Suite

Régression spatiale à l'aide de données de panel


J'analyse un jeu de données de panel spatial à l'aide du package XSMLE dans Stata. Mes unités sont un sous-ensemble d'États américains (11) et mon panel est fortement équilibré.

  • Le package renvoie des estimations pour les bêtas principal, spatial, écart, direct et indirect. Y a-t-il une ressource que quelqu'un peut recommander pour expliquer comment interpréter ces statistiques ? J'ai lu la présentation que Belotti, Hughes et Mortari (2013) ont créée sur XSMLE, mais ils n'expliquent pas pourquoi les estimations sont présentées de cette manière.
  • Si un test Hausman standard indique qu'un modèle RE est approprié, ces résultats s'étendent-ils à un panel spatial ?
  • Quelle est la meilleure façon d'évaluer les observations à fort effet de levier lors de l'exécution d'un panel spatial ? Dois-je simplement estimer un modèle OLS regroupé, puis calculer DFBETA et Cook's D ou existe-t-il une autre approche ?

Système d'aide à la décision spatiale urbaine pour la gestion des déchets solides municipaux de la zone urbaine de Nagpur utilisant des données satellitaires haute résolution et un système d'information géographique

La production de déchets solides est sans aucun doute liée aux activités et à la culture anthropiques. La gestion des déchets solides devient plus difficile dans les cultures hétérogènes densément peuplées des pays en développement. Une bonne gestion des déchets solides ne peut être effectuée qu'après une bonne caractérisation des déchets, qui varie en fonction des activités anthropiques et des densités de population, qui à leur tour sont liées aux modes d'utilisation des terres des zones urbaines. La caractérisation spatiale des déchets dans les zones urbaines est obligatoire pour concevoir des stratégies de gestion, y compris la séparation, la collecte, le transport et l'élimination des déchets. Dans cet article, les déchets solides sont caractérisés dans la zone urbaine de Nagpur, et des coefficients sont générés par analyse de régression pour estimer spatialement les quantités de composants de déchets pour diverses classes d'utilisation des terres. Les données satellitaires sont utilisées pour générer des indices de population pour diverses classes d'utilisation des terres. Une analyse de régression linéaire simple est utilisée pour générer des indices pour le calcul des caractéristiques physiques et chimiques des déchets solides pour les catégories d'utilisation des terres résidentielles. Sur la base des indices générés, une représentation spatiale des composants des déchets solides à l'aide d'un système d'information géographique (SIG) est obtenue. Cette représentation spatiale agit comme un outil pour comprendre l'état des paramètres au sein de toute zone urbaine. Un système d'aide à la décision spatiale a également été développé, qui peut aider un décideur impliqué dans la gestion des déchets solides dans les zones urbaines.


Géographie (GEOG)

Ceci est une copie archivée du catalogue 2018-2019. Pour accéder à la version la plus récente du catalogue, veuillez visiter https://catalog.tamuk.edu.

GEOG 1101 Laboratoire Phys Géographie Météorologie 1 SCH (2)

Une expérience de laboratoire qui se concentre sur les techniques de laboratoire, la collecte et l'analyse de données. L'expérience renforce et favorise une meilleure compréhension des concepts de météorologie présentés dans GEOG 1301. Prérequis : crédit ou inscription dans GEOG 1301.

GEOG 1102 Phys Geog Climat et humanité 1 SCH (2)

Une expérience de laboratoire qui se concentre sur les techniques de laboratoire, la collecte et l'analyse de données. L'expérience renforce et favorise une meilleure compréhension des concepts de climatologie et de ses effets sur la civilisation humaine, tels que présentés dans GEOG 1302. Prérequis ou co-requis : GEOG 1302.

GEOG 1301 Géographie physique Météorologie 3 SCH (3)

Mouvements de la Terre et leurs significations système de localisation et composition temporelle et structure de l'atmosphère terrestre. Météorologie et prévisions météorologiques, y compris les tempêtes. Météorologie de la pollution atmosphérique. Des sorties sur le terrain seront organisées.

GEOG 1302 Phy Geog Climat et humanité 3 SCH (3)

Classification climatique, types et régions du monde. Changement climatique, fluctuations et leurs effets sur l'écologie humaine (par exemple, les sécheresses). Climatologie agricole et urbaine. Microclimats. La répartition des sols et de la végétation naturelle en fonction du climat. Des sorties sur le terrain seront organisées.

GEOG 1303 Géographie du monde 3 SCH (3)

Principales régions géographiques du monde. Paysages et peuples des continents, principaux domaines culturels et nations, ressources, utilisation des terres et industries. Contrastes entre pays développés et pays émergents.

GEOG 2472 Introduction au système d'informations géographiques 4 SCH (3-3)

Principes et expérience des Systèmes d'Information Géographique. Acquisition, gestion, traitement et interprétation de données géographiques. Structure de données spatiales et affichage, manipulation et analyse de données géographiques. Sortie sur le terrain obligatoire. Frais de sortie sur le terrain requis. Prérequis : 3 heures de sciences naturelles ou autorisation du moniteur. Frais de sortie sur le terrain requis.

GEOG 3302 Introduction à la météorologie de diffusion 3 SCH (3)

Principes et pratique de la météorologie radiodiffusée, un effort conjoint du Département de physique et géosciences et du Département de communication et des arts du théâtre. Introduction à la télédiffusion météorologique en mettant l'accent sur la création de prévisions précises et sur les techniques de communication d'informations météorologiques au public. Prérequis : GEOG 1301 avec GEOG 1302 recommandé.

GEOG 3305 Géographie environnementale 3 SCH (3)

La nature, la répartition géographique, l'utilisation et la mauvaise utilisation des ressources mondiales en mettant l'accent sur celles de l'Amérique du Nord. Les écosystèmes, l'air, l'eau, le sol, les ressources minérales et énergétiques seront pris en compte. Préalables : 3 heures-crédits semestrielles de géographie ou un cours de sciences (voir les exigences générales de formation en sciences naturelles).

GEOG 3310 World in Chg Sujets cruciaux 3 SCH (3)

Étude intensive de la géographie de certaines régions du monde en « crise ». Les exemples incluent le Moyen-Orient, l'Afrique subsaharienne et l'ex-URSS et l'Europe de l'Est. Peut être répété pour crédit au fur et à mesure que le sujet change. Prérequis : 6 heures-semestre de géographie ou 12 heures-semestre de sciences sociales.

GEOG 3331 États-Unis et Canada 3 SCH (3)

Les aspects régionaux des reliefs, du climat, des ressources et des peuples des États-Unis et du Canada. Prérequis : 6 heures de géographie ou 12 heures de sciences sociales.

GEOG 3421 Géomorphologie 4 SCH (3-3)

Description, classification et analyse quantitative des reliefs et des processus de surface en relation avec le développement humain. Physiographie régionale des États-Unis et interprétation de cartes topographiques. Peut être utilisé comme crédit de géologie. Sortie sur le terrain obligatoire. Frais de sortie sur le terrain requis. Préalable : GEOL 1302/GEOL 1102 ou GEOL 1303/GEOL 1103, MATH 1316. Des frais d'excursion seront exigés.

GEOG 3450 Cartographie de terrain 4 SCH (3-3)

Les principes et la pratique de l'arpentage aérien et du système de positionnement global (GPS) et leur interface avec les systèmes d'information géographique (SIG). Principes de base de la cartographie et utilisation des outils et logiciels cartographiques. Gestion des données cartographiques et des données GPS. Déplacements sur le terrain locaux requis. Frais de sortie sur le terrain requis. Préalable : MATH 1316 ou MATH 1324. Des frais d'excursion seront exigés.

GEOG 3460 SIG en Nat Res et Envir Mgmt 4 SCH (3-3)

SIG et autres technologies géospatiales (y compris GPS et télédétection) appliquées aux ressources naturelles et à la gestion de l'environnement. Technologies et techniques utilisées pour acquérir des informations géographiques, des données spatiales et des analyses de localisation, et applications de la technologie géospatiale dans les sciences naturelles et environnementales. Études de cas, laboratoires et exercices sur le terrain. Prérequis : GEOG 2472 (de préférence), ou six heures de sciences physiques ou de la vie, ou autorisation de l'instructeur.

GEOG 3470 Quant. Méthodes en géographie 4 SCH (3-3)

Méthodes quantitatives couramment utilisées pour décrire, caractériser, modéliser et analyser des données géospatiales. Description et résumé des données géographiques, utilisation des statistiques interentiel comme outils exploratoires et descriptifs, différentes statistiques spatiales pour explorer les modèles géographiques, analyse de corrélation géographique et analyse de régression géospatiale. Prérequis : junior debout.

GEOG 4305 Méthodes de recherche géographique 3 SCH (3)

Examen des techniques scientifiques utilisées dans la recherche géographique, examen indépendant de la littérature et un problème de recherche produisant un rapport formel sur la recherche. Prérequis : niveau senior et 12 heures de géographie et géologie.

GEOG 4420 Sujets spéc. en géosciences 1-4 SCH (1-4)

Concepts, développements ou découvertes en géographie. Peut être répété pour un crédit d'heures maximum de six semestres. Prérequis : 12 heures-semestre de géographie et/ou géologie.

GEOG 4429 SIG avancé 4 SCH (3-3)

Techniques avancées et applications des Systèmes d'Information Géographique. Structure et conversion des données SIG, analyse spatiale avancée, visualisation des données, modélisation hydrologique. Programmation SIG de base et intermédiaire pour la personnalisation et la manipulation d'applications SIG. Peut être utilisé comme crédit de géologie. Prérequis : GEOG 2472 ou autorisation du moniteur.

GEOG 4435 Télédétection 4 SCH (3-3)

La technologie et l'interprétation de la photographie aérienne et de l'imagerie satellitaire, y compris les images multispectrales, thermiques et radar. Traitement d'images numériques à l'aide d'un système d'information géographique matriciel. Applications de la télédétection et projets guidés dans les domaines d'intérêt des étudiants. Peut être utilisé comme crédit de géologie. Prérequis : MATH 1314 et 6 heures de sciences, d'ingénierie ou d'agriculture.

GEOG 4436 Télédétection avancée 4 SCH (3-3)

Sujets avancés en télédétection. Les systèmes de télédétection récemment apparus, y compris les systèmes d'imagerie multispectrale à haute résolution, la télédétection thermique et les systèmes de télédétection LiDAR aéroportés. Techniques de traitement et d'analyse des données de télédétection de pointe. Peut être utilisé comme crédit de géologie. Prérequis : GEOG 4435 ou équivalent.

GEOG 4441 SIG pour les entreprises 4 SCH (3-3)

SIG et analyse spatiale appliqués aux organisations. Informations géographiques, prise de décision en matière de localisation, données spatiales, investissement et valeur des SIG, aspects éthiques et stratégies SIG. Études de cas et pratique en laboratoire avec des données spatiales. Prérequis : GEOG 2472.


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est la connaissance de l'endroit où ils se trouvent, de la façon dont ils sont connectés et de l'impact potentiel de leur emplacement sur les décisions d'achat et le comportement.

Les données nécessaires pour cela – les données géospatiales – sont partout autour de nous. Pensez simplement aux bulletins météo, aux itinéraires suggérés sur Google Maps ou aux publications géolocalisées sur Facebook. En termes simples, les données géospatiales sont toutes les données avec un identifiant spatial faisant référence à une position sur la terre. Regardez cette vidéo pour quelques cas d'utilisation.

SIG + ERP = un changeur de jeu

Pour changer la donne, vous avez besoin d'analyses, de rapports, de prévisions, de détection des menaces et de planification en temps réel. Pour ce faire, les données géospatiales stockées dans un système d'information géographique (SIG) doivent être combinées avec des données de l'Internet des objets et des données de capteurs, des données de vos partenaires et de votre écosystème, et des données de votre système ERP - opérations, clients, finances et commercialisation. De cette façon, vous pouvez dépasser vos concurrents grâce à une utilisation plus intelligente de vos données commerciales et géospatiales pour obtenir un avantage concurrentiel imbattable.

L'analyse géospatiale rapproche le SIG, le système d'enregistrement des cartes, et l'ERP, le système d'enregistrement des données commerciales. Cela implique la collecte, l'affichage et l'utilisation de données SIG, de coordonnées géographiques, d'adresses postales, de codes postaux et d'autres identifiants pour créer des modèles géographiques – des visualisations de données qui aident à rendre les relations complexes plus compréhensibles. Ces modèles géographiques peuvent révéler des changements historiques, des changements en cours, où ils ont lieu, et ils peuvent même prédire ce qui va se passer.

Les applications métiers peuvent être enrichies de données géographiques issues du SIG. Les données commerciales sur des cartes comportant plusieurs couches de différents types de données peuvent être superposées à des informations géographiques détaillées, telles que la topographie et l'imagerie satellite. Cela permet aux utilisateurs professionnels de visualiser les informations de différentes manières, telles que les couches de cartes thermiques pour visualiser la densité des données et/ou pour mettre en évidence des zones géographiques statistiquement significatives. Cet exemple prédit les glissements de terrain, y compris l'impact sur les principaux points d'intérêt.

Munich RE, l'une des plus grandes sociétés de réassurance au monde, utilise les capacités de traitement des données spatiales, d'analyse prédictive et de simulation de SAP HANA pour évaluer le risque « sur le moment ». La société utilise également le service d'analyse d'observation de la Terre basé sur le cloud et optimisé par SAP HANA pour analyser les données relatives aux catastrophes naturelles avec ses données client afin de prendre des décisions plus éclairées sur les risques d'assurance. Ses clients en profitent car l'entreprise fait baisser les coûts sur la base d'informations précises, opportunes, historiques et en temps réel.

Pour aider davantage les entreprises à tirer parti de la puissance de la localisation pour découvrir de nouvelles informations à partir des données commerciales, sociales et des capteurs, SAP et Esri, le leader mondial des systèmes d'information géographique (SIG) et de l'analyse spatiale, se sont associés. Les deux sociétés fournissent les plates-formes, les applications et les écosystèmes, couvrant l'étendue et la profondeur des processus métier géo-activés nécessaires aux organisations de toutes tailles et dans tous les secteurs, réduisant considérablement ou éliminant le besoin de plusieurs systèmes commerciaux ou géospatiaux. Les développeurs peuvent étendre ces applications ou en créer de toutes nouvelles qui fonctionnent facilement dans les environnements SAP et Esri. Intéressé à en savoir plus? Consultez notre dossier de solution ici.

Les données géospatiales sont transférées vers SAP HANA

S'appuyant sur ce partenariat de longue date, SAP vient d'annoncer qu'Esri prend désormais en charge SAP HANA en tant que géodatabase d'entreprise certifiée – une réalisation que les deux sociétés s'efforcent de réaliser.

