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Die vorliegende Arbeit umfasst die Rekonstruktion der Körpermasse pleistozäner Cerviden in Java. Zunächst wird ein Rezentmodell erstellt, das den Zusammenhang zwischen Körpermasse und dem jeweiligen Messparameter aufzeigt. Die daraus resultierenden Regressionsgleichungen werden für die Rekonstruktion verwendet. Das fossile dentale und postcraniale Material wird vermessen und die Körpermasse für jedes einzelne Stück rekonstruiert. Die absoluten Werte werden in Körpermassenklassen eingeteilt, um einen Wert unabhängig vom physiologischen Zustand zu erhalten. Die Körpermassen werden, soweit möglich, getrennt nach Gattungen rekonstruiert. Ein Vergleich zeigt, dass es deutliche Unterschiede in der Körpermasse der Gattungen Axis und Muntiacus im Vergleich zu Cervus gibt. Bei der Einteilung in Klassen fällt auf, dass die Klassen 3a (10 kg bis 20 kg) und 3b (20 kg bis 50 kg) ausschließlich von Axis und zu einem kleinen Teil von Muntiacus besetzt werden. Die Klassen 4a und 4b ausschließlich von Cervus. Die einzige von Axis und Cervus besetzte Klasse ist 3c (50 kg bis 100 kg). Anhand dieser aus den Fossilien der Dubois Sammlung gewonnenen Erkenntnisse können nun die Fossilien der von Koenigswald Sammlung beurteilt werden, da diese nicht auf Gattungsniveau bestimmt sind. In beiden Sammlungen liegt der höchste Prozentsatz in der Klasse 3b. Daraus kann man schließen, dass sehr viele Tiere der Gattung Axis vorhanden sind. Die Gattung Cervus hingegen ist nur zu einem recht geringen Prozentsatz vertreten. Diese Verteilung spiegelt sich auch in der Untersuchung der Fundstellen wider. An nur drei der acht untersuchten Fundstellen wurden Tiere der Gattung Cervus gefunden. Ein Vergleich der Körpermassen ergibt keinen signifikanten Unterschied zwischen diesen. Innerhalb der Axis-Hirsche kann man einen Körpermassenunterschied erkennen, der jedoch nicht mit der geographischen Lage der Fundstellen begründet werden kann. Die Untersuchung der Fundstellen aufgrund ihrer Chronologie ergibt keinen signifikanten Unterschied zwischen den Faunenleveln Trinil H.K. und Kedung Brubus. Jedoch ist innerhalb der Faunenlevel eine deutliche Variationsbreite der Körpermasse zu erkennen, welche auf das an den einzelnen Fundstellen herrschende Habitat zurückgeführt werden kann. Die Zuordnung der bisher nicht datierten Fundstellen in die Faunenlevel ist alleine aufgrund der rekonstruierten Körpermassen nicht möglich, jedoch können erste Aussagen über das umgebende Habitat getroffen werden.
Die vorliegende Arbeit umfasst die Rekonstruktion der Körpermasse pleistozäner Rhinocerotidae in Europa und Südost-Asien , hier speziell der Insel Java. Methodisch wird dieses Ziel durch lineare Regressionen nach Janis (1990) verfolgt. Zunächst wird ein Rezentmodell erstellt, das es ermöglicht Körpermasse mit verschiedenen Zahnparametern in Zusammenhang zu bringen. Die aus dem Rezentmodell resultierenden Regressionsgleichungen für jeden Zahn werden dann für die Rekonstruktion fossiler Körpermassen verwendet. Das fossile Zahnmaterial wurde vermessen und die Körpermassen für alle Zahnparameter errechnet. Um einen Vergleich mit veröffentlichten Werten zu ermöglichen, wurde die Körpermasse gleichfalls nach Legendre (1986) ermittelt, welcher eine Formel zur Körpermassenrekonstruktion entwickelte, die heute allgemein Verwendung findet. Um die oftmals sehr großen Schwankungen in der Körpermasse, verursacht durch Ernährungs- und Gesundheitszustand eines Tieres abzufedern, sind die absoluten Werte in Körpermassenklassen eingeteilt. Die ermittelten Körpermassen wurden dann in verschiedenen Zusammenhängen betrachtet und, soweit möglich , Aussagen über Gründe für Veranderungen oder Unterschiede zwischen Messstrecken, Zeiträumen, Habitaten oder auch Spezies genannt.
