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Filtro BBOX de Geoserver 2.5.2 CQL

Filtro BBOX de Geoserver 2.5.2 CQL


Intentando usar el filtro de cuadro delimitador CQL, pero obtengo un resultado extraño como este:

loadFeatures ({"type": "FeatureCollection", "totalFeatures": 15640, "features": []})

Muestra un total de 15640 características en ese bbox, pero ¿por qué no hay una lista de ellas y las "características" son solo una lista vacía?

Este es mi filtro CQL:

http://loom-gis.geo.ut.ee:8080/geoserver/ermas/ows?service=WFS&version=1.1.0&request=GetFeature&typeName=ermas:testdata_geopnt&outputFormat=text/javascript&format_options=callback:loadFeatures&PS&PS:330=50 3301 & CQL_FILTER =% 28BBOX% 28geometry, 494981.10875,% 206437855.3625,% 20684824.8587499999,% 206569105.3625% 29% 29

debe declarar que usa EPSG 3301 y no EPSG 4326 para BBOX con wfs en la versión 1.1.1 .: "Si no se especifica el crsuri, las coordenadas 2-D se especificarán usando grados decimales y WGS84" (http: //augusttown.blogspot.de/2010/08/mysterious-bbox-parameter-in-web.html)

Simplemente agregue un crsuri al final:

http://loom-gis.geo.ut.ee:8080/geoserver/ermas/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=ermas:testdata_geopnt&outputFormat=text/javascript&format_options=callback:loadFeatures&BmaxFeatures=50 494981.10875, 6437855.3625, 684824.8587499999, 6569105.3625, EPSG: 3301

con la versión 1.0.0 también funciona:

$ .ajax ("http://loom-gis.geo.ut.ee:8080/geoserver/ermas/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=ermas:testdata_geopnt&outputFormat=text/javascript&format_options=callback:maxloadFeatures=50 = EPSG: 3301 & CQL_FILTER =% 28BBOX% 28geometry, 494981.10875,% 206437855.3625,% 20684824.8587499999,% 206569105.3625% 29% 29 ", {dataType:" jsonp "}) .done (function (data) {never.log ('done will ser llamado, lamentablemente ... ');}); función loadFeatures (datos) {var map = new OpenLayers.Map ("mapa"); map.addLayer (nuevo OpenLayers.Layer.OSM ()); console.log ("jetzt"); var vector = new OpenLayers.Layer.Vector ({}); var geojsonParser = new OpenLayers.Format.GeoJSON ({'internalProjection': nuevo OpenLayers.Projection ("EPSG: 900913"), 'externalProjection': nuevo OpenLayers.Projection ("EPSG: 3301")}); vector.addFeatures (geojsonParser.read (datos)); map.addLayer (vector); map.zoomToExtent (vector.getDataExtent ()); console.log (datos); };

ver http://jsfiddle.net/expedio/nxd1t2t3/


Envíe los expedientes académicos oficiales de todos los colegios y universidades a los que haya asistido.

Envíe tres cartas de recomendación de profesores y profesionales.

Las recomendaciones pueden presentarse en el Informe de referencia para estudios de posgrado o como una carta de recomendación tradicional. Las cartas deben estar firmadas y remitidas en formato PDF con membrete oficial.

Su declaración debe tener una extensión aproximada de 500 a 1,000 palabras. Incluya su interés específico en el programa de Temple, su investigación y sus metas profesionales futuras, y sus logros académicos y de investigación anteriores.

Se requiere un currículum vitae profesional actual.

Las transcripciones electrónicas oficiales deben enviarse a [email protected] o enviar las transcripciones originales a la siguiente dirección.

Facultad de Artes Liberales de la Universidad de Temple
Comité de Admisiones de Graduados del Programa GIS PSM
308 Gladfelter Hall
1115 W. Polett Walk
Filadelfia, PA 19122-6089

Requisitos adicionales para solicitantes internacionales

Para los solicitantes cuyo idioma nativo no es el inglés, se requieren los exámenes TOEFL, IELTS o PTE. Las puntuaciones deben cumplir con los siguientes mínimos.

  • TOEFL iBT: 88
  • IELTS Académico: 6.5
  • PTE Académico: 60

Preguntas

Si tiene preguntas sobre el proceso de admisión de Sistemas de Información Geográfica PSM, comuníquese con
Vicki Giammarco, administrador del Departamento de Geografía y Estudios Urbanos.
Teléfono: 215-204-7692
Correo electrónico: [email protected]

Fechas límites para la Aplicación

  • Fecha límite de solicitud de otoño: Marzo 1
  • Fecha límite de solicitud tardía de otoño: 1 de julio
  • Fecha límite de solicitud de primavera: 1 de noviembre
  • Fecha límite de solicitud tardía de primavera: 7 de diciembre
  • Fecha límite de solicitud de verano: 15 de abril

Las solicitudes se procesan a medida que se reciben. Las solicitudes tardías se pueden considerar para la admisión.


