Scriptiebank overzicht

Deze bachelorscriptie onderzoekt hoe goedkope, participatieve en visuele hygiënevoorlichting de basishygiënepraktijken onder kwetsbare kinderen in Oeganda kan verbeteren. Het onderzoek werd uitgevoerd tijdens een stage van zes maanden bij Uganda Hands for Hope (UHfH) in de sloppenwijk Namuwongo in Kampala, en door middel van vergelijkend veldwerk in het landelijke district Kamuli. De centrale onderzoeksvraag was: “Hoe kunnen goedkope, participatieve en educatieve hygiëne-interventies de hygiënepraktijken onder kwetsbare kinderen en adolescenten in Oeganda verbeteren?” Met behulp van kwalitatieve methoden zoals participerende observatie, diepte-interviews en focusgroepen, bracht het onderzoek belangrijke hiaten in het hygiënebewustzijn en de hygiënepraktijken aan het licht, ondanks de beschikbaarheid van waterinfrastructuur. Er werd een kindvriendelijk hygiënevoorlichtingspakket ontwikkeld en getest, met visuele hulpmiddelen zoals stickers, posters en boekjes met pictogrammen. Uit de resultaten bleek dat interactief, visueel materiaal de betrokkenheid van kinderen aanzienlijk vergrootte en hun hygiëneroutines verbeterde. Leraren en verzorgers meldden ook positieve gedragsveranderingen bij kinderen. De studie concludeert dat effectieve hygiënevoorlichting moet worden geïntegreerd in het dagelijks leven en zo moet worden ontworpen dat deze toegankelijk, betaalbaar en lokaal relevant is. Visuele en participatieve methoden bieden een krachtige manier om hygiënearmoede in informele nederzettingen en plattelandsgemeenschappen aan te pakken.

Sinds de opkomst van krachtige AI- en deep learning-modellen is data uitgegroeid tot een essentiële en vaak beperkende factor in het ontwikkelingsproces. Waar eenvoudige modellen vaak kunnen volstaan met beperkte en eenvoudige datasets, vereisen complexere modellen – zoals die voor objectdetectie – steeds grotere en rijkere hoeveelheden gelabelde data. Dit vormt een belangrijk probleem in domeinen zoals sonarbeeldvorming, waar dergelijke datasets niet beschikbaar zijn als kant-en-klare bronnen en handmatige annotatie buitengewoon tijdsintensief en kostbaar is. Dit onderzoek richt zich daarom op de centrale vraag: hoe kunnen semi-supervised en self-supervised leermethoden het labelproces bij objectdetectie in sonardata versnellen, zonder significant verlies aan nauwkeurigheid?

Om deze vraag te beantwoorden is een experimenteel kader opgezet waarin drie benaderingen zijn onderzocht: een volledig supervised baseline gebaseerd op Faster R-CNN, een semi-supervised model met FixMatch, en een self-supervised strategie waarbij een BYOL-model wordt gepretraind en vervolgens gebruikt als backbone binnen een Faster R-CNN-architectuur. De experimenten zijn uitgevoerd op een publieke sonardataset bestaande uit 7600 gelabelde sonarbeelden. Voor de supervised baseline is het model getraind op verschillende hoeveelheden gelabelde data: 1%, 5%, 10%, 50% en 100%. De bijbehorende mAP-scores tonen een sterke daling in nauwkeurigheid naarmate de hoeveelheid gelabelde data afneemt, met resultaten variërend van 0.7717 (100%) tot slechts 0.2799 bij gebruik van 1% van de data.

In het semi-supervised scenario is FixMatch toegepast met 5% en 10% gelabelde data, terwijl de resterende data werd gebruikt als ongelabelde input. Deze aanpak resulteerde in mAP-scores van respectievelijk 0.6649 en 0.6828, wat duidelijk betere prestaties zijn dan het supervised model op dezelfde labelniveaus. Voor het self-supervised model werd BYOL gepretraind op de volledige dataset zonder labels. De representaties die dit opleverde zijn vervolgens geïntegreerd in Faster R-CNN, waarbij opnieuw 5% en 10% van de data gelabeld werd gebruikt voor training. Deze benadering leverde de hoogste nauwkeurigheid binnen de lage-labelscenario's, met mAP-scores van respectievelijk 0.6452 en 0.7230.

De resultaten van dit onderzoek tonen aan dat zowel semi-supervised als self-supervised technieken effectief zijn in het verminderen van de afhankelijkheid van handmatig gelabelde data, terwijl de modelprestaties grotendeels behouden blijven. Met name self-supervised pretraining via BYOL blijkt zeer waardevol in situaties met beperkte gelabelde data. Deze bevindingen bieden praktische aanknopingspunten voor het ontwikkelen van efficiëntere workflows in sonarbeeldanalyse, en zijn relevant voor bredere toepassingen in domeinen waar gelabelde data schaars of moeilijk te verkrijgen is. Hoewel de resultaten veelbelovend zijn, is vervolgonderzoek nodig om de generaliseerbaarheid naar andere types sonardata of real-time toepassingen te evalueren.

Observatievaardigheden zijn van belang voor zorgverleners, zowel voor accurate diagnoses als voor empathische patiëntondersteuning.
De huidige evaluatie van deze vaardigheden in gesimuleerde omgevingen steunt vaak op subjectieve methoden zoals zelfrapportage en directe observatie door docenten.
Hoewel de Tobii eyetracking-brillen in het Zorglab van HOGENT objectieve blikdata leveren,
ontbreekt er tot op heden geschikte software om automatisch te analyseren welke objecten studenten waarnemen en voor hoe lang.
Deze bachelorproef beantwoordt hoe computervisiemodellen geïntegreerd kunnen worden met eyetrackingdata van Tobii Glasses om de observatieprestaties van studenten automatisch te analyseren.
De analyses dienen de feedback door docenten in het Zorglab te versterken.

Deze doelstelling werd uitgewerkt door middel van van een proof-of-concept (PoC) softwareapplicatie.
Dit proces startte met een literatuurstudie naar eyetracking-analyse en relevante computervisiemodellen (o.a. YOLO, SAM, DINOv2).
Vervolgens werd een prototype applicatie ontworpen en geïmplementeerd (Python, FastAPI, HTMX), inclusief een semi-automatische labeling-tool die gebruik maakt van SAM2 voor objectsegmentatie en -tracking.
Om de PoC te valideren, werd een gecontroleerd experiment uitgevoerd in het Zorglab.
Hier genereerden studenten aan de hand van Tobii Pro Glasses 3, eyetrackingopnames tijdens gesimuleerde observatietaken.
Deze opnames, samen met twee specifieke kalibratieopnames, werden gelabeld met de ontwikkelde tool om een grondwaarheidsdataset te creëren.
Een analysepijplijn werd ontworpen en geëvalueerd. In deze analyse werd de trackingfunctionaliteit van FastSAM gecombineerd met blikgestuurde filtering en classificatie van objectsegmenten, middels een getraind YOLOv11-objectdetectiemodel.
De prestaties werden geëvalueerd aan de hand van precisie, recall en F1-score, na optimalisatie via een grid search van hyperparameters.

