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Perspectives on Visuality in Egypt 2011-2013
Series: Urban Studies
Auf dem Weg in ein pluralistisches Paradigma

Abbildungen und Tabellen Abbildung 1: Überblick über den analytischen Rahmen | 40  Abbildung 2: Bestimmung der untersuchten Community | 59  Abbildung 3: Prozesstyp sequenzielle Trennung | 117  Abbildung 4: Prozesstyp iterative Trennung | 123  Abbildung 5: Prozesstyp interaktive Verschränkung | 127  Abbildung 6: Übersicht der Fälle im Spektrum der Prozesstypen | 134  Tabelle 1: Überblick der Fallauswahl | 94  Tabelle 2: Übersicht der elementaren Argumente nach Fällen | 145  Tabelle 3: Übersicht der komplexen Argumente nach Fällen | 167  Tabelle

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Inhalt Einleitung | 7 I Die Temporalität des Design Thinking | 23 I.1 Zeitdruck | 26 I.2 Timeboxing und die Logik der Iteration | 30 I.3 Zeitnot | 41 I.4 Theoretisches Zwischenfazit I | 46 I.5 Empathie als Methodologie | 50 II Die Materialität des Design Thinking | 57 II.1 Design Thinking als Laborpraxis | 61 II.2 Die Übersetzung von Menschen in Papier | 64 II.3 Design Thinking erzeugt Probleme | 70 II.4 Spuren verwischen | 77 II.5 Design Thinking als reiner Entwicklungsprozess | 80 II.6 Methoden als Werkzeuge | 86 II.7

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Inhalt Einleitung: Liebe ist… Zum Phänomen des Sprechens über Unbestimmtheit(en) | 7 I EINSATZ: ZUR RELATIONALITÄT DES SOZIALEN 1. Poststrukturalistische Perspektiven auf Sozialität und Subjektivität | 19 1.1. Performatives Sprechen: Signifizierungen von Sozialität und Subjektivität | 21 1.2. Iterative Strukturierungen: Re-Signifizierungen von Sozialität und Subjektivität | 32 1.3. Machtvolle Schließungen: Unmögliche Formierungen von Sozialität und Subjektivität | 47 1.4. Tropologische Bewegungen: Figurativer Sinn | 68 1

Abbildungen Abbildung 1: Der iterative Forschungsprozess ......................................................53 Abbildung 2: Übersicht der Interviewpartner ........................................................56 Abbildung 3: Abstrahierte ungeordnete Situationsmap ..........................................61 Abbildung 4: Abstrahierte geordnete Situations-Map ............................................62 Abbildung 5: Maps von Sozialen Welten/Arenen ..................................................63 Abbildung 6: Positions

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Causation in Language | 88 Force Dynamics and Intuitive Psychology | 92 Causation in Video Games | 93 ITERATION IN VIRTUAL SPACE Predictive Thinking in Virtual Worlds | 101 The Bayesian Brain | 103 Bayesian Inference in Visual Perception | 104 Bayesian Inference in Movement | 109 Coping with Uncertainty | 111 The Groundhog Day Effect | 115 The Groundhog Day Effect in Jesper Juul’s Time Mapping | 118 A Temporal Paradox | 121 Solutions to the Paradox | 123 “Once Wasn’t Enough for You, Eh? Well, Twice Is Fine by Me!” | 135 Lather, Rinse

Konsensieren, agiles Pro- jektmanagement – Scrum10 und andere mehr) steht zur Inspiration genauso offen, wie Muster, die dort bereits entwickelt wurden (siehe Kasten Iteration/Iterator). Quelle: Groupworks Deck, http://groupworksdeck.org/patterns/Iteration, Zugrif f am 14. Juni 2015. 9 | Persönliche Korrespondenz, April 2014. 10 | Siehe: https://de.wikipedia.org/wiki/Scrum (Zugrif f am 16. Juni 2015). Muster aus anderen Mustersprachen, zum Beispiel: Iteration und Iterator Iteration • Beschreibung: Wenn etwas nicht auf Anhieb gelingt, versuche es ein zweites, sogar ein

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-Building � � � � � 65 5. Adapting the Iterative-Cyclical Research Model of Grounded Theory Methodology � � � 67 5.1 Theoretical Sampling and GTM’s Iterative-Cyclical Research Model � � � � � � � � � � � � � 67 5.2 Analytical Process A: Discursive-interpretative Analysis of Narratives � � � � � � � � 71 5.3 Analytical Process B: Case Study Element. Working with Empirical Data � � � � � � � 74 6. Methodological Conclusions � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � 75 II. Domain

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.00 Number of episodes: 7022 ---------------------------------------------------------------------------- Model: Cox (partial likelihood) Maximum likelihood estimation. Algorithm 5: Newton (I) Number of model parameters: 8 Type of covariance matrix: 2 Maximum number of iterations: 20 Convergence criterion: 1 Tolerance for norm of final gradient: 1e-006 Mue of Armijo condition: 0.2 Minimum of step size value: 1e-010 Scaling factor: -1 Log-likelihood of exponential null model: -9015.44 Changed scaling factor for log-likelihood: -0.0001 Using default