Andere Wissenschaftsförderer (Auswahl)
Kleine Kommunen, große Wirkung: Kommunale Bauhöfe als Pioniere der Nachhaltigkeit
Antragsteller:innen:
Prof. Dr. Elisabeth Kals (Philosophisch-Pädagogische Fakultät; Professur für Sozial- und Organisationspsychologie), Prof. Liane Rothenberger (Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät; Professur für Medien und Öffentlichkeit mit Schwerpunkt Migration
), Prof. Dr. Angela Treiber (Geschichts- und Gesellschaftswissenschaftliche Fakultät; Professur für Europäische Ethnologie / Empirische Kulturwissenschaft
), Petia Knebel (Philosophisch-Pädagogische Fakultät; Akademische Direktorin an der Professur für Kunstpädagogik und Kunstdidaktik
)
Beschreibung:
Das von der Volkswagenstiftung im Profilbereich „Gesellschaftliche Transformationen“ geförderte Projekt will einen übertragbaren Ansatz zur Nutzung der Transformationspotenziale einer Kleinstadt im ländlichen Raum für nachhaltige Entwicklung entwerfen und erproben. Hierfür kooperiert die Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt mit Partnern von Stadt und Landkreis Eichstätt. Das Projekt zielt darauf ab, in vier eng verbundenen Handlungsfeldern durch einen systemischen Ansatz Veränderungen anzustoßen und so die Umsetzung von Nachhaltigkeitsprojekten zu fördern. Einhergehend damit wird ein in unterschiedlichen Kontexten skalierbarer Forschungs- und Transformationsansatz entwickelt und erprobt.
Laufzeit: 2024 - 2027
Förderer: VW Stiftung
Fordoc: https://fordoc.ku.de/id/eprint/3609/
Leichte und Einfache Sprache im Journalismus
Antragstellerin:
Prof. Dr. Friederike Herrmann (Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät; Professur für Journalistik und Kommunikationswissenschaft)
Beschreibung:
In der demokratischen Gesellschaft haben die Massenmedien eine Integrationsfunktion, sie sollen gewährleisten, dass unterschiedliche Gruppen an einer gemeinsamen Öffentlichkeit teilhaben können. Insbesondere die öffentlich-rechtlichen Medien haben nach dem Medienstaatsvertrag den Auftrag, ihr Angebot möglichst barrierefrei zu präsentieren. Für Menschen mit eingeschränkter Literalität gibt es aber dennoch bislang kein umfassendes journalistisches Angebot. Dies hängt auch damit zusammen, dass die wissenschaftlichen Grundlagen für die Entwicklung eines Angebotes fehlen, das Thema ist national und international weitgehend ein Forschungsdesiderat. Forschung gibt es vor allem zum allgemeinen Gebrauch Leichter und Einfacher Sprache aus linguistischer Perspektive, die die Besonderheiten journalistischer Information (z.B. Relevanzkriterien, Aktualität) nicht berücksichtigt. In diese Forschungslücke stößt dieses Projekt.
Förderer:
Otto-Brenner-Stiftung, Frankfurt (Main)
Laufzeit: 2023 - 2026
Predictive Construction Grammar – Developing a neuro-cognitive model of linguistic creativity
Antragsteller:
Prof. Dr. Thomas Hoffmann (Sprach- und Litarturwissenschaftliche Fakultät; Lehrstuhl für Englische Sprachwissenschaft) und Prof. Dr. Marco Steinhauser (Philosophisch-Pädagogische Fakultät; Lehrstuhl für Allgemeine Psychologie)
Beschreibung:
Linguistic creativity is a fascinating human trait – we can create new communicative possibilities that go beyond what we have previously encountered and say things that we have never said before. The present interdisciplinary constellation of cognitive linguistics and neurocognitive psychology opens up a new research approach to linguistic creativity: The aim of the present project is to develop the first predictive neurocognitive model that explains the online use and learning of creative constructions. The envisioned model will combine and integrate existing models and theories from cognitive linguistics, cognitive psychology and cognitive neuroscience. It will specify precisely the processes involved in language comprehension and production, and hence, will allow for deriving testable predictions that can later be investigated in empirical studies. A particular focus will be on those aspects of language usage that are unique to humans, i.e., learning of constructions from single examples and the creative generation of novel constructions. Our cooperation will open up a completely new area for interdisciplinary cognitive linguistic and neurocognitive research that will considerably further our understanding of (linguistic) creativity.
Förderer: VW Stiftung
Laufzeit: 2024 - 2025
Fordoc: fordoc.ku.de/id/eprint/3658/
RuneS - Runische Schriftlichkeit in den germanischen Sprachen Runische Schriftlichkeit in den germanischen Sprachen
Antragstellerin:
Dr. Kerstin Kazzazi (Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät; Mitarbeiterin am Lehrstuhl für englische Sprachwissenschaft)
Kooperationspartner:
Ludwig-Maximilians-Universität München
Beschreibung:
Das Projekt widmet sich der Erforschung des ältesten eigenständig entwickelten Schriftsystems innerhalb der germanischen Sprachen, der Runenschrift. Ziel ist es, die in verschiedenen Runenreihen abgefassten historischen Texte überregional und zeitlich umfassend in ihrem kultur- und sozio-historischen Kontext zu untersuchen (Untersuchungszeitraum: ca. 100-1500 n. Chr.). Das Forschungsprojekt zeichnet sich auch dadurch aus, dass es die Runenschrift unter dem Blickpunkt eines Systems betrachtet, das sich über Jahrhunderte hinweg in unterschiedlicher Weise entwickelt hat und verschiedene kommunikative Funktionen innerhalb der historischen Gesellschaften übernahm. Die Arbeit ist in zwei Forschungsabschnitte gegliedert: Das erste Modul, die Runische Graphematik, widmet sich der Frage nach der Umsetzung von Lauten in Schriftzeichen. Im zweiten Forschungsmodul, der Runischen Textgrammatik und Pragmatik, steht die Frage nach der Form und den kommunikativen Funktionen der runischen Texte und nach deren Wandel im Mittelpunkt. Ein Ziel der Untersuchungen ist es, eine runische Texttypologie zu entwickeln. Dabei wird das gesamte Runendenkmal – das beschriftete Objekt selbst, der darauf angebrachte Text bzw. die Texte, begleitende Bildelemente und Ornamente, die besondere Anordnung all dieser Zeichen auf dem Zeichenträger und der Überlieferungskontext des Runendenkmals – im Zusammenhang gesehen und bei der Bestimmung der gesellschaftlichen Funktion dieses Schriftzeugnisses zugrunde gelegt. Auf diese Weise soll eine Geschichte der runischen Schriftlichkeit entstehen, die ein klares Bild der Funktion dieser Schrift in den unterschiedlichen Kulturen ergibt.
