Public-domain software for root image analysis

In the search for high efficiency in root studies, computational systems have been developed to analyze digital images. ImageJ and Safira are public-domain systems that may be used for image analysis of washed roots. However, differences in root properties measured using ImageJ and Safira are supposed. This study compared values of root length and surface area obtained with public-domain systems with values obtained by a reference method. Root samples were collected in a banana plantation in an area of a shallower Typic Carbonatic Haplic Cambisol (CXk), and an area of a deeper Typic Haplic Ta Eutrophic Cambisol (CXve), at six depths in five replications. Root images were digitized and the systems ImageJ and Safira used to determine root length and surface area. The line-intersect method modified by Tennant was used as reference; values of root length and surface area measured with the different systems were analyzed by Pearson's correlation coefficient and compared by the confidence interval and t-test. Both systems ImageJ and Safira had positive correlation coefficients with the reference method for root length and surface area data in CXk and CXve. The correlation coefficient ranged from 0.54 to 0.80, with lowest value observed for ImageJ in the measurement of surface area of roots sampled in CXve. The IC (95 %) revealed that root length measurements with Safira did not differ from that with the reference method in CXk (-77.3 to 244.0 mm). Regarding surface area measurements, Safira did not differ from the reference method for samples collected in CXk (-530.6 to 565.8 mm²) as well as in CXve (-4231 to 612.1 mm²). However, measurements with ImageJ were different from those obtained by the reference method, underestimating length and surface area in samples collected in CXk and CXve. Both ImageJ and Safira allow an identification of increases or decreases in root length and surface area. However, Safira results for root length and surface area are closer to the results obtained with the reference method.

Reliability of methods used for the risk assessment of mixture of micropollutants in aquatic enviromments : from theoretical concepts to field observations

