From the article: "The vast amount of previous research on project management competence does not provide a basis for educational needs. Analyzing previous research poses two challenges: the lack of a uniform list of competences, necessitating a taxonomy, and the use of importance as a criterion, favoring general important competences. Criticality is introduced as the competence a project manager adds to the team. Validation research using criticality and the taxonomy among experienced Dutch project managers is more comprehensive and provides a less focus on general important competences than previous research. Criticality focuses more on the essence of the profession."
MULTIFILE
This study explores the evaluation of research pathways of self-management health innovations from discovery to implementation in the context of practice-based research. The aim is to understand how a new process model for evaluating practice-based research provides insights into the implementation success of innovations. Data were collected from nine research projects in the Netherlands. Through document analysis and semi-structured interviews, we analysed how the projects start, evolve, and contribute to the healthcare practice. Building on previous research evaluation approaches to monitor knowledge utilization, we developed a Research Pathway Model. The model’s process character enables us to include and evaluate the incremental work required throughout the lifespan of an innovation project and it helps to foreground that innovation continues during implementation in real-life settings. We found that in each research project, pathways are followed that include activities to explore a new solution, deliver a prototype and contribute to theory. Only three projects explored the solution in real life and included activities to create the necessary changes for the solutions to be adopted. These three projects were associated with successful implementation. The exploration of the solution in a real-life environment in which users test a prototype in their own context seems to be a necessary research activity for the successful implementation of self-management health innovations.
MULTIFILE
Background:The last decade has seen a substantial increase in the use of mobile health apps and research into the effects of those apps on health and health behaviors. In parallel, research has aimed at identifying population subgroups that are more likely to use those health apps. Current evidence is limited by two issues. First, research has focused on broad health apps, and little is known about app usage for a specific health behavior. Second, research has focused on comparing current users and current nonusers, without considering subgroups of nonusers.Objective:We aimed to provide profile distributions of current users, previous users, and informed nonusers, and to identify predictor variables relevant for profile classification.Methods:Data were available from 1683 people who participated in a Dutch walking event in Amsterdam that was held in September 2017. They provided information on demographics, self-reported walking behavior, and walking app usage, as well as items from User Acceptance of Information Technology, in an online survey. Data were analyzed using discriminant function analysis and multinomial logistic regression analysis.Results:Most participants were current walking app users (899/1683, 53.4%), while fewer participants were informed nonusers (663/1683, 39.4%) and very few were previous walking app users (121/1683, 7.2%). Current walking app users were more likely to report walking at least 5 days per week and for at least 30 minutes per bout (odds ratio [OR] 1.44, 95% CI 1.11-1.85; P=.005) and more likely to be overweight (OR 1.72, 95% CI 1.24-2.37; P=.001) or obese (OR 1.49, 95% CI 1.08-2.08; P=.005) as compared with informed nonusers. Further, current walking app users perceived their walking apps to be less boring, easy to use and retrieve information, and more helpful to achieve their goals. Effect sizes ranged from 0.10 (95% CI 0.08-0.30) to 1.58 (95% CI 1.47-1.70).Conclusions:The distributions for walking app usage appeared different from the distributions for more general health app usage. Further, the inclusion of two specific subgroups of nonusers (previous users and informed nonusers) provides important information for health practitioners and app developers to stimulate continued walking app usage, including making information in those apps easy to understand and making it easy to obtain information from the apps, as well as preventing apps from becoming boring and difficult to use for goal attainment.
Due to the existing pressure for a more rational use of the water, many public managers and industries have to re-think/adapt their processes towards a more circular approach. Such pressure is even more critical in the Rio Doce region, Minas Gerais, due to the large environmental accident occurred in 2015. Cenibra (pulp mill) is an example of such industries due to the fact that it is situated in the river basin and that it has a water demanding process. The current proposal is meant as an academic and engineering study to propose possible solutions to decrease the total water consumption of the mill and, thus, decrease the total stress on the Rio Doce basin. The work will be divided in three working packages, namely: (i) evaluation (modelling) of the mill process and water balance (ii) application and operation of a pilot scale wastewater treatment plant (iii) analysis of the impacts caused by the improvement of the process. The second work package will also be conducted (in parallel) with a lab scale setup in The Netherlands to allow fast adjustments and broaden evaluation of the setup/process performance. The actions will focus on reducing the mill total water consumption in 20%.
