Private Labels have transformed from value purchases into powerful brands. This paper develops a framework based on the four strategic dimensions of brand breadth, positioning, segmentation, and relationship with the store brand that retailers can uniquely draw upon to organise their brand portfolios. It examines the case of German retailer Rewe that successfully organises its private label portfolio along these dimensions. This paper argues that maintaining multi-tiered and multi-segmented private label portfolios can be important tools for retailers enabling them to cover broader markets, fulfil current consumer needs, build brand equity, and strengthen customer loyalty.
This report describes the creation and use of a database for energy storage technologies which was developed in conjunction with Netbeheer Nederland and the Hanze University of Applied Sciences. This database can be used to make comparisons between a selection of storage technologies and will provide a method for ranking energy storage technology suitability based on the desired application requirements. In addition, this document describes the creation of the energy storage label which contains detailed characteristics for specific storage systems. The layout of the storage labels enables the analysis of different storage technologies in a comprehensive, understandable and comparative manner. A sampling of storage technology labels are stored in an excel spreadsheet and are also compiled in Appendix I of this report; the storage technologies represented here were found to be well suited to enable flexibility in energy supply and to potentially provide support for renewable energy integration [37] [36]. The data in the labels is presented on a series of graphs to allow comparisons of the technologies. Finally, the use and limitations of energy storage technologies are discussed. The results of this research can be used to support the Dutch enewable Energy Transition by providing important information regarding energy storage in both technically detailed and general terms. This information can be useful for energy market parties in order to analyze the role of storage in future energy scenarios and to develop appropriate strategies to ensure energy supply.
MULTIFILE
Huntington’s disease (HD) and various spinocerebellar ataxias (SCA) are autosomal dominantly inherited neurodegenerative disorders caused by a CAG repeat expansion in the disease-related gene1. The impact of HD and SCA on families and individuals is enormous and far reaching, as patients typically display first symptoms during midlife. HD is characterized by unwanted choreatic movements, behavioral and psychiatric disturbances and dementia. SCAs are mainly characterized by ataxia but also other symptoms including cognitive deficits, similarly affecting quality of life and leading to disability. These problems worsen as the disease progresses and affected individuals are no longer able to work, drive, or care for themselves. It places an enormous burden on their family and caregivers, and patients will require intensive nursing home care when disease progresses, and lifespan is reduced. Although the clinical and pathological phenotypes are distinct for each CAG repeat expansion disorder, it is thought that similar molecular mechanisms underlie the effect of expanded CAG repeats in different genes. The predicted Age of Onset (AO) for both HD, SCA1 and SCA3 (and 5 other CAG-repeat diseases) is based on the polyQ expansion, but the CAG/polyQ determines the AO only for 50% (see figure below). A large variety on AO is observed, especially for the most common range between 40 and 50 repeats11,12. Large differences in onset, especially in the range 40-50 CAGs not only imply that current individual predictions for AO are imprecise (affecting important life decisions that patients need to make and also hampering assessment of potential onset-delaying intervention) but also do offer optimism that (patient-related) factors exist that can delay the onset of disease.To address both items, we need to generate a better model, based on patient-derived cells that generates parameters that not only mirror the CAG-repeat length dependency of these diseases, but that also better predicts inter-patient variations in disease susceptibility and effectiveness of interventions. Hereto, we will use a staggered project design as explained in 5.1, in which we first will determine which cellular and molecular determinants (referred to as landscapes) in isogenic iPSC models are associated with increased CAG repeat lengths using deep-learning algorithms (DLA) (WP1). Hereto, we will use a well characterized control cell line in which we modify the CAG repeat length in the endogenous ataxin-1, Ataxin-3 and Huntingtin gene from wildtype Q repeats to intermediate to adult onset and juvenile polyQ repeats. We will next expand the model with cells from the 3 (SCA1, SCA3, and HD) existing and new cohorts of early-onset, adult-onset and late-onset/intermediate repeat patients for which, besides accurate AO information, also clinical parameters (MRI scans, liquor markers etc) will be (made) available. This will be used for validation and to fine-tune the molecular landscapes (again using DLA) towards the best prediction of individual patient related clinical markers and AO (WP3). The same models and (most relevant) landscapes will also be used for evaluations of novel mutant protein lowering strategies as will emerge from WP4.This overall development process of landscape prediction is an iterative process that involves (a) data processing (WP5) (b) unsupervised data exploration and dimensionality reduction to find patterns in data and create “labels” for similarity and (c) development of data supervised Deep Learning (DL) models for landscape prediction based on the labels from previous step. Each iteration starts with data that is generated and deployed according to FAIR principles, and the developed deep learning system will be instrumental to connect these WPs. Insights in algorithm sensitivity from the predictive models will form the basis for discussion with field experts on the distinction and phenotypic consequences. While full development of accurate diagnostics might go beyond the timespan of the 5 year project, ideally our final landscapes can be used for new genetic counselling: when somebody is positive for the gene, can we use his/her cells, feed it into the generated cell-based model and better predict the AO and severity? While this will answer questions from clinicians and patient communities, it will also generate new ones, which is why we will study the ethical implications of such improved diagnostics in advance (WP6).