Uso de registros médicos electrónicos y sistemas de información geográfica en la vigilancia de la salud pública de la diabetes tipo 2: un estudio de viabilidad

Papel corto

1 Centro de Investiga & ccedil & atildeo em Sa & uacutede P & uacuteblica, Escola Nacional de Sa & uacutede P & uacuteblica, Escuela Portuguesa de Salud Pública, Universidade Nova de Lisboa, Lisboa, Portugal

2 Centro de Informática de la Salud, Instituto Australiano de Innovación en Salud, Universidad Macquarie, Sydney, Australia

3 NOVA Medical School / Faculdade de Ci & ecircncias M & eacutedicas, Departamento de Medicina Familiar, Universidade Nova de Lisboa, Lisboa, Portugal

4 Facultad de Ciencias Humanas y Sociales, Universidade Nova de Lisboa, Lisboa, Portugal

5 APDP-Centro de Diabetes, Educación e Investigación, Universidade Nova de Lisboa, Lisboa, Portugal

Autor correspondiente:

Liliana Laranjo, MD, MPH, PhD

Centro de Informática de la Salud

Instituto Australiano de Innovación en Salud

Abstracto

Antecedentes: los datos recopilados de forma rutinaria en los registros de salud electrónicos (EHR) ofrecen una oportunidad única para monitorear las condiciones de salud crónicas en tiempo real. Los sistemas de información geográfica (SIG) pueden ser un complemento importante en el análisis de esos datos.

Objetivo: El objetivo de este estudio fue explorar la viabilidad del uso de HCE y SIG de atención primaria para la gestión de la atención de la población y la vigilancia de la salud pública de las enfermedades crónicas, en Portugal. En concreto, se eligió la diabetes tipo 2 como estudio de caso, y nuestro objetivo fue mapear su prevalencia y la presencia de comorbilidades, así como identificar posibles poblaciones en riesgo de complicaciones cardiovasculares.

Métodos: Estudio transversal utilizando datos a nivel individual de 514 centros de atención primaria, recopilados de tres tipos diferentes de HCE. Se obtuvieron datos de pacientes adultos con diabetes tipo 2 (identificados por el código de la Clasificación Internacional de Atención Primaria [ICPC-2], T90, en la lista de problemas). Los SIG se utilizaron para mapear la prevalencia de diabetes y comorbilidades (hipertensión, dislipidemia y obesidad) por parroquia, en la región de Lisboa y el Valle del Tajo. Para el análisis de los datos se utilizó estadística descriptiva y regresión logística multivariante.

Resultados: Identificamos 205,068 individuos con diagnóstico de diabetes tipo 2, lo que corresponde a una prevalencia del 5,6% (205,068 / 3,659,868) en la población de estudio. La edad media de estos pacientes fue de 67,5 años y la hipertensión estuvo presente en el 71% (144.938 / 205.068) de todos los individuos. Hubo una variación considerable en las comorbilidades diagnosticadas entre parroquias. Los pacientes diabéticos con hipertensión concomitante o dislipidemia mostraron mayores probabilidades de haber sido diagnosticados con complicaciones cardiovasculares, al ajustar por edad y sexo (odds ratio de hipertensión [OR] 2,16, intervalo de confianza [IC] 2,10-2,22 dislipidemia OR 1,57, IC 1,54-1,60) .

Conclusiones: Los datos a nivel individual de los HCE pueden desempeñar un papel importante en la vigilancia de enfermedades crónicas, principalmente mediante el uso de SIG. Promover la calidad y la exhaustividad de los datos, principalmente mediante la participación de los pacientes en sus registros médicos, es fundamental para mejorar la viabilidad y utilidad de este enfoque.

Encuesta de salud pública de la JMIR 20162 (1): e12

Palabras clave

Introducción

Hoy en día, los datos recopilados por los proveedores de atención médica en registros médicos electrónicos (HCE) ofrecen una oportunidad única para monitorear las condiciones de salud agudas y crónicas en tiempo real [1]. Además, los HCE tienen el potencial de convertirse en una fuente de datos rentable, viable y sostenible para la gestión continua de la salud de la población [1]. Una forma interesante de analizar los datos recopilados por EHR es con el uso de sistemas de información geográfica (SIG). Los SIG pueden rastrear cambios regionales en la incidencia y prevalencia de enfermedades, analizar los determinantes ambientales y sociales de la salud, identificar tendencias de salud en las comunidades locales y ayudar a planificar intervenciones para las poblaciones con mayor necesidad de servicios [2].

Los SIG tienen la capacidad de dar contexto geográfico a los datos de HCE y parecen útiles cuando se realizan evaluaciones de necesidades de salud a nivel comunitario. De hecho, la geovisualización puede considerarse una etapa preliminar para enfocar los esfuerzos de salud pública en comunidades muy necesitadas. Además, los SIG están atrayendo cada vez más atención en la identificación y análisis de áreas de alto riesgo de enfermedades no transmisibles, como es el caso de los "ambientes quoobesogénicos" [3, 4] y la diabetes [2, 5 - 7].

