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  1. Improving compliance with COVID-19 guidance: A workplace field experiment

    Arroyos-Calvera, D., Drouvelis, M., Lohse, J. & McDonald, R., 20.11.2023, (E-pub ahead of print) In: Behavioural Public Policy. 23 p.

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  2. From ruins and rubble: promised and suspended futures in Kenya (and beyond)

    Kovač, U. & Ramella, A. L., 11.2023, In: Journal of Eastern African Studies. 17, 1-2, p. 141-164 24 p.

    Research output: Journal contributionsJournal articlesResearchpeer-review

  3. Published

    Sprache und Mathematiklernen

    Leiss, D., Gerlach, K., Wessel, L. & Schmidt-Thieme, B., 09.2023, Handbuch der Mathematikdidaktik. Bruder, R., Büchter, A., Gasteiger, H., Schmidt-Thieme, B. & Weigand, H-G. (eds.). 2 ed. Berlin: Springer Spektrum, p. 561-595 35 p.

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  4. Demarcating New Borders: Transnational Migration and New Educational Governance: empirical Explorations in Greece, Turkey and Germany

    Çelik, Ç., Gomolla, M., Kantzara, V., Kollender, E. & Loos, M. M., 16.10.2023, Ent|grenz|ungen: Beiträge zum 28. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Erziehungswissenschaft. Heinemann, A., Karakaşoğlu, Y., Linnemann, T., Rose, N. & Sturm, T. (eds.). Opladen: Verlag Babara Budrich, p. 65-76 12 p. ( Schriften der Deutschen Gesellschaft für Erziehungswissenschaft (DGfE)).

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  5. Armutssensibilität – eine Leerstelle in der Religionslehrkräftebildung

    Uppenkamp, V., 2023, In: Katechetische Blätter. 148, 5, p. 389-394 6 p.

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  6. Zwischen Inklusion und Distinktion. Armutssensibler Religionsunterricht unter Berücksichtigung genderbezogener Aspekte

    Uppenkamp, V., 2023, Religiöse Bildung an den Rändern der Vielfalt. : Soziale Benachteiligung, Religion, Geschlecht. Knauth, T., Reindl, S. & Jochimsen, M. A. (eds.). Waxmann Verlag, p. 139-151 13 p.

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  7. Leitlinien für einen armuts- und gendersensiblen Religionsunterricht. Reflexionshilfen zur Praxis inklusiver religiöser Bildung

    Knauth, T. & Uppenkamp, V., 2023, Religiöse Bildung an den Rändern der Vielfalt. : Soziale Benachteiligung, Religion, Geschlecht. Knauth, T., Reindl, S. & Jochimsen, M. A. (eds.). Waxmann Verlag, p. 165-182 18 p.

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  8. Sentiment, we-talk and engagement on social media: insights from Twitter data mining on the US presidential elections 2020

    Hagemann, L. & Abramova, O., 27.11.2023, In: Internet Research. 33, 6, p. 2058-2085 28 p.

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  9. PyFin-sentiment: Towards a machine-learning-based model for deriving sentiment from financial tweets

    Wilksch, M. & Abramova, O., 01.04.2023, In: International Journal of Information Management Data Insights. 3, 1, 10 p., 100171.

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