381023 research outputs found
Sort by
Bacterial community of fresh-cut vegetables : balancing risks and benefits for all consumers
No full textMinimaal bewerkte bladgroenten, zoals vers versneden sla, slamixen en verpakte spinazie, zijn populair omdat ze gebruiksvriendelijk en gezond zijn. Maar door de beperkte bewerking dragen ze altijd een grote en diverse groep bacteriën met zich mee. Die microbiota wordt vaak gezien als een risico voor voedselveiligheid of houdbaarheid, maar kan ook net een beschermende rol spelen: sommige bacteriën remmen namelijk de groei van ziekteverwekkers. Dit proefschrift onderzoekt hoe die dubbele rol beter kan worden begrepen en benut, met speciale aandacht voor kwetsbare consumenten zoals ouderen, zieken of jonge kinderen.
Uit de literatuur blijkt dat de samenstelling van de microbiota sterk varieert en vooral beïnvloed wordt door omstandigheden op het veld, nog voor de oogst. Na-oogst ingrepen, zoals wassen (met of zonder chloor), blijken maar een beperkte invloed te hebben. Dat betekent dat we vooral via landbouw- en teeltomstandigheden de bacteriegemeenschap sturen.
In eigen experimenten werden bacteriën van Romeinse sla geïsoleerd en getest op hun vermogen om Listeria monocytogenes, een ziekteverwekker, te remmen. Ongeveer de helft van de onderzochte stammen bleek de groei van L. monocytogenes te kunnen vertragen. Eén specifieke bacteriestam (Pantoea agglomerans) verminderde de groei van L. monocytogenes consequent met 1 à 2 logeenheden, zonder dat de kwaliteit van de sla achteruitging. Dit toont dat beschermende culturen gebaseerd op de natuurlijke microbiota van groenten veelbelovend zijn voor een veiliger product.
Naast deze experimenten werd ook de aanwezigheid van ziekteverwekkers in groenten en fruit in België onderzocht over een periode van tien jaar (meer dan 12.000 stalen). Pathogenen bleken relatief zeldzaam, maar kwamen toch af en toe voor, vooral Listeria monocytogenes in champignons en sluitkolen. Voor mensen met een verzwakt immuunsysteem kan bovendien ook de gewone microbiota een risico vormen. Daarom werd een kader ontwikkeld om een kiemarme dieet, zoals toegepast in ziekenhuizen, beter af te stemmen op verwerkingsmethoden in plaats van hele productgroepen uit te sluiten.
Tot slot werden de huidige kwaliteitsindicatoren in de groente-industrie onder de loep genomen. Het totaal aantal bacteriën, vaak gebruikt als standaardparameter, blijkt weinig te zeggen over veiligheid of bederf. Meer zinvolle alternatieven zijn specifieke bederforganismen, metabolietprofielen of DNA-gebaseerde technieken, al moeten die nog verder worden ontwikkeld voor praktijkgebruik.
De resultaten tonen dat de microbiota van bladgroenten zowel een risico als een bescherming kan zijn. Voor de toekomst zijn er twee belangrijke uitdagingen: de ontwikkeling van veilige en regelgevingsconforme protectieve culturen op basis van natuurlijke microbiota, en een meer genuanceerde communicatie over microbiële risico’s en voordelen naar consumenten en professionals. Alleen zo kan de balans tussen voedselveiligheid, productkwaliteit en voedingswaarde worden bewaard, voor álle consumenten
Model reduction in deep active inference
No full textDe huidige modellen die worden gebruikt bij machinaal leren (ML), zoals GPT-4o, tonen aan dat er nood is aan kleinere modellen in dit vakgebied. Deze thesis stelt een aantal technieken voor die gebruikt kunnen worden voor het reduceren van modellen bij ML met actieve gevolgtrekking, een theorie afkomstig uit de neurowetenschappen die beschrijft hoe levende wezens leren en ageren.
Er worden specifiek 4 methodes voorgesteld die gebruik maken van verschillende wiskundige methodes: 2 methodes die gebaseerd zijn op een implementatie met diepe neurale netwerken, de meest geavanceerde techniek die op dit moment gebruikt wordt binnen ML, en 2 methodes die gebaseerd zijn op een implementatie met tensornetwerken, een techniek die aan het overlopen is van uit de veeldeeltjesfysica. Het onderzoek toont aan dat het nut van elke techniek situatieafhankelijk is, waarbij aspecten zoals schaalbaarheid en leertiming (online vs. offline) van belang zijn
Physics and reliability of (semi-)vertical gallium-nitride power transistors
No full textGalliumnitride (GaN) is een topmateriaal in de halfgeleiderindustrie voor het maken van efficiënte vermogenselektronica, vooral voor componenten tot 650V. In het afgelopen decennium heeft GaN aangetoond dat het lagere weerstand en hogere schakelsnelheden kan bereiken in vergelijking met silicium. Hoewel siliciumcarbide componenten verder gevorderd zijn en hogere spanningen aankunnen, wordt verwacht dat GaN efficiënter en sneller is.
