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Finden Sie einen Punkt in der Nähe von Punkten aus der Postgis-Tabelle


Ich habe eine Postgis-Punkte-Tabelle mit einer großen Liste von Städten.

Ich muss darin Duplikate finden, aber nur, wenn sie 10 km nahe beieinander liegen, was bedeutet, dass es sich um dieselbe Stadt handelt.

Zum Beispiel habe ich 5 Punkte namens 'Eneby' und nehmen an, dass 4 davon 10 km nahe beieinander liegen und der 5. 300 km entfernt ist, was bedeutet, dass dies eine andere Eneby-Stadt ist. Die Abfrage sollte in diesem Fall nur 4 Punkte anzeigen müssen.

Also habe ich diese Abfrage gemacht, zeigt aber nicht das erwartete Ergebnis:

Wählen Sie p1.id, p2.id, * aus Punkten als p1, Punkte als p2, wobei p1.name='Eneby' und st_dwithin(p1.geom,p2.geom,0.1, true) und p1.id=p2.id . sind

Das Ergebnis sind die gleichen 5 Punkte, egal welchen Abstand (in Grad) ich eingestellt habe. Ich versuche es mit unterschiedlichen Entfernungswerten, aber immer das gleiche Ergebnis.

Weiß jemand, ob diese Abfrage einen Fehler enthält?

Ich habe dieses Forum durchsucht und einige ähnliche Fragen gefunden, kann aber nicht genau dieses Problem finden.


Angenommen, id ist der Primärschlüssel für Ihre Punktetabelle und Sie möchten Punkt-IDs gruppieren, die 10 km voneinander entfernt sind, um einen besten Punkt aus jeder Sammlung auszuwählen. Beachten Sie, dass Ihr Distanzparameter in diesem Fall der angenommene sein sollte Durchmesser Ihrer Stadt, nicht der Umkreis. Dieser Code erstellt zunächst für jeden Punkt ein geordnetes Array von Punkten innerhalb des Durchmessers mit demselben Stadtnamen.

WITH point_arrays AS( SELECT p1.name, ARRAY_AGG(p2.id) ORDER BY p2.id FROM Punkte p1, Punkte p2 WHERE p1.name = p2.name AND st_dwithin(p1.geom,p2.geom,0.1, true) AND p1.name = 'NAME' – weglassen, wenn Sie dies für alle Städtepunkte tun möchten GROUP BY p1.name)

Suchen Sie dann aufgrund der Redundanz im ersten Block das eindeutige Array von Punkt-IDs für jeden Städtenamen.

SELECT DISTINCT name, point_array FROM point_arrays

Es könnte eine Lösung sein:

1 Pufferradius 5 für jeden Punkt erstellen, Attribute beibehalten ; 2 sich überschneidende Auswahlpuffer mit gleichem Namen; 3 behalte die "besten" Städte;

Was denkst du ?


ich denke deinp1.id=p2.idist das Problem. Wenn du es änderst zup1.id<>p2.idund füge hinzup1.name='Eneby, ich denke, du wirst bekommen, wonach du suchst.

mit Städten als ( select 1 ID, 'Eneby' als CityName, ST_MakePoint(10, 10) geom union select 2 ID, 'Eneby' als CityName, ST_MakePoint(11, 11) geom union select 3 ID, 'Eneby' als CityName, ST_MakePoint(11, 12) geom union select 4 ID, 'City B' als CityName, ST_MakePoint(50, 50) geom union select 5 ID, 'City B' als CityName, ST_MakePoint(51, 52) geom union select 6 ID, 'Eneby' als CityName, ST_MakePoint(500, 500) geom ) select ST_DWithin(p1.geom,p2.geom,300) iswithin, ST_Distance(p1.geom,p2.geom) dist, p1.ID,p2.ID ID2, p1.CityName aus Städten p1, Städte p2 wobei p1.ID<>p2.ID und p1.CityName='Eneby' und p2.CityName='Eneby' und ST_DWithin(p1.geom,p2.geom,300)