Uit de resultaten bleek dat de combinatie van FastSAM-tracking met een YOLOv11-objectdetector (getraind op 1000 samples per klasse) de beste prestaties opleverde, met een F1-score van 0.80, een precisie van 0.94 en een recall van 0.70.
De hoge precisie toont aan dat het systeem met grote zekerheid de correcte objecten identificeert, hoewel een significant deel van de fout-positieven in de werkelijkheid correct gedetecteerde objecten bleken te zijn, die niet in de grondwaarheid waren opgenomen.
De lagere recall wijst erop dat niet alle bekeken objecten consistent werden gedetecteerd, voornamelijk door problemen met kleine, transparante objecten en door inconsistenties tussen de FastSAM-segmentaties en de grondwaarheid.
De FastSAM-tracking bleek de meest beperkende factor in de pijplijn.

Deze bachelorproef levert een werkend PoC en een methodologie op die de haalbaarheid van geautomatiseerde analyse van observatievaardigheden aantoont.
Het biedt een objectieve, datagestuurde basis om de feedback aan studenten te verbeteren en de effectiviteit van simulatietraining in de zorg te verhogen.
Op deze manier legt het een fundament voor verder onderzoek naar robuustere analysemethoden.

Het onderwerp van seksualiteitsbeleving bij volwassen transgender en gender diverse (TGD) personen is ernstig onderbelicht in de wetenschappelijke literatuur. TGD personen zijn vaak protagonisten in seksueel expliciet materiaal, maar hun ervaringen met en noden op vlak van gender divers materiaal zijn zelden geëxploreerd. Deze masterproef voerde een focusgroepstudie uit alsook drie individuele interviews met transmannen die zich in een beslissingsproces rond genitale chirurgie bevinden. We wensten te onderzoeken of beschikbare genderdiverse kanalen voor seksueel expliciet materiaal, hier Himeros.tv, een exploratie kon bieden, wat potentieel kan bijdragen in het ontwikkelen van een sekspositief zelfbeeld. Hiernaast wilden we te weten komen of dit op zijn beurt een effect heeft op het beslissingsproces rond genitale chirurgie. Vanuit de data werden er 3 overkoepelende thema’s gevonden: 1) De functies van pornografie, 2) Het effect op seksualiteit en transitie en 3) De representatie van transmannen. De resultaten toonden over het algemeen dat Himeros.tv een respectvoller, realistischer en diverser alternatief bood in tegenstelling tot mainstream pornografie waar TGD personen vaak gerepresenteerd worden aan de hand van stereotiepe, fetisjerende en objectiverende beelden en verhaallijnen. Door de nadruk op intimiteit, consent en plezier, alsook een minder expliciete focus op de geslachtsdelen, droeg Himeros.tv in zekere mate bij aan de exploratie en de ontwikkeling van een sekspositief zelfbeeld. Tegelijkertijd waren er enkele kritische bedenkingen aanwezig, zoals onder andere de stereotiepe representatie van translichamen (vooral na een borstoperatie, en voor een genitale chirurgie), de beperkte diversiteit in lichamen en de doelgroepgerichtheid op homo- en biseksuele mannen. Hierdoor voelden niet alle deelnemers zich gerepresenteerd in de video’s van Himeros.tv. Daarnaast speelde TGD pornografie voor velen een rol in het beslissingsproces rond genitale chirurgie, met name als visuele en laagdrempelige informatiebron over translichamen na een geslachtsoperatie in een seksuele context. Dit kon helpen om de chirurgische opties af te wegen, het idee te versterken dat een bevredigend seksleven zonder chirurgie mogelijk is en om alternatieve narratieven te bieden in het seksuele leven als TGD persoon. De impact hiervan verschilde sterk per individu en was afhankelijk van de fase in de transitie, persoonlijke behoeften binnen pornografie en het vermogen om de beelden kritisch te interpreteren.

Deze masterproef pakt de beperkingen van manuele kwaliteitscontrole aan door een modulair, hybride inspectiesysteem te ontwikkelen. Het platform combineert 3D-scans voor geometrische analyse (deuken, ontbrekende onderdelen) met 2D-beeldanalyse voor oppervlaktedefecten. Centraal staat een innovatieve AI-aanpak die zowel flexibele 'zero-shot' detectie (objecten vinden op basis van tekst) als hypernauwkeurige, getrainde modellen inzet. Door het fuseren van verschillende sensoren (RGB, diepte, nabij-infrarood) is het systeem gevalideerd op industriële steigerpijpen en e-bike batterijen, wat de brede toepasbaarheid voor veiligere en efficiëntere productie aantoont.

De grondreactiekracht en het grondreactiemoment zijn belangrijke variabelen om het blessurerisico tijdens het sporten in te schatten, maar konden tot nu toe enkel in gespecialiseerde laboratoria gemeten worden. In mijn scriptie ontwikkelde ik verschillende biomechanische modellen om de grondreactiekracht en het grondreactiemoment te berekenen op basis van draagbare sensoren die geïntegreerd werden in een loopbroek, zodat ze altijd en overal gemeten kunnen worden. Vervolgens werden de modellen zo accuraat mogelijk gemaakt, zowel met als zonder AI.

Dit onderzoek richt zich op de effectiviteit van Nederlandstalige preventieprogramma’s tegen seksueel grensoverschrijdend gedrag (SGG) in het secundair onderwijs en onderzoekt de ervaringen van Vlaams schoolpersoneel met deze programma’s. Er is gebruikgemaakt van een mixed-methods benadering. Enerzijds is een inhoudsanalyse uitgevoerd van zeventien Nederlandstalige preventieprogramma’s. Anderzijds is een zelfrapportage enquête afgenomen bij 57 schoolmedewerkers die betrokken zijn bij relationele en seksuele vorming, inclusief de preventie van SGG.

De analyse toont aan dat geen enkel preventieprogramma volledig voldoet aan de achttien wetenschappelijk onderbouwde criteria voor effectieve interventies. Wel bevatten de meeste programma’s enkele positieve elementen, zoals actieve leervormen en duidelijke handleidingen. Tegelijkertijd blijken herhalingssessies, genderspecifieke kennis en ouderbetrokkenheid vaak te ontbreken. Uit de bevraging blijkt bovendien dat leerkrachten regelmatig programma’s aanpassen of zelf samenstellen, wat de effectiviteit onder druk kan zetten. Daarnaast geeft een aanzienlijk deel van het schoolpersoneel aan zich momenteel onvoldoende bekwaam of opgeleid te voelen om het thema SGG adequaat te behandelen bij middelbare scholieren.