El principal objetivo de este estudio fue evaluar la viabilidad de utilizar datos de HCE y SIG a nivel individual de atención primaria para la vigilancia de la salud pública de la diabetes tipo 2 en Portugal.

Métodos

Configuración

Este estudio se llevó a cabo en Lisboa y en la región vecina del Valle del Tajo, con un total de 514 centros de atención primaria. Todos los centros estaban informatizados y tenían un HCE en uso. En el momento del estudio, había tres tipos diferentes de software de HCE en uso en el sistema de atención primaria, pero uno de ellos (llamado & lsquoSAM & rsquo, desarrollado y financiado por el Ministerio de Salud) se utilizó en la gran mayoría de las prácticas de atención primaria. a través del país. Los datos de las HCE de atención primaria se recopilan actualmente en almacenes de datos de salud locales, uno de los cuales se encuentra en Lisboa.

En Portugal, la atención médica se financia principalmente con fondos públicos, y la mayoría de los pacientes tiene un identificador de paciente único y acceso a los servicios de atención primaria a través del sistema público de atención primaria. El uso de la Clasificación Internacional de Atención Primaria (ICPC-2) es una práctica común de los médicos de atención primaria en Portugal, especialmente para registrar diagnósticos y problemas de salud en el HCE. Además, los indicadores actuales de mejora de la calidad definidos por el Ministerio de Salud dependen principalmente del uso de esta clasificación.

Recopilación de datos

La recolección de datos fue realizada en septiembre de 2013 por el departamento de Tecnología de la Información de la Administración Regional de Salud en Lisboa, desde su almacén de datos. El conjunto de datos proporcionado fue desidentificado (se utilizó un identificador pseudonimizado para cada paciente). Se recopilaron datos a nivel individual sobre pacientes adultos (& ge20 años de edad) con el diagnóstico de diabetes tipo 2 (identificado por tener el código ICPC-2 para diabetes tipo 2 - T90 - en el campo EHR & lsquoproblems list & rsquo). Se eliminaron los duplicados del conjunto de datos, así como los pacientes que viven fuera del área de estudio de Lisboa y el Valle del Tajo. Las variables recogidas fueron: edad, sexo, parroquia de residencia, comorbilidades y complicaciones cardiovasculares. Los datos sobre comorbilidades y complicaciones cardiovasculares se recogieron de la lista de problemas, por la presencia o ausencia de los códigos ICPC-2 correspondientes (comorbilidades: obesidad, hipertensión T82, K86 y K87 y dislipidemia, T93 y complicaciones: cardiopatía isquémica, K74 y K76 infarto de miocardio, isquemia cerebral transitoria K75, accidente cerebrovascular K89, enfermedad cerebrovascular K90, enfermedad vascular periférica y K91, K92).

El estudio fue aprobado por el Comité Nacional de Protección de Datos y por el Comité de Ética de la Administración Regional de Salud en Lisboa.

Análisis de los datos

Se utilizó el software R Studio (versión 3.0.2) para los análisis estadísticos. La funcionalidad ArcMap de ArcGis (versión 10 ESRI) se utilizó para crear mapas de cloropleta. La prevalencia de diabetes por parroquia se trazó utilizando una escala de grises donde el tono más oscuro representaba la prevalencia más alta. Se aplicó el mismo método para generar los mapas de comorbilidades y rsquo.

Resultados

Prevalencia de diabetes

De un total de 3.659.868 registros individuales de personas inscritas en los centros de atención primaria estudiados, 205.068 tenían el diagnóstico de diabetes tipo 2, lo que corresponde a una prevalencia del 5,6% (205.068 / 3.659.868). La edad media de estos pacientes fue de 67,5 años (desviación estándar 11,7) y el 49,8% (102,155 / 205,068) eran mujeres. La mayoría (190,912 / 205,068, 93,1%) de los pacientes tenían 50 años de edad o más.

La hipertensión estaba presente en el 71% (144.938 / 205.068) de los pacientes con diabetes tipo 2, la obesidad en el 20% (41.473 / 205.068) y la dislipidemia en el 45% (92.000 / 205.068) El 19% (37.949 / 205.068) de los pacientes tenían ninguna de estas comorbilidades. No se registraron complicaciones cardiovasculares en el 85% (173.227 / 205.068) de los pacientes. La cardiopatía isquémica fue la complicación cardiovascular más prevalente, estando presente en el 7% de los pacientes (14.982 / 205.068), seguida del ictus (9.152 / 205.068, 5%), la enfermedad vascular periférica (7.683 / 205.068, 4%) y el miocardio. infarto (5.012 / 205.068, 2%). Se registró isquemia cerebral transitoria y enfermedad cerebrovascular en menos del 2% de los pacientes con diabetes (1.355 / 205.068 y 2.448 / 205.068, respectivamente).

