Op verzoek van de Tweede Kamer der Staten-Generaal heeft het Lectoraat Weerbare Democratie van Hogeschool Saxion verdiepend onderzoek gedaan naar ervaren regeldruk bij mkb-bedrijven. Doel van het onderzoek is: -Een verdiepend inzicht in de beleving van regeldruk bij mkb-bedrijven; -Een nadere specificatie van knelpunten bij regeldruk binnen te onderscheiden managementgebieden; en -Een inventarisatie van door mkb-ondernemers aangedragen mogelijkheden tot vermindering van ervaren regeldruk. Verdeeld over 10 branches zijn 4 ondernemers per branche geselecteerd om hen te interviewen. Op basis van het onderzoek zijn de nodige onderwerpen geïdentificeerd ten aanzien waarvan regeldruk wordt ervaren. Van de 26 vooraf in kaart gebrachte onderwerpen werden (o.a.) de volgende het vaakst genoemd (in willekeurige volgorde): • ziekte en verzuim(-beleid)• uitstroom van personeel (opzegging, ontbinding van arbeidsovereenkomsten)• ICT-informatiebeveiliging en bescherming van persoonsgegevens• overheidsvergunningen• verzekeringen• contacten met de belastingdienst en regels omtrent belastingen• regels omtrent aanbestedingen, staatssteun en subsidies Door ondernemers genoemde oorzaken voor ervaren regeldruk en mogelijke oplossingen om regeldruk te verminderen worden in rapport toegelicht.
MULTIFILE
Op verzoek van de Tweede Kamer der Staten-Generaal heeft het Lectoraat Weerbare Democratie van Hogeschool Saxion verdiepend onderzoek gedaan naar ervaren regeldruk bij mkb-bedrijven. Doel van het onderzoek is: -Een verdiepend inzicht in de beleving van regeldruk bij mkb-bedrijven; -Een nadere specificatie van knelpunten bij regeldruk binnen te onderscheiden managementgebieden; en -Een inventarisatie van door mkb-ondernemers aangedragen mogelijkheden tot vermindering van ervaren regeldruk. Verdeeld over 10 branches zijn 4 ondernemers per branche geselecteerd om hen te interviewen. Op basis van het onderzoek zijn de nodige onderwerpen geïdentificeerd ten aanzien waarvan regeldruk wordt ervaren. Van de 26 vooraf in kaart gebrachte onderwerpen werden (o.a.) de volgende het vaakst genoemd (in willekeurige volgorde): • ziekte en verzuim(-beleid)• uitstroom van personeel (opzegging, ontbinding van arbeidsovereenkomsten)• ICT-informatiebeveiliging en bescherming van persoonsgegevens• overheidsvergunningen• verzekeringen• contacten met de belastingdienst en regels omtrent belastingen• regels omtrent aanbestedingen, staatssteun en subsidies Door ondernemers genoemde oorzaken voor ervaren regeldruk en mogelijke oplossingen om regeldruk te verminderen worden in rapport toegelicht.