Und wenn du alle Städte machen wolltest, könntest du, denke ich, alle Entfernungen zwischen den Punkten bekommen und dann die Städtenamen nach dem Namen gruppieren und ob sie mit sindxAbstand zueinander:

mit Städten als ( 1 ID auswählen, 'City A' als CityName, ST_MakePoint(10, 10) geom union select 2 ID, 'City A' als CityName, ST_MakePoint(11, 11) geom union select 3 ID, 'City A' als CityName, ST_MakePoint(11, 12) geom union select 4 ID, 'City B' als CityName, ST_MakePoint(50, 50) geom union select 5 ID, 'City B' als CityName, ST_MakePoint(51, 52) geom union select 6 ID, 'City A' als CityName, ST_MakePoint(500, 500) geom ) Wählen Sie a.CityName, within300, ST_AsText(ST_Collect(geom2)) als geomcoll aus ( select c1.geom, c2.geom geom2 ,c1.ID, c2.ID ID2, c1.CityName, c2.CityName CityName2, ST_Distance( c1.geom,c2.geom), CASE WHEN ST_Distance( c1.geom,c2.geom) < 300 THEN 1 ELSE 0 END innerhalb von 300 von Städten c1, Städte c2 wobei c1.ID <> c2.ID ) a wobei CityName = CityName2 Gruppe nach a.CityName, innerhalb von 300

Das Suchverhalten der Bevölkerung bei der Suche nach Gesundheitsinformationen und geografische Variationen von Schlaganfällen in Malaysia: eine ökologische Korrelations- und Zeitreihenstudie

Der Schlaganfall hat sich in Malaysia zu einem großen Problem für die öffentliche Gesundheit entwickelt. Unser Ziel war es, die Trends und zeitlichen Zusammenhänge von Echtzeit-Gesundheitsinformationssuchverhalten (HISB) und Schlaganfallinzidenzen in Malaysia zu bestimmen. Wir führten eine landesweite ökologische Korrelations- und Zeitreihenstudie mit einem neuartigen Internet-Multi-Timeline-Datenstrom von 6.282 Treffersuchen und konventionellen Überwachungsdaten von 14.396 Schlaganfallfällen durch. Zwischen Januar 2004 und März 2019 haben wir in Google Trends nach beliebten Suchbegriffen im Zusammenhang mit Schlaganfall gesucht. Wir haben Trends untersucht, indem wir das durchschnittliche relative Suchvolumen (RSVs) nach Monat und Wetter mit linearen Regressions-Bootstrapping-Methoden verglichen haben. Geografische Unterschiede zwischen Regionen und Staaten wurden durch räumliche Analysen bestimmt. Die ökologische Korrelationsanalyse zwischen RSVs und Schlaganfallinzidenzen wurde über Pearsons Korrelationen bestimmt. Das prognostizierte Modell wurde durch exponentielle Glättung erhalten. HISB zeigte sowohl zyklische als auch saisonale Muster. Der durchschnittliche RSV war während des Nordostmonsuns im Vergleich zum Südwestmonsun signifikant höher (P < 0,001). In bestimmten Regionen und Bundesstaaten wurden „Red Alerts“ gefunden. Signifikante Korrelationen bestanden bei schlaganfallbezogenen Abfragen und tatsächlichen Schlaganfällen. Das prognostizierte Modell zeigte, dass die Schlaganfallinzidenz bei weiter steigendem HISB abnehmen oder ein Plateau erreichen kann. Die Ergebnisse haben wertvolle Erkenntnisse für unmittelbare gesundheitspolitische Interventionen geliefert.