Ces dernières années, de nombreuses recherches ont mis en évidence les effets toxiques des micropolluants organiques pour les espèces de nos lacs et rivières. Cependant, la plupart de ces études se sont focalisées sur la toxicité des substances individuelles, alors que les organismes sont exposés tous les jours à des milliers de substances en mélange. Or les effets de ces cocktails ne sont pas négligeables. Cette thèse de doctorat s'est ainsi intéressée aux modèles permettant de prédire le risque environnemental de ces cocktails pour le milieu aquatique. Le principal objectif a été d'évaluer le risque écologique des mélanges de substances chimiques mesurées dans le Léman, mais aussi d'apporter un regard critique sur les méthodologies utilisées afin de proposer certaines adaptations pour une meilleure estimation du risque. Dans la première partie de ce travail, le risque des mélanges de pesticides et médicaments pour le Rhône et pour le Léman a été établi en utilisant des approches envisagées notamment dans la législation européenne. Il s'agit d'approches de « screening », c'est-à-dire permettant une évaluation générale du risque des mélanges. Une telle approche permet de mettre en évidence les substances les plus problématiques, c'est-à-dire contribuant le plus à la toxicité du mélange. Dans notre cas, il s'agit essentiellement de 4 pesticides. L'étude met également en évidence que toutes les substances, même en trace infime, contribuent à l'effet du mélange. Cette constatation a des implications en terme de gestion de l'environnement. En effet, ceci implique qu'il faut réduire toutes les sources de polluants, et pas seulement les plus problématiques. Mais l'approche proposée présente également un biais important au niveau conceptuel, ce qui rend son utilisation discutable, en dehors d'un screening, et nécessiterait une adaptation au niveau des facteurs de sécurité employés. Dans une deuxième partie, l'étude s'est portée sur l'utilisation des modèles de mélanges dans le calcul de risque environnemental. En effet, les modèles de mélanges ont été développés et validés espèce par espèce, et non pour une évaluation sur l'écosystème en entier. Leur utilisation devrait donc passer par un calcul par espèce, ce qui est rarement fait dû au manque de données écotoxicologiques à disposition. Le but a été donc de comparer, avec des valeurs générées aléatoirement, le calcul de risque effectué selon une méthode rigoureuse, espèce par espèce, avec celui effectué classiquement où les modèles sont appliqués sur l'ensemble de la communauté sans tenir compte des variations inter-espèces. Les résultats sont dans la majorité des cas similaires, ce qui valide l'approche utilisée traditionnellement. En revanche, ce travail a permis de déterminer certains cas où l'application classique peut conduire à une sous- ou sur-estimation du risque. Enfin, une dernière partie de cette thèse s'est intéressée à l'influence que les cocktails de micropolluants ont pu avoir sur les communautés in situ. Pour ce faire, une approche en deux temps a été adoptée. Tout d'abord la toxicité de quatorze herbicides détectés dans le Léman a été déterminée. Sur la période étudiée, de 2004 à 2009, cette toxicité due aux herbicides a diminué, passant de 4% d'espèces affectées à moins de 1%. Ensuite, la question était de savoir si cette diminution de toxicité avait un impact sur le développement de certaines espèces au sein de la communauté des algues. Pour ce faire, l'utilisation statistique a permis d'isoler d'autres facteurs pouvant avoir une influence sur la flore, comme la température de l'eau ou la présence de phosphates, et ainsi de constater quelles espèces se sont révélées avoir été influencées, positivement ou négativement, par la diminution de la toxicité dans le lac au fil du temps. Fait intéressant, une partie d'entre-elles avait déjà montré des comportements similaires dans des études en mésocosmes. En conclusion, ce travail montre qu'il existe des modèles robustes pour prédire le risque des mélanges de micropolluants sur les espèces aquatiques, et qu'ils peuvent être utilisés pour expliquer le rôle des substances dans le fonctionnement des écosystèmes. Toutefois, ces modèles ont bien sûr des limites et des hypothèses sous-jacentes qu'il est important de considérer lors de leur application. - Depuis plusieurs années, les risques que posent les micropolluants organiques pour le milieu aquatique préoccupent grandement les scientifiques ainsi que notre société. En effet, de nombreuses recherches ont mis en évidence les effets toxiques que peuvent avoir ces substances chimiques sur les espèces de nos lacs et rivières, quand elles se retrouvent exposées à des concentrations aiguës ou chroniques. Cependant, la plupart de ces études se sont focalisées sur la toxicité des substances individuelles, c'est à dire considérées séparément. Actuellement, il en est de même dans les procédures de régulation européennes, concernant la partie évaluation du risque pour l'environnement d'une substance. Or, les organismes sont exposés tous les jours à des milliers de substances en mélange, et les effets de ces "cocktails" ne sont pas négligeables. L'évaluation du risque écologique que pose ces mélanges de substances doit donc être abordé par de la manière la plus appropriée et la plus fiable possible. Dans la première partie de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux méthodes actuellement envisagées à être intégrées dans les législations européennes pour l'évaluation du risque des mélanges pour le milieu aquatique. Ces méthodes sont basées sur le modèle d'addition des concentrations, avec l'utilisation des valeurs de concentrations des substances estimées sans effet dans le milieu (PNEC), ou à partir des valeurs des concentrations d'effet (CE50) sur certaines espèces d'un niveau trophique avec la prise en compte de facteurs de sécurité. Nous avons appliqué ces méthodes à deux cas spécifiques, le lac Léman et le Rhône situés en Suisse, et discuté les résultats de ces applications. Ces premières étapes d'évaluation ont montré que le risque des mélanges pour ces cas d'étude atteint rapidement une valeur au dessus d'un seuil critique. Cette valeur atteinte est généralement due à deux ou trois substances principales. Les procédures proposées permettent donc d'identifier les substances les plus problématiques pour lesquelles des mesures de gestion, telles que la réduction de leur entrée dans le milieu aquatique, devraient être envisagées. Cependant, nous avons également constaté que le niveau de risque associé à ces mélanges de substances n'est pas négligeable, même sans tenir compte de ces substances principales. En effet, l'accumulation des substances, même en traces infimes, atteint un seuil critique, ce qui devient plus difficile en terme de gestion du risque. En outre, nous avons souligné un manque de fiabilité dans ces procédures, qui peuvent conduire à des résultats contradictoires en terme de risque. Ceci est lié à l'incompatibilité des facteurs de sécurité utilisés dans les différentes méthodes. Dans la deuxième partie de la thèse, nous avons étudié la fiabilité de méthodes plus avancées dans la prédiction de l'effet des mélanges pour les communautés évoluant dans le système aquatique. Ces méthodes reposent sur le modèle d'addition des concentrations (CA) ou d'addition des réponses (RA) appliqués sur les courbes de distribution de la sensibilité des espèces (SSD) aux substances. En effet, les modèles de mélanges ont été développés et validés pour être appliqués espèce par espèce, et non pas sur plusieurs espèces agrégées simultanément dans les courbes SSD. Nous avons ainsi proposé une procédure plus rigoureuse, pour l'évaluation du risque d'un mélange, qui serait d'appliquer d'abord les modèles CA ou RA à chaque espèce séparément, et, dans une deuxième étape, combiner les résultats afin d'établir une courbe SSD du mélange. Malheureusement, cette méthode n'est pas applicable dans la plupart des cas, car elle nécessite trop de données généralement indisponibles. Par conséquent, nous avons comparé, avec des valeurs générées aléatoirement, le calcul de risque effectué selon cette méthode plus rigoureuse, avec celle effectuée traditionnellement, afin de caractériser la robustesse de cette approche qui consiste à appliquer les modèles de mélange sur les courbes SSD. Nos résultats ont montré que l'utilisation de CA directement sur les SSDs peut conduire à une sous-estimation de la concentration du mélange affectant 5 % ou 50% des espèces, en particulier lorsque les substances présentent un grand écart- type dans leur distribution de la sensibilité des espèces. L'application du modèle RA peut quant à lui conduire à une sur- ou sous-estimations, principalement en fonction de la pente des courbes dose- réponse de chaque