Onderzoekers werken eraan om de spanningscapaciteit van GaN te verhogen tot 1,2kV, wat gunstig zou zijn voor toepassingen zoals elektrische voertuigen en omvormers. Verticale transistorarchitecturen zijn veelbelovend omdat ze een hoge spanning behouden zonder de componentgrootte te vergroten, in tegenstelling tot de huidige laterale architecturen.
Een veelbelovend ontwerp is de trench gate MOSFET, die gemakkelijker te maken is. Uitdagingen zijn onder meer het groeien van dikke lagen op grote substraten, het activeren van bepaalde dopanten en het vinden van geschikte isolatiematerialen (vooral voor de poortelektrode). Dit onderzoek slaagde erin om dikke lagen op grote substraten te laten groeien en manieren te vinden om de activatie van dopanten en isolatie te verbeteren.
Dit doctoraatsonderzoek behandelde ook problemen met het contact maken met bepaalde lagen en het beschermen van zwakke plekken in de component. Over het geheel genomen identificeerde dit werk vijf grote uitdagingen bij de ontwikkeling van verticale GaN-transistors en stelde oplossingen voor die ook andere GaN-componenten ten goede kunnen komen
Press play : journalists in fiction - on fiction as metajournalistic discourse and the sensemaking practices thereof by (non-) specialized audiences
No full textHave you ever noticed how many movie superheroes double as journalists — or how every fiction series seems to include an “annoying journo”? Journalists are among the most ubiquitous characters in fiction, shaping our perceptions of the profession in ways we rarely stop to consider. For many, these fictional depictions are their only glimpse into the world of journalism, a field often covered in mystique. This book delves into the representation of journalists across various narratives, genres and contexts uncovering the myths and stereotypes behind these characters. It expands this field of study beyond the context of the United States and adopts an intersectional perspective focusing on the representation of women and minority journalists in fiction. It also examines how audiences interpret and engage with these representations, offering fresh insights into the powerful interplay between fiction and reality
Microbial flow cytometry reveals responses of the oral microbiota to antimicrobial treatment
No full textThe oral microbiome is a highly diverse microbial community that varies greatly between individuals. It plays a central role in oral health, where it can protect the host from disease. However, under certain circumstances a healthy microbiome can get disturbed enough that it results in dysbiosis and possible onset of disease. The most prevalent oral diseases are dental caries and periodontal diseases. Both are associated with a state of dysbiosis of the oral microbiota. Periodontal diseases are commonly treated with antimicrobials, while antimicrobial formulations with fluoride are mostly used for the prevention of dental caries. Although antimicrobials are effective at alleviating clinical manifestations of these oral diseases, they can further unbalance the oral microbiome. Knowledge on how interindividual differences in the oral microbiome may influence the response to antimicrobial treatment is insufficient and requires further research. Apart from assessing the microbial community composition, it is also important to consider the phenotype of the community as it reflects its functionality and can provide clues on response to treatment. Flow cytometry is an excellent technique for studying phenotypic heterogeneity in microbial populations and has been applied to study the oral microbiome before. Therefore, it forms an interesting platform to explore for research in oral microbiology.
The purpose of this PhD thesis was to investigate (interindividual) differences in the oral microbiome resulting from antimicrobial treatment and to explore possible applications of microbial flow cytometry in oral microbiology. The first part of the thesis (chapters 2 and 3) focused on investigating possible applications of flow cytometry for synthetic oral communities, while the second part (chapters 4 and 5) focused on the shifts in the oral microbiome induced by antimicrobial treatment with extra attention to interindividual differences.
The potential use of flow cytometry for cheaper and faster quantification of synthetic community composition was investigated in chapter 2. Random forest classifiers based on the flow cytometric fingerprints of axenic cultures were used to determine the community composition of mock communities and co-cultures. It was found that good efficacy could be achieved for mock communities, but that challenges remain for co-cultures due to the shifting phenotypes of bacteria while being co-cultured. In chapter 3, a proof of concept was provided for the elucidation of the mechanism of action of antimicrobials using flow cytometry. Phenotypic fingerprints of oral bacteria that were treated with a range of antimicrobials were used to train random forest classifiers to predict the mechanism of action of novel compounds. The pipeline was successfully employed for the prediction of the mechanism of action of an ‘unseen’ compound and clustering of phenotypic fingerprints of an antimicrobial-treated saliva sample was seen based on the mechanism of action.