Einführung

Die Populationsverteilung von Genen für immer mehr autosomal-rezessiv vererbte Erkrankungen kann nun direkt auf Mutationsebene untersucht werden. Neue Techniken basierend auf der Polymerase-Kettenreaktion (PCR) haben die Geschwindigkeit und Einfachheit des Mutationsnachweises stark verbessert. Populationsgenetische Studien sind insbesondere bei Krankheiten wie der Phenylketonurie (PKU) mit umfangreicher Mutationsheterogenität [1] und vielen normalen Markern im Phenylalaninhydroxylase (PAH)-Gen produktiv, um hochinformative RFLP-Haplotypen zu liefern [2, 3]. Die europaweite Verteilung von 5 vorherrschenden PKU-Mutationen (R158Q, R261Q, IVS10nt546, R408W und IVS12ntl) wurde kürzlich untersucht [4]. Die starken Assoziationen zwischen spezifischen RFLP-Haplotypen und diesen PAH-Mutationen legen nahe, dass die derzeitige Verbreitung in Europa hauptsächlich auf Gründereffekte und zufällige genetische Drift zurückzuführen ist. Eine detailliertere Untersuchung der Verteilung von PKU-Mutationen innerhalb eines einzelnen Landes könnte diese Hypothese jedoch erweitern. Norwegen (4,3 Mio. Einwohner, 324.000 km 2 , 1.752 km gemessen an seiner Längsachse) kann sich in dieser Hinsicht aufgrund seiner über Jahrhunderte relativ stabilen Bevölkerungsstruktur und der kurzen durchschnittlichen ehelichen Distanz für Studien besonders gut eignen [5]. Frühere Beobachtungen haben nahegelegt, dass norwegische PKU-Mutationen von keltischen Populationen stammen könnten [6]. Treacyet al. [7] haben vorgeschlagen, dass die PKU-Mutationen I65T auf Haplotyp 9.8 und R408W auf Haplotyp 1.8 Marker für „keltische“ PKU-Gene sind. Die letztere Mutation hat ihre höchste Inzidenz in der irischen Bevölkerung, ist aber auch in mehreren anderen nordwesteuropäischen Populationen, einschließlich der norwegischen, verbreitet. Diese Verteilung könnte mit der Hypothese eines „keltischen“ PKU-Allels vereinbar sein [8]. Wir haben bereits über die Identifizierung und Charakterisierung der „norwegischen“ PKU-Allele G272X [9, 10], F299C [11], R408Q [11] und G46S [12] sowie einer Reihe von einzeln vorkommenden Allelen [13–16 ]. Die Mutationsanalyse wird hier auf 236 PKU-Allele erweitert. Wir haben die Ergebnisse der Mutationsanalyse mit denen der PAH-Haplotypanalysen kombiniert und die geografischen Hintergründe von Mutationen und Haplotypen zwei Generationen zurück betrachtet, um die Verteilung jeder PKU-Mutation in Norwegen zu kartieren.


Bibliometrische Visualisierung: eine Anwendung in der Tourismuskrisen- und Katastrophenmanagementforschung

Eine begrenzte Anzahl von Studien hat bibliometrische Visualisierung angewendet, um die Netzwerkstruktur des wissenschaftlichen Tourismuswissens zu untersuchen. Diese Studie verwendet CiteSpace die intellektuelle Struktur des Tourismus-Krisen- und Katastrophenmanagements (TCDM) zu analysieren und zu visualisieren. Der Einsatz neuer bibliometrischer Visualisierungstechniken leistet einen methodischen Beitrag zur Kartierung und Darstellung bibliometrischer Daten in der Tourismusforschung. Potenziale, diese Methoden zu nutzen, um neue Erkenntnisse über Forschungsmuster und -lücken zu gewinnen, werden anhand einer Analyse der TCDM-Literatur aufgezeigt. Die Studie zeigt, wie die bibliometrische Visualisierung neue Einblicke in einen Bereich der Literatur liefern kann, indem sie wichtige Ergebnisse besser kommuniziert, die Erkundung von Daten erleichtert und den Lesern reichhaltige Informationen zur Verfügung stellt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich die TCDM-Forschung von breiteren Themen zu spezifischeren Themen verlagert hat, mit einem neueren Fokus auf Widerstandsfähigkeit und Wirtschaftskrisen. Die Visualisierung von Co-Autorenschaftsnetzwerken zeigt, dass große Kooperationsnetzwerke auf geografischer und institutioneller Nähe basieren und von Wissenschaftlern in den Vereinigten Staaten, Großbritannien und Australien dominiert werden. Aus der Visualisierung eines Co-Citation-Netzwerks werden sieben große Forschungscluster identifiziert. Die Identifizierung von strukturellen Löchern und Brückenpapieren macht auf Forschungslücken und zukünftige Forschungsmöglichkeiten im TCDM-Bereich aufmerksam.


Modellierung von Managementstrategien für die räumliche Bewertung der Vulnerabilität von Erdbebenkatastrophen in Bangladesch

