Scriptiebank overzicht

When fundamental symmetries break during early universe phase transitions the resulting scalar field can develop non trivial space dependent configurations of non-vanishing energy density, known as defects; examples of which include domain walls, cosmic strings and monopoles. These defects form a network of extended object, which can play an active role in the dynamics of the early universe, such as generating a gravitational wave background (GWB). Remarkably, Pulsar Timing Array (PTA) experiments have recently reported the first evidence of a GWB, making the study of defects particularly timely and relevant. While the PTA excess is most likely of astrophysical origin, an exciting prospect is a GWB of cosmological origin. In this thesis, a GWB generated by cosmic strings in the early universe is studied. In particular, a model of two subsequent phase transitions is considered in which, under certain conditions, metastable cosmic strings can emerge during the second transition. Specifically, metastable strings have a probability to decay through a quantum tunneling process in which monopoles are nucleated along the strings, effectively reducing their lifetime. Within this model, we will perform a classical stability analysis on the string solutions in order to investigate whether they are long lived enough to have any impactful phenomenology. Finally, we discuss the implications of the determined stability conditions on the predicted gravitational wave spectrum, and how it affects the detectability of this scenario in GW experiments, including PTA.

De bouwindustrie staat voor verschillende milieuproblemen, en cementalternatieven zouden wel eens een deel van de oplossing kunnen zijn. Het toevoegen van bouwafval aan cementalternatieven, zoals geopolymeren, kan niet alleen de CO2-uitstoot verminderen, maar ook een positief effect hebben op de schaarste aan grondstoffen en afvalstroom. Deze masterproef onderzoekt, door middel van een literatuurstudie, labonderzoek en kritische analyse, de hoeveelheid bouwafval die in geopolymeren toegevoegd kan worden, en welk zandpercentage en -soort daarbij optimaal is. Op deze manier wordt een stap in de juiste richting gezet om geopolymeren in de praktijk te gebruiken.

Young adult fantasy literatuur leent zich voor kritische reflectie over identiteit, macht en
maatschappelijke structuren. Magie en alternatieve werelden bieden een symbolische
weergave van machtsstructuren, privilege en uitsluiting. Binnen het bestaande literatuur- en intersectionaliteitsonderzoek ontbreekt echter een intersectioneel instrument dat de
verwevenheid tussen magie en sociale machtsstructuren benadert. Deze masterproef herwerkt the wheel of power and privilege, zoals ontwikkeld door Sylvia Duckworth, om intersectionele machtsstructuren in YA-fantasy te analyseren, met specifieke aandacht voor magie. Ik demonstreer het gebruik van dit aangepaste model aan de hand van twee personages uit de boeken Shadow and Bone van Leigh Bardugo en Children of Blood and Bone van Tomi Adeyemi. Het aangepaste model biedt een systematisch en visueel denkkader dat toelaat om macht in fictieve werelden intersectioneel te analyseren en zo bijdraagt aan een verdiepend inzicht in de werking van fictieve machtssystemen.

Het stedelijk hitte-eiland en thermisch ongemak vormen steeds grotere uitdagingen in Europese steden naarmate de klimaatverandering en verstedelijking toenemen. Deze thesis onderzoekt de microklimatologische en thermische comfort effecten van de omvorming van een verharde parkeerplaats tot een begroeid stadspark (Zuidpark, Antwerpen). Aan de hand van een combinatie van veldmetingen en ENVI-met-modellering werden drie scenario's vergeleken: een volledig verharde parkeerplaats (vroeger), de huidige situatie met jonge begroeiing (nu) en een toekomstscenario
met volledig ontwikkelde boomkruinen.

De resultaten tonen meetbare verkoelende effecten aan, met een gemiddelde daling van de luchttemperatuur overdag van 0,6 °C in het huidig scenario en 1,1 °C in het toekomstscenario. De gemiddelde daling tijdens piekuren gaat tot 1,2 °C. De fysiologische equivalente temperatuur (PET) daalde met gemiddeld 1,2 °C in het huidige scenario en gemiddeld 4,6 °C in het toekomstscenario, waardoor periodes van extreme hittestress werden uitgesteld en verkort.

Deze analyse benadrukt het belang van volgroeide boomkruinen en ventilatiecorridors voor het maximaliseren van de afkoeling, maar toont ook de beperkingen van het model
aan wat betreft de nauwkeurigheid van de luchttemperatuur in vergelijking met de stralingstemperatuur. Deze bevindingen bevestigen de waarde van stedelijke vergroening als een op de natuur gebaseerde oplossing voor het verminderen van het stedelijke
hitte-eilandeffect en het verbeteren van het thermisch comfort. De studie biedt inzichten voor stedenbouwkundigen, beleidsmakers en volksgezondheidsinstanties bij het ontwerpen van klimaatbestendige steden.