Kortom, de bevindingen onderstrepen de nood aan een overkoepelend kader voor de evaluatie van SGG preventieprogramma’s. Duidelijke richtlijnen en structurele ondersteuning zijn essentieel om leerkrachten in staat te stellen het thema op een veilige, doeltreffende en wetenschappelijk onderbouwde manier aan te kaarten. Het systematisch trainen van schoolpersoneel vormt hierbij een cruciale stap. Een open, goed ondersteunde meldcultuur kan uiteindelijk bijdragen tot vroegtijdige detectie en preventie van SGG en kan mogelijk een daling in prevalentie tot gevolg hebben.

AI-systemen worden steeds complexer, maar de ontwikkeling van tools om hun transparantie en veiligheid te waarborgen blijft achter. Deze scriptie introduceert de AI Bill of Materials (AIBOM), een uitbreiding op de Software Bill of Materials (SBOM), als een gestandaardiseerd en verifieerbaar overzicht van getrainde AI-modellen en hun omgevingen. Het proof of concept platform AIBoMGen automatiseert het aanmaken van ondertekende AIBOMs door tijdens de training datasets, modelmetadata en omgevingsdetails vast te leggen. Het platform fungeert als neutrale derde partij en garandeert dat elke trainingssessie een verifieerbare AIBOM oplevert. Met cryptografische hashing, digitale handtekeningen en in toto attestation wordt de integriteit beschermd tegen manipulatie. Evaluaties tonen aan dat AIBoMGen ongeautoriseerde wijzigingen betrouwbaar detecteert met minimale prestatie-impact. De resultaten laten zien dat AIBoMGen een belangrijke stap vormt richting veilige en transparante AI-ecosystemen die voldoen aan regelgeving zoals de Europese AI Act.

The growing accessibility and capabilities of Virtual Reality (VR) have made it an increasingly valuable tool for training applications. Enabling multimodality, beyond purely visual feedback, enhances the realism and effectiveness of training. This is especially relevant for astronaut training conducted in environments that differ from those on Earth. Incorporating haptic devices can introduce tactile feedback in VR, but the current research focuses mainly on devices meant for users’ hands. In comparison, this work explores the integration of tactile sensations specifically in the forearm region. The aim is to investigate whether exoskeletons primarily used in the medical field can be implemented to simulate weight sensation for astronaut training in VR. Gravity is rendered through torque control based on the angular position of the forearm. The system is designed with a focus on its portability and accessibility. Initial results indicate that the technical implementation is promising for simulating varying gravitational conditions. By introducing a way to simulate weight sensation, this research contributes to the underexplored
area of multimodal VR experiences, particularly in tactile feedback on the user’s forearm.

Age-related macular degeneration (AMD) is the leading cause of blindness in developed countries and currently affects over 200 million people worldwide—a figure projected to reach 300 million by 2040 (Wong et al., 2014). Despite this high prevalence, most assistive reading technologies continue to prioritize magnification or contrast enhancements, offering limited support for the specific visual challenges posed by central vision loss. In particular, the potential of typography, despite its ubiquity, remains underutilized as an adaptive tool for addressing the specific demands of peripheral vision.

This thesis responds to this gap by proposing a hypothesis-driven reading system that integrates adaptive typography, kinetic text presentation, and eccentric viewing support. Grounded in interdisciplinary evidence from typographic research, vision science, low vision rehabilitation, and reading technology, the project repositions typography as an active contributor to accessible reading.

Two key outcomes were developed: Locus Serif, a variable typeface optimized for peripheral legibility through research-led modifications of multiple typographic parameters, including stroke weight (set between 22–33% of x-height), low stroke contrast, increased x-height, adjustable letter width (narrowing in the foveal region and widening toward the periphery), and scalable serif length (shortened progressively to maintain spatial balance with wider forms). These coordinated adjustments also influence the typeface’s visual rhythm, aiming to achieve an effective balance between heterogeneity and homogeneity—critical for supporting word segmentation and perceptual clarity in peripheral reading. The second component, ReSight, is a horizontal scrolling reading interface aligned to the user’s Preferred Retinal Locus (PRL), incorporating optional PRL calibration via a simplified Amsler grid, high-contrast display, fixation support, and adjustable scrolling controls.

Together, these components demonstrate how typographic design, when grounded in scientific research and implemented responsively, can enhance reading accessibility for individuals with central vision loss. The project offers a design-led framework that invites future empirical validation and potential integration into assistive reading technologies across platforms and scripts.

Kinderen met gehoorverlies ervaren vaak moeilijkheden op sociaal, emotioneel en communicatief
vlak, waardoor psycho-educatie een belangrijk onderdeel vormt van hun begeleiding. Uit
literatuuronderzoek en contact met het werkveld blijkt dat bestaande psycho-educatiepakketten
voor deze doelgroep verouderd en onvolledig zijn.
In deze bachelorproef werd een modern en volledig psycho-educatiepakket ontwikkeld, gebaseerd
op een literatuurstudie, interviews met professionelen en eigen creatieve input. Het resultaat
omvat een volledig uitgewerkt pakket inclusief een handleiding voor therapeuten, een
materiaalbundel en interactieve pdf’s. Volgende thema’s komen aan bod: voorstelling van het kind,
identiteit, hulpmiddelen, delen en werking van het gehoor, audiogram, emotionele weerbaarheid
en copingstrategieën, self-advocacy en ten slotte uitleggen aan anderen.
Hoewel het pakket nog niet in de praktijk werd uitgetest, biedt het een solide basis voor verdere
implementatie en onderzoek naar effectiviteit en gebruiksvriendelijkheid in de praktijk.

Deze thesis onderzoekt de aanzienlijke kloof tussen de officiële tweetaligheid van Brussel en de realiteit voor Nederlandstalige patiënten, die geconfronteerd worden met taalbarrières die hun toegang tot en de kwaliteit van de gezondheidszorg verminderen. Met behulp van een mixed-methodsbenadering baseert het onderzoek zich op een enquête onder Nederlandstalige patiënten, interviews met taalprofessionals, en een secundaire enquête onder zorgpersoneel. De bevindingen bevestigen dat deze barrières ertoe leiden dat patiënten zorg uitstellen of vermijden, terwijl institutionele inspanningen om taaltrainingen aan te bieden systematisch worden ondermijnd door personeelstekorten, een hoge werkdruk en een gebrek aan oefenkansen voor gemotiveerd personeel. Op de korte termijn wijst het onderzoek op de noodzaak van toegankelijke trainingen, financiële prikkels en meer financiële middelen om ziekenhuizen te ondersteunen. Uiteindelijk vereist een duurzame oplossing echter een fundamentele onderwijshervorming om de Nederlandse taalvaardigheid te verbeteren en zo het probleem bij de wortel aan te pakken.