& lrm Figura 1. Mapeo de la prevalencia y comorbilidades de diabetes y distribución acirc & euro & trade, por parroquia, en Lisboa y el Valle del Tajo. Derechos de autor de la imagen: los autores. Ver esta figura

Análisis geográfico

Los mapas de prevalencia de diabetes, dislipidemia, hipertensión y obesidad mostraron una variación considerable en la región de Lisboa y el Valle del Tajo, con algunas parroquias mostrando proporciones más altas que otras (Figura 1). El análisis geográfico permitió identificar áreas de alta prevalencia de diabetes, hipertensión, dislipidemia y obesidad.

Discusión

Principales hallazgos

Este estudio demostró la viabilidad de recopilar, analizar y mostrar geográficamente datos de HCE. Nuestro estudio mostró una prevalencia de diabetes diagnosticada en atención primaria similar a las estimaciones informadas anteriormente, así como una alta proporción de hipertensión diagnosticada, de acuerdo con la literatura [8]. Una forma de aplicar esta información sería enfocar los esfuerzos iniciales de salud pública en áreas donde la prevalencia de diabetes y comorbilidades parece ser mayor, analizando y abordando las posibles razones de esa discrepancia, a nivel comunitario.

Sin embargo, encontramos que los datos a nivel individual que se pueden extraer de los sistemas de información de atención primaria en Portugal son aún limitados. No tuvimos acceso a datos sobre escolaridad, estatus socioeconómico (NSE), medicación para la diabetes o datos biométricos y de laboratorio. Además, en Portugal no se suele permitir la recopilación de datos étnicos, lo que dificulta un análisis exhaustivo de las disparidades en la atención de la salud en los grupos étnicos minoritarios.

No fue posible un análisis GIS más preciso y completo debido a la falta de acceso a la información del código postal de residencia a nivel individual o datos a nivel parroquial sobre los determinantes sociales y ambientales de la salud (por ejemplo, escolaridad, SES, vivienda, accesibilidad para peatones, espacios verdes , distancia de supermercados, cadenas de comida rápida).

Además, para que se lleve a cabo un seguimiento integral de los resultados, debería ser posible vincular los datos de las HCE hospitalarias y de atención primaria, así como de otras instituciones sanitarias (p. Ej., Farmacias, laboratorios) [9]. La integración de estas fuentes de datos, en combinación con información sobre los determinantes sociales y ambientales de la salud, podría brindar una imagen más completa del estado de salud de las comunidades [2].

Desafortunadamente, una gran cantidad de datos permanece aislada en instituciones, fragmentada y generalmente inaccesible para aquellos que podrían darle significado: médicos, trabajadores de salud pública, investigadores y, lo más importante, pacientes. Es importante que los datos relacionados con la salud se traten cada vez más como un bien público y un elemento esencial de un sistema de atención de la salud en aprendizaje.

Fortalezas y limitaciones

Este estudio tiene varias fortalezas. Fue el primero en Portugal en analizar los datos recopilados de forma rutinaria de los HCE, produciendo mapas de áreas pequeñas de la distribución de la diabetes y las comorbilidades, en toda una región. El gran tamaño de la muestra y la considerable cantidad de datos estructurados garantizan cierta solidez a los resultados. Los resultados de nuestro estudio deben interpretarse en el contexto de su diseño transversal. No se puede excluir el sesgo de selección y pueden faltar dos grupos específicos de personas en nuestra muestra: las personas con problemas de accesibilidad a la atención médica y las personas cubiertas por un seguro privado, que normalmente no utilizan los servicios públicos de atención primaria.

Por último, es importante tener en cuenta que la interpretación de los datos de HCE generalmente está sujeta a cierto sesgo (p. Ej., Selección, clasificación errónea, vigilancia) y debe realizarse con escepticismo para distinguir las señales reales del ruido aleatorio [10].

Implicaciones para la práctica clínica, la investigación y la política sanitaria

Dado el potencial de este enfoque para mejorar la vigilancia de enfermedades crónicas, se debe promover la conciencia entre los responsables de la formulación de políticas sobre la importancia del acceso a los datos, la propiedad, la seguridad, la privacidad, la calidad y la exhaustividad. Además, se debe promover la aceptación por parte de los médicos y se deben hacer todos los esfuerzos posibles para que la entrada de datos no sea una carga adicional en la práctica diaria. Una condición necesaria para mejorar la calidad y la exhaustividad de los datos es facilitar y agilizar su recopilación, con HCE amigables para los médicos y la participación del paciente en la recopilación e integración de datos.

Los estudios futuros deberían explorar los efectos de las características de áreas pequeñas (p. Ej., Factores socioeconómicos y ambientales, disponibilidad de servicios de atención médica) sobre la salud individual, es decir, en regiones donde la carga de diabetes es mayor. El análisis de la correlación de los resultados de salud con los determinantes sociales de la salud puede facilitar la implementación de intervenciones específicas y una asignación óptima de los recursos disponibles. Además, al identificar las localidades de alto riesgo, los esfuerzos de salud pública pueden delinear y priorizar las estrategias basadas en la comunidad, un elemento importante del modelo de atención crónica.

