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Supprimer une fonctionnalité d'une version différente lors de la modification

Supprimer une fonctionnalité d'une version différente lors de la modification


Nous avons une classe d'entités qui se charge toujours à partir de la version par défaut (nommée « Demande de travail »), même lorsque vous effectuez des modifications dans une version différente. Nous utilisons cette classe d'entités pour identifier les zones où le travail est en cours et nous la récupérons par défaut afin qu'elle ne devienne pas obsolète lorsqu'elle s'affiche tout en travaillant dans une version.

Ma question est la suivante : existe-t-il un moyen de supprimer des fonctionnalités de la demande de travail lors de la modification dans une version différente (qui n'est pas la version par défaut) ?

Voici une capture d'écran montrant la version que je modifie à l'intérieur de (DN_1857) et la classe d'entités 'Work Request' qui provient de Default :

Le problème que j'essaie de résoudre est que cela fait partie de mon travail d'ouvrir une version, de vérifier qu'elle est correcte, puis de la réconcilier et de la publier par défaut. Cependant, ce processus ne supprime pas la fonction de demande de travail qui identifiait le travail que j'ai maintenant terminé et publié. Je dois donc commencer une nouvelle session d'édition juste pour supprimer le seul polygone. J'aimerais pouvoir supprimer ce polygone pendant que j'ai la version ouverte et m'économiser les étapes supplémentaires.


La classe d'entités de demande de travail fait partie d'ArcFM - en particulier ArcFM Designer qui utilise Workflow Manager (Telvent/Schneider-Electric WFM, pas ESRI WFM). La façon dont les demandes de travail sont créées et supprimées est configurée dans l'outil d'administration ArcFM Process Framework. Certaines tâches peuvent être attribuées et configurées pour vous permettre de supprimer une demande de travail à partir de WFM. Vous ne devez pas supprimer directement les demandes de travail en dehors d'ArcFM Workflow Manager. Il existe des données connexes dans plusieurs tables ArcFM WMS et vous pourriez vous retrouver avec des données corrompues.


Comment utiliser le contrôle de version GitHub avec différents types de build (Android/Studio) ?

J'ai développé une application Android et n'ai utilisé qu'un seul type de build jusqu'à présent. J'utilise GitHub juste pour garder une trace de mon code lors de son écriture. Je n'ai pour le moment que la branche master.

L'application sur laquelle je travaille est destinée à une petite entreprise familiale (max 20-30 utilisateurs) et j'ai une autre personne qui a besoin d'accéder au code source. (mais ne collabore pas). J'ai presque terminé mon premier "module/section" de l'application et j'aimerais créer une version finale en plus de continuer à travailler sur mon code.

Maintenant, j'ai séparé mon projet en (principalement) deux types de build différents, que j'ai nommés : Staging et Release.

Ma version de version est ce que je cherche à publier pour les tests afin de recueillir des commentaires (seulement 2-3 utilisateurs de test pour l'instant). Dans ma version intermédiaire, j'aimerais continuer à développer de nouvelles fonctionnalités supplémentaires que je ne prévois pas de publier pour le moment. J'essaie de garder les choses assez simples, car ce n'est pas une opération énorme.

Comment dois-je traiter ces deux types de build en ce qui concerne mon référentiel existant sur GitHub. Comme indiqué, jusqu'à présent, je n'ai commité l'ensemble du projet que sous la branche master. Ma compréhension de cela est limitée. Je ne sais pas si je vais valider l'intégralité du projet ou simplement les types de build ? J'espère que je ne pourrai valider qu'un type de build particulier et si c'est le cas, créerais-je une nouvelle branche pour chaque build ou devrais-je soit build (staging/release) rester le maître et uniquement brancher le contraire?

Pour être plus précis, mes types de construction comportent différents ensembles de sources. Ainsi:

Mes types de build de release et de staging ont tous deux des ensembles sources différents. Lors de la validation de ce projet, comment puis-je m'assurer que seul un ensemble source spécifique est validé dans une branche spécifique ? Je doute que je devrais valider les deux ensembles de sources dans les deux branches, n'est-ce pas ? (J'ai le sentiment que je comprends profondément quelque chose ici)


1 réponse 1

Indiquez simplement que le champ friends ne doit pas être pris en compte lors de la comparaison des instances avec __eq__ , et passez hash=True aux instances de champ sur les champs souhaités.

