5,307 research outputs found

    Innovation for zero-deforestation sustainable supply chain management services: a performance measurement and management approach

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    Food sector supply chains have significant negative environmental impacts, including the expansion of global food commodity production, which is driving tropical deforestation – a major climate and biodiversity problem. Innovative supply chain monitoring services promise to address such impacts. Legislation also designates “forest-risk commodities”, demanding supply chain due diligence of their provenance. But such data alone does not produce change. This study investigates how theory in performance measurement and management (PMM) can combine with sustainable supply chain management (SSCM) and decision theory (DT) via case study research that addresses paradoxes of simplicity and complexity

    Mobile heritage practices. Implications for scholarly research, user experience design, and evaluation methods using mobile apps.

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    Mobile heritage apps have become one of the most popular means for audience engagement and curation of museum collections and heritage contexts. This raises practical and ethical questions for both researchers and practitioners, such as: what kind of audience engagement can be built using mobile apps? what are the current approaches? how can audience engagement with these experience be evaluated? how can those experiences be made more resilient, and in turn sustainable? In this thesis I explore experience design scholarships together with personal professional insights to analyse digital heritage practices with a view to accelerating thinking about and critique of mobile apps in particular. As a result, the chapters that follow here look at the evolution of digital heritage practices, examining the cultural, societal, and technological contexts in which mobile heritage apps are developed by the creative media industry, the academic institutions, and how these forces are shaping the user experience design methods. Drawing from studies in digital (critical) heritage, Human-Computer Interaction (HCI), and design thinking, this thesis provides a critical analysis of the development and use of mobile practices for the heritage. Furthermore, through an empirical and embedded approach to research, the thesis also presents auto-ethnographic case studies in order to show evidence that mobile experiences conceptualised by more organic design approaches, can result in more resilient and sustainable heritage practices. By doing so, this thesis encourages a renewed understanding of the pivotal role of these practices in the broader sociocultural, political and environmental changes.AHRC REAC

    A Survey on Forensics and Compliance Auditing for Critical Infrastructure Protection

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    The broadening dependency and reliance that modern societies have on essential services provided by Critical Infrastructures is increasing the relevance of their trustworthiness. However, Critical Infrastructures are attractive targets for cyberattacks, due to the potential for considerable impact, not just at the economic level but also in terms of physical damage and even loss of human life. Complementing traditional security mechanisms, forensics and compliance audit processes play an important role in ensuring Critical Infrastructure trustworthiness. Compliance auditing contributes to checking if security measures are in place and compliant with standards and internal policies. Forensics assist the investigation of past security incidents. Since these two areas significantly overlap, in terms of data sources, tools and techniques, they can be merged into unified Forensics and Compliance Auditing (FCA) frameworks. In this paper, we survey the latest developments, methodologies, challenges, and solutions addressing forensics and compliance auditing in the scope of Critical Infrastructure Protection. This survey focuses on relevant contributions, capable of tackling the requirements imposed by massively distributed and complex Industrial Automation and Control Systems, in terms of handling large volumes of heterogeneous data (that can be noisy, ambiguous, and redundant) for analytic purposes, with adequate performance and reliability. The achieved results produced a taxonomy in the field of FCA whose key categories denote the relevant topics in the literature. Also, the collected knowledge resulted in the establishment of a reference FCA architecture, proposed as a generic template for a converged platform. These results are intended to guide future research on forensics and compliance auditing for Critical Infrastructure Protection.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

    A Political Theory of Engineered Systems and A Study of Engineering and Justice Workshops

