Suite

Champ manquant dans le localisateur d'adresses lors du géocodage


Je suis un débutant dans la création de localisateurs d'adresses et j'espère que quelqu'un ici pourra m'aider à résoudre un problème que je rencontre. J'utilise ArcMap 10.1.

J'ai créé un localisateur d'adresses individuelles aux États-Unis à l'aide d'un fichier de formes d'adresses 911. J'ai créé l'adresse en cliquant avec le bouton droit sur ma géodatabase dans la fenêtre du catalogue ---> Nouveau---> Localisateur d'adresses. Lors de la création du localisateur, j'ai inclus des informations pour les champs Numéro de maison, Nom de rue et Type de suffixe. Le localisateur semble avoir été créé correctement, car il apparaît dans la géodatabase dans la fenêtre du catalogue, et je peux sélectionner le localisateur d'adresses via Fichier-->Ajouter des données-->Géocodage-->Adresses de géocodage.

Après avoir cliqué sur Geocode Addresses et sélectionné mon localisateur d'adresses, la fenêtre Geocode Addresses s'ouvre correctement et je peux sélectionner ma table Excel comme table d'adresses. À ce stade, cependant, au lieu d'afficher les champs pour le numéro de maison, le nom de la rue et le type de suffixe, je ne reçois qu'un champ/une liste déroulante pour la rue. Je n'avais jamais vu cela auparavant, alors j'ai essayé de géocoder mes adresses à l'aide de l'adresse concaténée contenant le numéro de rue, le nom de la rue et le type de suffixe, ce qui n'a pas fonctionné. J'ai également essayé de géocoder les adresses en utilisant uniquement le champ Nom de la rue, ce qui, encore une fois, n'a pas fonctionné (ce à quoi je m'attendais… ). Des idées sur ce qui pourrait causer cela, ou des correctifs possibles?


Dans cet article, nous présentons un cadre pour valider et corriger les informations de localisation dans les rapports d'accident. Le système proposé est composé de plusieurs modules : création de réseau d'intersection et pré-traitement, validation, capture, mise à jour et repérage manuel. Le système proposé utilise les coordonnées GPS (latitude/longitude), les noms de route principale et de référence, la direction principale et la distance jusqu'à la route de référence. L'algorithme démarre à une coordonnée GPS initiale fournie dans le rapport d'accident. Des informations de localisation supplémentaires sont utilisées au cas où cette coordonnée ne satisferait pas à certains critères. Après vérification des noms de route, l'emplacement de capture correct est déterminé à l'aide de la direction principale et des informations de distance principales. À l'étape finale, les attributs des données d'accident sont extraits de la carte de base en fonction du point d'accrochage. Nous avons testé le système proposé par trois ensembles de données de test différents. Le nombre de correspondances correctement identifiées et l'erreur de capture moyenne sont calculés pour l'évaluation. Les expériences montrent que le cadre proposé est capable de géocoder les accidents avec une précision allant jusqu'à 98 % avec une moyenne de 37 pieds d'erreur de capture et 64 % des enregistrements correspondants ont une erreur de capture inférieure à 1 pied. Cependant, nous avons observé que si l'on considère des cas très spécifiques comme une valeur aberrante, l'erreur de capture diminue considérablement. Nous discutons ces cas en détail et proposons un remède comme travail futur.

mer M. Soysal a obtenu son doctorat en 2009 en informatique à la Louisiana State University et au A&M College, aux États-Unis. Son B.S. est en génie électronique de l'Université Hacettepe, Turquie, en 1992. Ses intérêts de recherche comprennent la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique, l'exploration de données, l'informatique médicale, les systèmes d'information géographique, l'analyse de données spatio-temporelles. Il est professeur adjoint à la Southeastern Louisiana University, États-Unis, et professeur adjoint à la Louisiana State University, États-Unis.

Kazim Şekeroglu reçu B.S. diplôme en électronique et informatique de l'Université Gazi, Ankara, Turquie, en 2007, M.S. diplôme en génie électrique de la Southern University et du A&M College, Baton Rouge, LA, en 2011, et doctorat en génie électrique de la Louisiana State University, Baton Rouge, LA, en 2017. Il est maintenant instructeur en informatique et technologie industrielle à Université du sud-est de la Louisiane, Hammond, LA. Ses intérêts de recherche sont la vision par ordinateur, le traitement d'images et l'analyse de données.