Ensuite, passez l'argument unsafe_hash=True au décorateur de classe de données lui-même - cela fonctionnera comme vous le souhaitez (principalement):

En cas de hachage, la restriction de langue est que si une instance se compare à une autre ( __eq__ ), le hachage des deux doit également être égal. L'implication dans ce cas est que si vous avez deux instances de la « même » personne avec les mêmes champs « name » et « dob », elles seront considérées comme égales, même si elles comportent des listes d'amis différentes.

A part ça, ça devrait fonctionner :

Ensuite, n'oubliez pas de vous comporter comme un « adulte consentant » et ne pas changez les champs "name" et "dob" des instances Person à n'importe quel endroit, et vous êtes prêt.


Migration de contenu

La migration de contenu entre les environnements n'est pas fournie par Pimcore et n'est pas du tout recommandée.

Le contenu doit être créé par les éditeurs dans l'environnement de production et la visibilité sur le frontend peut être gérée par des fonctionnalités intégrées telles que la publication / la dépublication / la gestion des versions / la planification / l'aperçu de l'effet en mode édition.

Par conséquent, les éditeurs ne devraient pas travailler sur différentes étapes.

Bien sûr, la migration de contenu est possible mais il s'agit toujours d'une tâche très individuelle en fonction du modèle de données, des environnements et des cas d'utilisation.

Si vous avez besoin d'une sorte de migration de contenu, utilisez l'API PHP pour les actifs, les objets et les documents.


Rôles qui utilisent généralement un CMS

De nombreux employés de votre entreprise peuvent utiliser votre CMS occasionnellement, ou cela peut représenter une partie importante de leur travail. Les rôles courants qui utilisent un CMS incluent :

  • Rédacteur : Ils peuvent régulièrement utiliser votre CMS pour créer et publier du contenu. Les rédacteurs créent des blogs, des livres blancs, des livres électroniques, des articles et d'autres documents présentés sur votre site Web. Ils reviendront régulièrement sur le CMS pour apporter des modifications à leur copie ou pour mettre à jour du contenu plus ancien.
  • Éditeur de copie: Lorsqu'un rédacteur termine son travail, il est examiné par un rédacteur. Ils vérifieront le contenu pour toute erreur de style, factuelle ou grammaticale. Les rédacteurs en chef modifient généralement le contenu directement dans le CMS et peuvent demander des modifications que les rédacteurs doivent adresser.
  • Stratège contenu : Ce rôle consiste à planifier le contenu à publier sur le site Web. Les stratèges de contenu décident généralement quel type de contenu doit être écrit et quand le publier. Ils utiliseront souvent le CMS pour planifier le contenu à publier conformément à leur calendrier.
  • Gestionnaire de contenu: Pendant que les rédacteurs et les éditeurs créent du contenu, le gestionnaire de contenu supervise ce travail pour s'assurer qu'il est utile et exempt d'erreurs. Ils collaborent souvent avec l'équipe marketing pour s'assurer qu'elle atteint les objectifs de l'équipe marketing. Les gestionnaires de contenu attribuent généralement des articles aux rédacteurs respectifs et modifient le contenu dans le CMS.
  • Correcteur : Leur travail consiste à vérifier l'orthographe, la mise en forme, les erreurs grammaticales et le choix des mots du rédacteur. Ils reliront souvent l'article dans le CMS, éditeront et laisseront des commentaires pour que le rédacteur, l'éditeur et le gestionnaire de contenu les révisent.
  • Développeur web: Ils utilisent le CMS pour créer et mettre à jour le site Web afin de répondre aux besoins de leurs superviseurs. L'aide du développeur Web met en forme le contenu et les images du site pour qu'ils soient plus agréables visuellement et plus conviviaux pour les visiteurs.
  • Stratège SEO : Pour augmenter les visiteurs du site Web, le stratège SEO examine le contenu pour s'assurer qu'il est bien classé sur les moteurs de recherche. Ils peuvent utiliser le CMS pour suivre les analyses de site Web afin de voir qui consulte le contenu et donner des notes aux rédacteurs et aux éditeurs pour les aider à modifier le contenu afin que davantage de personnes le voient.

En trouvant le meilleur CMS pour prendre en charge votre budget, vos employés et le contenu que vous publiez, vous créerez un site convivial et bien optimisé. Assurez-vous de prendre en compte des facteurs tels que les objectifs de contenu de votre entreprise et le nombre d'employés utilisant le CMS en même temps lors de la recherche de systèmes de gestion de contenu.


Caractéristiques

QGIS offre de nombreuses fonctionnalités SIG communes fournies par les fonctionnalités et les plugins de base. Un bref résumé de six catégories générales de fonctionnalités et de plugins est présenté ci-dessous, suivi des premiers aperçus de la console Python intégrée.

