This research aims to obtain more insight in the perception of fabric drape and how fabric drape can be cat-egorized With the current 3D virtual technologies to simulate garments the fashion and clothing industry can speed up work processes, improve accuracy and reduce material consumption in fit, design and sales. Although the interest in 3D technology is increasing, the implementation on a large scale emerges only slowly. At the threshold between physical and virtual fitting the fashion industry faces new challenges and demands re-quiring responses out of rule. The measurement of fabric drape started in the first half of the previous cen-tury, after the introduction of 3D garment simulation fabric drape gained interest from more researchers to obtain information for the virtual drape. Intensive research has been undertaken to define ‘fabric hand’, however, research is limited for the definition of fabric drape. Better understanding of how fabrics drape and how they can be selected based on their drape might contribute to the understanding of the virtually as-sessed material and accelerate the selection process of virtually, as well as digitally presented fabrics. For this research the drape coefficient of 13 fabrics, selected based on their drape, was measured with the Cusick drape tester. Images and videos of the fabrics draped on pedestals were presented to an expert tex-tile panel who were asked to define the fabric drape. From these definitions categories, as well as identifying key-words, were derived. During a group session the expert panel evaluated the drape categories and identi-fying key-words. In the next phase an expert user panel, familiar with the assessment of fabrics in a virtual environment, assessed the appropriateness of the categories and identifying key-words which were present-ed along with the fabric drape images and videos. Moreover, both panels judged the stiffness and amount of drape, next to that they indicated similar draping fabrics. The relation between the subjective assessment of drape and the drape coefficient was investigated. The agreement of the user panel with the drape categories defined and evaluated by the textile panel was high. Further, the agreement of the majority of the user panel with the identifying key-words was above 78%. A strong relation was found between the measured drape coefficient and the subjectively assessed stiffness and amount of drape. Additionally, the analysis of the fabrics combined by the panels based on drape simi-larity, as well as the analysis of the drape coefficients, confirms with previous research, that significantly dif-ferent fabrics can have a similar drape. Fabrics can be divided in drape categories based on the way they drape, and the identifying key-words are useful to distinguish between significantly different fabrics with similar fabric drape. Moreover, the cate-gories are related to the drape coefficient.
MULTIFILE
BackgroundEarly structured mobilization has become a key element of Enhanced Recovery After Surgery programs to improve patient outcomes and decrease length of hospital stay. With the intention to assess and improve early mobilization levels, the 8-point ordinal John Hopkins Highest Level of Mobility (JH-HLM) scale was implemented at two gastrointestinal and oncological surgery wards in the Netherlands. After the implementation, however, healthcare professionals perceived a ceiling effect in assessing mobilization after gastrointestinal and oncological surgery. This study aimed to quantify this perceived ceiling effect, and aimed to determine if extending the JH-HLM scale with four additional response categories into the AMsterdam UMC EXtension of the JOhn HOpkins Highest Level of mObility (AMEXO) scale reduced this ceiling effect.MethodsAll patients who underwent gastrointestinal and oncological surgery and had a mobility score on the first postoperative day before (July–December 2018) or after (July–December 2019) extending the JH-HLM into the AMEXO scale were included. The primary outcome was the before-after difference in the percentage of ceiling effects on the first three postoperative days. Furthermore, the before-after changes and distributions in mobility scores were evaluated. Univariable and multivariable logistic regression analysis were used to assess these differences.Results Overall, 373 patients were included (JH-HLM n = 135; AMEXO n = 238). On the first postoperative day, 61 (45.2%) patients scored the highest possible mobility score before extending the JH-HLM into the AMEXO as compared to 4 (1.7%) patients after (OR = 0.021, CI = 0.007–0.059, p ConclusionsA substantial ceiling effect was present in assessing early mobilization in patients after gastrointestinal and oncological surgery using the JH-HLM. Extending the JH-HLM into the AMEXO scale decreased the ceiling effect significantly, making the tool more appropriate to assess early mobilization and set daily mobilization goals after gastrointestinal and oncological surgery.
MULTIFILE
Early mobilisation after abdominal surgery is necessary to avoid complications and increase recovery. However, due to a variety of factors, failure of early mobilisation is seen in clinical practice. The aim of this study is to investigate the perspectives of nurses and patients of the Haaglanden Medical Center (HMC) how to increase mobilisation frequency after colorectal surgery in the oncological surgery ward. This explorative study employed qualitative data collection and analysis by means of semi-structured interviews with patients and nurses. Patients were included when they had a colorectal resection, were older than 18 years and spoke Dutch. The interviews were audiotaped and verbatum transcribed. A thematic content analysis was performed. It was concluded that mobilisation can be increased when it is incorporated in daily care activities and family support during visiting hours. Appropriate information about mobilisation and physical activity is needed for nurses, patients and family and the hospital environment should stimulate mobilisation.