Ensemble, SAP et Esri mettent désormais les SIG, la cartographie, les visualisations avancées et les analyses spatiales à la disposition de tous dans l'entreprise. L'ajout de SAP HANA à Esri permet aux clients d'obtenir des informations plus approfondies, de prendre des décisions commerciales plus judicieuses et d'innover rapidement. Que ce soit sur site ou dans le cloud, avec la géodatabase Esri optimisée par SAP HANA, les données spatiales peuvent être intégrées et diffusées dans toutes les organisations et accessibles à partir d'un seul endroit pour une véritable consolidation du paysage informatique. Les clients exécutant des solutions SAP, non SAP et Esri peuvent désormais rationaliser leur architecture informatique avec une plate-forme sous-jacente optimisée par SAP HANA. Vous pouvez vous attendre à plus d'innovation et d'intégration de la part des deux sociétés tout au long de l'année, vous permettant de créer une base de données moderne pouvant s'étendre rapidement à de nouveaux cas d'utilisation, notamment l'apprentissage automatique et les bases de données graphiques.

Les premiers clients bénéficient déjà de l'analyse spatiale, des visualisations avancées et de l'intégration des données géospatiales dans les processus métier de base. Le Metropolitan Utilities District (M.U.D.), une subdivision politique et une société publique, déploie ArcGIS d'Esri sur SAP HANA pour effectuer des analyses en temps réel sur leurs données commerciales. En éliminant les tâches manuelles des processus de préparation et de conversion des données, les employés peuvent se concentrer sur des tâches plus créatives et stratégiques.

L'analyse géospatiale est arrivée, mais nous commençons tout juste à réaliser son potentiel. Avec l'augmentation du volume et de la variété des données géospatiales, les entreprises qui choisissent d'exploiter la puissance de diverses formes de données spatiales peuvent dépasser leurs concurrents en exploitant de nouvelles méthodologies pour analyser les données existantes. L'analyse géospatiale peut conduire à une meilleure prise de décision, de meilleurs résultats, de nouvelles opportunités de revenus et, dans l'ensemble, une meilleure vue des données de l'entreprise, ouvrant ainsi de nouveaux domaines de croissance.

Si vous êtes un développeur averti souhaitant tester vos compétences en géospatiale, restez à l'écoute des actualités sur le SAP + Esri Spatial Hackathon. En raison d'une demande sans précédent, nous avons déjà atteint la capacité maximale. Cependant, vous pouvez utiliser les ressources d'apprentissage et les sessions Demandez aux experts pour en savoir plus. De plus, nous envisageons d'organiser plus de hackathons à travers le monde – gardez un œil sur la balise Twitter #SAPEsri ou suivez le site Web du hackathon pour rester au courant. Pour plus de détails, consultez le blog.


Données et méthodes

Zone d'étude

Notre domaine d'étude s'étendait sur 36 500 km 2 de zones sauvages et développées dans le sud de la Californie dans les comtés de Santa Barbara, Ventura, Los Angeles, San Bernardino, Orange, Riverside et San Diego. Le climat de type méditerranéen de la Californie du Sud est caractérisé par un été sec suivi d'une saison des pluies relativement brève et douce (Bailey 1966 ). Les gradients spatiaux de température et de précipitations se traduisent par une variété d'habitats végétaux (Franklin 1998 ). Les types de végétation répandus comprennent les broussailles de chaparral, les broussailles de sauge côtières, les prairies de vallée, les forêts de chênes ouvertes, forêt de chênes et forêt de conifères (Di Castri et al. 1981 , Arroyo et al. 1995 , Davis et Richardson 1995 ). La Californie du Sud a connu une pression démographique intense et une croissance urbaine autour des principales zones métropolitaines au cours des cinq dernières décennies, ce qui a créé des communautés urbaines étendues entrecoupées de zones sauvages et reliées par un vaste réseau routier. Plus de 22 millions de personnes vivaient en Californie du Sud en 2010 (source : US Census Bureau 2012 ). Nous avons concentré notre analyse sur la prévision des modèles régionaux de zones brûlées dans tout le sud de la Californie après avoir exclu les zones urbaines denses et les déserts. Les zones urbaines du domaine d'étude représentaient moins de 8 % de la superficie totale des terres, tandis que l'interface forêt-urbain (WUI) représentait 17 %. Les deux tiers de la zone à l'intérieur de l'IUE se composaient d'habitations à proximité d'une végétation sauvage contiguë et le tiers restant était constitué d'habitations et de végétation parsemées.

Ensembles de données : données sur les incendies de forêt

Nous avons évalué la superficie brûlée en utilisant le périmètre numérisé pour tous les incendies signalés >40 ha compilé par le California Department of Forestry - Fire and Resource Assessment Program (FRAP 2010). Nous nous sommes concentrés sur la période de 50 ans de 1960 à 2009, les enregistrements des incendies au cours de cette période étaient plus fiables que les enregistrements antérieurs, et la période se chevauchait avec la disponibilité des informations sur les facteurs humains et biophysiques.

Nous avons effectué notre analyse à une résolution de 3 × 3 km pour correspondre à la résolution spatiale d'ensembles de données météorologiques complémentaires à échelle réduite qui étaient importants pour caractériser les variations régionales de la météo des incendies (Faivre et al. 2014 ). Un test de sensibilité a été réalisé lors d'une étape d'analyse préliminaire pour quantifier l'effet de la résolution spatiale. Nous avons constaté que la résolution de 3 km ne produisait pas de résultats systématiquement différents de ceux utilisant une résolution plus fine de 1 km. La résolution de 3 km a donné un échantillon total de 3590 cellules de grille qui avaient une gamme large et bien répartie de fractions de zone brûlée, ce qui a facilité le développement du modèle.Nous avons considéré la fraction de surface brûlée, définie comme le rapport de la surface totale brûlée additionnée entre 1960 et 2009 dans chaque cellule de grille de 3 × 3 km divisé par la surface de la cellule de grille comme variable dépendante. De multiples variables humaines et environnementales, décrites ci-dessous, étaient les prédicteurs. L'outil de géotraitement de superposition ArcGIS a été utilisé pour croiser la couche de polygones des limites des cellules de la grille avec tous les polygones d'incendie entre 1960 et 2009, et les zones de tous les nouveaux polygones croisés dans chaque grille individuelle ont ensuite été additionnées. Par exemple, si deux incendies différents au cours de la période d'étude brûlaient chacun la moitié de la surface de la grille, la fraction de surface brûlée résultante serait de un. Nous avons classé l'enregistrement historique des périmètres d'incendie en incendies SA et incendies non SA en utilisant la date de début signalée dans la base de données FRAP et une série chronologique historique continue de jours avec des conditions de Santa Ana (Jin et al. 2014, Fig. 2). Les jours de Santa Ana ont été déterminés à l'aide d'une série chronologique météorologique réduite obtenue en pilotant le modèle à mésoéchelle MM5 avec les ensembles de données ERA-40 et la réanalyse régionale nord-américaine. Les jours de Santa Ana ont été identifiés lorsque la composante nord-est de la vitesse moyenne quotidienne du vent était supérieure à 6 m/s à la sortie du plus grand écart à travers les montagnes de Santa Monica (Hughes et Hall 2010).

Ensembles de données : facteurs humains

Les humains peuvent influencer les régimes de feux de forêt par plusieurs voies différentes (Hammer et al. 2007 , Radeloff et al. 2010 ). Les zones WUI et les réseaux routiers, par exemple, influencent la continuité du carburant, les modèles d'allumage et d'accès pour la suppression (Lloret et al. 2002 , Rollins et al. 2002 , Ryu et al. 2007 ). Nous avons défini l'IUE comme des zones avec moins de 50 % de végétation et au moins 6,2 maisons/km 2 (1 maison par 40 acres) qui sont situées à moins de 2,4 km d'une zone de 5 km 2 (ou plus) qui est végétalisée à plus de 75 %. (Stewart et al. 2007 ).

Nous avons considéré sept variables pour décrire l'influence humaine sur la zone brûlée : (1) distance du centre de la cellule à une route principale, (2) distance du centre de la cellule à une route secondaire, (3) densité de la route, (4) densité de population, ( 5) la distance entre le centre de la cellule et les logements à faible densité, (6) la fragmentation des terres sauvages et urbaines et (7) la fréquence d'allumage. Nous avons dérivé ces sept variables en utilisant les meilleures données disponibles à l'échelle de l'État. Le codage géographique et le référencement des données routières (TIGER US Census Bureau 2000) ont été utilisés pour calculer la densité des routes par cellule de grille et la distance à la route la plus proche du centroïde de la cellule. Nous avons calculé la densité moyenne de population et de logement par grille de 3 × 3 km pour 1960-2009 en utilisant les données spatiales des recensements décennaux américains de 1990 et 2000, ainsi que des projections décennales cohérentes des tendances de croissance passées pour 1960, 1970 et 1980 (voir Hammer et al. 2004, 2007 pour plus de détails). Nous avons utilisé la distance entre le centre de gravité de la cellule et la zone d'habitation la plus proche avec une densité supérieure à 6,2 unités d'habitation/km 2 comme indicateur de la proximité d'habitations à faible densité au sein de l'IUE.

La fragmentation des terres sauvages et urbaines a été calculée à l'aide d'une métrique de densité de lisière qui représentait le degré d'hétérogénéité spatiale du paysage. Nous avons utilisé un ensemble de données d'occupation des sols à une résolution de 100 m du programme d'évaluation des ressources incendie du Département des forêts et de la protection contre les incendies de Californie (FRAP 2002) pour agréger des couches vectorielles décrivant les types d'occupation des sols urbains et non urbains. La carte binaire résultante a ensuite été traitée à l'aide du progiciel FRAGSTATS (McGarigal et Marks 1995 ) pour analyser l'agencement spatial des modèles forêt-urbain. Nous avons testé plusieurs métriques de paysage, notamment la densité des patchs, la taille moyenne des patchs, l'indice de forme moyen, la densité des bords, la distance moyenne du voisin le plus proche entre des patchs similaires et l'indice d'interspersion et de juxtaposition (voir McGarigal et Marks 1995 pour une définition des métriques). Nous avons constaté que la densité des lisières était le meilleur indicateur pour quantifier la complexité des parcelles de friches imbriquées dans les zones urbaines. La densité des lisières (ED) est un indice de forme qui indique si la limite sauvage-urbaine est simple et compacte (valeur faible) ou irrégulière et alambiquée (valeur élevée). Nous avons calculé la moyenne pour chaque prédicteur dans chaque cellule de grille de 3 × 3 km en appliquant l'outil de statistiques zonales dans ArcGIS Spatial Analyst (Fig. 3).

Des données d'allumage cohérentes à l'échelle de la région en dehors des forêts nationales n'étaient pas disponibles, et nous avons estimé la fréquence d'allumage pour chaque grille de 3 × 3 km en utilisant l'approche de modélisation spatiale développée dans Faivre et al. (2014). Des analyses de régression de Poisson ont été utilisées pour modéliser la fréquence d'allumage en fonction des covariables humaines et biophysiques dominantes (Syphard et al. 2008 , Faivre et al. 2014 ).

Ensembles de données : Végétation et facteurs biophysiques

Nous avons utilisé un ensemble de 12 variables environnementales censées influencer les caractéristiques physiques du carburant, notamment la continuité, l'humidité ou la charge (Fig. 1). Ces variables peuvent être classées en trois catégories principales : la topographie (1 élévation, 2 pentes), la couverture terrestre (couverture fractionnée de 3 forêts, 4 arbustes, 5 prairies et 6 autres) et la météorologie (moyenne annuelle 7 températures maximales et 8 minimales quotidiennes, 9 précipitations hivernales cumulées, 10 vitesses du vent, 11 humidité relative et 12 indice de météorologie des incendies de Fosberg (FFWI) (tableau 1). Le FFWI est une construction non linéaire des conditions météorologiques (c. Les valeurs FFWI vont de 0 à 100 valeurs ≥50 indiquent une menace significative d'incidence et de propagation des feux de forêt.

Pilotes de zone brûlée et variables d'entrée Nom de variable Résolution des données La source de données
Accessibilité humaine
Distance aux routes principales (km) d.majR 1:100,000 Données routières TIGER du Census Bureau (encodage et référencement géographiques topologiquement intégrés) (US Census 2000 )
Distance aux routes secondaires (km) d.minR 1:100,000 Données routières TIGER du Census Bureau (Encodage et référencement géographiques topologiquement intégrés) (US Census Bureau 2000 )
Distance aux logements à faible densité (km) d.hou N / A Données des groupes d'îlots du recensement pour 2000 (US Census Bureau 2001 )
Développement urbain
Densité de population (Mpers./km 2 ) pop.den N / A Données des groupes d'îlots du recensement pour 2000 (US Census Bureau 2001 )
Fréquence d'allumage (Nb d'allumages/km 2 ) pred.ign 3 km Estimations de la fréquence d'inflammation pour le sud de la Californie (Faivre et al. 2014 )
Fragmentation des terres
Indice de densité des bords (0–100) ed.den 30 mètres Cartes WUI calculées à partir des ensembles de données des blocs de recensement des États-Unis de 1990 et 2000 (Radeloff et al. 2005 )
Densité routière (km routes/km 2 ) rd.den 1:100,000 Données routières TIGER du Census Bureau (Encodage et référencement géographiques topologiquement intégrés) (US Census Bureau 2000 )
Topographie
Altitude (m) élever 90 mètres Données d'altitude numériques du United States Geological Survey—Ensemble de données d'altitude nationale
Pente (%) pente 90 mètres Données d'altitude numériques du United States Geological Survey—Ensemble de données d'altitude nationale
Couverture terrestre
Couvert arboré (%) arbre 100 mètres Programme d'évaluation des ressources incendie du Département des forêts et de la protection contre les incendies de Californie (FRAP 2002)
Couverture arbustive (%) arbuste 100 mètres Programme d'évaluation des ressources incendie du Département des forêts et de la protection contre les incendies de Californie (FRAP 2002)
Enherbement (%) gazon 100 mètres Programme d'évaluation des ressources incendie du Département des forêts et de la protection contre les incendies de Californie (FRAP 2002)
Climat
Température maximale (°C) tmax 800 mètres Estimations mensuelles de la température maximale quotidienne moyenne de PRISM (Daly et al. 2008 )
Température minimale (°C) tmin 800 mètres Estimations mensuelles de la température minimale quotidienne moyenne de PRISM (Daly et al. 2008 )
Précipitations (mm/an) prec 800 mètres Estimations mensuelles des précipitations cumulées moyennes de PRISM (Daly et al. 2008 )
Conditions météorologiques
Indice météorologique des incendies de Fosberg ffwi 6 km Estimations quotidiennes d'un modèle à mésoéchelle version 5 (MM5)—Penn State/National Center for Atmospheric Research
Humidité relative rel.h 6 km Estimations quotidiennes d'un modèle à mésoéchelle version 5 (MM5)—Penn State/National Center for Atmospheric Research
Vitesse du vent (m/s) les vents 6 km Estimations quotidiennes d'un modèle à mésoéchelle version 5 (MM5)—Penn State/National Center for Atmospheric Research

Les variables topographiques (altitude et pente) ont été calculées pour chaque cellule de grille de 3 × 3 km à l'aide du modèle numérique d'altitude à trois secondes d'arc du jeu de données d'altitude national (NED) de l'U.S. Geological Survey. Nous avons évalué les caractéristiques de la végétation à l'aide des données récentes et complètes sur la couverture terrestre à une résolution de 100 m du programme d'évaluation des ressources incendie du Département des forêts et de la protection contre les incendies de Californie (FRAP 2002). Nous avons classé la végétation mixte des espaces sauvages en trois grands types : « arbustes » (représentant 52 % de la zone d'étude), « forêt/bois » (19 %) et « prairies » (8 %). Les types de couverture terrestre non végétalisés restants (21 %) ont été regroupés dans la catégorie « autres », cette catégorie comprenait les terres agricoles, urbaines, désertiques, humides, aquatiques et stériles. Nous avons calculé la fraction de chaque classe dans chaque cellule de grille de 3 × 3 km.