Afficher les données

Vous pouvez afficher et superposer des données vectorielles et raster dans différents formats et projections sans conversion en un format interne ou commun. Les formats pris en charge incluent :

  • Tables et vues spatiales utilisant PostGIS, SpatiaLite et MS SQL Spatial, Oracle Spatial, formats vectoriels pris en charge par la bibliothèque OGR installée, y compris les fichiers de formes ESRI, MapInfo, SDTS, GML et bien d'autres. Voir la section Travailler avec des données vectorielles.
  • Formats raster et d'imagerie pris en charge par la bibliothèque GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) installée, tels que GeoTIFF, ERDAS IMG, ArcInfo ASCII GRID, JPEG, PNG et bien d'autres. Voir la section Travailler avec des données raster.
  • Raster GRASS et données vectorielles des bases de données GRASS (location/mapset). Voir la section Intégration du SIG GRASS.
  • Les données spatiales en ligne ont servi de services Web OGC, notamment WMS, WMTS, WCS, WFS et WFS-T. Voir la section Travailler avec les données OGC.

Explorer les données et composer des cartes

Vous pouvez composer des cartes et explorer de manière interactive les données spatiales avec une interface graphique conviviale. Les nombreux outils utiles disponibles dans l'interface graphique incluent :

  • Navigateur QGIS
  • Reprojection à la volée
  • Gestionnaire de bases de données
  • Compositeur de carte
  • Panneau de présentation
  • Signets spatiaux
  • Outils d'annotation
  • Identifier/sélectionner des fonctionnalités
  • Modifier/afficher/rechercher les attributs
  • Étiquetage d'entités défini par les données
  • Outils de symbologie vectorielle et raster définis par les données
  • Composition de la carte de l'atlas avec des couches de graticule
  • Barre d'échelle de flèche nord et étiquette de copyright pour les cartes
  • Prise en charge de la sauvegarde et de la restauration de projets

Créer, modifier, gérer et exporter des données

Vous pouvez créer, éditer, gérer et exporter des couches vectorielles et raster dans plusieurs formats. QGIS propose les éléments suivants :

  • Outils de numérisation pour les formats pris en charge par OGR et les couches vectorielles GRASS
  • Possibilité de créer et de modifier des fichiers de formes et des couches vectorielles GRASS
  • Plugin Georeferencer pour géocoder des images
  • Outils GPS pour importer et exporter le format GPX, et convertir d'autres formats GPS en GPX ou télécharger/télécharger directement sur une unité GPS (Sous Linux, usb : a été ajouté à la liste des appareils GPS.)
  • Prise en charge de la visualisation et de l'édition des données OpenStreetMap
  • Possibilité de créer des tables de bases de données spatiales à partir de fichiers de formes avec le plugin DB Manager
  • Amélioration de la gestion des tables de bases de données spatiales
  • Outils de gestion des tables d'attributs vectoriels
  • Option pour enregistrer des captures d'écran en tant qu'images géoréférencées
  • Outil d'exportation DXF avec des capacités améliorées pour exporter des styles et des plug-ins pour exécuter des fonctions de type CAO

Analyser les données

Vous pouvez effectuer une analyse de données spatiales sur des bases de données spatiales et d'autres formats pris en charge par OGR. QGIS propose actuellement des outils d'analyse vectorielle, d'échantillonnage, de géotraitement, de géométrie et de gestion de bases de données. Vous pouvez également utiliser les outils GRASS intégrés, qui incluent la fonctionnalité complète de GRASS de plus de 400 modules. (Voir la section Intégration de GRASS GIS.) Ou, vous pouvez travailler avec le plugin de traitement, qui fournit un puissant cadre d'analyse géospatiale pour appeler des algorithmes natifs et tiers de QGIS, tels que GDAL, SAGA, GRASS, fTools et plus encore. (Voir la section Introduction.)

Publier des cartes sur Internet

QGIS peut être utilisé comme client WMS, WMTS, WMS-C ou WFS et WFS-T, et comme serveur WMS, WCS ou WFS. (Voir la section Travailler avec des données OGC.) De plus, vous pouvez publier vos données sur Internet à l'aide d'un serveur Web sur lequel UMN MapServer ou GeoServer est installé.


Publié par Emerald Publishing Limited. Cet article est publié sous la licence Creative Commons Attribution (CC BY 4.0). N'importe qui peut reproduire, distribuer, traduire et créer des œuvres dérivées de cet article (à des fins commerciales et non commerciales), sous réserve d'attribution complète à la publication originale et aux auteurs. Les termes complets de cette licence peuvent être consultés sur http://creativecommons.org/licences/by/4.0/legalcode.