Deze scriptie onderzoekt hoe gesimuleerde warmtesignaturen van 3D-modellen uit videogames gebruikt kunnen worden om een AI-systeem te bouwen dat militaire tanks op realtime niveau kan herkennen en classificeren op basis van infraroodbeelden.

Diepgaand leren heeft het visueel waarnemingsvermogen bij autonoom rijden aanzienlijk verbeterd, maar conventionele camera's blijven beperkt door bewegingsonscherpte, een beperkt dynamisch bereik en hoge latentie. Gebeurteniscamera's, geïnspireerd door biologische visie, overwinnen deze beperkingen door asynchroon veranderingen in pixelhelderheid te detecteren. Dit mechanisme levert datastromen die schaars, temporeel nauwkeurig en zeer efficiënt zijn voor embedded toepassingen. De inherente schaarste en het gebrek aan intensiteitsinformatie in gebeurtenisgegevens bemoeilijken echter het extraheren van onderscheidende kenmerken en vormen uitdagingen voor de training van neurale netwerken. Daarnaast lijden gangbare datasets zoals CIFAR10-DVS aan een niet-uniforme verdeling van gebeurtenissen door het gebruik van lineaire of polygonaal gevormde bewegingstrajecten tijdens de opname, wat leidt tot periodieke artefacten.
Om deze beperkingen te overwinnen, evalueert dit proefschrift systematisch gebeurtenisrepresentaties—waaronder gestapelde afbeeldingen, voxelrasters en tijdoppervlakken—met standaard CNNs om optimale architecturen voor embedded implementatie te identificeren. Door gebruik te maken van transfer learning met vooraf getrainde ImageNet-modellen wordt de nauwkeurigheid onder beperkte dataomstandigheden aanzienlijk verbeterd. Experimentele resultaten tonen aan dat volledige fine-tuning van het hele netwerk noodzakelijk is om zich aan te passen aan de unieke eigenschappen van gebeurtenisgebaseerde gegevens. Het voorgestelde model integreert dropout, L2-regularisatie en een meerfasig leersnelheidsschema om de trainingsstabiliteit en generalisatie te bevorderen. Met deze co-designbenadering behaalt EfficientNetB0 een nauwkeurigheid van 81,05% op CIFAR10-DVS bij verwerking van gebeurtenissen binnen één temporeel venster.
Voor implementatie identificeert inspectie met het Xilinx Vitis Al-platform TensorFlow's MobileNetV2 als de optimale keuze dankzij volledige compatibiliteit met DPU-hardwareversnellers. Hoewel post-training pruning op basis van globale kanaalrangschikking is onderzocht, is de effectiviteit beperkt door het inherent gebrek aan redundantie in het model. Daarentegen compenseert quantization-aware training (QAT) succesvol het nauwkeurigheidsverlies tijdens INT8-kwantisatie, waarmee real-time prestaties (2,8 ms/frame) bij een ultralaag energieverbruik (1,77 mW) worden bereikt op het KV260 embedded platform.
Gemotiveerd door de beperkingen van bestaande datasets wordt een nieuw acquisitieplatform voorgesteld, waarbij gebruik wordt gemaakt van een Dobot-robotarm voor continue cirkelvormige beweging geïnspireerd op biologische oogbewegingen. Deze methode genereert uniforme gebeurtenisverdelingen en elimineert periodieke artefacten die aanwezig waren in eerdere datasets, wat robuustere training en evaluatie van neurale netwerken op gebeurtenisgegevens ondersteunt.

Deze studie onderzoekt het gebruik van serious games in het bevorderen van kennisverwerving over Phytophthora cinnamomi (Pc), een invasieve bodemaandoening die het Mediterrane eikecosysteem in Spanje bedreigt. Gebaseerd op de cognitieve taxonomie van Bloom heeft het onderzoek als doel te evalueren welke specifieke spelelementen (trivia, quiz, spelbeheer en spelsituaties) de vijf cognitieve denkprocessen ondersteunen, en of serious games kunnen dienen als effectieve hulpmiddelen om via de Cognitive Sustainability Compass reflectie over duurzaamheid te stimuleren.

Silent Spread, een digitaal bordspel, werd ontwikkeld en gespeeld door 35 studenten op universitair niveau. De PLS-SEM-analyse toont aan dat Silent Spread middelhoge tot hogere denkvaardigheden bevordert, waarbij analyseren de sterkste rol speelt in het aanleren van verspreidingsmechanismen.

De sessies met de Cognitive Sustainability Compass tonen aan dat vooral de sociale pijler van duurzaamheid werd benadrukt, met thema’s als samenwerkend leren en een sterkere verbondenheid met rurale realiteiten. De studie onderstreept dat serious games vooral het toepassen van kennis stimuleren in plaats van enkel het onthouden van feiten. Daarom moet toekomstig onderzoek nagaan hoe deze spellen het leren binnen én buiten de virtuele omgeving kunnen versterken. Daarnaast stelt de studie het hiërarchisch model van Bloom in vraag en benadrukt ze dat de 21e eeuw nood heeft aan vaardigheden zoals samenwerking, probleemoplossend denken en systeemdenken, die spelers met succes hebben aangetoond.

Mijn masterproef onderzoekt hoe discriminatie het mentaal welzijn beïnvloedt van mensen van Sub-Saharaanse afkomst in België. Daarbij wordt onderscheid gemaakt tussen microagressies, de subtiele en vaak alledaagse vormen van uitsluiting, en harassment, de meer openlijke vormen van intimidatie. Op basis van de grootschalige ROAM-BE survey (N=923) werden deze ervaringen in verband gebracht met vier indicatoren van mentaal welzijn: angst, slaapkwaliteit, levenstevredenheid en algemeen welbevinden (WHO-5).
De resultaten tonen een duidelijk dose-responspatroon: hoe meer discriminatie iemand ervaart, hoe sterker de negatieve effecten op angst, slaap en levenstevredenheid. Hoewel de WHO-5 niet significant verschilde, suggereren de bevindingen dat discriminatie eerst specifieke domeinen van gezondheid onder druk zet. Belangrijk is dat de impact niet uniform is. Taalvaardigheid, inkomen, gender en verblijfsstatus beïnvloeden elk hoe zwaar discriminatie doorweegt. Vooral mensen met een matige taalvaardigheid of financiële moeilijkheden, en vrouwen die openlijke intimidatie ervaren, blijken bijzonder kwetsbaar.
Deze studie levert zo nieuwe empirische inzichten in hoe ongelijkheid het dagelijks leven en welzijn ondermijnt. Ze biedt ook concrete aanknopingspunten voor beleid en praktijk, onder meer rond taalondersteuning, armoedebestrijding, gendergevoelige interventies en structurele verblijfszekerheid.

Deze bachelorproef betreft een rechtsdogmatisch onderzoek in de lacunes die opduiken in het bestaande Belgische auteursrecht wanneer gepoogd wordt om deze toe te passen op generatieve artificiële intelligentie (GenAI).