Conclusión

En resumen, los datos de HCE de atención primaria muestran potencial para ser utilizados en la vigilancia de salud pública de enfermedades crónicas, en particular con la ayuda de SIG. Los datos clínicos recolectados de manera rutinaria en la práctica diaria, cuando se combinan con información sobre los determinantes sociales y ambientales de la salud, tienen el potencial de brindar una imagen más completa del estado de salud de las comunidades.

Conflictos de interés

Referencias

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  3. Swinburn B, Egger G, Raza F. Disección de entornos obesogénicos: el desarrollo y la aplicación de un marco para identificar y priorizar las intervenciones ambientales para la obesidad. Prev Med 199929 (6 Pt 1): 563-570. [CrossRef] [Medline]
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  7. Zhou M, Astell-Burt T, Bi Y, Feng X, Jiang Y, Li Y, et al. Variación geográfica en la prevalencia y detección de diabetes en China: análisis espacial multinivel de 98.058 adultos. Diabetes Care 201538 (1): 72-81. [CrossRef] [Medline]
  8. Gardete-Correia L, Boavida JM, Raposo JF, Mesquita AC, Fona C, Carvalho R, et al. Primer estudio de prevalencia de diabetes en Portugal: estudio PREVADIAB. Diabet Med 201027 (8): 879-881. [CrossRef] [Medline]
  9. Kukafka R, Ancker JS, Chan C, Chelico J, Khan S, Mortoti S, et al. Rediseño de sistemas de historia clínica electrónica para apoyar la salud pública. J Biomed Inform 200740 (4): 398-409 [Texto completo GRATIS] [CrossRef] [Medline]
  10. Chiolero A, Santschi V, Paccaud F.Vigilancia de salud pública con historias clínicas electrónicas: en riesgo de sesgo de vigilancia y sobrediagnóstico. Eur J Public Health 201323 (3): 350-351 [Texto completo GRATIS] [CrossRef] [Medline]

Abreviaturas

HCE: registros de salud electrónicos
SIG: Sistemas de Información Geográfica
ICPC: Clasificación internacional de atención primaria
SES: Estatus socioeconómico

Editado por G Eysenbach enviado 04.02.15 revisado por pares por L Garvin, D Amante comentarios al autor 10.07.15 versión revisada recibida 19.11.15 aceptado 04.01.16 publicado 17.03.16

& copyLiliana Laranjo, David Rodrigues, Ana Marta Pereira, Rog & eacuterio T Ribeiro, Jos & eacute Manuel Boavida. Publicado originalmente en JMIR Public Health and Surveillance (http://publichealth.jmir.org), 17.03.2016.

Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/), que permite el uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que el original El trabajo, publicado por primera vez en JMIR Public Health and Surveillance, está debidamente citado. Se debe incluir la información bibliográfica completa, un enlace a la publicación original en http://publichealth.jmir.org, así como esta información de derechos de autor y licencia.


¿Cómo funciona?

Unir bibliotecas geoespaciales robustas de código abierto para una gestión de datos eficiente

La extensión espacial utiliza GeoTools, GDAL / OGR, Java Topology Suite para leer y escribir formatos GIS y para procesar funciones.

¿Cuáles son los formatos admitidos?

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¿Cuáles son las transformaciones admitidas?

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El usuario se beneficia del gran panel de componentes disponibles en Talend Data Integration y puede interactuar fácilmente con todo tipo de fuentes de datos (por ejemplo, bases de datos, servicios web XML o SOAP, JSON). También es compatible con las funciones de gestión de datos GIS que se ocupan de la publicación de datos y el rastreo y el editor de metadatos:

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  • Norma de metadatos de información geográfica ISO19139
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  • Botella de plástico de 2 litros, vacía y limpia.
  • Cuchillo de uso
  • Agua sucia (hágalo usted mismo con cosas como posos de café, tierra, hojas viejas trituradas, aceite de cocina o pequeños trozos de espuma)
  • Taza medidora
  • Cuchara
  • Cronómetro o reloj con segundero
  • Lápiz y papel
  • Tantos de los siguientes materiales de filtro como pueda conseguir: carbón activado (disponible en la sección de pescado en una tienda de mascotas), grava, arena (gruesa y / o fina), bolas de algodón
  • Filtro de café (¡un pañuelo, un calcetín viejo, una servilleta o una toalla de papel también funcionan!)

Paso 1

Pídale a un adulto que corte la botella por la mitad. Luego, voltee la mitad superior de la botella y colóquela en la parte inferior, de modo que la parte superior parezca un embudo. Construirás tu filtro en la parte superior.

Paso 2

Coloque el filtro de café (o pañuelo, calcetín, etc.) en la parte inferior de su filtro.

Paso 3

Agregue bolas de algodón, carbón, grava, arena y / u otros materiales en capas. Puede utilizar solo uno de ellos o todos. Consejo: Piense en qué orden agregarlos. Los materiales de filtro más grandes suelen atrapar impurezas más grandes.