Jeff Dickey a obtenu son doctorat en géographie de la Florida State University. Il est engagé dans la recherche sur les systèmes d'information géographique (SIG), le support SIG pour le système LACRASH, l'analyse spatiale des données d'accident et l'analyse des caractéristiques de sécurité routière. Avant de rejoindre HSRG, Jeff a travaillé au Stephenson Disaster Management Institute et au bureau du gouverneur de la sécurité intérieure et de la protection civile en tant qu'analyste SIG fournissant des services de cartographie d'urgence et mettant à jour les adresses 9-1-1. Jeff est récemment revenu du Nouveau-Mexique où il était professeur adjoint de bibliothéconomie à l'Université du Nouveau-Mexique et spécialiste des ressources en eau au bureau de l'ingénieur d'État du Nouveau-Mexique. Les projets récents du Dr Dickey comprennent une analyse spatiale de l'utilisation de la ceinture de sécurité lors d'accidents, un modèle SIG des conséquences prévues des inondations causées par les ondes de tempête et l'estimation des caractéristiques des courbes routières locales à partir des données SIG. Il siège aux comités d'examen de la recherche du Louisiana Transportation Research Center et est membre du comité permanent du Transportation Research Board sur la science et les applications de l'information géographique.

Examen par les pairs sous la responsabilité des bureaux des périodiques de l'Université de Changɺn.


Création de & à l'aide de fichiers de formes d'emplacement

.. Outils et méthodes SIG pour développer et mettre à jour les fichiers de formes de localisation .. Les fichiers de formes de localisation sont essentiels à la plupart des applications SIG. Les fichiers de formes d'emplacement, ou fichiers de formes de points, permettent de visualiser/analyser les emplacements sur une carte et les attributs de ces emplacements, tels que l'identifiant du magasin ou du client, l'adresse postale, la ville, la date de mise à jour, la valeur, le code postal et de nombreux attributs concernant l'emplacement. Cette section passe en revue les outils et les méthodes permettant de développer et d'utiliser des fichiers de formes d'emplacement. Voir plus de détails sur les sujets traités dans cette section dans la page Web associée.

Affichage/analyse des emplacements des magasins dans la région de Dallas, TX
Le graphique suivant illustre comment les emplacements des magasins peuvent être affichés dans le contexte d'autres zones géographiques et des attributs démographiques et économiques associés. Cette vue montre les emplacements des magasins (marqueurs rouges) dans le contexte de la ville de Dallas (motif hachuré bleu) et de la zone métropolitaine plus large. Les marqueurs affichés dans cette vue sont basés sur un fichier de formes d'emplacement créé à l'aide des étapes décrites ci-dessous. L'outil d'identification est utilisé pour cliquer sur un emplacement et afficher les attributs dans un mini-profil.

.. vue développée avec ProximityOne CV XE GIS et le projet GIS associé.

Affichez les emplacements de manière contextuelle avec des modèles thématiques par région ou autre géographie. Combinez les vues du magasin, du client, de l'agent, du concurrent et d'autres fichiers de formes d'emplacement.
La vue suivante montre les tendances du revenu médian des ménages par secteur de recensement.

.. vue développée avec ProximityOne CV XE GIS et le projet GIS associé.

Le développement de fichiers de formes d'emplacement commence souvent par une liste d'adresses. Les emplacements ne sont pas toujours axés sur l'adresse, ils peuvent être des emplacements de mesure ou de transaction géographiquement dispersés, sans adresse attribuée. Dans les applications examinées ici, les emplacements sont organisés en lignes dans un fichier CSV. Chaque fichier CSV contient des attributs de structure similaire pour chaque emplacement. L'exemple utilisé dans cette section utilise des magasins situés dans la région de Dallas, TX.

Il existe deux méthodes de base utilisées pour créer des fichiers de formes d'emplacement : 1) le géocodage des données d'adresse contenues dans le fichier de données source ou 2) l'utilisation de la latitude-longitude de l'emplacement inclus dans l'enregistrement du fichier de données source. L'accent est mis ici sur l'option 2 — en utilisant la latitude-longitude de l'emplacement déjà présent dans le fichier de données source.

Création d'un fichier de forme d'emplacement
Le processus de création d'un fichier de formes d'emplacement utilise la fonction CV XE GIS Gérer le fichier de formes d'emplacement. Avec CV en cours d'exécution, le processus est lancé avec File>Tools>ManageLocationShapefile. Le formulaire suivant apparaît.

.. Fonctionnalité/opération ManageLocationShapefile dans ProximityOne CV XE GIS.

CV XE GIS propose d'autres moyens de créer des fichiers de formes d'emplacement :
• Tools>AddShapes>Points — cliquez sur des points sur le canevas de la fenêtre de carte.
• Tools>FindAddress — crée un fichier de formes à un seul point basé sur l'adresse spécifiée.
• Tools>FindAddress (Lot) — crée un fichier de formes de points basé sur le fichier spécifié d'enregistrements d'adresses.
Voir les détails dans le Guide de l'utilisateur.