Dieses Papier untersucht nachhaltige Managementstrategien zur Eindämmung destruktiver geologischer Katastrophen die räumliche Anfälligkeit für Erdbeben in Bangladesch, befindet sich in der südlichen Piemont-Ebene des Himalaya-Gebirges in Südasien. In der heutigen Zeit gilt Erdbeben aufgrund seiner verheerenden Auswirkungen auf die physische Umwelt, die sozioökonomische Infrastruktur, das Leben der Menschen, den Lebensunterhalt und die biologische Vielfalt der Welt als die zerstörerischste geologische Katastrophe. In Bangladesch ist die Verwundbarkeit der Erdbebenzerstörung das Ergebnis zweier natürlicher Faktoren (geologische Formation, plattentektonischer Rahmen, Plattenrand, geografische Lage, Ort der Verwerfung und Falte) und menschlicher Eingriffe (enormer Bevölkerungszuwachs, Bau eines mehrstöckigen Betongebäudes). im städtischen Umfeld, schnelles Wachstum der Urbanisierung und Industrialisierung). Sowohl physische als auch vom Menschen verursachte Faktoren haben die extreme Erdbebenkatastrophe beschleunigt, die sich auf den nachhaltigen Lebensstil und die Lebensgrundlagen der armen Bevölkerung als Entwicklungsland Bangladeschs der Welt auswirkt. Um nachhaltige Managementstrategien der räumlichen Erdbebenanfälligkeit zu gewährleisten, wurde das Ziel dieses Papiers ausgewählt, die Erdbebenanfälligkeit unter Verwendung geostatistischer Modellierung zu erfassen, um detaillierte Risiken zu erstellen, um den Ansatz zur Minderung von Erdbeben in der Gegenwart und Zukunft in Bangladesch zu unterstützen. Für diese Studie werden fast 94 Erdbebenproben von Google Earth während des Zeitraums (1961–2018) im Landesinneren von Bangladesch gesammelt. In dieser Studie wurde eine räumliche Anfälligkeitskarte durch Anwendung geostatistischer Modelle mit GIS-Ansatz entwickelt, die auf Erdbebenmagnitude (Richter-Skala) und Fokustiefe (km) basiert. Eine prädiktive räumliche Erdbebenanfälligkeitskarte und ein Risikoabschätzungsprozess werden Geologen, Geomorphologen, Umweltingenieuren, Stadtplanern, Regierungs- und Nichtregierungsorganisationen bei der Schwachstellenbewertung unterstützen, einschließlich struktureller (Siedlungsplanung, Baumaterialien und Bauordnungsentwicklung) und nichtstruktureller Minderung (Ansatz zur Katastrophenvorsorge) : vor der Katastrophe, während einer Katastrophe und nach einer Katastrophe), räumliche Risikoabschätzung, Katastrophen- und Konfliktminderung, Verteilung der Hilfsgüter auf nationaler und globaler Ebene.

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Die geografische Variation der Kontaktrufe deutet auf verschiedene Arten der Stimmübertragung bei einer auf Blättern ruhenden Fledermaus hin

Es wird erwartet, dass sich Populationen, die historisch voneinander isoliert waren, in einigen erblichen Merkmalen unterscheiden. Diese Divergenz könnte auf Drift (und andere Mechanismen der neutralen Evolution) oder unterschiedliche Anpassung der Populationen an lokale Bedingungen zurückzuführen sein. Die Unterscheidung zwischen diesen beiden evolutionären Bahnen kann schwierig sein, aber wenn möglich, liefern solche Daten kritische Einblicke in die Evolutionsgeschichte einer Art. Hier untersuchen wir die Muster der geographischen Variation von zwei Kontaktsignalen, die regelmäßig von Scheibenflügelfledermäusen erzeugt werden, Thyroptera tricolor, und diskutieren mögliche Prozesse, die zu den beobachteten Differenzierungsmustern führen. Wir verglichen allopatrische Populationen, die durch eine Höhenbarriere getrennt waren, und schätzten die genetische Distanz anhand von nuklearen Mikrosatelliten-Loci. Unsere Ergebnisse zeigten, dass der Bergrücken für den Genfluss durchlässig ist. Die akustische Divergenz wurde maßgeblich durch genetische und räumliche Faktoren erklärt, was die Annahme stützt, dass stochastische Faktoren die Haupttreiber der Signaldivergenz sind. Wir fanden jedoch unterschiedliche Muster der geografischen Variation zwischen den beiden Arten von Anrufen. Wir untersuchen, wie diese Variabilität in den Mustern der akustischen Divergenz auf unterschiedliche Arten der Signalübertragung innerhalb und zwischen Populationen hinweisen kann (d. h. soziale vs. genetische Übertragung).. Diese Arbeit liefert weitere Unterstützung für die Rolle zufälliger Veränderungen, die Kommunikationssysteme bei Säugetieren formen, und unterstreicht die Bedeutung der Untersuchung mehrerer Elemente eines Artenrepertoires, um die zugrunde liegenden Prozesse zu bewerten, die die Signalentwicklung antreiben.

