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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Learning network for Advanced Behavioural Data Analysis

Descripción del proyecto

Optimización del análisis de datos de sensores ponibles destinados a la actividad física y la inactividad

Cada vez se presta más atención a cómo la combinación de actividad física, comportamiento sedentario y sueño en un período de veinticuatro horas puede tener importantes repercusiones para la salud. Los sensores ponibles proporcionan abundantes datos sobre los denominados «comportamientos de movimiento de veinticuatro horas». Sin embargo, se necesitan nuevas técnicas de análisis para conocer en profundidad sus vínculos. El equipo del proyecto LABDA, con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, formará a trece investigadores en salud pública para que en última instancia desarrollen un conjunto de herramientas de código abierto compuesto por metodologías de análisis innovadoras. Los resultados de la investigación de los becarios de doctorado permitirán mejorar las recomendaciones personalizadas en materia de salud pública y mejorar la información que proporcionan los dispositivos ponibles personales sobre los comportamientos de movimiento de veinticuatro horas.

Objetivo

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).

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

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

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2021-DN-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

STICHTING AMSTERDAM UMC
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 823 111,20
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Participantes (5)

Socios (14)

Mi folleto 0 0