Étapes pour créer un fichier de forme d'emplacement
Le processus de création du fichier de formes “C:cvxe1locations1pts.shp” peut être consulté en cliquant sur le bouton Exécuter du formulaire (avec le CV en cours d'exécution). Deux fichiers d'entrée structurés CSV sont requis :
• fichier de définition de données
• fichier de données source

Deux ensembles de fichiers d'entrée d'emplacement d'illustration sont inclus avec le programme d'installation de CV :
• locations1_dd.csv et locations1.csv (7 emplacements dans le comté de Johnson, KS)
• locations2_dd.csv et locations2.csv (252 emplacements à Dallas et Houston)
Ces fichiers se trouvent dans le dossier 1 (généralement c:cvxe1). Le fichier de formes marqueur/emplacement utilisé dans la carte ci-dessus a été créé à l'aide des fichiers d'entrée lcoations2.

Fichier de définition de données
Le fichier de définition de données (DD) est un fichier ASCII/texte structuré comme un fichier CSV. Il peut être créé avec n'importe quel éditeur de texte. Le fichier DD est spécifique au fichier de données source. Mais dans le cas de fichiers de données sources récurrents pour différentes périodes, le même fichier DD peut s'appliquer à de nombreux fichiers de données sources. Il existe plusieurs règles et directives pour le développement du fichier DD :
• il y a une ligne/enregistrement pour chaque champ dans le fichier de données source.
• chaque ligne/enregistrement doit être structuré sous une forme exacte :
.. chaque ligne/enregistrement est composé d'exactement 4 éléments séparés par une virgule :
.. 1 nom de champ pour l'élément de sujet
– doit comporter de 1 à 10 caractères et ne comporter ni espaces ni caractères spéciaux
.. 2 types de champs : C pour caractère, N pour numérique
.. 3 longueur de champ : un entier spécifiant le maximum avec du champ
.. 4 nombre maximum de décimales pour le champ (la valeur est 0 pour les champs de caractères)
Le fichier DD doit inclure trois champs finaux :
LATITUDE,n,12,6
LONGITUDE,n,12,6
GÉOIDDE,c,15,0
La structure de ces trois enregistrements de fichier DD doit être comme indiqué ci-dessus. Le fichier de données source, décrit ci-dessous, doit avoir les champs LATITUDE et LONGITUDE renseignés avec des valeurs précises. Le champ GEOID peut être renseigné avec une valeur précise ou une valeur d'espace réservé comme 0.

Exemple. Les données de chaque magasin pour le nom de fichier DD par défaut “C:cvxe1locations1_dd.csv” incluent les champs/attributs suivants :
NOM,C,45,0
MAGASIN,c,15,0
ADRESSE,c,60,0
VILLE,c,40,0
LATITUDE,n,12,6
LONGITUDE,n,12,6
GÉOIDDE,c,15,0

Créez éventuellement un fichier DD à l'aide du bouton Créer un fichier DD sur le formulaire. Cliquer sur ce bouton créera un fichier DD contenant les attributs du fichier dBase spécifié dans la zone d'édition associée. Le nom de fichier DD est créé à partir du nom de fichier dBase. Si le nom du fichier dBase est “c:cvxe1locations1pts.dbf”, le fichier DD sera nommé “c:cvxe1locations1pts_dd.csv”.

À propos du GÉOIDDE
Le GEOID est un code à 15 caractères qui définit le bloc de recensement du Recensement de 2010 contenant chaque emplacement. Le GEOID est généralement attribué par l'opération ManageLocationShapefile et est l'une des caractéristiques importantes et distinctives de cet outil. Le GEOID est utilisé pour déterminer de manière unique, avec l'application SIG, l'un des éléments suivants : état, comté, secteur de recensement, groupe d'îlots ou îlot de recensement.

Le GEOID, tel qu'il est utilisé dans cette section, est le géocode à 15 caractères du recensement de 2010 pour l'îlot de recensement. La valeur GEOID 481130002011012 (voir le profil d'emplacement sur la carte en haut de la section) est structurée comme suit :
code d'état FIPS : 48 (2 caractères)
code FIPS du comté : 113 (3 caractères)
code de secteur de recensement 000201 (6 caractères)
code de bloc de recensement : 1012 (4 caractères) (code de groupe de bloc : 1 — premier des 4 caractères)

À propos du fichier de données source
Le fichier de données source est un fichier ASCII/texte structuré comme un fichier CSV. Il est généralement développé en exportant/enregistrant un fichier Excel ou dBase dans une structure CSV. Il existe plusieurs règles et directives pour le développement du fichier de données source :
• les champs doivent être structurés et organisés comme défini dans le fichier DD.
• les champs de caractères ne doivent pas contenir de virgules incorporées.
• les éléments finaux de la séquence d'enregistrement doivent être :
.. LATITUDE – doit avoir une valeur de degré décimal précise, une précision de 6 chiffres suggérée.
.. LONGITUDE - doit avoir une valeur de degré décimal précise, une précision de 6 chiffres suggérée.
.. GEOID – cela peut être 0, non attribué ou la valeur GEOID attribuée avec précision.
– éventuellement créer/réécrire le GEOID utilisé dans le nouveau shapefile.