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

Door de evolutie van de sport is het jureren van ropeskipping freestyles op hoog niveau moeilijk geworden. Zowel het aantal skills in de routine, alsook de snelheid waarmee ze worden uitgevoerd neemt toe. Dit is vooral te merken in Double Dutch freestyles. Daarom worden deze routines zowel live (creativiteit, variatie, muziekgebruik) als vertraagd (moeilijkheidsgraad) gejureerd.
Ondanks het feit dat freestyles op halve snelheid worden herbekeken en hierdoor jureerfouten worden vermeden, merkt men dat er nog enig verschil zit op scores toegekend door juryleden. Door de toegenomen toegankelijkheid van kunstmatige intelligentie, voornamelijk neurale netwerken, werd de vraag gesteld of een AI juryassistent ontwikkeld kan worden die helpt een betere en objectievere score zou opleveren.
Dit onderzoek verkent de mogelijkheid tot het bouwen van zo een juryassistent, de benodigde technieken en uitdagingen. De huidige vorm van de juryassistent bestaat uit drie hoofdzakelijke delen. Het eerste deel gaat over het lokaliseren van springers in de opnames. Niet alle videos zoomen in op de springer of zijn net eerder statische opname. Dit deel is noodzakelijk om computationele overhead te beperken, daar springers soms minder dan een vijfde van het beeld in beslag nemen.
De tweede groote stap is het splitsen van volledige routines in elke uitgevoerde skill. Dit wordt gedaan aangezien het onbegonnen werk zou zijn op om dit manueel te doen.
Het derde deel omvat het herkennen van de gesprongen skill. Voor Double Dutch Freestyles betekent dit een combinatie van uitvoering door draaiers en springers.
Door louter presentatieskills of moeilijk zichtbare skills te makeren als 'unknown' (e.g. wanneer een draaier tussen de springer en camera staat), wordt er verwacht dat het model aangeeft wanneer het niet zeker is.
Voor het lokaliseren slaagde YOLOv11 er in om een mAP50 te behalen tussen de 93-95\%, waarbij het succesvol publiek filterde van atleten, mits kleine foutjes. Hierdoor het Multiscale Vision Transformer model skills ingezoomde crops gebruiken om acties van elkaar te onderscheiden. Deze konden vervolgens herkend herkend worden hetzelfde MViT model of een doormiddel van een Swin Transformer. Het gemiddelde f1 macro gemiddelde van deze modellen lagen tussen de 49 en de 53 procent, door de lage representatie van minder vaak voorkomende skills. Immers lag de totale accuraatheid hoger, tussen de 89 en de 94 procent.
Dit zorgde ervoor dat juryscores door het model konden toegewezen, deze lagen -28 tot -20 procent onder de score toegekend door juryleden.
Verdere onderzoek is nodig om de accuraatheid van de architectuur te verhogen.

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.

Wat vandaag een innovatieve uitdaging lijkt – het hergebruik van materialen – was tot het midden van de 20ste eeuw een vanzelfsprekende praktijk in de bouwsector. Pas daarna raakte dit hergebruik steeds versnipperd en minder goed georganiseerd. Cruciale momenten in dit proces zijn de opslag en verkoop van materialen tussen afbraak en hergebruik. Juist in die tussenfase wordt het zichtbaar hoe hergebruik in de praktijk werd georganiseerd en wie erbij betrokken was.

Deze scriptie toont aan hoe opslag en verkoop van afbraakmaterialen historisch gezien systematisch werden georganiseerd. Naast grote stadsdepots en private depots, werden ook toevallige open ruimtes benut om afbraakmaterialen op te slaan. Vaak werden gerecupereerde materialen zelfs rechtstreeks gesorteerd op de afbraakwerf. Dit vergemakkelijkte het uiteindelijke doel, efficiënte en snelle verkoop van gerecupereerde materialen.

Het historische hergebruiksproces waarbij elke open plek in de stad als potentiële opslagruimte diende, kan inspiratie bieden voor hedendaagse circulaire hubs en logistieke modellen. De scriptie benadrukt bovendien dat uitdagingen rond opslag en verkoop niet onderschat mogen worden. Uit analyse van historisch hergebruik blijkt namelijk dat opslag en verkoop een onmisbare rol speelden. Zodra deze processen veranderden, verdween het systematische hergebruik.

Naast de hergebruiksprocessen maken ook de betrokken stakeholders duidelijk waarom materialen systematisch werden hergebruikt. Ze deden dit om economische, pragmatische of kunsthistorische redenen. Zo ging de stad bijvoorbeeld systematisch tewerk met regelgeving en stadsdepots voor het behoud erfgoedelementen. Aannemers daarentegen, waren vooral op zoek naar de meest winstgevende manier om een afbraakproject te organiseren. Ook kleinere spelers droegen bij aan de waardering van hergebruiksmaterialen. Antiquairs zochten bijvoorbeeld naar elementen die zij aan een cultureel cliënteel konden verkopen, een praktijk die vandaag nog steeds herkenbaar is op rommelmarkten en in antiekwinkels.