L'avènement de la science ouverte a élargi le champ d'intérêt de la communication savante/scientifique au-delà de la littérature scientifique, afin d'inclure les données de recherche et les logiciels de recherche et, à des fins de suivi, les projets et les bailleurs de fonds. Les chercheurs, les communautés, les institutions, les gouvernements et les bailleurs de fonds exigent un accès intégré et amélioré aux graphiques de recherche (Xia et al., 2017), obtenus sous forme d'agrégations de métadonnées de sources de données de communication savantes distribuées. Leur intention diffère, allant de la découverte et de l'accès à des produits scientifiques au suivi et à l'évaluation des efforts de financement ou à l'identification des tendances de la recherche. Des exemples de graphiques de recherche dans le domaine de la communication savante sont le graphique Google Scholar [1], le graphique Microsoft Academic [2] et le graphique de recherche OpenAIRE [3]. De telles initiatives collectent à partir de différents types de sources de données (par exemple, des bibliothèques, des référentiels de publications, des éditeurs, des répertoires d'auteurs) et assemblent des graphiques dont les objets sont des auteurs, des organisations, des publications, etc. ayant des clients spécifiques à l'esprit. De manière générale, du fait du degré élevé d'hétérogénéité et d'indépendance de telles sources, qui peuvent conserver des objets produits par les mêmes auteurs ou affiliés aux mêmes organisations, de tels graphes souffrent de taux de duplication perturbateurs et nécessitent l'adoption de solutions adéquates. Les ingénieurs système peuvent facilement trouver des outils publics/commerciaux à usage général pour l'identification d'enregistrements de métadonnées équivalents dans de grandes collections « plates » d'objets. Les ingénieurs écrivent du code pour importer leur collection dans l'outil de leur choix, puis utilisent l'outil pour identifier les doublons, récupérer l'ensemble des équivalences d'objets (généralement des groupes d'ID d'objets) et enfin écrire du code pour résoudre les doublons au sein de leur collection. Si la collection est également « grande », c'est-à-dire impossible à traiter sans des solutions informatiques parallèles, la tâche devient alors plus complexe car des compétences supplémentaires en matière de données volumineuses sont nécessaires. Cependant, la fusion d'enregistrements dans des collections d'objets plats est une tâche plutôt simple par rapport aux scénarios de type graphique. Les graphes introduisent deux problèmes différents : (1) plusieurs entités, d'où la gestion de plusieurs scénarios de déduplication spécifiques à l'entité, et (2) les relations entre les objets, qui chargent la phase de déduplication pour préserver la topologie du graphe. Pour de telles raisons, l'adoption d'outils existants ne peut pas être facilement adaptée au problème de déduplication des grands graphes. Pour mettre en œuvre un workflow de déduplication d'entité complet pour les curateurs de graphes big data, les curateurs finissent par réaliser des systèmes patchwork, adaptés à leur modèle de données de graphe, souvent liés à leur représentation physique du graphe, coûteux en termes de conception, de développement et de maintenance, et en général pas réutilisables par d'autres praticiens ayant des problèmes similaires dans différents domaines.

Ce travail, s'appuyant sur la littérature et les outils pour l'identification des doublons dans les grandes collections plates de données, aborde le défi déduplication d'entités dans des graphes big data. Dans le texte suivant un graphique est conçu comme toute représentation numérique d'un ensemble de types d'entités (propriétés structurées) liés par des relations. Les graphiques sont gros lorsque l'identification en double sur les objets de ces types d'entités nécessite des approches parallèles pour évoluer et fonctionner dans un délai raisonnable. Déduplication d'entité est le processus combiné de identification en double, c'est-à-dire une identification efficace de paires d'objets équivalents du même type d'entité, et désambiguïsation graphique, c'est-à-dire la suppression des doublons du graphe, tout en préservant sémantiquement la topologie du graphe.

