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The importance of mass media in shaping citizens' attitudes towards various political issues is well-documented in political communication and media studies. Moreover, mass media play an important role in the process of identity formation by influencing individual judgements towards the community and stimulating a sense of belonging in a group. Bearing these postulations in mind, it is clear that European integration and the formation of European identity can be affected by media representations of the EU and its policies. Following this logic, this research paper explores how media represent EU Cohesion policy and whether these representations can affect the formation of European identity. To address these goals, we undertake a framing analysis of 2714 media articles selected from European, national and regional media outlets over a 10-year period (2007-2017). The analysis revealed eight culturally-embedded frames producing news on Cohesion policy issues. The majority of the media articles had a positive valence, especially in relation to the EU. However, despite the positive valence of the analysed news articles, the analysis unfolded a low degree of Europeanisation of the public discourse. Overall, the results suggest that although media representations of Cohesion Policy can reflect a positive stance towards EU Cohesion policy, this does (yet) fully translate into the promotion of European identity mainly due to the fragmented and nationalised discourses employed by the media outlets that were investigated in this research. ; COHESIFY Research paper 9. COHESIFY WP4 -- Task 4.1: Output 4.2

Die Bertelsmann Stiftung führt seit 2012 das Projekt "Radar gesellschaftlicher Zusammenhalt" durch. Das Ziel besteht darin, die Güte gesellschaftlichen Zusammenhalts in verschiedenen Gemeinwesen zu erfassen. Hierzu wurden 2017 aktuelle Daten zur sozialen Kohäsion, ihren Stärken und Schwächen, Ursachen und Wirkungen erhoben und dazu bundesweit 5.041 Menschen befragt hat, wovon 4.968 in den Analysen berücksichtigt werden konnten.

Themen: Wohnort, Nachbarschaft, Freundeskreis: Lebenszufriedenheit; Wohndauer am Wohnort (Einzugsjahr); Umzugsabsicht; Verbundenheit mit Europa, Deutschland, dem Bundesland, der Region, dem Wohnort und der Nachbarschaft (geopolitische Identität); soziales Netzwerk: Größe des Freundes- und Bekanntenkreises; Häufigkeit privater Treffen mit Freunden, Verwandten und mit Arbeitskollegen; bei Schwierigkeiten Hilfe von Freunden; im Notfall finanzielle Unterstützung durch Freunde oder Bekannte.

Vertrauen zu Mitmenschen: allgemeines Personenvertrauen; Vertrauen in Fremde; überzeugt von guten Absichten der meisten Menschen; man kann sich auf niemanden verlassen; die meisten Menschen begegnen mir mit Respekt.

Toleranz und Vielfalt: Leben in Deutschland durch zunehmende Vielfalt bedroht oder bereichert; Akzeptanz von Diversität in der Nachbarschaft (Menschen mit einem ganz anderen Lebensstil, Menschen anderer Religionen, Ausländer/ Migranten, Homosexuelle und Flüchtlinge).

Vertrauen in Einrichtungen und Organisationen: Institutionenvertrauen (politische Parteien, Gerichte, Polizei, Landesregierung, Landtag, Bundesregierung, Bundestag, Europäische Kommission, Europäisches Parlament, öffentlich-rechtlicher Rundfunk, soziale Medien).

Gerechtigkeit, soziale Unterschiede: finde soziale Unterschiede im Land gerecht; Vergütung entsprechend der eigenen Leistung; gerechte Verteilung wirtschaftlicher Gewinne; Rangunterschiede zwischen Menschen sind akzeptabel; die meisten Leute kümmern sich nicht darum, was mit ihren Mitmenschen geschieht.

Hilfsbereitschaft: regelmäßige oder gelegentliche Hilfsbereitschaft gegenüber Personen außerhalb des Haushalts; Geldspende für soziale oder gemeinnützige Zwecke in den letzten 12 Monaten; Hilfsbereitschaft gegenüber einer hilfsbedürftigen fremden Person.

