Suite

Où puis-je trouver des données sur les restaurants végétariens aux États-Unis ?


Je fais un projet SIG sur le végétarisme et j'aimerais inclure tous les restaurants végétariens aux États-Unis. Je n'ai rien trouvé de semblable, ni même des données sur tous les restaurants, végétariens ou non. Est-ce que quelqu'un sait où je pourrais le chercher ?


Une recherche rapide des fichiers de points d'intérêt des restaurants révèle cela : http://poidirectory.com/poifiles/united_states/restaurants/Vegan-US.html


Big Data : 33 sources de données brillantes et gratuites que tout le monde peut utiliser

Les données sont omniprésentes, mais il peut parfois être difficile de voir la forêt pour les arbres, pour ainsi dire. De nombreuses entreprises de différentes tailles pensent qu'elles doivent collecter leurs propres données pour voir les avantages de l'analyse des mégadonnées, mais ce n'est tout simplement pas vrai.

Il existe des centaines (voire des milliers) d'ensembles de données gratuits disponibles, prêts à être utilisés et analysés par quiconque souhaite les rechercher. Vous trouverez ci-dessous une liste de 35 des plus intéressants au monde que j'ai rencontrés, mais il y en a beaucoup, beaucoup plus dans de nombreux créneaux différents.

  1. Data.gov http://data.gov Le gouvernement américain s'est engagé l'année dernière à rendre toutes les données gouvernementales disponibles gratuitement en ligne. Ce site est la première étape et agit comme un portail vers toutes sortes d'informations étonnantes sur tout, du climat à la criminalité.
  2. US Census Bureau http://www.census.gov/data.html Une mine d'informations sur la vie des citoyens américains couvrant les données démographiques, géographiques et l'éducation.

Sources de Big Data pour 2016 (source Shutterstock)

Ce n'est vraiment que la pointe de l'iceberg. De nombreux sites Web, applications et entreprises qui proposent une API donnent accès aux données qu'ils collectent via cette API.

Les entreprises avant-gardistes qui n'ont peut-être pas les ressources nécessaires pour commencer à collecter leurs propres données immédiatement peuvent accéder à ces données accessibles au public et commencer à poser les bonnes questions et à obtenir des réponses immédiatement.

Comment utiliseriez-vous les données accessibles au public dans votre entreprise ou votre créneau ? Je serais intéressé d'entendre vos pensées et vos idées dans les commentaires ci-dessous.

Bernard Marr est un auteur à succès international, un conférencier d'honneur populaire, un futurologue et un conseiller stratégique en affaires et en technologie auprès des gouvernements et des entreprises. Il


Bureau de l'évaluateur

Données de l'évaluateur général
Superficie totale du comté en milles carrés, nombre de parcelles par type de propriété pour le comté de Washoe dans son ensemble, Reno, Sparks et la partie non constituée en société du comté de Washoe, saisie et prix de vente médian par an.

Données d'évaluation foncière
Informations sur la propriété, la description légale, les caractéristiques du bâtiment et du terrain, l'évaluation et les ventes/transferts de parcelles individuelles. Recherche disponible par numéro de colis de l'évaluateur (APN), rue et numéros de livre et de page de l'évaluateur.

Téléchargements
Fichiers texte, téléchargés sous forme de fichier zip, contenant des informations de notre base de données. Il s'agit de fichiers volumineux contenant plus de 190 000 enregistrements et pouvant être utilisés conjointement avec une application de base de données telle que DBase ou MS Access. Assurez-vous de télécharger le fichier approprié contenant la mise en page pour mapper correctement votre base de données.

Rapports statistiques
Divers rapports statistiques disponibles au format .pdf. Ces fichiers peuvent être lus avec Adobe Acrobat Reader.

Rapports de ventes
Ventes dans tout le comté dans une feuille de calcul Microsoft Excel et des fichiers texte délimités par des tabulations. Ces fichiers peuvent être enregistrés sur votre ordinateur pour être utilisés dans la plupart des applications de tableur et de traitement de texte.

Biens personnels d'entreprise
Les entreprises peuvent suivre l'état de leur compte de biens personnels pour vérifier si la déclaration a été reçue, une prolongation accordée ou si le compte est prêt pour la facturation, et obtenir une liste des dates de facturation et d'échéance.

MobileMaisons préfabriquées
Informations sur le propriétaire, l'emplacement, l'année, la marque, la taille, le modèle et le numéro de série, le prix de détail suggéré d'origine et jusqu'à 10 ans d'historique d'évaluation. Recherche disponible par numéro d'identification, numéro de colis de l'évaluateur (APN), rue et numéros de livre et de page de l'évaluateur.

Avion
Informations sur la propriété, l'année, la marque, le modèle et le numéro de série, le numéro N, le prix d'achat et jusqu'à 10 ans d'historique d'évaluation. Recherche disponible par numéro d'identification, évaluateur et numéro N.

Liste d'évaluation
Informations concernant la liste d'évaluation 2021-2022.

Cartes parcellaires de l'évaluateur
Ce lien vous mènera aux pages Web ftp du département SIG du comté de Washoe. La page initiale est un index des cartes par numéro de livre. En cliquant sur le numéro du livre, vous accédez à l'index des pages du livre spécifié. En cliquant sur le livre et le numéro de page souhaités, vous accéderez à une image .tif du plan parcellaire de l'évaluateur.


Solution de système d'information de gestion dans l'étude de cas de restaurant :

1. Un système d'information de gestion (SIG) est une combinaison organisée de personnes, de matériel, de réseaux de communication et de sources de données qui collecte, transforme et distribue les informations dans une organisation. Un SIG aide à la prise de décision en fournissant des informations opportunes, pertinentes et précises aux gestionnaires. Les composants physiques d'un SIG comprennent le matériel, les logiciels, la base de données, le personnel et les procédures.