Le besoin des praticiens de mettre en œuvre un workflow de déduplication d'entités à part entière pour lever l'ambiguïté d'un grand graphique générique nous a conduit à concevoir GDup, un système intégré, évolutif et polyvalent à cet effet. GDup propose de représenter graphiquement les fonctionnalités des conservateurs de données pour gérer les « vérités du terrain », acquérir les commentaires des utilisateurs finaux pour améliorer le processus et personnaliser les algorithmes pour l'identification et la fusion des doublons afin de renvoyer un graphique de sortie sans ambiguïté. Ces fonctionnalités reposent sur une ingénierie de calcul parallèle sous-jacente qui assure l'évolutivité des graphiques de taille arbitraire. Par conséquent, la nouveauté de GDup n'est pas d'améliorer la précision des algorithmes de déduplication pour des entités spécifiques ou de battre les systèmes de déduplication existants sur l'efficacité de la déduplication, mais plutôt d'offrir des outils prêts à l'emploi aux conservateurs de données, qui devraient se concentrer sur la modélisation et la personnalisation de leur grand graphique. solutions de déduplication plutôt que de faire face aux défis techniques qu'impliquent nécessairement de telles tâches. Ce travail prolonge le résultat initial sur GDup (Atzori et al., 2018), où les auteurs ont esquissé le concept et l'architecture de haut niveau de GDup et ont décrit son adoption dans le scénario de cas réel du grand graphique exploité par l'infrastructure OpenAIRE pour la recherche scientifique ouverte en Europe [4]. Les services de l'infrastructure OpenAIRE alimentent un graphique de données volumineuses de communication savante, à savoir le graphique de recherche OpenAIRE [5], dont l'objectif est de soutenir la découverte et le suivi des tendances de la science ouverte et de l'impact de la recherche pour les bailleurs de fonds, les institutions et les chercheurs dans des disciplines spécifiques comme Scopus, Zenodo. org, l'Open Science Monitor de la Commission européenne, la ResearchGraph Foundation et d'autres utilisent aujourd'hui le graphique comme principale source d'information. GDup est le service de déduplication de base pour le système de production de l'infrastructure OpenAIRE, utilisé aujourd'hui pour dédupliquer les publications, les ensembles de données, les logiciels et les enregistrements d'organisations, afin de garantir la livraison de statistiques sensibles. La contribution de cet article, non abordée dans les travaux antérieurs (Atzori et al., 2018), est de fournir une définition formelle du problème de déduplication de graphe, la définition formelle de l'architecture de GDup, c'est-à-dire les internes des fonctions modélisant les différentes phases de déduplication, et de rapporter les résultats expérimentaux relatifs à l'utilisation de GDup dans le nouveau OpenAIRE Research Graph, qui s'est depuis étendu pour inclure de nouveaux types d'entités (par exemple un logiciel de recherche) et a triplé la taille des données.

1.1 Aperçu

La section 2 décrit le cas d'utilisation OpenAIRE Research Graph pour identifier les exigences auxquelles un système de déduplication de graphe Big Data doit répondre et analyse l'état de l'art pour mettre en évidence les limites des solutions actuelles. La section 3 présente formellement l'architecture fonctionnelle de GDup, tandis que la section 4 décrit sa mise en œuvre technique et donne un exemple de son utilisation dans l'infrastructure OpenAIRE.


Supprimer une entité d'une version différente lors de la modification - Systèmes d'information géographique

Je joue donc à l'holochess depuis un moment et j'aime bien ça. Mais holochess est un jeu à 2 joueurs et jouer à un ordinateur, pour moi, ne me semble pas bien. J'ai donc voulu créer une version réelle du populaire jeu de plateau spatial et j'ai examiné les règles du jeu. D'après mes recherches, j'ai découvert qu'il n'y avait jamais eu de règles officielles pour le jeu. En lisant plusieurs versions des règles de l'holochess, j'ai découvert que l'ensemble de règles utilisé par Lenovo est beaucoup plus amusant. Par exemple, les ghhhks ont la capacité de soigner d'autres pièces dans la version Lenovo, alors que les autres versions des règles ne l'ont pas. De plus, dans la plupart des versions des règles, une pièce doit effectuer 2 mouvements par tour, qu'il s'agisse de se déplacer puis d'attaquer, d'attaquer puis de se déplacer, de se déplacer puis de se déplacer, etc. Alors que la version Lenovo, les pièces ne peuvent se déplacer qu'une seule fois et se terminer. la ronde. Les différentes versions des règles présentent également différentes statistiques pour les pièces. Bien que je n'aie pas trop réussi à trouver des statistiques complètes pour les pièces, celles que j'ai trouvées rendent le jeu beaucoup plus limitatif. Je me demandais donc s'il y avait quelqu'un qui aurait terminé tous les niveaux d'holochess et serait capable de me donner les règles de la version Lenovo ainsi que les statistiques des pièces. Merci


Manuel de référence des zones géographiques/chapitre 1

« Dans son meilleur intérêt, une nation civilisée compte et dresse le portrait de sa population et de ses institutions. Le faire avec compétence et objectivité est la mission permanente du Bureau du recensement des États-Unis. Nous respectons la vie privée, évitons la partisanerie, invitons l'examen minutieux et partageons notre expertise à l'échelle mondiale. En nous efforçant d'exceller, nous faisons la chronique du passé de la nation, décrivons son présent et éclairons son avenir. [1]

