The paper discusses the growing importance of urban freight research given the increasing urban population trends. The complexity of urban freight systems means that it is essential for the public and private sectors to work together - one way to achieve this has been through freight partnerships. A short review of freight partnerships highlights the way in which they have fostered mutual understanding among urban freight stakeholders. The literature on shared situational awareness (SSA) and joint knowledge production (JKP) has been adapted to position freight partnerships and to further develop and link these partnerships to the concept of a living laboratory concerned with urban freight transport. This novel application of the living lab concept is introduced. Next, the first phases of a city logistics living lab brought in practice in Rotterdam are shortly mentioned. The living lab concept fits the complexities of the urban freight system well and has been a cornerstone of a recently started major freight project in the EU (CITYLAB). © 2016 Published by Elsevier B.V.
MULTIFILE
Dit paper presenteert de voorlopige resultaten van het project SUMMALab waarin een nieuwe ‘meta-lab’ benadering wordt getest. SUMMALab is een meta-lab rond mobiliteits-experimenten in de Metropoolregio Amsterdam, de Metropoolregio Rotterdam-Den Haag en de gemeenten Den Haag, Delft en Rotterdam. Een meta-lab is nietzelf een lab, maar een verzamelplaats waar verschillende onderzoeken en experimenten in samenhang worden gebracht zodat er sneller en beter van de experimenten geleerd kan worden. De meta-lab benadering respecteert en ondersteunt enerzijds lokale leeragenda's en hun focus op lokale oplossingen voor lokale problemen, en gebruikt anderzijds het potentieel van lokale experimenten om bij te dragen aan een centrale leeragenda gebaseerd op de 'grote maatschappelijke uitdagingen'.
Elk jaar organiseert het Leerhuis van het Projectmanagementbureau samen met de Hogeschool van Amsterdam een thematische seminarreeks.De koppeling van de wetenschappelijke theorie met de dagelijkse praktijk biedt een waardevolle verdieping van de kennis van de medewerkers van het Projectmanagementbureau. Centraal staat de toepasbaarheid in ons werk aan complexe en multidisciplinaire opgaven in Amsterdam.In 2018/2019 hebben we gekozen voor het smart city-concept, waarbij big data en tools roepen om toepassingsmogelijkheden in de aanpak van stedelijke problematiek.Wie in de media de discussie over de opkomst van smart cities volgt, krijgt vaak het beeld voorgeschoteld van een grote controlekamer, vol met monitors en schermen. Daarop worden allerhande processen in de stad op de minuut gevolgd: de doorstroming van het verkeer op de hoofdwegen, de weersverwachting en waterstanden, meldingen aan politie en brandweer of samenscholingen van menigtes in de openbare ruimte. Naast deze ‘control room’-visie staan twee minder bekende benaderingen: ‘Smart Citizens’ zet technologie in om burgers meer zeggenschap te geven, terwijl de ‘Creative City’ de stad beziet als ‘living lab’. Alle drie de verschijningsvormen van de smart city bieden kansen om de kwaliteit van leven in de stad te verbeteren, én roepen tegelijkertijd vragen op over hun doelmatigheid en legitimiteit.De verschillende bijdragen aan de seminarreeks over smart cities gingen dieper in op de mogelijkheden en valkuilen van de drie smart city perspectieven. Deze zijn gebundeld in dit magazine en aangevuld met een aantal lessen en handvatten voor de medewerkers van het PMB.
