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When performing transfer learning in Computer Vision, normally a pretrained model (source model) that is trained on a specific task and a large dataset like ImageNet is used. The learned representation of that source model is then used to perform a transfer to a target task. Performing transfer learning in this way had a great impact on Computer Vision, because it worked seamlessly, especially on tasks that are related to each other. Current research topics have investigated the relationship between different tasks and their impact on transfer learning by developing similarity methods. These similarity methods have in common, to do transfer learning without actually doing transfer learning in the first place but rather by predicting transfer learning rankings so that the best possible source model can be selected from a range of different source models. However, these methods have focused only on singlesource transfers and have not paid attention to multi-source transfers. Multi-source transfers promise even better results than single-source transfers as they combine information from multiple source tasks, all of which are useful to the target task. We fill this gap and propose a many-to-one task similarity method called MOTS that predicts both, single-source transfers and multi-source transfers to a specific target task. We do that by using linear regression and the source representations of the source models to predict the target representation. We show that we achieve at least results on par with related state-of-the-art methods when only focusing on singlesource transfers using the Pascal VOC and Taskonomy benchmark. We show that we even outperform all of them when using single and multi-source transfers together (0.9 vs. 0.8) on the Taskonomy benchmark. We additionally investigate the performance of MOTS in conjunction with a multi-task learning architecture. The task-decoder heads of a multi-task learning architecture are used in different variations to do multi-source transfers since it promises efficiency over multiple singletask architectures and incurs less computational cost. Results show that our proposed method accurately predicts transfer learning rankings on the NYUD dataset and even shows the best transfer learning results always being achieved when using more than one source task. Additionally, it is further examined that even just using one task-decoder head from the multi-task learning architecture promises better transfer learning results, than using a single-task architecture for the same task, which is due to the shared information from different tasks in the multi-task learning architecture in previous layers. Since the MOTS rankings for selecting the MTI-Net task-decoder head with the highest transfer learning performance were very accurate for the NYUD but not satisfying for the Pascal VOC dataset, further experiments need to varify the generalizability of MOTS rankings for the selection of the optimal task-decoder head from a multi-task architecture.
Under pressure? : "Querdenken" - Kollektivierung als Praxisproblem einer Bewegung unter Druck
(2021)
Die vorliegende Arbeit untersucht eine lokale Telegram-Chatgruppe der Corona-Protestbewegung „Querdenken“ hinsichtlich deren Kollektivierungspraktiken. Das Erkenntnisinteresse liegt darin, zu untersuchen, wie die Gruppe in einer Zeit, in der durch häufige Demonstrationsverbote hoher Druck von außen auf sie einwirkt, Gemeinschaft herstellt. Analysiert werden dabei symbolische Grenzziehungspraktiken sowie die Mobilisierung leerer Signifikanten und – um einen Blick auf Kollektivierung als Praxisproblem zu werfen – die Konflikte, die innerhalb der Gruppe herrschen. Dabei zeigt sich eine antagonistische Identitätskonstitutionslogik, die sich anhand der privilegierten Signifikanten Demokratie vs. Diktatur konstituiert. Diese entwickeln ihre identitätsstiftende Kraft vor allem in der Attribution zu verschiedenen Subjektpositionen, von denen ‚die Politik‘ die zentrale Abgrenzungsposition für die Querdenker*innen darstellt. Weiterhin zeigt sich, dass die strategischen Konflikte, die aus dem Druck von außen resultieren, kontextabhängig gleichermaßen zersetzende wie integrative Kräfte entwickeln.
Bei der Bekleidungsmodellierung geht es um den Entwurf von Bekleidung von Personen, die beispielsweise in Szenen dargestellt werden können. Dabei stützt sich der Entwurf auf Informationen aus einer Datengrundlage. Die Darstellung von Szenen, in denen Personen dargestellt werden, stellt sich grundsätzlich als Zusammenspiel komplexer Teilaspekte dar. Dabei wird die Nachvollziehbarkeit einer modellierten Szene oder modellierter Avatare im Auge des Betrachters ganz wesentlich durch den Faktor passend gewählter Kleidung bestimmt.
In dieser Arbeit werden Ansätze und Verfahren vorgestellt, die zur Bekleidungsmodellierung auf Grundlage von Textdokumenten basieren. Dafür werden Möglichkeiten erörtert, die es erlauben Informationen aus Texten zu extrahieren und für die Modellierung einzusetzen.