En tant qu'enquêteur pour la nation, le Bureau of the Census, une agence du département américain du Commerce, collecte, compile et diffuse des données statistiques pour répondre à une variété de besoins. L'obligation initiale et principale du Census Bureau est de fournir le décompte de population le plus complet et le plus précis possible pour la répartition des sièges à la Chambre des représentants des États-Unis. Au-delà de cette obligation, de nombreux autres besoins en données du Census Bureau se sont développés au fil des ans, tels que le redécoupage des États à des fins de représentation au Congrès et au Parlement, la cartographie des tendances sociales et économiques, la répartition des fonds publics autorisés dans la législation fédérale et étatique, et l'administration de programmes publics et privés. Tous ces besoins exigent que le Census Bureau reconnaisse de nombreux types de zones géographiques - juridiques, administratives et statistiques - comme cadre pour la tabulation et la présentation des données de ses recensements décennaux, économiques, agricoles et gouvernementaux, ainsi que de son échantillon périodique. programmes d'enquêtes et d'estimations.

Le succès d'un recensement ou d'une enquête par sondage dépend non seulement de la façon dont le Census Bureau conçoit le questionnaire, recueille les données et traite les résultats, mais aussi de la façon dont il relie les données recueillies aux régions géographiques. En définissant le cadre de zone géographique pour chaque recensement ou enquête spécifique, les exigences géographiques consistent à identifier les entités juridiques, administratives et statistiques à utiliser, à promulguer des normes officielles pour ces entités, le cas échéant à déterminer les noms, les codes numériques et les limites de la entités sélectionnées saisir les informations requises sur ces entités dans la base de données TIGER [2] préparer les cartes nécessaires pour soutenir les fonctions de collecte et de diffusion des données ​ reliant l'adresse figurant sur chaque questionnaire de recensement ou d'enquête à sa localisation géographique appropriée (par exemple, au sein d'un îlot de recensement, d'une ville ou d'un comté) et en fournissant les fichiers de référence et la technologie nécessaires pour affecter les données collectées à l'ensemble complet d'entités géographiques utilisées pour rapporter les résultats de ce recensement ou de cette enquête.

La valeur de la plupart des données de recensement et d'enquête par sondage est directement liée à la capacité du Census Bureau de classer les données de manière précise et utile en zones géographiques et de représenter correctement et de manière significative les entités géographiques comprenant ces zones sur les cartes et dans les produits de données qui en résultent. Les nombreuses entités géographiques que le Census Bureau reconnaît et délimitent donnent souvent lieu à un modèle géographique assez complexe. Les tableaux 2-1 et 2-2 du chapitre 2, « Aperçu géographique », fournissent une liste des entités géographiques pour lesquelles le Census Bureau a totalisé des données statistiques dans plusieurs de ses recensements récents.

Fournir une sélection de choix de zones géographiques pour les utilisateurs de données

Le Census Bureau s'efforce de fournir des données pour les régions géographiques les plus utiles aux utilisateurs nombreux et variés de ces données. Pour ce faire, le Census Bureau présente des résumés de données pour les nombreuses entités juridiques et administratives de la nation, y compris les États, les régions amérindiennes et autochtones de l'Alaska, les comtés, les divisions civiles mineures (MCD), les lieux constitués, les districts du Congrès et les districts de vote. Pour compléter ces entités définies par la loi, le Census Bureau fournit également des données pour une variété d'autres entités géographiques qui sont utiles aux utilisateurs de données. Pour ce faire, le Census Bureau, généralement en coopération avec les agences étatiques et locales, établit, identifie et délimite des entités géographiques appelées domaines statistiques. Ceux-ci comprennent les régions, les divisions, les zones urbanisées (UA), les divisions des comtés de recensement (SDC), les territoires non organisés (UT), les lieux désignés de recensement (CDP), les secteurs de recensement, les zones de numérotation des îlots (BNA), les groupes d'îlots (BG) et les recensements. blocs. [3] La communauté des utilisateurs de données, composée de nombreuses personnes, entreprises et agences à tous les niveaux de gouvernement, chacune ayant des besoins quelque peu différents, peut alors sélectionner l'entité géographique ou l'ensemble d'entités qui représentent le plus étroitement leur zone géographique d'intérêt. Pour des exemples de la façon dont les utilisateurs de données peuvent répondre à leurs besoins géographiques, voir le Tableau 1-1.