Nous avons dérivé plusieurs variables météorologiques à partir de l'ensemble de données mensuelles quadrillées de régressions d'élévation des paramètres sur le modèle de pentes indépendantes (PRISM) qui a une résolution native de 800 m (Daly et al. 2002 Oregon State University PRISM Group). Les précipitations hivernales ont été estimées en utilisant la moyenne mensuelle des précipitations de septembre à mars pour chaque cellule de 3 × 3 km au cours de la période 1960-2009. De même, les variables représentant la moyenne annuelle des températures maximales quotidiennes et la moyenne annuelle des températures minimales quotidiennes ont été calculées sur la période en faisant la moyenne de tous les fichiers mensuels disponibles.

Pour capturer le modèle spatial des conditions météorologiques qui se produisent généralement pendant les incendies SA et non SA, nous avons estimé l'humidité relative quotidienne, la vitesse du vent et l'indice de météorologie des incendies de Fosberg à l'aide des sorties de modèle trihoraires du modèle mésoéchelle version 5 (MM5) forcé avec des ensembles de données de réanalyse comme décrit par Jin et al. (2014). Les jours de Santa Ana ont été identifiés en utilisant les vents à la sortie de la plus grande brèche dans les montagnes de Santa Monica (Hughes et Hall 2010). La plupart des événements de Santa Ana se sont produits à la fin de l'automne et au début de l'hiver dans le sud de la Californie, et la plupart des incendies de SA se sont produits dans une fenêtre de 3 mois de septembre à novembre (Jin et al. 2014 ). Nous avons donc quantifié les conditions météorologiques qui se produisent généralement lors des incendies de SA en faisant la moyenne de chacune de ces trois variables de la série chronologique quotidienne MM5 pendant les jours de Santa Ana de septembre à novembre. Pour les incendies non-SA, nous avons calculé ces mêmes variables pendant les jours non-Santa Ana de juin à août. Nous avons rééchantillonné toutes les données météorologiques sur les grilles communes de 3 × 3 km.

Approches de modélisation pour prédire la superficie brûlée

Nous avons construit, testé et comparé cinq approches de modélisation séparément pour les incendies SA et non SA : régression linéaire multiple (MLR), modèles additifs généralisés (GAM), GAM incorporant l'autocorrélation spatiale (GAMspA), modèles multiplicatifs non linéaires (NMM), et modèles forestiers aléatoires (RF).

La MLR a été largement utilisée pour analyser la relation entre la zone brûlée et les contrôles environnementaux (Larsen 1996 , Carvalho et al. 2008 , Camia et Amatulli 2009 ). Les études empiriques prédisent souvent une forte proportion de la variation de la superficie brûlée en utilisant la MLR (Flannigan et Harrington 1988 , Turner et Romme 1994 , Turner et al. 1994 , Larsen 1996 ). Cependant, la régression linéaire suppose que la variance de la variable de réponse est constante d'une observation à l'autre et que les erreurs suivent une distribution normale (gaussienne), ces hypothèses peuvent être invalides pour l'estimation de la superficie brûlée ou d'autres variables écologiques (Viegas et Viegas 1994, Li et al. 1997, McCarthy et autres 2001). Nous avons donc également considéré les modèles additifs généralisés (GAM), qui sont comparativement flexibles et sont souvent mieux adaptés à l'analyse de données écologiques basées sur des réponses non linéaires à des variables prédictives (Hastie et Tibshirani 1986).

Ces approches de modélisation supposent une stationnarité spatiale (c. L'autocorrélation spatiale anisotrope se produit lorsque les variables d'intérêt dans les unités d'échantillonnage voisines ne sont pas indépendantes les unes des autres (Griffith 1987), c'est-à-dire dans les données écologiques. De tels schémas spatiaux s'expliquent généralement par des caractéristiques environnementales telles que des variables climatiques ou de structure de l'habitat qui sont elles-mêmes structurées spatialement (par exemple, la directionnalité et l'intensité des schémas de vent). Il est souvent impossible de mesurer toutes les variables spatialement structurées, et ce problème affecte l'incertitude des modèles statistiques (Legendre 1993 , Legendre et al. 2002 ). Une autocorrélation spatiale positive (c'est-à-dire des emplacements plus proches ayant des valeurs résiduelles plus similaires que d'autres) a tendance à sous-estimer la véritable erreur standard des paramètres, ce qui conduit à une surestimation des coefficients de régression.

Nous avons ainsi construit une version du modèle GAM tenant compte de l'autocorrélation spatiale pour mieux représenter la variabilité spatiale évoluant progressivement dans les corrélats environnementaux. Nous avons mis en œuvre ces GAM autocovariables en calculant des régressions pondérées localement dans une fenêtre mobile couvrant l'ensemble du domaine d'étude. Nous avons inclus une fonction de lissage bidimensionnel F(Xje,ouije) dans les GAM, en utilisant les deux coordonnées géographiques (c'est-à-dire la latitude et la longitude) comme une seule variable, ainsi que les autres termes du modèle (Wood et Augustin 2002 , Wood 2003 ).

(1) (2)

Sélection des variables et validation du modèle

Nous avons effectué des régressions univariées initiales entre la variable de réponse et tous les prédicteurs dans le but d'identifier l'importance relative de chaque prédicteur indépendamment de ses interactions avec les autres (tableau 2). Nous avons également examiné la matrice de corrélation entre les variables explicatives pour les corrélations par paires élevées afin de détecter les problèmes de multicolinéarité et de restreindre la sélection de covariables utiles.

  • Le tableau montre la variance expliquée par chaque prédicteur indépendamment de l'influence des autres variables explicatives.

Nous avons utilisé les méthodes suivantes pour sélectionner les prédicteurs les plus pertinents de l'ensemble. La sélection des termes à supprimer du modèle MLR était basée sur le critère d'information d'Akaike (AIC). La sélection des termes pour l'analyse GAM a utilisé la procédure de sélection automatique des termes (Wood et Augustin 2002 ), qui imposait une pénalité aux fonctions de lissage et donc éliminait effectivement les termes du modèle. La sélection des termes dans les modèles multiplicatifs reposait sur l'ajout séquentiel de termes en fonction d'une amélioration progressive de l'ajustement du modèle (c'est-à-dire en minimisant la validation croisée R 2 ).

Nous avons utilisé 70 % des données (m = 2495), choisis au hasard, pour le développement de chaque modèle. Les données restantes en réserve (30%, m = 1095) ont été utilisés pour quantifier les performances du modèle, à l'aide de R 2 valeurs (prédictions du modèle par rapport au sous-ensemble de données de validation), erreurs quadratiques moyennes (RMSE), pourcentage de biais et valeurs AIC. Nous avons répété ce processus 500 fois pour chaque type de modèle (sauf pour RF où le processus d'itération est intégré) tout en maintenant le rapport 70:30 pour assurer la moyenne statistiquement significative et l'exactitude des résultats. Enfin, nous avons estimé le nombre de degrés de liberté (tableaux 3 et 4). La modélisation et les analyses statistiques ont été réalisées à l'aide du logiciel R (package R Development Core 2012 « mgcv » pour GAM, packages « rpart » et « randomForest » pour RF).

MLR GAM GAMspA NMM RF
Var. Coef ± SE Var. lutin. Var. dff Var. lutin. Var. dff Var. lutin. Var. Coef ± SE Var. lutin. Var. Var. lutin.
Intercepter −5.31 ± 0.33 N / A Intercepter 1 N / A Intercepter 1 N / A C1 1.36 ± 0.08 N / A ffwi 42%
ffwi 0.31 ± 0.01 28% s(ffwi) 5.3 34% s(long,lat) 8.9 31% ffwi −0.59 ± 0.07 26% élever 20%
les vents −0.83 ± 0.03 19% s(vent.s) 5.9 31% s(ffwi) 5.5 20% les vents 1.73 ± 0.22 19% rel.h 16%
rel.h 0.08 ± 0.005 10% s(rel.h) 3.3 12% s(vent.s) 5.8 16% prec −2.66 ± 0.26 16% d.hou 12%
arbuste 0.28 ± 0.04 9% s (arbuste) 2.8 6% s(rel.h) 3.7 3% arbuste −1.78 ± 0.22 6% arbuste 11%
d.hou −0.01 ± 0.001 13% s(d.hou) 3.9 10% s (arbuste) 2.9 10% d.hou 0.23 ± 0.02 14% tmin 7%
arbre 0.19 ± 0.05 5% s(préc) 3.5 5% s(d.hou) 3.9 13% tmax −0.02 ± 0.03 6% pred.ign 3%
prec −0.07 ± 0.009 15% s(arbre) 3.3 1% s(préc) 3.5 3% rel.h 0.07 ± 0.01 12%
s(arbre) 2.8 4%

Remarques

  • L'importance de la variable (Var. imp.) est spécifiée comme la contribution à la variance expliquée pour la régression linéaire multiple (MLR), comme la réduction de l'estimation de l'erreur de validation croisée généralisée (GCV) pour les modèles additifs généralisés (GAM), comme la contribution à la déviance du modèle pour le modèle multiplicatif non linéaire (NMM) ou la diminution de l'erreur quadratique moyenne (MSE) pour la forêt aléatoire (RF). Veuillez vous référer au tableau 1 pour une description complète des variables explicatives retenues dans les modèles. Pour le MLR, l'AIC = 3696, le R2 = 0,39 [0,34, 0,42], le pourcentage de biais = 0,21, le RSME = 0,49, df = 8 pour le GAM, l'AIC = 3474, le R2 = 0,43 [0,39, 0,46], le pourcentage de biais = 0,05, le RSME = 0,46, df = 29 pour le GAMspA, l'AIC = 3046, le R2 = 0,51 [0,48, 0,54], le pourcentage de biais = 0,06, le RSME = 0,43, df = 38 pour le NMM, l'AIC = 3399, le R2 = 0,44 [0,39, 0,45], le biais en pourcentage = 0,013, le RSME = 0,26, df = 8 pour le modèle RF, le R2 = 0,63, le pourcentage de biais = 0,023, le RSME = 0,2.
MLR GAM GAMspA NMM RF
Variable Coef. ± SE Var. lutin. Variable dff Var. lutin. Variable dff Var. lutin. Variable Coef.± SE Var. lutin. Variable Var. lutin.
Intercepter 2.05 ± 0.15 N / A Intercepter 1 N / A Intercepter 1 29% C1 12.9 ± 4.7 N / A rel.h 17%
arbuste 0.41 ± 0.03 34% s (arbuste) 1 14% s(long,lat) 8.2 28% arbuste 1.04 ± 0.08 20% arbuste 13%
rel.h −0.02 ± 0.001 23% s(rel.h) 4.4 32% s (arbuste) 1 2% rel.h −0.05 ± 0.005 17% tmin 13%
tmin 0.07 ± 0.006 12% s(tmin) 3.9 23% s(rel.h) 3.5 15% tmin 0.15 ± 0.01 14% les vents 12%
rd.den −0.05 ± 0.008 16% s(rd.den) 1.8 7% s(tmin) 3.8 9% rd.den −0.13 ± 0.02 2% ed.den 10%
les vents −0.06 ± 0.01 3% s(vent_s) 5.6 8% s(rd.den) 1.1 9% les vents −0.16 ± 0.02 18% d.hou 11%
tmax 0.03 ± 0.005 3% s(d.hou) 4.8 4% s(vent.s) 5.5 6% tmax −0.06 ± 0.01 8% prec 10%
d.hou 0.01 ± 0.001 7% s(tmax) 4.8 10% s(d.hou) 4.5 4% d.hou 0.02 ± 0.002 21% pred.ign 13%
pred.ign 0.03 ± 0.01 2% s(pred.ign) 3.6 1% s(tmax) 4.6 3% pred.ign 0.10 ± 0.02 1%
s(pred.ign) 3.8 3%

Remarques

  • L'importance de la variable (Var. imp.) est spécifiée comme la contribution à la variance expliquée pour la régression linéaire multiple (MLR), comme la réduction de l'estimation de l'erreur de validation croisée généralisée (GCV) pour les modèles additifs généralisés (GAM), comme la contribution à la déviance du modèle pour le modèle multiplicatif non linéaire (NMM) ou la diminution de l'erreur quadratique moyenne (MSE) pour la forêt aléatoire (RF). Veuillez vous référer au tableau 1 pour une description complète des variables explicatives retenues dans les modèles. Pour le modèle MLR, l'AIC = 3892, le R2 = 0,21 [0,16, 0,24], le pourcentage de biais = 0,28, le RSME = 0,52, df = 9 pour le GAM, l'AIC = 3714, le R2 = 0,27 [0,25, 0,34], le pourcentage de biais = 0,29, le RSME = 0,49, df = 31 pour le GAMspA, l'AIC = 3585, le R2 = 0,32 [0,27, 0,36], le biais en pourcentage = 0,30, le RSME = 0,48, df = 37 pour le NMM, l'AIC = 3655, le R2 = 0,23 [0,18, 0,28], le biais en pourcentage = 0,22, le RSME = 0,51, df = 37 pour le modèle RF, le R2 = 0,48, le pourcentage de biais = 0,28, le RSME = 0,31.

