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Auflistung nach Autor:in "Schaffernicht, Sophie"

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  • Konferenzbeitrag
    Nutzung digitaler Analysehilfsmittel zur nachhaltigen Inklusion von Menschen mit Behinderung in den Gartenbau
    (39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Schaffernicht, Sophie; Eichner,Madeline; Quendler, Elisabeth
    Die zunehmende Digitalisierung verändert die Arbeitswelt rasant und bedingt zugleich Chancen als auch Risiken für die Beschäftigung von Menschen mit Behinderung (MmB), so dass diese über Evaluierung sozial nachhaltig auszuwählen sind. Ziel dieser Studie war es, digitale Analysehilfsmittel zu eruieren, die zur Identifikation von Arbeitsplatzrisiken und menschlichen Fähigkeiten sowie zur Erstellung von Schulungsmaterialien für MmB zu Arbeitsprozessen im Gartenbau pilotartig genutzt werden können. Es wurden verschiedene digitale Hilfsmittel zur Dokumentation und Evaluierung von Arbeitsprozessen identifiziert sowie erprobt. Der kombinierte Einsatz von IMBA (Integration von Menschen mit Behinderung in die Arbeitswelt) und EAWS (Ergonomic Assessment Work Sheet) zeigte die spezifischen Anforderungen sowie biomechanischen Risiken am Arbeitsplatz auf. Mittels Risikopunkten und Profilvergleichen wurde die Eignung eines Arbeitsprozesses für MmB abgeleitet. Diese Ergebnisse dienen unter anderem als Basis für die Erstellung von Schulungsfilmen im Gartenbau. Diese können durch den Einsatz von Videoschnittsoftware barrierefrei gestaltet werden.
  • Konferenzbeitrag
    Validierung der Accelerometer- und GPS-gestützten Erfassung des Verhaltens sowie des Aufenthaltsbereichs von Pferden in Offenlaufställen
    (39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Quendler, Elisabeth; Freisler, Ursula; Schaffernicht, Sophie; Winckler, Christoph; Bauer, Thomas
    Zur Erfassung von tierischem Verhalten können direkte und indirekte Beobachtungsmethoden gewählt werden. Ziel dieser Arbeit war es, das Verhalten und die Aufenthaltsorte von Pferden in zwei unterschiedlichen Offenlaufställen mit digitalen Geräten zu erfassen und die Messsensorik in ihrer Aufzeichnungsqualität zu überprüfen. Die Untersuchung fand auf zwei Versuchsbetrieben mit jeweils vier Pferden unterschiedlichen Alters und unterschiedlicher Rassen statt. Für die Erfassung des Liegeverhaltens wurden HOBO Pendant G Datenlogger mit einem Aufzeichnungsintervall von 30 Sekunden und der Aufenthaltsorte vier Wintec WBT-202 GPS-Geräte gewählt. Die Übereinstimmung der sensorgestützt erhobenen Informationen mit den Ergebnissen der Videoanalyse wurde mit der Cohens-Kappa bestimmt. Mittelwertvergleiche für Aktivitäts- und Aufenthaltsunterschiede sowie Detektionsunterschiede derselben verwendeten Sensoren wurden mittels einfacher Varianzanalyse durchgeführt. Die Pferde verbrachten im Mittel 90 % des Tages im Stehen sowie Gehen und 10 % im Liegen. Im wenig strukturierten Versuchsbetrieb A hielten sie sich zu 92 % im Auslauf auf und nutzten den Stall nur zu 5 %. Im besser strukturierten Versuchsbetrieb B wurden der Auslauf, der überdachte Fressbereich und der Stall zu annähernd gleichen Zeitanteilen (37 % Auslauf, 32 % Stall und 23 % Fressplatz) genutzt. Die Analyse der vier HOBO Pendant G Datenlogger ergab für beide Versuchsbetriebe Kappa-Koeffizienten zwischen 0,85 und 0,95, die eine gute Übereinstimmung der Liegelogger mit den Videoaufzeichnungen belegten, wobei auch signifikante Aufzeichnungsunterschiede für Liegen und Stehen nach verwendeten Geräten gegeben waren. Die GPS-Logger lieferten aufgrund hoher Signalverluste und -verzerrungen lückenhafte und unvollständige Daten zu den Aufenthaltsbereichen der Pferde. In der Signalstärke der GPS-Logger, die unabhängig von der Richtigkeit des erfassten Aufenthaltes überprüft wurde, zeigten sich auch signifikante Unterschiede.