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    Since there are good reasons to think that some engineered systems are socially undesirable—for example, internal combustion engines that cause climate change, algorithms that are racist, and nuclear weapons that can destroy all life—there is a well-established literature that attempts to identify best practices for designing and regulating engineered systems in order to prevent harm and promote justice. Most of this literature, especially the design theory and engineering justice literature meant to help guide engineers, focuses on environmental, physical, social, and mental harms such as ecosystem and bodily poisoning, racial and gender discrimination, and urban alienation. However, the literature that focuses on how engineered systems can produce political harms—harms to how we shape the way we live in community together—is not well established. The first part of this thesis contributes to identifying how particular types of engineered systems can harm a democratic politics. Building on democratic theory, philosophy of collective harms, and design theory, it argues that engineered systems that extend in space and time beyond a certain threshold subvert the knowledge and empowerment necessary for a democratic politics. For example, the systems of global shipping and the internet that fundamentally shape our lives are so large that people cannot attain the knowledge necessary to regulate them well nor the empowerment necessary to shape them. The second part of this thesis is an empirical study of a workshop designed to encourage engineering undergraduates to understand how engineered systems can subvert a democratic politics, with the ultimate goal of supporting students in incorporating that understanding into their work. 32 Dartmouth undergraduate engineering students participated in the study. Half were assigned to participate in a workshop group, half to a control group. The workshop group participants took a pretest; then participated in a 3-hour, semi-structured workshop with 4 participants per session (as well as a discussion leader and note-taker) over lunch or dinner; and then took a posttest. The control group participants took the same pre- and post- tests, but had no suggested activity in the intervening 3 hours. We find that the students who participated in workshops had a statistically significant test-score improvement as compared to the control group (Brunner-Munzel test, p \u3c .001). Using thematic analysis methods, we show the data is consistent with the hypothesis that workshops produced a score improvement because of certain structure (small size, long duration, discussion-based, over homemade food) and content (theoretically rich, challenging). Thematic analysis also reveals workshop failures and areas for improvement (too much content for the duration, not well enough organized). The thesis concludes with a discussion of limitations and suggestions for future theoretical, empirical, and pedagogical research

    Artificial intelligence for predictive biomarker discovery in immuno-oncology: a systematic review

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    Background: The widespread use of immune checkpoint inhibitors (ICIs) has revolutionised treatment of multiple cancer types. However, selecting patients who may benefit from ICI remains challenging. Artificial intelligence (AI) approaches allow exploitation of high-dimension oncological data in research and development of precision immuno-oncology. Materials and methods: We conducted a systematic literature review of peer-reviewed original articles studying the ICI efficacy prediction in cancer patients across five data modalities: genomics (including genomics, transcriptomics, and epigenomics), radiomics, digital pathology (pathomics), and real-world and multimodality data. Results: A total of 90 studies were included in this systematic review, with 80% published in 2021-2022. Among them, 37 studies included genomic, 20 radiomic, 8 pathomic, 20 real-world, and 5 multimodal data. Standard machine learning (ML) methods were used in 72% of studies, deep learning (DL) methods in 22%, and both in 6%. The most frequently studied cancer type was non-small-cell lung cancer (36%), followed by melanoma (16%), while 25% included pan-cancer studies. No prospective study design incorporated AI-based methodologies from the outset; rather, all implemented AI as a post hoc analysis. Novel biomarkers for ICI in radiomics and pathomics were identified using AI approaches, and molecular biomarkers have expanded past genomics into transcriptomics and epigenomics. Finally, complex algorithms and new types of AI-based markers, such as meta-biomarkers, are emerging by integrating multimodal/multi-omics data. Conclusion: AI-based methods have expanded the horizon for biomarker discovery, demonstrating the power of integrating multimodal data from existing datasets to discover new meta-biomarkers. While most of the included studies showed promise for AI-based prediction of benefit from immunotherapy, none provided high-level evidence for immediate practice change. A priori planned prospective trial designs are needed to cover all lifecycle steps of these software biomarkers, from development and validation to integration into clinical practice

    Evolutionary ecology of obligate fungal and microsporidian invertebrate pathogens

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    The interactions between hosts and their parasites and pathogens are omnipresent in the natural world. These symbioses are not only key players in ecosystem functioning, but also drive genetic diversity through co-evolutionary adaptations. Within the speciose invertebrates, a plethora of interactions with obligate fungal and microsporidian pathogens exist, however the known interactions is likely only a fraction of the true diversity. Obligate invertebrate fungal and microsporidian pathogen require a host to continue their life cycle, some of which have specialised in certain host species and require host death to transmit to new hosts. Due to their requirement to kill a host to spread to a new one, obligate fungal and microsporidian pathogens regulate invertebrate host populations. Pathogen specialisation to a single or very few hosts has led to some fungi evolving the ability to manipulate their host’s behaviour to maximise transmission. The entomopathogenic fungus, Entomophthora muscae, infects houseflies (Musca domestica) over a week-long proliferation cycle, resulting in flies climbing to elevated positions, gluing their mouthparts to the substrate surface, and raising their wings to allow for a clear exit from fungal conidia through the host abdomen. These sequential behaviours are all timed to occur within a few hours of sunset. The E. muscae mechanisms used in controlling the mind of the fly remain relatively unknown, and whether other fitness costs ensue from an infection are understudied.European Commissio