Chapter 4 explored the effect of H2O2 on the salivary microbiome and investigated potential drivers behind interindividual susceptibility to the compound, as well as the potential application of flow cytometry to capture the response to treatment. Saliva samples of different donors were treated with H2O2 and the remaining microbial population was studied using 16S rRNA gene amplicon sequencing. It was found that H2O2 induced a shift in the microbial community composition in favor of the commensals and that the combined relative abundance of Gram-positives and normalized predicted gene abundance of catalases were negatively correlated with the susceptibility of the donor. Moreover, the response to treatment could be captured in the phenotypic fingerprint of the initial intact salivary microbiome. To investigate if a favorable shift in microbiome composition occurred from antimicrobial treatment, chapter 5 explored the anticaries potential of three different fluoride mouthwashes. Additionally, it was investigated if flow cytometry could assist in selecting the most suitable mouthwash for the patient. Saliva samples of different donors were treated with Elmex Anti Caries (AmF and NaF), Listerine Anti Caries (NaF) and Meridol (AmF and SnF2) and the remaining microbial population was studied using 16S rRNA gene amplicon sequencing. The treated samples were used for setting up incubations to assess the anticaries potential of the mouthwashes by analysis of organic acid production from the microbial population. Differences between the mouthwashes were found regarding the community composition and the anticaries potential. Shifts in microbial community composition were least outspoken for Listerine, while the larger effects of Elmex and Meridol were like each other. The best overall anticaries potential was from Meridol, followed by Elmex, while Listerine did not significantly impact the organic acid production. Finally, response to treatment could be captured in the flow cytometric fingerprints and a random forest classifier predicting the most suitable treatment for the donor was successfully trained based on these fingerprints.
In all, this thesis showed that shifts in salivary microbiome composition are induced by different antimicrobials and that it is important to consider interindividual differences in this framework. Furthermore, the versatility of microbial flow cytometry in the oral context was demonstrated. It was shown that the technology could be used for both mechanistic research and for differentiating individuals based on their response to antimicrobial treatment. In the future, this may open the door to tailored oral care
Beyond silence : integrating soundscape augmentation in dementia care design
No full textDit onderzoek verkent hoe de geluidsomgeving het welzijn van mensen met dementie in zorginstellingen kan verbeteren. Wereldwijd leven meer dan 55 miljoen mensen met dementie, wat vaak leidt tot angst, agitatie en weerstand tegen zorg. De studie toont aan dat geluiden een grote invloed hebben op hoe mensen met dementie zich voelen en gedragen. Verschillende vormen van dementie beïnvloeden de manier waarop geluid wordt verwerkt. Zo hebben mensen met Alzheimer moeite om geluiden van elkaar te onderscheiden, terwijl anderen moeite hebben met het herkennen van bekende geluiden of emoties in stemmen. Tijdens het onderzoek werden diverse geluiden getest bij bewoners van verpleeghuizen. Geluiden met hogere tonen, zoals vogelgezang of krekels, riepen over het algemeen positieve reacties op. In een gecontroleerde proef met 28 deelnemers leidde het afspelen van zorgvuldig gekozen geluiden tijdens ochtend- en avondzorg tot minder weerstand bij bewoners en minder stress bij zorgverleners. Het onderzoek resulteerde in praktische richtlijnen voor zorgverleners en ontwerpers om geluidsomgevingen te optimaliseren. Dit biedt een niet-medicamenteuze manier om het comfort en welzijn van mensen met dementie te bevorderen.Background and Objectives:
Behavioural and psychological symptoms of dementia (BPSD) significantly impact the quality of life for individuals with dementia and present substantial challenges in care environments. This dissertation investigates the role of soundscape augmentation as a non-pharmacological intervention to address these symptoms, grounded in the phenomenology of perception and design thinking methodologies. The primary objective was to develop and evaluate a comprehensive framework for soundscape augmentation in dementia care settings that connects acoustic parameters to neuropsychological processes and behavioural outcomes.
