Dr. Arnd Meiser
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Kontakt:
Enrique-Schmidt-Straße 1
28359 Bremen
WIWI 1 Gebäude, Raum A2320
Telefon: +49 (0)421 218-66752
arnd.meiserprotect me ?!gmxprotect me ?!.de
Werdegang
Aktuelle Position
2022 - Dez. 2023 Universität Bremen, Deutschland
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Wirtschaftspsychologie und Personalwesen
Vorherige Position
2018 - 2019 Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Deutschland
Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung für Versorgungsforschung
2017 - 2018 Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Deutschland
Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung für Psychologie
Ausbildung
2019 - 2022 Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Deutschland
Studium der Neurocognitive Psychology, PhD
2016 - 2019 Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Deutschland
Studium der Neurocognitive Psychology , Master of Science
2012 - 2016 Leuphana Universität Lüneburg, Deutschland
Studium der Business Psychology , Bachelor of Science
Projekt KARAT
Arnd Meiser ist Mitglied des Projektteams KARAT.
KARAT steht für das Projekt „Künstliche Intelligenz für gesunde Arbeit in Fahrberufen: Arbeitsbelastung und Sicherheit in Verkehr und Transport (KARAT)“ welches eine mitarbeiterorientierte KI-Anwendung zur Unterstützung der Fahrberufe in Deutschland implementiert. Durch die Nutzung von sowohl individueller Daten, physiologischer Reaktionen und Fahrtdaten als auch öffentlich verfügbarer Daten (z. B. Wetterdaten, Großereignisse, Verkehrslagen) wird eine Analyse zur Arbeitsbelastung auf der Basis von Maschinellem Lernen entwickelt.
Publikationen
Alle Veröffentlichungen im Projekt KARAT von Herrn Arnd Meiser finden Sie hier.
Weitere Publikationen sind:
- Kasten, F. H., Duecker, K., Maack, M. C., Meiser, A., & Herrmann, C. S. (2019). Integrating electric field modeling and neuroimaging to explain inter-individual variability of tACS effects. Nature communications, 10(1), 1-11. https://doi.org/10.1038/s41467-019-13417-6
- Meiser, A., Tadel, F., Debener, S., & Bleichner, M. G. (2020). The Sensitivity of Ear-EEG: Evaluating the Source-Sensor Relationship Using Forward Modeling. Brain Topography, 1-12. https://doi.org/10.1007/s10548-020-00793-2
- Meiser, A., & Bleichner, M. G. (2022). Ear-EEG compares well to cap-EEG in recording auditory ERPs: a quantification of signal loss. Journal of Neural Engineering. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ac5fcb