    Software Design Change Artifacts Generation through Software Architectural Change Detection and Categorisation

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    Software is solely designed, implemented, tested, and inspected by expert people, unlike other engineering projects where they are mostly implemented by workers (non-experts) after designing by engineers. Researchers and practitioners have linked software bugs, security holes, problematic integration of changes, complex-to-understand codebase, unwarranted mental pressure, and so on in software development and maintenance to inconsistent and complex design and a lack of ways to easily understand what is going on and what to plan in a software system. The unavailability of proper information and insights needed by the development teams to make good decisions makes these challenges worse. Therefore, software design documents and other insightful information extraction are essential to reduce the above mentioned anomalies. Moreover, architectural design artifacts extraction is required to create the developer’s profile to be available to the market for many crucial scenarios. To that end, architectural change detection, categorization, and change description generation are crucial because they are the primary artifacts to trace other software artifacts. However, it is not feasible for humans to analyze all the changes for a single release for detecting change and impact because it is time-consuming, laborious, costly, and inconsistent. In this thesis, we conduct six studies considering the mentioned challenges to automate the architectural change information extraction and document generation that could potentially assist the development and maintenance teams. In particular, (1) we detect architectural changes using lightweight techniques leveraging textual and codebase properties, (2) categorize them considering intelligent perspectives, and (3) generate design change documents by exploiting precise contexts of components’ relations and change purposes which were previously unexplored. Our experiment using 4000+ architectural change samples and 200+ design change documents suggests that our proposed approaches are promising in accuracy and scalability to deploy frequently. Our proposed change detection approach can detect up to 100% of the architectural change instances (and is very scalable). On the other hand, our proposed change classifier’s F1 score is 70%, which is promising given the challenges. Finally, our proposed system can produce descriptive design change artifacts with 75% significance. Since most of our studies are foundational, our approaches and prepared datasets can be used as baselines for advancing research in design change information extraction and documentation

    Current and Future Challenges in Knowledge Representation and Reasoning

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    Knowledge Representation and Reasoning is a central, longstanding, and active area of Artificial Intelligence. Over the years it has evolved significantly; more recently it has been challenged and complemented by research in areas such as machine learning and reasoning under uncertainty. In July 2022 a Dagstuhl Perspectives workshop was held on Knowledge Representation and Reasoning. The goal of the workshop was to describe the state of the art in the field, including its relation with other areas, its shortcomings and strengths, together with recommendations for future progress. We developed this manifesto based on the presentations, panels, working groups, and discussions that took place at the Dagstuhl Workshop. It is a declaration of our views on Knowledge Representation: its origins, goals, milestones, and current foci; its relation to other disciplines, especially to Artificial Intelligence; and on its challenges, along with key priorities for the next decade

    Rethink Digital Health Innovation: Understanding Socio-Technical Interoperability as Guiding Concept