Methods:
This research employed a mixed-methods approach integrating theoretical framework development with empirical investigation across three main phases. The first phase established a systematic methodology for sound selection through acoustic and psychoacoustic analysis of 218 sound fragments evaluated by an interdisciplinary panel across 17 activities, implemented with 19 residents in Flanders nursing homes. The second phase comprised a pilot single-blind, repeated-measures randomized controlled trial (n=28) conducted in a specialized dementia unit at Toronto Rehabilitation Institute, comparing soundscape augmentation delivered during morning and evening sessions against treatment as usual over four weeks. The third phase developed a theoretical framework using functional block diagrams (FBD) to examine auditory scene analysis and appraisal deficits across different dementia subtypes, connecting specific auditory processing impairments to targeted intervention strategies.
Results:
The sound selection methodology revealed that psychoacoustic parameters, particularly sharpness (high-frequency content emphasis), significantly correlated with positive resident responses (p<0.05). Speech and animal sounds increased positive response likelihood, while music decreased it. The randomized controlled trial demonstrated feasibility with a 76% recruitment rate and high acceptability among patients, families, and staff, with no adverse events reported. While no significant differences were observed in overall neuropsychiatric symptoms between groups, the soundscape intervention group showed significant improvement in the Pittsburgh Agitation Scale resisting care subscale, with both groups demonstrating improvements in neuropsychiatric inventory total scores over time (-5.89, 95% CI -8.45 to -3.28, p<0.001). The theoretical framework identified distinct auditory processing profiles for different dementia subtypes: Alzheimer's disease primarily affects primitive-based (bottom-up) processing through temporoparietal hub disruption, while frontotemporal dementia predominantly impacts schema-based (top-down) processing due to frontal lobe dysfunction.
Conclusions:
This dissertation establishes soundscape augmentation as a feasible and potentially effective non-pharmacological approach for reducing resistance-to-care behaviours in individuals with dementia. The research provides evidence-based guidelines for systematic sound selection, demonstrating that carefully selected acoustic environments can positively influence specific behavioural symptoms. The functional block diagram framework offers a structured approach for developing personalized soundscape interventions tailored to specific dementia subtypes and their associated auditory processing deficits. The findings contribute significantly to environmental design in healthcare settings and advance understanding of non-pharmacological interventions for neurodegenerative conditions. Future research should focus on larger-scale studies with extended duration to explore long-term effects and investigate the integration of adaptive technologies for increasingly personalized interventions
Investigating the added value of co-adaptation : a healthy sleep intervention with and for adolescents
No full textWise minds beyond borders. The legacy of the Napoleonic conseil de prud'hommes on labour adjudication in France, Belgium, Germany, and the Netherlands
No full textStrategies towards improved micropropagation protocols of woody plants : a focus on hyperhydricity control, topophysis, culture density and cytokinin metabolism
No full textDit onderzoek richtte zich op hyperhydriciteit en heterogeniteit, problemen die vaak opduiken tijdens de micropropagatie van bomen. Als modelplanten werden Handroanthus guayacan, Tabebuia rosea, Tectona grandis, en de wilde olijfboom gekozen.
Ten eerste onderzochten we mogelijke behandelingen van hyperhydriciteit in Handroanthus guayacan. Deze bestonden uit het wijzigen van de agar of gelrite concentraties, het sucrosege-halte, het cytokinineniveau en het toevoegen van silicium-, calcium- en anti-ethyleenverbin-dingen. Het verhogen van de concentratie geleermiddel en het aanpassen van het sucrosege-halte kon de hyperhydriciteit verminderen, terwijl het cytokinineniveau zorgvuldig beheerst moest worden vanwege de invloed ervan op zowel scheutproliferatie als hyperhydriciteit. Exogene calcium- en siliciumsupplementen bleken gunstig voor het verminderen van hyper-hydriciteit door de waterrelaties in het plantenweefsel te verbeteren en het ligninegehalte te verhogen, wat de sterkte van de celwand verbeterde. Daarnaast moduleerde p-coumarinezuur effectief de apoplastische water- lucht-verhouding, wat verder bijdroeg aan de vermindering van symptomen van hyperhydriciteit.