MULTIFILE
InleidingVoor duursporters is een goede balans van belasting en herstel van groot belang voor hun prestaties. Hierbij gaat het niet alleen om fysieke belasting en herstel, zoals training en rust, maar ook om psychosociale belasting en herstel. Omdat er nog weinig bekend is over het psychosociale deel is het doel van deze studie om uit te zoeken hoe deze relatie tussen veranderingen in psychosociale belasting, herstel en prestatie-indicatoren bij duursporters eruit ziet. MethodeTwee jaar lang zijn psychosociale belasting, herstel en prestatie-indicatoren onderzocht van 115 duursporters. De sporters hebben in die periode dagelijks een trainingslogboek bijgehouden. Wekelijks tot 3-wekelijks hebben zij een belasting en herstelvragenlijst ingevuld (RESTQ-sport) en elke 6 tot 7 weken hebben zij een submaximale prestatietest gedaan. Gedurende deze periode is er bij de hardlopers een negatieve levensgebeurtenis (NLG) voorgekomen. De analyses van deze gegevens zijn tweeledig. Eerst is met behulp van multilevel-analyses uitgezocht wat de relatie is tussen psychosociale belasting, herstel en prestatie-indicatoren. Daarna is met ANOVA’s en T-tests uitgezocht wat de invloed is van een NLG op psychosociale belasting, herstel en prestatie-indicatoren. ResultatenDe analyses lieten zien dat een verbetering in psychosociale belasting en herstel bijdraagt aan een verbetering in prestatie-indicatoren. Bovendien bleek dat een NLG een negatieve invloed heeft op psychosociale belasting en herstel in de week van de gebeurtenis en 1 week daarna. Daarnaast blijkt dat de loopeconomie (prestatie-indicator) van hardlopers 3 weken na een NLG is verminderd.ConclusiesVeranderingen in psychosociale belasting en herstel zijn gerelateerd aan veranderingen in prestatie-indicatoren van duursporters. Daarbij verstoort een NLG de mate van psychosociale belasting en herstel en heeft het ook invloed op prestatie-indicatoren. Make it countCoaches kunnen psychosociale belasting en herstel monitoren om inzicht te krijgen in belastbaarheid van sporters. Hierdoor kunnen trainingsprogramma’s op het individu aangepast worden om uiteindelijk prestaties te verbeteren.
MULTIFILE
Artrose is in Nederland de snelst groeiende chronische aandoening, waarbij de knie het meest vaak is aangedaan. Mensen met knieartrose ervaren forse beperkingen in het dagelijks functioneren. Mensen met knieartrose ervaren soms pijn en stijfheid in het kniegewricht als gevolg van herhaalde lokale overbelasting van de aangedane regio in de knie. De geadviseerde fysiotherapeutische behandeling voor knieartrose bestaat uit informeren, leefstijladviezen en oefentherapie, waarin het aanleren van een minder belastend looppatroon een rol speelt. Binnen de behandeling zijn therapietrouw en zelfmanagement, zoals bij elke chronische aandoening, zeer belangrijk en wordt veelal gevraagd dat men in de thuisomgeving oefentherapie uitvoert. Uit diverse studies blijkt dat therapietrouw veelal laag is bij deze groep. Dat beïnvloedt de behandeluitkomsten negatief, gezien de effectiviteit van fysiotherapeutische zorg is voor een groot deel afhankelijk van de mate van therapietrouw. Om de behandeluitkomsten te verbeteren is het belangrijk om therapietrouw en zelfmanagement te vergroten en patiënten thuis aan de slag gaan met beweegadviezen. Daarbij kan real-time feedback op het looppatroon, in de relevante context, in het dagelijks leven, patiënten helpen om hun looppatroon aan te passen. Daarmee zou behandeling van artrose-gerelateerde klachten in potentie effectiever en efficiënter ingericht kunnen worden. Binnen dit KIEM voorstel verkennen we als eerste welke gebruikerseisen en -wensen er bestaan ten aanzien van real-time feedback op het looppatroon, en onderzoeken we of het haalbaar is om met behulp van het dragen van een sensor om gunstige, en ongunstige looppatronen van elkaar te onderscheiden.
