Wie in Zeiten multipler Krisen die Lebenszufriedenheit leidet

Pandemie, Krieg, Energiepreisschock und Klimafolgen haben die Lebenszufriedenheit in Deutschland deutlich belastet, wie neue Daten zeigen. Besonders einkommensschwache Haushalte und Alleinerziehende wurden länger und stärker getroffen. Hier weiter lesen…

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Kapitalismus und Demokratie: Drei Perspektiven für die politische Bildung

Viele Krisen unserer Zeit ‒ auch die Probleme der Demokratie und Menschenrechte ‒ sind eng mit dem Kapitalismus verbunden. Zeit, dass sich diese Tatsache auch in der politischen Bildung widerspiegelt, argumentieren unsere Expert*innen im Gastbeitrag und präsentieren drei mögliche Ansätze.

2.–3. November 2026 — Strategisches Forum: Agrarwirtschaft in Krisen – stark durch Resilienz – DAFA

BenchEWS v1.0: A Capability-Faithful and Reproducible Benchmark for Early-Warning Signal Evaluation

BenchEWS v1.0 is an open, reproducible, and adversarially hardened benchmark for evaluating Early-Warning Signal (EWS) methods in complex systems. The benchmark focuses on Fold (saddle-node) transitions generated from synthetic stochastic dynamical systems and is designed to evaluate whether an indicator demonstrates genuine early-warning capability rather than exploiting benchmark artifacts. BenchEWS combines reproducible task generation, holdout evaluation, execution isolation, causal verification, and false-alarm-gated leaderboard admission into a unified governance framework. The benchmark introduces four complementary protection layers: Holdout Evaluation to prevent dataset memorization and label hardcoding. Execution Isolation to prevent ground-truth access and sandbox escapes. Prefix-Consistency Verification to detect non-causal and lookahead-based indicators. False-Alarm Eligibility Gating (FAR) to prevent indiscriminate alarm strategies from dominating timeliness rankings. BenchEWS does not propose a new Early-Warning Signal theory. Instead, it provides a benchmark infrastructure intended to support fair, reproducible, and capability-faithful comparison of EWS methods under explicitly defined governance constraints. The framework was developed in response to a series of hostile governance audits, adversarial gaming analyses, and reproducibility reviews, resulting in a benchmark architecture designed to minimize leaderboard inflation and maximize scientific transparency.   Keywords (English) Early Warning Signals, EWS, Benchmarking, Benchmark Governance, Reproducibility, Scientific Infrastructure, Open Science, Adversarial Evaluation, Leaderboard Integrity, False Alarm Rate, Holdout Evaluation, Causal Verification, Process Isolation, Complex Systems, Critical Transitions, Tipping Points, Saddle-Node Bifurcation, Fold Transition, Dynamical Systems, Time Series Analysis, Monitoring Systems, Scientific Software Governance   Zenodo-Beschreibung (Deutsch) BenchEWS v1.0 ist ein offenes, reproduzierbares und gegen strategische Ausnutzung gehärtetes Benchmark-System zur Bewertung von Early-Warning-Signal-(EWS)-Methoden in komplexen Systemen. Der Benchmark konzentriert sich auf Fold- bzw. Saddle-Node-Übergänge in synthetischen stochastischen Dynamiken und wurde entwickelt, um tatsächliche Frühwarnfähigkeit von Methoden zu messen, anstatt deren Fähigkeit zur Ausnutzung von Benchmark-Strukturen. BenchEWS kombiniert reproduzierbare Aufgabengenerierung, Holdout-Evaluation, Ausführungsisolation, Kausalitätsprüfung und eine False-Alarm-basierte Zulassungslogik für Ranglisten in einer gemeinsamen Governance-Architektur. Der Benchmark basiert auf vier zentralen Schutzmechanismen: Holdout-Evaluation gegen Datensatz-Memorisierung und Label-Hardcoding. Execution Isolation gegen Ground-Truth-Zugriffe und Sandbox-Umgehungen. Prefix-Consistency Verification zur Erkennung nicht-kausaler und Lookahead-basierter Verfahren. False-Alarm Eligibility Gating (FAR) zur Verhinderung von „Alarm-immer“-Strategien auf Ranglisten. BenchEWS stellt keine neue Theorie von Early-Warning-Signalen vor. Stattdessen bietet es eine Benchmark-Infrastruktur für faire, reproduzierbare und fähigkeitsgetreue Vergleiche von EWS-Verfahren unter klar definierten Governance-Bedingungen. Die Architektur entstand aus einer Reihe adversarieller Audits, Governance-Analysen und Reproduzierbarkeitsprüfungen mit dem Ziel, Leaderboard-Manipulationen zu minimieren und wissenschaftliche Transparenz zu maximieren.   Schlüsselwörter (Deutsch) Frühwarnsignale, Early Warning Signals, Benchmark, Benchmark-Governance, Reproduzierbarkeit, Wissenschaftliche Infrastruktur, Open Science, Adversarielle Evaluation, Ranglistenintegrität, False Alarm Rate, Holdout-Evaluation, Kausalitätsprüfung, Prozessisolation, Komplexe Systeme, Kritische Übergänge, Kipppunkte, Saddle-Node-Bifurkation, Fold-Transition, Dynamische Systeme, Zeitreihenanalyse, Monitoring-Systeme, Wissenschaftliche Software-Governance   Autor Diplom-Ingenieur Bernd von MallinckrodtORCID: 0009-0005-5279-6607E-Mail: [email protected]