Met een vernieuwend analytisch kader onderzoekt deze scriptie de circulariteit van hergebruiksmaterialen. Door processen en actoren in kaart te brengen, wordt duidelijk hoe we afbraakmaterialen kunnen leren herwaarderen. De studie biedt daarmee belangrijke inzichten in de evolutie van een historisch circulaire bouwsector naar de huidige stand van zaken.

Door te begrijpen hoe hergebruik vroeger structureel was georganiseerd, krijgen we ideeën om dit opnieuw een vanzelfsprekende plaats te geven in de bouwsector van de toekomst.

While the extraction of metals is essential for sustainable energy technologies, they pose environmental challenges due to the toxic materials used in their production and the hazardous waste they generate. The presence of waste containing metals and organic compounds on Earth is increasing, and Europe holds large amounts of metals locked up in industrial process residues, such as tailings, metallurgical sludges, slags, dust, and ashes. The waste or secondary material may contain critical raw materials and base metals with application in the energetic transition. These factors highlight the urgent need for effective recycling practices to manage mine waste and recover valuable secondary raw materials, addressing both environmental and economic challenges.

This thesis investigates the optimal conditions for effective bioleaching of pyrite mine wastes and modern slags from the Achada do Gamo Sulfur factory in the São Domingos Mine area, focusing particularly on Manganese and Zinc recovery to address sustainability concerns. Using Response Surface Methodology (RSM), the study evaluates the impact and relationship between pulp density, initial pH, and initial ferrous iron concentration evaluated through a Box-Behnken design (BBD). Direct bioleaching experiments were conducted on altered and crushed pyrite, pyrite ashes, and modern slags using a thermophilic microbial culture consisting of Sb. thermosulfidooxidans, L. ferriphillum, and At. caldus (SLA), which utilized elemental sulfur and ferrous iron as energy sources, driving the oxidation of ferrous to ferric iron and the conversion of sulfur to sulfuric acid in the leaching medium.

Results showed that SLA culture is less effective bioleaching in pyrite wastes than slag, although ORP measurements indicated microbial iron oxidation for all materials. This study successfully optimized the recovery of metals from slag samples, indicating a maximum efficiency of metal solubilization under the conditions of 2.32% (w/v) solid load, pH 1.90, and ferrous iron supplementation of 60 mM. The maximum metal recovery achieved was 86.9% Zn, 81.4% Mn, 65% Cu, and 66.4% Co.

For crushed pyrite, under the conditions of pH 1.66, 54 mM supplementation of iron and 2% (w/v) pulp density was estimated to achieve moderate to high recovery of Mn (>53.8%) and Zn (>8.0%). However, the values obtained were not within the 95% confidence interval and the null hypothesis could not be rejected, indicating the proposed model does not apply to the practical application; consequently, an optimized condition was not defined. The application of the same conditions obtained in the model for crushed pyrite was applied to pyrite ash material, which did not result in satisfactory results. Hence, to better recover metals from pyrite ashes and crushed pyrite, further optimization is needed.

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.

Deze bachelorproef onderzoekt hoe lokaal populierenhout kan worden ingezet als constructiehout in Vlaanderen. Populier is een van de meest voorkomende boomsoorten in het Vlaamse landschap, maar wordt slechts beperkt benut in de bouwsector. De heersende perceptie van lage kwaliteit, gecombineerd met onduidelijke normatieve kaders, belemmert een brede marktintroductie.
De centrale onderzoeksvraag luidt: Hoe kan lokaal populierenhout op een praktische en haalbare manier beschikbaar worden gesteld als constructiehout voor bouwbedrijven in Vlaanderen? Om deze vraag te beantwoorden werd een combinatie van methodes toegepast. Enerzijds werd een literatuurstudie uitgevoerd met focus op bosinventarisgegevens, mechanische eigenschappen en houtstromen. Anderzijds werden kwalitatieve gegevens verzameld via gesprekken, werkbezoeken en sectorale studiedagen, die inzichten boden in marktpercepties en praktische haalbaarheid. Bovendien werd een prototype ontwikkeld: een cross laminated timber (CLT)-paneel uit populier, opgebouwd uit drie kruislings verlijmde lagen en verbonden met Lignoloc®-houten nagels en een tand-en-groefverbinding. Dit prototype illustreert hoe de houtsoort kan worden toegepast in modulaire wandsystemen.
De resultaten tonen dat populierenhout mechanisch vergelijkbaar is met gangbare naaldhoutsoorten zoals vuren en grenen, mits correcte dimensionering en toepassing. Ecologisch scoort populier sterk dankzij de korte rotatieperiode, de hoge CO₂-opslag en de lokale beschikbaarheid. Toch blijven de praktische toepassingen beperkt door normatieve onzekerheden en een negatief imago in de sector.
Dit onderzoek bevestigt dat populier, mits verdere normatieve erkenning en bewustmaking bij bouwactoren, kan uitgroeien tot een waardevolle en duurzame grondstof in circulaire bouwmodellen.
Door de combinatie van lokale beschikbaarheid, korte rotatiecycli en de mogelijkheid tot verwerking in circulaire bouwsystemen draagt populier niet alleen bij aan een versterking van de Vlaamse houtsector, maar ook aan de realisatie van bredere klimaat- en duurzaamheidsdoelstellingen.