Évaluation de l'importance relative des variables

Nous avons estimé la contribution des prédicteurs en analysant la déviance (valeur AIC) des modèles imbriqués (c'est-à-dire les modèles excluant successivement le prédicteur le moins pertinent) pour toutes les approches de modélisation à l'exception de la forêt aléatoire. Dans l'approche RF, nous avons utilisé le rapport 70:30 pour diviser les ensembles de données pour l'étalonnage et la validation du modèle (Breiman 2001), et utilisé le pourcentage de diminution de la précision (c'est-à-dire la diminution de l'erreur quadratique moyenne) comme mesure d'importance variable. Ensuite, nous avons effectué plusieurs analyses pour mieux comprendre la relation entre les variables déterminantes, les points de division importants et le modèle spatial prédit de la zone brûlée. Tout d'abord, nous avons exécuté un arbre de régression supplémentaire en utilisant les prédictions moyennes (finales) de la forêt aléatoire comme données d'entrée. Nous avons ensuite élagué cet arbre en utilisant un paramètre de complexité de 0,01 (voir la documentation du package R « rpart » pour une explication de ce paramètre). Cet « arbre récapitulatif » expliquait significativement plus de variance dans les données d'entrée (P < 0,001) que tout arbre de régression aléatoire de complexité égale généré à partir de la forêt aléatoire (Rejwan et al. 1999 ). L'arborescence nous a permis d'étudier le caractère explicatif des contrôles dominants sur la superficie brûlée. Nous avons analysé les divisions et les nœuds de cet arbre de régression et déterminé les combinaisons de conditions humaines et biophysiques résultant en des fractions de zones brûlées élevées et faibles dans la région. Enfin, nous avons utilisé des cartes prédictives pour caractériser spatialement l'influence combinée du climat, du carburant et des conditions humaines.


Auteurs

La science de l'exposition s'est développée rapidement et il y a une demande croissante pour une plus grande précision dans la mesure des expositions individuelles dans l'espace et le temps. L'intérêt des sciences sociales pour l'exposition environnementale d'un individu, au sens large, a sans doute été assez limité sur le plan conceptuel et méthodologique. En effet, en sciences sociales, nous semblons être à la traîne par rapport à nos collègues scientifiques de l'exposition dans nos théories, données et méthodes. Dans cet article, nous discutons d'un cadre basé sur le concept de polygamie spatiale démontrer la nécessité de collecter de nouvelles formes de données sur le comportement spatial humain et expositions contextuelles à travers le temps et l'espace. L'adoption de nouvelles données et méthodes sera essentielle si l'on veut mieux comprendre les inégalités sociales en termes d'exposition aux risques sanitaires et d'accès aux ressources de santé. Nous discutons des opportunités et des défis en nous concentrant sur le potentiel apparemment offert en nous concentrant sur la mobilité humaine et, en particulier, sur l'utilisation des concepts et des données de l'espace d'activité. Un objectif de l'article est de spatialiser les concepts des sciences sociales et de la santé et la pratique de la recherche face à la complexité de l'exposition. L'article se termine par quelques recommandations pour de futures recherches, en se concentrant sur le développement théorique et conceptuel favorisant la recherche sur les nouveaux types de lieux et les mouvements humains, la nature dynamique des contextes et la formation.


Exploration de données participative pour l'activité urbaine : examen des sources de données, des applications et des méthodes

La pénétration des appareils intégrés aux services de localisation et aux services Internet a généré des données massives sur la vie quotidienne des citoyens et suivi leurs activités se déroulant dans les villes. Les données issues de la foule, telles que les données des médias sociaux, les données des points d'intérêt (POI) et les sites Web collaboratifs, générées par la foule, sont devenues des données proxy fines de l'activité urbaine et largement utilisées dans la recherche en études urbaines. Cependant, en raison de l'hétérogénéité des types de données de crowdsourcing et de la limitation des études précédentes se concentrant principalement sur une application spécifique, une revue systématique de l'exploration de données crowdsourcing pour l'activité urbaine fait toujours défaut. Afin de combler le vide, cet article effectue une recherche bibliographique dans la base de données Web of Science, en sélectionnant 226 articles fortement liés publiés entre 2013 et 2019. Sur la base de ces articles, la revue effectue d'abord une analyse bibliométrique identifiant les domaines sous-jacents, les chercheurs pivots, et des articles autour de ce sujet. L'examen synthétise également les recherches antérieures en trois parties : applications principales de différentes sources de données et application de fusion de données de l'analyse spatiale dans les modèles de mobilité, les zones fonctionnelles et la détection d'événements et l'application de l'analyse sociodémographique et de la perception dans l'attractivité de la ville, les caractéristiques démographiques et l'analyse des sentiments . Les enjeux de ce type de données sont également abordés à la fin. Cette étude fournit une revue systématique et actuelle pour les chercheurs et les praticiens intéressés par les applications de l'exploration de données participative pour l'activité urbaine.

Le développement de technologies telles que les technologies de l'information et des communications (TIC) et la technologie Web 2.0 a apporté un révolution des données au monde (Kitchin 2014, p. 26). En tant que type émergent de big data, l'intérêt pour les données de crowdsourcing s'est accru dans de nombreuses disciplines (Gray et al. 2015 Garcia-Molina et al. 2016). Deux technologies de base prenant en charge les données de crowdsourcing ont émergé de la multitude d'approches et se sont regroupées autour de deux thèmes principaux : les données capturées par l'appareil/la plate-forme et les données d'interaction utilisateur/système. Le premier est la vague actuelle des TIC, telles que les appareils numériques, les téléphones mobiles et l'Internet des objets qui ont pénétré dans presque tous les aspects des activités quotidiennes telles que le travail, la résidence, les déplacements, la communication, la consommation, les loisirs, les voyages, etc. en avant, qui a été capturé avec un contenu explicite ou implicite à des résolutions spatiales et temporelles sans précédent (Kitchin 2014, p. xv). Le second est l'émergence de la technologie Web 2.0, qui encourage les internautes à générer et à interagir avec, plutôt que de seulement consommer, du contenu en ligne (Batty 2012). Cela permet aux internautes de créer, de modifier et de fournir du contenu à des sites Web, ce qui stimule la production de contenu généré par les utilisateurs et lié aux activités du public. La pénétration de ces technologies a sans aucun doute conduit à l'explosion de données participatives qui sont fortement liées au comportement de la vie quotidienne des gens (Kitchin 2014, p. 80). Par conséquent, les données de crowdsourcing ont été utilisées dans un grand nombre de recherches, qui sont rapidement devenues une source essentielle d'analyse basée sur les données en géographie et en études urbaines (Miller et Goodchild 2015).

Dans le domaine de la géographie et des études urbaines, plusieurs chercheurs ont ajouté des perspectives différentes au concept de base des données de crowdsourcing, et par conséquent, il est essentiel de placer les données de crowdsourcing dans leur contexte. Par exemple, une perspective s'ajoute à la discussion de Crooks et al. (2015) indiquant que le terme crowdsourcing, inventé par Howe (2006), impliquait un effort coordonné de la base vers le haut pour fournir des informations, qui ne se limitent pas nécessairement à des informations géographiques. Adoptant ce principe, Goodchild (2007) a introduit le terme information géographique volontaire (VGI) pour désigner le contenu géographique généré par des utilisateurs non experts. Cependant, Harvey (2013, p. 34) a remis en question l'utilisation abusive par les chercheurs qui utilisent VGI pour se référer à des ensembles de données qui sont fournis plutôt que volontairement par des personnes. Il a fait valoir que les données volontaires et fournies devraient être agrégées dans le concept de données participatives. Sui et al. (2013, p. 2) ont également souligné que VGI est considéré comme un type de données participatives pour la production de connaissances géographiques. Dans le livre de La révolution des données, Kitchin (2014, p. 96) passe en revue les concepts de divers types de données dans le contexte des sciences humaines et sociales et mentionne que les données provenant d'un grand groupe de personnes pourraient être reconnues comme étant du crowdsourcing, par exemple, les données des médias sociaux. Appliqués aux études urbaines, Crooks et al. (2015) ont fait valoir que les données de crowdsourcing incluent des sources explicites de cartographie collaborative générée par les utilisateurs et une source implicite telle que les médias sociaux. Au fil du temps, compte tenu de l'étendue et de la profondeur du type de données générées à partir des appareils et des plates-formes, la définition s'est élargie. À l'appui de cela, See et al. (2016) ont passé en revue les résumés de 25 338 articles scientifiques sur l'information géographique issue des citoyens publiés entre 1990 et 2015. La littérature a décrit ce phénomène en utilisant une multitude de termes, qui ont émergé de différentes disciplines, certains se concentrant sur la nature spatiale des données telles que information géographique volontaire (VGI) et néogéographie, tandis que d'autres termes ont une applicabilité beaucoup plus large, par exemple, crowdsourcing, science citoyenne et contenu généré par les utilisateurs, pour n'en citer que quelques-uns. Après avoir identifié la forte augmentation du terme crowdsourcing parmi les 27 autres termes pertinents dans le monde universitaire, See et al. utilisé le terme information géographique participative comme un terme générique pour représenter les différents types de termes mentionnés précédemment. S'appuyant sur les recherches de See et al. (2016), le concept de données participatives dans cet article fait référence aux données à la fois fournies volontairement et fournies par des individus via des appareils intégrés aux TIC et l'interaction utilisateur/système avec la technologie Web 2.0. Le terme crowdsourcing met l'accent sur le processus de collecte de données, qui fait référence à des données provenant de la foule, plutôt que sur le processus de génération de données. Dans ce contexte, les principaux types de données crowdsourcées dans cet article couvrent les données des réseaux sociaux, les points d'intérêt (POI) et les sites Web collaboratifs.

À l'ère des mégadonnées, les données numériques et les villes ont formé une relation large, diversifiée et complexe (Kitchin et al. 2017a, p. 44). Les données participatives ont montré un potentiel pour comprendre l'activité urbaine et ses modèles sous-jacents et ont été utilisées pour résoudre des problèmes complexes ou combler des lacunes importantes dans l'analyse des données que les ensembles de données traditionnels ne pouvaient pas couvrir dans l'analyse urbaine (Long et Liu 2016 Thakuriah et al. 2016). Tout d'abord, depuis que les données participatives ont émergé avec les services basés sur la localisation, elles sont capables de fournir des informations géographiques telles que le géotag ou la géolocalisation, qui est l'attribut le plus rudimentaire et le plus vital pour l'analyse spatiale urbaine (Kitchin et al. 2017b, p. 6 Thatcher et autres 2018, p. 123). Deuxièmement, les données de crowdsourcing sont caractérisées comme à haute fréquence, ce qui met à jour les informations qui reflètent ce qui se passe actuellement. De plus, les données participatives sont beaucoup plus rentables que les données traditionnelles telles que les enquêtes ou les recensements gouvernementaux. Plus important encore, ce type de données a été collecté auprès de personnes volontaires, et leur contenu comprend de riches informations liées à l'activité urbaine. Il convient de noter que bien que les avantages susmentionnés des données participatives aient été largement perçus par les chercheurs, ils sont encore loin du point de vue, abandonnant les ensembles de données traditionnels tels que les recensements traditionnels et les données basées sur des questionnaires pour comprendre l'activité urbaine. Lorsque l'on considère le nombre total d'utilisateurs et de producteurs de données participatives, ils ne représentent qu'une petite fraction de la population. Par conséquent, il serait erroné d'envisager même de remplacer des méthodes de collecte de données de recensement robustes par une collecte de données participative comme solution à tous les problèmes de données.

Bien que les avantages des données participatives aient été largement reconnus et largement appliqués, il est évident qu'une compréhension systématique de la manière dont les données participatives contribuent à l'analyse de l'activité urbaine fait toujours défaut. Des études antérieures ont soit examiné les données de crowdsourcing dans un contexte général, soit se sont concentrées sur une application spécifique des données de crowdsourcing dans les études urbaines. Il est encore difficile pour les chercheurs en études urbaines d'avoir une compréhension globale des données de crowdsourcing en termes de types de données, de métriques et de méthodologies, et en outre d'appliquer les données dans leurs études (Shelton et al. 2015 Chen et al. 2017 Xu et al. 2017). Particulièrement dans le contexte actuel du big data, comment engager des techniques puissantes issues de l'informatique en termes de data mining est également un obstacle pour la majorité des chercheurs en dynamique urbaine (French et al. 2017). Par conséquent, cet article vise à étudier comment l'exploration de données participative aide à comprendre l'activité urbaine et à comprendre comment la perception établie des données participatives remplacera d'autres types de collecte de données. Afin d'atteindre ces objectifs, cet article se concentre non seulement sur les types et les caractéristiques des données de crowdsourcing, mais présente également de manière critique comment les méthodes sont appliquées au traitement des données. Par conséquent, il est prévu que cet article offrira aux chercheurs urbains la possibilité de développer des applications plus robustes tout en analysant l'activité urbaine. Cette étude passe en revue la littérature des applications de données crowdsourcées dans le domaine de l'activité urbaine depuis 2013. Elle introduit d'abord des méthodes de revue, notamment pour l'inclusion de la littérature et l'analyse bibliométrique. Sur la base de l'analyse de la cocitation des articles inclus, il identifie ensuite les domaines fondamentaux, les chercheurs clés et les articles sur le sujet des données de crowdsourcing. Ceci est suivi d'un examen qualitatif de la synthèse des sources de données, des applications et des méthodes engagées dans l'analyse spatiale et l'analyse sociodémographique et de perception. Cette revue résume également les défis potentiels de l'exploration de données participative.


Master en informatique

Le Master of Science in Computer Science vise à doter les étudiants de compétences avancées en informatique.

Les objectifs du programme sont :

  1. Fournir aux étudiants une connaissance approfondie des aspects théoriques et pratiques de l'informatique afin de satisfaire les besoins technologiques des secteurs privé et public.
  2. Fournir aux étudiants des connaissances avancées et des compétences particulières dans les domaines clés de la sécurité informatique, de la programmation informatique, de la science des données et du cloud computing.
  3. Doter les étudiants des connaissances et des compétences nécessaires pour répondre aux exigences en constante évolution de la profession de l'informatique.
  4. Fournir aux étudiants des compétences pour déployer et gérer l'infrastructure informatique dans les organisations afin d'améliorer leur efficacité.
  5. Fournir aux étudiants des compétences de recherche qui les aideront à grandir avec les progrès technologiques et à participer au développement de nouvelles technologies.

Principales caractéristiques du programme

Domaines de spécialisation

Le programme de maîtrise en informatique est un programme du soir entièrement parrainé par le secteur privé. Le cursus comprend deux domaines de spécialisation :

Un étudiant poursuivant une maîtrise en informatique devra se spécialiser dans l'une de ces pistes. Le choix des domaines de spécialisation a été dicté par les tendances et les besoins actuels dans le domaine de l'informatique dans la région et à l'international.

Sécurité des logiciels et des systèmes

L'Ouganda et le reste du continent africain ont connu une augmentation considérable de l'adoption et de l'utilisation de systèmes informatiques automatisés. La région a également connu une augmentation de l'utilisation d'Internet et des systèmes informatiques en ligne. L'informatisation augmente la précision, la vitesse, la fiabilité, la disponibilité et réduit les coûts. L'informatisation a été appliquée dans des domaines sensibles/critiques comme la finance (par exemple, l'argent mobile et les services bancaires en ligne), la tenue de dossiers, la surveillance et le suivi.