Zur Bearbeitung der Aufgabenstellung wird zunächst ein aus dem Machine Learning bekanntes kontextuelles Modell hinsichtlich einer Mehrklassen-Klassifizierung trainiert und angewendet. Daraufhin wird die Erstellung einer eigenen Wissensressource, die sich auf textlicher Ebene mit dem Thema der Bekleidung auseinandersetzt, aufgebaut und mit zahlreichen Informationen aus bereits bestehenden Ressourcen popularisiert. Die neue Ressource wird in Form einer Graphdatenbank entworfen. Dabei werden Relationen zwischen den einzelnen Elementen mithilfe von statischen Modellen sowie einem kontextuellen Modell, dem BERT-Modell, erstellt. Schließlich wird auf Grundlage der entwickelten Graphdatenbank ein in der Programmiersprache Python entwickeltes Programm vorgestellt, dass Eingabetexte unter Hinzunahme der Informationen und Relationen innerhalb der Graphdatenbank verarbeitet und Kleidungsstücke detektiert.
Nach der theoretischen Aufarbeitung der entwickelten Ansätze werden die daraus resultierenden Ergebnisse diskutiert und bestehende Problematiken bei der Bearbeitung der Aufgabenstellung angesprochen. Abschließend wird die Arbeit zusammengefasst und Anregungen für die weitere Bearbeitung dieser Thematik vorgestellt.
The reanalysis products and derived products, ERA5 (Copernicus Climate Change Service, 2018) and W5E5 (WATCH Forcing Data (WFD) methodology applied to ERA5) (LANGE ET AL., 2021) have been recently published initiating a new phase of scientific research utilizing these datasets. ERA5 and W5E5 offer the possibility to reduce insecurities in model results through their improved quality compared to previous climate reanalyses (CUCCHI ET AL., 2020). The suitability of either climate forcing as input for the hydrological model WaterGAP and the influence of the models specific calibration routine has been evaluated with four model experiments. The model was validated by analysing the models ability to produce reasonable values for global water balance components and to reproduce observed discharge in 1427 basins as well as total water storage anomalies in 143 basins using well established efficiency metrics. Bias correction of W5E5 was found to lead to more global realistic mean precipitation and consequently discharge and AET values. In an uncalibrated model setup ERA5 results in better performances across all efficiency metrics. Model results produced with W5E5 as climate input were strongly improved through calibration ultimately leading to the best performances out of all four model experiments. However, model performances considerably improved through calibration with both climate forcings hence calibration was found to have the strongest effect on model performance. Furthermore, spatial differences in performance of either forcing were identified. Snow-dominated regions show an overall better performance with ERA5, while wetter and warmer regions are better represented with W5E5. Finally, it can be concluded that W5E5 should be preferred as climate input for impact modelling; however, depending on the spatial scale and region ERA5 should at least be considered, in particular for snow-dominated regions.
Die Arbeit befasst sich mit zwei funktionalen Grenzwertsätzen für skalierte Linienzählprozesse von anzestralen Selektionsgraphen. Dazu werden zwei Modelle aus der mathematischen Populationsgenetik betrachtet. Wir führen zuerst das Moran-Modell mit gerichteter Selektion mit konstanter Populationsgröße N in kontinuierlicher Zeit und den Linienzählprozess des anzestralen Selektionsgraphen (MASP) gemäß Krone und Neuhauser (Theor. Popul. Biol. 1997) ein. Die Hauptaussage dieser Abschlussarbeit besagt, dass der passend standardisierte MASP im Fall der moderaten Selektion für N gegen unendlich in Verteilung gegen einen Ornstein-Uhlenbeck-Prozess konvergiert. Das zweite betrachtete Modell ist das Cannings-Modell mit gerichteter Selektion in diskreter Zeit, das gemäß Boenkost, González Casanova, Pokalyuk und Wakolbinger (Electron. J. Probab. 2021) eingeführt wird. Für ein Teilregime der moderat schwachen Selektion wird bewiesen, dass die reskalierten Fluktuationen des Linienzählprozesses des anzestralen Selektionsgraphen im Cannings-Modell ebenfalls in Verteilung gegen einen Ornstein-Uhlenbeck-Prozess konvergieren.
