1 hr 20 min

Folge 6: Was ist quantitative Forschung? Teil 2 Notfall.Rettung.Wissenschaft.

    • Science

In dieser Folge interviewen wir Dr. Melanie Reuter-Oppermann zu ihrer Forschung, die sich mit Einsatzplanung, Machine Learning und mathematischen Modellen beschäftigt. Dabei dreht sich auch dieses Mal alles um quantitative Forschungsmethoden.Was ist quantitative Forschung?Warum ist Mathe wichtig?Womit beschäftigt sich Melanie in ihrer Forschung?Was ist Machine Learning?Was sind hier Vor- und Nachteile?





Hausmitteilungen

Wir haben am 23.1.2021 einen Neujahrsempfang für unsere Mitglieder ausgerichtet und dabei über folgende Themen gesprochen: Die Arbeit unserer AG Leitstelle, unsere Berufstreuestudie, Akademisierung im Rettungswesen

Wir planen weiter mit Hochdruck unser 1. Symposium zur Förderung der Wissenschaft im Rettungswesen. Es wird am 24.4.2021 stattfinden.Der Call-for-Abstracs wurde bis zum 31.1.2021 verlängert.Wer Hilfestellung bei seiner Abschlussarbeit braucht, kann diese im Rahmen unserer Mitgliederleistung erhalten.Infos unter www.gzfwr.org/ und kontakt@gzfwr.orgShownotes

Forschungsprofil Dr. Melanie Reuter-Oppermann: https://www.is.tu-darmstadt.de/fachgebiet_is/team_is/wimis_is/melanie_reuter_oppermann_1/reuter_8.de.jspMachine Learning: https://www.computerwoche.de/a/was-sie-ueber-maschinelles-lernen-wissen-muessenRandom Forest: https://de.wikipedia.org/wiki/Random_ForestsNaturalistischer Fehlschluss: https://de.wikipedia.org/wiki/Naturalistischer_Fehlschluss#Garbage-in-garbage-out: Eysenck, H. J. (1978). An exercise in mega-silliness. American Psychologist, 33 (5)., 517. https://doi.org/10.1037/0003-066X.33.5.517.aPositionspapier „Maschinelles Lernen und
Künstliche Intelligenz in BOS-Leitstellen“: http://fachverband-leitstellen.de/index.php/info/send/2-verbandsunterlagen/164-positionspapier-maschinelles-lernen-und-kuenstliche-intelligenz-in-bos-leitstellenStatistik online lernen



Khan Academy: https://de.khanacademy.orgTutorium mit Professor Mathias Bärtl: https://www.youtube.com/channel/UCtBEklAtHHji2V1TsaTzZXw

Nachbesprechung

Studie: Al-Dury, N., Ravn-Fischer, A., Hollenberg, J. et al. Identifying the relative importance of predictors of survival in out of hospital cardiac arrest: a machine learning study. Scand J Trauma Resusc Emerg Med 28, 60 (2020). https://doi.org/10.1186/s13049-020-00742-9Leitlinie: Polytraumaversorgung im Kindesalter: https://www.awmf.org/leitlinien/detail/ll/006-120.html"Oldie but goodie": HINTS - https://www.stiftung-gesundheitswissen.de/projekt-hints-germany/hints-germany-open-access (wichtige andere gesundheitswissenschaftliche Studien sind NAKO und KIGGS)





Wenn Ihr Unterstützung von der GzFWR für Euren Unterricht, Eure Fortbildungen oder Eure Forschungsprojekte haben möchtet, meldet Euch unter:  

kontakt@gzfwr.org  

 

Wenn Ihr Fragen, Wünsche oder Kritik zu unserem Podcast habt, kontaktiert uns unter: 

podcast@gzfwr.org  

 

Viel Freude beim Hören! 

In dieser Folge interviewen wir Dr. Melanie Reuter-Oppermann zu ihrer Forschung, die sich mit Einsatzplanung, Machine Learning und mathematischen Modellen beschäftigt. Dabei dreht sich auch dieses Mal alles um quantitative Forschungsmethoden.Was ist quantitative Forschung?Warum ist Mathe wichtig?Womit beschäftigt sich Melanie in ihrer Forschung?Was ist Machine Learning?Was sind hier Vor- und Nachteile?





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Wir haben am 23.1.2021 einen Neujahrsempfang für unsere Mitglieder ausgerichtet und dabei über folgende Themen gesprochen: Die Arbeit unserer AG Leitstelle, unsere Berufstreuestudie, Akademisierung im Rettungswesen

Wir planen weiter mit Hochdruck unser 1. Symposium zur Förderung der Wissenschaft im Rettungswesen. Es wird am 24.4.2021 stattfinden.Der Call-for-Abstracs wurde bis zum 31.1.2021 verlängert.Wer Hilfestellung bei seiner Abschlussarbeit braucht, kann diese im Rahmen unserer Mitgliederleistung erhalten.Infos unter www.gzfwr.org/ und kontakt@gzfwr.orgShownotes

Forschungsprofil Dr. Melanie Reuter-Oppermann: https://www.is.tu-darmstadt.de/fachgebiet_is/team_is/wimis_is/melanie_reuter_oppermann_1/reuter_8.de.jspMachine Learning: https://www.computerwoche.de/a/was-sie-ueber-maschinelles-lernen-wissen-muessenRandom Forest: https://de.wikipedia.org/wiki/Random_ForestsNaturalistischer Fehlschluss: https://de.wikipedia.org/wiki/Naturalistischer_Fehlschluss#Garbage-in-garbage-out: Eysenck, H. J. (1978). An exercise in mega-silliness. American Psychologist, 33 (5)., 517. https://doi.org/10.1037/0003-066X.33.5.517.aPositionspapier „Maschinelles Lernen und
Künstliche Intelligenz in BOS-Leitstellen“: http://fachverband-leitstellen.de/index.php/info/send/2-verbandsunterlagen/164-positionspapier-maschinelles-lernen-und-kuenstliche-intelligenz-in-bos-leitstellenStatistik online lernen



Khan Academy: https://de.khanacademy.orgTutorium mit Professor Mathias Bärtl: https://www.youtube.com/channel/UCtBEklAtHHji2V1TsaTzZXw

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Studie: Al-Dury, N., Ravn-Fischer, A., Hollenberg, J. et al. Identifying the relative importance of predictors of survival in out of hospital cardiac arrest: a machine learning study. Scand J Trauma Resusc Emerg Med 28, 60 (2020). https://doi.org/10.1186/s13049-020-00742-9Leitlinie: Polytraumaversorgung im Kindesalter: https://www.awmf.org/leitlinien/detail/ll/006-120.html"Oldie but goodie": HINTS - https://www.stiftung-gesundheitswissen.de/projekt-hints-germany/hints-germany-open-access (wichtige andere gesundheitswissenschaftliche Studien sind NAKO und KIGGS)





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