This master’s thesis explores how artificial intelligence (AI) can help address economic
and operational barriers to radiotherapy in low and middle income countries (LMICs),
where access is limited despite a rising cancer burden. A major obstacle in these regions is the shortage of trained professionals and the high cost of treatment planning
and delivery.
The study evaluates whether the Radiotherapy Planning Assistant (RPA), an AI based
tool, can improve efficiency and reduce costs in LMIC radiotherapy departments. Data
from four centres in the ARCHERY study,covering cervical, head and neck, and prostate
cancers, were analysed using the ESTRO HERO Time Driven Activity Based Costing
(TDABC) model. Simulations modelled planning time reductions of 70 percent, 80 percent, and 90 percent for eligible tumour types.
Baseline results showed equipment as the dominant cost driver, limiting overall cost
reductions. However, time savings from AI integration improved treatment planning
system availability and reduced staff workload. These gains suggest enhanced efficiency and capacity, especially in high volume settings. While AI may not yield large
financial savings alone, it alleviates key bottlenecks and supports workforce optimisation, provided infrastructure and system capacity are strengthened.

Sterren zijn er van alle formaten: van kleine, lichte sterren zoals onze Zon tot sterren tientallen of zelfs honderdtallen keer zwaarder. Zware sterren spelen een belangrijke rol in het universum. Ze produceren namelijk alle elementen van helium tot ijzer. Na hun relatief korte levensduur van ongeveer 10 miljoen jaar sterven ze in een indrukwekkende supernova. Ze laten dan een neutronenster of zwart gat achter: mysterieuze objecten die zwaartekrachtgolven kunnen voortbrengen. Het bestuderen van zware sterren is dus relevant voor vele aspecten van de astrofysica.

Asteroseismologie bestudeert de opbouw van sterren door het meten van sterbevingen. Net zoals aardbevingen een verhaal vertellen over de binnenkant van de Aarde, geven sterbevingen informatie over de structuur van sterren. Ondanks de belangrijke rol die zware sterren spelen, zijn er nog maar enkelen in detail bestudeerd aan de hand van asteroseismologie.

Deze thesis rapporteert over de eerste gedetailleerde asteroseismische studie van een zware ster die rekening houdt met een intern magnetisch veld. De zware ster in kwestie, HD192575, vertoont een patroon in zijn sterbevingen dat nog niet volledig begrepen was. Deze thesis onderzoekt of dit afwijkend patroon een gevolg kan zijn van een intern magnetisch veld in de ster. Vertrekkende van bestaande modellen van HD192575 modelleren we de effecten van rotatie en magnetisme op de sterbevingen en zoeken we de best passende modellen.

We vonden dat het patroon in de sterbevingen best verklaard kan worden door de combinatie van rotatie en een magnetisch veld. Wat opvalt is dat de ster draait rond een andere as dan de magnetische as tussen de noord- en zuidpool van het magnetische veld. De bekomen rotatiesnelheid van de ster sluit nauw aan bij vorige resultaten en de waarden van het magnetische veld zijn in lijn met verwachtingen uit de theorie. Dit werk presenteert de eerste asteroseismische modellering ooit van een zware ster met zowel rotatie als een intern magnetisch veld. De resultaten zijn een eerste stap naar breder onderzoek over magnetische velden in zware sterren. Dit zal tot nieuwe inzichten leiden in de evolutie en rotatie van zware sterren.

De afvoer van smeltwater uit de gletsjers van het Tien Shan-gebergte in Kirgizië is van cruciaal belang voor de samenleving en economie in de stroomafwaarts gelegen vlaktes. In het droge Centraal-Azië is de landbouw sterk afhankelijk van irrigatie met dit water. De gletsjers functioneren als watertorens: ze herverdelen de schaarse neerslag over de seizoenen, wat grootschalige landbouw mogelijk maakt. Door klimaatverandering trekken de gletsjers zich echter snel terug, waardoor de inwoners van de vlaktes hun belangrijkste inkomensbron dreigen te verliezen.

Het doel van deze thesis is het evalueren van het Instructed Glacier Model (IGM). Dit
model gebruikt een neuraal netwerk als emulator om ijsstroming te beschrijven, wat computationele voordelen oplevert en het mogelijk maakt het model zowel invers (interpoleren van ijsdiktemetingen) als voorwaarts (voorspellen van gletsjerevolutie onder klimaatscenario’s) te gebruiken. De prestaties worden vergeleken met klassieke ruimtelijke interpolatiemethoden, zoals de vloeispanningsmethode, en met een hoger-ordemodel dat de gletsjerevolutie simuleert.

