , Scholten Claudia , Desai Rachana , Klapic Edin 
Published: December 2023

ZusammenfassungERCO ist ein international führender Spezialist für nachhaltige Architekturbeleuchtung mit LED-Technologie. Das Unternehmen möchte die Informationen aus Angeboten und Aufträgen des ERP-Systems (SAP R/3) mit Informationen aus dem Customer Relationship System (SAP CRM) anreichern und eine auf Algorithmen basierende Prognose etablieren. Diese Vorhersage soll zudem mit Daten aus Social Media Quellen bzw. der Firmenwebseite ergänzt werden. Die Daten dienen somit als Grundlage der Planung von Unternehmensressourcen. Im Rahmen der unternehmensweiten Kollaboration mit Vertriebsgesellschaften, sowie der Fertigung und der Produktion bis hin zur Lieferantenintegration, dient die Prognose der Steuerung und Justierung der Wertschöpfungskette. Hier steht die Nutzung der KI Software RapidMiner im Vordergrund, um datengetriebene und fundierte Entscheidungen in der Supply Chain zu gewährleisten. Die Grundlage der Ausführungen bildet die Ausgangssituation des Unternehmens und in der Folge wird das Prognosetool und die Datenstrukturierung beschrieben. Die Implementierung erfolgt nach dem sogenannten Cross-Industry Standard Process for Data Mining und behandelt außerdem die Herausforderungen beim Aufbau der notwendigen Kompetenzen für die industrielle Datenanalyse in der Auftragsplanung.
Kompetenzentwicklung und -sicherung mit einem digitalen Wissensdienst
Authors: Zimmermann Volker , Adams Rebekka , Klupak Christopher 
Published: December 2023

ZusammenfassungDie Nutzung von modernen Methoden der Datenanalyse und Datenvernetzung in der Industrie hat in den letzten Jahren stark zugenommen und ermöglicht Unternehmen, durch die effiziente Nutzung von generiertem Wissen, wichtige Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Deshalb nehmen die Analyse und Interpretation von Daten sowie die effiziente Nutzung des generierten Wissens einen immer größeren Stellenwert ein. Dem steht jedoch ein Mangel an erforderlichen Kompetenzen und Einführungsstrategien seitens der Mitarbeitenden sowie an strategisch ausgerichteten, praktikablen Dienstleistungs- und Technologieangeboten gegenüber. Gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ist der Einsatz von industrieller Datenanalyse mit speziellen Herausforderungen verbunden. Dazu wurden zunächst datenwissenschaftliche Kompetenzen definiert und ermittelt. In der Folge konnten ein digitaler Wissensdienst entwickelt, technologiebasierte Lernmodule generiert und verschiedene Kollaborationsmöglichkeiten innerhalb der Plattform integriert werden. Um die Kompetenzentwicklung im Bereich der Industriellen Datenanalyse zu fördern, ist durch die Konzipierung und Entwicklung der Work&Learn-Plattform eine digitale Serviceplattform geschaffen worden, die für die (KMU-) Mitarbeitenden zum Kompetenzaufbau und -sicherung, zur Wissensaneignung und zum Austausch mit Expert:innen und weiteren Themen-Interessierten zur Verfügung steht.
Realisierung eines I4.0-Lerndemonstrators im Rahmen des AKKORD-Projekts
Authors: Klupak Christopher , Hardt Tina 
Published: December 2023

ZusammenfassungDie zunehmende Digitalisierung von Produktionsprozessen erfordert adäquates didaktisches Material für die Aus- und Weiterbildung von Personal. Um dem Mangel an kompakten, erschwinglichen und didaktisch fundierten Demonstratoren entgegenzuwirken, haben die Real-Time-Systems GmbH und der Lehrstuhl für Berufspädagogik in den technischen Fächern der Universität Hamburg im Projekt AKKORD eine Lernstation entwickelt, die industrielle Datenerfassung und Sicherheitskonzepte vermittelt. Die AKKORD-Lernstation besteht aus einer Hardware-Komponente und einer hybriden Lernmethode, die traditionelle Präsenzveranstaltungen und digitale Elemente kombiniert. Die Lerninhalte werden in realitätsnahen Handlungssituationen vermittelt, wobei ein fiktives Sägewerk als Kontext dient. Das Lernkonzept umfasst sieben Lernaufgaben und beinhaltet eine Präsentationsphase, in der die Lernenden ihre Ergebnisse vorstellen. Eine Pilotierung an der David Röntgen Berufsschule zeigte positive Ergebnisse, obwohl kleinere Schwachstellen identifiziert wurden. Zukünftige Optimierungen umfassen die Entwicklung eines Multi-User-Interfaces und die Integration von Simulationen in die ARENDAR-Weboberfläche. Insgesamt bietet die AKKORD-Lernstation ein vielversprechendes und vielseitig einsetzbares Schulungskonzept für die Vermittlung von Industrie 4.0-Kompetenzen in der beruflichen Bildung.
Entwicklung neuer Kollaborationsmöglichkeiten und Geschäftsmodelle
Authors: Frey Michael , Emrich Andreas , Adams Rebekka , Zimmermann Volker 
Published: December 2023