Concevoir et mettre en œuvre des systèmes informatiques sécurisés est un défi de plus en plus important dans le monde entier. Malheureusement, la plupart des organisations mettent l'accent sur la fonctionnalité des systèmes informatisés mais accordent moins d'attention à la susceptibilité des systèmes aux attaques malveillantes par des intrus. Sans une mise en œuvre appropriée de la sécurité, les organisations pourraient subir des risques de sécurité élevés, notamment des pertes financières. Dans certains cas, les entreprises peuvent être rejetées plusieurs années en arrière et rendues non compétitives.

Il y a pénurie de professionnels de la sécurité informatique en Ouganda et à l'étranger. Le parcours Sécurité des logiciels et des systèmes vise donc à former des experts en sécurité informatique qui sauront concevoir, développer, mettre en œuvre et gérer des systèmes et réseaux informatiques sécurisés. Les diplômés seront également en mesure d'évaluer de manière critique les menaces et les vulnérabilités et d'intégrer des stratégies de sécurité appropriées dans les systèmes et réseaux informatiques.

Intelligence artificielle et science des données

L'option Intelligence artificielle et science des données vise à produire des diplômés dotés des compétences nécessaires pour traiter, analyser et extraire des informations à partir d'énormes quantités de données. Il s'appuie sur notre expertise de pointe dans les domaines de l'apprentissage automatique, de la vision par ordinateur et du traitement d'images, de l'analyse visuelle, du calcul haute performance, de l'exploration de données et de la recherche d'informations.

Il existe une demande croissante de professionnels possédant cet ensemble de compétences, car les individus et les organisations produisent en permanence de grandes quantités de données hétérogènes en temps réel (appelées Big Data). Défi Big Data dans des domaines tels que la santé, les affaires, la sécurité, les transports intelligents, l'efficacité énergétique, l'éducation, la vente au détail et les industries créatives.

Cette option dotera les étudiants de connaissances avancées et d'une expérience pratique des algorithmes, des outils et des techniques de gestion et de traitement des mégadonnées.

Accent sur la recherche, la résolution de problèmes et la transdisciplinarité

Le programme de maîtrise en informatique met fortement l'accent sur la recherche, la transdisciplinarité et la résolution de problèmes en utilisant des compétences avancées de pensée informatique.

En effet, l'informatique est un domaine en constante évolution qui exige de se tenir au courant des recherches les plus récentes et des avancées les plus récentes, non seulement en informatique, mais également dans d'autres domaines. La plupart des diplômés en informatique travaillent dans des environnements en évolution rapide et techniquement difficiles qui nécessitent une recherche et un apprentissage continus.

Afin de produire des diplômés capables de travailler avec succès dans le domaine de l'informatique, le programme garantit que les deux options proposées comportent une forte composante de recherche et de résolution de problèmes. Les modes de prestation et les problèmes de recherche sont conçus pour doter les étudiants des compétences nécessaires pour aborder les capacités de recherche inter et transdisciplinaires

Options de carrière découlant du programme de maîtrise en informatique

Les diplômés du MSc. en informatique se trouvent dans différents types d'environnements, par exemple, les universités, la recherche, l'industrie, le gouvernement, les organisations privées et commerciales. La liste ci-dessous fournit certaines des options de carrière possibles pour un diplômé de la maîtrise. en informatique :

  • Expert en informatique/cyber sécurité
  • Ingénieurs logiciels/programmeurs
  • Scientifique des données
  • Consultants en projets TIC
  • Analyste en sécurité des systèmes
  • Chercheur
  • Analyste de systèmes et analyste en intelligence d'affaires
  • Administrateurs de bases de données, systèmes et réseaux

Le programme

Groupe ciblé

Le programme est conçu pour les diplômés en informatique (informatique, génie informatique et génie logiciel) et dans des domaines étroitement liés, qui souhaitent acquérir des connaissances avancées en informatique. Les grands groupes cibles comprennent, mais sans s'y limiter :

  • ceux qui souhaitent poursuivre des carrières universitaires et professionnelles nécessitant des connaissances avancées en informatique.
  • les professionnels intéressés à poursuivre une carrière dans les domaines de la sécurité informatique, de la science des données, de la sécurité des réseaux, de l'analyse, de la programmation, du génie logiciel/développement de logiciels et de l'informatique en nuage, entre autres.
  • ceux qui souhaitent poursuivre des recherches de doctorat en informatique.

Durée du programme

La durée du programme est de quatre semestres répartis sur deux ans. Chaque semestre compte quinze semaines d'études et deux semaines d'examens

Frais de scolarité

Les frais de scolarité pour les étudiants parrainés par le secteur privé sont de 5 000 000 shillings ougandais par année universitaire pour les Ougandais et de 12 780 000 shillings ougandais pour les étudiants internationaux.

Règlements

Conditions d'admission

Pour être admissible à l'admission au MSc. en informatique, un candidat doit remplir les conditions générales d'entrée à l'Université Makerere pour les diplômes de maîtrise, et en outre, le candidat doit être titulaire de l'un ou l'autre :

  1. Au moins un diplôme de premier cycle de deuxième classe (division inférieure) en informatique, en génie informatique, en génie logiciel ou dans un domaine étroitement lié d'une université / institution reconnue.
  2. Au moins un diplôme d'études supérieures de deuxième classe (division inférieure) en informatique, en génie informatique, en génie logiciel ou dans un domaine étroitement lié d'une université / institution reconnue.

Les candidats de domaines étroitement liés doivent avoir suivi des cours d'informatique de base dans des études de premier cycle ou de troisième cycle, notamment : conception de compilateur, automates et complexité, langages de programmation orientés objet, structures de données et algorithmes, architecture informatique, mathématiques en particulier en algèbre linéaire, statistiques et calcul. .

Mise à niveau du diplôme d'études supérieures

Si un candidat est titulaire d'un diplôme de troisième cycle en informatique de l'Université de Makerere d'au moins une deuxième classe inférieure, il peut postuler pour rejoindre la deuxième année du Master of Science en informatique à condition qu'il ait suivi des cours équivalents dans le troisième cycle. Diplôme. Dans un tel cas, le candidat doit entreprendre des recherches au cours de la deuxième année et toutes les unités de cours restantes pour répondre aux exigences minimales pour l'attribution de la maîtrise. en Licence Informatique.

La mise à niveau du PGD Informatique vers le MSc. L'informatique décrite ci-dessus doit être appuyée par des documents académiques pertinents obtenus pour le PGD Computer Science de l'Université Makerere. Cela doit être fait dans le but d'analyser les cours académiques pertinents qui doivent avoir été tentés conformément au MSc actuel. en cursus informatique. Tous les cours qui n'ont pas été tentés par le candidat selon la charge de cours de première année de la maîtrise actuelle. en informatique doit être suivi. Lorsqu'un étudiant obtient un diplôme de troisième cycle en informatique de l'Université de Makerere avec une classification de Pass, il peut postuler pour le Master of Science en informatique mais est admis en première année du MSc. dans le programme d'informatique.

Le programme est composé de deux plans - Plan A et Plan B.

  • Plan A : Le plan A est composé de deux semestres de cours (40 unités de crédit) et de deux semestres de recherche et de rédaction d'une thèse (20 unités de crédit) et d'une série de séminaires (2 unités de crédit). Le total minimum d'unités de crédit (charge de gradation) pour le plan A est 62.
  • Plan B: Le plan B est composé de trois semestres de cours (58 crédits) et d'un semestre de développement de projet (10 crédits). Le total minimum d'unités de crédit (charge de gradation) pour le plan B est 68.

Système de pondération

Charge du semestre

La charge normale pour la première année est de 20 unités de crédit par semestre. La charge semestrielle normale pour les semestres un de l'année deux est de 22 unités de crédit pour le plan A, tandis que celle du semestre un de l'année deux est de 18 unités de crédit pour le plan B. Le semestre deux pour le plan B est de 10 unités de crédit.

Charge minimale de remise des diplômes

La charge d'obtention du diplôme minimale pour le plan A est de 62 unités de crédit, tandis que la charge d'obtention du diplôme minimale pour le plan B est de 68.

Évaluation et notation

Chaque unité de cours sera notée dans et à la fin du semestre dans lequel elle est couverte. L'évaluation progressive constituera 40 % de la note globale et l'examen final constituera 60 %. La forme de l'évaluation progressive et de l'examen final (par exemple, basé sur un projet/basé sur la recherche ou écrit) peut varier selon l'unité de cours. Des points seront attribués à la note finale obtenue dans chaque unité de cours selon le tableau ci-dessous :

Des marques Classement par lettre Point de grade (GP) Interprétation
90 - 100 A+ 5 Exceptionnel
80 - 89 UNE 5 Excellent
75 - 79 B+ 4.5 très bien
70 - 74 B 4 Bon
65 - 69 C+ 3.5 Assez bon
60 - 64 C 3 Passer
55 - 59 J+ 2.5 Échec marginal
50 - 54 2 Effacer l'échec
45 - 49 E 1.5 Mauvais échec
40 - 45 E- 1 Échec qualifié
En dessous de 45 F 0 Échec qualifié

Les lettres supplémentaires suivantes sont utilisées le cas échéant :

  • W - Retrait du cours
  • I - Incomplet
  • AU - Cours audité uniquement
  • P - Passe
  • F - Échec

Calcul de la moyenne pondérée cumulative (MPC)

La MPC est calculée comme suit :

Où GPje est le score de Grade Point d'une unité de cours particulière i CUje est le nombre d'unités de crédit de l'unité de cours i et n est le nombre d'unités de cours effectuées jusqu'à présent.

Progression

La progression est considérée comme normale, probatoire ou interrompue conformément aux directives standard du Sénat de l'Université de Makerere :

  1. Progression normale : Cela se produit lorsqu'un étudiant réussit chaque unité de cours suivie avec une note minimale de 3,0.
  2. En probation : Il s'agit d'une étape d'avertissement et se produit si la moyenne pondérée cumulative (MPC) est inférieure à 3,0 et/ou si l'étudiant a échoué à une unité de cours de base. La probation est levée lorsque ces conditions cessent de tenir.
  3. Arrêt: Lorsqu'un étudiant accumule trois périodes probatoires consécutives basées sur la MPC ou sur la ou les mêmes unités de cours de base, il/elle doit être interrompu. Un étudiant qui n'a pas réussi à obtenir au moins la note de passage de 60 % ou la note de 3,0 après la troisième tentative dans la ou les mêmes unités de cours qu'il a reprises sera interrompu ses études à l'Université. Un étudiant qui a dépassé de plus de deux (2) ans un programme d'études sera interrompu ses études à l'Université.

Reprendre une unité de cours

Un étudiant reprendra tous les cours pour lesquels il a une note inférieure à 3.0.


Collectes de données

Voici les sous-catégories sous “Collections de données” sur cette page.

  • Outils d'accès à plusieurs séries de données — outils (souvent basés sur des requêtes) pour collecter des données à partir de diverses sources
  • Compendiums statistiques — des databooks pratiques en un seul volume, souvent téléchargeables
  • Indices, classements et comparaisons — indices, classements et comparaisons des états et des régions métropolitaines selon divers critères
  • Analyses économiqueset prévisions — examen des conditions et tendances économiques récentes et projections futures
  • Guides des données sur le Web — des sites (en plus du nôtre !) avec des liens annotés vers des sources de données socio-économiques
  • Intermédiaires de données — organisations aidant les utilisateurs dans l'accès et l'interprétation des données régionales
  • Moteurs de recherche — outils de recherche de sources de données gouvernementales
  • Microdonnées — séries de données avec des observations pour les entreprises et les personnes individuelles
  • Ressources cartographiques — SIG et outils associés pour la cartographie des données socio-économiques et des caractéristiques géographiques
  • Classifications géographiques et codes — Classifications, définitions et codes numériques pour les États, les régions métropolitaines, les comtés, les lieux et les unités géographiques plus petites.

Outils d'accès à plusieurs séries de données

MapStats, Conseil interinstitutions sur la politique statistique
Accès aux données de plusieurs agences statistiques fédérales, pour les États, les comtés, les districts judiciaires fédéraux et les districts du Congrès.

    — Accès par carte cliquable aux profils de données pour les États et les comtés. Les sujets de données comprennent la population, le revenu et la pauvreté, le logement, l'activité commerciale et la géographie. Fournit également un accès aux tableaux de données du recensement économique, des modèles d'entreprise des comtés, des comtés des États-Unis, des estimations de la pauvreté et du revenu dans les petites régions et du recensement décennal. - Accès basé sur des requêtes à une grande variété de données du Census Bureau, y compris l'Enquête annuelle sur les manufactures, les permis de construire résidentiels, le Census Tract Street Locator, le Consolidated Federal Funds Report, les Comtés et Zip Business Patterns, les comtés des États-Unis et la profession par race et sexe. — Accès basé sur des requêtes aux données du recensement décennal de 1990, du recensement économique de 1997 et de l'enquête communautaire américaine, pour les États et les régions métropolitaines.

Bureau des statistiques du travail

    — Main-d'œuvre et emploi salarié et non agricole pour les États et les régions métropolitaines, au plus tard six mois. — Résumés des communiqués de presse concernant l'emploi, les salaires et avantages sociaux, et l'affiliation syndicale pour les États et les régions métropolitaines.

Centre de données géospatiales et statistiques, Université de Virginie
Accès basé sur des requêtes à plusieurs bases de données économiques régionales fédérales, y compris County and City Data Book, County Business Patterns, Regional Economic Information System, Regional Economic Projections et 1990 Census Public Use Microdata Samples.

Atlas national des États-Unis, U.S. Geological Survey
Outil en ligne pour cartographier les données physiques, sociales et économiques de plusieurs sources fédérales.

Conditions économiques régionales, Société fédérale d'assurance des dépôts
Données sur la population active, l'emploi, les revenus, le logement et l'immobilier, pour les États, les régions métropolitaines et les comtés, mises à jour huit fois par an. Outils fournis pour créer des cartes, des tableaux et des graphiques.

Données économiques de l'État, Northeast Midwest Institute
Tables d'état sur une variété de sujets économiques, y compris la démographie, les prix, la croissance économique, l'emploi, le revenu, le logement, l'énergie et les dépenses fédérales. Basé principalement sur des données fédérales.

Projet de cartographie des clusters, Harvard Business School
Profils économiques des États, des régions métropolitaines et des régions économiques concernant la performance globale et la composition de l'économie. Profils d'État, avec récit, également disponibles en format .pdf (février 2002).

Données socio-économiques, Population Reference Bureau
Accès à une grande variété de données et d'articles américains et internationaux sur des sujets socio-économiques. D'un intérêt particulier:

    — Accès à des données et analyses régionales sur une variété de sujets. — Accès basé sur des requêtes aux données sur plusieurs sujets, par état. — Analyses au niveau de l'État de la population, de la participation au marché du travail, du chômage, de la couverture d'assurance maladie et d'autres caractéristiques sociales et économiques.