Caroline Ungher-Sabatier wird heute meist mit dem Altsolo bei der Uraufführung der 9. Symphonie Ludwig van Beethovens in Verbindung gebracht. Ihre größten Erfolge konnte sie jedoch mit der italienischen Oper in den 1830er Jahren feiern. Bisher fand ihre sängerische Laufbahn und ihre Kontakte in Wien – abgesehen von Franz Schubert und Beethoven – kaum Beachtung. Deswegen beschäftigt sich diese Masterarbeit eingehend mit der Künstlerin und Sängerin Caroline Ungher-Sabatier, deren Lebensweg mit der Stadt Wien verknüpft ist. Sie genoss dort ihre musikalische Ausbildung, kehrte, nach ihren großen Erfolgen in Italien, 1839 und 1840 für Gastspiele an das Kärntnertortheater zurück und hielt lebenslang ein Netzwerk zu berühmten und bekannten Persönlichkeiten in Wien aufrecht. Nach ihrem Bühnenabschied war Ungher-Sabatier als Gesangspädagogin tätig und setzte sich auch in Wien für ihre Schülerinnen ein.
Neben ihrer erfolgreichen Karriere in der italienischen Oper pflegte Ungher-Sabatier das deutsche Liedrepertoire und komponierte eigene Lieder.
Ihr Werdegang und ihre Rezeption in Wien werden anhand von zeitgenössischen Artikeln aus Zeitungen und Zeitschriften untersucht. Um einen tieferen Einblick in Caroline Ungher-Sabatiers Wiener Netzwerk nach ihrer Opernkarriere zu ermöglichen, wurden ihr Stammbuch und über hundert Briefe ausgewertet.
Statistical shape models learn to capture the most characteristic geometric variations of anatomical structures given samples from their population. Accordingly, shape models have become an essential tool for many medical applications and are used in, for example, shape generation, reconstruction, and classification tasks. However, established statistical shape models require precomputed dense correspondence between shapes, often lack robustness, and ignore the global surface topology. This thesis presents a novel neural flow-based shape model that does not require any precomputed correspondence. The proposed model relies on continuous flows of a neural ordinary differential equation to model shapes as deformations of a template. To increase the expressivity of the neural flow and disentangle global, low-frequency deformations from the generation of local, high- frequency details, we propose to apply a hierarchy of flows. We evaluate the performance of our model on two anatomical structures, liver, and distal femur. Our model outperforms state-of-the-art methods in providing an expressive and robust shape prior, as indicated by its generalization ability and specificity. More so, we demonstrate the effectiveness of our shape model on shape reconstruction tasks and find anatomically plausible solutions. Finally, we assess the quality of the emerging shape representation in an unsupervised setting and discriminate healthy from pathological shapes.
AI-based computer vision systems play a crucial role in the environment perception for autonomous driving. Although the development of self-driving systems has been pursued for multiple decades, it is only recently that breakthroughs in Deep Neural Networks (DNNs) have led to their widespread application in perception pipelines, which are getting more and more sophisticated. However, with this rising trend comes the need for a systematic safety analysis to evaluate the DNN's behavior in difficult scenarios as well as to identify the various factors that cause misbehavior in such systems. This work aims to deliver a crucial contribution to the lacking literature on the systematic analysis of Performance Limiting Factors (PLFs) for DNNs by investigating the task of pedestrian detection in urban traffic from a monocular camera mounted on an autonomous vehicle. To investigate the common factors that lead to DNN misbehavior, six commonly used state-of-the-art object detection architectures and three detection tasks are studied using a new large-scale synthetic dataset and a smaller real-world dataset for pedestrian detection. The systematic analysis includes 17 factors from the literature and four novel factors that are introduced as part of this work. Each of the 21 factors is assessed based on its influence on the detection performance and whether it can be considered a Performance Limiting Factor (PLF). In order to support the evaluation of the detection performance, a novel and task-oriented Pedestrian Detection Safety Metric (PDSM) is introduced, which is specifically designed to aid in the identification of individual factors that contribute to DNN failure. This work further introduces a training approach for F1-Score maximization whose purpose is to ensure that the DNNs are assessed at their highest performance. Moreover, a new occlusion estimation model is introduced to replace the missing pedestrian occlusion annotations in the real-world dataset. Based on a qualitative analysis of the correlation graphs that visualize the correlation between the PLFs and the detection performance, this study identified 16 of the initial 21 factors as being PLFs for DNNs out of which the entropy, the occlusion ratio, the boundary edge strength, and the bounding box aspect ratio turned out to be most severely affecting the detection performance. The findings of this study highlight some of the most serious shortcomings of current DNNs and pave the way for future research to address these issues.