Generatieve AI is een relatief nieuw fenomeen en het is vaak niet duidelijk hoe juristen het auteursrecht moeten interpreteren in functie hiervan. Twee cruciale aspecten m.b.t. GenAI belicht dit onderzoek dan ook. Enerzijds onderzoekt deze studie of het bestaande juridische kader een antwoord kan bieden op auteursrechtelijke vraagstukken die opduiken bij input-zijde van het AI-model. Anderzijds wordt ook de auteursrechtelijke status van de gegenereerde output geanalyseerd. Telkens vertrekt het onderzoek van de Belgische en Europese wetgeving inzake het auteursrecht, daarna de bestaande internationale rechtspraak, en tenslotte de rechtsleer.

Deze bachelorproef toont aan dat er nog heel wat onduidelijkheid is m.b.t. beide aspecten van GenAI.

Toch zijn er al een aantal duidelijke conclusieste trekken uit de internationale rechtspraak en rechtsleer.

De rechtspraak en rechtsleer werd bijgehouden tot 26 mei 2025

Dit proefschrift onderzoekt de eliminatie van prioritaire vluchtige organische stoffen (VOS) door middel van actieve botanische biofilters via een gecombineerde experimentele en modelleringsbenadering. Het onderzoek richt zich op de verwijdering van benzeen, tolueen, ethylbenzeen, xyleen, formaldehyde en acetaaldehyde (BTEXFA)-verbindingen, die vertegenwoordigers zijn van binnenluchtverontreinigingen die een reële bedreiging vormen voor de menselijke gezondheid. De experimentele benadering gebruikte een actief botanisch biofilter (ABB) en microbiële biofilters (MB's) om de prestaties van VOC-verwijdering onder verschillende randvoorwaarden te evalueren. Eerst werd een studie naar ABB-acclimatisatie uitgevoerd. Zodra de filters volledig operationeel waren en VOS verwijderden, werd een studie naar luchtsnelheidsvariatie uitgevoerd om de verwijdering bij verschillende luchtstroomsnelheden te documenteren. Tegelijkertijd werd een nieuw 3D multiphysics-model ontwikkeld op basis van computationele vloeistofdynamica om de aerodynamica van het MB-substraat, VOC-transport, en verwijderingsfenomenen te karakteriseren.

De effecten van acclimatisatie op VOC-verwijdering varieerden afhankelijk van de specifieke VOC, met verschillende patronen zichtbaar tussen BTEX, formaldehyde en acetaaldehyde. Verder werd aangetoond dat acclimatisatie door herhaalde VOC-blootstelling de efficiëntie van BTEX-verwijdering significant verbeterde. De studie naar luchtsnelheidsvariatie onthulde een complexe mix van effecten die de prestaties van ABB beïnvloeden, met veel verschillende reacties op luchtstroomverhoging tussen VOS. Een aerodynamisch submodel werd succesvol gevalideerd met experimentele gegevens, terwijl het volledige voorlopige model ruimte voor verbetering liet.

Dit onderzoek vergroot het begrip van botanische biofiltratiemechanismen en biedt praktische inzichten voor het optimaliseren van op ABB-gebaseerde binnenluchtzuiveringssystemen, en draagt bij aan duurzame toepassingen in stedelijke biowetenschap en engineering.

The body as a muse
How many times have we heard or read this phrase?
From a very young age, we are constantly bombarded
with images of the body—whether in cartoons portraying
ultra-thin, flawless princesses or superheroes with
hyper-muscular physiques. These images, which we car-
ry with us daily, are not harmless representations. They
are vehicles of aesthetic ideals that, much like those
seen throughout art history, have taught us to perceive
the body in specific, culturally determined ways.
Over the centuries, artistic depictions of the human
body—from classical Greek statues and Renaissance
works to Cubist interpretations and contemporary body
art—have played a key role in constructing and perpe-
tuating unattainable beauty standards, shaping both so-
cial and individual expectations. But how exactly has the
representation of the body in art history contributed to
the construction of these aesthetic ideals and canons—
so deeply rooted that they influence contemporary body
perception? And how has this influence, compounded by
the rise of social media and advertising, become a sour-
ce of psychological distress and a possible contributor to
mental health issues such as eating disorders?
This thesis seeks to explore these questions by tracing
the evolution of aesthetic canons from antiquity to their
modern-day rupture, and by offering a neuroscientific,
philosophical, and phenomenological investigation into
how humans perceive themselves—whether through the
imagery in paintings or the visuals that surround us daily.
To carry out this research, a combination of scientific,
artistic, and bibliographic sources has been employed,
alongside a qualitative analysis based on open inter-
views and the collection of personal diaries, as discus-
sed in Chapter 4.
This study does not merely observe how the body has
been represented; it questions how such representations
have shaped a collective imagination around the “ideal”
body—and how that imagination continues to impact in-
dividual self-perception. The aim is twofold: on one hand,
to understand how and where these mechanisms that
generate aesthetic norms originated—analyzing how the
body has been used as a foundational element for the
rules embedded in modern society; on the other, to in-
vestigate the psychological and social impact this exerts
on younger generations. To this the thesis is divided into
four chapters.
The first provides a historical-artistic overview of body
representation across different artistic periods. The se-
cond chapter explores the meaning of body perception,
including body image, body schema, and the distinction
between the lived body and the idealized body. The third
chapter examines the connection between the body and
aesthetic norms, offering a more philosophical and phe-
nomenological interpretation of reality.
.
Finally, the fourth chapter introduces the field resear-
ch conducted with students at KASK School of Arts
in Ghent, with reflections and analyses of the inter-
view responses. In a world that expects perfection
from us—professionally, socially, economically, and
even personally—there is no space for failure when
it comes to the body. This reality is so deeply woven
into our cultural fabric that it becomes nearly impos-
sible to detach ourselves from it. This thesis aims to
be a point of reflection—a space for questioning why
we are so profoundly conditioned by what we should
look like or become, rather than focusing on simply
living the one life we are given.

Roken onder jongeren in de jeugdpsychiatrie is een groot probleem dat zowel de fysieke gezondheid als het psychisch welzijn schaadt. Veel jongeren gebruiken roken als manier om met stress om te gaan, terwijl hun hersenen nog in ontwikkeling zijn, wat de risico’s op lange termijn vergroot. Een groot deel van de jongeren in de residentiële jeugdzorg rookt dagelijks wat tijdens mijn stage duidelijk zichtbaar werd.

Deze bachelorproef onderzocht hoe zorgverleners, zoals verpleegkundigen, effectiever kunnen bijdragen aan rookpreventie en het ondersteunen van jongeren bij het stoppen met roken. Het doel is de schadelijke gevolgen van roken te beperken door haalbare en effectieve strategieën te identificeren.