Les informations de gestion sont une entrée importante pour l'exécution efficace de diverses fonctions de gestion à différents niveaux de l'organisation. Le système d'information facilite la prise de décision. Les fonctions de gestion comprennent la planification, le contrôle et la prise de décision. La prise de décision est au cœur du management et vise à sélectionner la meilleure alternative pour atteindre un objectif. Les décisions peuvent être stratégiques, tactiques ou techniques. Les décisions stratégiques sont caractérisées par l'incertitude. Ils sont orientés vers l'avenir et se rapportent directement à l'activité de planification. Les décisions tactiques couvrent à la fois la planification et le contrôle. Les décisions techniques concernent la mise en œuvre de tâches spécifiques grâce à une technologie appropriée. L'analyse des régions de vente, l'analyse des coûts, la budgétisation annuelle et l'analyse de la réinstallation sont des exemples de systèmes d'aide à la décision et de systèmes d'information de gestion.

Il y a 3 domaines dans l'organisation. Il s'agit du contrôle stratégique, managérial et opérationnel.

Les décisions stratégiques sont caractérisées par l'incertitude. Les décisions à prendre dans le domaine de la planification stratégique sont orientées vers l'avenir et se rapportent directement à l'activité de planification. Ici, la planification de l'avenir, c'est-à-dire les budgets, les marchés cibles, les politiques, les objectifs, etc., est effectuée. Il s'agit essentiellement d'un niveau supérieur où des informations à jour sur les produits alimentaires commandés et des pourcentages indiquant les ventes de chaque article par rapport aux ventes totales sont fournies. Le niveau supérieur où la planification stratégique est effectuée compare les totaux des ventes hebdomadaires aux coûts des aliments, ce qui permet de planifier des contrôles de coûts plus stricts. Les systèmes de soutien exécutif fonctionnent au niveau stratégique, prennent en charge la prise de décision non structurée et utilisent des graphiques et des communications avancés. Des exemples de systèmes de soutien à la direction incluent la prévision des tendances des ventes, l'élaboration de plans d'exploitation, les prévisions budgétaires, la planification des bénéfices et la planification de la main-d'œuvre.

Les décisions à prendre dans le domaine du contrôle de gestion dépendent largement des informations dont disposent les décideurs. Il s'agit essentiellement d'un niveau intermédiaire où la planification des menus est effectuée et chaque fois qu'une commande est annulée, les raisons de l'annulation sont saisies, ce qui aide plus tard dans les décisions de gestion, en particulier si les annulations sont liées à la nourriture ou au service. Le contrôle de gestion qui est au niveau intermédiaire reçoit également les commentaires des clients et est responsable de la satisfaction des clients.

Les décisions à prendre dans le domaine du contrôle opérationnel concernent la mise en œuvre de tâches spécifiques grâce à une technologie appropriée. Il s'agit essentiellement d'un niveau inférieur où le serveur prend la commande et la saisit en ligne via l'un des six terminaux situés dans la salle à manger du restaurant et la commande est acheminée vers une imprimante dans la zone de préparation appropriée. La liste de commande de l'article et les prix respectifs sont générés automatiquement. Les cuisiniers envoient un message « en rupture de stock » lorsque la cuisine est à court d'un aliment, qui s'affiche essentiellement sur les terminaux de la salle à manger lorsque le serveur essaie de commander cet article. Cela donne essentiellement aux serveurs une rétroaction plus rapide, leur permettant de donner un meilleur service aux clients. Les systèmes de traitement des transactions fonctionnent au niveau opérationnel de l'organisation. Des exemples de systèmes de traitement des transactions comprennent le suivi des commandes, le traitement des commandes, le contrôle des machines, la planification de l'usine, la rémunération et le commerce des titres.

Les informations requises pour prendre une telle décision doivent être telles qu'elles mettent en évidence les points chauds et montrent les interconnexions avec les autres fonctions. Il doit résumer toutes les informations relatives à l'étendue du contrôle du gestionnaire. Les informations requises pour prendre ces décisions peuvent être des informations stratégiques, tactiques ou opérationnelles.

Avantages d'un système informatique en ligne :

  • Élimine les copies carbone
  • Problèmes d'écriture des serveurs
  • Message de rupture de stock
  • Retour plus rapide, aide les serveurs à servir les clients
  • Chiffres et pourcentages des ventes par article
  • Aide à la planification du menu
  • Détails de la comptabilité analytique

2. Si la direction fournit suffisamment d'incitations pour l'efficacité et les résultats à leurs clients, cela ferait du système un SIG plus complet et donc le SIG devrait soutenir cette culture en fournissant de telles informations qui aideront à promouvoir l'efficacité dans les services de gestion et opérationnels. système. Il est également nécessaire d'étudier les clés d'un développement et d'un fonctionnement réussis du Système d'Information Exécutif (SIE). Les systèmes d'aide à la décision feraient également du système un SIG complet car il constitue une classe de systèmes d'information informatisés, y compris des systèmes basés sur les connaissances qui soutiennent les activités de prise de décision. Les SSD servent le niveau de gestion de l'organisation et aident à prendre des décisions, qui peuvent changer rapidement et ne pas être facilement spécifiées à l'avance.

Améliorer l'efficacité personnelle, accélérer la résolution de problèmes (accélérer la progression de la résolution de problèmes dans une organisation), faciliter la communication interpersonnelle, promouvoir l'apprentissage et la formation, augmenter le contrôle organisationnel, générer de nouvelles preuves à l'appui d'une décision, créer un avantage concurrentiel sur la concurrence, encourager l'exploration et la découverte de la part du décideur, révélant de nouvelles approches pour réfléchir à l'espace du problème et aider à automatiser les processus de gestion feraient du système un SIG complet plutôt que de simplement traiter les transactions.

3. Le système de gestion doit être un système ouvert et le SIG doit être conçu de manière à mettre en évidence les changements commerciaux, opérationnels, technologiques et environnementaux critiques au niveau de gestion concerné, afin que des mesures puissent être prises pour corriger la situation. Pour faire du système un succès, les connaissances devront être formalisées afin que les machines du monde entier aient une compréhension partagée et commune des informations fournies. Les systèmes développés devront être capables de traiter très rapidement d'énormes quantités d'informations.