De maatschappelijke discussies over de invloed van AI op ons leven tieren welig. De terugkerende vraag is of AI-toepassingen – en dan vooral recommendersystemen – een dreiging of een redding zijn. De impact van het kiezen van een film voor vanavond, met behulp van Netflix' recommendersysteem, is nog beperkt. De impact van datingsites, navigatiesystemen en sociale media – allemaal systemen die met algoritmes informatie filteren of keuzes aanraden – is al groter. De impact van recommendersystemen in bijvoorbeeld de zorg, bij werving en selectie, fraudedetectie, en beoordelingen van hypotheekaanvragen is enorm, zowel op individueel als op maatschappelijk niveau. Het is daarom urgent dat juist recommendersystemen volgens de waarden van Responsible AI ontworpen worden: veilig, eerlijk, betrouwbaar, inclusief, transparant en controleerbaar.Om op een goede manier Responsible AI te ontwerpen moeten technische, contextuele én interactievraagstukken worden opgelost. Op het technische en maatschappelijke niveau is al veel vooruitgang geboekt, respectievelijk door onderzoek naar algoritmen die waarden als inclusiviteit in hun berekening meenemen, en door de ontwikkeling van wettelijke kaders. Over implementatie op interactieniveau bestaat daarentegen nog weinig concrete kennis. Bekend is dat gebruikers die interactiemogelijkheden hebben om een algoritme bij te sturen of aan te vullen, meer transparantie en betrouwbaarheid ervaren. Echter, slecht ontworpen interactiemogelijkheden, of een mismatch tussen interactie en context kosten juist tijd, veroorzaken mentale overbelasting, frustratie, en een gevoel van incompetentie. Ze verhullen eerder dan dat ze tot transparantie leiden.Het ontbreekt ontwerpers van interfaces (UX/UI designers) aan systematische concrete kennis over deze interactiemogelijkheden, hun toepasbaarheid, en de ethische grenzen. Dat beperkt hun mogelijkheid om op interactieniveau aan Responsible AI bij te dragen. Ze willen daarom graag een pattern library van interactiemogelijkheden, geannoteerd met onderzoek over de werking en inzetbaarheid. Dit bestaat nu niet en met dit project willen we een substantiële bijdrage leveren aan de ontwikkeling ervan.
De maatschappelijke discussies over de invloed van AI op ons leven tieren welig. De terugkerende vraag is of AI-toepassingen – en dan vooral recommendersystemen – een dreiging of een redding zijn. De impact van het kiezen van een film voor vanavond, met behulp van Netflix' recommendersysteem, is nog beperkt. De impact van datingsites, navigatiesystemen en sociale media – allemaal systemen die met algoritmes informatie filteren of keuzes aanraden – is al groter. De impact van recommendersystemen in bijvoorbeeld de zorg, bij werving en selectie, fraudedetectie, en beoordelingen van hypotheekaanvragen is enorm, zowel op individueel als op maatschappelijk niveau. Het is daarom urgent dat juist recommendersystemen volgens de waarden van Responsible AI ontworpen worden: veilig, eerlijk, betrouwbaar, inclusief, transparant en controleerbaar. Om op een goede manier Responsible AI te ontwerpen moeten technische, contextuele én interactievraagstukken worden opgelost. Op het technische en maatschappelijke niveau is al veel vooruitgang geboekt, respectievelijk door onderzoek naar algoritmen die waarden als inclusiviteit in hun berekening meenemen, en door de ontwikkeling van wettelijke kaders. Over implementatie op interactieniveau bestaat daarentegen nog weinig concrete kennis. Bekend is dat gebruikers die interactiemogelijkheden hebben om een algoritme bij te sturen of aan te vullen, meer transparantie en betrouwbaarheid ervaren. Echter, slecht ontworpen interactiemogelijkheden, of een mismatch tussen interactie en context kosten juist tijd, veroorzaken mentale overbelasting, frustratie, en een gevoel van incompetentie. Ze verhullen eerder dan dat ze tot transparantie leiden. Het ontbreekt ontwerpers van interfaces (UX/UI designers) aan systematische concrete kennis over deze interactiemogelijkheden, hun toepasbaarheid, en de ethische grenzen. Dat beperkt hun mogelijkheid om op interactieniveau aan Responsible AI bij te dragen. Ze willen daarom graag een pattern library van interactiemogelijkheden, geannoteerd met onderzoek over de werking en inzetbaarheid. Dit bestaat nu niet en met dit project willen we een substantiële bijdrage leveren aan de ontwikkeling ervan.