espèce composant les SSDs. La sous-estimation avec RA devient potentiellement importante lorsque le rapport entre la EC50 et la EC10 de la courbe dose-réponse des espèces est plus petit que 100. Toutefois, la plupart des substances, selon des cas réels, présentent des données d' écotoxicité qui font que le risque du mélange calculé par la méthode des modèles appliqués directement sur les SSDs reste cohérent et surestimerait plutôt légèrement le risque. Ces résultats valident ainsi l'approche utilisée traditionnellement. Néanmoins, il faut garder à l'esprit cette source d'erreur lorsqu'on procède à une évaluation du risque d'un mélange avec cette méthode traditionnelle, en particulier quand les SSD présentent une distribution des données en dehors des limites déterminées dans cette étude. Enfin, dans la dernière partie de cette thèse, nous avons confronté des prédictions de l'effet de mélange avec des changements biologiques observés dans l'environnement. Dans cette étude, nous avons utilisé des données venant d'un suivi à long terme d'un grand lac européen, le lac Léman, ce qui offrait la possibilité d'évaluer dans quelle mesure la prédiction de la toxicité des mélanges d'herbicide expliquait les changements dans la composition de la communauté phytoplanctonique. Ceci à côté d'autres paramètres classiques de limnologie tels que les nutriments. Pour atteindre cet objectif, nous avons déterminé la toxicité des mélanges sur plusieurs années de 14 herbicides régulièrement détectés dans le lac, en utilisant les modèles CA et RA avec les courbes de distribution de la sensibilité des espèces. Un gradient temporel de toxicité décroissant a pu être constaté de 2004 à 2009. Une analyse de redondance et de redondance partielle, a montré que ce gradient explique une partie significative de la variation de la composition de la communauté phytoplanctonique, même après avoir enlevé l'effet de toutes les autres co-variables. De plus, certaines espèces révélées pour avoir été influencées, positivement ou négativement, par la diminution de la toxicité dans le lac au fil du temps, ont montré des comportements similaires dans des études en mésocosmes. On peut en conclure que la toxicité du mélange herbicide est l'un des paramètres clés pour expliquer les changements de phytoplancton dans le lac Léman. En conclusion, il existe diverses méthodes pour prédire le risque des mélanges de micropolluants sur les espèces aquatiques et celui-ci peut jouer un rôle dans le fonctionnement des écosystèmes. Toutefois, ces modèles ont bien sûr des limites et des hypothèses sous-jacentes qu'il est important de considérer lors de leur application, avant d'utiliser leurs résultats pour la gestion des risques environnementaux. - For several years now, the scientists as well as the society is concerned by the aquatic risk organic micropollutants may pose. Indeed, several researches have shown the toxic effects these substances may induce on organisms living in our lakes or rivers, especially when they are exposed to acute or chronic concentrations. However, most of the studies focused on the toxicity of single compounds, i.e. considered individually. The same also goes in the current European regulations concerning the risk assessment procedures for the environment of these substances. But aquatic organisms are typically exposed every day simultaneously to thousands of organic compounds. The toxic effects resulting of these "cocktails" cannot be neglected. The ecological risk assessment of mixtures of such compounds has therefore to be addressed by scientists in the most reliable and appropriate way. In the first part of this thesis, the procedures currently envisioned for the aquatic mixture risk assessment in European legislations are described. These methodologies are based on the mixture model of concentration addition and the use of the predicted no effect concentrations (PNEC) or effect concentrations (EC50) with assessment factors. These principal approaches were applied to two specific case studies, Lake Geneva and the River Rhône in Switzerland, including a discussion of the outcomes of such applications. These first level assessments showed that the mixture risks for these studied cases exceeded rapidly the critical value. This exceeding is generally due to two or three main substances. The proposed procedures allow therefore the identification of the most problematic substances for which management measures, such as a reduction of the entrance to the aquatic environment, should be envisioned. However, it was also showed that the risk levels associated with mixtures of compounds are not negligible, even without considering these main substances. Indeed, it is the sum of the substances that is problematic, which is more challenging in term of risk management. Moreover, a lack of reliability in the procedures was highlighted, which can lead to contradictory results in terms of risk. This result is linked to the inconsistency in the assessment factors applied in the different methods. In the second part of the thesis, the reliability of the more advanced procedures to predict the mixture effect to communities in the aquatic system were investigated. These established methodologies combine the model of concentration addition (CA) or response addition (RA) with species sensitivity distribution curves (SSD). Indeed, the mixture effect predictions were shown to be consistent only when the mixture models are applied on a single species, and not on several species simultaneously aggregated to SSDs. Hence, A more stringent procedure for mixture risk assessment is proposed, that would be to apply first the CA or RA models to each species separately and, in a second step, to combine the results to build an SSD for a mixture. Unfortunately, this methodology is not applicable in most cases, because it requires large data sets usually not available. Therefore, the differences between the two methodologies were studied with datasets created artificially to characterize the robustness of the traditional approach applying models on species sensitivity distribution. The results showed that the use of CA on SSD directly might lead to underestimations of the mixture concentration affecting 5% or 50% of species, especially when substances present a large standard deviation of the distribution from the sensitivity of the species. The application of RA can lead to over- or underestimates, depending mainly on the slope of the dose-response curves of the individual species. The potential underestimation with RA becomes important when the ratio between the EC50 and the EC10 for the dose-response curve of the species composing the SSD are smaller than 100. However, considering common real cases of ecotoxicity data for substances, the mixture risk calculated by the methodology applying mixture models directly on SSDs remains consistent and would rather slightly overestimate the risk. These results can be used as a theoretical validation of the currently applied methodology. Nevertheless, when assessing the risk of mixtures, one has to keep in mind this source of error with this classical methodology, especially when SSDs present a distribution of the data outside the range determined in this study Finally, in the last part of this thesis, we confronted the mixture effect predictions with biological changes observed in the environment. In this study, long-term monitoring of a European great lake, Lake Geneva, provides the opportunity to assess to what extent the predicted toxicity of herbicide mixtures explains the changes in the composition of the phytoplankton community next to other classical limnology parameters such as nutrients. To reach this goal, the gradient of the mixture toxicity of 14 herbicides regularly detected in the lake was calculated, using concentration addition and response addition models. A decreasing temporal gradient of toxicity was observed from 2004 to 2009. Redundancy analysis and partial redundancy analysis showed that this gradient explains a significant portion of the variation in phytoplankton community composition, even when having removed the effect of all other co-variables. Moreover, some species that were revealed to be influenced positively or negatively, by the decrease of toxicity in the lake over time, showed similar behaviors in mesocosms studies. It could be concluded that the herbicide mixture toxicity is one of the key parameters to explain phytoplankton changes in Lake Geneva. To conclude, different methods exist to predict the risk of mixture in the ecosystems. But their reliability varies depending on the underlying hypotheses. One should therefore carefully consider these hypotheses, as well as the limits of the approaches, before using the results for environmental risk management