We give theorems about asymptotic normality of general additive functionals on patricia tries, derived from results on tries. These theorems are applied to show asymptotic normality of the distribution of random fringe trees in patricia tries. Formulas for asymptotic mean and variance are given. The proportion of fringe trees with 𝑘 keys is asymptotically, ignoring oscillations, given by (1−𝜌(𝑘))/(𝐻 +𝐽)𝑘(𝑘−1) with the source entropy 𝐻, an entropy-like constant 𝐽, that is 𝐻 in the binary case, and an exponentially decreasing function 𝜌(𝑘). Another application gives asymptotic normality of the independence number and the number of 𝑘-protected nodes.
Das Buch im Buch als Archiv
(2022)
Die Masterarbeit von Svenja Blumenrath mit dem Titel "Das Buch im Buch als Archiv" ist eine interdisziplinäre Zusammenführung von Literaturwissenschaft und Archivstudien. Anhand von sieben ausgewählten kinder- und jugendliterarischen Werken analysiert die Autorin die Funktion des Buches im Buch als Archiv für die erzählte Welt. Die Ergebnisse zeigen, dass das Buch im Buch nicht nur als narrative Struktur dient, sondern auch als Archiv fungiert, das Erinnerungen und Wissen bewahren, aber auch verwehren kann. Diese Erkenntnisse bieten neue Einblicke in die Verbindung von Literatur und Archivwesen.
Goal-Conditioned Reinforcement Learning (GCRL) is a popular framework for training agents to solve multiple tasks in a single environment. It is cru- cial to train an agent on a diverse set of goals to ensure that it can learn to generalize to unseen downstream goals. Therefore, current algorithms try to learn to reach goals while simultaneously exploring the environment for new ones (Aubret et al., 2021; Mendonca et al., 2021). This creates a form of the prominent exploration-exploitation dilemma. To relieve the pres- sure of a single agent having to optimize for two competing objectives at once, this thesis proposes the novel algorithm family Goal-Conditioned Re- inforcement Learning with Prior Intrinsic Exploration (GC-π), which sep- arates exploration and goal learning into distinct phases. In the first ex- ploration phase, an intrinsically motivated agent explores the environment and collects a rich dataset of states and actions. This dataset is then used to learn a representation space, which acts as the distance metric for the goal- conditioned reward signal. In the final phase, a goal-conditioned policy is trained with the help of the representation space, and its training goals are randomly sampled from the dataset collected during the exploration phase. Multiple variations of these three phases have been extensively evaluated in the classic AntMaze MuJoCo environment (Nachum et al., 2018). The fi- nal results show that the proposed algorithms are able to fully explore the environment and solve all downstream goals while using every dimension of the state space for the goal space. This makes the approach more flexible compared to previous GCRL work, which only ever uses a small subset of the dimensions for the goals (S. Li et al., 2021a; Pong et al., 2020).
The thesis delves into two research questions, drawing from the 2022 Final Report of the Colombian Truth Commission. It critically examines historical power differentials originating from the colonial period, probing their role in legitimizing and perpetuating violence against ethnic groups, women, and individuals diverging from cisgender or heteronormative norms within Colombian society. Additionally, the research explores the pervasive influence exerted by the colonial legacy on the foundational structures of Colombian societal organization. Employing discourse analysis as its methodological approach, the thesis undertakes the task of deconstructing and reconstructing the Report, thereby elucidating emergent and contingent discursive meanings that situate coloniality within the realms of cognition, language, and affect. Emphasizing the presence of counter-hegemonic knowledge within the Report, the thesis integrates its findings into a robust theoretical and conceptual framework, facilitating a nuanced and systematic comprehension of the underlying causes of violence perpetrated against marginalized groups and the environment. These causes are intricately linked to the intertwined and hybridized power structures that have endured since the colonial era.
Power structures of Eurocentric origin, alongside mental constructs imposed by European invaders over centuries — such as anthropocentrism, racism, internal colonialism, heteropatriarchy, cisnormativity, and classism — were gradually naturalized and institutionalized within Colombian society. This process has been perpetuated through the state's reproduction of these patterns since the inception of Colombia as a nation-state. Consequently, hierarchical discursive constructions, posited as universal and self-evident, have marginalized certain groups and justified environmental degradation. While the internal armed conflict exacerbated these issues, it did not create them; rather, it intensified pre-existing violences, targeting individuals, communities, and their territories.
