The 19th Century Tombstone Database Project Records, 1790-1890 (non-inclusive)

The 19th Century Tombstone Database project was funded by the program Federal Summer Youth Employment scheme in the summer of 1982 and led by Dr. David W. Rupp, a Professor at the Classics Department, Brock University. The main goal of the project was to collect information related to various cemeteries in Niagara region and burials that took place from 1790-1890. Data was collected and presented in the form of data summary forms of persons, tombstone sketches, photographs of tombstones, maps, and computer printouts. The materials created as a result of a research completed for the 19th Century Tombstone Database project are important as a number of the tombstones have been damaged or gone missing since the research was finished. Before Dr. Rupp retired from Brock University, he donated project materials to the Brock University Special Collections and Archives.

Is Library Database Searching a Language Learning Activity?

A qualitative research study that asked international students how they thought of words to enter into a library database to see if language learning was also involved.

Tree Fruit (peach) Nursery - Report done for the University of Guelph

A report done by Donald Ziraldo on the topic of Tree Fruit, specifically peach, in nurseries. The report was likely done while he was a student of the University of Guelph in the 1970s.

We need to have a conversation about OpenURL, a close look at a corpus of error reports from the 2013 academic year. Or, How I learned to stop worrying and give up on clean metadata.

Presented at Access 2014, winner of poster contest.

Photograph - Percy Band standing by a tree

A photograph of Percy Band wearing a suit as he stands in front of a large tree. A house can be seen just behind the tree.

Photograph - Woman Standing by a Large Tree Trunk

A woman wearing a hat and holding a small purse. She is standing next to a large tree trunk and there are benches behind her.

The tree of knowledge ; a document by a woman

UANL

AnaBench: a Web/CORBA-based workbench for biomolecular sequence analysis

Affiliation: Département de biochimie, Faculté de médecine, Université de Montréal

Building a Canadian Virtual Health Library Database / Création de la Bibliothèque virtuelle canadienne de santé

Introduction: Avec l’abondance d’information gratuite disponible en ligne, la tâche de trouver, de trier et d’acheminer de l’information pertinente à l’auditoire approprié peut s’avérer laborieuse. En décembre 2010, la Bibliothèque virtuelle canadienne de santé / Canadian Virtual Health Library (BVCS) a formé un comité d’experts afin d’identifier, d’évaluer, de sélectionner et d’organiser des ressources d’intérêt pour les professionnels de la santé. Méthodes: Cette affiche identifiera les décisions techniques du comité d’experts, incluant le système de gestion de contenus retenu, l’utilisation des éléments Dublin Core et des descripteurs Medical Subject Headings pour la description des ressources, et le développement et l’adaptation de taxonomies à partir de la classification MeSH. La traduction française des descripteurs MeSH à l’aide du portail CISMeF sera également abordée. Résultats: Au mois de mai 2011, le comité a lancé la base de données BVCS de ressources en ligne gratuites sur la santé, regroupant plus de 1600 sites web et ressources. Une variété de types de contenus sont représentés, incluant des articles et rapports, des bases de données interactives et des outils de pratique clinique. Discussion: Les bénéfices et défis d’une collaboration pancanadienne virtuelle seront présentés, ainsi que l’inclusion cruciale d’un membre francophone pour composer avec la nature bilingue de la base de données. En lien avec cet aspect du projet, l’affiche sera présentée en français et en anglais. Introduction: With the abundance of freely available online information, the task of finding, filtering and fitting relevant information to the appropriate audience, is daunting. In December 2010 the Canadian Virtual Health Library / Bibliothèque virtuelle canadienne de santé (CVHL) formed an expert committee to identify, evaluate, select and organize resources relevant to health professionals. Methods: This poster will identify the key technical decisions of the expert committee including the content management system used to manage the data, the use of Dublin Core elements and Medical Subject Headings to describe the resources, and the development and adaptation of taxonomies from MeSH classification to catalog resources. The translation of MeSH terms to French using the CiSMeF portal will also be discussed. Results: In May 2010, the committee launched the CVHL database of free web-based health resources. Content ranged from online articles and reports to videos, interactive databases and clinical practice tools, and included more than 1,600 websites and resources. Discussion: The benefits and challenges of a virtual, pan-Canadian collaboration, and the critical inclusion of a Francophone member to address the bilingual nature of the database, will be presented. In keeping with the nature of the project, the poster will be presented in French and English.

