Cooperation for knowledge demands know-how for cooperation

Valedictory Address by Louk de la Rive Box, Professor of international cooperation and Rector of the International Institute of Social Studies (22 April 2010). Which Knowledge and for Which Development? Old Timers and New Players More than a decade ago the cyber-revolution gave rise to optimism that ICT would facilitate access to knowledge and promote “development”. The World Development Report 1998-99 promised “Knowledge for Development”, while the World Bank proclaimed itself the “Knowledge Bank”. There had been many “old” players in the knowledge field, including public research organizations for different sectors. During the 1980s and 1990s, however, private players had come to dominate the “knowledge market”, as dwindling public finances and government subsidies undermined public research and development, and related public goods such as education. While many of these “new” players effectively privatized knowledge, some contributed to knowledge becoming more widely available, in forms such as open-access journals and e-books, in a process referred to as “democratizing knowledge”. The question is whether this really translated into wider access to knowledge. In particular, did knowledge became accessible for the less privileged in the world, those seeking “development”, or has knowledge become a private good, with segmented access to information, for a particular form of (elite-driven) development? How can we explain, for instance, the lack of knowledge development for peasant agriculture, and the overall focus on development of technology for (and by) agri-business, with highly protected forms of access? Although civil society is contesting this way of restricting knowledge, it is not clear whether and how the current trend towards concentration in the “power of knowledge” can be reversed in the interest of broad-based access. Let the debate continue

DC-Prophet: Predicting Catastrophic Machine Failures in DataCenters

When will a server fail catastrophically in an industrial datacenter? Is it possible to forecast these failures so preventive actions can be taken to increase the reliability of a datacenter? To answer these questions, we have studied what are probably the largest, publicly available datacenter traces, containing more than 104 million events from 12,500 machines. Among these samples, we observe and categorize three types of machine failures, all of which are catastrophic and may lead to information loss, or even worse, reliability degradation of a datacenter. We further propose a two-stage framework-DC-Prophet-based on One-Class Support Vector Machine and Random Forest. DC-Prophet extracts surprising patterns and accurately predicts the next failure of a machine. Experimental results show that DC-Prophet achieves an AUC of 0.93 in predicting the next machine failure, and a F3-score of 0.88 (out of 1). On average, DC-Prophet outperforms other classical machine learning methods by 39.45% in F3-score.Comment: 13 pages, 5 figures, accepted by 2017 ECML PKD