Focus on States, Center on Budget and Policy Priorities
Accès à des rapports au niveau de l'État sur de multiples sujets de préoccupation pour les familles à faible revenu (par exemple, fiscalité et budget, santé, bien-être, logement, alimentation).

Child Trends DataBank, Child Trends
Indicateurs nationaux et locaux sur le bien-être des enfants et des jeunes. Les sujets comprennent la santé, le revenu, le développement social et affectif, les actifs et l'éducation professionnelle et les compétences démographiques, ainsi que la famille et la communauté.

Centre d'information régional, Association nationale des conseils régionaux
Variété de données socio-économiques fournies pour les sous-régions (généralement, les zones couvertes par les conseils régionaux).

Systèmes de données sur l'état des villes, Département du logement et du développement urbain
Accès basé sur des requêtes aux données du métro, du centre-ville et des banlieues du recensement décennal, des modèles d'activité des comtés et des statistiques locales sur le chômage.

Rapports de recensement, Conseil d'examen des institutions financières fédérales
Données sur la population, le logement et le revenu par secteur de recensement, pour les régions métropolitaines et les régions du reste de l'État, basées sur le recensement décennal et les estimations annuelles du ministère du Logement et du Développement urbain des revenus familiaux médians.

ERsys.com, ERsys
Informations sur la démographie, les facteurs environnementaux, les indicateurs économiques, le logement, les médias, les écoles et les transports pour plus de 1 300 villes.

Démographie communautaire, Conseil pour le développement économique urbain et Conway Data, Inc.
Accès basé sur des requêtes à environ 150 éléments de données à point unique pour les États, les régions métropolitaines et les comtés.

Réseau communautaire américain
Accès basé sur des requêtes à 200 éléments de données à point unique pour les comtés et les zones métropolitaines.

Journal Immobilier, le journal Wall Street

    — Grande variété de données sur les 100 plus grandes villes américaines. Les sujets comprennent le logement, la météo, la criminalité, le coût de la vie, les impôts, les soins de santé, l'éducation et le transport. Données tirées de sources publiques et privées. — Accès à des outils de données à utiliser dans les choix de réinstallation dans la communauté, couvrant le coût de la vie, les écoles, la criminalité et les frais de déménagement.

Partenariat national sur les indicateurs de quartier, The Urban Institute
Liens vers des données multi-sources sur les quartiers et les villes fournies par les partenaires du NNIP. L'objectif du NNIP est de favoriser le développement et l'utilisation des systèmes d'information de quartier dans l'élaboration des politiques locales et la construction communautaire. (En 2002, partenaires dans 12 grandes villes.)

Rapports et cartes régionaux, Metropolitan Area Research Corporation
Rapports analytiques et cartes géographiquement détaillées à code couleur décrivant les tendances sociales, raciales, éducatives publiques, fiscales, d'utilisation des terres et politiques, pour chacune des 25 plus grandes régions métropolitaines.

Réseau Economy.com
Une série de sites Web gratuits et payants fournissent des données sur de nombreux sujets pour les États et les régions métropolitaines. D'un intérêt particulier:

    - Accès à la bibliothèque Economy.com de données de séries chronologiques au niveau national, étatique et métropolitain à partir d'une grande variété de sources fédérales. — Accès en ligne à une grande variété de séries chronologiques historiques de données économiques, pour les États, les régions métropolitaines et les comtés. $ — Séries chronologiques et prévisions en ligne pour les États et les régions métropolitaines, pour l'emploi et la profession. $

Demographics Daily, Bizjournals.com, American City Business Journals
Données et analyses pour les États, les régions métropolitaines, les comtés et les codes postaux sur divers sujets socio-économiques, notamment les conditions économiques, l'activité commerciale, la population, la race, la richesse, l'éducation, l'environnement, les familles et les enfants, la santé, le logement et la construction, et les transports.

Série chronologique économique, Economagic.com $
Accès gratuit à une variété de séries chronologiques de données régionales du gouvernement fédéral, y compris celles fournies par le Bureau of Labor Statistics (main-d'œuvre, emploi et chômage, indice des prix à la consommation), le Bureau of the Census (permis de construire), le Bureau of Economic Analysis (produit brut de l'État) et les banques de réserve fédérales régionales. Contre paiement, prévisions fournies en ligne pour toute variable.

EconData, Université du Maryland
Accès aux fichiers .zip du produit brut de l'État et aux données sur le revenu personnel de l'État du Bureau of Economic Analysis, et aux données sur l'emploi, les heures et les revenus de l'État (CES/790) du BLS.

Banques de réserve fédérales régionales
Chacune des 12 banques de la Réserve fédérale donne accès aux données économiques de sa région.

Aperçu économique, Systèmes d'information économique, Inc. $
Accès par carte cliquable aux profils économiques des États et des régions métropolitaines. Analyse détaillée et indicateurs de performance disponibles à l'achat, y compris le revenu personnel et le salaire moyen, l'emploi et la concentration des revenus, le déplacement et la compétitivité par secteur détaillé et la croissance et la volatilité de l'emploi et des revenus. Données de 1970 à aujourd'hui, avec une prévision de tendance sur vingt ans du produit brut de l'État, de l'emploi, du revenu et de la population. Pour les États, 330 régions métropolitaines et comtés.

Le bon site, Easy Analytic Software, Inc. $
Grande variété de données et de prévisions démographiques, économiques, de consommation et de qualité de vie, pour les États, les régions métropolitaines, les comtés, les villes, les codes postaux et les secteurs de recensement. Fourni sur CD-ROM.

Estimations et projections socio-économiques, Woods et Poole $
Estimations et projections pour une grande variété de variables démographiques et économiques, 1970 à 2020, pour les États, les régions métropolitaines et les comtés. Fourni sur CD-ROM et en version imprimée.

Données économiques, aperçu mondial $
Accès en ligne à une grande variété de bases de données économiques à tous les niveaux géographiques.

Collecte de données en sciences sociales, Université de Californie à San Diego
Moteur de recherche et liens web permettant d'accéder à un très grand nombre de bases de données socio-économiques en ligne. Liens fournis vers plus de 400 sites pour des séries de données spécifiques, 100 archives de données et bibliothèques en ligne, 150 passerelles de données (c. distributeurs et vendeurs.

Centre pour le réseau international d'information sur les sciences de la Terre, Université de Columbia
Accès à une variété de bases de données démographiques, économiques et d'utilisation des terres, ainsi qu'à des ressources cartographiques.

Consortium interuniversitaire pour la recherche politique et sociale, Université du Michigan
Accès à un large éventail de données et de rapports socio-économiques, couvrant plusieurs décennies.

Compendiums statistiques

Résumé statistique des États-Unis, Bureau du recensement
Grande variété de données sociales et économiques pour les États, les régions métropolitaines et les villes. Tableaux disponibles au format .pdf, dernière édition de 1995.

Guide to State Statistical Abstracts, Bureau of the Census $
Bibliographie et accès en ligne, le cas échéant, des résumés statistiques produits par les États.

Profils d'état des petites entreprises, Administration des petites entreprises
Données sur l'économie des petites entreprises de chaque État - nombre d'entreprises, revenu des petites entreprises, composition industrielle, croissance de l'emploi et données sur les entreprises appartenant à des minorités et à des femmes, 1995-dernière année.

Livre vert, Commission des voies et moyens, Chambre des représentants des États-Unis
Données historiques de l'État sur une grande variété de sujets sociaux et économiques, notamment la sécurité sociale, l'emploi, les revenus, le bien-être, la pension alimentaire pour enfants, l'assurance-maladie, les personnes âgées, les familles avec enfants, la pauvreté et la fiscalité. Publication semestrielle (dernière année 2000).

Recueil de données sur les États et les régions métropolitaines, Bureau of the Census
Grande variété de données sociales et économiques pour les États et 273 régions métropolitaines. Classements des États et des régions métropolitaines, avec données, disponibles au format .html. Publication complète disponible au format .pdf.

Livre de données du comté et de la ville, Bureau du recensement $
Grande variété de données sociales et économiques pour l'ensemble des 3 141 comtés, 1 078 villes de 25 000 habitants ou plus et 11 097 localités de 2 500 habitants ou plus. Classements, avec données, disponibles en ligne pour les villes de 200 000 habitants ou plus. Publication complète disponible en version imprimée ou sur CD-ROM.

Comtés des États-Unis
Accès basé sur des requêtes à une grande variété de données sociales et économiques pour tous les comtés.

State of the Nation’s Cities, Center for Urban Policy Research, Rutgers University
Données sur l'emploi et le développement économique, les mesures démographiques, le logement et l'utilisation des terres, le revenu et la pauvreté, les conditions fiscales et d'autres variables sanitaires, sociales et environnementales, pour 77 villes et leurs banlieues. Fichier téléchargeable uniquement.

Profils communautaires, Knight Foundation
Analyses approfondies des données de 26 communautés dans lesquelles la fondation accorde des subventions.Données provenant de sources secondaires et primaires. Les communautés comprennent les principales zones métropolitaines telles que Miami, San Jose, Detroit et Philadelphie, ainsi que des communautés plus petites telles que Boulder, Colorado, State College, Pennsylvanie, Myrtle Beach, S.C. et Grand Forks, N.D. (Sortie en mars 2000.)

Perspectives de l'industrie et du commerce, Administration du commerce international et DRI/McGraw-Hill
Données, analyses et prévisions concernant la compétitivité, l'emploi, la productivité, l'investissement et le commerce des États-Unis, par industrie. Données principalement nationales.

Tableaux de données, Rapport économique du président 2000, Conseil des conseillers économiques
Accès aux tableaux statistiques concernant le revenu, l'emploi et la production, pour l'ensemble de la nation.

Indices, classements et comparaisons

Tableaux de classement, American Community Survey, Bureau of the Census
Tableaux annuels classant les États, les comtés et les lieux sur une variété de variables démographiques, sociales, économiques et de logement (2000-dernière année).

Classement de la population et du logement du recensement 2000, Bureau of the Census
Tableaux de classement des données du recensement 2000, pour les États, les régions métropolitaines, les comtés et les lieux incorporés de 100 000 ou plus.

KIDS COUNT Census Data Online, Fondation Annie E. Casey
Classements des données démographiques concernant les enfants et leurs familles, pour les États, les comtés, les villes, les zones métropolitaines et les districts du Congrès. Les sujets comprennent l'âge, le sexe, la race et l'origine ethnique, et les conditions de vie. D'après les données du formulaire abrégé du Recensement de 2000.

Recueil de données sur les États et les régions métropolitaines : 1997-98, Bureau of the Census
Grande variété de données sociales et économiques pour les États et 273 régions métropolitaines. Classements des États et des régions métropolitaines, avec données, disponibles au format .html. Publication complète disponible au format .pdf.

Aperçu économique, Systèmes d'information économique, Inc. $
Accès par carte cliquable aux analyses comparatives des états et des régions métropolitaines. Pour l'abonnement, accès en ligne à l'analyse des données, à l'analyse comparative et aux prévisions pour les États, 330 régions métropolitaines et tous les comtés. Les données comprennent l'emploi, le revenu, la population et le produit brut de l'État.

Demographics Daily, Bizjournals.com, American City Business Journals
Classements des États, des régions métropolitaines et des comtés sur divers sujets socio-économiques, notamment les affaires, l'éducation, l'environnement, les familles et les enfants, la santé, le logement et la construction, et les transports.

    — Évaluations économiques mensuelles pour 276 régions métropolitaines, basées sur les tendances de la population, de l'emploi et des revenus. — Notations économiques mensuelles pour les États et DC, basées sur les tendances de la population, de l'emploi et des revenus. — Liste de comparaisons d'États, de régions métropolitaines et de comtés.

Profils de vitalité de zone, Brandow Company, Inc. $
Série de rapports de données classant les États, les régions métropolitaines et les comtés concernant les entreprises à forte croissance, l'activité de démarrage, la rétention des entreprises et l'attraction commerciale. Listes annuelles des domaines les mieux classés disponibles gratuitement.

Publications de classement d'État, Morgan Quitno Press $
Publications annuelles, mensuelles et personnalisées qui classent les États selon diverses caractéristiques, notamment l'agriculture, la criminalité, la défense, les finances publiques, la santé, l'économie, l'éducation, l'énergie, l'environnement, la géographie, le logement, la population, la protection sociale et les transports.

Étude sur le climat économique, Bureau du Conseil des prévisions, État de Washington
L'étude annuelle classe les états dans une grande variété de catégories, y compris la performance économique, la qualité de vie, l'éducation, les compétences de la main-d'œuvre, les infrastructures et le coût des affaires. (Septembre 2001)

Fiche de rapport de développement pour les États, Corporation for Enterprise Development
Indicateurs et classements de la performance économique, de la vitalité des entreprises, de la capacité de développement et du système fiscal et fiscal, pour les États. Rapport annuel, comprend plus de 50 mesures.

Rapport sur la compétitivité de l'État, The Beacon Hill Institute, Suffolk University
Indice du climat de l'État pour la compétitivité des entreprises, examiné dans neuf domaines, notamment la politique gouvernementale et fiscale, les institutions, les infrastructures, les ressources humaines, la technologie, la finance, l'ouverture, la concurrence nationale et la politique environnementale. (décembre 2001)

Fiche de rapport sur le développement des actifs de l'État, Corporation pour le développement des entreprises
Comparaison des États sur les résultats des actifs et les politiques, 68 indicateurs. Des exemples de sujets incluent les actifs financiers, l'accession à la propriété, le capital humain, l'assurance maladie, la protection des salaires et le développement des affaires. (octobre 2002)

Indice des actifs, Asset Development Institute, Centre on Hunger and Poverty, Brandeis University
Étude comparative État par État des actifs individuels importants pour la réussite économique. Les catégories pour les 39 indicateurs sont les actifs de revenu liés à l'emploi, le capital humain et les actifs financiers. (Septembre 2002)

Indice de l'état de la compassion, United Way of America
Indicateurs au niveau de l'État sur le bien-être, couvrant le bien-être économique et financier, l'éducation, la santé, l'engagement civique, la sécurité et l'environnement. Rapports et tableaux et graphiques basés sur des requêtes disponibles.

Profils scientifiques et techniques d'État et modèles de R&D, National Science Foundation
Classement des États en fonction d'une variété d'indicateurs liés à la technologie, par État.

Indicateurs nationaux de la science et de la technologie, Bureau de la compétitivité technologique, Administration de la technologie
Indicateurs de l'activité scientifique et technologique, par état (fichier .pdf). (Octobre 2001) Publication semestrielle, édition antérieure disponible.

Indice de la nouvelle économie de l'État, Progressive Policy Institute
Comparaison des États selon 17 indicateurs d'actifs et d'activité de la Nouvelle Économie. Les catégories comprennent les emplois du savoir, la mondialisation, le dynamisme économique et la concurrence, la transformation vers l'économie numérique et la capacité d'innovation technologique.