Uit de analyse blijkt dat vroege en regelmatige screening van rookgedrag belangrijk is ook bij jongeren die nog niet roken. Educatie over tabaksgebruik en het corrigeren van misvattingen helpt jongeren bewust te worden van de risico’s. Motivatiegesprekken en het gebruik van het 5A-model zijn effectieve methoden bij rookstopinterventies. Hoewel farmacologische interventies bij deze groep nog beperkt onderzocht zijn bieden gedragsmatige interventies veel kansen. Zorgverleners spelen een cruciale rol maar hebben zelf de juiste training en ondersteuning nodig om jongeren effectief te begeleiden.

Door screening, educatie, motivatiegesprekken en praktische ondersteuning kunnen jongeren geholpen worden hun rookgedrag te veranderen. Het trainen van zorgverleners vergroot hun effectiviteit en het gebruik van gestructureerde modellen en bewezen gedragsinterventies helpt jongeren gezondere keuzes te maken en meer controle over hun welzijn te ervaren.

Sinds 2016 delen miljarden gebruikers op TikTok korte video’s waarin ze aspecten van hun dagelijks leven tonen. De applicatie zorgde echter niet alleen voor een expansie aan creativiteit maar ook voor een enorme verzameling van persoonsgegevens. Zo verzamelt het Chinese moederbedrijf, ByteDance, onder andere locatiegegevens, apparaatgegevens en surfgedrag om de beste video’s aan te bieden.1 Er rees al snel de vraag of de gegevens van gebruikers op het EU- grondgebied wel voldoende beschermd worden wanneer ze naar China worden doorgegeven. Daarnaast overwoog de Verenigde Staten een verbod op TikTok vanwege mogelijke bedreigingen voor de nationale veiligheid.2 Binnen Europa groeit de bezorgdheid dat data die naar China wordt geëxporteerd, kan worden ingezet voor de training van kunstmatige intelligentie, mogelijk met steun van de Chinese overheid. Deze masterscriptie onderzoekt de overdracht van persoonsgegevens van de EU naar China, met TikTok als praktijkvoorbeeld. Wanneer data de EU verlaat, is het cruciaal te bepalen of de rechten van EU-inwoners gewaarborgd blijven onder het wetgevingskader en de praktijk van het derde land. Het EU-recht, zoals vastgelegd in de AVG en ondersteund door de arresten Schrems I en Schrems II, vereist namelijk dat deze rechten worden beschermd. Aangezien China niet geniet van een adequaatheidsbesluit, ligt de focus op standaardcontractbepalingen en het beschermingsniveau onder het Chinese wetgevingskader, waaronder de PIPL. Daarnaast wordt onderzocht hoe TikTok meent een gelijkwaardig beschermingsniveau te bieden, onder meer via hun privacybeleid en standaardcontractbepalingen. Ook wordt nagegaan of de gegevens voldoende beschermd zijn tegen bijvoorbeeld overheidsinmenging. De scriptie toont aan dat juridische en praktische problemen bij gegevensdoorgiften blijven bestaan, mede door gebreken in de Chinese wetgeving en TikTok’s beperkte transparantie en onvoldoende waarborgen in hun standaardcontractbepalingen.

Kreeften worden in culinaire contexten nog steeds vaak levend gekookt. Ze ondergaan lange,
stressvolle transporten, worden op zeer lage temperaturen gehouden, uitgehongerd, en blijven één
van de weinige consumptiedieren die levend verkocht en bereid worden. Deze praktijken krijgen
steeds meer kritiek naarmate het wetenschappelijk bewijs voor bewustzijn en lijdensvermogen van
schaaldieren groeit. Toch zijn kreeften in veel landen nog steeds uitgesloten van
dierenwelzijnswetgeving. Deze studie behandelt de wetenschappelijke en ethische urgentie rond de
behandeling van kreeften via een drieledig onderzoek: een literatuurstudie, een bevraging van de
publieke perceptie en een gedragsmatige trainingsproef.
We onderzochten hoe het publiek kijkt naar het welzijn van kreeften en in hoeverre dit overeenkomt
met de huidige praktijken. Daarnaast testten we of Europese kreeften (Homarus gammarus) kunnen
leren via operante conditionering, associaties kunnen vormen tussen prikkels en voedselbeloningen,
en hoe consistent ze aangeleerde gedragingen uitvoeren.
De literatuurstudie bespreekt biologie, cognitie, natuurlijk gedrag, leefomgeving, pijnperceptie en
ethische implicaties van het gebruik van kreeften in voedselsystemen. De bevindingen dagen
bestaande aannames over ongewervelden uit en roepen vragen op over de huidige omgangsvormen.
De publieksenquête (n = 334) bracht aan het licht dat, hoewel de meeste respondenten kreeft ooit
hadden geproefd, regelmatige consumptie zeldzaam was. Prijs, ethische bezwaren en gebrek aan
gelegenheid werden vaak genoemd, terwijl er sterke steun was voor betere bescherming en
humanere slachtmethoden.
Tot slot werd een gedragsmatige trainingsproef uitgevoerd met één Europese kreeft, Orion. Met
geurprikkels en een targetobject (een Kong-speeltje) vertoonde hij gedragingen die consistent zijn
met operante conditionering, zoals objectmanipulatie, probleemoplossend gedrag en doelgericht
zoeken, wat wijst op cognitieve flexibiliteit en leervermogen.
Deze bevindingen tonen een kloof tussen publieke houding, wetenschappelijk bewijs en
commerciële praktijken. Hoog-stressvolle dodingsmethoden, zoals levend koken, lijken steeds
moeilijker te rechtvaardigen. Deze studie benadrukt de nood aan wetgevende hervormingen, grotere
publieke bewustwording en verder onderzoek naar diervriendelijkere omgang met schaaldieren.

Deze bachelorproef onderzoekt de rol van familie binnen de fysieke revalidatie en vergelijkt praktijken in België (Campus Pellenberg, AZ Diest) en Ghana (Tamale Teaching Hospital). Familieparticipatie wordt hierbij breed gedefinieerd, inclusief mantelzorgers en naasten, en geanalyseerd vanuit het Person-Environment-Occupation (PEO)-model en het Evidence-Based Practice (EBP)-model.
Het onderzoek combineert een literatuurstudie met praktijkonderzoek via semigestructureerde interviews met patiënten en ergotherapeuten. Resultaten tonen dat familie op verschillende manieren betrokken wordt: via emotionele steun, praktische hulp of zorggerichte taken. In België bestaan meer formele initiatieven zoals het project Partner in Zorg, terwijl familieparticipatie in Ghana vooral cultureel verankerd en informeel georganiseerd is.
De bevindingen wijzen op zowel kansen als uitdagingen: familie kan motivatie, herstel en verbondenheid versterken, maar er zijn ook obstakels zoals tijdsdruk, beperkte training en communicatieproblemen. Culturele en organisatorische factoren bepalen sterk de invulling van participatie.
De studie besluit dat familieparticipatie een cruciale rol speelt in het revalidatieproces, maar dat een goede balans nodig is tussen autonomie van de patiënt en de betrokkenheid van familie. Voor de ergotherapiepraktijk betekent dit dat effectieve communicatie, educatie van mantelzorgers en contextgevoelige benaderingen essentieel zijn om familie van toeschouwer naar actieve speler te laten evolueren.