Spelen met je toekomst

Inleiding en vraagstelling De laatste jaren wordt in het voortgezet onderwijs geleidelijk meer aandacht besteed aan de begeleiding van leerlingen bij hun school- en beroepskeuze. Het gaat daarbij om een reeks keuzes die leerlingen met het oog op hun loopbaan moeten maken. Veel leerlingen vinden het moeilijk om zulke loopbaankeuzes te maken. Ze kennen nog onvoldoende hun eigen interesses en capaciteiten, en overzien niet welke vervolgopleidingen en beroepen mogelijk zijn en wat die kunnen betekenen voor hun leven. Dit begint al bij het kiezen van een leerweg of profiel voor in de bovenbouw van het VMBO, HAVO of VWO. Zulke keuzes moeten al worden gemaakt in de 2e, 3e en 4e klas (13-15 jaar). Ten behoeve van de begeleiding van leerlingen hierbij worden nieuwe instrumenten, programma’s en aanpakken ontwikkeld en beproefd. Eén zo’n programma is The Real Game, een rollenspel of project dat in stappen met een hele klas kan worden uitgevoerd, als blok (bijvoorbeeld als project dat een hele week duurt) of in een reeks lesuren verspreid over een aantal maanden. The Real Game is enkele jaren geleden ontwikkeld in Canada, en wordt inmiddels in een aantal landen in toenemende mate gebruikt, op scholen maar ook daarbuiten. Het Algemeen Pedagogisch Studiecentrum (APS, te Utrecht) heeft The Real Game in het Nederlands vertaald en begeleidt een aantal scholen voor voortgezet onderwijs die het programma gebruiken. In het najaar van 2002 is een eerste evaluatie uitgevoerd, vooral gericht op de bruikbaarheid en tevredenheid onder docenten en bij leerlingen. Vervolgens is behoefte ontstaan aan een diepergaande evaluatie naar de mogelijke effecten bij leerlingen. Een 10-tal scholen voor voortgezet onderwijs, die deelnamen aan de pilot onder begeleiding van het APS, heeft, in overleg met het APS, eind 2002 bij het KPC de volgende onderzoeksvraag ingediend: Ontdekken leerlingen door het spelen van The Real Game hun latente, tot dusver verborgen vragen over keuzes die zij (nu) zullen maken ten behoeve van hun toekomstig bestaan (wonen, werken, vrije tijd) en de realisering daarvan? Het KPC vroeg, namens de LPC, aan het ISOR om een offerte voor een onderzoek ter beantwoording van deze vraag. Daartoe is in januari 2003 contact opgenomen met de betreffende projectleider bij het APS en met de contactpersoon namens de aanvragende scholen, tevens docent op één van die scholen en betrokken geweest bij de pilot. Dit resulteerde in een onderzoeksvoorstel met de volgende gespecificeerde vraagstelling: SPELEN MET JE TOEKOMST a) ontdekken leerlingen door het spelen van The Real Game bepaalde tot dan toe latente vragen over keuzes ten aanzien van hun toekomstige bestaan (wonen, werken, vrije tijd) en de realisering daarvan? b) kunnen zij tijdens het spelen deze vragen aan de orde stellen en er iets mee doen? c) krijgen ze meer greep op hun zelfbeeld en hun competenties en hoe ze deze competenties later zullen kunnen inzetten? d) kunnen ze de ontdekte vragen na afloop voor zichzelf concreet maken en op basis daarvan bepaalde keuzes maken? e) draagt het spel bij aan hun motivatie voor school en hun schoolloopbaan? In februari werd het onderzoeksvoorstel goedgekeurd en opdracht gegeven tot uitvoering van het onderzoek. In de voorbereidingsfase van het onderzoek is nogmaals overleg gevoerd met de projectleider op het APS. Dit leidde tot toevoeging van een extra deelvraag: f) wat is de meerwaarde ten opzichte van andere LOB-materialen? Tevens zijn enkele proefgesprekken gevoerd met leerlingen die aan The Real Game hadden meegedaan. Daaruit bleek dat zij amper of niet konden aangeven welke vragen zij daarvoor hadden over hun toekomstige bestaan. Zij konden zich niet herinneren dat zij zich bepaalde vragen stelden. Op grond hiervan zijn de vragen a en b alsnog anders geformuleerd: a) dachten de leerlingen vóór The Real Game over hun toekomstige bestaan (wat betreft wonen, werken, inkomen, vrije tijd)? b) wat hebben de leerlingen door deelname aan The Real Game geleerd? Dit rapport bevat de resultaten van het uitgevoerde onderzoek. Eerst worden de opzet en uitvoering van het onderzoek beschreven (hoofdstuk 2). Daarna geven we een schets van The Real Game en vatten we de uitkomsten van de eerste evaluatie (in 2002) samen (hoofdstuk 3). Aanvullend staan we kort stil bij de context waarin dit programma moet worden gezien, namelijk de loopbaanoriëntatie en begeleiding in het voortgezet onderwijs (hoofdstuk 4). In hoofdstuk 5 worden de resultaten van het nu uitgevoerde onderzoek beschreven en verantwoord, op basis waarvan in hoofdstuk 6 wordt getracht antwoorden op de bovenstaande onderzoeksvragen te formuleren. Het rapport sluit af met enkele conclusies en aanbevelingen (hoofdstuk 7). De gebruikte instrumenten zijn opgenomen in de bijlagen, aangevuld met een overzicht van alle (typen) uitspraken die de leerlingen hebben gedaan in de gehouden groepsinterviews, geordend naar thema en weergegeven met aantallen per school. Dit is een Ico-Isor rappor

Comparative Clinical Study of Two Tooth Bleaching Protocols with 6% Hydrogen Peroxide