Paso 4

Escriba qué materiales de filtro usó y en qué orden los colocó en capas.

Paso 5

Revuelva el agua sucia y mida una taza.

Paso 6

Paso 7

Vierta una taza de agua sucia en su filtro. Inicie el temporizador tan pronto como comience a verter.

Paso 8

Mida el tiempo que tarda toda el agua en pasar por el filtro. Luego, anote cuánto tiempo tomó.

Paso 9

Saque con cuidado los materiales del filtro, una capa a la vez. ¿Qué sacó cada capa del agua?

Paso 10

¡Experimentar! Limpia la botella y vuelve a intentarlo. Coloque los materiales del filtro en un orden diferente cada vez y cronometra cada experimento. ¿Qué descubres?


Khan, O. A. y Skinner, R. (eds.), Sistemas de información geográfica y aplicaciones sanitarias, Idea Group, Hershey, PA, 2003.

Cromley, E. K. y McLafferty, S. L., SIG y salud pública, Guiford, Nueva York, 2002.

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Rafalski, E. y Mullner, R., Asegurando el cumplimiento de HIPAA usando almacenes de datos para marketing de atención médica,J. Consum. Marca. 20(7):629-633, 2003.


Reseñas

Revisado por Ruopu Li, profesor asociado, Southern Illinois University Carbondale el 4/1/21

En general, este libro cubre bien los conocimientos esenciales sobre SIG y datos relacionados. Estoy impresionado con contenidos muy completos e información detallada sobre algunos aspectos de SIG. Por ejemplo, disfruté leyendo el capítulo sobre agrimensura y GPS. Lee mas

Revisado por Ruopu Li, profesor asociado, Southern Illinois University Carbondale el 4/1/21

Calificación de amplitud: 4 ver menos

En general, este libro cubre bien los conocimientos esenciales sobre SIG y datos relacionados. Estoy impresionado con contenidos muy completos e información detallada sobre algunos aspectos de SIG. Por ejemplo, disfruté leyendo el capítulo sobre agrimensura y GPS. Me gusta mucho & quot; Prueba esto & quot; que permite a los estudiantes hacer una pausa y pensar. Sin embargo, se perdió una discusión en profundidad sobre algunas cosas importantes como el modelo / estructura de datos y el análisis de datos SIG. Definitivamente le daré a su amplitud una calificación de 4 estrellas si el título es como Nature of GIS Data.

Índice de precisión del contenido: 4

En general, las descripciones de la mayoría de los conceptos parecen precisas. Sin embargo, algunas definiciones del Capítulo 1 podrían ser más rigurosas. Por ejemplo, las definiciones de información y sistema de información tienden a tener un alcance más limitado. Sugiero proporcionar definiciones comparativas para conceptos importantes. Puede resultar útil citar definiciones de ESRI u otros geógrafos.

Relevancia / índice de longevidad: 4

El libro de texto proporciona contenidos relevantes para los conocimientos más esenciales. Por lo tanto, no creo que el texto se vuelva obsoleto en un corto período de tiempo. Pero me gustaría señalar que la mayoría de las referencias son bastante antiguas. Rara vez las referencias publicadas después de 2010 se citaron en el libro de texto. Por lo tanto, pierde la oportunidad de discutir muchos temas 'calientes' como big data geoespacial y VGIS.

El texto utiliza principalmente un lenguaje sencillo para explicar conceptos complejos. Así que no se lee como el extenso trabajo escolar lleno de jerga. Algunos conceptos importantes como & # 39scale & # 39 se explicaron bastante bien.

El texto es en general consistente en el uso de terminología. Pero en el Capítulo 1 encontré algunos lugares donde terminología como GIS no se explicaba de manera consistente.

Unas cuantas subsecciones (por ejemplo, 1.19) pueden fusionarse o simplemente eliminarse. Algunas citas extensas podrían evitarse por completo.

Organización / Estructura / Clasificación de flujo: 3

Creo que la organización de este libro de texto debería mejorarse mucho. La organización actual dificulta un poco el flujo de lectura. Encuentro contenido desequilibrado en muchas subsecciones. Por ejemplo, la sección 1.14 debería tener mucho más peso que la sección. 1.12 dada la importancia del tema. Algunas partes incluyen citas largas de palabras de personas (como el Capítulo 5).

Hay algunos problemas que podrían solucionarse. Por alguna razón, faltaban muchos espacios en las líneas. Las figuras se pueden etiquetar. Algunos enlaces de video están rotos (¿por qué no usar YouTube?). En la versión PDF del libro, encontré que la mayoría de las figuras son demasiado pequeñas para ser legibles.

Calificación de errores gramaticales: 4

En general, el texto está bien. Hay algunos lugares con imperfecciones gramaticales menores. Algunas oraciones se podrían escribir de una manera más rigurosa.

Calificación de relevancia cultural: 5

No encontré ningún problema aparente aquí.

