3 resultados para Geographic distances

em Universidad de Alicante


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In some cases external morphology is not sufficient to discern between populations of a species, as occurs in the dung beetle Canthon humectus hidalgoensis Bates; and much less to determine phenotypic distances between them. FTIR-ATR spectroscopy show several advantages over other identification techniques (e.g. morphological, genetic, and cuticular hydrocarbons analysis) due to the non-invasive manner of the sample preparation, the relative speed of sample analysis and the low-cost of this technology. The infrared spectrum obtained is recognized to give a unique ‘fingerprint’ because vibrational spectra are specific and unique to the molecular nature of the sample. In our study, results showed that proteins, amino acids and aromatic ethers of insect exocuticle have promising discriminative power to discern between different populations of C. h. hidalgoensis. Furthermore, the correlation between geographic distances between populations and the chemical distances obtained by proteins + amino acids + aromatic ethers was statistically significant, showing that the spectral and spatial information available of the taxa together with appropriated chemometric methods may help to a better understanding of the identity, structure, dynamics and diversity of insect populations.

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Geographic knowledge discovery (GKD) is the process of extracting information and knowledge from massive georeferenced databases. Usually the process is accomplished by two different systems, the Geographic Information Systems (GIS) and the data mining engines. However, the development of those systems is a complex task due to it does not follow a systematic, integrated and standard methodology. To overcome these pitfalls, in this paper, we propose a modeling framework that addresses the development of the different parts of a multilayer GKD process. The main advantages of our framework are that: (i) it reduces the design effort, (ii) it improves quality systems obtained, (iii) it is independent of platforms, (iv) it facilitates the use of data mining techniques on geo-referenced data, and finally, (v) it ameliorates the communication between different users.

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Fundamentos: Geocodificar es asignar coordenadas geográficas a puntos del espacio, frecuentemente direcciones postales. El error cometido al aplicar este proceso puede introducir un sesgo en las estimaciones de modelos espacio-temporales en estudios epidemiológicos. No se han encontrado estudios que midan este error en ciudades españolas. El objetivo es evaluar los errores en magnitud y direccionalidad de dos recursos gratuitos (Google y Yahoo) respecto a GPS en dos ciudades de España. Método: Se geocodificaron 30 direcciones aleatorias con los dos recursos citados y con GPS en Santa Pola (Alicante) y en Alicante. Se calculó la mediana y su IC95% del error en metros entre los recursos y GPS, para el total y por el status reportado. Se evaluó la direccionalidad del error calculando el cuadrante de localización y aplicando un test Chi-Cuadrado. Se evaluó el error del GPS midiendo 11 direcciones dos veces en un intervalo de 4 días. Resultados: La mediana del error total desde Google-GPS fue de 23,2 metros (16,0-32,2) para Santa Pola y 21,4 metros (14,9-31,1) en Alicante. Para Yahoo fue de 136,0 (19,2-318,5) para Santa Pola y 23,8 (13,6-29,2) para Alicante. Por status, se geocodificó entre un 73% y 90% como ‘exactas o interpoladas’ (menor error), tanto Google como Yahoo tuvieron una mediana del error de entre 19 y 22 metros en las dos ciudades. El error del GPS fue de 13,8 (6,7-17,8) metros. No se detectó direccionalidad. Conclusiones: El error de Google es asumible y estable en las dos ciudades, siendo un recurso fiable para geocodificar direcciones postales en España en estudios epidemiológicos.