Die vorliegende Studie dient als Basis einer neuen, zuverlässigen Populationsschätzung von Wildschweinen (Sus scrofa). Nach dem hier entwickelten Feldprotokoll soll Wildschweinkot in ausreichenden Mengen, ausreichend guter Qualität und nicht-invasiv gewonnen werden. Die daraus gewonnen Gewebeproben dienen anschließend als DNS-Quelle für individuelle Erkennung und Markierung der beprobten Tiere. Durch Kenntnis des zum Kot gehörigen Tieres lässt sich ein Fang-Wiederfang-Verfahren simulieren. Ein Sammelverfahren, gegliedert in zwei identische Blöcke zu je sechs Tagen, kombiniert aus Strip-Transekt-Sampling (Buckland 2001) und Adaptive-Sampling (Thompson 1991) führte hierbei zum besten Resultat von 0,48 Funden je abgesuchten Kilometer und 1,04 Funden je aufgewendeter Stunde. Die Untersuchung fand auf einem bewaldeten etwa 40 km2 großen Areal im Pfälzerwald, südlich von Kaiserslautern - südliches Rheinland-Pfalz – statt. Im Rahmen der Untersuchung wurden 1605 km abgesucht und vier verschiedene Transektmodelle getestet. Insgesamt wurden hierbei 268 Kothaufen erfasst, die zusätzlich auf ihre physischen Eigenschaften (Kotgröße, Härtegrad, Konsistenz, Insektenbefall), Lage im Gelände (Verteilung auf Laub-, Nadel- und Mischwälder, sowie auf Geländeneigung, Exposition und Höhenlage) und räumliche Verteilung im Untersuchungsgebiet analysiert wurden. Die Untersuchungen fanden zu verschieden Jahreszeiten (Sommer, Herbst und Winter) statt. Als geeigneter Zeitraum für eine solche Kotsammlung hat sich der Winter herausgestellt, aufgrund der längeren Zersetzungszeit des Kots und der durch den Laubfall bedingten, besseren Sichtverhältnisse. Bei ausreichender Stichprobenzahl des Kots hat es sich zu dem ergeben, dass Rückschlüsse auf die Habitatnutzung des Schwarzwilds anhand der Kotverteilung machbar sind. Eine Interpretation der Populationsstruktur anhand der Kotgröße ist in Ansätzen erkennbar. Ein Vergleich mit den gängigen Bestandesschätzverfahren durch Jagdstrecken und Kotzählungen bestätigt die Tauglichkeit des Feldprotokolls zur Beschaffung von Wildschweinkotmengen, die der Population entsprechen. In zwei von vier Versuchsansätzen konnten entsprechende Kotmengen erfasst werden.
Prepositional phrase (PP) attachment is one of the major sources for errors in traditional statistical parsers. The reason for that lies in the type of information necessary for resolving structural ambiguities. For parsing, it is assumed that distributional information of parts-of-speech and phrases is sufficient for disambiguation. For PP attachment, in contrast, lexical information is needed. The problem of PP attachment has sparked much interest ever since Hindle and Rooth (1993) formulated the problem in a way that can be easily handled by machine learning approaches: In their approach, PP attachment is reduced to the decision between noun and verb attachment; and the relevant information is reduced to the two possible attachment sites (the noun and the verb) and the preposition of the PP. Brill and Resnik (1994) extended the feature set to the now standard 4-tupel also containing the noun inside the PP. Among many publications on the problem of PP attachment, Volk (2001; 2002) describes the only system for German. He uses a combination of supervised and unsupervised methods. The supervised method is based on the back-off model by Collins and Brooks (1995), the unsupervised part consists of heuristics such as ”If there is a support verb construction present, choose verb attachment”. Volk trains his back-off model on the Negra treebank (Skut et al., 1998) and extracts frequencies for the heuristics from the ”Computerzeitung”. The latter also serves as test data set. Consequently, it is difficult to compare Volk’s results to other results for German, including the results presented here, since not only he uses a combination of supervised and unsupervised learning, but he also performs domain adaptation. Most of the researchers working on PP attachment seem to be satisfied with a PP attachment system; we have found hardly any work on integrating the results of such approaches into actual parsers. The only exceptions are Mehl et al. (1998) and Foth and Menzel (2006), both working with German data. Mehl et al. report a slight improvement of PP attachment from 475 correct PPs out of 681 PPs for the original parser to 481 PPs. Foth and Menzel report an improvement of overall accuracy from 90.7% to 92.2%. Both integrate statistical attachment preferences into a parser. First, we will investigate whether dependency parsing, which generally uses lexical information, shows the same performance on PP attachment as an independent PP attachment classifier does. Then we will investigate an approach that allows the integration of PP attachment information into the output of a parser without having to modify the parser: The results of an independent PP attachment classifier are integrated into the parse of a dependency parser for German in a postprocessing step.
Quantifizierung des pulmonal-arteriellen Drucks im Truncus pulmonalis des Schweins. Methode: Künstliche Induktion einer pulmonalen Hypertonie mittels Thromboxan A2 in verschiedenen Schweregraden. Quantifizierung des Blutflusses anhand magnetresonanztomographischer Flussmessung im T.p., hieraus Bestimmung des zeitlichen Flussprofils und Akzelerationszeit (AT). Korrelation der AT mit den simultan erhobenen Daten einer invasiven Druckmessung (Pulmonalis-Katheter).
This paper presents an LTAG analysis of reflexives like himself and reciprocals like each other. These items need to find a c-commanding antecedent from which they retrieve (part of) their own denotation and with which they syntactically agree. The relation between anaphoric item and antecendent must satisfy the following important locality conditions (Chomsky (1981)).
In this paper we will explore the similarities and differences between two feature logic-based approaches to the composition of semantic representations. The first approach is formulated for Lexicalized Tree Adjoining Grammar (LTAG, Joshi and Schabes 1997), the second is Lexical Ressource Semantics (LRS, Richter and Sailer 2004) and was first defined in Head-driven Phrase Structure Grammar. The two frameworks have several common characteristics that make them easy to compare: 1 They use languages of two sorted type theory for semantic representations. 2. They allow underspecification. LTAG uses scope constraints while LRS provides component-of contraints. 3 They use feature logics for computing semantic representations. 4. they are designed for computational applications. By comparing the two frameworks we will also point outsome characteristics and advantages of feature logic-based semantic computation in genereal.