ZusammenfassungUm die im Zeitalter der Digitalisierung in industriellen Unternehmen anfallenden Daten effizient über die gesamte Produktionskette hinweg zu analysieren, bedarf es einer engen Kooperation zwischen den verschiedenen Stakeholdern im Unternehmen, sowie innovativer Geschäftsmodelle zur Integration solcher kollaborativen Ansätze auch unternehmensübergreifend. Auch die Integration von Systemen zur Durchführung von Datenanalysen oder vorgelagerte Systeme zur Erfassung von relevanten Daten sind dabei als Stakeholder zu betrachten und spielen bereits bei der Gestaltung des Geschäftsmodells eine Rolle. Zu diesem Zweck wurde im Forschungsprojekt AKKORD ein Rahmenwerk für kollaborative Geschäftsmodelle entwickelt, welches die notwendigen Schritte von der Datenzugriffsebene über die Datenverarbeitungs- und Analysemodule hin zur Visualisierung einbezieht und Kollaborationsmöglichkeiten für Data-Science-Projekte aufzeigt. Das Konzept wurde exemplarisch bei der prototypischen Entwicklung einer Data-Science Anwendung im Kontext von Geschäftsmodellentwicklung und -weiterentwicklung angewendet.
Datengetriebene Arbeitsplangestaltung in der Automobilfertigung
Authors: Rese Christine , Krzoska Sven , Klapic Edin , West Nikolai , Schlunder Philipp , Klinkenberg Ralf , Gebler Mathias , Deuse Jochen 
Published: December 2023

ZusammenfassungMethoden und Werkzeuge der industriellen Datenanalyse erweitern das bisherige Methoden- und Kompetenzportfolio des Industrial Engineerings. Der Einsatz von datengetriebenen Entscheidungsunterstützungen in einem Produktionsnetzwerk leistet einen vielversprechenden Beitrag für ein ganzheitliches Produktivitätsmanagement durch das Industrial Engineering. Innovative Assistenzfunktionen zur Gestaltung und Optimierung von Arbeitssystemen steigern die Produktivität in Unternehmensumfeldern mit hoher Produkt- und Prozessvariabilität und schaffen somit einen Mehrwert. Durch die Implementierung entlang des Produktentstehungsprozesses und in der Serienphase wird der Fokus stärker auf Gestaltungsaufgaben und Wissenstransfer gelegt. Die Realisierung der datenbasierten Assistenzfunktionen für das Industrial Engineering erfolgte in verschiedenen Analyseschritten. Diese wurden am Beispiel der Türenvormontage eines Automobilherstellers validiert. Hierfür erfolgte zunächst eine automatische Standardisierung der Prozessbeschreibungen mithilfe von Text-Mining-Verfahren, welche die maschinelle Lesbarkeit der Prozessbeschreibungen sicherstellen. In weiteren Analyseschritten wurden exemplarisch sechs Vergleichskriterien implementiert. Es konnten mehr als 80 % der bauteilbezogenen Montageprozesse automatisch in sieben Arbeitsplänen der Türenvormontage identifiziert und marken- und werkübergreifend verglichen werden. Durch den datengetriebenen Vergleich bauteilbezogener Montageprozesse können dem Arbeitsgestalter insbesondere bewährte Lösungsansätze marken- und werksübergreifend bereitgestellt werden. Die im Referenzbaukasten integrierten Lösungen unterstützen das automatische Auffinden, Wiederverwenden und Vergleichen relevanter Prozessplanungsdaten und tragen einen wichtigen Teil zur konsistenten und an besonders bewährten Lösungen orientierten Prozessgestaltung in Produktionsnetzwerken bei. Die Realisierung der datenbasierten Assistenzfunktionen in eigenständigen Analyseschritten ermöglicht zudem die Verwendung der Teilergebnisse für weitere nachgelagerte Anwendungsfälle wie beispielsweise Taktungsoptimierung oder Simulationserstellung.
Grounded Approach to Women’s Empowerment: Understanding the Complexities
Authors: Naguib Rabia 
Published: December 2023