Mises à jour combinant des millésimes d'attributs de localisation
Les données basées sur la localisation peuvent être mises à jour fréquemment, voire quotidiennement. La méthode recommandée pour ajouter, mettre à jour et étendre la portée des données basées sur la localisation consiste à créer de nouveaux fichiers de formes d'adresses correspondant aux différents millésimes ou dates couverts. La structure des fichiers doit être la même afin qu'ils puissent être utilisés ensemble ou séparément. Supposons qu'il existe un ensemble de données couvrant l'année à ce jour et un deuxième ensemble de données couvrant le mois suivant. L'opération ManagePointShapefile serait exécutée une fois pour chaque période. Deux fichiers de formes seraient créés. Ces fichiers de formes peuvent être ajoutés à un projet SIG et utilisés séparément ou en combinaison pour afficher/analyser des modèles.

Rejoins moi dans une session Data Analytics Lab pour discuter plus de détails sur l'accès et l'utilisation de données démographiques et économiques de grande envergure et d'analyse de données. En savoir plus sur l'utilisation de ces données pour les domaines et les applications d'intérêt.


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Comment remplir le guide de l'API Get And Sign Address Information sur Internet :

  1. Pour démarrer le document, utilisez le Remplissez et signez en ligne ou cochez l'image d'aperçu du formulaire.
  2. Les outils avancés de l'éditeur vous guideront à travers le modèle PDF modifiable.
  3. Entrez votre identification officielle et vos coordonnées.
  4. Appliquez une coche pour indiquer le choix si nécessaire.
  5. Vérifiez tous les champs à remplir pour vous assurer de leur exactitude totale.
  6. Faites usage de la Outil de signature pour créer et ajouter votre signature électronique à signNow the Get And Sign Address Information API Guide.
  7. presse Fait après avoir rempli le blanc.
  8. Vous pouvez maintenant imprimer, enregistrer ou partager le formulaire.
  9. Adressez-vous au Support ou contactez notre équipe d'assistance si vous avez des questions.

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Instructions vidéo et aide pour remplir et remplir le formulaire du guide API d'informations sur les adresses

Trouvez un modèle approprié sur Internet. Lisez attentivement toutes les étiquettes des champs. Commencez à remplir les blancs selon les instructions :

Instructions et aide sur le guide API d'informations sur les adresses

eh bien bonjour je suis Brady avec des rues intelligentes dans cette vidéo je vais vous montrer quelques-unes des bases sur la façon d'utiliser l'API Web USPS et c-sharp l'API du système de validation d'adresse USPS est un peu un dinosaure ce n'est pas sexy mais si vous voulez vraiment l'utiliser, nous vous montrerons comment le faire dans cette vidéo si vous voulez un moyen plus simple et plus simple de valider les adresses USPS et internationales, vous devriez vérifier certains artistes traite la communication ou vraiment le meilleur du secteur et nous avons une vidéo que vous pouvez regarder ici bien avant de nous lancer dans quoi que ce soit, parlons d'abord de la façon dont nous utilisons l'API Web USPS. Tout d'abord, l'USPS fournit la normalisation des adresses de trois services API qui valide une adresse, puis renvoie la version standardisée de cette adresse ainsi que d'autres métadonnées utiles, il y a la recherche de code postal qui est une version simplifiée de l'API de normalisation, mais elle renvoie le code postal et le zip plus quatre pour une adresse spécifique et enfin la recherche de l'état de la ville qui wi

Voici une liste des questions les plus courantes des clients. Si vous ne trouvez pas de réponse à votre question, n'hésitez pas à nous contacter.


AGENCE:

Le 22 janvier 2001, le Bureau du recensement (Census Bureau) a publié dans le Registre fédéral un premier avis relatif au programme de résolution des questions de dénombrement du recensement 2000 (CQR) (66 FR 6574). Cet avis fournit également des informations concernant le programme CQR. Le programme CQR abordera les corrections pour trois types de défis : (1) les corrections des limites, (2) les corrections du géocodage (affectation géographique) et (3) les corrections du traitement des données. (Voir la rubrique &ldquoTypes de corrections qui seront prises en compte pour le programme CQR du Recensement 2000&rdquo dans le INFORMATION SUPPLÉMENTAIRE section.) Le programme CQR n'est pas un mécanisme ou un processus pour contester la décision du 6 mars 2001 du secrétaire au Commerce de publier des chiffres non ajustés du Recensement 2000 à des fins de redécoupage, ni un mécanisme ou un processus pour contester ou réviser les chiffres envoyés. au président le 28 décembre 2000, pour être utilisé pour répartir la Chambre des représentants des États-Unis.

