Vernetzung von Strukturwandelregionen

Durch die Verbindung von Forschungsgemeinschaften wollen wir den akademischen Austausch und Kooperationen fördern sowie die Expertise innerhalb des JTC mit internationalen Wissenschaftlern vernetzen.

JTC Team A1 Strukturwandel &<br />
Partizipation: Gruppenbild – Dr. Jan Winkler, Hermine Bär, Cheyenne Wolf, Pia Kahlfuß, nicht abgebildet: Felix Schiedlowski

Wir bauen ein umfangreiches akademisches Forschungsnetzwerk auf, welches sich sowohl international als auch EU-weit mit dem Thema Just Transition befasst. Durch die Verbindung von Forschungsgemeinschaften wollen wir den akademischen Austausch und Kooperationen fördern sowie die Expertise innerhalb des JTC mit internationalen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern vernetzen.

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Als interdisziplinäres Team bringen wir Wissenschaftler zusammen, die sich sowohl mit Just Transition-Themen als auch Ressourcennutzung, Bergbaufolgelandschaften, Nachhaltigkeit, Energietransformation, Deindustrialisierung und ökologische Effekte befassen. Unsere Teamarbeit fördert horizontale und interdisziplinäre Zusammenarbeiten und bindet lokale Gemeinschaften durch innovative, künstlerische oder multimodale Formen der Wissensverbreitung ein. Sie soll damit wesentlich dem Aufbau eines spezifischen Wissensgutes zum Umgang mit Strukturwandel-Themen in Just Transition-Regionen beitragen. Um eine Sichtbarkeit und Zusammenarbeit von Wissensträgern aus Strukturwandelregionen zu fördern, entwickeln wir eine interaktive Karte mit Inhalten des Netzwerkes und Beteiligungsoption. Wir erarbeiten internationale akademische Austausch- und Konferenzformate um Wissenschaftler aus verschiedenen Disziplinen in das Netzwerk einzubinden. Indem wir akademische Gemeinschaften aus verschiedenen Bereichen miteinander verbinden, wollen wir die Grundlage für eine langfristige Zusammenarbeit zu sozialen, ökologischen, technologischen und wirtschaftlichen Dimensionen von Just Transition-Regionen schaffen.

Team
Dr. Steffi Formann, Teamleiterin
Dr. Amy Walker
Dr. Gregory Gan