Erasmus project about training cultural workers for facilitating rural youths culture
Met huidige opleidings- en trainingsprogramma’s kan niet worden voldaan aan de groeiende vraag naar vakbekwame medewerkers op gebied van kunstmatige intelligentie (AI). Europa heeft daarom een innovatieve Europese AI-strategie nodig, die de bijscholing van werkenden kan versnellen om aan deze steeds toenemende vraag te voldoen. Doel Het project ondersteunt het Europese Pact for Skills door een strategie op het gebied van AI skills te ontwikkelen. Deze strategie moet leiden tot impact op het terugdringen van tekorten, hiaten en mismatches in skills op de arbeidsmarkt, en zorgen voor passende kwaliteit en niveaus van skills. Resultaten Verwachte resultaten en impactHet project omvat: de oprichting van een lange termijn partnerschap voor een innovatieve Europese alliantie voor AI; het ontwerpen en uitrollen van een innovatieve en duurzame strategie voor AI-skills op korte en lange termijn; het ontwikkelen, testen en uitrollen van opleidingscurricula in acht proeflocaties (5 universiteiten/hogescholen en 3 mbo-aanbieders); de aanpassing van programma's en kwalificaties aan de nieuwste marktbehoeften. het koppelen van micro-credentials aan het opleidingsaanbod Voordelen op lange termijnDe AI-skills strategie en de opleidingscurricula zullen, nadat ze zijn ontworpen en grondig getest in de praktijk, beschikbaar worden gesteld om te worden aangepast en opgeschaald in heel Europa. Op deze manier kan worden voldaan aan de huidige en toekomstige skills-behoeften van de AI-sector en kan de groei van AI-talent in Europa worden gestimuleerd. Looptijd 01 juni 2022 - 30 juni 2026 Aanpak Het project wordt als volgt uitgevoerd in negen werkpakketten: 1 – Projectbeheer en coördinatie 2 – Behoeftenanalyse 3 – Strategie voor AI-skills 4 - Ontwikkeling van een innovatief leerplan en trainingsprogramma 5 - Ontwikkeling van een certificeringssysteem 6 – Pilots in verschillende EU-landen 7 – Verspreiding en communicatie 8 – Duurzaamheid op lange termijn 9 – Kwaliteitsborging Inhoudelijk start het project met de behoeftenanalyse, waarin de skills mismatch op Europees niveau wordt geanalyseerd door o.a. de behoefte aan skills op basis van vacatures en beschikbaar relevant AI opleidingsaanbod te onderzoeken. Meer over ARISA Het vierjarige onderzoeksproject ARISA wordt gefinancierd door de Europese Unie via een Erasmus+ programma. Meer informatie vind je op de ARISA website, de ARISA Twitter en de ARISA LinkedIn. Lees ook dit artikel (ENG) over de start van ARISA.
Een geschatte hoeveelheid van tussen de 35 en 140 miljoen kilo zwerfafval wordt jaarlijks in Nederland op straat of in de natuur aangetroffen. Gemeenten zijn verantwoordelijk voor het voorkomen en opruimen van zwerfafval. Daarom heeft bijvoorbeeld gemeente Breda de ambitie uitgesproken om de stad in 2030 zwerfafval vrij te hebben. Deze ambitieuze doelstelling moet bereikt worden door acties zowel op het vlak van preventie, als het opruimen en het hergebruik. Om deze acties kwantitatief te onderbouwen en te monitoren zijn gegevens over ligging, hoeveelheid en samenstelling van het zwerfafval noodzakelijk. Het is momenteel al mogelijk om zwerfafvaldata te verkrijgen om analyses op te verrichten. Deze data is afkomstig van vrijwilligers die middels apps als Litterati zwerfafval verzamelen en classificeren (labelen). Het toekennen van een label is een tijdrovende klus en levert maar een beperkt beeld van de totale hoeveelheid zwerfafval in een gemeente. Dit classificeren kan geautomatiseerd worden door object detectie algoritmen welke zijn getraind op afbeeldingen van zwerfafval. Om een groter gebied te monitoren zijn camerasystemen ontwikkeld die in staat zijn zwerfafval automatisch te detecteren. Technisch gezien zijn er steeds meer oplossingen om automatisch zwerfafval in kaart te brengen en te classificeren, maar een praktijkgerichte oplossing voor bijvoorbeeld beleidsmakers zonder technische kennis ontbreekt nog. In dit toegepast ontwerponderzoek werken we samen met gemeente Breda, gemeente ‘s-Hertogenbosch, stichting GoClean, Natuur- en milieuvereniging Markkant, stichting Nederland Schoon, de Antea Group en betrokken MKB-ers aan het antwoord op de onderzoeksvraag “Hoe kan zwerfafval in de openbare ruimte automatisch gedetecteerd en geclassificeerd worden vanuit verschillende, onafhankelijke bronnen met een zo beperkt mogelijke tijdsinvestering van de mens in dit proces.” De technische componenten die hiervoor nodig zijn worden samengevoegd in een gebruiksvriendelijk dataplatform. Op basis van de uitkomsten kunnen gemeenten (en andere publieke partijen) in Nederland datagedreven interventies ontwikkelen om zwerfafval tegen te gaan.