De evaluatie vindt plaats op de Batysh-Sook-gletsjer in de Tien Shan. De resultaten tonen dat het ge¨ınverteerde IGM consistente, nauwkeurige en gladde ijsdiktevelden genereert. Vooral in schaars bemonsterde zones presteert het model beter dan de
conventionele vloeispanningsmethode. Voor de gletsjerevolutie laten zowel IGM als het hoger-ordemodel zien dat de Batysh-Sook-gletsjer gevoeliger is voor opwarming dan veel omliggende gletsjers, waarschijnlijk door haar kleine huidige omvang. IGM volgt de trends van het hoger-ordemodel goed, al simuleert het in de historische periode iets minder smelt, waardoor het gletsjervolume groter blijft.

Deze bevindingen tonen aan dat IGM een veelbelovend instrument is voor zowel ijsdikteinterpolatie als projectie, vooral in gebieden met beperkte veldmetingen. Betere modellering van gletsjers zoals de Batysh-Sook kan leiden tot nauwkeurigere voorspellingen van toekomstige waterbeschikbaarheid, wat van groot belang is voor wetenschappelijk onderzoek en voor duurzaam waterbeheer in Centraal-Azië.

Mycotoxinen—kankerverwekkende gifstoffen geproduceerd door bepaalde schimmels—vormen een ernstige bedreiging voor de voedselveiligheid door contaminatie van basisgewassen zoals tarwe en maïs. Deze masterproef ontwikkelt een snelle, niet-destructieve en niet-invasieve detectiemethode die optische spectroscopie combineert met machine learning om meerdere mycotoxinen tegelijk op voedingsproducten te detecteren. Door fluorescentie- en reflectantiespectroscopie te integreren met golflengte-selectie toont het werk aan dat zowel classificatie- als regressiemodellen aan de regelgeving kunnen voldoen met slechts de 10 meest informatieve golflengten, terwijl classificatienauwkeurigheden van >90% haalbaar blijven. Dit minimalistische sensorkoncept maakt real-time triage en batchbrede monitoring mogelijk, zowel inline in industriële processen als in-field.

De Belgische wijnindustrie wordt gekenmerkt door hoge kapitaalvereisten, wat de instapdrempel voor nieuwe wijnproducenten aanzienlijk verhoogt. In deze masterproef is onderzocht welke financieringsstrategieën de kapitaalbehoefte van wijnproducenten kunnen verlagen en de toetreding tot de sector toegankelijker kunnen maken.

Er is gekozen voor een kwalitatieve onderzoeksopzet waarbij 12 semigestructureerde interviews zijn afgenomen met drie groepen respondenten (wijnbouwers, bankiers en wijnadviseurs) om inzichten te verkrijgen vanuit diverse perspectieven. De interviewdata zijn thematisch geanalyseerd.

Uit het onderzoek blijkt dat traditionele bankfinanciering voor wijnondernemers vaak lastig te verkrijgen is vanwege strenge voorwaarden en risico-inschattingen. Alternatieve financieringsvormen, zoals coöperatieve modellen, crowdfunding en blended finance, tonen echter belangrijk potentieel om de kapitaalbehoefte te verlichten. Daarnaast komt naar voren dat schaalvergroting en een gefaseerde groeistrategie cruciaal zijn. Ten slotte benadrukken zowel bankiers als producenten de toenemende rol van duurzaamheid en ESG-criteria in financieringsbeslissingen.

De bevindingen suggereren dat een doordachte mix van traditionele en innovatieve financieringsstrategieën de kapitaalbarrières in de Belgische wijnindustrie aanzienlijk kunnen verlagen. Door investeringen te optimaliseren, alternatieve financieringsbronnen in te schakelen en klassieke kredietvormen beter af te stemmen op de lange terugverdientijd van wijn, ontstaat er een toegankelijker financieringsklimaat.

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.

Dit onderzoeksartikel verkent hoe het archief van een kunstenaar kan helpen om creatieve processen in de podiumkunsten zichtbaar en toegankelijk te maken binnen de context van archiefinstellingen. Aan de hand van een casestudy rond theatermaker Greet Vissers wordt onderzocht hoe archiefbeschrijving en -structuur de werkmethodes van een kunstenaar kunnen weerspiegelen, zonder hun complexiteit te vereenvoudigen. De inclusieve praktijk van Vissers toont hoe hybride rollen en creatieve keuzes sporen nalaten in archiefmateriaal. Vanuit het concept van het performatief archief wordt de interactie tussen documentatie en artistieke praktijk geanalyseerd. Methodologisch combineert het project archiefanalyse, literatuurstudie en samenwerking met de kunstenaar. Op basis van de bevindingen werden vier aanbevelingen geformuleerd en besproken in dialoog met een archiefinstelling en een dienstverlenende organisatie binnen het erfgoedveld. Dit artikel draagt zo bij aan lopende discussies over kunstenaarsarchieven en de rol van archiefinstellingen in het bewaren en doorgeven van artistieke praktijken.