The thesis also underscores the portrayal of otherness within the modern-colonial world-system, rooted in principles of domination and subalternity, perpetuating colonial patterns of thought and action, reinforcing the hegemonic cosmovision. Notions of superiority and inferiority that predate the establishment of the Colombian nation-state have influenced social categories, subject positions, and identities, resulting in disproportionate, differential, and cumulative harm inflicted upon subalternized population groups. This contributes to a culture of 'justified' violence.
The research underscores the profound entrenchment of coloniality in the structures of Colombian society and the various inherent logics of violence within its conflicts. Coloniality, a comprehensive framework encompassing colonial patterns of thought and action, originating from the invasion and conquest of Abya Yala, continuously shapes the contemporary realities of societies in diverse (re-)configurations, leaving indelible imprints. The effects of these dynamics are manifold, ranging from the imperative of monogamous sexuality according to Judeo-Christian principles as a self-evident norm to the view of nature as a resource rather than a unit comprising both people and environment. In other words, colonial patterns are deeply embedded in all structures of society. A key recommendation emerging from this thesis is to underscore the imperative to recognize and question the persistence of colonial patterns in social and individual lives.
The research urges recognition and interrogation of these persistent colonial patterns in societal and individual structures, advocating for transformative paradigms that challenge conventional thought patterns and foster self-reflection among Colombians. The report, functioning as a political instrument, holds the potential to significantly contribute to the formation of subjectivities that break away from the epistemic schemes of modernity/coloniality. The research and its findings create a political space for questioning the universalist notion of the Eurocentric civilizing project, the scientific rationality of the universal subject, and the presumed neutrality of its forms of knowledge. This opens avenues for questioning, disputing, and transforming entrenched paradigms.
Ausgehend von Scheffers Beschreibung Existentieller Probleme untersucht die Masterarbeit die Problembehandlung solcher. Dabei versucht sich der Autor an einer vorläufigen Begriffsdefinition Existentieller Apparate und untersucht im folgenden, wie sich diese von der Arbeitsweise, ihrer Struktur und anderer Merkmale von herkömmlichen Apparaten unterscheiden. Die Diskussion erfolgt anhand der Problembearbeitungskapazitäten von der Flüchtlingshilfe auf Lesbos, Impfzentren und der Fridays-for-Future-Bewegung, die jeweils für Sich genommen speziell nur im Kontext jeweiliger Existentieller Probleme existieren.
Analysis of machine learning prediction quality for automated subgroups within the MIMIC III dataset
(2023)
The motivation for this master’s thesis is to explore the potential of predictive data analytics in the field of medicine. For this, the MIMIC-III dataset offers an extensive foundation for the construction of prediction models, including Random Forest, XGBOOST, and deep learning networks. These models were implemented to forecast the mortality of 2,655 stroke patients.
The first part of the thesis involved conducting a comprehensive data analysis of the filtered MIMIC-III dataset.
Subsequently, the effectiveness and fairness of the predictive models were evaluated. Although the performance levels of the developed models did not match those reported in related research, their potential became evident. The results obtained demonstrated promising capabilities and highlighted the effectiveness of the applied methodologies. Moreover, the feature relevance within the XGBOOST model was examined to increase model explainability.
Finally, relevant subgroups were identified to perform a comparative analysis of the prediction performance across these subgroups. While this approach can be regarded as a valuable methodology, it was not possible to investigate underlying reasons for potential unfairness across clusters. Inside the test data, not enough instances remained per subgroup for further fairness or feature relevance analysis.
In conclusion, the implementation of an alternative use case with a higher patient count is recommended.
The code for this analysis is made available via a GitHub repository and includes a frontend to visualize the results.
Einleitung
Fantastische Literatur
- Feministische Fantastik
- Schwarze Figuren in der Fantastik
Black Speculative Fiction
- Black Speculative Fiction vs. Afrofuturism
- Die Frauen der Black Speculative Fiction
Schwarzer Feminismus
- Schwarzer Feminismus als Literaturtheorie
Analyse
- Autorinnenschaft
- Intersektionalität: Race, Class und Gender
- Von Unterdrückung zu Widerstand und Befreiung
- Verstummen und Stimme finden
- Stereotype dekonstruiert
Afrikas Einfluss
- Fazit
- Literaturverzeichnis
- Eigenständigkeitserklärung
Kinder und Jugendliche beschäftigen sich gerne mit audiovisuellen, auditiven und interaktiven Medien. Das Buch gerät im Mediengeflecht zunehmend in den Hintergrund. Um für die junge Zielgruppe attraktiv zu sein, setzen Verlage auf Bücher, die Themen, Geschichten und Darstellungsweisen aus anderen Medien aufgreifen. Dazu gehören auch die sogenannten Medienbegleitbücher, die in Bezug zu einem Film, einer Serie, einem Hörspiel oder einem digitalen Spiel stehen. Diese Bücher ermöglichen Kindern aufgrund der bereits bekannten Geschichten, Charaktere und Dialoge einen erleichterten Zugang zu Literatur und locken mit besonderen Gratifikationen, die vorlagenfreie Bücher nicht zu bieten haben. Daher sind sie als Lesestoffe auch für die Leseförderung interessant.
