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Einleitung und Fragestellung:
Abusive Supervision wird mit willentlicher Leistungszurückhaltung, verringerter Motivation, erhöhtem Stresserleben, psychosomatischen Beschwerden und Burnout bei Mitarbeitenden assoziiert. Angesichts der hohen Prävalenz destruktiver Führung bleibt bislang die Frage offen, welche
protektiven Ressourcen die genannten Zusammenhänge abpuffern.
Theoretischer Hintergrund:
Abusive Supervision bezieht sich auf das Ausmaß der feindseligen verbalen und nonverbalen Verhaltensweisen einer Führungskraft. Basierend auf dem Anforderungs- Ressourcen- Modell gehen wir davon aus, dass sich personale Ressourcen, die Mitarbeitende in der arbeitsfreien Zeit aufbauen, positiv auf den negativen Effekt zwischen destruktiver Führung und Mitarbeitergesundheit auswirken. Wir fokussieren hier die generalisierte Selbstwirksamkeitserwartung, die sich im Sinne der sozialkognitiven Theorie und zahlreichen empirischen Befunden als gesundheitsrelevante Ressource im
Umgang mit domänenübergreifenden Belastungen herausgestellt hat. Diese sollte durch Bewältigungserfahrung in der arbeitsfreien Zeit gefördert werden. Bewältigungserfahrung in der Freizeit bedeutet die Gelegenheit des Erlebens von Kompetenz und Fachwissen.
Methode:
Die Moderatoranalyse wurde im Rahmen einer Querschnittsbefragung einer anfallenden Stichprobe mit N = 305 Personen getestet. Die Variablen wurden mit der Abusive Supervision Scale (Tepper, 2000), dem REQ (Sonnentag & Fritz, 2007), und der Subskala emotionale Erschöpfung des MBI (Büssing & Perrar, 1992) gemessen.
Ergebnisse:
In dieser Studie zeigen „Mastery Experiences“ einen hypothesenkonformen Puffereffekt, nicht jedoch die anderen Erholungsstrategien, die auch mit getestet wurden. Es zeigt sich also die Tendenz, dass sich Mitarbeitende durch das Erlernen neuer Kompetenzen und den Aufbau von Selbstwirksamkeit vor den gesundheitsschädlichen Auswirkungen destruktiver Führung schützen können. Das
Korrelationsmuster deutet aber vrmtl. auch problematische Aspekte dieser Erholungsstrategie an.
Diskussion:
Limitierend muss erwähnt werden, dass wir die vermutete vermittelnde Variable Selbstwirksamkeit nicht explizit gemessen haben, und dass zukünftige Untersuchungen den Effekt in Form einer mediierten Moderation replizieren müssen.
An automated pipeline for comprehensive calculation of intermolecular interaction energies based on molecular force-fields using the Tinker molecular modelling package is presented. Starting with non-optimized chemically intuitive monomer structures, the pipeline allows the approximation of global minimum energy monomers and dimers, configuration sampling for various monomer-monomer distances, estimation of coordination numbers by molecular dynamics simulations, and the evaluation of differential pair interaction energies. The latter are used to derive Flory-Huggins parameters and isotropic particle-particle repulsions for Dissipative Particle Dynamics (DPD). The computational results for force fields MM3, MMFF94, OPLSAA and AMOEBA09 are analyzed with Density Functional Theory (DFT) calculations and DPD simulations for a mixture of the non-ionic polyoxyethylene alkyl ether surfactant C10E4 with water to demonstrate the usefulness of the approach.
Developing and implementing computational algorithms for the extraction of specific substructures from molecular graphs (in silico molecule fragmentation) is an iterative process. It involves repeated sequences of implementing a rule set, applying it to relevant structural data, checking the results, and adjusting the rules. This requires a computational workflow with data import, fragmentation algorithm integration, and result visualisation. The described workflow is normally unavailable for a new algorithm and must be set up individually. This work presents an open Java rich client Graphical User Interface (GUI) application to support the development of new in silico molecule fragmentation algorithms and make them readily available upon release. The MORTAR (MOlecule fRagmenTAtion fRamework) application visualises fragmentation results of a set of molecules in various ways and provides basic analysis features. Fragmentation algorithms can be integrated and developed within MORTAR by using a specific wrapper class. In addition, fragmentation pipelines with any combination of the available fragmentation methods can be executed. Upon release, three fragmentation algorithms are already integrated: ErtlFunctionalGroupsFinder, Sugar Removal Utility, and Scaffold Generator. These algorithms, as well as all cheminformatics functionalities in MORTAR, are implemented based on the Chemistry Development Kit (CDK).
The influence of molecular fragmentation and parameter settings on a mesoscopic dissipative particle dynamics (DPD) simulation of lamellar bilayer formation for a C10E4/water mixture is studied. A “bottom-up” decomposition of C10E4 into the smallest fragment molecules (particles) that satisfy chemical intuition leads to convincing simulation results which agree with experimental findings for bilayer formation and thickness. For integration of the equations of motion Shardlow’s S1 scheme proves to be a favorable choice with best overall performance. Increasing the integration time steps above the common setting of 0.04 DPD units leads to increasingly unphysical temperature drifts, but also to increasingly rapid formation of bilayer superstructures without significantly distorted particle distributions up to an integration time step of 0.12. A scaling of the mutual particle–particle repulsions that guide the dynamics has negligible influence within a considerable range of values but exhibits apparent lower thresholds beyond which a simulation fails. Repulsion parameter scaling and molecular particle decomposition show a mutual dependence. For mapping of concentrations to molecule numbers in the simulation box particle volume scaling should be taken into account. A repulsion parameter morphing investigation suggests to not overstretch repulsion parameter accuracy considerations.
Recent years have seen a sharp increase in the development of deep learning and artificial intelligence-based molecular informatics. There has been a growing interest in applying deep learning to several subfields, including the digital transformation of synthetic chemistry, extraction of chemical information from the scientific literature, and AI in natural product-based drug discovery. The application of AI to molecular informatics is still constrained by the fact that most of the data used for training and testing deep learning models are not available as FAIR and open data. As open science practices continue to grow in popularity, initiatives which support FAIR and open data as well as open-source software have emerged. It is becoming increasingly important for researchers in the field of molecular informatics to embrace open science and to submit data and software in open repositories. With the advent of open-source deep learning frameworks and cloud computing platforms, academic researchers are now able to deploy and test their own deep learning models with ease. With the development of new and faster hardware for deep learning and the increasing number of initiatives towards digital research data management infrastructures, as well as a culture promoting open data, open source, and open science, AI-driven molecular informatics will continue to grow. This review examines the current state of open data and open algorithms in molecular informatics, as well as ways in which they could be improved in future.