Forschende
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Die Forschung von Prof. Dr. Ulrichs konzentriert sich auf nachhaltige Agrarsysteme, Klimaanpassung und den Erhalt pflanzengenetischer Ressourcen.
Christoph Markschies forscht schwerpunktmäßig zur Religions- und Kirchengeschichte der Spätantike, mit besonderem Fokus auf die Christianisierung des öffentlichen Raums, Heilkult und den Transfer apokryphen Wissens.
Die Forschung konzentriert sich auf die sozio-ökonomischen Aspekte der Landwirtschaft, insbesondere im Gartenbau und in ländlichen Entwicklungskontexten.
Die Forschung von Prof. Dr. Annette Upmeier zu Belzen konzentriert sich auf die naturwissenschaftliche Didaktik, insbesondere auf die Entwicklung und Erfassung von Modellkompetenz und wissenschaftlichem Denken bei Schülerinnen, Schülern und angehenden Lehrkräften.
Die Forschungsaktivitäten konzentrieren sich primär auf die quantitative Analyse von Arbeitsmärkten, Produktivität und makroökonomischen Dynamiken unter Verwendung mathematischer Modellierung und Zeitreihenanalyse.
Die Forschung konzentriert sich auf die Verbesserung von Tierwohl und Tierverhalten in der Nutztierhaltung, insbesondere bei Rindern und Schweinen, durch den Einsatz sensorgestützter Monitoring-Systeme.
Die Forschung von Prof. Dr. Alexandra Spitz-Oener konzentriert sich auf empirische Analysen des Arbeitsmarktes, insbesondere im Kontext von technologischem Wandel, Migration und sozioökonomischer Ungleichheit.
Prof. Dr. Annekatrin Hoppe forscht schwerpunktmäßig im Bereich der Arbeits- und Organisationspsychologie mit Fokus auf psychische Gesundheit, Wohlbefinden und Ressourcenförderung bei Beschäftigten.
Die Forschung konzentriert sich auf die Ursachen und Behandlung psychischer Störungen, insbesondere im Spektrum der Angst- und Zwangsstörungen.
Prof. Dr. Roland Strausz forscht auf dem Gebiet der theoretischen Mikroökonomie mit Schwerpunkt auf Mechanismusdesign, Vertragstheorie und Regulierung.
Prof. Dr. Jens Schröter forscht interdisziplinär an der Schnittstelle von Religionsgeschichte, Literaturwissenschaft und Medienkultur.
Die Forschung konzentriert sich auf den Einsatz fortschrittlicher KI-Methoden, insbesondere Deep Learning und Large Language Models, zur Analyse komplexer Datenstrukturen wie Zeitreihen, Texten und Bildern.
Die Forschung von Prof. Dr. Daniel Klapper konzentriert sich auf die Schnittstelle von Marketing, Verhaltensökonomie und Datenwissenschaft.
Prof. Dr. Thomas Fydrich forscht schwerpunktmäßig auf dem Gebiet der klinischen Psychologie und Neurowissenschaften, mit einem Fokus auf die Behandlung von Angststörungen, Panikstörungen und Persönlichkeitsstörungen.
Die Forschungsaktivitäten von Prof. Dr. Mohammad Gharaibeh umfassen zwei stark divergierende Bereiche: Einerseits die islamische Theologie, Ideengeschichte und Religionspädagogik mit Fokus auf Hermeneutik, Digitalisierung und den Aufbau akademischer Infrastrukturen.
Prof. Dr. Anja Schöttner forscht auf dem Gebiet der Organisationsökonomie und des Management.
Prof. Dr. Lydia Fehm forscht auf dem Gebiet der personalisierten Psychotherapie, insbesondere bei Angststörungen und internalisierenden Erkrankungen.
Die Forschung konzentriert sich auf die statistische Modellierung und computergestützte Dokumentation von landwirtschaftlichen und gärtnerischen Dauerfeldversuchen.
Die Forschung konzentriert sich auf nachhaltige Forst- und Landwirtschaftspraktiken, einschließlich innovativer Kulturbegründungsverfahren für Eichen und der Bewertung invasiver Arten wie der Robinie.
Die Forschung von Prof. Dr. Oliver Mußhoff konzentriert sich auf die Schnittstelle von Agrarökonomie, Verhaltensökonomie und Nachhaltigkeitswissenschaft.
Die Forschung von Dr. Alona Zharova konzentriert sich auf die Entwicklung KI-gestützter Empfehlungssysteme zur Steigerung der Energieeffizienz in Privathaushalten und Smart Homes.
Gabriel Ahlfeldt forscht empirisch und modellbasiert zu urbaner Ökonomie, Standortentscheidungen und Agglomerationseffekten.
Das Projekt untersucht, wie Beschäftigte ihre ehrenamtlichen Tätigkeiten im Kontext von KI-bedingter Automatisierung anpassen ('craften').
Das Projekt entwickelt KI-gestützte statistische Methoden, insbesondere interpretierbares maschinelles Lernen, um sozioökonomische Indikatoren präziser zu schätzen.