Tableau 1-1. Besoins des utilisateurs et choix de produits de données
Situations des utilisateurs de données Choix de produits de données
Un étudiant qui rédige une dissertation en histoire a besoin des totaux actuels et passés de la population d'une ville. Un bon point de départ est le Série de rapports du Recensement de la population et du logement de 1990 CPH-2, un ensemble de publications qui contient des tableaux montrant les populations de lieux en 1970, 1980 et 1990. Les publications comparables de 1970 et 1960 fournissent des chiffres de population historiques pour les lieux incorporés comptant 10 000 habitants ou plus, les premiers par décennie à partir de 1900 et les seconds par décennie depuis le premier recensement décennal où chaque lieu existait.
Un grand fabricant de biens de consommation souhaite évaluer sa division de la Nation en régions de commercialisation, territoires publicitaires et zones pour mener des enquêtes par sondage auprès de clients existants et potentiels. Les divers recensements et enquêtes par sondage du Census Bureau offrent une mine de données socio-économiques. Ceux-ci sont disponibles dans différents formats de produits : rapports imprimés, bandes magnétiques, microfiche, disquettes souples, CD ROM, et plus récemment, tableaux d'affichage électroniques. Des statistiques récapitulatives standard provenant de recensements et d'enquêtes par sondage, ainsi que des estimations de la population et du revenu, sont disponibles pour de nombreux types d'entités géographiques étendues telles que les régions, les divisions, les États, les zones métropolitaines, les grandes villes et les comtés. En plus des produits de données standard, il existe fichiers de microdonnées à grande diffusion qui contiennent toute la gamme d'informations sur la population et le logement du recensement de 1990, ceux-ci comprennent plusieurs fichiers d'échantillons tirés indépendamment qui présentent différentes configurations d'entités géographiques étendues.
Une organisation religieuse envisage d'étendre ses activités en établissant plusieurs nouvelles congrégations dans une région métropolitaine. Il a besoin de profils socio-économiques pour un réseau de petites zones au sein de plusieurs comtés. Il souhaite également combiner ces statistiques avec des sources d'information locales. Les secteurs de recensement et les BNA sont les unités les plus polyvalentes de la géographie du recensement décennal des petites régions parce qu'elles définissent de petites régions relativement permanentes conçues pour être homogènes lorsqu'elles ont été établies à l'origine et parce qu'elles comptent en moyenne environ 4 000 habitants. le Série de rapports CPH-3 est un ensemble de publications qui contient de nombreux tableaux de statistiques démographiques, sociales, économiques et du logement tirés du Recensement de la population et du logement de 1990. Ces publications constituent une source pratique et peu coûteuse d'informations sur de petites régions à travers les États-Unis. De plus, pendant la période intercensitaire, les agences locales utilisent souvent les secteurs de recensement comme cadre géographique pour agréger et présenter leurs propres compilations statistiques régionales, telles que les mises en chantier et les estimations de la croissance démographique.
Les nombreux types de zones géographiques utilisées par le Census Bureau pour déclarer des données statistiques servent à diverses fins, telles que définies par l'utilisation spécifique à faire des données d'un recensement particulier, d'une enquête par sondage ou d'un autre programme. Le recensement décennal de la population et des logements fournit des données pour la plus grande sélection d'entités géographiques, y compris les entités à la fois grandes et petites et celles qui sont densément ou peu peuplées. Le recensement décennal peut englober cette variété d'entités car le très grand nombre de personnes et de logements concernés sont répartis en nombre important sur l'ensemble de la Nation et de ses territoires. Les informations recueillies dans les autres recensements et enquêtes par sondage menées par le Census Bureau, telles que les statistiques sur les établissements manufacturiers, les fermes ou les personnes au chômage, sont généralement plus appropriées pour une présentation uniquement lorsqu'elles sont résumées en entités géographiques plus grandes, comtés, zones métropolitaines ou États. . De telles entités sont appropriées en raison du nombre relativement faible d'établissements situés dans de nombreuses zones plus petites ou du petit nombre de personnes impliquées dans la plupart des enquêtes par sondage.