Une organisation évolue dans un environnement mondial de plus en plus concurrentiel. Opérer dans un environnement mondial exige qu'une organisation se concentre sur l'exécution efficace de ses processus, le service client et la rapidité de mise sur le marché. Pour atteindre ces objectifs, l'organisation doit échanger des informations précieuses entre différentes fonctions, niveaux et unités commerciales. En rendant le système plus formel, l'organisation peut échanger plus efficacement des informations entre ses domaines fonctionnels, ses unités commerciales, ses fournisseurs et ses clients.

Comme les transactions ont lieu tous les jours, le système stocke toutes les données qui peuvent être utilisées ultérieurement lorsque l'hôtel a besoin d'une aide financière de la part d'instituts financiers ou de banques. Comme l'inventaire est toujours entré dans le système, toute fraude peut être facilement résolue et si quelque chose manque, il peut être détecté via le système.


Où puis-je trouver des données sur les restaurants végétariens aux États-Unis ? - Systèmes d'information géographique

20 septembre 2011

Préparé par Denise Osborn, JD, MPH, Larry Hinkle, Jill Rosenthal, MPH


Utiliser l'information géographique pour cibler les disparités en santé : l'expérience de l'État

L'analyse des données sur la race et l'ethnicité a permis aux chercheurs et aux représentants de l'État d'identifier les populations hautement prioritaires souffrant des problèmes de santé les plus faibles. Bien que la collecte de ce type de données ait toujours été importante pour les États, il y a plus d'élan, car c'est désormais une loi fédérale en vertu de l'Affordable Care Act (ACA) que les enquêtes sur la population et les programmes de santé et de soins de santé financés par le gouvernement fédéral améliorent leur collecte et leur communication de données sur race et ethnie. 1 L'ACA exige également que le secrétaire du Département américain de la santé et des services sociaux dirige les efforts d'analyse et de suivi des tendances des disparités en matière de santé à partir des données collectées. 2

Des techniques efficaces existent désormais pour collecter et analyser les données sur la race et l'ethnicité afin de soutenir le ciblage des interventions de santé sur des zones géographiques plus spécifiques. Par exemple, certains États capturent stratégiquement des données jusqu'au niveau du quartier et utilisent la cartographie des systèmes d'information géographique (SIG) pour illustrer où sont regroupées les pires disparités en matière de santé.* Des outils tels que la cartographie SIG utilisés conjointement avec une analyse spatiale à plusieurs niveaux , par exemple, permettent aux chercheurs d'identifier plusieurs facteurs contenus dans les données et pour étudier les interrelations entre ces facteurs. Ces outils peuvent aider à mieux éclairer les schémas géographiques et les corrélations de données qui correspondent - ou diffèrent de - ce qui est attendu. Par exemple, la cartographie SIG peut mettre en évidence les communautés à faible taux de pauvreté où la mortalité infantile est étonnamment élevée, ou vice versa. Cette approche générale garantit que les interventions sont efficacement ciblées et adaptées à des problèmes particuliers.

Ce mémoire décrit comment deux États ont analysé les données sur la race et l'ethnicité et ont ciblé des interventions sur des emplacements géographiques spécifiques. Virginia a couplé la cartographie SIG à une analyse spatiale à plusieurs niveaux pour identifier les zones où les taux de mortalité infantile sont les plus élevés, l'étendue des disparités raciales et ethniques dans les décès infantiles, les causes sous-jacentes de ces décès infantiles et la meilleure façon d'intervenir. Rhode Island a utilisé la cartographie SIG en conjonction avec la recherche participative à base communautaire (CBPR) pour remédier aux disparités en matière de santé liées aux maladies liées au tabac et à l'empoisonnement au plomb. La technique a aidé l'État à localiser les communautés où existent les disparités les plus graves, à identifier comment de multiples facteurs sont à l'origine du problème et allouer des ressources à des interventions sélectionnées.

Figure 1. Décès de nourrissons à Hampton Roads VA par localité, 2006

Localité Nombre de décès infantiles
Routes de Hampton 229
Ville de Virginia Beach 68
Ville de Norfolk 45
Ville de Hampton 25
Newport Nouvelles Ville 23
La ville de Chesapeake 22
Ville de Portsmouth 21
Ville de Suffolk 8
Comté d'Accomack 6
Comté de Gloucester 4
Ville de Williamsburg 3
Comté de York 2
Comté de James City 1
Ville de Poquoson 1
Comté de Northampton 0
Virginie (état total) 760
Source : Virginia Department of Health, "Spatial Analysis and High Priority Target Areas," Disponible : http://www.vdh.state.va.us/healthpolicy/policyanalysis/spatial-analysis.htm

La figure 2 montre les taux de mortalité infantile pour l'ensemble de la Virginie, avec la zone de Hampton Roads agrandie. Grâce à la cartographie SIG, les données sur la santé provenant de plusieurs sources ont identifié les causes sous-jacentes des décès de nourrissons à Hampton Roads comme une gestation courte, un faible poids à la naissance, une mort subite inexpliquée du nourrisson et des malformations congénitales. 4

Figure 2. Mortalité infantile en Virginie par comté et par région Encadré pour la région de Hampton Roads

La figure 2 fournit un exemple de la façon dont les cartes peuvent être utilisées pour afficher des données. Dans ce cas, la carte correspond à l'état de Virginie et les frontières du comté/de la ville sont affichées. Les données affichées sont le taux de mortalité infantile pour 2004 à 2006. Chaque comté est coloré pour refléter la valeur du taux de mortalité infantile : vert foncé pour les taux de zéro à 4,5 vert clair pour les taux de 2,5001 à 7,3222 jaune pour les taux de 7,3223 à 10.2129 orange pour les taux de 10.2130 à 14.1078 et rouge pour les taux de 14.1079 à 21.4286. La figure fournit également un exemple de la façon dont une carte d'une zone plus petite (Hampton Roads) utilisant le même codage couleur peut être agrandie pour afficher également les noms des comtés/villes et la valeur numérique du taux de mortalité infantile.