AbstractThe Middle East has undergone profound social, political, and economic changes over time, leading to reconfiguration of the positions and status of Arab men and women in relation to the state and the economy. The COVID-19 pandemic, the Arab Spring, and the 2008 financial crisis have all had significant impacts, particularly on Arab women, who have become the focus of policies aimed at “empowering” them. Before exploring the relationship between women’s empowerment and public policy, it is crucial to understand the concept of empowerment within its context, through the perspectives and narratives of women themselves. This chapter examines the concept of women’s empowerment in the context of Arab Gulf states, with a specific focus on Qatar, by exploring the meaning and perceptions of working and non-working women and the role of religious beliefs, moral values, and family. A holistic and dialectical approach is used to understand the complex and multidimensional nature of women’s empowerment and to highlight the intersectionality between gender, religion, and identity in the region. A deductive and inductive logic is adopted, drawing on both theoretical literature and practical interviews to offer a conceptual and empirical contribution to the field of women’s empowerment.
Terrestrial detection of hidden vectors produced by solar nuclear reactions
Authors: D’Eramo Francesco , Lucente Giuseppe , Nath Newton , Yun Seokhoon 
Published: December 2023

Abstract
Solar nuclear reactions can occasionally produce sub-MeV elusive beyond the Standard Model particles that escape the solar interior without further interactions. This study focuses on massive spin-one particles. We construct the general theoretical framework and identify two crucial mixing sources involving the photon, which facilitate communication between the hidden and visible sectors: kinetic mixing with the photon, and plasma-induced mixing due to thermal electron loops. For both cases, we focus on the second stage of the solar proton-proton chain and evaluate the fluxes of monochromatic 5.49 MeV hidden vectors produced by the p(d,3 He)γ′ nuclear reaction. We then investigate their terrestrial detection via Compton-like scatterings. The incoming fluxes are polarized, and we evaluate the cross sections for Compton-like scatterings for transverse and longitudinal vectors. Finally, we apply this framework to a concrete case by investigating the sensitivity of the forthcoming Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) experiment and identifying parameter space where current terrestrial bounds will be improved.
On the state of the second part of Hilbert’s fifth problem
Authors: Járai Antal 
Published: December 2023

AbstractIn the second part of his fifth problem Hilbert asks for functional equations “In how far are the assertions which we can make in the case of differentiable functions true under proper modifications without this assumption.” In the case of the general functional equation $$\begin{aligned} f(x)=h\Bigl (x,y,\bigl (g_1(x,y)\bigr ),\ldots ,\bigl (g_n(x,y)\bigr )\Bigr ) \end{aligned}$$

f

(
x
)

=
h

(

x
,
y
,

(

g
1

(
x
,
y
)

)

,
…
,

(

g
n

(
x
,
y
)

)

)

for the unknown function f under natural condition for the given functions it is proved on compact manifolds that $$f\in C^{-1}$$

f
∈

C

-
1

implies $$f\in C^{\infty }$$

f
∈

C
∞

and practically the general case can also be treated. The natural conditions imply that the dimension of x cannot be larger than the dimension of y. If we remove this condition, then we have to add another condition. In this survey paper a new problem for this second case is formulated and results are summarised for both cases.
Antifungal Activity of Chitosan Polymeric Nanoparticles and Correlation with Their pH Against Mucor circinelloides Causing Mucormycosis, Along with Penicillium notatum and Aspergillus Species
Authors: Abo El-Ela Fatma I. , Hassan Walid Hamdy , Amer Alaa M. , El-Dek S. I. 
Published: December 2023

AbstractMucormycosis is uncommon, yet it is more prevalent among individuals with underlying health conditions and those who are immunocompromised. Chitosan is studied because of its appealing properties and diverse applications. The purpose of this work is to synthesize chitosan nanoparticles (CSNPs) by ionic gelation method at various pH levels and test them against Mucor and other filamentous fungus. Field Emission Scanning Electron Microscope, Zeta sizer, Zeta potential, and Fourier Transformed Infrared Spectroscopy were used to characterize CSNPs. Hydrodynamic size increased considerably with increasing pH. Our CSNPs were tested against fungal isolates of Aspergillus Flavus RCMB 02783, Aspergillus Fumigatus RCMB 02564, and Aspergillus Niger RCMB 02588, Penicillium Notatum (NCPF 2881) and (M. circinelloides CNRMA 03.894) causing mucromycosis. Antifungal activity was investigated using Minimum inhibitory concentration (MIC), Minimum Fungicidal concentration (MFC), Disc diffusion assay, and Antifungal inhibitory percentages methods. The best antifungal efficacy results were obtained through CSNPs prepared at pH = 4.4 at very low concentration for MIC (1.03 or 2.75 μg/mL) with 100% M. circinelloides inhibition followed by pH = 4.6 with MIC (73 or 208 μg/mL) and 93% M. cirecinelloides inhibition %. Future usage of these materials in masks or wound dressing to avoid fungal infections, including mucormycosis following COVID-19, penicillium, and aspergillosis toxicity and infections.
Graphical Abstract