Les procédures du programme CQR comprennent la recherche des défis et, le cas échéant, la correction et la publication des chiffres officiels révisés de la population et des unités de logement, qui seront également utilisés pour le programme d'estimations postcensitaires du Census Bureau. Les contestations ne seront pas acceptées pour les dénombrements à l'étranger des membres du personnel militaire et civil fédéral stationnés à l'étranger et des personnes à leur charge vivant avec eux. Les décomptes à l'étranger sont obtenus à l'aide de dossiers administratifs et seront utilisés uniquement pour redistribuer les sièges à la Chambre des représentants des États-Unis, et ne fournissent pas les informations géographiques sous-étatiques requises pour le programme CQR.

Le Census Bureau n'acceptera que les contestations des fonctionnaires des gouvernements étatiques, locaux et tribaux ou de ceux qui les représentent ou agissant en leur nom. Toutes les contestations doivent être envoyées au siège du Census Bureau. (L'adresse postale spécifique et un glossaire des termes sont fournis dans la section intitulée &ldquoExhibit&mdashInformations supplémentaires&rdquo à la fin de cet avis INFORMATION SUPPLÉMENTAIRE section.)

Les corrections apportées aux chiffres de population et d'unités de logement par ce programme entraîneront la délivrance de nouveaux chiffres officiels du Recensement 2000 aux représentants des entités gouvernementales concernées par ces corrections et pourront être utilisées par les entités gouvernementales pour de futurs programmes nécessitant des données officielles du Recensement 2000. Ces corrections seront également :

  • utilisé spécifiquement pour modifier le fichier du recensement décennal à utiliser dans les estimations postcensitaires annuelles à compter de décembre 2002, et
  • inclus dans les informations d'errata à mettre à disposition via Internet sur le Américain FactFinder Système.

Nous n'intégrerons PAS les corrections du RQC dans les produits de données du Recensement de 2000.

Toutes les corrections seront apportées sur la base de la documentation appropriée fournie par les entités contestataires et d'une recherche et d'un examen approfondis des dossiers officiels du Recensement 2000 par le Census Bureau. Aucune donnée supplémentaire ne sera collectée dans le cadre du programme CQR. Nous n'utiliserons que les données déjà collectées. Le Census Bureau répondra à toutes les questions et informera toutes les entités gouvernementales concernées de toute correction apportée à leurs décomptes officiels à la suite d'une décision du programme CQR.


DISCUSSION

Cette étude examine la représentativité de la cohorte JHS par rapport à la population afro-américaine de la région statistique métropolitaine de Jackson, Mississippi, en utilisant à la fois des résumés mondiaux et locaux. À notre connaissance, aucune étude épidémiologique cardiovasculaire longitudinale n'a examiné la représentation de ses participants à l'étude à la population à risque sous-jacente en utilisant des mesures d'(in)égalité, telles que la courbe de Lorenz et le coefficient de Gini. Cette étude démontre l'utilité d'utiliser ces mesures pour caractériser la représentation des échantillons épidémiologiques, en particulier dans les populations étudiées recrutées par le biais d'une variété d'algorithmes d'échantillonnage différents. L'incapacité à comprendre et à décrire la représentation de l'échantillon pourrait entraîner des inférences contextuelles erronées et limiter la validité externe. En outre, cela nous permet de généraliser la distribution des maladies et de déduire l'impact des effets de l'environnement bâti sur la santé des Afro-Américains de la région statistique métropolitaine de Jackson, Mississippi, en utilisant les données JHS dans les études futures.

Nous avons documenté une représentativité relativement élevée de la cohorte JHS au niveau du secteur de recensement dans la zone d'étude. La déviation modérée de la courbe de Lorenz par rapport à l'axe d'égalité et le faible coefficient de Gini correspondant suggèrent, pour la plupart, une distribution assez uniforme des participants JHS à la population afro-américaine correspondante. Des estimations similaires du coefficient de Gini ont été rapportées dans des études antérieures qui ont évalué l'égalité de la distribution de certains produits sur une zone géographique (5-7, 9, 13-15). La répartition des femmes participantes au JHS a tendance à être plus représentative que la répartition des hommes participants au JHS, ce qui indique une représentation potentiellement meilleure des femmes afro-américaines dans la région statistique métropolitaine de Jackson, Mississippi que les hommes afro-américains dans le JHS. Comme prévu, les participants résidant dans des secteurs mixtes et à prédominance afro-américaine étaient plus représentatifs de la population sous-jacente que les résidents des secteurs à prédominance blanche. De plus, les participants au JHS étaient plus représentatifs de la population sous-jacente dans le comté de Hinds et le comté de Rankin que dans le comté de Madison. Trois modèles spatiaux dans le recrutement des participants JHS ont émergé. Premièrement, un recrutement égal a été observé plus souvent dans le comté de Hinds que dans d'autres régions dispersées dans les comtés de Madison et de Rankin. Deuxièmement, un recrutement excessif a été observé dans la zone nord-est du comté de Hinds (la ville de Jackson, la capitale du Mississippi). Troisièmement, le sous-recrutement s'est produit plus souvent dans les périphéries sud (comté de Hinds), est (comté de Rankin) et nord-est (comté de Madison).