Förderer:
Akademienprogramm der Union der Deutschen Akademien der Wissenschaften
Laufzeit:
2010 - 2025
Projektwebseite:
https://www.runesdb.de
Steuervermeidung multinationaler Unternehmen auf Tochtergesellschaftsebene
Antragsteller.
Prof. Dr. Dominica Langenmayr (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät; Lehrstuhl VWL, insbes. Finanzwissenschaft) und Prof. Dr. Reinald Koch (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät; Lehrstuhl ABWL und Betriebswirtschaftliche Steuderlehre)
Beschreibung:
Multinationale Unternehmen zahlen im Durchschnitt deutlich weniger Steuern als vergleichbare, rein national tätige Unternehmen. Neuere Forschungsergebnisse deuten dabei auf eine große Heterogenität auf Unternehmensebene hin, die unter anderem auf die Struktur der Tochtergesellschaften zurückgeht. Ziel des Vorhabens ist daher, Steuerplanung auf Ebene der einzelnen Tochtergesellschaften zu untersuchen.
Förderer: Fritz Thyssen Stiftung
Laufzeit: 2023 - 2026
Uncertainty-aware and physics-informed machine learning for short range atmospheric forecasts
Antragstellerin:
Prof. Dr. Tijana Janjić (Mathematisch-Geographische Fakultät; Professur für Datenassimilation))
Beschreibung:
Quantification of evolving uncertainties is required for both probabilistic forecasting and data assimilation (DA) in numerical weather prediction (NWP). In current practice, an ensemble of NWP model simulations is often used as a primary tool to describe these uncertainties. In this proposal, we explore an alternative approach that is motivated by recent developments in machine learning (ML) research, namely, uncertainty quantification and physics-informed ML. As to the former, new ML methods are currently being developed that are able to represent (predictive) uncertainty in an appropriate manner, with a specific emphasis on distinguishing deferent sources and types of uncertainty, such as aleatoric and epistemic. As to the latter, physics-informed ML seeks to increase the data efficiency and transparency of purely data-driven black-box modeling through the incorporation of physical constraints. The goal of this project is to develop tailored algorithms that will ensure the physical plausibility and proper quantification of the predictions’ uncertainty forward in time. This comes with various challenges, notably the adaptation and extension of existing uncertainty-aware ML for the specific type of forecast atmospheric variables, the design of physics-informed ML methods tailored to this application, as well as the combination of these two.
In a first part of the project, we plan to use an idealized two-dimensional model. We will start by following the propagation of initial perturbations in a parameter through time for all model variables. The explicit use of physical laws in ML will make the algorithms interpretable. In addition, adequate DA methods corresponding to the new ML models will be developed, with the additional benefit of improved online learning. The second part of the project will build on the ensemble generated by a high resolution numerical model. Here, we also first focus on the evolution of uncertainty due to uncertainty in a parameter (e.g., perturbed condensation cloud nuclei) using methods developed in the first part of the project. Results of ML will be compared when the source of uncertainty is changed, for example, due to use of a different microphysics scheme. The ability of ML to distinguish different sources and types of uncertainty (aleatoric and epistemic) will be tested. Moreover, the new ML methods will be compared to the ensemble approach for both models.
Förderer: Robert Bosch Stiftung
Laufzeit: 2025 - 2028
Verteilungswirkungen und fiskalische Effekte eines obligatorischen Rentensplittings
Antragsteller:
Prof. Dr. Jörg Althammer (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät; Lehrstuhl für Wirtschaftsethik und Sozialpolitik)
Beschreibung:
Die Absicherung Hinterbliebener ist ein wichtiger Baustein der Leistungen der gesetzlichen Rentenversicherung. Seit mehr als 20 Jahren gibt es jedoch (unter bestimmten Voraussetzungen) alternativ zu den abgeleiteten Hinterbliebenenrenten auch die Möglichkeit des Rentensplittings. Hier teilen die Eheleute ihre während der Ehe erworbenen Rentenanwartschaften angelehnt an die Regelungen zum Versorgungsausgleich bei Scheidung untereinander auf. Der Gesetzgeber verfolgte mit der Einführung dieser Option u.a. das Ziel, die eigenständige Absicherung der Frauen im Alter zu stärken. Effekte auf die Erwerbsbeteiligung von Frauen sind ebenfalls denkbar. Empirische Forschung zum Rentensplitting ist bislang jedoch kaum vorhanden. Genau diese Lücke möchte Althammer im beantragten Projektvorhaben in zwei Arbeitspaketen verringern.
Förderer: Deutsche Rentenversicherung Bund
Laufzeit: 2025 - 2026