In het project ’Duurzaam vlees, natuurlijk!’ werken veehouders, keurmerken, regionale en landelijke branche- en ketenorganisaties, consumentenorganisaties en WUR samen met de vier Groene Hogescholen (Aeres, HAS, Inholland, VHL) aan een roadmap voor het meten en communiceren van duurzaamheid in de veehouderij vanuit een integrale benadering. In de verduurzaming van de veehouderij nemen klimaateffecten een belangrijke plaats in met de Carbon Footprint als leidend criterium. Het vastleggen en toerekenen van emissies is lastig en een lage Carbon Footprint staat vaak op spanning met andere duurzaamheidscriteria zoals biodiversiteit en extensief weiden. Er zijn ook andere thema’s van maatschappelijk belang, zoals de relatie burger-boer, dierenwelzijn, landschap, natuur, biodiversiteit en cultuurhistorie. De diverse aspecten van duurzaamheid zijn terug te vinden in de verschillende afzonderlijke keurmerken die ontwikkeld zijn. Dit project heeft tot doel een integraal overzicht te vormen van keurmerken, meetmethoden en duurzaamheidscriteria voor de veehouderij, percepties van consumenten en het inzichtelijk maken van de spanningsvelden daartussen. Vanuit het overzicht wordt een roadmap ontworpen voor doorontwikkeling van bestaande keurmerken t.a.v. criteria, methodologie, allocatie, om aansluiting te vinden bij de behoeften van verschillende doelgroepen, waaronder consumenten en zakelijk afnemers. Daarbij worden alle sectoren binnen de vlees-producerende veehouderij in ogenschouw genomen, waarbij er in het bijzonder aandacht is voor duurzame productie van vlees van rundvee.
Food hubs in Noord-Nederland zien een mogelijkheid tot substantiële verbreding van hun dienstverlening door regionale voedselproducten niet alleen aan eindconsumenten te verkopen, maar ook aan grotere instellingen zoals zorgaanbieders. Van de laatste hebben de ziekenhuizen de intentie vastgelegd om maatschappelijk verantwoord in te kopen. De eerste stappen in de voedsellevering van de hubs aan de ziekenhuizen worden voorzichtig gezet, maar worden bemoeilijkt door inkoopvoorwaarden met betrekking tot leveringsgemak, hoeveelheden, kosten en leveringsgaranties. Bovendien zijn food hubs relatief kleine ondernemingen tegenover professionele inkopers van de ziekenhuizen. Er zijn echter ook goede kansen voor de food hubs door onderling samen te werken en door in te spelen op dieetwensen van patiënten. De centrale vraag van het onderzoeksproject van de Hanzehogeschool Groningen, waarin 9 food hubs en 2 ziekenhuizen deelnemen, is met welk businessmodel de food hubs aan de eisen en wensen van de ziekenhuizen kunnen voldoen. Het gaat dan om een businessmodel waarin de wijze van samenwerken tussen de food hubs, boeren en eventuele verwerkers, het productaanbod en prijs, alsook de wijze van communiceren met de ziekenhuizen geïntegreerd zijn. Er wordt gebruik gemaakt van design science. Op basis van de wensen, eisen en mogelijkheden van de food hubs en ziekenhuizen wordt eerst in co-creatie een voorlopig businessmodel ontwikkeld. Dit model wordt in een pilot in de praktijk gebracht en getest. De ervaringen van de pilot worden geanalyseerd en doorontwikkeld tot een definitief businessmodel en een handleiding om zover te komen. Het uiteindelijke businessmodel kan bijdragen tot een versteviging van de economische positie van de lokale food hubs en de aangesloten boeren, een duurzame voedselinkoop van de ziekenhuizen, en meer mogelijkheden om patiënten gezonde en aantrekkelijke diëten te bieden. De projectresultaten zullen wordt verbreed naar een businessplan voor de levering van lokaal voedsel aan (semi-)publieke en private organisaties, dat breder uitgerold kan worden.