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Nach den Ergebnissen des IAB-Betriebspanels hat sich die Ausbildungssituation in Rheinland-Pfalz leicht verbessert. Die Ausbildungsquote ist seit 2000 erstmalig wieder leicht gestiegen und liegt wieder über der von Westdeutschland. Auch die Ausbildungszahlen sind im Jahr 2005 erstmalig seit 2001 gestiegen. Allerdings ist die Zahl der neu abgeschlossenen Ausbildungsverträge gegenüber dem Vorjahr, in dem diese erstmals seit Jahren angestiegen ist, konstant geblieben. Obwohl die Ausbildungsbeteiligung leicht gestiegen ist, besteht nach wie vor noch ein hohes ungenutztes Ausbildungspotenzial, wobei vor allem die Betriebe der Baubranche vergleichsweise wenig ausbilden, obwohl sie formal dazu berechtigt sind.
Betriebe, die immer oder fast immer ausbilden, können folgendermaßen charakterisiert werden: Ein hoher Anteil dieser Betriebe schätzt seine Ertragslage als sehr gut/gut ein und bildet seine Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter weiter. Der Anteil der ausbildenden Betriebe, der Neueinstellungen tätigt, und derjenige, der Personalabgänge verzeichnet, liegen ebenfalls auf einem hohen Niveau. Dagegen ist die Fluktuations- rate der Betriebe, die (fast) immer ausbilden, auf niedrigem Niveau kaum schwankend. Die Betriebe ohne Ausbildungsberechtigung sind im Gegensatz zu den ausbildenden Betriebe dadurch gekennzeichnet, dass ein niedriger Anteil dieser Betriebe seine Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter weiterbildet und seine Ertragslage als sehr gut oder gut einschätzt. Die Personalfluktuationsrate der Betriebe ohne Ausbildungsberechtigung schwankt deutlicher im Zeitablauf als die der ausbildenden Betriebe. Der Anteil der Betriebe ohne Ausbildungsberechtigung, der Neueinstellungen tätigt, und derjenige, der Personalabgänge verzeichnet, liegen gegensätzlich zu dem der Betriebe, die (fast) immer ausbilden, auf einem niedrigen Niveau. Der Anteil der Betriebe, die ausbilden und die Ertragslage positiv einschätzen, sinkt im Untersuchungszeitraum. Die Kurvenverläufe der Betriebe ohne Ausbildungsberechtigung weisen bei der Beobachtung derselben Merkmale auch einen ähnlichen, tendenziell sinkenden Verlauf auf, allerdings auf einem deutlich niedrigerem Niveau als die ausbildenden Betriebe.
Importance: The entry of artificial intelligence into medicine is pending. Several methods have been used for the predictions of structured neuroimaging data, yet nobody compared them in this context.
Objective: Multi-class prediction is key for building computational aid systems for differential diagnosis. We compared support vector machine, random forest, gradient boosting, and deep feed-forward neural networks for the classification of different neurodegenerative syndromes based on structural magnetic resonance imaging.
Design, setting, and participants: Atlas-based volumetry was performed on multi-centric T1-weighted MRI data from 940 subjects, i.e., 124 healthy controls and 816 patients with ten different neurodegenerative diseases, leading to a multi-diagnostic multi-class classification task with eleven different classes.
Interventions: N.A.
Main outcomes and measures: Cohen’s kappa, accuracy, and F1-score to assess model performance.
Results: Overall, the neural network produced both the best performance measures and the most robust results. The smaller classes however were better classified by either the ensemble learning methods or the support vector machine, while performance measures for small classes were comparatively low, as expected. Diseases with regionally specific and pronounced atrophy patterns were generally better classified than diseases with widespread and rather weak atrophy.
Conclusions and relevance: Our study furthermore underlines the necessity of larger data sets but also calls for a careful consideration of different machine learning methods that can handle the type of data and the classification task best.