Une analyse spatiale à plusieurs niveaux a été menée avec des données sur un plus large éventail de facteurs connus pour être associés à des taux de mortalité infantile élevés. Ces facteurs ont été regroupés de diverses manières et des cartes SIG ont été utilisées pour illustrer visuellement les données reflétant les facteurs suivants.

  • Population par race au niveau de pauvreté du secteur de recensement
  • Pourcentage d'enfants par race vivant dans des quartiers pauvres
  • Pourcentage d'enfants en dessous du seuil de pauvreté fédéral (FPL) par race
  • Pourcentage d'enfants en double incrimination (plus de 20,0% des résidents en dessous de la pauvreté et vivant dans une famille dont le revenu est inférieur au FPL)
  • Répartition des nourrissons de faible poids à la naissance et des taux d'AMP par race/ethnie
  • Pauvreté et faible taux de natalité
  • Ratio de la population aux fournisseurs de soins primaires
  • Zones de pénurie de professionnels de la santé en soins primaires
  • Zones médicalement mal desservies et stress lié au logement

Des chercheurs de Virginie ont recommandé des analyses supplémentaires avec davantage de variables sociales, économiques et médicales avant de recommander des allocations de ressources. À l'avenir, ils intègrent un indice d'opportunité pour la santé dans l'analyse spatiale à plusieurs niveaux.§

Les résultats de cet effort seront capturés dans le Rapport 2011 sur l'équité en santé de la Virginie. Le précédemment publié Rapport 2008 sur l'équité en santé de la Virginie pour la Virginie souligne la valeur de la cartographie SIG des données de recensement au niveau du quartier. 5,6 L'approche utilisée pour étudier la mortalité infantile est reproduite dans d'autres projets en Virginie qui visent à éliminer les disparités parmi les populations à haut risque.

Rhode Island

La cartographie SIG et le CBPR ont également joué un rôle clé dans les efforts de réduction des disparités dans le Rhode Island. La cartographie SIG a amené les chercheurs là-bas à se poser de nouvelles questions sur les disparités en santé et à trouver des solutions de pointe.

Dans un exemple, Rhode Island a convoqué un groupe de travail pour examiner la meilleure façon d'éliminer les disparités en matière de santé liées au tabac. Ce groupe de travail a été motivé par les découvertes selon lesquelles les maladies liées au tabac, telles que les maladies cardiaques, le cancer et le diabète, affectent certains groupes - y compris les populations de minorités ethniques et raciales - à des niveaux plus élevés que d'autres. 7 Certaines autres populations à risque identifiées comprennent les femmes enceintes, les jeunes, les Amérindiens, les personnes handicapées, les malades mentaux et les personnes à faible revenu. La cartographie SIG et le CBPR ont été utilisés pour recueillir des informations auprès des résidents vivant et travaillant dans des communautés à risque. 8 Huit villes et villages ont été étudiés pour identifier le nombre de vendeurs de tabac, les publicités, les prix incitatifs, les ventes illégales et la proximité du tabac avec les jeunes. Les résultats ont été que les enfants des quartiers à faible revenu étaient exposés à un taux plus élevé de vendeurs de tabac, opérant souvent dans les zones scolaires. Et, il était clair que les villes avec un statut socio-économique inférieur avaient des niveaux plus élevés d'accès aux produits du tabac. Pour aider à motiver le changement, des cartes SIG représentant des groupes de ces populations à risque ont été diffusées aux principaux décideurs. En conséquence, les localités où vivent et travaillent les populations prioritaires ont reçu un accès supplémentaire à des services complets de sevrage via les réseaux de santé locaux. Une base de données consultable comprenant des informations provenant à la fois des cartes SIG et du CBPR est utilisée pour les efforts de réduction des risques liés au tabagisme.

Dans un autre exemple, Rhode Island a appliqué des techniques similaires au problème de santé publique du saturnisme. Une étude de l'Université Brown, un partenaire fréquent du ministère de la Santé du Rhode Island, a révélé que le risque d'empoisonnement au plomb chez les enfants vivant dans les quartiers les plus pauvres du Rhode Island était quatre fois plus élevé que la moyenne. 9 Dans les îlots de recensement les plus durement touchés à Providence, Pawtucket, Central Falls, Woonsocket et Newport, le saturnisme a touché jusqu'à 49 % des enfants de moins de six ans. dix

Dans le cadre du Rhode Island Childhood Lead Action Project 11 , plusieurs organisations partenaires ont créé des cartes SIG qui montraient, au niveau des îlots de recensement, les zones géographiques présentant les taux les plus élevés de saturnisme (voir Figure 3).

Figure 3. Incidence de l'empoisonnement au plomb par îlot de recensement, 1993-2005

La figure 3 fournit un autre exemple de la façon dont les cartes peuvent être utilisées pour afficher des données. Dans ce cas, la carte correspond à l'état du Rhode Island et les limites des îlots de recensement sont affichées. Les données affichées sont l'incidence du saturnisme de 1993 à 2005. Chaque îlot de recensement est coloré pour refléter la valeur de l'incidence du saturnisme : sur une échelle allant du jaune pâle au brun, les couleurs les plus foncées indiquent les îlots de recensement avec l'incidence la plus élevée d'empoisonnement au plomb.