Sicherheit, Gesetzestreue: Sicherheitsgefühl in der Nachbarschaft; Sicherheitsgefühl nachts in der Umgebung; verschiedene Probleme im Ortsteil (z.B. Hundekot auf der Straße, Falschparker, etc.).

Teilhabe, gesellschaftliches Engagement: Häufigkeit von ehrenamtlichem Engagement; Art des politischen Engagements in den letzten zwölf Monaten (z.B. Ausüben eines politischen Amts, Beteiligung an einer Demonstration, etc.); Politikinteresse; Interesse an Lokalpolitik; Mitgliedschaft in einem gemeinnützigen Verein oder einer gemeinnützigen Organisation; Wahrscheinlichkeit der eigenen Wahlbeteiligung bei den nächsten Wahlen.

Flüchtlinge: gut, dass Deutschland viele Flüchtlinge aufgenommen hat; große Probleme mit Flüchtlingen in der Wohngegend; Staat kümmert sich mehr um Flüchtlinge als um hilfsbedürftige Deutsche; Deutschland wird Herausforderungen durch die Aufnahme und Integration von Flüchtlingen bewältigen.

Gesundheit und Zufriedenheit im Leben, Religiosität: allgemeines Glücksgefühl; Selbsteinschätzung des Gesundheitszustands; Zustimmung zu verschiedenen Aussagen (eigenes Leben kommt dem Ideal nahe, Lebensbedingungen sind hervorragend, zufrieden mit dem Leben, bisher die wichtigsten vom Leben gewünschten Dinge bekommen, würde fast nichts ändern, falls ich mein Leben noch einmal leben könnte); Selbsteinschätzung der Religiosität.

Selbsteinschätzung: persönliche Werte (neue Ideen entwickeln, Reichtum, Sicherheit, Amüsieren, Gutes tun, Erfolg, Risikofreude, Richtiges tun, Umwelt, Traditionen).

Politik, Demokratie, Zusammenhalt: Globalisierung als Bedrohung oder als Chance; Links-rechts-Selbsteinstufung; Parteinähe; Zukunftsoptimismus; Demokratiezufriedenheit; Unsicherheit durch Ereignisse der letzten Jahre; Demokratie als beste Staatsform; keine freie Meinungsäußerung in Deutschland ohne Ärger zu bekommen; Zusammenhalt in Deutschland ist gefährdet; Beurteilung des Zusammenhalts in der Wohngegend; Einschätzung der Spannungen zwischen sozialen Gruppen in Deutschland (zwischen Armen und Reichen, Männern und Frauen, Einheimischen und Einwanderern, politisch Rechts und Links sowie zwischen Christen und Muslimen).

Demographie: Geschlecht; Alter; Kinder; Anzahl der Kinder; Haushaltsgröße und Haushaltszusammensetzung; feste Partnerschaft; Erwerbstätigkeit; höchster Schulabschluss; höchster beruflicher Bildungsabschluss; Anzahl der Bücher im Haushalt; Besuchshäufigkeit von Musikveranstaltungen im vergangenen Jahr; soziale Mediennutzung; laufende Hilfe zum Lebensunterhalt in den letzten 12 Monaten; Beurteilung der persönlichen wirtschaftlichen Lage; Haushaltsnettoeinkommen; in Deutschland geboren; Geburtsland; deutsche Staatsbürgerschaft; Staatsbürgerschaft des Befragten; Bundesland der Kindheit und Jugend; Geburt der Eltern in Deutschland; Geburtsland der Eltern; zu Hause gesprochene Sprache; Anzahl der Festnetznummern im Haushalt; Anzahl der Mobilfunknummern.