Cross-cultural adaptation, reliability, internal consistency and validation of the Spinal Function Sort (SFS) for French- and German-speaking patients with back complaints.

Introduction Functional subjective evaluation through questionnaire is fundamental, but not often realized in patients with back complaints, lacking validated tools. The Spinal Function Sort (SFS) was only validated in English. We aimed to translate, adapt and validate the French (SFS-F) and German (SFS-G) versions of the SFS. Methods Three hundred and forty-four patients, experiencing various back complaints, were recruited in a French (n = 87) and a German-speaking (n = 257) center. Construct validity was estimated via correlations with SF-36 physical and mental scales, pain intensity and hospital anxiety and depression scales (HADS). Scale homogeneities were assessed by Cronbach's α. Test-retest reliability was assessed on 65 additional patients using intraclass correlation (IC). Results For the French and German translations, respectively, α were 0.98 and 0.98; IC 0.98 (95% CI: [0.97; 1.00]) and 0.94 (0.90; 0.98). Correlations with physical functioning were 0.63 (0.48; 0.74) and 0.67 (0.59; 0.73); with physical summary 0.60 (0.44; 0.72) and 0.52 (0.43; 0.61); with pain -0.33 (-0.51; -0.13) and -0.51 (-0.60; -0.42); with mental health -0.08 (-0.29; 0.14) and 0.25 (0.13; 0.36); with mental summary 0.01 (-0.21; 0.23) and 0.28 (0.16; 0.39); with depression -0.26 (-0.45; -0.05) and -0.42 (-0.52; -0.32); with anxiety -0.17 (-0.37; -0.04) and -0.45 (-0.54; -0.35). Conclusions Reliability was excellent for both languages. Convergent validity was good with SF-36 physical scales, moderate with VAS pain. Divergent validity was low with SF-36 mental scales in both translated versions and with HADS for the SFS-F (moderate in SFS-G). Both versions seem to be valid and reliable for evaluating perceived functional capacity in patients with back complaints.