Grund- und Menschenrechte auch in Deutschland gefährdet

Am vergangenen Donnerstag wurde der "Grundrechte-Report 2026 – Zur Lage der Bürger- und Menschenrechte in Deutschland" in der Stiftung Forum Recht in Karlsruhe der Öffentlichkeit vorgestellt. Seit inzwischen 30 Jahren wird dieser "alternativer Verfassungsschutzbericht" um dem 23. Mai herum veröffentlicht; dem Tag des Grundgesetzes.

From Projection Geometry to Monitoring-System Design: A Practical Framework for Detectability-Aware Early-Warning Monitoring

From Projection Geometry to Monitoring-System Design: A Practical Framework for Detectability-Aware Early-Warning Monitoring Frühwarnsignale (Early Warning Signals, EWS) werden traditionell als Eigenschaften dynamischer Systeme interpretiert. In der Praxis hängt ihre Sichtbarkeit jedoch nicht nur von der Dynamik selbst ab, sondern auch von der Beobachtungsgeometrie, der Sensorplatzierung und der Auswahl der Messkanäle. Dieses Paper konsolidiert die Entwicklung von der Projektionsgeometrie über BenchEWS bis hin zum Monitoring-System-Design in einem einheitlichen Rahmenwerk. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass identische kritische Dynamiken je nach Beobachtungskanal deutlich unterschiedliche Frühwarnsignale erzeugen können. Aufbauend auf dem Projective Detectability Framework (PDF) und dem BenchEWS-Benchmark wird gezeigt, wie Beobachtungsgeometrie systematisch quantifiziert, Sensorblindheit bewertet und Monitoring-Architekturen optimiert werden können. Der Beitrag erhebt keinen Anspruch auf neue Mathematik, ein Naturgesetz oder eine neue Universalitätstheorie. Stattdessen wird ein reproduzierbares Engineering-Framework vorgestellt, das die Brücke zwischen Beobachtbarkeitstheorie, Frühwarnsignal-Forschung und praktischer Überwachung komplexer Systeme schlägt. Das Rahmenwerk führt von der Frage „Kann ein Warnsignal beobachtet werden?“ zur Ingenieursfrage „Wie muss ein Monitoring-System gestaltet werden, damit kritische Dynamik zuverlässig sichtbar wird?“ Keywords: Early Warning Signals, EWS, Projection Geometry, Observability, Detectability, Sensor Blindness, Monitoring-System Design, BenchEWS, Complex Adaptive Systems, Critical Transitions, Tipping Points, Sensor Placement, Observability Geometry, Dynamical Systems, Engineering Framework, Monitoring Optimization, State-Space Analysis, Complex Systems, Benchmarking, Reproducible Research   English Description (Zenodo) From Projection Geometry to Monitoring-System Design: A Practical Framework for Detectability-Aware Early-Warning Monitoring Early Warning Signals (EWS) are traditionally interpreted as intrinsic properties of dynamical systems. In practice, however, their visibility depends not only on the underlying dynamics but also on observation geometry, sensor placement, and measurement-channel selection. This paper consolidates the progression from Projection Geometry through BenchEWS to Monitoring-System Design into a unified framework. The starting point is the observation that identical critical dynamics may generate fundamentally different warning signals depending on the observation channel. Building on the Projective Detectability Framework (PDF) and the BenchEWS benchmark, the framework demonstrates how observation geometry can be quantified, sensor blindness evaluated, and monitoring architectures optimized. The contribution does not claim new mathematics, a natural law, or a new universality theory. Instead, it presents a reproducible engineering framework that bridges observability theory, early-warning signal research, and practical monitoring-system design for complex systems. The framework shifts the focus from the scientific question “Can a warning signal be observed?” to the engineering question “How should a monitoring system be designed to ensure that critical dynamics remain detectable?” Keywords: Early Warning Signals, EWS, Projection Geometry, Detectability, Observability, Sensor Blindness, BenchEWS, Monitoring-System Design, Monitoring Optimization, Sensor Placement, State-Space Dynamics, Critical Transitions, Tipping Points, Complex Adaptive Systems, Dynamical Systems, Engineering Framework, Observability Geometry, Benchmarking, Reproducible Research, Complex Systems

School of Participation - Bildungswerk Mehr Demokratie

Ein Ort für Demokratieprozesse und Demokratieerfahrungen.