Titlebook: Lokale Politik als Ressource der Demokratie in Europa?; Lokale Autonomie, lo Angelika Vetter Book 2002 Springer Fachmedien Wiesbaden 2002 D

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Einstellungen zur lokalen Politik als Gegenstand politikwissenschaftlicher Analyse,ren zum Standardrepertoire politikwissenschaftlicher Forschung. Ihre empirische Gültigkeit ist bislang jedoch kaum belegt. Die Frage, inwieweit die lokale Ebene tats?chlich dazu in der Lage ist, die Einstellungen der Bürger gegenüber der Demokratie zu st?rken, ist noch unbeantwortet. Dasselbe gilt f

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,Politische Einstellungen als Form politischer Unterstützung,bl?ufe des politischen Geschehens sicherstellen. Vielmehr müssen diese Strukturen von Seiten der Bürger auch akzeptiert werden. Eine entsprechende Unterstützung kann sowohl finanzieller als auch partizipatorischer Art sein. Sie kann sich aber auch in Form von positiven Einstellungen gegenüber den je

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,Theoretische Vorüberlegungen zum Legitimationspotenzial der lokalen Politik und dessen Ursachen,ellungen und dem Verhalten der Bürger eine wesentliche Quelle politischer Legitimit?t und Stabilit?t sieht (vgl. u.a. . 1965; . 1965; Kapitel 2). Zum anderen liegt der Arbeit ein neo-institutionalistisches Verst?ndnis von Politikwissenschaft zu Grunde (vgl. u.a. . 1993; . 1989). Dabei werden Einstel

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Lokale Kontextfaktoren und das Legitimationspotenzial der lokalen Politik in Europa,onspotenzial über ihre Grenzen hinaus attestiert. Was aber sind nun die Ursachen dieses Befundes? Welche Bedingungen f?rdern dieses Legitimationspotenzial der lokalen Politik? Unter welchen strukturellen Bedingungen sind die Einstellungen gegenüber der lokalen Politik besonders positiv? Und unter we

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?ukasz Mamica,Jan Toporowskiment and evaluation of spoken dialogue systems. Common challenges associated with this approach are discussed and example solutions are provided. This work provides insights, lessons, and inspiration for future978-3-642-43984-1978-3-642-24942-6Series ISSN 2192-032X Series E-ISSN 2192-0338

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Review of Empirical and Intelligent Techniques for Evaluating Rock Fragmentation Induced by Blastinring initial era, various empirical equations were developed for predicting fragment size based on blast design parameters. During the last decade, various machine learning (ML) models such as artificial neural network and support vector machine have been proposed for prediction of rock fragmentatio