MULTIFILE
Een vraagarticulatieproces met projectmanagers en -leiders uit private en Triple-Helix organisaties laat zien dat zij behoefte hebben aan tools voor: 1. Het bepalen van de juiste incentives om stakeholders actief te betrekken in multi-sector collaboratieve innovatieprojecten (verder verwezen als innovatieprojecten), en 2. Het concreet, transparant en op één lijn te krijgen van de belangen van de partners. Vandaar dat dit project betreft het doorontwikkelen van het Degrees of Engagement diagram (DoE-diagram), een tool voor het managen van stakeholder engagement in innovatieprojecten voor het behalen van de maatschappelijke opgaven. Hiermee sluit het project aan bij de programmalijn ‘rollen, belangen en coördinatie’ van de Kennis en Innovatieagenda van de missie Maatschappelijke Verdienvermogen- thema’s Klimaat & Energie en Circulaire economie. Het consortium bestaat uit de Hogeschool van Amsterdam (HvA), KplusV en Amsterdam Smart City (ASC). De HvA ontwikkelde het DoE-diagram. Voor het identificeren van stakeholders bevat het DoE-diagram attributen op project- en organisatieniveau. In dit project wordt het DoE doorontwikkeld door onderzoek te doen naar: 1. De attributen op individuniveau en potentiele nieuwe attributen op project- en organisatieniveau, 2. De mate waarin deze attributen invloed hebben op het bepalen van de passende incentives, de concretisering van de partnerbelangen en al dan niet succesvolle verloop van innovatieprojecten, 3. Een verkenning van een digitale versie van het DoE voor het managen van in- en uitstappen van partners. Hiermee beoogt het project twee doelen: 1. Inzicht verkrijgen in stakeholderconfiguraties voor het ondersteunen van beslissingen met betrekking tot stakeholder-engagement, 2. Bouwen van een consortium van partijen die vervolg aan het project gaan geven door longitudinaal onderzoek te doen naar de inzet van de uitbreiding van het DoE-diagram en het maken van een werkend prototype en testen van de digitale versie ervan.
The anterior cruciate ligament (ACL) is a strong rope-like tissue which connects the femur to the tibia in the knee joint. Its function is to provide structural stability to the knee while preventing unnatural forward movement of the tibia relative to the femur. Acute complete ACL ruptures during movements like knee hyperextension or sudden changes of direction (pivoting) damage two entities: the ligament itself and its nerve connections to the posterior tibial nerve (PTN). PTN innervation in the ACL is essential for: a) proprioception (e.g. perception of position and movement/acceleration experienced by the ligament), and b) stability of the knee joint. Upon ACL rupture, the orthopedic surgeon reconstructs the ACL with a graft from the hamstring, patellar or quadriceps tendon. After the surgery, the goal is to regain neuromuscular control and dynamic stabilization during rehabilitation as soon as possible for a quick return to sports and daily activities. However, surgeons are not able to reconstruct the nerve gap between the PTN and the grafted ligament due to the microscopic size of the innervation in the ACL. Not linking the PTN to the graft creates a disconnection between the knee joint and the spinal cord. To mitigate these disadvantages in ACL surgery, this study focuses on activating the growth of proprioception nerve endings using a ligament loaded with growth factors (neurotrophins). We hypothesize that neurotrophins will activate proprioceptive fibers of neurons close to the ACL. We describe graft fabrication steps and in vitro experiments to expand on the regeneration capacity of a commercially available ACL-like synthetic ligament called LARS. The results will bring the ACL regeneration field closer to having a graft that can aid patients in regaining mobility and stability during locomotion and running, confidence in the strength of the knee joint, and quick return to sports.
The maximum capacity of the road infrastructure is being reached due to the number of vehicles that are being introduced on Dutch roads each day. One of the plausible solutions to tackle congestion could be efficient and effective use of road infrastructure using modern technologies such as cooperative mobility. Cooperative mobility relies majorly on big data that is generated potentially by millions of vehicles that are travelling on the road. But how can this data be generated? Modern vehicles already contain a host of sensors that are required for its operation. This data is typically circulated within an automobile via the CAN bus and can in-principle be shared with the outside world considering the privacy aspects of data sharing. The main problem is, however, the difficulty in interpreting this data. This is mainly because the configuration of this data varies between manufacturers and vehicle models and have not been standardized by the manufacturers. Signals from the CAN bus could be manually reverse engineered, but this process is extremely labour-intensive and time-consuming. In this project we investigate if an intelligent tool or specific test procedures could be developed to extract CAN messages and their composition efficiently irrespective of vehicle brand and type. This would lay the foundations that are required to generate big data-sets from in-vehicle data efficiently.