Puppy’s worden vaak op te jonge leeftijd verhandeld. Dit kan gezondheidsimplicaties voor
zowel de hond, als de menselijke bevolking met zich meebrengen. Hierbij spelen de
minimumleeftijden van acht en vijftien weken een cruciale rol. Deze zijn ingevoerd om te
voorkomen dat te jonge en ongevaccineerde honden verhandeld worden. Deze studie
ontwikkelt daarom met behulp van machinaal leren en survival analyse een techniek om de illegale puppyhandel te bestrijden. Dit gebeurt door middel van modellen die accuraat de leeftijd van een pup kunnen bepalen op basis van zijn gebit.

Samen sterk voor jongeren
“Alleen kan ik een druppel op een hete plaat zijn. Samen met buurgemeenten voel ik dat we écht verschil maken voor jongeren.” Die uitspraak van een jeugdambtenaar vat mijn onderzoek samen: kleine gemeenten botsen op hun grenzen, maar samenwerking maakt hen sterker.
In dorpen zonder jeugddienst vallen jongeren vaak uit de boot. Wie een skatepark wil, een fuif organiseert of vragen heeft over mentaal welzijn vindt zelden ondersteuning. Grote steden hebben teams van jeugdambtenaren, kleine gemeenten vaak slechts één medewerker of geen. En dat terwijl uitdagingen toenemen: jeugdhuizen verdwijnen, fuiven nemen af en mobiliteit blijft moeilijk.
Samenwerking kan dit keren. Voorbeelden tonen dat het werkt: taxicheques in de Westhoek, OverKop-huizen waar jongeren laagdrempelig hulp vinden of het rijke vrijetijdsaanbod in bestaande samenwerkingen.
Mijn onderzoek naar zes samenwerkingen in Vlaanderen toont dat de ideale schaal ligt tussen drie en zes gemeenten. Vanaf vier wordt het financieel interessant, boven zes dreigt bureaucratie. Vertrouwen en nabijheid maken kleine groepen sterker en slagvaardiger.
Voor jongeren betekent dit geen beleidsnota’s, maar concrete kansen: fuiven die doorgaan, vervoer naar activiteiten, een plek om te chillen. Zoals een jeugdambtenaar zei: “We zien jongeren opnieuw opduiken die we anders kwijt waren.”
De valkuilen zijn bekend: politiek wantrouwen, scheve verdeling, te veel administratie maar met transparantie en duidelijke afspraken zijn ze te vermijden.
De conclusie is helder: alleen red je het niet, samen maak je het verschil.

Hitte-extremen zijn moeilijk te onderzoeken door hun zeldzaamheid. Hoewel observaties en klimaatsimulaties essentiële inzichten bieden in toekomstige klimaatextremen, resoneren ruwe statistieken alleen vaak niet met het bredere publiek.

Storylines of Tales of Future Weather kunnen de kloof overbruggen tussen abstracte wetenschap en door mensen beleefde extreme weersomstandigheden, waardoor klimaatverandering tastbaar, herkenbaar en concreet wordt. Een storyline is een zelf-consistente beschrijving van een plausibel klimaatextreem - zoals een hittegolf - in een gegeven klimaat, gebaseerd grondige data-analyse, statistiek en impactmodellen. Zulke wetenschappelijk onderbouwde narratieven werpen licht op vragen als: "Hoe erg zouden de 2024 Balkanhittegolven geweest zijn in een warmer klimaat?" of "Waren ze mogelijk in een pre-industrieel klimaat?" Dergelijke informatie kan belangrijk zijn voor stakeholders en onze samenleving, maar het is niet a priori duidelijk wat de karakteristieken zijn van plausibele extremen in een gegeven, toekomstig klimaat. In mijn thesis introduceer ik een efficiënte methodologie om hittegolven te karakteriseren in een toekomstig Belgisch klimaat, die gebruik maakt van zowel geobserveerde temperatuursreeksen als gesimuleerde klimaatprojecties. Deze techniek kreeg de naam Global Warming Scaling of kortweg GWS.

In GWS wordt een observationele temperatuursreeks geschaald naar een toekomstig klimaat, bijvoorbeeld een opwarming van 2°C boven pre-industriële gemiddelden. In deze getransformeerde reeks zoeken we naar de recordwaarden voor bepaalde jaarlijkse klimaatindices die volgens ons jaren van extreme hitte aanduiden. Een voorbeeld hiervan is de jaarlijkse piektemperatuur. Deze geschaalde recordwaarden worden vervolgens gezien als drempelwaarden die in het toekomstige klimaat overschreden moeten worden vooraleer we van een extreem jaar spreken.

