In the literature about web survey methodology, significant eorts have been made to understand the role of time-invariant factors (e.g. gender, education and marital status) in (non-)response mechanisms. Time-invariant factors alone, however, cannot account for most variations in (non-)responses, especially fluctuations of response rates over time. This observation inspires us to investigate the counterpart of time-invariant factors, namely time-varying factors and the potential role they play in web survey (non-)response. Specifically, we study the effects of time, weather and societal trends (derived from Google Trends data) on the daily (non-)response patterns of the 2016 and 2017 Dutch Health Surveys. Using discrete-time survival analysis, we find, among others, that weekends, holidays, pleasant weather, disease outbreaks and terrorism salience are associated with fewer responses. Furthermore, we show that using these variables alone achieves satisfactory prediction accuracy of both daily and cumulative response rates when the trained model is applied to future unseen data. This approach has the further benefit of requiring only non-personal contextual information and thus involving no privacy issues. We discuss the implications of the study for survey research and data collection.
As a young and interdisciplinary field, Knowledge Management (KM) holds a crucial role in scientific research and development of knowledge-intensive economies. This study elaborates on the methods used in previous studies regarding the research trends of KM and their contribution to the discipline by examining the KM literature. The purpose of the study is to determine the current research trends of KM by analysing KM citation classics and examining their characteristics as well as presenting a holistic framework of KM publications from the results of citation analysis. A total of 152 articles published in peer review journals between the years 2010-2014 were analysed. As a result of the analysis, a holistic KM framework was developed in order to contribute to a consensus of KM field. The results of the study reveals that the coverage of KM articles expanded into a broad spectrum of concepts, disciplines and environment.
MULTIFILE
Textielbedrijven moeten innoveren, instappen in een wereld die in toenemende mate beheerst wordt door Internet Of Things, Domotica en andere Smart producten. Textiel is een perfect platform voor deze connected omgeving: het is als interieur- en vloerbedekking een geaccepteerd onderdeel van onze leefomgeving en is qua structuur zeer geschikt voor integratie met elektrische componenten. Internationale bedrijven als Nike en Adidas pikken dit op, maar ook Google en Apple hebben recente patenten over in textiel geïntegreerde ICT. Nederlandse bedrijven willen hierop inspelen, maar hebben individueel niet de expertise om dit soort innovatieve producten te ontwikkelen. Tien textiel- en elektronicabedrijven, die de hele waardeketen omspannen, ontwikkelen met lectoren, docenten en studenten van Saxion en Fontys de route naar ‘embedded textile’. Doel is dat elektronische componenten direct en precies met deze textiele drager kunnen worden geïntegreerd, waardoor ze kunnen communiceren in en met de omgeving. Productiemethodes die ingezet gaan worden zijn Inkjet printen, 3D weven, technisch borduren, lamineren en Nano-coaten. Het resultaat: een innovatief meerlaags robuust textiel dat functionaliteiten mogelijk maakt als licht, warmte (energie-transitie) en sensing (gezondheid & veiligheid) in producten zoals fotovoltaïsche overkappingen, adaptieve zonwering, slimme vloerbedekking en beschermende kleding. Deze producten stellen bedrijven in staat om in te spelen op dit soort megatrends. Ons doel is minimaal drie demonstrators te ontwikkelen die de praktijktoepassing van embedded textile voor bedrijven inzichtelijk maken. Door de deelname van productiebedrijven uit de gehele voortbrengingsketen is voorzien in evenzoveel relevante business cases. Daarmee staat de nieuwe embedded textieltechnologie midden in de markt van the Internet of Things.