In this study, aviation, energy, exergy, environmental, exergoeconomic, and exergoenvironmental analyses are performed on a CFM56-3 series high by-pass turbofan engine fueled with Jet-A1 fuel. Specific fuel consumption and specific thrust of the engine are found to be 0.01098 kg/kN.s and 0.3178 kN/kg/s, respectively. Engine's energy efficiency is calculated as 35.37%, while waste energy ratio is obtained as 64.63%. Exergy efficiency, waste exergy rate, and fuel exergy waste ratio are forecasted as 33.32%, 33175.03 kW, and 66.68%, respectively. Environmental effect factor and ecological effect factor are computed as 2.001 and 3.001, while ecological objective function and its index are taken into account of −16597.22 kW and −1.001, respectively. Exergetic sustainability index and sustainable efficiency factor are determined as 0.5 and 1.5 for the CFM56-3 engine, respectively. Environmental damage cost rate is determined as 519.753 $/h, while the environmental damage cost index is accounted as 0.0314 $/kWh. Specific exergy cost of the engine production is found as 40.898 $/GJ from exergoeconomic analysis, while specific product exergy cost is expressed as 49.607 $/GJ from exergoenvironmental analysis. From exergoenvironmental economic analysis, specific exergy cost of fuel is computed as 10.103 $/GJ when specific exergy cost of production is determined as 40.898 $/GJ.
Veel bedrijven in de Eems-Dollard Regio (EDR) klagen over een gebrek aan de zogenaamde ‘blue collar workers’ of ‘blauwe boorden’: geschoolde arbeiders, werkzaam in de industriële sector. Ondanks het feit dat er al een groot aantal initiatieven zijn geweest om meer personeel te werven, lijkt het steeds moeilijker te worden om dit type personeel te vinden.
ABSTRACT Purpose: This short paper describes the dashboard design process for online hate speech monitoring for multiple languages and platforms. Methodology/approach: A case study approach was adopted in which the authors followed a research & development project for a multilingual and multiplatform online dashboard monitoring online hate speech. The case under study is the project for the European Observatory of Online Hate (EOOH). Results: We outline the process taken for design and prototype development for which a design thinking approach was followed, including multiple potential user groups of the dashboard. The paper presents this process's outcome and the dashboard's initial use. The identified issues, such as obfuscation of the context or identity of user accounts of social media posts limiting the dashboard's usability while providing a trade-off in privacy protection, may contribute to the discourse on privacy and data protection in (big data) social media analysis for practitioners. Research limitations/implications: The results are from a single case study. Still, they may be relevant for other online hate speech detection and monitoring projects involving big data analysis and human annotation. Practical implications: The study emphasises the need to involve diverse user groups and a multidisciplinary team in developing a dashboard for online hate speech. The context in which potential online hate is disseminated and the network of accounts distributing or interacting with that hate speech seems relevant for analysis by a part of the user groups of the dashboard. International Information Management Association
LINK
Mensen die moeite hebben met lezen en schrijven (laaggeletterden) zijn ondervertegenwoordigd in onderzoek, waardoor een belangrijke onderzoekspopulatie ontbreekt. Dit is een probleem, omdat zorgbeleid dan onvoldoende op hun behoeften wordt aangepast. Laaggeletterden hebben vaak een lage sociaal economische positie (SEP). Mensen met een lage SEP leven gemiddeld 4 jaar korter en 15 jaar in minder goed ervaren gezondheid vergeleken met mensen met een hoge SEP. Om laaggeletterden te betrekken in onderzoek, is het o.a. nodig om onderzoek toegankelijker te maken. Dit project draagt hieraan bij door de ontwikkeling van een toolbox voor toegankelijke (proefpersonen)informatie (pif) en toestemmingsverklaringen. We ontwikkelen in co-creatie met de doelgroep toegankelijke audiovisuele materialen die breed ingezet kunnen worden door (gezondheids)onderzoekers van (zorggerelateerde) instanties/bedrijven én kennisinstellingen voor de werving voor en informatieverstrekking over onderzoek. In de multidisciplinaire samenwerking met onze partners YURR.studio, Pharos, Stichting ABC, Stichting Crowdience, de HAN-Sterkplaats en de Academische Werkplaats Sterker op eigen benen (AW-SOEB) van Radboudumc stellen we de behoeften van de doelgroep centraal. Middels creatieve sessies en gebruikerservaringen wordt in een iteratief ontwerpende onderzoeksaanpak toegewerkt naar diverse ontwerpen van informatiebrieven en toestemmingsverklaringen, waarbij de visuele communicatie dragend is. Het ontwikkelproces biedt kennisontwikkeling en hands-on praktijkvoorbeelden voor designers en grafisch vormgevers in het toegankelijk maken van informatie. Als laaggeletterden beter bereikt worden d.m.v. de pif-toolbox, kunnen de inzichten van deze groep worden meegenomen. Dit zorgt voor een minder scheef beeld in onderzoek, waardoor (gezondheids)beleid zich beter kan richten op kwetsbare doelgroepen. Hiermee wordt een bijdrage geleverd aan het verkleinen van gezondheidsverschillen.
Patiëntdata uit vragenlijsten, fysieke testen en ‘wearables’ hebben veel potentie om fysiotherapie-behandelingen te personaliseren (zogeheten ‘datagedragen’ zorg) en gedeelde besluitvorming tussen fysiotherapeut en patiënt te faciliteren. Hiermee kan fysiotherapie mogelijk doelmatiger en effectiever worden. Veel fysiotherapeuten en hun patiënten zien echter nauwelijks meerwaarde in het verzamelen van patiëntdata, maar vooral toegenomen administratieve last. In de bestaande landelijke databases krijgen fysiotherapeuten en hun patiënten de door hen zelf verzamelde patiëntdata via een online dashboard weliswaar teruggekoppeld, maar op een weinig betekenisvolle manier doordat het dashboard primair gericht is op wensen van externe partijen (zoals zorgverzekeraars). Door gebruik te maken van technologische innovaties zoals gepersonaliseerde datavisualisaties op basis van geavanceerde data science analyses kunnen patiëntdata betekenisvoller teruggekoppeld en ingezet worden. Wij zetten technologie dus in om ‘datagedragen’, gepersonaliseerde zorg, in dit geval binnen de fysiotherapie, een stap dichterbij te brengen. De kennis opgedaan in de project is tevens relevant voor andere zorgberoepen. In dit KIEM-project worden eerst wensen van eindgebruikers, bestaande succesvolle datavisualisaties en de hiervoor vereiste data science analyses geïnventariseerd (werkpakket 1: inventarisatie). Op basis hiervan worden meerdere prototypes van inzichtelijke datavisualisaties ontwikkeld (bijvoorbeeld visualisatie van patiëntscores in vergelijking met (beoogde) normscores, of van voorspelling van verwacht herstel op basis van data van vergelijkbare eerdere patiënten). Middels focusgroepinterviews met fysiotherapeuten en patiënten worden hieruit de meest kansrijke (maximaal 5) prototypes geselecteerd. Voor deze geselecteerde prototypes worden vervolgens de vereiste data-analyses ontwikkeld die de datavisualisaties op de dashboards van de landelijke databases mogelijk maken (werkpakket 2: prototypes en data-analyses). In kleine pilots worden deze datavisualisaties door eindgebruikers toegepast in de praktijk om te bepalen of ze daadwerkelijk aan hun wensen voldoen (werkpakket 3: pilots). Uit dit 1-jarige project kan een groot vervolgonderzoek ‘ontkiemen’ naar het effect van betekenisvolle datavisualisaties op de uitkomsten van zorg.