Aussage zur Bedeutung

Trotz des zunehmenden Interesses an der Untersuchung von Mustern der akustischen Divergenz bleibt der relative Beitrag adaptiver und stochastischer Prozesse, die der Variation akustischer Signale zugrunde liegen, insbesondere bei Säugetieren nur unzureichend verstanden. Unsere Studie untersucht die Signaldivergenz bei Spix-Scheibenflügelfledermäusen, Thyoptera tricolor, mit dem Ziel, die zugrunde liegenden Prozesse zu verstehen, die die Signalentwicklung vorantreiben. Konkret haben wir untersucht, ob die Muster der geografischen Variation zweier sozialer Signale, die regelmäßig von T. tricolor deckungsgleich mit Mustern der genetischen Distanz zwischen Populationen sind, die durch eine geografische Barriere getrennt sind. Wir zeigen, dass genetische und räumliche Distanz die akustische Variation erklärt, was auf stochastische Prozesse als Haupttreiber der Signaldivergenz in T. tricolor. Insbesondere stellten wir fest, dass sich die Muster der geografischen Variation zwischen den beiden untersuchten Anruftypen unterscheiden. Wir vermuten, dass diese Variation auf unterschiedliche Arten der Stimmübertragung innerhalb von Populationen zurückzuführen ist. Der Vergleich verschiedener Signaltypen bietet zusätzliche Einblicke in den sozialen Druck, der das Anrufdesign beeinflusst.


Erweiterte Daten Abb. 1 Räumliche versus räumliche Exposition/Isolation.

Landesweite Verteilung (n = 180.660.202) der individuellen räumlichen (links) und räumlichen (rechts) Partisanenisolation und Exposition getrennt für Demokraten (blau) und Republikaner (rot). Durchgezogene vertikale Linien repräsentieren Mittelwerte und gestrichelte Linien repräsentieren Medianwerte. Die Verteilungen werden mit den Posterior-Partisan-Wahrscheinlichkeiten gewichtet.

Erweiterte Daten Abb. 2 Individuelle Unterschiede in räumlicher vs. räumlicher Exposition/Isolation.

Landesweite Verteilung (n = 180.660.202) der Veränderungen der parteilichen Exposition und Isolation auf individueller Ebene getrennt für Demokraten (blau) und Republikaner (rot). Die Histogramme links zeigen die prozentuale Differenz zwischen räumlicher und räumlicher Exposition, während die Histogramme rechts die prozentuale Veränderung zeigen. Durchgezogene vertikale Linien repräsentieren Mittelwerte und gestrichelte Linien repräsentieren Medianwerte. Die Verteilungen werden mit den Posterior-Partisan-Wahrscheinlichkeiten gewichtet.

Erweiterte Daten Abb. 3 Individuelle absolute Unterschiede in räumlicher vs. räumlicher Exposition/Isolation.

Landesweite Verteilung (n = 180.660.202) der absoluten Veränderungen der Partisanenexposition und -isolierung auf individueller Ebene getrennt für Demokraten (blau) und Republikaner (rot). Die Histogramme auf der linken Seite zeigen die absolute Differenz in Prozentpunkten der räumlichen und räumlichen Exposition, während die Histogramme auf der rechten Seite die absolute prozentuale Veränderung zeigen. Durchgezogene vertikale Linien repräsentieren Mittelwerte und gestrichelte Linien repräsentieren Medianwerte. Die Verteilungen werden mit den Posterior-Partisan-Wahrscheinlichkeiten gewichtet.

Erweiterte Daten Abb. 4 Exposition und Isolierung mit Imputation versus ohne Imputation.

Bundesweite Verteilung (n = 180.660.202) der einzelnen räumlichen Partisanenisolation und -exposition mit Unterstellung von Parteilichkeit (links) und ohne (rechts) getrennt für Demokraten (blau) und Republikaner (rot). Durchgezogene vertikale Linien repräsentieren Mittelwerte und gestrichelte Linien repräsentieren Medianwerte. Die Verteilung auf der linken Seite wird mit den Posterior-Partisan-Wahrscheinlichkeiten gewichtet.

Erweiterte Daten Abb. 5 Prozentuale Selbsteinschätzung der Partisanen-Kategorie nach Wahrscheinlichkeit für hintere Partisanen.