Como hay muchos párrafos con explicación verbal, se podrían agregar más figuras para respaldar los contenidos. El trabajo del Dr. Tomlinson puede describirse como parte de la historia de los SIG.

Revisado por Jay Hazra, profesor, Bunker Hill Community College el 30/6/20

La profundidad del material está ampliamente cubierta en una variedad de temas geográficos que tal vez abrume al novato. El libro parece cubrir tanto la amplitud como la profundidad del campo. Eso podría ser apropiado para el alcance y. Lee mas

Revisado por Jay Hazra, profesor, Bunker Hill Community College el 30/6/20

Calificación de amplitud: 4 ver menos

La profundidad del material está ampliamente cubierta en una variedad de temas geográficos que tal vez abrume al novato. El libro parece cubrir tanto la amplitud como la profundidad del campo. Todo esto podría ser apropiado para el alcance y los requisitos del curso dentro de un programa como un certificado GIS. Quizás se pueda optar por centrarse en la encuesta general con las aplicaciones prácticas y luego dirigir el estudio en profundidad a un segundo curso. Tener un índice y un glosario es una adición útil.

Índice de precisión del contenido: 5

Bien investigado, documentado, con una extensa bibliografía para cada capítulo. La naturaleza del entorno significa que los hipervínculos se romperán. ¿Existe una herramienta que examine el libro y pruebe los enlaces? Tal vez use otra disposición para manejar el problema, como la máquina de retroceso o haga el hiper salto para agregar dentro del libro que incluye la anotación adecuada. Luego, también para tener en cuenta la naturaleza estática / dinámica del material vinculado, como el censo, que podría haber apuntado a un período de tiempo más antiguo.

Calificación de relevancia / longevidad: 5

Se presenta material de origen relevante y aplicaciones del mundo real para brindar al lector una perspectiva de la metodología, el funcionamiento y la innovación profesionales aplicados. La aplicación de los datos del censo a los factores sociales demográficos es un ejemplo de esto, al igual que los mapas topográficos de Marte. Es relevante para la cognición personal que se muestra en la propensión humana a discernir información geográfica. Un ejemplo fue el uso de ciertos medios, como escalas de líneas y colores, en contraste con las formas circulares y las cuadrículas. Por lo general, es más fácil evaluar el entorno geográfico verticalmente que horizontalmente. En el momento del Censo 2020, las implicaciones del virus Corona 2 y una escena mundial que cambia rápidamente hacen que este campo sea relevante para los más destacados. Muchos de nosotros hemos rastreado los datos relacionados con esferas de SIG y comparaciones de paisajes divergentes y superposiciones demográficas. El libro aborda estos estudios en las ilustraciones del Censo antes mencionadas, estudios globales en el trabajo de las organizaciones encargadas de estudiar los asuntos internacionales. Esto implica el vínculo codependiente de la salud, la economía, la interacción humana y el entorno físico cambiante junto con la dinámica cultural.

El autor presenta los detalles paso a paso para conceptos complejos que involucran matemáticas, ciencias geográficas y física. El trabajo se inició en 1997 y se puede actualizar con el poder de la instalación en línea. El material gráfico interactivo y los gráficos en capas crean una progresión dinámica que se extiende más allá de solo tener el texto. Actualice la interfaz para que coincida con la tecnología disponible para nosotros. Utilice más hipervínculos en el texto para referencias cruzadas y para conectar los temas, conceptos y aplicaciones. Por ejemplo, hay un retroceso a los vectores y rásteres en 7.4, por lo tanto, tenga un hipervínculo a esa sección.

Más consistente en diseño y estructura. Los capítulos comienzan con una descripción general, objetivos, lista de verificación y luego se presentan las secciones temáticas. Hay cuestionarios de práctica y asignaciones prácticas de "Prueba esto" intercaladas a lo largo del capítulo. Un resumen, invitación a comentarios y preguntas y bibliografía concluyen cada capítulo.

Aprecié cómo el primer capítulo presenta los conceptos básicos de la construcción de datos e información sobre los conceptos básicos de bases de datos y luego profundiza en la ciencia y tecnología de la información geográfica que luego se desarrollan. Los capítulos siguientes exploran los conceptos y luego las aplicaciones prácticas en topología, agrimensura, GPS e infraestructura de datos nacionales. If the concepts can be tied to the specific applications and case studies in a section such as an appendix.

Organization/Structure/Flow rating: 4

Chapters are navigated by scrolling down using the mouse or scroll bar. It’s difficult to get a perspective on the length of chapter and hard to rapidly move through the chapter. Can there be a pop-up menu or some other means with hyperlinks to direct to each section? It was also mentioned to have access to each chapter/section and a glossary.

While reading the chapter, the link list to the other chapters is missed. It is accessible at the beginning of the chapter and then disappears. It would be a valued add-in to have such access to other chapters with their respective sections. Having a glossary that can open with a right-click or a side bar would be helpful. To enliven the text, use online enhancements that extend the book beyond seeming like a hard-copy text book with multimedia that is current and other facilities that the online form enables. There are interesting and insightful graphic figures that are small and would benefit with a link to enlarge.