Aanleiding Nieuwsuitgeverijen bevinden zich in zwaar weer. Economische malaise en toegenomen concurrentie in het pluriforme medialandschap dwingen uitgeverijen om enerzijds kosten te besparen en tegelijkertijd te investeren in innovatie. De verdere automatisering van de nieuwsredactie vormt hierbij een uitdaging. Buiten de branche ontstaan technieken die uitgeverijen hierbij zouden kunnen gebruiken. Deze zijn nog niet 'vertaald' naar gebruiksvriendelijke systemen voor redactieprocessen. De deelnemers aan het project formuleren voor dit braakliggend terrein een praktijkgericht onderzoek. Doelstelling Dit onderzoek wil antwoord geven op de vraag: Hoe kunnen bewezen en nieuw te ontwikkelen technieken uit het domein van 'natural language processing' een bijdrage leveren aan de automatisering van een nieuwsredactie en het journalistieke product? 'Natural language processing' - het automatisch genereren van taal - is het onderwerp van het onderzoek. In het werkveld staat deze ontwikkeling bekend als 'automated journalism' of 'robotjournalistiek'. Het onderzoek richt zich enerzijds op ontwikkeling van algoritmes ('robots') en anderzijds op de impact van deze technologische ontwikkelingen op het nieuwsveld. De impact wordt onderzocht uit zowel het perspectief van de journalist als de nieuwsconsument. De projectdeelnemers ontwikkelen binnen dit onderzoek twee prototypes die samen het automated-journalismsysteem vormen. Dit systeem gaat tijdens en na het project gebruikt worden door onderzoekers, journalisten, docenten en studenten. Beoogde resultaten Het concrete resultaat van het project is een prototype van een geautomatiseerd redactiesysteem. Verder levert het project inzicht op in de verankering van dit soort systemen binnen een nieuwsredactie. Het onderzoek biedt een nieuw perspectief op de manier waarop de nieuwsconsument de ontwikkeling van 'automated journalism' in Nederland waardeert. Het projectteam deelt de onderzoekresultaten door middel van presentaties voor de uitgeverijbranche, presentaties op wetenschappelijke conferenties, publicaties in (vak)tijdschriften, reflectiebijeenkomsten met collega-opleidingen en een samenvattende white paper.
In het project CW4.0 onderzoeken MKB’ers uit de houtindustrie en Smart Industry samen met de Hogeschool van Amsterdam (HvA), kennispartners TNO, HMC en Bouwlab R&Do en partners in hospitality hoe zinvolle toepassingen te maken van resthout, met behulp van Industry 4.0-principes. Hoogwaardig hout blijft momenteel ongebruikt, omdat het te arbeids-intensief is grote hoeveelheden ongelijkmatige stukken hout van verschillende grootte en houtsoort te verwerken. Waardevol resthout wordt zo waardeloos afval, tegen de principes van de circulaire economie in. CW4.0 richt zich op de ontwikkeling van geautomatiseerde processen voor houtverwerking gebaseerd op Industry 4.0 technologieën - met behulp van digitale ontwerptools en industriële robots. Uit eerdere projecten van HvA en partners is gebleken dat deze processen het gebruik van resthout levensvatbaar kunnen maken, in het bijzonder voor toepassingen in de hospitality sector, bijvoorbeeld voor receptiebalies, hotelmeubilair en interieurdelen. CW4.0 wordt dan ook uitgevoerd in samenwerking met hospitality-ontwerpers en hotelketels. Het onderzoek concentreert zich op 1) het creëren van een digital twin (=digitale kopie van een beoogd object of proces, om dit te onderzoeken zonder het eerst te hoeven bouwen) van een ‘upcycle houtfabriek’; 2) het realiseren en beproeven van secties van de fabriek; 3) het ontwerpen en prototypen van hospitality toepassingen en 4) het evalueren van de business case van deze toepassingen en de fabriek in het algemeen. Na afloop is er kennis beschikbaar voor houtindustrie om afval te verminderen, voor Smart Industry om hun digitale technologieën toe te passen voor upcycling van materialen, en voor horecapartners om waardevolle toepassingen te creëren van resthout. Het project is een belangrijke stap in de opschaling van industriële robotproductie met circulaire materialen. Het legt een nieuwe, belangrijke verbinding tussen Smart Industry en de circulaire transitie, gericht op het aanpakken van urgente maatschappelijke uitdagingen verband houdend met materiële schaarste en de mondiale milieucrisis.