Koper-nanodeeltjes (Cu NP's) hebben een brede toepasbaarheid, maar hun synthese is gevoelig voor kleine veranderingen in reactieparameters. Deze gevoeligheid, in combinatie met het tijdrovende en arbeidsintensieve karakter van experimentele optimalisatie, vormt een grote uitdaging voor reproduceerbare synthese met gecontroleerde deeltjesgrootte. Bovendien is Machine Learning (ML) weliswaar veelbelovend gebleken voor materiaalonderzoek, maar wordt toepassing ervan vaak beperkt door gebrek aan hoogwaardige experimentele datasets. Deze studie onderzoekt ML om de grootte van Cu NP’s gevormd met microgolf geassisteerde polyolsynthese te voorspellen met kleine datasets, gegenereerd uit 25 intern uitgevoerde syntheses. Latin Hypercube Sampling wordt gebruikt om de parameterruimte van precursorconcentratie, temperatuur en reactietijd efficiënt te samplen. Ensemble-regressiemodellen, gebouwd met het AMADEUS-framework, voorspellen met hoge nauwkeurigheid de deeltjesgrootte en presteren daarmee beter dan klassieke statistische benaderingen. Featureselectie vermindert complexiteit van het model en verbetert generaliseerbaarheid. Daarnaast worden classificatiemodellen, gebaseerd op zowel traditionele random forests als Large Language Modellen (LLM’s), geëvalueerd om onderscheid te maken tussen grote en kleine deeltjes. Terwijl random forests matig presteren, bieden LLM’s geen duidelijke verbeteringen in omstandigheden met weinig gegevens. Over het algemeen toont dit onderzoek dat zorgvuldig samengestelde kleine datasets, in combinatie met robuuste klassieke ML, synthese van Cu NP's effectief kan voorspellen en dat voor laboratoriumonderzoek complexe LLM's geen voordelen bieden.

Het ontdekken van nieuwe interacties tussen geneesmiddelen en proteïne-doelwitten (DTIs) is cruciaal voor therapeutische innovatie, maar experimentele validatie is kostelijk
en schaalt niet naar de astronomische omvang van chemische mogelijkheden. Heterogene, schaarse bindingsdata en beperkte diversiteit belemmeren robuuste voorspelling en de mogelijkheden voor in silico moleculaire ontwerp. Deze scriptie presenteert een geïntegreerd raamwerk dat data, representaties en modellen opschaalt voor DTI-voorspelling en doelwit-gestuurd de novo geneesmiddelontwerp.

Een gecombineerd DTI-corpus (339k interacties) en twee grote pretrainingsbronnen werden samengesteld om zowel supervised als unsupervised leerdoelen te ondersteunen. Centraal in het raamwerk is een flexibele, modulaire multi-branch architectuur: elke branch van het model (geneesmiddel of doelwit) kan geïnstantieerd worden als een encoder met enkele invoer, of als een multi-invoer-encoder die complementaire representaties fuseert (bijv. graaf, vingerafdruk, aminozuursequentie, DNA-signalen).
De geneesmiddel branch kan ook een variatie-sampling kop en een latent-gestuurde, discrete diffusie gebaseerde moleculaire graaf-generator omvatten. Branches kunnen
gezamenlijk getraind worden voor supervised DTI-voorspelling, of onafhankelijk met unsupervised/self-supervised leerdoelen om biologische voorkennis langs domeinen
heen in te brengen.

Resultaten tonen een regime-afhankelijk beeld: in data-arme regimes zijn foundationmodel embeddings het effectiefst, terwijl moleculaire vingerafdrukken de leiding hebben
wanneer data abundant zijn. Analyses tonen aan dat geneesmiddel-representaties de DTI-voorspellingsnauwkeurigheid sturen, met graaf-gebaseerde representaties als
meest invloedrijk; aminozuur- en DNA-signalen zijn complementair voor proteïnen. Algemeen verduidelijkt deze studie wanneer en hoe leren van meerdere representaties
en transfer learning helpen, biedt het een reproduceerbare basis voor DTI-voorspelling, en toont het de haalbaarheid aan van latent-gestuurde omgekeerde diffusie voor het
genereren van chemisch valide, doelwit-specifieke moleculen waarvan de farmacofore kenmerken consistent zijn met de bredere biochemische literatuur.

This thesis explores how machine learning can be used to detect sound sources in historical photographs, with the aim of developing a model that can be used for historical soundscape reconstruction. While machine learning, and more specifically object detection, is increasingly being used in heritage studies, its application on historical photographs is largely unexplored.
The research is divided into four stages. First, three object detection models, YOLOv8, Faster R-CNN, and RetinaNet, were benchmarked on both modern and historical datasets to assess their baseline performance, without any training. Although all models performed significantly worse on historical photographs, YOLOv8 showed the smallest drop in accuracy. In the second and third parts, YOLOv8 was fine-tuned on two classes of sound-producing objects: an existing COCO class, “train”, and a newly added class, “carriage”. In total, over 1600 photographs were annotated for the various datasets. While the modest dataset size and limited computational resources influenced the performance of the custom models, the research nevertheless offers some interesting insights into the potential and limitations of applying object detection to historical photographs. In the last stage, a custom CycleGAN model was trained to transform modern images into a historical style and vice versa, helping to generate training data and reduce the need for manual annotation. The thesis demonstrates the feasibility of using object detection on historical photographs for historical soundscape research and highlights promising directions for future work on machine learning and heritage studies.

Ik onderzocht hoe artificiële intelligentie longontsteking sneller en betrouwbaarder kan opsporen op borstkas-röntgenbeelden, en wat er nodig is om zo een systeem veilig, ethisch en juridisch verantwoord richting een ziekenhuis te ontwikkelen. De vraag kwam vanuit het AZ Sint-Maarten: er is nood aan ondersteuning bij triage van pneumoniedetectie.

Technisch bouwde ik een ResNet152-model en trainde dat op publieke Kaggle-datasets. De reality check volgde met geanonimiseerde pediatrische beelden uit AZ Sint-Maarten: door domain shift miste het eerste model te veel echte longontstekingen . Dat heb ik aangepakt met hertraining op pediatrische data, gericht croppen van het longveld en afstemming van helderheid/contrast. In de tweede evaluatie pikte het model alle echte positieve gevallen op.