Les outils de cartographie SIG, le CBPR et l'analyse des données ont montré que la population la plus vulnérable exposée au saturnisme domestique était la population réfugiée du Rhode Island. L'empoisonnement au plomb était corrélé avec les zones à faible revenu et les communautés avec une prépondérance de logements plus anciens d'avant 1950. Une fois les populations les plus à risque identifiées, les décideurs ont alloué les ressources limitées de l'État aux domaines les plus défavorisés. 12 Compte tenu des graves conséquences de l'empoisonnement au plomb et du financement limité pour résoudre le problème, l'accès à des outils robustes tels que la cartographie SIG et le CBPR a permis une utilisation plus efficace des rares ressources de l'État.

Des États comme la Virginie et le Rhode Island ont appris que l'utilisation stratégique d'une variété d'outils pour collecter et analyser des données au niveau du quartier et de la communauté est un moyen efficace de développer des interventions ciblées visant à éliminer les disparités en matière de santé pour les minorités raciales et ethniques ainsi que d'autres -populations à risque. Des outils de pointe fondés sur des preuves, tels que la cartographie SIG, l'analyse spatiale à plusieurs niveaux et le CBPR, ont aidé ces deux États à développer et à exploiter des données au niveau du quartier, produisant des informations importantes pour réduire les disparités en matière de santé.


* Les systèmes d'information géographique (SIG) sont un système d'affichage graphique qui capture, gère, analyse et affiche des données référencées géographiquement et d'autres données pour mieux décrire les relations géographiques et les modèles d'un phénomène. Consultez les ressources supplémentaires sur la cartographie SIG des Centers for Disease Control and Prevention à l'adresse http://gis.cdc.gov/ et du National Cancer Institute à l'adresse http://gis.cancer.gov/.
† L'analyse spatiale ou les statistiques spatiales incluent des techniques formelles pour étudier les entités en fonction de leurs propriétés topologiques, géométriques ou géographiques.
‡ La recherche participative communautaire (CBPR) est une approche collaborative de la recherche visant à améliorer la santé et le bien-être, qui combine des méthodes d'enquête avec des stratégies de renforcement des capacités communautaires. Il est conçu pour assurer la participation des communautés (telles que les minorités et autres populations défavorisées) affectées par la question étudiée.
§ L'indice des opportunités de santé identifie les déterminants médicaux et sociaux critiques de la santé et les suit au fil du temps en conjonction avec les indicateurs de résultats de santé mondiaux. (Extrait du procès-verbal de la réunion du comité consultatif sur la santé des minorités du commissaire, 13 avril 2010, Richmond, VA).

1 Conférence nationale des législatures d'État, "Disparities in Health", mis à jour en avril 2011. Consulté le 5 août 2011. Disponible : http://www.ncsl.org/documents/health/HDandACA.pdf
2 Idem.
3 Virginia Department of Health, "Spatial Analysis and High Priority Target Areas," Disponible : http://www.vdh.state.va.us/healthpolicy/policyanalysis/spatial-analysis.htm.
4 Michael Royster, « Inequities in Infant Mortality and Low Birth Weight in Hampton Roads: Rethinking Birth Outcomes Using GIS and Geospatial Analysis », Virginia Department of Health, Office of Minority Health and Public Health Policy. Disponible : http://www.vdh.state.va.us/healthpolicy/policyanalysis/documents/hamptonroads-IM-SDOH-8-2008.pdf.
5 Virginia Department of Health, Division of Health Statistics, Office of Minority Health and Public Health Policy. Santé inégale à travers le Commonwealth : un instantané. Rapport 2008 sur l'équité en santé de la Virginie. Richmond, Virginie : Virginia Department of Health, 2008. Disponible en ligne : http://www.vdh.state.va.us/healthpolicy/documents/health-equity-report-08.pdf.
6 Hanlon C, Rosenthal J et Hinkle L. Documentation de l'État sur les disparités raciales et ethniques en matière de santé pour éclairer l'action stratégique. En ligne le 11 mars 2011. Agence américaine pour la recherche et la qualité des soins de santé, p. 42. Disponible : http://www.hcup-us.ahrq.gov/reports.jsp.
7 Ministère de la Santé du Rhode Island, Usage du tabac et risques pour la santé chez les adultes du Rhode Island en 2008. Providence, RI : RI Center for Health Data and Analysis, 2008. Disponible : http://www.health.ri.gov/publications/healthriskreports/adults/2008TobaccoUse.pdf.
8 Ministère de la Santé de Rhode Island, "Preventive Health and Health Services Block Grant." Disponible : http://www.health.ri.gov/grants/preventivehealthandhealthservices/.
9 Donoghue, K. "R.I. La carte de l'empoisonnement au plomb montre d'énormes disparités dans le taux d'affliction » Nouvelles d'affaires de la Providence. Providence, RI : publié en ligne le 1er novembre 2010. Disponible : https://pbn.com/ri-lead-poisoning-map-shows-huge-disparities-in-rate-of-affliction53511/.
10 Donoghue, "R.I. La carte de l'empoisonnement au plomb montre d'énormes disparités dans le taux d'affliction » Nouvelles d'affaires de la Providence. Disponible : https://pbn.com/ri-lead-poisoning-map-shows-huge-disparities-in-rate-of-affliction53511/.
11 Pour plus d'informations, visitez le projet Childhood Lead Action. En ligne : http://www.leadsafekids.org/
12 Idem.


Comment le SIG peut aider les communautés à se préparer aux catastrophes (perspective de l'industrie)

Septembre est le mois de la préparation nationale, et étant donné le mois de septembre que nous avons connu avec des ouragans consécutifs et des incendies de forêt qui font rage, cette désignation est particulièrement opportune. Bien que la saison des ouragans commence en juin et que la saison de pointe des feux de forêt soit généralement début juillet, septembre est souvent un sommet dans le domaine des catastrophes. Bien que la technologie ne puisse pas empêcher les catastrophes naturelles, elle crée de puissants outils de préparation et d'intervention, en particulier, les systèmes d'information géographique (SIG), communément appelés « cartographie », créent des outils essentiels qui assurent une fonction vitale pour la préparation. Toute communauté peut augmenter sa préparation en suivant quelques étapes simples avant qu'une catastrophe ne survienne.