Benchmarking therapeutic drug monitoring software: A systematic evaluation of available computer tools

Introduction: Therapeutic drug monitoring (TDM) aims at optimizing treatment by individualizing dosage regimen based on measurement of blood concentrations. Maintaining concentrations within a target range requires pharmacokinetic and clinical capabilities. Bayesian calculation represents a gold standard in TDM approach but requires computing assistance. In the last decades computer programs have been developed to assist clinicians in this assignment. The aim of this benchmarking was to assess and compare computer tools designed to support TDM clinical activities.¦Method: Literature and Internet search was performed to identify software. All programs were tested on common personal computer. Each program was scored against a standardized grid covering pharmacokinetic relevance, user-friendliness, computing aspects, interfacing, and storage. A weighting factor was applied to each criterion of the grid to consider its relative importance. To assess the robustness of the software, six representative clinical vignettes were also processed through all of them.¦Results: 12 software tools were identified, tested and ranked. It represents a comprehensive review of the available software's characteristics. Numbers of drugs handled vary widely and 8 programs offer the ability to the user to add its own drug model. 10 computer programs are able to compute Bayesian dosage adaptation based on a blood concentration (a posteriori adjustment) while 9 are also able to suggest a priori dosage regimen (prior to any blood concentration measurement), based on individual patient covariates, such as age, gender, weight. Among those applying Bayesian analysis, one uses the non-parametric approach. The top 2 software emerging from this benchmark are MwPharm and TCIWorks. Other programs evaluated have also a good potential but are less sophisticated (e.g. in terms of storage or report generation) or less user-friendly.¦Conclusion: Whereas 2 integrated programs are at the top of the ranked listed, such complex tools would possibly not fit all institutions, and each software tool must be regarded with respect to individual needs of hospitals or clinicians. Interest in computing tool to support therapeutic monitoring is still growing. Although developers put efforts into it the last years, there is still room for improvement, especially in terms of institutional information system interfacing, user-friendliness, capacity of data storage and report generation.