Grammatical Errors rating: 4

There is a trend of systemic errors of a preposition preceding a bolded reference term such as in 1.10 " ofgradient " Perhaps there are Open Resource tools to supplement the word processing.

Cultural Relevance rating: 5

Text covers the span of geographic implications on a global and local level such as Census, and wide ranging government resources.

The Edge browser did give certificate errors on occasion. The last chapter 9 has fascinating potential to be a section in-flux to bring in the most up to date applications that illustrate the current edge of analytics, illustrations for outcomes in map polygon overlay, smart systems in regional screenings, local disqualifications and exceptions. AI in GIS can help us understand the current world, the forecasting of changes, and the proactive transition and measured adaption to improve our quality of life.


Information Systems Technology

No matter the field you work in—business, health care, government—a certification, or a combination of certifications, validates your skills and knowledge. At Tidewater Community College, you’ll learn from industry professionals who can give you the real-world experience you need to stay in step with today’s workplace. Much of the classroom instruction takes place in high-tech labs and covers both Apple’s OS X operating system along with Microsoft Windows.

Semesters:
Créditos:
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Certificate - Information Systems Technology

In just three semesters, you’ll gain expertise in several key areas including, operating systems, networking, hardware,
troubleshooting, software design, and more!

Additional Program Information:

Globally-recognized credentials can be the key to your IT career path. With just a few courses at TCC, you’ll be ready for manufacturer-specific exams from companies like Microsoft, Oracle, CompTIA, VMware, and more! Learn more about IT certifications.


Geoserver 2.5.2 CQL BBOX filter - Geographic Information Systems

Carbon County Mapping Services
(Click the image below to get started.)

Carbon County GIS - (CCGIS)

Carbon County Geographic Information System (CCGIS) is responsible for maintaining a regional geographic information system (GIS) landbase and data warehouse. CCGIS manages authoritative GIS resources to meet common objectives of both the County and it’s respective municipalities, to reduce duplication of efforts, maximize resources, provide for an efficient method of sharing information and provide timely updated data to the public.

Misión

The CCGIS mission is to maintain and promote the use of a regional geographic data warehouse for Carbon County, to assist in the development of shared geographic data and automated systems which use that data.

CCGIS meets its mission statement through three primary functions:

Landbase Maintenance

The County geospatial landbase consists of over 50+ data layers including lots, parcels, roads, addresses and more. Additions, deletions, updates and corrections are made regularly to provide the most updated landbase possible.

Data Warehouse Management

CCGIS manages and maintains hundreds of data layers in its spatial data warehouse. Layers are provided by the CCGIS, PAGIS, NEPA, PennDOT, FEMA, and others. The spatial data warehouse is shared and used by the same entities.

Public GIS Data Access

Carbon County GIS provides free public access to over many data layers via their online services. CCGIS also provides interactive maps, data extracts, and custom mapping services.

  • Ensuring the geographic data currency and integrity
  • Developing strategic partnerships with other regional GIS agencies
  • Encouraging and facilitating the sharing and publication of GIS data with other jurisdictions
  • Providing cost effective access to geographic data to member agencies, subscribers, and the public

Contact Carbon County GIS/Mapping

Carbon County Administration Bldg
2 Hazard Square, 1st Floor
Jim Thorpe, PA 18229


Bachelor of Applied Technology Geographic Information Systems

Train to become a Geographic Information Systems (GIS) technologist, technician or analyst for a range of industries &ndash from forestry and natural resource exploration to all levels of government &ndash with the Bachelor of Applied Technology Geographic Information Systems degree.

Graduates possess the skills and knowledge to succeed in one of the fastest-growing sectors of information technology. GIS combines the power of relational database management systems with the flexibility of cartographic display technology and is used for problem-solving and decision making.

To succeed in the program, you&rsquoll need to be comfortable working with computers and have a good working knowledge of file management, word processing and spreadsheet software applications.

This two-year program consists of two, 15-week semesters in year one, followed by a paid practicum in year two.

Finding a practicum placement is the student&rsquos responsibility, but instructors and support staff will provide guidance and support. Students must be prepared to actively establish industry connections to secure their practicum.

Is this the right fit for me?

Typical GIS job postings suggest the ideal practitioner has a sound technical background, is self-motivated and disciplined in achieving results.

Successful GIS professionals can problem-solve with creative and innovative solutions and provide service based on the concept of continuous improvement.

Contact time with instructors in lectures and labs is about 25 hours per week. The average student is expected to spend an additional 25 hours per week on assignments, studying and projects

Graduates will often work in teams of various sizes. During the program, students will work in teams for projects or lab assignments. This requires good communication and interpersonal skills.

Accreditation

Discussions are pending with several national-level accreditation agencies. No formal accreditations are available at this time.

Credencial

After successfully completing the program, graduates will receive a SAIT Bachelor of Applied Technology Geographic Information Systems degree.


Ver el vídeo: GeoServer. Styling. SLD CSS.