Tout d'abord, il est important de connaître vos risques. Les communautés doivent savoir, et s'assurer que leurs citoyens sachent, quelles zones sont à risque de catastrophe. En cartographiant et en analysant vos risques dans la communauté, vous pouvez commencer à prioriser par où commencer les préparatifs avant que la catastrophe ne frappe. Cela signifie prendre des mesures à la fois au niveau du gouvernement et des citoyens.

Prenez les récentes inondations à Houston causées par l'ouragan Harvey – bon nombre de ces résidences et entreprises ne savaient pas qu'elles se trouvaient dans ou à proximité d'une zone inondable potentielle. Le comté de San Diego, en Californie, a adopté une approche proactive de ce problème, aidant les citoyens à comprendre leur risque personnel et à promouvoir la préparation dans la communauté. Le comté a développé un outil appelé « Connaissez vos dangers », une carte interactive permettant aux gens d'entrer leur adresse spécifique pour voir le niveau de risque auquel ils sont confrontés en cas de tremblement de terre, d'inondation, de tsunami et d'incendie de forêt, des dangers spécifiques à leur situation géographique. Étant donné que la plupart des dangers auxquels San Diego est confronté sont sans avertissement, la réalité est que les citoyens auront probablement moins de 15 minutes pour évacuer en cas d'urgence.


Utilisation du tableau de bord NORS

Non. Le tableau de bord NORS ne contient pas d'informations sur toutes les épidémies pour plusieurs raisons :

  • NORS recueille des informations uniquement sur les épidémies de maladies entériques, à l'exception de certaines épidémies de maladies non entériques propagées par des aliments ou de l'eau contaminés.
  • NORS ne collecte pas d'informations sur les épidémies résultant d'une exposition dans un lieu non américain. Par exemple, une épidémie liée à des personnes tombées malades après avoir mangé un repas contaminé lors d'un voyage à l'extérieur du pays, même si la personne est tombée malade après son retour aux États-Unis.
  • Les services de santé peuvent ne pas signaler toutes les épidémies de maladies d'origine alimentaire, hydrique ou entérique au NORS.
    • Certaines épidémies ne sont jamais identifiées.
    • Certaines épidémies ne font pas l'objet d'une enquête.
    • Certaines enquêtes sur les éclosions ne peuvent pas être terminées.

    La vue par défaut de NORS Dashboard affiche les données de tous les types d'épidémies signalées à NORS.

    Vous pouvez personnaliser votre recherche de plusieurs manières. Vous pouvez sélectionner le ou les types d'épidémies que vous souhaitez inclure :

    Utilisez les listes déroulantes dans &ldquoOptions de recherche&rdquo pour effectuer des personnalisations supplémentaires :

    • An: spécifiez une plage de dates.
    • État: Choisissez des états individuels ou choisissez d'inclure uniquement les épidémies à plusieurs états ou à un seul état.
    • Étiologie (Cause): Sélectionnez les agents à inclure, tels que Salmonelle ou norovirus.
    • Réglage: Sélectionnez des paramètres spécifiques, tels que des établissements de soins de longue durée ou des restaurants.

    Pour les épidémies de maladies d'origine alimentaire, vous pouvez effectuer une recherche par :

    • Ingrédient alimentaire: Recherchez par aliment, y compris ceux contenant plus d'un ingrédient, et par ingrédients. En savoir plus >>

    Pour les épidémies de maladies d'origine hydrique, vous pouvez sélectionner :

    • Exposition à l'eau : Sélectionnez une ou plusieurs expositions à l'eau, telles que l'eau récréative traitée ou l'eau potable.
    • Type d'eau : Sélectionnez les types de sites ou de systèmes à inclure. En savoir plus >>

    La vue Tableau de bord affiche des informations dans un tableau personnalisé de graphiques, de cartes et de diagrammes interactifs. La vue tabulaire affiche des informations dans un tableau que vous pouvez trier par ordre numérique ou alphabétique en cliquant sur les en-têtes de colonne. Les deux vues affichent la zone de recherche, les statistiques rapides et des liens pour télécharger les données.

    Dans &ldquoQuick Stats &mdash Overall,&rdquo vous&rsquoll trouvez le nombre d'épidémies, de maladies, d'hospitalisations et de décès pour toutes les épidémies dans NORS Dashboard. Si vous effectuez une recherche, vous verrez des numéros personnalisés pour votre recherche dans &ldquoQuick Stats &mdash Current Search.&rdquo

    Une épidémie dans plusieurs États est définie comme une épidémie dans laquelle des expositions à la source en cause (telle qu'un aliment ou un approvisionnement en eau potable) se sont produites dans plus d'un État.

    Lorsqu'un utilisateur recherche dans le tableau de bord NORS des épidémies dans un état particulier, le tableau de bord NORS affiche toutes les épidémies à un seul état et les épidémies à plusieurs états dans lesquelles cet état a été impliqué. Le nombre de maladies répertoriées pour chaque épidémie multi-états représente le nombre total dans tout États impliqués dans l'épidémie. De même, le nombre d'hospitalisations et de décès inclut ceux tout États avec des cas dans l'épidémie multi-États.

    Dans une épidémie dans un seul État, l'exposition à une source d'épidémie, telle qu'un aliment ou l'eau d'une piscine, se produit dans un seul État. Cependant, les personnes malades peuvent vivre dans des États autres que celui où elles ont été infectées.

    Oui. Pour rechercher uniquement les épidémies multi-états, cliquez sur &ldquoState&rdquo dans la zone de recherche et sélectionnez &ldquoÉclosions multi-états uniquement.&rdquo Vous avez également la possibilité d'afficher &ldquoÉclosions à un seul état uniquement.&rdquo

    Pour voir le nombre de cas par état pour une épidémie :

    1. Cliquez sur le lien d'affichage &ldquoTabular&rdquo en haut à droite de l'écran :
    2. Faites défiler vers le bas pour voir les données basées sur vos critères de recherche affichées sur un tableau :
    3. Click on the &ldquoMultistate&rdquo link in the &ldquoState&rdquo column for the outbreak of interest:
    4. You will then see a pop-up box that displays a U.S. map and a table that lists the states involved in the outbreak and the number of cases each state reported to NORS*. You may also use your mouse to hover over each state highlighted on the map to see the number of cases in those states.