The Hygiene Hypothesis and the risk of Crohn’s disease : a case-control study utilizing prospectively-collected exposure data from an administrative database

La maladie de Crohn (MC) pédiatrique a des conséquences majeures sur la qualité de vie des patients atteints (troubles de croissance, absentéisme scolaire, etc). L’étiologie de la MC est inconnue. La théorie de l’hygiène (TH) stipule que les conditions de vie sanitaires des pays industrialisés préviennent l’exposition antigénique et empêchent le développement de la tolérance immunitaire chez les enfants. Ceci mènerait à une réaction excessive du système immunitaire lors d’expositions subséquentes et engendrerait le développement de maladies inflammatoires chroniques telles la MC. Objectif: Analyser l’association entre la fréquence, la temporalité et le type d’infections infantiles (indicateurs d’environnements pourvus d’antigènes) et le risque de MC pédiatrique. Une étude cas-témoin fût réalisée, les cas de MC provenant d’un centre hospitalier tertiaire montréalais. Les témoins, provenant des registres de la Régie d’assurance maladie du Québec (RAMQ), furent appariés aux cas selon leur âge, sexe et lieu de résidence. L’exposition aux infections fût déterminée grâce aux codes de diagnostic ICD-9 inscrits dans la base de données de la RAMQ. Un modèle de régression logistique conditionnelle fût construit afin d’analyser l’association entre infections et MC. Des ratios de cotes (RC) et intervalles de confiance à 95% (IC 95%) furent calculés. Résultats: 409 cas et 1621 témoins furent recrutés. Les résultats de l’analyse suggèrent un effet protecteur des infections infantiles sur le risque de MC (RC: 0,67 [IC: 0,48-0,93], p=0,018), plus particulièrement au cours des 5 premières années de vie (RC: 0.74 [IC: 0,57-0,96], p=0,025). Les infections rénales et urinaires, ainsi que les infections des voies orales et du système nerveux central (virale), semblent particulièrement associées à l’effet protecteur. Les résultats de l’étude appuient la théorie de l’hygiène: l’exposition aux infections infantiles pourrait réduire le risque de MC pédiatrique.

The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.

Consequence modelling,vulnerability assessment and fuzzy fault tree analysis of hazardous storages in an industrial area

The hazards associated with major accident hazard (MAH) industries are fire, explosion and toxic gas releases. Of these, toxic gas release is the worst as it has the potential to cause extensive fatalities. Qualitative and quantitative hazard analyses are essential for the identitication and quantification of the hazards associated with chemical industries. This research work presents the results of a consequence analysis carried out to assess the damage potential of the hazardous material storages in an industrial area of central Kerala, India. A survey carried out in the major accident hazard (MAH) units in the industrial belt revealed that the major hazardous chemicals stored by the various industrial units are ammonia, chlorine, benzene, naphtha, cyclohexane, cyclohexanone and LPG. The damage potential of the above chemicals is assessed using consequence modelling. Modelling of pool fires for naphtha, cyclohexane, cyclohexanone, benzene and ammonia are carried out using TNO model. Vapor cloud explosion (VCE) modelling of LPG, cyclohexane and benzene are carried out using TNT equivalent model. Boiling liquid expanding vapor explosion (BLEVE) modelling of LPG is also carried out. Dispersion modelling of toxic chemicals like chlorine, ammonia and benzene is carried out using the ALOHA air quality model. Threat zones for different hazardous storages are estimated based on the consequence modelling. The distance covered by the threat zone was found to be maximum for chlorine release from a chlor-alkali industry located in the area. The results of consequence modelling are useful for the estimation of individual risk and societal risk in the above industrial area.Vulnerability assessment is carried out using probit functions for toxic, thermal and pressure loads. Individual and societal risks are also estimated at different locations. Mapping of threat zones due to different incident outcome cases from different MAH industries is done with the help of Are GIS.Fault Tree Analysis (FTA) is an established technique for hazard evaluation. This technique has the advantage of being both qualitative and quantitative, if the probabilities and frequencies of the basic events are known. However it is often difficult to estimate precisely the failure probability of the components due to insufficient data or vague characteristics of the basic event. It has been reported that availability of the failure probability data pertaining to local conditions is surprisingly limited in India. This thesis outlines the generation of failure probability values of the basic events that lead to the release of chlorine from the storage and filling facility of a major chlor-alkali industry located in the area using expert elicitation and proven fuzzy logic. Sensitivity analysis has been done to evaluate the percentage contribution of each basic event that could lead to chlorine release. Two dimensional fuzzy fault tree analysis (TDFFTA) has been proposed for balancing the hesitation factor invo1ved in expert elicitation .

