We assess the incidence of numeracy skills mismatch in five countries: Belgium, Chile, Italy, Netherlands, and the United States of America. To do this, we make use of a new approach (Brun-Schamme & Rey, 2021), namely by identifying someone as being mismatched if the score for numeracy skills is outside the interval [median – SD , median + SD]. We make use of the PIAAC dataset, collected by the OECD, a survey that measures adults’ proficiency in numeracy among other type of skills. We find that 14% of the workers are over-skilled, whereas 16% are under-skilled. Being over-skilled is more likely for men, younger age-groups, having a high level of education, using numeracy skills often at work, and having studied science, mathematics, and engineering.
In 2013 the Centre of Applied Labour Market Research (Kenniscentrum Arbeid, KCA) has developed a method for data collection to get an insight in employer’s future demand for staff. The method is developed to contribute to solve an action problem in the Eemsdelta region. Despite indications of a threat of shortage of technicians in that region, none of the regional actors undertakes action. They miss detailed information about the employers’ future demand for staff. To be able to take tailor-made measures, the actors must have a proper idea of the labour market problems which can be traced back to company level. For each job opening must be clear to which profession it is related and to which educational specialism and educational level. These information appears to be not available. For employers it is, understandable, difficult to estimate their future demand for staff, because a lot of uncertain factors influence that need. Especially SME’s who often don’t have a HR-officer are missing the knowledge and time or money to invest in making a future picture of their need for staff. And data from existing labour market information sources can’t be translated well at regional or local level, never mind at company level. Without detailed information about the future employer’s demand for staff, possible problems stay latent. There is no sense of urgency for the employers to take action and the regional policy makers are missing information to develop specific educational and labour market policy. To get the needed detailed information, it has to be obtained from the employers themselves, at company level. During a research pilot in 2013 KCA has designed a method for data collection and practiced it with nine companies in the Eemsdelta region. The results indicate that the method works. In a relatively labour-extensive way the needed information can be obtained. At company level it gives the employer insight in his actual and future staff requirements and makes him aware of possible problems. As regards to the policy makers, the pilot was too small for a complete regional picture, but it demonstrates that the anonymised data of the individual companies can be merged to one umbrella data-file. From that file analyses can be made to find trends and possible problems at the labour market, both at regional and sectoral level and to obtain input for developing effective policy. The successful results of the pilot offers good reasons for a follow-up study with much more companies and to develop the method into a complete labour market monitor, by broadening the method with data about the labour supply and data of new employers.
Aviation increasingly faces capacity challenges exposing inefficiencies and shortcomings of aviation related processes and systems. The European slot allocation system was designed in an era with little to no capacity constraints, now resulting in regulations not fitting in today’s developments.
MULTIFILE
Een mismatch tussen vraag en aanbod is in de gehele groente- en fruitsector aan de orde. Overaanbod zorgt mede voor voedselverspilling. Robert van Meer wilt het mogelijk maken om realistische oogstprognoses te maken door te telen in een klimaatkamer en op vraag te telen. Aardbeien kunnen overal ter wereld geteeld gaan worden in dit systeem zonder gebruik van gewasbeschermingsmiddelen.
De technische en economische levensduur van auto’s verschilt. Een goed onderhouden auto met dieselmotor uit het bouwjaar 2000 kan technisch perfect functioneren. De economische levensduur van diezelfde auto is echter beperkt bij introductie van strenge milieuzones. Bij de introductie en verplichtstelling van geavanceerde rijtaakondersteunende systemen (ADAS) zien we iets soortgelijks. Hoewel de auto technisch gezien goed functioneert kunnen verouderde software, algorithmes en sensoren leiden tot een beperkte levensduur van de gehele auto. Voorbeelden: - Jeep gehackt: verouderde veiligheidsprotocollen in de software en hardware beperkten de economische levensduur. - Actieve Cruise Control: sensoren/radars van verouderde systemen leiden tot beperkte functionaliteit en gebruikersacceptatie. - Tesla: bij bestaande auto’s worden verouderde sensoren uitgeschakeld waardoor functies uitvallen. In 2019 heeft de EU een verplichting opgelegd aan automobielfabrikanten om 20 nieuwe ADAS in te bouwen in nieuw te ontwikkelen auto’s, ongeacht prijsklasse. De mate waarin deze ADAS de economische levensduur van de auto beperkt is echter nog onvoldoende onderzocht. In deze KIEM wordt dit onderzocht en wordt tevens de parallel getrokken met de mobiele telefonie; beide maken gebruik van moderne sensoren en software. We vergelijken ontwerpeisen van telefoons (levensduur van gemiddeld 2,5 jaar) met de eisen aan moderne ADAS met dezelfde sensoren (levensduur tot 20 jaar). De centrale vraag luidt daarom: Wat is de mogelijke impact van veroudering van ADAS op de economische levensduur van voertuigen en welke lessen kunnen we leren uit de onderliggende ontwerpprincipes van ADAS en Smartphones? De vraag wordt beantwoord door (i) literatuuronderzoek naar de veroudering van ADAS (ii) Interviews met ontwerpers van ADAS, leveranciers van retro-fit systemen en ontwerpers van mobiele telefoons en (iii) vergelijkend rij-onderzoek naar het functioneren van ADAS in auto’s van verschillende leeftijd en prijsklassen.
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.