Deze GWS drempelwaarden kunnen gebruikt worden in een zogenaamde data-miningprocedure, waar we in een groot ensemble van gesimuleerde klimaatvoorspellingen dergelijke jaren van extreme hitte gaan identificeren. Eens we zo’n event gevonden hebben, beschikken we over een set meteorologische velden die volgens onze methode geloofwaardig zijn voor een bovengemiddeld warm jaar in het bestudeerde toekomstige klimaat.

We kunnen deze meteorologische data met andere woorden gebruiken als input voor impactmodellen. Dit zijn wiskundige modellen die de impact van extreme temperatuur op de samenleving inschatten. Ik modelleerde in mijn thesis onder andere het aantal werkdagen dat verloren zou gaan door een toename in hittestress, stijgingen in riviertemperaturen, bosbrandgevaar onder aanhoudende droogte, potentiële toename van invasieve insectensoorten en meer. De resultaten van soortgelijke impactstudies kunnen gebruikt worden als referentiemateriaal in het construeren van een storyline met betrekking tot extreme hitte. Op die manier kunnen stakeholders aan de hand van zulke verhaallijnen de zwakke plekken in hun respectievelijke sectoren blootleggen, en kunnen beleidsmakers een beeld vormen van waarop ze zich moeten voorbereiden.

In mijn bachelorproef onderzocht ik hoe puntenwolken efficiënter kunnen worden ingezet in de bouwsector. Deze technologie levert uiterst nauwkeurige gegevens op, maar de bestanden zijn groot en zonder gespecialiseerde software moeilijk te gebruiken.

Het onderzoek bestond uit drie pijlers. Ten eerste werd nagegaan hoe puntenwolken automatisch kunnen worden vergeleken met digitale bouwmodellen om afwijkingen vroegtijdig te detecteren. Ten tweede onderzocht ik hoe objecten zoals muren, vloeren en leidingen automatisch herkend en verwerkt kunnen worden. Ten derde werkte ik een methode uit om betrouwbare volumeberekeningen te maken op basis van puntenwolkdata.

Na een grondige vergelijking van twaalf softwarepakketten bleek Leica Cyclone 3DR het meest geschikt om deze drie toepassingen te combineren. Ik automatiseerde de workflow met een zelfgeschreven script en maakte instructievideo’s zodat collega’s de software zelfstandig konden aanleren.

Context
De sociaal-emotionele vaardigheden (SEMS) van leerkrachten worden steeds vaker erkend als essentieel voor het creëren van een positieve klasdynamiek. Toch baseert onderzoek zich doorgaans op zelfrapportage door leerkrachten om deze vaardigheden te meten.

Nieuwheid
Deze scriptie introduceert een leerlinggebaseerde evaluatie met behulp van de ‘Too Little/Too Much’-schaal (TLTM) en onderzoekt de mate van overeenstemming (self-other agreement, SOA) tussen SEMS beoordelingen door leerlingen en leerkrachten. Daarnaast wordt nagegaan in hoeverre deze overeenstemming – of het gebrek daaraan – verband houdt met de houding van leerkrachten ten aanzien van ontvangen feedback.

Methode
Gegevens werden verzameld bij 65 leerkrachten en 866 leerlingen uit het secundair onderwijs in Vlaanderen, verspreid over twee meetmomenten. Via exploratieve factoranalyse (EFA) werd de structuur van de TLTM-schaal onderzocht. Vervolgens werden correlaties en multilevel regressiemodellen gebruikt om de overeenstemming tussen leerkracht- en leerlingbeoordelingen van SEMS in kaart te brengen. Tot slot werd met lineaire regressiemodellen nagegaan in welke mate waargenomen discrepanties samenhangen met de feedbackattitude van leerkrachten.

Belangrijkste Bevindingen
Sommige TLTM-subschalen vertoonden een aanvaardbare betrouwbaarheid, terwijl andere meer variabiliteit lieten zien. De overeenstemming tussen leerkrachten en leerlingen was het sterkst voor expressieve, observeerbare gedragingen zoals het gebruik van persoonlijke anekdotes en/of humor in de klas. De verschillen tussen zelfbeoordelingen en leerlingbeoordelingen bleven over het algemeen beperkt. Leerkrachten stonden bovendien overwegend positief tegenover de ontvangen feedback.

Conclusie
Deze bevindingen onderstrepen het potentieel van door leerlingen geïnformeerde feedback om de professionele ontwikkeling van leerkrachten te versterken, vooral wanneer die feedback op een constructieve en contextgebonden manier wordt aangeboden. Dat leerkrachten over het algemeen positief reageerden, suggereert dat volledige overeenstemming geen voorwaarde is voor het ervaren van feedback als zinvol. De studie biedt voorlopige aanwijzingen dat genuanceerde, leerlinggebaseerde beoordelingen – zoals de TLTM-schaal – reflectie kunnen verdiepen en bijdragen aan een meer participatieve feedbackcultuur in het onderwijs.