Objective. The objective was to compare the clinical efficacy of two different tooth bleaching protocols after 1 and 2 weeks of treatment with an over-the-counter paint-on gel containing 6% hydrogen peroxide. Material and methods. Sixteen volunteer patients (minimum shade A2 or darker on maxillary teeth) were selected to participate in this randomized, single-blind (examiner-blinded), single-center, 2-group clinical trial using a divided mouth model. The product was applied in our clinic to one hemi-arch (Group I) in each patient at two sessions one week apart, making five applications at each session (separated by 10 min intervals). The patients themselves applied the product once a day for 10 days in the other hemiarch (Group II). Efficacy was measured according to the Vita Classical shade guide at baseline and at one and two weeks. Differences between groups (office-treated vs. home-treated hemiarches) were tested by repeated-measures analysis of variance. Results. Significant (P < .05) differences in shade values were detected between pre- and post-bleaching in both groups. The two groups did not significantly differ in tooth shade at the end of the treatment. Conclusions. Treatment with 6% hydrogen peroxide gel using the paint-on system shows significant clinical efficacy whether applied by clinicians or by the patients themselves

On “The Analysis of Ranked Data Derived from Completely Randomized Factorial Designs”

Extensions of the Kruskal-Wallis procedure for a factorial design are reviewed and researched under various degrees and kinds of nonnullity. It was found that the distributions of these test statistics are a Function of effects other than those being tested except under the completely null situation and their use is discouraged.Yeshttps://us.sagepub.com/en-us/nam/manuscript-submission-guideline

Towards environmentally sustainable human behaviour: targeting non-conscious and conscious processes for effective and acceptable policies.

Meeting climate change targets to limit global warming to 2°C requires rapid and large reductions in demand for products that most contribute to greenhouse gas (GHG) emissions. These include production of bulk materials (e.g. steel and cement), energy supply (e.g. fossil fuels) and animal source foods (particularly ruminants and their products). Effective strategies to meet these targets require transformative changes in supply as well as demand, involving changes in economic, political and legal systems at local, national and international levels, building on evidence from many disciplines. This paper outlines contributions from behavioural science in reducing demand. Grounded in dual-process models of human behaviour (involving non-conscious and conscious processes) this paper considers first why interventions aimed at changing population values towards the environment are usually insufficient or unnecessary for reducing demand although they may be important in increasing public acceptability of policies that could reduce demand. It then outlines two sets of evidence from behavioural science towards effective systems-based strategies, to identify interventions likely to be effective at: (i) reducing demand for products that contribute most to GHG emissions, mainly targeting non-conscious processes and (ii) increasing public acceptability for policy changes to enable these interventions, targeting conscious processes.This article is part of the themed issue 'Material demand reduction'

Beyond Volume: The Impact of Complex Healthcare Data on the Machine Learning Pipeline

From medical charts to national census, healthcare has traditionally operated under a paper-based paradigm. However, the past decade has marked a long and arduous transformation bringing healthcare into the digital age. Ranging from electronic health records, to digitized imaging and laboratory reports, to public health datasets, today, healthcare now generates an incredible amount of digital information. Such a wealth of data presents an exciting opportunity for integrated machine learning solutions to address problems across multiple facets of healthcare practice and administration. Unfortunately, the ability to derive accurate and informative insights requires more than the ability to execute machine learning models. Rather, a deeper understanding of the data on which the models are run is imperative for their success. While a significant effort has been undertaken to develop models able to process the volume of data obtained during the analysis of millions of digitalized patient records, it is important to remember that volume represents only one aspect of the data. In fact, drawing on data from an increasingly diverse set of sources, healthcare data presents an incredibly complex set of attributes that must be accounted for throughout the machine learning pipeline. This chapter focuses on highlighting such challenges, and is broken down into three distinct components, each representing a phase of the pipeline. We begin with attributes of the data accounted for during preprocessing, then move to considerations during model building, and end with challenges to the interpretation of model output. For each component, we present a discussion around data as it relates to the healthcare domain and offer insight into the challenges each may impose on the efficiency of machine learning techniques.Comment: Healthcare Informatics, Machine Learning, Knowledge Discovery: 20 Pages, 1 Figur