De invloed van de topofyse op de heterogeniteit van de in vitro kweek werd ook onderzocht. Het onderzoek toonde aan dat het verdelen van in vitro scheuten in bovenste, middelste en ba-sale secties een significante invloed had op de groeiparameters, wat strategiën mogelijk maakt om meer homogeniteit bj in vitro culturen te bereiken. Verder onderzochten we de ruimtelijke verdeling en het metabolisme van het cytokinine mTR in relatie tot de topofysiche herkomst van de explantaten. Met behulp van N15-gelabeld mTR werd de verdeling en het metabolisme binnen de plant gevolgd, wat waardevolle inzichten verschafte in de complexe mechanismen die ten grondslag liggen aan de cytokinine homeostase. We vonden een grote weelde aan me-tabolieten van mTR, wat de heersende veronderstellingen over de opslag van cytokinine uit-daagd. Tot slot werden de verschillen tussen het metabolisme van drie cytokininen (BA, mT en mTR) en hun ruimtelijke verdeling in relatie tot de topofyse onderzocht. De resultaten bestigden dat elke cytokinine anders werd gemetaboliseerd en dat de herkomst van de explan-tant een belangrijke rol speelde in dit proces. Tot slot werd ook de invloed van topofyse en plantdichtheid in het recipiënt op de heterogeniteit van in vitro culturen van de wilde olijf-boom onderzocht, waarbij de verdeling van de cytokinine zeatine werd geanalyseerd
Affective threads : data-driven modeling of emotional processes in social interaction
No full textThis dissertation investigates how emotions unfold, are influenced, and can be modeled in text-based social interaction. We focus on the domains of customer service dialogues and conflict resolution in the face of negative stimuli (specifically microagressions). We argue that emotions are not static labels but dynamic, relational processes tied to events, social roles, and regulation strategies. To this end, data resources and models were developed that enable both in-context detection and real-time forward-looking inference of affective states.
Three complementary corpora are introduced. First, a large-scale Dutch Twitter resource (EmoTwiCS) contains 9,489 business-oriented customer service dialogues annotated for fine-grained emotions (28 categories and valence–arousal–dominance), explicit causes, and operator response strategies, enabling the study of within-conversation trajectories and strategy–emotion interactions at scale. Second, a bilingual Wizard of Oz corpus (EmoWOZ-CS) collects 2,148 human–wizard chat dialogues with operator-steered end valence, multilabel strategy tags, and both self-reported and third-party emotion annotations. It supports analyses of perspectivist divergences and proactive, strategy-aware modeling of future customer emotions from prior turns. Third, a role‑playing corpus (COPING) operationalizes coping theory by linking discrete emotions to action tendencies (attack, contact, distance, reject) in responses to adverse verbal stimuli, providing behavioral grounding for affect modeling beyond surface labels.
Analyses across the three corpora yield several key insights. In social media complaints, emotion trajectories generally shift from negative or neutral openings toward a more neutral or occasionally positive tone. While anger and annoyance tend to persist and are slow to dissipate, gratitude and joy remain relatively stable throughout the interaction. These patterns highlight the importance of modeling disagreement and uncertainty in affective interpretation. Moreover, operator strategies play a crucial role in shaping emotional dynamics: problem‑focused tactics (such as providing explanations, requesting information or action, and offering assistance) are associated with increased neutrality and expressions of gratitude. Cheerful communication fosters positive reciprocity, whereas other affective strategies such as apologies or expressions of empathy sometimes prove less effective. In contrast, suboptimal replies (such as miscomprehensions, non‑collaborative tones, or ironic remarks) tend to amplify anger, annoyance, disappointment, desire, and confusion. These findings support the recommendation to prioritize problem‑focused interventions before attempting emotion‑focused repair.
Self‑reported and third‑party emotion annotations show notable divergence: agreement is highest for gratitude and neutral states, mixed for anger, and lowest for more subtle emotions. Mapping emotions to behavioral responses shows interpretable but uneven patterns: contact is most reliably inferred, while rejection is the least. Distinct lexical anchors are associated with attack and contact. Self‑reports link anger and frustration to attack, hope to contact, and fear and distress to distancing behaviors.
In terms of machine learning, the dissertation investigates context-aware emotion detection and forward-looking inference. Sequence-sensitive decoding yields small, yet consistent gains over turn-isolated baselines for emotion trajectories. However, forecasting the customer’s next emotional state from only prior context remains challenging, with valence being easier to predict than discrete emotion categories. In this setting, zero-shot large language models underperform supervised encoders in accuracy, but the former appear sensitive to latent negative affect that may remain underlexicalized, pointing to an intrinsic gap between internal affect and its textual realization in real-time settings. Finally, coping-aware modeling proves feasible: contact and distancing tendencies are recoverable in text, though overall ambiguity and subjectivity remains.
Together, the resources, analyses, and models presented contribute a process-centric foundation for emotion-aware NLP: they connect events to affective trajectories, quantify strategy–emotion interactions, expose perspectivist variation, and enable proactive guidance in time-sensitive dialogues. The findings argue for integrating behavioral grounding, perspectivist supervision, and forward-looking inference in future systems that aim not only to detect, but to skillfully regulate emotions in social interaction