Wat als we de persoonlijkheid van een kind niet in hokjes moeten stoppen, maar kunnen laten bloeien zoals een bloem? Gewapend met observaties in verschillende klassen, zomerscholen, kampen enz. en met mijn vraag: Hoe kan een leerkracht de persoonlijkheid van een kind benutten zodat dit sneller en beter tot leren komt?, ging ik op pad naar een antwoord.

Aan de hand van het wetenschappelijk onderbouwde Big Five-model ontwikkelde ik een speelse en visuele metafoor: de persoonlijkheidsbloem. Dit model laat kinderen (6 tot 12 jaar) op een laagdrempelige manier ontdekken wie ze zijn, terwijl leerkrachten een krachtig hulpmiddel krijgen om het gedrag en de noden van dit kind beter te begrijpen. Het onderzoek combineert de inschattingen van klasleerkrachten met een spel waarin kinderen zichzelf al spelend plaatsen binnen de vijf persoonlijkheidsdimensies.

Wat blijkt? Deze bloem werkt. Ze maakt persoonlijkheid bespreekbaar, zichtbaar en bruikbaar in de klas.
Zo kan ik stellen dat wie inzet op persoonlijkheidsontwikkeling, investeert in diepgaander en inclusiever onderwijs. Want pas als je weet hoe een kind groeit, weet je hoe je het kan laten bloeien.

Titel scriptie – Bewijsstukken voor de Bachelorproef

Deze scriptie, die heeft gediend als onderdeel van mijn bachelorproef binnen de pBA Energietechnologie, beschrijft mijn ervaringen tijdens verschillende projecten en onderzoeken binnen twee projectvakken bij Save More, evenals mijn stage bij Terpower – part of the Vlinvesta family – in de derde fase van mijn opleiding.

Onderverdeeld in vijf bewijsstukken:
- Save More: Project; Lavetan
- Save More: Klantopdrachten & Organisatiebeheer
- Energieverhaal: Boons BV
- Energieverhaal: Bedrijventerrein; L'Adrien
- Onderzoek: Energiedelen

Toegepaste functieprofielen:
- Calculator & Werkvoorbereider
- Projectleider & Management
- Sustainable Problem Solver
- Design & Build
- Sustainable Problem Solver

Deze thesis behandelt het black-box-probleem van machine learning (ML) en het daaruit voortvloeiende gebrek aan gebruikersvertrouwen bij beursvoorspellingen. Er wordt een beslissingsondersteunend systeem geïntroduceerd en geëvalueerd dat de betrouwbaarheid verhoogt. Het systeem combineert hiervoor de voorspellingen van zes uiteenlopende ML-modellen met een transparante, historische analyse. De kerninnovatie is een zoekmachine die historisch vergelijkbare marktperioden identificeert. Vervolgens toont het systeem hoe de modellen in die analoge situaties presteerden: het plaatst hun toenmalige voorspellingen naast de daadwerkelijke marktresultaten.

Een empirisch gebruikersonderzoek vergeleek deze “Multiple Models View” (MMV) met een simplistische interface die slechts één model toonde. De resultaten tonen aan dat de MMV significant betrouwbaarder werd gevonden, het vertrouwen van gebruikers verhoogde en de risico's van voorspellingen effectiever communiceerde. Gebruikers schreven dit toe aan de grotere transparantie, omdat ze meerdere modellen konden vergelijken, en aan de concrete context die de historische prestatie-analyse bood. De thesis concludeert daarom dat de combinatie van meerdere modellen en een historische similariteitsanalyse een krachtige strategie is om weloverwogen gebruikersvertrouwen in complexe, AI-gedreven financiële systemen te creëren.

Seksualiteit is een belangrijk, maar vaak genegeerd thema in de zorg voor borstkankerpatiënten. Door behandelingen zoals chirurgie, chemotherapie en hormoontherapie ervaren veel vrouwen seksuele klachten, die hun levenskwaliteit aantasten. Toch blijft dit onderwerp vaak onbesproken. Deze bachelorproef onderzoekt waarom dat zo is, welke barrières verpleegkundigen ervaren, en hoe dit beter kan.

Op basis van literatuuronderzoek en praktijkervaring worden evidence-based aanbevelingen geformuleerd om seksualiteit wél bespreekbaar te maken. Daarbij staan vier pijlers centraal: structurele educatie voor verpleegkundigen, het gebruik van communicatiemodellen en meetinstrumenten, organisatiebrede inbedding van seksuele zorg, en interdisciplinaire samenwerking.

De conclusie is duidelijk: verpleegkundigen spelen een sleutelrol in het normaliseren van seksuele gezondheid. Met de juiste ondersteuning kunnen zij dit thema veilig en empathisch aankaarten, wat leidt tot betere zorg en meer welzijn voor borstkankerpatiënten.