    Helpful Hint

    In the &ldquoDashboard&rdquo view, you will see a U.S. map titled &ldquoCase Counts by State&rdquo based on your search criteria and when you select &ldquoMultistate outbreaks only.&rdquo

    • Use your mouse to hover over each state highlighted on the map to see the total number of cases in that state.
    • Change the map display to &ldquoTabular&rdquo to see a table that lists the number of outbreaks each state has been involved in and the cumulative number of cases reported to NORS* by each state.

    *For foodborne outbreaks, case counts by state were not collected until 2009, so outbreaks before 2009 will not have these numbers.

    An etiology is the cause of the outbreak. NORS Dashboard lets you select genus or name among bacterial, viral, parasitic, chemical, and toxic agents. You may also select &ldquounknown.&rdquo To see all of information available about the etiologies that you select, click on the Tabular view or click on the link to download current search data.

    When you download your search results or all NORS Dashboard data or look at data using the &ldquoTabular&rdquo view, you can see if the etiology of an outbreak was confirmed or suspected.

    In general, NORS reporting sites follow CDC&rsquos &ldquoGuide to Confirming an Etiology in Foodborne Disease Outbreak&rdquo when determining whether the etiology is confirmed or suspected. However, not all outbreak reports use these definitions. NORS Dashboard&rsquos etiology data reflect what was reported to NORS and reviewed by CDC.

    You can type a specific food into the &ldquoFood/Ingredient&rdquo field in the search options. NORS Dashboard will search both the food and the contaminated ingredient fields for your specified food. However, NORS Dashboard contains more than 2,000 food names and variations, so searching on a single food name may not provide complete information on all outbreaks linked to that type of food. For example, outbreaks linked to contaminated beef in hamburgers could be entered under beef, hamburger, or both. As a result, searching for &ldquobeef&rdquo alone may not identify all outbreaks linked to beef hamburgers. You should include all relevant variations of a specific food.

    To see all of the food variables associated with your search, click on the link to download current search data. This information is not visible in tabular view. When you download search data, you also will see a food category for each food and contaminated ingredient, if available.

    A food vehicle is the contaminated food item a person ate before becoming sick. It may contain more than one ingredient. When searching for a food, both of these fields will be included in the search.

    If a contaminated ingredient is listed in NORS Dashboard, it is more specific than the food vehicle and is the specific food or ingredient in the food vehicle that was implicated. For example, in August 2010, Michigan reported an outbreak of 41 illnesses caused by Salmonella serotype Javiana. Potato salad was the food vehicle yellow onion was the contaminated ingredient.

    If a contaminated ingredient is not listed in NORS Dashboard, the food vehicle category provides the best information available.

    The water exposure category describes how the people in the outbreak were exposed to contaminated water. For example, the treated recreational water category includes outbreaks that involve people who got ill after swimming in a pool or another water venue.

    The five water exposure categories in NORS are:

    • Treated recreational water
    • Untreated recreational water
    • Drinking water
    • Other/Environmental water
    • Undetermined water (for example, when multiple water exposures were suspected and no single exposure was confirmed as the exposure responsible for the outbreak).

    The water type category describes the water venue (for example, swimming pool or lake) or water system (such as a public water system or private well) that contained or distributed the contaminated water.

    Some waterborne disease outbreaks are caused by germs, such as Legionella, that can grow inside the water pipes of a building. When drinking water outbreaks caused by these germs are reported in NORS, the water type describes the drinking water system that supplied the water to the building. This does not necessarily mean that the water coming into the building was contaminated.

    A water type may not be listed in NORS Dashboard, if it was not identified or reported. In that situation, the water exposure category provides the best information available about the source of the contaminated water.

    This field indicates whether waterborne disease outbreak report data has been &ldquocleaned&rdquo or &ldquoreviewed,&rdquo as defined below. This field is available on downloaded search data. The information is not displayed in the dashboard or tabular views.

    • &ldquoCleaned&rdquo: CDC works with local, state, and territorial health departments to fill in missing information or correct possible errors before updating NORS Dashboard. This process occurs for all types of outbreaks reported in NORS Dashboard. Waterborne disease outbreak reports that have undergone this process are classified as &ldquocleaned.&rdquo
    • &ldquoReviewed&rdquo: CDC and the U.S. Environmental Protection Agency periodically review and publish national waterborne disease outbreak data. The review process may result in additional changes to report data through consultation with U.S. states and other reporting jurisdictions. Waterborne disease outbreak reports that have undergone this process are classified as &ldquoreviewed.&rdquo
    • Hospitalizations: The number of hospitalizations reported
    • Info on Hospitalizations* : The number of ill people for whom information on hospitalization is available
    • Deaths: The number of deaths reported
    • Info on Deaths * : The number of ill people for whom information on death is available

    Often, outbreak investigators can&rsquot obtain information for all the sick people in the outbreak, so the &ldquoInfo on Hospitalizations&rdquo or &ldquoInfo on Deaths&rdquo numbers may be smaller than the number of illnesses reported.

    *These fields are not available for outbreaks that happened before 2009.

    FOOD Tool, the web-based platform for searching CDC&rsquos Foodborne Disease Outbreak Surveillance System, has been replaced by NORS Dashboard. Don&rsquot worry &mdash all of the foodborne disease outbreak information available through FOOD Tool can be accessed through NORS Dashboard.

    To obtain a NORS dataset for publication &mdash including data for use in scientific publications &mdashemail the NORS Dashboard mailbox.