Benchmarking therapeutic drug monitoring software: A systematic evaluation of available computer tools

Objectives: Therapeutic drug monitoring (TDM) aims at optimizing treatment by individualizing dosage regimen based on blood concentrations measurement. Maintaining concentrations within a target range requires pharmacokinetic (PK) and clinical capabilities. Bayesian calculation represents a gold standard in TDM approach but requires computing assistance. The aim of this benchmarking was to assess and compare computer tools designed to support TDM clinical activities.¦Methods: Literature and Internet were searched to identify software. Each program was scored against a standardized grid covering pharmacokinetic relevance, user-friendliness, computing aspects, interfacing, and storage. A weighting factor was applied to each criterion of the grid to consider its relative importance. To assess the robustness of the software, six representative clinical vignettes were also processed through all of them.¦Results: 12 software tools were identified, tested and ranked. It represents a comprehensive review of the available software characteristics. Numbers of drugs handled vary from 2 to more than 180, and integration of different population types is available for some programs. Nevertheless, 8 programs offer the ability to add new drug models based on population PK data. 10 computer tools incorporate Bayesian computation to predict dosage regimen (individual parameters are calculated based on population PK models). All of them are able to compute Bayesian a posteriori dosage adaptation based on a blood concentration while 9 are also able to suggest a priori dosage regimen, only based on individual patient covariates. Among those applying Bayesian analysis, MM-USC*PACK uses a non-parametric approach. The top 2 programs emerging from this benchmark are MwPharm and TCIWorks. Others programs evaluated have also a good potential but are less sophisticated or less user-friendly.¦Conclusions: Whereas 2 software packages are ranked at the top of the list, such complex tools would possibly not fit all institutions, and each program must be regarded with respect to individual needs of hospitals or clinicians. Programs should be easy and fast for routine activities, including for non-experienced users. Although interest in TDM tools is growing and efforts were put into it in the last years, there is still room for improvement, especially in terms of institutional information system interfacing, user-friendliness, capability of data storage and automated report generation.

A novel in vitro metabolomics approach for neurotoxicity testing, proof of principle for methyl mercury chloride and caffeine

There is a need for more efficient methods giving insight into the complex mechanisms of neurotoxicity. Testing strategies including in vitro methods have been proposed to comply with this requirement. With the present study we aimed to develop a novel in vitro approach which mimics in vivo complexity, detects neurotoxicity comprehensively, and provides mechanistic insight. For this purpose we combined rat primary re-aggregating brain cell cultures with a mass spectrometry (MS)-based metabolomics approach. For the proof of principle we treated developing re-aggregating brain cell cultures for 48h with the neurotoxicant methyl mercury chloride (0.1-100muM) and the brain stimulant caffeine (1-100muM) and acquired cellular metabolic profiles. To detect toxicant-induced metabolic alterations the profiles were analysed using commercial software which revealed patterns in the multi-parametric dataset by principal component analyses (PCA), and recognised the most significantly altered metabolites. PCA revealed concentration-dependent cluster formations for methyl mercury chloride (0.1-1muM), and treatment-dependent cluster formations for caffeine (1-100muM) at sub-cytotoxic concentrations. Four relevant metabolites responsible for the concentration-dependent alterations following methyl mercury chloride treatment could be identified using MS-MS fragmentation analysis. These were gamma-aminobutyric acid, choline, glutamine, creatine and spermine. Their respective mass ion intensities demonstrated metabolic alterations in line with the literature and suggest that the metabolites could be biomarkers for mechanisms of neurotoxicity or neuroprotection. In addition, we evaluated whether the approach could identify neurotoxic potential by testing eight compounds which have target organ toxicity in the liver, kidney or brain at sub-cytotoxic concentrations. PCA revealed cluster formations largely dependent on target organ toxicity indicating possible potential for the development of a neurotoxicity prediction model. With such results it could be useful to perform a validation study to determine the reliability, relevance and applicability of this approach to neurotoxicity screening. Thus, for the first time we show the benefits and utility of in vitro metabolomics to comprehensively detect neurotoxicity and to discover new biomarkers.