Indice de la nouvelle économie d'État, Milken Institute
Classement des États selon 12 indicateurs d'actifs et d'activité de la Nouvelle Économie.

Statistiques sur les technologies avancées, American Electronics Association $

  • CyberÉtats et CyberCités — Données sur l'activité technologique avancée pour les États et les régions métropolitaines. Voir les communiqués de presse pour un résumé gratuit des données par état et par région métropolitaine. — Évaluation basée sur des données, par État (avec classements), de la mesure dans laquelle les systèmes K-12 et les universités préparent les étudiants à des emplois liés à la technologie. (janvier 2002)

Indice national de la technologie et de la science, Milken Institute $
Classement des états sur 73 mesures en cinq catégories. Résumé disponible gratuitement, détail payant. (Septembre 2002)

Education Watch Online, The Education Trust
Pour les États, les données, les graphiques et les comparaisons sur les résultats scolaires, les programmes, les qualifications des enseignants et les dépenses. Données ventilées par race, origine ethnique et revenu. Données disponibles via un accès basé sur des requêtes et des rapports .pdf.

Bulletins d'état, Semaine de l'éducation
Notes et classements des systèmes éducatifs publics, par État, dans les domaines de la réussite des élèves, des normes et de la responsabilité, de la qualité des enseignants, du climat scolaire, des ressources et de l'équité.

À la hauteur, Centre national des politiques publiques et de l'enseignement supérieur
Bulletin d'état biennal de l'enseignement supérieur. Classements dans cinq catégories, y compris la préparation, la participation, l'abordabilité, l'achèvement et les avantages.

Classement des États, Gouvernant
Des notes alphabétiques pour chaque État dans cinq domaines : gestion financière, gestion du capital, ressources humaines, gestion axée sur les résultats et technologies de l'information. (février 2001)

Liberté économique aux États-Unis, Clemson University
Indice de liberté économique par État, 1999. Les domaines examinés comprennent la fiscalité, la protection sociale, la taille du gouvernement, la réglementation et le système judiciaire.

Enquête sur l'état numérique, Centre pour le gouvernement numérique et Technologie gouvernementale
Classement annuel des gouvernements des États dans huit dimensions de l'utilisation de la technologie numérique : application de la loi et tribunaux, services sociaux, réglementation du commerce électronique/des affaires, fiscalité/revenus, démocratie numérique, gestion/administration, éducation et SIG/transport. (janvier 2002)

Faits sur la santé de l'État en ligne, Fondation de la famille Henry J. Kaiser
Comparaisons des États sur la démographie, l'état de santé et la politique de santé, y compris la couverture sanitaire, l'accès, le financement et la législation de l'État.

State Health Ranking#82112000 édition, UnitedHealth Group
Classements annuels des États sur diverses dimensions de l'état de santé, y compris le mode de vie, la mortalité, la maladie, la sécurité au travail et l'accès aux soins de santé.

Enfants aux États-Unis, Fonds de défense des enfants
Classements de l'État concernant la condition des enfants et de leurs familles. Les classements couvrent l'assurance-maladie et les soins de santé, la natalité, la pauvreté, la pension alimentaire pour enfants et l'éducation.

KIDS COUNT, Fondation Annie E. Casey
Un effort national et État par État pour suivre le statut des enfants aux États-Unis. Comprend un accès en ligne au livre de données annuel KIDS COUNT, qui fournit des données d'État sur le bien-être éducatif, social, économique et physique des enfants.

Le bon départ, Annie E. Casey Foundation et Child Trends
Indicateurs du bien-être des nourrissons, pour les états et les régions métropolitaines, avec classements. Rapport annuel.

Profiles of Individual Charitable Contributions, National Center for Charitable Statistics, The Urban Institute
Classement des dons de bienfaisance par État, y compris le pourcentage de retours avec contributions, la contribution moyenne par retour et les contributions en pourcentage du revenu.

État des États, Center for Policy Alternatives
Index des indicateurs d'état concernant la participation électorale, le bien-être, les femmes, l'inscription à Medicaid et la population hispanique.

Classements des données énergétiques, Energy Information Administration
Classements de la production, des prix et de la consommation d'énergie, par État.

Taux de prime d'indemnisation des accidents du travail, Division des accidents du travail, Département des services aux consommateurs et aux entreprises de l'Oregon
Classement semestriel des États par taux de prime d'assurance contre les accidents du travail.

Classements étatiques du climat des affaires, Sélection du site
Classements annuels des États basés sur des mesures concernant les installations d'entreprise nouvelles et agrandies. (novembre 2002)

Livre de données du comté et de la ville, Bureau du recensement
Grande variété de données sociales et économiques pour l'ensemble des 3 141 comtés, 1 078 villes de 25 000 habitants ou plus et 11 097 localités de 2 500 habitants ou plus. Classements, avec données, disponibles en ligne pour les villes de 200 000 habitants ou plus. Publication complète disponible en version imprimée ou sur CD-ROM.

Les meilleurs endroits où vivre, Magazine de l'argent
Classement annuel de 300 aires métropolitaines en qualité de vie. Données fournies sur 20 facteurs, y compris ceux relatifs à la pollution, à la criminalité, à la météo, aux arts et à la culture, au logement et à l'économie.

Yahoo! Comparaison des villes
Comparaisons et classements des villes en termes de qualité de vie (par exemple, la criminalité, les conditions météorologiques, la pollution), l'immobilier (par exemple, l'impôt foncier et le coût d'achat d'une maison) et l'économie (par exemple, le chômage, le coût de la vie).

Le rapport de la ville, Homefair.com
Comparaison des villes en termes de coût de la vie, de criminalité et d'autres informations.

Sperling’s BestPlaces, Fast Forward, Inc.
Outils pour comparer les zones métropolitaines concernant le coût de la vie, les écoles, la criminalité, le climat, le logement, la santé et d'autres sujets.

Classement des grandes villes de la nation, Cleveland Plain-Dealer
Classement des 65 villes de plus de 250 000 habitants pour sept caractéristiques : revenu médian des ménages, études collégiales, propriété, pourcentage du revenu consacré au logement, pauvreté et temps de trajet. D'après les données de l'enquête supplémentaire du recensement de 2000.

Metropolitan Racial and Ethnic Change, Lewis Mumford Center, Université d'État de New York à Albany
Classements de 331 zones métropolitaines en termes d'intégration et de ségrégation raciale et ethnique, pour l'ensemble de la population et des enfants.

État des villes (Rapport national sur la politique urbaine), Département du logement et du développement urbain
Tableaux sur les emplois, les établissements commerciaux et les salaires annuels moyens, pour 77 villes et leurs banlieues. Rapport annuel.

Force économique des zones métropolitaines, Policom Corporation
Classements annuels de 318 zones métropolitaines en termes de force économique, définis en termes de vitesse et de cohérence de la croissance au cours des 25 dernières années.

Places laissées pour compte dans la nouvelle économie, ministère du Logement et du Développement urbain
Examen du chômage, de la pauvreté et de la perte de population dans 539 villes centrales.

Indice de la nouvelle économie métropolitaine, Progressive Policy Institute
Comparaison des 50 plus grandes aires métropolitaines au regard de 16 indicateurs d'actifs et d'activités de la Nouvelle Économie. Les catégories d'indicateurs comprennent les emplois du savoir, la mondialisation, le dynamisme économique et la concurrence, la transformation vers l'économie numérique et la capacité d'innovation technologique. Publié en avril 2001.

Points chauds de l'entrepreneuriat, Inc.
Classement annuel des zones métropolitaines comme emplacement pour démarrer et développer une nouvelle entreprise. Classements séparés pour 50 grandes et 50 petites régions métropolitaines. Préparé avec Cognetics, Inc. Publié en décembre 2000.

Meilleures villes pour l'entrepreneuriat, Entrepreneur
Classement annuel des zones métropolitaines comme emplacement pour les entrepreneurs. Des classements distincts pour les régions métropolitaines de taille moyenne et grande, cinq régions du pays et des critères individuels (par exemple, activité entrepreneuriale, taux d'échec). Préparé avec Dun & Bradstreet.

Les meilleurs endroits pour les affaires et la carrière, Forbes et Institut Milken
Classements annuels des 200 premières régions métropolitaines en tant que lieux de démarrage d'une nouvelle entreprise ou d'une nouvelle carrière. Classements basés sur la croissance des salaires et de l'emploi et l'activité de haute technologie. Communiqué de presse de l'Institut Milken. Publié en mai 2001.

Métros High Tech et Info Tech, Hubert H. Humphrey Institute of Public Affairs, Université du Minnesota
Classements des régions métropolitaines en termes d'activités de haute technologie et de l'industrie des technologies de l'information (fichier .pdf). Publié en août 2001.

Indice des entreprises à forte croissance, Commission nationale de l'entrepreneuriat
Indice d'activité commerciale à forte croissance dans 394 zones du marché du travail (couvrant l'ensemble du pays), 1992-1997. Publié en juillet 2001.

Économie de haute technologie américaine : croissance, développement et risques pour les régions métropolitaines, Milken Institute
Classements de 315 zones métropolitaines concernant l'activité de haute technologie. Publié en juillet 1999.

Points chauds de haute technologie, Création d'entreprise d'entrepreneurs
Classement annuel des 50 premières zones métropolitaines comme emplacement pour les nouvelles entreprises de haute technologie. Préparé avec Dun & Bradstreet. Publié en novembre 2000.

Étude comparative des technologies de Cincinnati, Institute of Advanced Manufacturing Sciences, Inc.
Comparaison des atouts technologiques et des performances de 24 zones urbaines, à l'aide de 17 indicateurs (fichier .pdf).

Les villes américaines les plus câblées, Yahoo Internet Vie
Classement annuel de 86 zones métropolitaines concernant diverses dimensions de l'utilisation d'Internet (par exemple, pourcentage de ménages en ligne, domaines enregistrés pour 1 000 entreprises, qualité des sites des administrations locales). (mai 2002)

Meilleurs États pour le commerce électronique, Progressive Policy Institute
Classement des États concernant la mesure dans laquelle les gouvernements des États facilitent l'utilisation d'Internet pour le commerce électronique, par le biais de politiques réglementaires, fiscales et administratives.

Communautés de classe mondiale pour la fabrication, Semaine de l'industrie
Classements annuels de 315 régions métropolitaines en tant qu'emplacements de fabrication. Préparé par l'Université d'État de Cleveland. Publié en avril 2001.

Enquête de référence sur le capital social de la communauté, Kennedy School of Government, Harvard University
Pour 39 régions, scores et discussions concernant la présence de 11 dimensions du capital social, par exemple, le leadership civique, l'implication dans les associations, la confiance sociale, la confiance interraciale, la diversité des amitiés, la socialisation informelle et l'engagement confessionnel. Publié en mars 2001.

Bulletin des villes amies des enfants, croissance démographique zéro
Données et notes pour 239 villes concernant la santé et le bien-être des enfants. Les indicateurs couvrent la santé, l'éducation, la sécurité publique, l'économie, l'environnement et la vie communautaire. Publié en 2001.

Fiche de rapport sur les villes compétitives, Reason Public Policy Institute
Classements de 44 villes concernant l'efficacité de 11 types de services publics (par exemple, bibliothèques, réparation de rues, police). (avril 2001)

Analyses et prévisions économiques

Conditions économiques actuelles (livre beige), Federal Open Market Committee, Conseil des gouverneurs de la Réserve fédérale
Par Federal Reserve District, résumé d'informations anecdotiques sur les conditions économiques actuelles à travers des rapports des directeurs de la Federal Reserve Bank et des entretiens avec des contacts commerciaux clés, des économistes, des experts du marché et d'autres sources. Préparé huit fois par an.

Perspectives régionales, Société fédérale d'assurance-dépôts
Analyse trimestrielle des tendances nationales et régionales actuelles pouvant affecter
l'exposition au risque des institutions de dépôt assurées. Analyses préparées pour chacune des huit régions de la FDIC.

État des Latinos, Institut William C. Velasquez
Profils du bien-être socio-économique des Latinos, en termes d'éducation, d'emploi, d'entrepreneuriat, de logement et de santé, pour les États à forte population latino-américaine.

Analyse et prévisions économiques régionales, Global Insight
Rapports et prévisions spécifiques à une région couvrant une variété de sujets économiques, pour les États, les régions métropolitaines et les comtés. Des rapports trimestriels individuels pour les États et les régions métropolitaines peuvent être achetés en ligne auprès de Northern Light.

Analyse et prévisions économiques régionales, [email protected] $
Analyses économiques des États et des régions métropolitaines et prévisions de l'emploi et des professions pour les États et 315 régions métropolitaines.

Aperçu économique, Systèmes d'information économique, Inc. $
Analyse de données, analyse comparative et prévisions sur 20 ans pour les États, 330 régions métropolitaines et tous les comtés. Les données comprennent l'emploi, le revenu, la population et le produit brut de l'État.

Le bon site, Easy Analytic Software, Inc. $
Grande variété de données et de prévisions démographiques, économiques, de consommation et de qualité de vie, pour les États, les régions métropolitaines, les comtés, les villes, les codes postaux et les secteurs de recensement. Fourni sur CD-ROM.

Estimations et projections socio-économiques, Woods et Poole $
Estimations et projections pour une grande variété de variables démographiques et économiques, 1970 à 2020, pour les États, les régions métropolitaines et les comtés. Fourni sur CD-ROM et en version imprimée.

Prévisions économiques, Economagic.com $
Prévisions mécaniques fournies en ligne pour la population active, l'emploi et le chômage, l'indice des prix à la consommation, les permis de construire et le produit brut de l'État.

Profils de domaine : migration d'entreprise, démarrage et rétention, Brandow Company $
Rapports personnalisés sur les modèles de migration, de démarrage et de rétention des entreprises régionales.

Guides des données sur le Web

FedStats, Conseil fédéral interinstitutions sur la politique statistique
Accès aux sites Web de plus de 70 organismes statistiques fédéraux.

Guide des sources en ligne de données sur le développement économique, Université du Minnesota
Liens vers des sites de données économiques maintenus par des agences fédérales et étatiques.

Données numériques commerciales et économiques, Université Mansfield
Liens vers un nombre important de sites Web de données économiques.

Agences d'État pour le développement de la main-d'œuvre, ICESA
Liens vers les sites Web des agences de développement de la main-d'œuvre de l'État.

Sources de données économiques de l'État, Association of University Business & Economic Research Centers
Liens vers des sources de données spécifiques à l'État, y compris les agences d'information sur le marché du travail, les organisations de développement économique et les centres de recherche économique et commerciale universitaires.

Centres de données des États du recensement, Bureau du recensement
Liens vers les centres de données d'État parrainés par le Census Bureau fournissant un accès Web à des données spécifiques à l'État.