Studies on seed pathology and seedling diseases of some important indigenous tree species of kerala

In forestry, availability of healthy seeds is an important factor in raising planting stock. Initial seed health and storage conditions are the major factors governing the germinability of seeds. Like seeds of agricultural and horticultural crops, forest tree seeds are also liable to be affected by micro-organisms during storage, which affects the germination, and reduces the viability. Further introduction of seed-borne diseases into newly sown crops/areas on account of using unhealthy seeds is also not ruled out. Availability of healthy stock of seedlings is intrinsic for raising plantations and to meet this requirement elimination of nursery diseases by appropriate chemicals is of prime imortance. As exotic tree species may become susceptible to various native pathogens, it is generally considered better to select indigenous tree species for large scale plantations as they are well adapted to local environment. However, before taking up large scale afforestation progranme involving any indigenous tree species, it is essential to have knowledge about seed disorders and seedling diseases and their management. with a View to select appropriate tree species with fewer seed disorders and seedling disease problems for use in further plantation programme, four indigenous tree species such as Albizia odoratissima (L.f) Benth., Lagerstroemia microcazpa Wt., Pterocazpus marsupiwn Roxb. and Xylia xylocarpa (Roxb.) Taub. were evaluated to meet the above parameters

A Novel Decision Tree Algorithm for Numeric Datasets - C 4.5*Stat

Decision trees are very powerful tools for classification in data mining tasks that involves different types of attributes. When coming to handling numeric data sets, usually they are converted first to categorical types and then classified using information gain concepts. Information gain is a very popular and useful concept which tells you, whether any benefit occurs after splitting with a given attribute as far as information content is concerned. But this process is computationally intensive for large data sets. Also popular decision tree algorithms like ID3 cannot handle numeric data sets. This paper proposes statistical variance as an alternative to information gain as well as statistical mean to split attributes in completely numerical data sets. The new algorithm has been proved to be competent with respect to its information gain counterpart C4.5 and competent with many existing decision tree algorithms against the standard UCI benchmarking datasets using the ANOVA test in statistics. The specific advantages of this proposed new algorithm are that it avoids the computational overhead of information gain computation for large data sets with many attributes, as well as it avoids the conversion to categorical data from huge numeric data sets which also is a time consuming task. So as a summary, huge numeric datasets can be directly submitted to this algorithm without any attribute mappings or information gain computations. It also blends the two closely related fields statistics and data mining

Detection of Flock Movement in Spatio-Temporal Database using Clustering Techniques - an Experience

In this paper, moving flock patterns are mined from spatio- temporal datasets by incorporating a clustering algorithm. A flock is defined as the set of data that move together for a certain continuous amount of time. Finding out moving flock patterns using clustering algorithms is a potential method to find out frequent patterns of movement in large trajectory datasets. In this approach, SPatial clusteRing algoRithm thrOugh sWarm intelligence (SPARROW) is the clustering algorithm used. The advantage of using SPARROW algorithm is that it can effectively discover clusters of widely varying sizes and shapes from large databases. Variations of the proposed method are addressed and also the experimental results show that the problem of scalability and duplicate pattern formation is addressed. This method also reduces the number of patterns produced