Diese Arbeit untersucht daher, welche Stellung Medienbegleitbücher im Kinder- und Jugendbuchmarkt sowie in der Leseförderung haben. Im ersten Teil liegt der Fokus auf der Produktion und Distribution von Begleitbüchern. Mithilfe einer Recherche im Katalog der Deutschen Nationalbibliothek wurden das Marktangebot erarbeitet und Rückschlüsse auf die Entwicklung des Genres gezogen. Jahresbestsellerlisten des Buchreport geben einen Eindruck vom Verkauf der Bücher. Forschungsliteratur zum Thema Lizenzen und Kommunikationspolitik in Verlagen ergänzt den Marktüberblick durch die Perspektive von Handel und Herstellung.
Im folgenden Kapitel werden unter Zuhilfenahme von Forschungsliteratur und Studien die Potenziale der Begleitbücher geschildert. Rezensionen und Bewertungen zu Medienbegleitbüchern auf LovelyBooks und Amazon geben Aufschluss über die Einstellung der Leser*innen und Beiträge in Zeitschriften der Kinder- und Jugendliteratur zeigen die Meinung der Vermittler*innen zu Begleitbüchern.
Der letzte Abschnitt der Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz der Medienbegleitbücher in der Leseförderung. Stellvertretend für Angebote in der Familie und in Kindertagesstätten wurde die Arbeit der Stiftung Lesen Mainz betrachtet. Eine Analyse der Angebote und ein Experten-Interview geben nähere Einblicke in die Einbindung von Medienbegleitbüchern. Die Didaktik-Forschung gibt Auskunft über die Integration von Medienbegleitbüchern und Medienverbünden in den Unterricht. Im Bereich der außerschulischen Leseförderung wurde der Einsatz von Medienbegleitbüchern in den Lesestunden von Mentor e.V. Mainz mit einer Online-Umfrage unter den Mentor*innen untersucht. Der Katalog der Anna Seghers Bücherei Mainz zeigt das Angebot an Medienbegleitbüchern in Büchereien auf. Der Instagram-Account der Bücherei lässt Rückschlüsse über den Einsatz von Begleitbüchern in Aktionen zu.
Zusammenfassend konnte festgehalten werden, dass Medienbegleitbücher ein wichtiges Segment des Kinder- und Jugendbuchmarktes darstellen, hohe Umsätze generieren können und für den Handel von Bedeutung sind. Aufgrund des vielfältigen Angebots und der verschiedenen Vertriebswege können viele Zielgruppen angesprochen und erreicht sowie Barrieren zum Medium Buch abgebaut werden. Obwohl die Erfahrungen von Familienangehörigen und Mentor*innen belegen, dass sich Begleitbücher positiv auf die Lesemotivation und das Leseverhalten von Kindern und Jugendlichen auswirken können, werden sie in der Leseförderung bislang eher am Rande berücksichtigt. Sie werden zwar empfohlen, aber Konzepte für und Evaluationen von Projekten fehlen. Die Potenziale der Medienbegleitbücher und ihrer Medienverbünde werden daher nicht ausgeschöpft. Medienbegleitbücher sollten zunehmend in den Fokus gerückt und als Chance wahrgenommen werden, Heranwachsende für Bücher zu begeistern und ihre Lesefreude zu wecken.
Die Arbeit befasst sich mit einer Vereinfachung des von Devroye (1999) geprägten Begriffs der random split trees und verallgemeinert diesen im Sinne von Janson (2019) auf unbeschränkten Verzweigungsgrad. Diese Verallgemeinerung deckt auch preferential attachment trees mit linearen Gewichten ab, wofür ein Beweis von Janson (2019) aufbereitet wird. Zusätzlich bleiben die von Devroye (1999) nachgewiesenen Eigenschaften über die Tiefe der hinzugefügten Knoten erhalten.