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    Diese Dissertation sucht nach einem theoretischem Grundgerüst, um komplexe, digitale Gesundheitsinnovationen so zu entwickeln, dass sie bessere Erfolgsaussichten haben, auch in der alltäglichen Versorgungspraxis anzukommen. Denn obwohl es weder am Bedarf von noch an Ideen für digitale Gesundheitsinnovationen mangelt, bleibt die Flut an erfolgreich in der Praxis etablierten Lösungen leider aus. Dieser unzureichende Diffusionserfolg einer entwickelten Lösung - gern auch als Pilotitis pathologisiert - offenbart sich insbesondere dann, wenn die geplante Innovation mit größeren Ambitionen und Komplexität verbunden ist. Dem geübten Kritiker werden sofort ketzerische Gegenfragen in den Sinn kommen. Beispielsweise was denn unter komplexen, digitalen Gesundheitsinnovationen verstanden werden soll und ob es überhaupt möglich ist, eine universale Lösungsformel zu finden, die eine erfolgreiche Diffusion digitaler Gesundheitsinnovationen garantieren kann. Beide Fragen sind nicht nur berechtigt, sondern münden letztlich auch in zwei Forschungsstränge, welchen ich mich in dieser Dissertation explizit widme. In einem ersten Block erarbeite ich eine Abgrenzung jener digitalen Gesundheitsinnovationen, welche derzeit in Literatur und Praxis besondere Aufmerksamkeit aufgrund ihres hohen Potentials zur Versorgungsverbesserung und ihrer resultierenden Komplexität gewidmet ist. Genauer gesagt untersuche ich dominante Zielstellungen und welche Herausforderung mit ihnen einhergehen. Innerhalb der Arbeiten in diesem Forschungsstrang kristallisieren sich vier Zielstellungen heraus: 1. die Unterstützung kontinuierlicher, gemeinschaftlicher Versorgungsprozesse über diverse Leistungserbringer (auch als inter-organisationale Versorgungspfade bekannt); 2. die aktive Einbeziehung der Patient:innen in ihre Versorgungsprozesse (auch als Patient Empowerment oder Patient Engagement bekannt); 3. die Stärkung der sektoren-übergreifenden Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Versorgungpraxis bis hin zu lernenden Gesundheitssystemen und 4. die Etablierung daten-zentrierter Wertschöpfung für das Gesundheitswesen aufgrund steigender bzgl. Verfügbarkeit valider Daten, neuen Verarbeitungsmethoden (Stichwort Künstliche Intelligenz) sowie den zahlreichen Nutzungsmöglichkeiten. Im Fokus dieser Dissertation stehen daher weniger die autarken, klar abgrenzbaren Innovationen (bspw. eine Symptomtagebuch-App zur Beschwerdedokumentation). Vielmehr adressiert diese Doktorarbeit jene Innovationsvorhaben, welche eine oder mehrere der o.g. Zielstellung verfolgen, ein weiteres technologisches Puzzleteil in komplexe Informationssystemlandschaften hinzufügen und somit im Zusammenspiel mit diversen weiteren IT-Systemen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und/ oder ihrer Organisation beitragen. In der Auseinandersetzung mit diesen Zielstellungen und verbundenen Herausforderungen der Systementwicklung rückte das Problem fragmentierter IT-Systemlandschaften des Gesundheitswesens in den Mittelpunkt. Darunter wird der unerfreuliche Zustand verstanden, dass unterschiedliche Informations- und Anwendungssysteme nicht wie gewünscht miteinander interagieren können. So kommt es zu Unterbrechungen von Informationsflüssen und Versorgungsprozessen, welche anderweitig durch fehleranfällige Zusatzaufwände (bspw. Doppeldokumentation) aufgefangen werden müssen. Um diesen Einschränkungen der Effektivität und Effizienz zu begegnen, müssen eben jene IT-System-Silos abgebaut werden. Alle o.g. Zielstellungen ordnen sich dieser defragmentierenden Wirkung unter, in dem sie 1. verschiedene Leistungserbringer, 2. Versorgungsteams und Patient:innen, 3. Wissenschaft und Versorgung oder 4. diverse Datenquellen und moderne Auswertungstechnologien zusammenführen wollen. Doch nun kommt es zu einem komplexen Ringschluss. Einerseits suchen die in dieser Arbeit thematisierten digitalen Gesundheitsinnovationen Wege zur Defragmentierung der Informationssystemlandschaften. Andererseits ist ihre eingeschränkte Erfolgsquote u.a. in eben jener bestehenden Fragmentierung begründet, die sie aufzulösen suchen. Mit diesem Erkenntnisgewinn eröffnet sich der zweite Forschungsstrang dieser Arbeit, der sich mit der Eigenschaft der 'Interoperabilität' intensiv auseinandersetzt. Er untersucht, wie diese Eigenschaft eine zentrale Rolle für