Le niveau différent de représentation et la variation spatiale observés dans le recrutement des participants au JHS pourraient être attribués à un certain nombre de facteurs. Tout d'abord, le suréchantillonnage dans le nord-est du comté de Hinds reflète l'emplacement du sous-échantillon de l'étude ARIC du JHS. Bien que l'étude ARIC se soit appuyée sur un échantillonnage probabiliste du registre des permis de conduire, les limites de la ville de Jackson constituaient la limite géographique pour la sélection de l'échantillon. En outre, nous avons recruté environ 20 % de notre cohorte dans les secteurs de recensement des États-Unis avec 30 à 79 % de population afro-américaine en utilisant une liste commerciale de ménages avec des personnes âgées de 35 à moins de 85 ans résidant dans des secteurs de recensement avec un pourcentage de 30 % à 79 % de la population afro-américaine (17). Cela a peut-être conduit à une meilleure représentation dans les secteurs mixtes et à prédominance afro-américaine et à un recrutement plus proportionnel dans le comté de Hinds, une région à forte population afro-américaine. Cependant, aucune des parcelles du comté de Rankin ne répondait à ce critère de recrutement, limitant ainsi le recrutement dans cette zone à l'aide du protocole de recrutement par échantillon aléatoire communautaire et contribuant potentiellement au faible recrutement dans ce comté. Cela n'était pas inattendu, car les activités de recrutement initiales (par exemple, les recrues ont reçu une brochure et entendu parler de l'étude à la radio) ont entraîné un faible recrutement dans un certain nombre de zones rurales du comté de Rankin. Nous ne sommes pas amenés à croire que le nombre légèrement inférieur de participants au JHS résidant dans le comté de Rankin (4,7 %) par rapport à la population cible admissible à l'âge (10,7 %) modifierait considérablement les résultats des études actuelles et futures, bien que nous notions cette limitation potentielle. . Les distances de déplacement depuis les périphéries extérieures jusqu'au site d'examen unique situé au centre de la zone d'étude peuvent également avoir contribué aux faibles taux de recrutement dans ces zones. En moyenne, la distance parcourue à partir de ces zones était de 25 milles (40,23 km), soit un temps de trajet d'environ 30 minutes parcourant 55 milles (88,51 km) par heure. De plus, ces parcelles contenaient de petites populations afro-américaines. Enfin, les problèmes de méfiance des Afro-Américains envers la santé publique et la recherche médicale sont bien établis (33). Le JHS a utilisé un modèle de recrutement axé sur la communauté et culturellement spécifique (34) pour résoudre ces problèmes. Les femmes sont plus susceptibles de participer à des études de recherche médicale et de santé publique que les hommes afro-américains, ce qui peut avoir conduit à une meilleure représentation parmi les femmes dans le JHS.

Cette étude n'est pas sans limites. Notre utilisation du coefficient de Gini (et de la courbe de Lorenz) peut avoir influencé nos résultats, bien que Kawachi et Kennedy (7) aient déjà montré que le choix de la mesure de l'inégalité n'affectait pas les résultats de l'étude. Le coefficient de Gini utilisé dans cette analyse est l'estimateur sans biais du coefficient de Gini de la population, renforçant ainsi la précision de nos résultats. De plus, le coefficient de Gini est insensible aux valeurs aberrantes. Nous avons choisi cette mesure plutôt que les autres mesures quantitatives (d'in)égalité existantes (c'est-à-dire la mesure d'entropie de l'indice Robin Hood Atkinson Index Theil) (35) a priori en raison de son applicabilité transdisciplinaire et de sa facilité d'utilisation. Certaines des autres caractéristiques attrayantes du coefficient de Gini sont sa facilité de calcul et d'interprétation, avec des valeurs théoriques allant de 0 (c'est-à-dire une égalité parfaite) à 1,0 (c'est-à-dire une inégalité parfaite) (4, 12, 35). Les progiciels statistiques gratuits, tels que le progiciel statistique R ( 31), contiennent des macros complémentaires qui calculent facilement et facilement le coefficient de Gini. Le code R utilisé pour construire la courbe de Lorenz, pour estimer le coefficient de Gini et pour estimer les modèles spatiaux binomiaux est inclus dans l'annexe Web publiée sur le site JournalSite Web de (http://aje.oupjournals.org/). En raison de la sensibilité et du consentement concernant les informations géocodées, nous ne sommes pas en mesure de fournir un accès direct à ces données au public. Les personnes intéressées doivent contacter l'auteur correspondant (D. A. H.) pour utiliser ces données dans les analyses futures.