    Please use the following suggested citation to reference NORS Dashboard data:


    MapClick 6

    There are two links below that access MapClick6. One link is for internal users (inside the Johnston County Government firewall) and one for all external users. Please click on one of the specified links below.


    FOR BEST VIEWING EXPERIENCE

    We recommend using Microsoft Internet Explorer version 11 or greater or Mozilla Firefox 30.0 or greater. Be sure pop-up blocker is turned off prior to using this application.
    SOURCES FOR HELP

    A Quick Tip Guide is available as a PDF and will help you get started with MapClick. This guide provides basic instructions for the most common tasks as well as solutions for common issues. You can click here to download the Quick Tip Guide.

    If you would like to watch a video tutorial of the Quick Tip Guide Click Here New Video Training.

    If Mapclick will not load If MapClick will not load.

    A detailed instruction manual is available as a PDF file and provides an in depth look at each tab of MapClick. You can click here to download the Instruction Manual.


    Air Pollution

    BC concentrations measured by bicycle

    Worcester Heart Attack Study
    We geocoded subjects in the Worcester Heart Attack Study, and selected geocoded controls from town records. We used these data and multilevel Poisson and Cox models to investigate the spatial distribution of myocardial infarction incidence rates, the role of contextual socio-economic factors in explaining that spatial distribution, the spatial distribution of survival rates among persons discharged alive after their myocardial infarction, and the role of contextual socio-economic factors in explaining that spatial distribution. We also conducted air pollution monitoring at a wide range of locations in the Worcester metropolitan area and used GIS variables to develop predictive models of pollution concentrations as a function of population density, distance to roads, estimated traffic count, land use data, etc. We investigated whether long term concentrations of air pollution are associated with the risk of myocardial infarction, or with survival among those discharged alive from their myocardial infarction, and whether pollution exposure explains some of the social gradient in risk.

    Eastern Massachusetts Pollution Study

    Using data from multiple personal exposure studies, plus several other studies that have collected pollution data at locations in Eastern Massachusetts, we will develop predictive models of pollution concentrations as a function of GIS derived variables such as population density, distance to roads, estimated traffic count, land use data, etc. We obtained from the Massachusetts Department of Public Health data from birth certificates for all live births in the area for five years, as well as all deaths. These were geocoded to latitude and longitude. We then merged in block group and tract level data on socio-economic factors. We will examine whether estimated pollution exposure is associated with birthweight, gestational age, small for gestational age, and low birthweight using the birth data. We will also examine the role of contextual level SES variables in explaining the same outcome, the independent explanatory effect of block group vs tract data, and the extent to which measures of physical environment (pollution) explain some of the social gradient in outcome. Using the death data, we will investigate whether rates of death for causes are related to pollution exposure, and again whether pollution explains some of the social gradient in death rate. Finally, we will select controls matched on age and sex, geocode them and estimate their exposure, and repeat the analysis as a case-control study.

    Covariates calculated with GIS are used in a statistical model to predict daily black carbon air pollution

    Normative Aging Study

    The normative aging study is a long term prospective cohort study of approximately 2500 persons who were free of disease in the early 1970’s, and who have been followed since then. Using GIS derived exposure data and address history, we are estimating cumulative exposure in each participant.

    One measure of exposure we are using is daily black carbon concentrations predicted by a statistical model that uses monitoring data, meteorological data and covariates derived from GIS data. We are investigating the association of air pollution with myocardial infarction, COPD, and death.

    Predicting Ground Level Air Pollution From Satellite Data

    Several researchers have been working on developing models to predict daily PM2.5 concentrations from satellite Aerosol Optical Depth (AOD) measurements. Some references discussing this work are:
    Paciorek CJ, Liu Y, HEI Health Review Committee. Assessment and statistical modeling of the relationship between remotely sensed aerosol optical depth and PM2.5 in the eastern United States. Res Rep Health Eff Inst. 2012 May(167):5-83 discussion 85-91.
    Kloog I et al. Assessing temporally and spatially resolved PM2.5 exposures for epidemiological studies using satellite aerosol optical depth measurements. Atmospheric Environment 45 (2011) 6267-6275.
    Chudnovsky A. et al. Prediction of daily fine particulate matter concentrations using aerosol optical depth retrievals from the Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES). Journal of the Air & Waste Management Association 62 (2012) 1022-1031.
    Chudnosky A. et al. Spatial scales of pollution from variable resolution satellite imaging. Environmental Pollution 172 (2013) 131-138.

    Bicycle Monitoring Study

    NO2 concentrations measured by bicycle

    A mobile, multi-pollutant monitoring station was designed and field tested to measure traffic-related air pollution exposure generally and also specifically for cyclists. The monitoring station is on a trailer that can be towed by a bicyclist. Cyclist air pollution exposures measurements were made across multiple types of bike routes and traffic conditions in an urban setting.


    Projects

    2016 Pictometry Imagery Acquisition

    Just last fall, the Lucas County Auditor acquired new Pictometry imagery. Brand new to AREIS Online, Pictometry provides oblique (captured at a 45 degree angle) imagery that allows a more natural perspective, making objects easier to recognize. See properties in a 360 degree view. See imagery from several different years.

    2017 Aerial Imagery

    In conjunction with the Engineer’s Office, E-911 Emergency Services, and the City of Toledo, Lucas County will acquire new aerial imagery in spring of 2017. This imagery will be available in the fall of 2017 in all of our GIS applications, including AREIS Online and Engineer’s websites.


    Lucas County Enterprise GIS Integration

    In support of the Lucas County Auditor’s goal of data collaboration and open data initiatives, the Auditor’s GIS department is working to accommodate other agencies’ data and workflow into their GIS Enterprise system. We have already successfully integrated the Lucas County Engineer and the Sanitary Engineer’s data into our Enterprise. We are currently working on creating an editing environment where other County agencies, municipalities, and citizens can help to edit, create, and manage GIS data.


    Voir la vidéo: How to improve your English speaking skills by yourself (Octobre 2021).