État et gouvernement local sur le net, Piper Resources
Liens vers les sites Web des gouvernements nationaux et locaux, ainsi que vers les associations professionnelles nationales de l'administration publique.

Ressources pour les économistes sur Internet, Université du sud du Mississippi
Liens vers plus de 700 sources de données et d'informations économiques.

Économique.About.com
Liens vers des sites Web liés à l'économie.

Intermédiaires de données

Centres de données économiques d'État, Association of University Business & Economic Research Centers
Liste des centres universitaires de recherche économique et commerciale qui aident les utilisateurs de données à accéder et à utiliser les données socio-économiques fédérales et étatiques. Également des centres de données d'État et des centres de données commerciaux et industriels, qui facilitent l'accès et l'utilisation des données du Census Bureau.

    — Les centres de données d'État fournissent une formation et une assistance technique pour accéder aux données du Census Bureau et les utiliser. Comprend les centres de données commerciaux et industriels, créés pour répondre aux besoins des entreprises locales en données économiques. Informations supplémentaires disponibles via le réseau SDC/BIDC. — Liste des organisations à but non lucratif qui servent de référentiels de données et de rapports de recensement dans les communautés mal desservies. — Coordonnées des 12 bureaux régionaux du Census Bureau. Les bureaux donnent accès aux bibliothèques dont les publications des agences remontent à plusieurs décennies, et au personnel disponible pour fournir des informations sur les sources et les utilisations des données.

Bureau des statistiques du travail

    — Liens vers les agences de développement de la main-d'œuvre de l'État, qui fournissent une assistance pour accéder et utiliser une variété de données socio-économiques, en particulier celles préparées en coopération avec le BLS. — Coordonnées des huit bureaux régionaux du BLS. Les bureaux donnent accès aux bibliothèques dont les publications des agences remontent à plusieurs décennies, et au personnel disponible pour fournir des informations sur les sources et les utilisations des données.

Liste des groupes d'utilisateurs du BEA, Bureau of Economic Analysis
Liens vers les agences d'État, les universités et les centres de données de l'État du recensement qui diffusent les données régionales du BEA.

Bibliothèques fédérales de dépôt
Liste des bibliothèques de dépôt fédérales, qui offrent un accès public gratuit à une grande variété d'informations du gouvernement fédéral sous forme imprimée et électronique, et disposent d'un personnel expert disponible pour aider les utilisateurs. Il existe 1 400 bibliothèques de dépôt dans tout le pays.

ACCRA
Liste des membres de l'ACCRA, généralement dans les chambres de commerce et les agences de développement économique. Les membres peuvent donner des conseils sur les sources et les utilisations des données.

Départements, instituts et centres de recherche d'économie (EDIRC)
Liste des départements d'économie, des instituts et des centres de recherche, par état, avec des liens.

Moteurs de recherche

FirstGov, Administration des services généraux
Moteur de recherche pour accéder aux pages Web et aux documents du gouvernement américain.

Government Information Locator Service (GILS), Bureau d'impression du gouvernement des États-Unis
Accès aux données socio-économiques via un moteur de recherche qui identifie les ressources d'information fédérales.

Recherche Google aux États-Unis
Accès aux sites Web du gouvernement fédéral et de l'armée.

usgov.search, Aurores boréales $
Accès aux sites Web du gouvernement fédéral et de l'armée.

Microdonnées

Microdonnées , Bureau du recensement
Le Census Bureau propose plusieurs outils pour accéder aux microdonnées des différentes enquêtes qu'il réalise. Ceux-ci inclus:

    (Federal Electronic Research and Review Extraction Tool) — Accès aux microdonnées de la Current Population Survey, de l'Enquête sur le revenu et la participation aux programmes et de la National Health Interview Survey. Fourni en collaboration avec le Bureau of Labor Statistics. — Accès aux échantillons de microdonnées à grande diffusion (PUMS) du recensement décennal, de l'American Housing Survey et de la Current Population Survey. — Échantillon de réponses au recensement décennal et à l'enquête communautaire américaine, disponible sur CD-ROM, disque et bande magnétique. $ — Un fichier longitudinal de tous les établissements et entreprises privés des États-Unis (moins les fermes, les chemins de fer, le service postal), l'année dernière 1989. Les données comprennent l'emploi et la masse salariale. Cofinancé par le recensement et la Small Business Administration. Accès à Washington et à plusieurs centres de données régionaux disponibles pour les chercheurs qualifiés. Analyse également disponible sur la base d'un paiement à l'acte auprès du Center for Economic Studies. — Microdonnées de l'AHS pour les régions métropolitaines, sur CD-ROM .$ — Accès à un certain nombre de bases de données longitudinales du Census Bureau décrivant les caractéristiques et le comportement des entreprises. Les enquêtes comprennent le Recensement des manufactures, l'Enquête annuelle sur les manufactures, les statistiques sur les entreprises, les rapports financiers trimestriels et l'Enquête sur la technologie de fabrication. Accès à Washington et à plusieurs centres de données régionaux disponibles pour les chercheurs qualifiés. Analyse également disponible sur la base d'un paiement à l'acte.

Série intégrée de microdonnées à usage public, Université du Minnesota
Accès aux échantillons de microdonnées de 15 recensements décennaux, de 1850 à 1990.

SESTAT, Fondation nationale de la science
Fichiers de données à usage public de plus de 100 000 diplômés universitaires ayant une formation et/ou une profession dans un domaine des sciences naturelles, des sciences sociales ou de l'ingénierie représentant actuellement environ 12 millions de scientifiques et d'ingénieurs aux États-Unis.

Microdonnées sur la santé, Centre national des statistiques de la santé
Fichiers de données à usage public sur la documentation du NCHS, avec des outils d'analyse.

Étude de suivi communautaire, Centre d'étude sur l'évolution du système de santé
Fichiers à usage public provenant d'un ensemble d'enquêtes nationales biennales concernant les systèmes de santé dans les marchés locaux et la nation dans son ensemble. Les données sont collectées dans 60 communautés sélectionnées au hasard, avec des enquêtes téléphoniques auprès des ménages, des employeurs et des médecins.

Ressources cartographiques

Réseau de géographie, ESRI
Portail en ligne complet vers des cartes et des données SIG à tous les niveaux géographiques.

Dépôt de données SIG, ThinkBurst Media, Inc. $

Données spatiales sur le Web, Massachusetts Institute of Technology
Liens vers les principales sources en ligne de cartes et de données SIG.

Cartes et ressources cartographiques, Bureau du recensement
Accès à des cartes de référence et thématiques, des fichiers de limites cartographiques et des ressources cartographiques en ligne. Également d'intérêt du Census Bureau :


    — Base de données numérique des caractéristiques géographiques, telles que les routes, les voies ferrées, les rivières, les lacs, les frontières politiques, les frontières statistiques du recensement, etc. couvrant l'ensemble des États-Unis. Contient des informations sur ces entités telles que leur emplacement en latitude et longitude, le nom, le type d'entité, les plages d'adresses pour la plupart des rues, la relation géographique avec d'autres entités et d'autres informations connexes. Cartes disponibles en ligne via TIGER Map Service. — Accès aux produits géographiques du Recensement 2000. — Préparation de cartes en ligne, à l'aide de cartes cliquables, et incluant les limites politiques et de recensement et les principales caractéristiques, jusqu'au niveau de la rue. Téléchargeable.

National Mapping Information, U.S. Geological Survey
Accès à une variété de ressources cartographiques. D'un intérêt particulier, l'Atlas national,
fournir des cartes personnalisées à petite échelle détaillant des données géospatiales (p. ex., sols, bassins hydrographiques) et géostatistiques (p.

Centre national d'échange de données géospatiales, Comité fédéral des données géographiques
Accès à la collection de plus de 100 serveurs de données spatiales contenant des données géographiques numériques principalement destinées à être utilisées dans les systèmes d'information géographique (SIG), les systèmes de traitement d'images et d'autres logiciels de modélisation.

Liens Web vers les ressources SIG nationales et régionales, Comité fédéral des données géographiques
Liens vers des centres de ressources SIG individuels et régionaux associés au National Geospatial Data Clearinghouse.

Répertoire des cartes en ligne, MapDigger
Liens vers des cartes gratuites en ligne, par sujet. En outre, des liens vers des données SIG par état.

Systèmes d'information géographique et données spatiales, U.S. Fish & Wildlife Service
Accès à une variété de données, d'outils, de normes et de métadonnées du Fish & Wildlife Service et d'autres organisations. Accent sur les données topographiques et environnementales.

Outils SIG environnementaux, Agence de protection de l'environnement
Liens vers diverses ressources SIG en ligne.

Produits SIG, GeoLytics, Inc. $
CD de données géographiques sur les rues, les limites et les codes postaux du recensement TIGER.

Classifications géographiques et codes

Classifications géographiques, codes et ressources, Bureau du recensement
Page de référence concernant les concepts géographiques du recensement, les définitions, les classifications (par exemple, urbain/rural) et les codes FIPS pour les États, les comtés et les lieux. Listes actuelles et historiques des régions métropolitaines fournies.

Moteur de correspondance géographique, Missouri Census Data Center
Outil pour déterminer les géocodes dans une zone géographique spécifiée. Codes disponibles pour les États, les régions métropolitaines, les comtés, les lieux, les secteurs de recensement, les ZCTA, les zones urbaines/rurales, les districts législatifs et les districts scolaires. Correspond à la géographie du recensement de 2000.


29 mars 2015

Nouveau didacticiel d'agrégation spatiale pour les outils SIG pour Hadoop

Sarah vous motive à en apprendre davantage sur l'agrégation spatiale, alias le regroupement spatial, avec deux visualisations des données des taxis new-yorkais :

Maintenant que j'ai votre attention, -), du post :

Cette capacité d'analyse spatiale est disponible à l'aide des outils SIG pour Hadoop. Un nouveau didacticiel a été publié qui vous explique les étapes d'agrégation des données de taxi. Tu peux trouver le tutoriel ici.


4. Résumé et conclusions

La surveillance syndromique de santé publique permet aux parties prenantes et aux décideurs d'estimer l'ampleur et la distribution d'une épidémie potentielle de maladie infectieuse en temps réel ou quasi réel. Le test de certains systèmes de surveillance par rapport aux cycles annuels de la maladie (par exemple, la grippe) a montré que les systèmes modélisent et prédisent valablement ces épidémies (Platt et Boccino et al. 2003, Lombardo et Buckeridge 2007). Le cluster croissant d'épidémies peut en fait être reconnu par une série de détections spatiales avec des délais de plus en plus longs. Typiquement, les systèmes de surveillance syndromique et leurs intervenants associés transcendent les frontières juridictionnelles (hôpital, ville, comté, service de santé publique, province, fédéral) et, par conséquent, nécessitent la coopération de ces diverses entités (Gestland et al. 2003). La coopération et la facilitation sont nécessaires pour qu'un tel système fonctionne efficacement. Il s'agit d'un défi qui a été progressivement surmonté dans de nombreuses juridictions au Canada, aux États-Unis et en Europe au cours des dernières années (Moore 2004, Rolfhamre et Grabowska et al. 2004, Lombardo et Buckeridge 2007).

Les processus pathologiques se traduisent par des schémas pathologiques à la fois complexes par nature et pouvant opérer sur une gamme d'échelles spatiales et temporelles pour produire un éventail de schémas complexes d'incidence de la maladie au cours d'une épidémie (Graham et al. 2004). Bien que la surveillance des changements dans la configuration spatiale des maladies soit extrêmement utile pour la détection précoce et rapide des flambées de maladies infectieuses, bon nombre des méthodes examinées ci-dessus ne sont pas devenues des routines dans les systèmes de surveillance actuels. L'interprétation des résultats des algorithmes spatiaux et temporels peut être délicate car différents algorithmes peuvent aboutir à des conclusions différentes pour un même schéma de maladie. La plupart des systèmes de surveillance se concentrent davantage sur la détection des aberrations temporelles et la cartographie et la visualisation spatiales basées sur le SIG (Moore 2004, Moore et al. 2008). Le manque persistant d'algorithmes de détection spatiale efficaces crée un réel déficit dans le véritable potentiel et les capacités des systèmes de surveillance syndromique.

Cet article passe en revue diverses méthodes de détection d'aberrations spatiales et spatio-temporelles qui ont été utilisées dans divers systèmes ou qui ont le potentiel d'être utilisées dans des systèmes de surveillance basés sur les SIG. Il convient de noter que les algorithmes de détection des maladies ne peuvent garantir une détection précise d'une épidémie de maladie, autre qu'une alarme opportune, relativement bon marché et approximative. Ainsi, la surveillance syndromique ne peut pas remplacer le travail de base des épidémiologistes pour traquer les informations cliniques et d'exposition.

Avec la disponibilité croissante d'informations géographiques dans les systèmes syndromiques, la détection spatiale et spatio-temporelle des grappes devrait jouer un rôle plus important dans la fourniture d'une alerte précoce des épidémies. La sensibilité et la spécificité des algorithmes sont des problèmes constants dans l'utilisation des algorithmes de détection spatiale et spatio-temporelle dans les systèmes de surveillance syndromique (Dafni et al. 2004). La plupart de ces techniques spatiales et spatio-temporelles sont sensibles aux unités spatiales et/ou temporelles utilisées dans l'analyse. Bien qu'il existe de nombreuses approches de détection spatiale et temporelle, il n'y a aucune preuve définitive que ces approches peuvent détecter toutes les épidémies précoces en raison des problèmes de qualité des données et d'autres problèmes dans les systèmes. La sensibilité des algorithmes doit être prise en compte et testée avant que ces algorithmes ne soient mis en œuvre dans des systèmes syndromiques basés sur SIG afin que l'équilibre entre la détection précoce des épidémies et les fausses alarmes soit optimisé car ces alarmes sont coûteuses en termes de ressources financières et humaines à enquêter. Des recherches supplémentaires sur l'impact des différents paramètres d'algorithme, des unités spatiales et de l'incertitude spatiale et temporelle sur les performances des méthodes de détection seront nécessaires avant qu'elles puissent être mises en œuvre dans la pratique dans les systèmes de surveillance pour le suivi des maladies et la décision de politique de santé.

Au fur et à mesure que le système de surveillance est étendu pour couvrir de plus grandes régions, ainsi que pour prendre plus de sources de données, des approches de détection temporelle et spatiale plus robustes qui peuvent intégrer des informations provenant de plusieurs sources de données différentes sont nécessaires dans les futurs systèmes de surveillance. Certaines approches non traditionnelles développées dans l'analyse spatio-temporelle d'autres domaines géographiques, telles que les réseaux de neurones artificiels dans l'apprentissage automatique, les approches spatio-temporelles bayésiennes, l'exploration de données basée sur les connaissances et les approches de fusion de données, devraient être une direction de recherche à l'avenir.