La confirmation des caractéristiques spécifiques de la répartition des participants dans une étude épidémiologique longitudinale par rapport aux populations à risque peut donner un aperçu de la répartition de la maladie au sein des populations sous-jacentes. Au fur et à mesure que le JHS se poursuit, nous serons en mesure d'étudier la répartition géographique et l'étiologie des maladies cardiovasculaires, rénales et pulmonaires au sein de cette population afro-américaine à haut risque au fil du temps. Par exemple, le coefficient de Gini peut être utilisé pour surveiller la distribution de la maladie au fil du temps et pour déterminer les zones où cette (in)égalité a augmenté ou diminué. L'impact sur la santé publique de la réduction des disparités en santé au sein de cette population pourrait être considérable. Les informations du JHS donneront un aperçu de l'élaboration d'interventions ciblées géographiquement et d'une enquête plus approfondie dans les domaines où des populations disparates subissent une charge de morbidité élevée. Des preuves récentes d'une variation géographique croissante du risque de mortalité aux États-Unis (36) suggèrent que si nous pouvons caractériser complètement les populations à risque dans les études épidémiologiques, alors l'étude d'échantillons régionaux de personnes (37) peut devenir plus pertinente au fil du temps et aider à expliquer la variation géographique excessive de la maladie. Des études telles que le JHS commencent à tester bon nombre de ces hypothèses, et les données futures pourraient offrir d'autres informations sur les facteurs contributifs qui soulignent la variation de la morbidité et de la mortalité par maladie.

Dans cette étude, nous avons constaté que les participants au JHS sont assez représentatifs de la population afro-américaine de la région statistique métropolitaine de Jackson, Mississippi, mais avons également documenté une certaine variation géographique dans le niveau de représentation. Une meilleure représentation a été observée parmi les femmes et les secteurs de recensement américains à forte population afro-américaine. Surtout, nous avons démontré l'utilité de la courbe de Lorenz et du coefficient de Gini pour mesurer la représentation et les méthodes bayésiennes pour évaluer la variation géographique dans le recrutement des participants à une étude épidémiologique. Ceci est d'une importance cruciale alors que nous continuons à explorer de nouvelles approches pour étudier la variation géographique dans l'étiologie de la maladie.


Champ manquant dans le localisateur d'adresses lors du géocodage - Systèmes d'information géographique

Placer les questions à la santé personnelle et de la population. Les déterminants sociaux de la santé ont commencé à façonner les interventions en matière de santé publique et de politiques, et les caractéristiques socioéconomiques et démographiques du quartier jouent un rôle important dans l'influence des résultats sur la santé.

La prise de conscience continue de l'importance du lieu a conduit à l'émergence du domaine de la santé de la population, qui comprend les déterminants de la santé, les résultats pour la santé et les liens entre les deux. Le Robert Graham Center, la branche politique de l'American Academy of Family Physicians, a récemment organisé un forum axé sur la santé de la population, avec des experts du Nouveau-Mexique et de Caroline du Nord offrant leurs points de vue sur la façon d'aborder les déterminants sociaux de la santé. Le Dr Arthur Kaufman, vice-chancelier pour la santé communautaire à l'Université des sciences de la santé du Nouveau-Mexique à Albuquerque, a expliqué comment les pratiques dans le système universitaire du Nouveau-Mexique commencent à prendre note de l'importance des déterminants sociaux qui sont souvent ignorés, tels que un faible niveau d'instruction ou de mauvaises conditions de vie. Kaufman a également mentionné le rôle essentiel des agents de santé communautaire pour aider les médecins à atteindre et à aider les membres de la communauté confrontés à des problèmes financiers ou sociaux. Le Dr L. Allen Dobson, Jr., président-directeur général de Community Care of North Carolina (CCNC), a décrit comment le CCNC relie ses données aux données pharmaceutiques en temps réel pour créer des scores de risque pour les patients. Dobson a noté à quel point ces données ont été essentielles pour réduire les admissions et les réadmissions à l'hôpital en permettant aux médecins d'atteindre les patients avant que les patients n'atteignent l'hôpital. Voir les futurs sujets du forum sur les soins primaires.

Cependant, des problèmes subsistent quant aux déterminants et aux résultats les plus importants à mesurer, ainsi qu'à la disponibilité de ces données dans les zones géographiques pertinentes. En réponse à cela, les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) ont créé un guide de ressources des résultats et des déterminants de la santé les plus fréquemment recommandés, l'évaluation de la santé communautaire pour l'amélioration de la santé de la population. Le guide divise les données en deux domaines, les résultats de santé et les déterminants de la santé, puis sépare des dizaines d'indicateurs en plusieurs catégories, notamment la mortalité, la morbidité, les soins de santé, les comportements liés à la santé, la démographie, l'environnement social et l'activité physique.

En utilisant ce guide comme cadre, HealthLandscape a créé le Mapper de la santé de la population qui comprend la majorité des indicateurs de résultats de santé et de déterminants de la santé identifiés dans le rapport au niveau du comté.