Zusätzlich verkodet wurde: Interviewnummer; Stichprobe (Festnetz, Mobilfunk); Ortsteil genannt; Landkreis bzw. kreisfreie Stadt genannt; Straße und Hausnummer genannt; Bundesland; Migrationshintergrund; Berlin Ost/West; Region; Gewichtungsfaktoren.

Territorial cohesion, broadly defined as the possibility for the population living in a territory to access services of general economic interest, is a relatively new concept, but which is increasingly gaining importance in the academic and policy-making spheres, especially in the European Union (EU). The objective of territorial cohesion, which builds on the European Spatial Development Perspective (ESDP), is to help achieve a more balanced development by reducing existing disparities, avoiding territorial imbalances and by making sectoral policies, which have a spatial impact and regional policy more coherent. It also aims to improve territorial integration and encourage cooperation between regions. Territorial cohesion complements the notions of economic and social cohesion by translating the fundamental EU goal of a balanced competitiveness and sustainable development into a territorial setting. The concept of territorial cohesion attaches importance to the diversity of the European territory which is seen as a key competitive advantage, the preservation of the European social model, and the ability of the citizens of Europe's nations and regions to be able to continue to live within their historically produced territories and regions. This paper analyses the relationship between polycentric development and cohesion, describes the key EU policy steps on territorial cohesion and presents an index of territorial cohesion.

Se aborda el tema de la sostenibilidad urbana, a partir del carácter polémico de la categoría construida por la asociación de las dos palabras (sostenible y urbano); se plantean algunas consideraciones y se proponen perspectivas para tratar desde la geografía, situaciones temáticas que pueden circunscribirse en el marco de la sostenibilidad urbana. La síntesis de la reflexión valida la pertinencia de instrumentos conceptuales más integradores que trasciendan a perspectivas políticas o económicas, por lo cual se plantea la aproximación a la cohesión territorial con miras a la sostenibilidad. ; The issue of urban sustainability is addressed, based on the controversial nature of the category built by the association of the two words (sustainable and urban), some considerations are proposed and perspectives are proposed to deal with the geographic issues that can be circumscribed in the framework of urban sustainability. The synthesis of the reflection validates the relevance of more integrative conceptual instruments that transcend political or economic perspectives. For which reason the approach to territorial cohesion with a view to sustainability is proposed. ; 448-455 ; Israel.cabeza@uptc.edu.co ; Semestral ; http://www.saber.ula.ve/regeoven/

This research aims to predict conscripts' task cohesion in groups using artificial neural network modelling (NNM). The prediction of task cohesion during military conscription lies on two domains of research. The first is related to team cohesion, its deconstruction, and its measurement, while the second is allied to nonlinear modelling in group behaviour research. To predict this multidimensional and complex phenomenon, the multilayer perceptron (MLP) and the radial basis function (RBF) neural networks are used. As a result, the team cohesion in conscript groups, which is a key variable in conscription service effectiveness, was predicted with high accuracy (MPL MOD2= 88% and RBF MOD8=90%) by the models created. The performed modeling shows that according to MPL MOD2 norm cohesion has 100% of normalized importance, while according to RBF MOD8, interpersonal cohesion is the best predictor (normalized importance=100%) for task cohesion in groups during conscription service.

This research aims to predict conscripts' task cohesion in groups using artificial neural network modelling (NNM). The prediction of task cohesion during military conscription lies on two domains of research. The first is related to team cohesion, its deconstruction, and its measurement, while the second is allied to nonlinear modelling in group behaviour research. To predict this multidimensional and complex phenomenon, the multilayer perceptron (MLP) and the radial basis function (RBF) neural networks are used. As a result, the team cohesion in conscript groups, which is a key variable in conscription service effectiveness, was predicted with high accuracy (MPL MOD2= 88% and RBF MOD8=90%) by the models created. The performed modeling shows that according to MPL MOD2 norm cohesion has 100% of normalized importance, while according to RBF MOD8, interpersonal cohesion is the best predictor (normalized importance=100%) for task cohesion in groups during conscription service.