Non-Destructive Evaluation of Iowa Pavements Phase 2: Development of a Fully Automated Software System for Rapid Analysis/Processing of the Falling Weight Deflectometer Data, 2009

The Office of Special Investigations at Iowa Department of Transportation (DOT) collects FWD data on regular basis to evaluate pavement structural conditions. The primary objective of this study was to develop a fully-automated software system for rapid processing of the FWD data along with a user manual. The software system automatically reads the FWD raw data collected by the JILS-20 type FWD machine that Iowa DOT owns, processes and analyzes the collected data with the rapid prediction algorithms developed during the phase I study. This system smoothly integrates the FWD data analysis algorithms and the computer program being used to collect the pavement deflection data. This system can be used to assess pavement condition, estimate remaining pavement life, and eventually help assess pavement rehabilitation strategies by the Iowa DOT pavement management team. This report describes the developed software in detail and can also be used as a user-manual for conducting simulation studies and detailed analyses. *********************** Large File ***********************

Revisión: tecnologia de agentes de software

Los agentes de software en la era de las redes globales son una herramienta vital para superar el fenómeno llamado "sobrecarga de información". El grado de madurez alcanzado en esta tecnología permite que hoy se puedan ver aplicaciones concretas funcionado en organizaciones, como así también en el escritorio del usuario hogareño. El objetivo de este trabajo es presentar una revisión bibliográfica sobre la tecnología de agentes de software, con orientación a los modelos que permiten gerenciar la sobrecarga de información.

Improving the Understanding and the Reliability of the Concept of "Sufficiency" in Friction Ridge Examination

The National Academies has stressed the need to develop quantifiable measures for methods that are currently qualitative in nature, such as the examination of fingerprints. Current protocols and procedures to perform these examinations rely heavily on a succession of subjective decisions, from the initial acceptance of evidence for probative value to the final assessment of forensic results. This project studied the concept of sufficiency associated with the decisions made by latent print examiners at the end of the various phases of the examination process. During this 2-year effort, a web‐based interface was designed to capture the observations of 146 latent print examiners and trainees on 15 pairs of latent/control prints. Two main findings resulted from the study: The concept of sufficiency is driven mainly by the number and spatial relationships between the minutiae observed on the latent and control prints. Data indicate that demographics (training, certification, years of experience) or non‐minutiae based features (such as level 3 features) do not play a major role in examiners' decisions; Significant variability was observed between detecting and interpreting friction ridge features and at all levels of details, as well as for factors that have the potential to influence the examination process, such as degradation, distortion, or influence of the background and the development technique.

Proposta de um método para escolha de software de automação de bibliotecas

Apresenta um método para avaliação e seleção de softwares de automação de bibliotecas. Consiste na atribuição de critérios e cálculos estatísticos em uma lista elaborada para a seleção e avaliação deste tipo de software. Este método pretender servir como instrumento de apoio à tomada de decisão no processo de escolha do software mais adequado às necessidades de cada instituição. Este trabalho foi motivado por uma demanda do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT) para automatizar a sua biblioteca.

Construct validity and internal reliability of a French version of FACES III in adolescents and adults

Family cohesion and adaptability, as operationalised in the Family Adaptability and Cohesion Scales III (FACES III), are two hypothesised dimensions of family functioning. We tested the properties of a French version of FACES III in school-children (mean age: 13 years; S.D:0.85) recruited from the general population and their parents. Separate confirmatory factor analyses were performed for adolescents and adults. The results of both analyses were compatible with a two-factor structure similar to that proposed by the authors of the original instrument. However, orthogonality between the two factors was only supported in the adult data. Internal reliability estimates were 0.78 and 0.68 in adolescents and 0.82 and 0.65 in adults, for cohesion and adaptability respectively.