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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Learning network for Advanced Behavioural Data Analysis

Projektbeschreibung

Optimierte Analyse von Daten aus tragbaren Sensoren hinsichtlich körperlicher Aktivität und Inaktivität

Es wächst das Bewusstsein dafür, dass die Kombination aus körperlicher Bewegung, sitzendem Verhalten und Schlaf innerhalb eines 24-Stunden-Zeitraums wichtige Auswirkungen auf die Gesundheit haben kann. Tragbare Sensoren liefern umfangreiche Daten über dieses sogenannte 24/7-Bewegungsverhalten, das rund um die Uhr, sieben Tage die Woche überwacht wird. Es werden jedoch neue Analyseverfahren benötigt, um einen detaillierten Einblick in die bestehenden Zusammenhänge zu erhalten. Mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen werden im Rahmen des Projekts LABDA 13 Forschende aus dem Bereich der öffentlichen Gesundheit weitergebildet. Ziel ist die Entwicklung eines quelloffenen Werkzeugkastens, der innovative Analyseverfahren beinhaltet. Die Forschungsergebnisse der Doktorandinnen und Doktoranden werden auf verbesserte, personalisierte Empfehlungen für die öffentliche Gesundheit und ein besseres persönliches Feedback beim Nutzen von tragbarer Technologie hinauslaufen, welches das 24/7-Bewegungsverhalten berücksichtigt.

Ziel

BACKGROUND Recently, there has been a paradigm shift from the isolated focus on the health impact of single behaviours (physical activity, sedentary behaviour, sleep) to the combined health effects of 24/7 movement behaviours. Technological advancements have led to wearable sensors providing rich time-series. Such large-scale data require novel analysis methods to provide detailed insight into the links between multidimensional 24/7 movement behaviour and health, potential relevant subgroups, and relevant behavioural characteristics to target in interventions. CONSORTIUM In LABDA, leading researchers in advanced movement behaviour data analysis at the intersection of data science, method development, epidemiology, public health, and wearable technology are brought together to address this challenge. AIM: To train a new generation of creative and innovative public health researchers with strong analytical and data science skills, and a deep understanding of all aspects of wearable sensor data analysis, that are able to develop innovative analysis methods and apply these in various contexts. WORK PLAN Via training-through-research, 13 doctoral fellows establish novel methods for advanced 24/7 movement behaviour data analysis and assess the added value of linking multimodal data. They develop a joint taxonomy to enable interoperability and data harmonisation. Results are combined in an open source LABDA toolbox of advanced analysis methods, including a decision tree to guide researchers and other users to the optimal method for their (research) question. IMPACT The open source toolbox of advanced analysis methods will lead to optimised, tailored public health recommendations and improved personal wearable feedback concerning 24/7 movement behaviour. After the project, LABDA fellows will be in an excellent position to pursue careers in academia (epidemiology, data science), commercial business (wearable technology, consultancy), or government (public health policy).

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2021-DN-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

STICHTING AMSTERDAM UMC
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 823 111,20
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

Beteiligte (5)

Partner (14)

Mein Booklet 0 0