Innovationsvorhaben in der Digital Health Domäne einnehmen soll. Denn Interoperabilität beschreibt, vereinfacht ausgedrückt, die Fähigkeit von zwei oder mehreren Systemen miteinander gemeinsame Aufgaben zu erfüllen. Sie repräsentiert somit das Kernanliegen der identifizierten Zielstellungen und ist Dreh- und Angelpunkt, wenn eine entwickelte Lösung in eine konkrete Zielumgebung integriert werden soll. Von einem technisch-dominierten Blickwinkel aus betrachtet, geht es hierbei um die Gewährleistung von validen, performanten und sicheren Kommunikationsszenarien, sodass die o.g. Informationsflussbrüche zwischen technischen Teilsystemen abgebaut werden. Ein rein technisches Interoperabilitätsverständnis genügt jedoch nicht, um die Vielfalt an Diffusionsbarrieren von digitalen Gesundheitsinnovationen zu umfassen. Denn beispielsweise das Fehlen adäquater Vergütungsoptionen innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen oder eine mangelhafte Passfähigkeit für den bestimmten Versorgungsprozess sind keine rein technischen Probleme. Vielmehr kommt hier eine Grundhaltung der Wirtschaftsinformatik zum Tragen, die Informationssysteme - auch die des Gesundheitswesens - als sozio-technische Systeme begreift und dabei Technologie stets im Zusammenhang mit Menschen, die sie nutzen, von ihr beeinflusst werden oder sie organisieren, betrachtet. Soll eine digitale Gesundheitsinnovation, die einen Mehrwert gemäß der o.g. Zielstellungen verspricht, in eine existierende Informationssystemlandschaft der Gesundheitsversorgung integriert werden, so muss sie aus technischen sowie nicht-technischen Gesichtspunkten 'interoperabel' sein. Zwar ist die Notwendigkeit von Interoperabilität in der Wissenschaft, Politik und Praxis bekannt und auch positive Bewegungen der Domäne hin zu mehr Interoperabilität sind zu verspüren. Jedoch dominiert dabei einerseits ein technisches Verständnis und andererseits bleibt das Potential dieser Eigenschaft als Leitmotiv für das Innovationsmanagement bislang weitestgehend ungenutzt. An genau dieser Stelle knüpft nun der Hauptbeitrag dieser Doktorarbeit an, in dem sie eine sozio-technische Konzeptualisierung und Kontextualisierung von Interoperabilität für künftige digitale Gesundheitsinnovationen vorschlägt. Literatur- und expertenbasiert wird ein Rahmenwerk erarbeitet - das Digital Health Innovation Interoperability Framework - das insbesondere Innovatoren und Innovationsfördernde dabei unterstützen soll, die Diffusionswahrscheinlichkeit in die Praxis zu erhöhen. Nun sind mit diesem Framework viele Erkenntnisse und Botschaften verbunden, die ich für diesen Prolog wie folgt zusammenfassen möchte: 1. Um die Entwicklung digitaler Gesundheitsinnovationen bestmöglich auf eine erfolgreiche Integration in eine bestimmte Zielumgebung auszurichten, sind die Realisierung eines neuartigen Wertversprechens sowie die Gewährleistung sozio-technischer Interoperabilität die zwei zusammenhängenden Hauptaufgaben eines Innovationsprozesses. 2. Die Gewährleistung von Interoperabilität ist eine aktiv zu verantwortende Managementaufgabe und wird durch projektspezifische Bedingungen sowie von externen und internen Dynamiken beeinflusst. 3. Sozio-technische Interoperabilität im Kontext digitaler Gesundheitsinnovationen kann über sieben, interdependente Ebenen definiert werden: Politische und regulatorische Bedingungen; Vertragsbedingungen; Versorgungs- und Geschäftsprozesse; Nutzung; Information; Anwendungen; IT-Infrastruktur. 4. Um Interoperabilität auf jeder dieser Ebenen zu gewährleisten, sind Strategien differenziert zu definieren, welche auf einem Kontinuum zwischen Kompatibilitätsanforderungen aufseiten der Innovation und der Motivation von Anpassungen aufseiten der Zielumgebung verortet werden können. 5. Das Streben nach mehr Interoperabilität fördert sowohl den nachhaltigen Erfolg der einzelnen digitalen Gesundheitsinnovation als auch die Defragmentierung existierender Informationssystemlandschaften und trägt somit zur Verbesserung des Gesundheitswesens bei. Zugegeben: die letzte dieser fünf Botschaften trägt eher die Färbung einer Überzeugung, als dass sie ein Ergebnis wissenschaftlicher Beweisführung ist. Dennoch empfinde ich diese, wenn auch persönliche Erkenntnis als Maxim der Domäne, der ich mich zugehörig fühle - der IT-Systementwicklung des Gesundheitswesens
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