LOESS-Linien, die den Zusammenhang zwischen der Wahrscheinlichkeit einer späteren Parteinahme (Republikaner oben, Demokraten unten) und den Raten der Umfrageteilnehmer darstellen, die als entsprechende Parteinahme angaben. Die Korrelation beschränkt sich auf die Untergruppe der Umfrageteilnehmer (nein = 7, 087), die nicht bei einer großen politischen Partei registriert sind. Schwarze Linien zeichnen die LOESS-Kurve mit integrierten Vermessungsgewichten, rote/blaue Linien ohne Vermessungsgewichte. Die graue 45-Grad-Linie zeigt eine perfekte 1-zu-1-Beziehung zwischen der Wahrscheinlichkeit einer nachträglichen Parteinahme und der selbstberichteten Parteinahme. Die horizontalen gepunkteten Linien zeigen die Raten, mit denen Umfrageteilnehmer, die registrierte Demokraten/Republikaner sind, ihre Zustimmung zu ihrer tatsächlichen Zustimmung (oder Ablehnung für die unteren Linien) selbst angeben. Das heißt, die obere blaue (rote) gepunktete Linie stellt den Anteil der Umfrageteilnehmer dar, von denen wir wissen, dass sie registrierte Demokraten (Republikaner) sind, die sich selbst als Demokraten (Republikaner) angeben, und die untere gepunktete Linie stellt den Anteil dar, die sich nicht selbst als Demokraten (Republikaner) angeben Demokraten (Republikaner). Diese Linien stellen die untere und obere Grenze dar, wie genau unsere Prognose gemessen an den Umfragedaten zu erwarten ist. Das Histogramm unten zeigt die Häufigkeitsverteilung der Posterior-Partisan-Wahrscheinlichkeiten über die nicht verbundene Teilmenge.

Erweiterte Daten Abb. 6 Partisanen-Segregation vs. nicht-hispanische White-only-Partisanen-Segregation.

Verteilung für nicht-hispanische weiße Wähler (n = 115.736.045) der Unterschiede zwischen der parteiischen Segregation, die aus allen 1.000 nächsten Nachbarn berechnet wurde, und der parteiischen Segregation, die nur von nicht-hispanischen weißen Nachbarn berechnet wurde. Positive Isolationswerte bedeuten, dass ein Wähler weniger durch Parteilichkeit isoliert erscheint, wenn wir nur seine nicht-hispanischen weißen Nachbarn betrachten. Positive Exposure-Werte bedeuten, dass ein Wähler weniger parteiübergreifend exponiert zu sein scheint, wenn wir nur seine weißen Nachbarn betrachten. Die Verteilungen sind getrennt für Demokraten (blau) und Republikaner (rot) dargestellt. Durchgezogene Linien repräsentieren Mittelwerte und gestrichelte Linien repräsentieren Medianwerte. Die Verteilungen werden mit Posterior-Partisan-Wahrscheinlichkeiten gewichtet.


Ein Framework zum Kommentieren von OpenStreetMap-Objekten mithilfe von Tweets mit Geo-Tags

In den letzten Jahren gab es eine Explosion von Geodaten, insbesondere in Form von Volunteered Geographic Information (VGI). Als prominentes Beispiel erstellt OpenStreetMap (OSM) aus einer Vielzahl von Mitwirkenden eine frei editierbare Weltkarte. Auf der anderen Seite liefern Social Media Plattformen wie Twitter oder Instagram dynamische Social Feeds auf Bevölkerungsebene. Da viele dieser Daten mit Geo-Tags versehen sind, besteht ein hohes Potenzial bei der Integration von Social Media in OSM, um OSM mit semantischen Annotationen anzureichern, die bestehende objektiv beschreibungsorientierte Annotationen ergänzen, um ein breiteres Spektrum an Annotationen bereitzustellen. In diesem Papier schlagen wir ein umfassendes Framework zur Integration von Social-Media-Daten und VGI-Daten vor, um Wissen über geografische Objekte abzuleiten, insbesondere relevante Annotationen aus Tweets für Objekte in OSM. Wir integrieren zuerst geo-tagged Tweets mit OSM-Daten mit skalierbaren räumlichen Abfragen, die auf MapReduce ausgeführt werden. Wir schlagen ein frequenzbasiertes Verfahren zum Kommentieren von grenzenbasierten geographischen Objekten (ein Polygon) und ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Verfahren zum Kommentieren von punktbasierten geographischen Objekten (Breite und Länge) unter Berücksichtigung von Rauschen vor. Wir evaluieren unsere Methoden anhand eines großen Geo-Tagged-Tweets-Korpus und repräsentativer geografischer Objekte von OSM, die durch Ground-Truth-Vergleich und Fallstudien vielversprechende Ergebnisse zeigen. Wir sind in der Lage, bis zu 80% korrekte Namen für geografische Objekte zu erzeugen und implizit relevante Informationen zu entdecken, wie zum Beispiel beliebte Ausstellungen eines Museums, die Spitznamen oder den Eindruck der Besucher einer touristischen Attraktion.