The Population Health Mapper allows users to select metrics from the seven categories and use a slider bar to set thresholds. By default, thresholds are set at values that represent national benchmarks. The tool will highlight those counties that are outside of the national benchmark, or will incrementally shade or remove counties depending on how the user modifies the thresholds for selected indicators. Darker gradations of color will indicate which counties are outside of the established thresholds for multiple indicators. Users can also view a histogram that shows the number of counties outside of thresholds by the number of indicators, allowing users to quickly filter by the number of indicators that are outside of the established thresholds.


Geographic data and information

Geographic data and information are defined in the ISO TC 211 series of standards as data and information having an implicit or explicit association with
Geographic information science or geographical information science GIScience is the scientific discipline that studies data structures and computational
A Geographic Information System GIS is a system designed to capture, store, manipulate, analyze, manage, and present spatial or geographic data GIS
Volunteered geographic information VGI is the harnessing of tools to create, assemble, and disseminate geographic data provided voluntarily by individuals
Geographic information retrieval GIR or geographical information retrieval is the augmentation of information retrieval with geographic information
Historical geographic information system Information science National Historical Geographic Information System Restrictions on geographic data in China
also geographic metadata is a type of metadata applicable to geographic data and information Such objects may be stored in a geographic information system
historical geographic information system also written as historical GIS or HGIS is a geographic information system that may display, store and analyze data of
for interoperability standards for geographic data exchange between various military systems and Geographic information system in general. The organization
geomatics applications such as mapping, geocoding, geographic searching, and area delineations. NRN data can be used in a wide variety of activities, including

Data analysis is a process of inspecting, cleansing, transforming and modeling data with the goal of discovering useful information informing conclusion
cognition. The abstract data include both numerical and non - numerical data such as text and geographic information However, information visualization differs
The Geospatial Information Authority of Japan 国土地理院, Kokudo Chiri - in or GSI, is the national institution responsible for surveying and mapping the national
A public participation geographic information system PPGIS is meant to bring the academic practices of GIS and mapping to the local level in order to
some capabilities of geographic information systems GIS although their primary function is the reporting of statistical data rather than the analysis
geographic information systems GIS remote sensing, and global positioning systems GPS Geomatics has led to a revitalization of some geography departments
An information broker or data broker collects information about individuals from public records and private sources, including census and change of address
A land Information System LIS is a geographic information system for cadastral and land - use mapping, typically used by local governments. A LIS consists
communicate information clearly and efficiently, data visualization uses statistical graphics, plots, information graphics and other tools. Numerical data may


Publication

Abstrait

Zusammenfassung

Textual visualization

Geo-Visualization

The thesis' experiments are mainly based on crawls of these cities and regions in Northern Germany to evaluate crawling and geoparsing methods and build prototypical applications:

It was written at these main and additional locations (main: red, the office and my homes additional: blue, conferences, meetings, airports around the world. ):


Analyzing Competitive Position: Trader Joe’s & Whole Foods

.. at $3.99 for Triple Ginger Snaps, it doesn’t seem that you can go wrong … this is a Trader Joe’s product that is configured correctly, priced right, conveniently available and positioned as part of a related broader mix of products (how about Dark Chocolate Covered Caramels at $3.99?). Product attributes are one element that need to be considered in business data analytics.

Business Data Analytics can help any business more effectively reach goals and objectives. Whether a new or established business, serving a county or national market, similar tools and methods apply. This section illustrates GIS views taken from the associated GIS project and datasets. These analytical depictions can be developed for any organization and facilitate strategic planning and decision-making.

Trader Joe’s & Whole Foods
Here we take a look at Trader Joe’s and Whole Foods stores in context of GIS analyses and market characteristics. The following graphic shows Trader Joe’s and Whole Foods locations in the Washington, DC area.

— view created using CV XE GIS and associated Business Patterns GIS Project
— click graphic for larger showing details.

Trader Joe’s & Whole Foods on a National Scale
How do the competitive relationships look on a national scale? See the comparison graphics below. Using GIS project and tools, show the Trader Joe’s location above the Whole Foods layer — or vice-versa. Using the GIS project and tools, zoom into any location.

Trader Joe’s layer shown above Whole Foods layer

Whole Foods layer shown above Trader Joe’s layer

Market Characteristics — Higher Income Households
Back to the DC area … the following graphic shows patterns of the number of households by tract with a household income of $200,000 or more. The number of households having $200,000 and higher household income intervals/color correspondence shown in legend at left of the map. Using GIS data and tools, ranges can be customized/shifted to suit. Similarly, the number of households by different income levels can be set. Select from hundreds of relevant subject matter items.

— view created using CV XE GIS and associated Business Patterns GIS Project
— click graphic for larger showing details.

Helping Your Organization Thrive
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