Naast de prestaties besteed ik veel aandacht aan ethiek en regelgeving. Alle beelden zijn geanonimiseerd en lokaal verwerkt (GDPR). Met Grad-CAM-heatmaps maak ik beslissingen uitlegbaar. Het systeem ondersteunt artsen zij blijven eindverantwoordelijk. Qua regulering positioneer ik het als potentiële MDR-klasse IIa-software en situeer ik het project rond TRL 3→4: van labprototype naar testen in een relevante klinische omgeving. Ik bouwde ook een lokale Streamlit-interface die beelden uploadt, een voorspelling geeft en de heatmap toont. Conclusie: AI kan echt helpen bij triage en vroege detectie, maar robuuste praktijkinzet vraagt representatieve data, uitlegbaarheid, klinische validatie en moet ethisch verantwoord ontwikkeld worden.

Ongewenst patiëntengedrag tegen zorgmedewerkers neemt aanzienlijk toe, ook in de thuiszorgsector (Boureghda et al., 2024; Elst et al., 2016). Onderzoek (VBZV & Veys, 2024) toont aan dat 94% van de zelfstandige verpleegkundigen in de thuiszorgsector al in aanraking is gekomen met een vorm van ongewenst patiëntengedrag. Het kan negatieve gevolgen hebben voor zorgverleners zoals burn-out (Yagil, 2008) en voor zorgorganisaties zoals personeelsverloop (Fisk et al., 2010). Dit onderzoek kadert binnen het toenemende ongewenst patiëntengedrag tegen zorgverleners. Het doel is om inzichten te verkrijgen in welke copingmechanismen zorgverleners toepassen en welke maatregelen organisaties kunnen nemen om ongewenst patiëntengedrag in de thuiszorgsector tegen te gaan. De onderzoeksvraag van dit onderzoek is: “Hoe ervaren zorgmedewerkers in de thuiszorg ongewenst gedrag van patiënten en welke acties hiertegen beschouwen zij als effectief?”
Het beantwoorden van de onderzoeksvraag gebeurt via een kwalitatief onderzoek door middel van vijftien semigestructureerde diepte-interviews bij zowel zorgmedewerkers, leidinggevenden als een interne vertrouwenspersoon. Daarnaast vormt het model over het copingproces van verpleegkundigen bij stress op het werk van Akbar et al. (2017) de onderzoekslens. Dit model dient als vertrekpunt om op basis van de empirische bevindingen te werken naar een model dat het copingproces in kaart brengt van thuiszorgmedewerkers bij ongewenst patiëntengedrag.

Deze scriptie focust op de mate van etnische discriminatie binnen de wervings- en selectieprocedures van de publieke en private sector in Vlaanderen. Ondanks de aanwezigheid van wettelijke kaders, zoals de Antidiscriminatiewet van 2007 en CAO nr.38 blijken, kandidaten met een migratieachtergrond in de praktijk nog steeds minder vaak te worden uitgenodigd voor sollicitatiegesprekken (Devos, Lippens & Baerts, 2024). Het doel van deze scriptie is om te onderzoeken in welke mate er verschillen bestaan tussen beide sectoren en welke structurele factoren hieraan bijdragen.
Het onderzoek bestaat uit een uitgebreide literatuurstudie, een analyse van wetgeving en bestaand kwantitatief onderzoek. Daarnaast werd een praktijkonderzoek uitgevoerd met correspondentietesten. Hiervoor werden twee fictieve kandidaten met gelijkwaardige profielen, maar met respectievelijk een Vlaamse naam en een niet-Vlaams klinkende naam ingezet om te solliciteren naar administratieve/klantgerichte functies binnen de private sector in Vlaanderen. Uit de resultaten blijkt dat de kandidaat met een Vlaamse naam vaker werd uitgenodigd voor een sollicitatiegesprek dan de kandidaat met een niet-Vlaamse naam, ondanks vergelijkbare of zelfs sterkere kwalificaties. De kandidaat met de Vlaamse naam werd in 43,2% van de gevallen uitgenodigd, tegenover 29,7% voor de kandidaat met de niet-Vlaamse naam.
In de publieke sector blijkt uit onderzoek van de Vrije Universiteit Brussel en de Universiteit Gent (2023) dat in de eerste fases van de selectieprocedure geen statistisch significante etnische discriminatie voorkomt. Dit wordt deels verklaard door het gebruik van gestandaardiseerde en objectieve procedures binnen de publieke sector. In de latere fases van de selectie zoals sollicitatiegesprekken blijken ook daar subtiele vormen van discriminatie voor te komen.
De bevindingen bevestigen dat transparante en gestandaardiseerde wervingsprocedures discriminatie kunnen beperken in de eerste fases. In de private sector blijft het risico op (onbewuste) discriminatie aanwezig. De resultaten wijzen op de noodzaak van aanvullende maatregelen zoals bias-training, het hanteren van objectieve selectiecriteria en het structureel inzetten van praktijktesten als monitoringinstrument.
Hoewel dit onderzoek qua schaal beperkt is en zich enkel richt op de eerste fase van het selectieproces binnen de private sector, sluiten de bevindingen aan bij bestaande literatuur en bieden ze duidelijke aanwijzingen voor structurele ongelijkheid. Verdere studies zijn nodig om het volledige selectieproces in kaart te brengen en ook andere sectoren te betrekken.

In de Verenigde Staten mag je pas alcohol drinken vanaf 21 jaar, maar in veel staten kan je al vanaf 18 een vuurwapen kopen. Die opvallende tegenstelling zette de auteur aan het denken tijdens een internationale uitwisseling aan Troy University in Alabama in het najaar van 2024.

Al in de eerste week kreeg ze er een wapen in handen — zonder training of uitleg. Die ervaring vormde de aanleiding voor dit diepgaand onderzoek naar hoe jongeren in de VS denken over wapenbezit.

Via gesprekken met 17 studenten aan Troy University werd onderzocht hoe politieke voorkeur en plaats van opgroeien een invloed hebben op hun houding tegenover wapens. In staten waar Republikeinse waarden overheersen, zijn jongeren vaker pro-wapen en zien ze wapens als deel van de cultuur of als middel tot veiligheid. In Democratisch gezinde staten overheerst juist een kritischer blik. Toch vindt een meerderheid van de studenten dat strengere wapenwetten nodig zijn.

De scriptie duikt ook in de geschiedenis en cultuur van vuurwapens in de VS, de huidige wetgeving, en de impact van wapengeweld — onder meer op scholen. De auteur stelt concrete oplossingen voor om het aantal wapendoden terug te dringen, zoals betere achtergrondcontroles, verplichte lessen bij wapenaankoop, en meer preventie op scholen.

Deze scriptie toont aan dat het debat rond wapens in de VS complex is en diep verweven zit in cultuur en politiek. Een snelle verandering is onwaarschijnlijk, maar bewustmaking en hervorming zijn noodzakelijke stappen.