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Bewertung von Colorados Essentials for Childhood-Projekt durch eine Collective Impact Lens

Diese Fallstudie untersucht die Entwicklung des Colorado Essentials for Childhood-Projekts, einer gemeinsamen Initiative zur Verhinderung von Kindesmisshandlung, über einen Zeitraum von fünf Jahren (September 2013 bis August 2018). Wir führten halbstrukturierte Interviews mit Schlüsselinformanten mit 26 Projektbeteiligten durch, um zu verstehen, wie sich die Prioritäten des Projekts entwickelt haben, sowie die damit verbundenen Herausforderungen und der erzielte Erfolg. Zu den Interviewpartnern gehörten Mitglieder des Leadership Action Teams, Vertreter der Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten und Mitarbeiter, die während der gesamten Geschichte des Projekts beschäftigt waren. Damit Autoren NVivo 12 verwenden können, um Interviewtranskripte zu organisieren und zu kodieren, transkribierte ein Transkriptionsdienst jedes aufgezeichnete Interview. Dieses Papier fasst die Erfahrungen in Colorado im Kontext der fünf Bedingungen für den Erfolg einer kollektiven Wirkung zusammen (eine gemeinsame Agenda, gemeinsame Messsysteme, sich gegenseitig verstärkende Aktivitäten, kontinuierliche Kommunikation und unterstützende Organisationen), um andere ähnliche Bemühungen zu informieren. Die Überprüfung dieser Evaluierung bietet Empfehlungen für zukünftige Richtungen und wie ähnliche Herausforderungen bei der Umsetzung eines kollektiven Wirkungsansatzes zu bewältigen sind, insbesondere in einem begrenzten Ressourcenumfeld.

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Regionale Disparitäten bei der Grundschulbeteiligung in Entwicklungsländern

Bildung für alle hat die internationale Aufmerksamkeit auf die Ziele einer universellen Grundschulbildung und einer verbesserten Bildungsqualität gelenkt. Nationale Indikatoren im Zusammenhang mit diesen Zielen verdecken jedoch oft erhebliche Unterschiede zwischen demografischen und sozialen Gruppen sowie zwischen geografischen Regionen innerhalb der Länder. Dieses Papier, das auf einer vom Global Monitoring Report-Team der UNESCO in Auftrag gegebenen Studie basiert, untersucht die landesinternen (regionalen) Unterschiede bei der Teilnahme an Grundschulbildung in 55 bis 60 Ländern in Afrika südlich der Sahara, im asiatisch-pazifischen Raum, in Lateinamerika und im arabischen Raum Zustände. Nach einer Überprüfung der in der Analyse verwendeten Methodik vergleicht das Papier die Unterschiede der Länder bei den Nettoeinschulungsraten vor und nach der Einführung des Dakar-Rahmens im Jahr 2000, die Veränderungen zwischen der Zeit vor und nach der Dakar sowie einen Vergleich der Nettoeinschulungsraten mit den Schülerzahlen. Lehrerquoten – eines der Standardmaße für die Bildungsqualität. Insgesamt zeigt die Analyse signifikante Unterschiede in der Größenordnung der regionalen Disparitäten bei der Primärbeteiligung zwischen den Ländern, wobei die geringsten Unterschiede in Lateinamerika und die größten in Afrika südlich der Sahara zu verzeichnen sind. Während etwas mehr als die Hälfte der Länder mit Daten sowohl vor als auch nach der Dakar im Berichtszeitraum Verbesserungen aufwiesen, änderte sich die Rangfolge der Länder in Bezug auf die Disparitäten in diesem Zeitraum kaum.

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