Malgré les nombreux niveaux de géographie standard pour lesquels le Census Bureau compile des données statistiques, les entités géographiques existantes utilisées pour déclarer les résultats d'un recensement ou d'une enquête par sondage ne correspondent parfois pas aux besoins d'un utilisateur particulier. À titre d'exemple, le Census Bureau ne compile pas actuellement de données pour les zones de fréquentation scolaire locales dans le cadre de sa série de données de recensement décennal régulière, mais de nombreux conseils scolaires ont besoin de ce niveau de détail géographique pour les aider à déterminer les caractéristiques démographiques de leurs zones de service comme ainsi que de planifier les fermetures d'écoles, les nouvelles écoles et les révisions des limites des zones de fréquentation. Les îlots de recensement, les BG et les secteurs de recensement ou BNA, ainsi que les subdivisions de comté et/ou les lieux, sont généralement suffisamment petits pour servir d'unités spatiales de base pour l'agrégation dans d'autres types de zones d'analyse. Par exemple, un conseil scolaire peut généralement accumuler les statistiques dont il a besoin pour les zones de fréquentation en combinant les données d'un ensemble d'îlots de recensement, de BG et/ou de secteurs de recensement/BNA. De plus en plus, les centres de données d'État, un ajout relativement récent au programme de sensibilisation et de diffusion des données du Census Bureau, et les entreprises privées fournissent ces types de services de réagrégation géographique spécifiés par l'utilisateur afin de fournir les tabulations de données nécessaires.

​ Si un grand nombre d'utilisateurs de données identifient un besoin pour une certaine catégorie de zone géographique non satisfait par les unités standard existantes, ils peuvent demander que le Census Bureau considère et développe un nouveau concept géographique qu'il appliquera uniformément en agrégeant les données recueillies dans ses recensements en cours et à venir. Cela s'est produit dans le passé lorsque le Census Bureau a élaboré et étendu le programme des secteurs de recensement, lorsqu'il a élaboré le concept des UA et lorsqu'il a publié et affiné les lignes directrices pour les totalisations des données des circonscriptions électorales.

Alternativement, les utilisateurs individuels ayant des besoins géographiques très spécifiques peuvent demander une totalisation spéciale dans laquelle le Census Bureau fournira une réagrégation unique des données qu'il a collectées dans une zone ou un ensemble de zones spécifiques. Le Census Bureau fournit des totalisations de données pour les zones géographiques non standard sur réception du remboursement des frais correspondants de la part de la personne ou de l'organisme demandeur. Le programme des zones définies par l'utilisateur (UDAP) du Census Bureau offre cette capacité.

Manuel de référence des zones géographiques

L'engagement du Census Bureau à aider les utilisateurs de données à comprendre ses entités géographiques

Pour aider les responsables gouvernementaux, les universitaires, les chercheurs, les analystes de marché et les autres utilisateurs de données à mieux comprendre les entités géographiques du Census Bureau, le Census Bureau publie ce Manuel de référence des zones géographiques. Le but de la Manuel de référence des zones géographiques est de fournir des informations sur les entités géographiques de base que le Census Bureau utilise dans ses divers tableaux de données et de documenter les objectifs, les définitions, les normes, les critères et les procédures utilisés pour sélectionner, définir, délimiter et réviser ces entités géographiques. The manual serves as a composite source of information to serve the needs of the broad community of data users. It is a reference tool for Census Bureau staff Members of Congress officials in Federal, American Indian, Alaska Native, State, and local government agencies. It is also useful to data users in the business and academic communities, data analysts with an interest in demographic and/or economic statistics, and the general reader with an interest in geography. It provides a guide for the tribal and State officials and local Census Statistical Areas Committees that assist the Census Bureau in its geographic programs. It also provides information needed by the many other agencies and groups working with the Census Bureau to maintain and improve its treatment of geographic areas.

The information, knowledge, and insights gained from data users and from the past are a significant part of the presentations in the Geographic Areas Reference Manual. In this way, the manual represents a step toward an improved knowledge and understanding of these geographic entities and their role in the Census Bureau’s processes. The manual also offers a perspective on the pragmatic problems associated with using these geographic entities, and describes how the Census Bureau responds to these problems. By enabling data users to better understand the concepts underlying the geographic entities for which it presents data, the Census Bureau anticipates that data users can make more effective use of these data. The role of the Census Bureau includes functions such as publishing guidelines, providing information on changes in geographic concepts, and cooperating with the data user community.​

Providing published guidelines

le Geographic Areas Reference Manual traces its beginnings to the Census Tract Manual. The first edition of the Census Tract Manual appeared in 1934. It described the series of steps a local Census Tract Committee needed to follow when it developed a census tract plan. The Census Bureau published the fifth (and last) edition of the Census Tract Manual in 1966. By then, the manual had been expanded to describe (1) the steps a local committee needed to take to develop a new census tract plan or to revise an existing one (2) the basic definitional criteria for census tracts (3) the standards set by the Census Bureau for census tracts (4) the various types of data produced by the Census Bureau for census tracts and (5) a history of, and general background information for, the census tract program. The census tract was the first, and for many years the only, geographic area that the Census Bureau delineated in cooperation with local officials.

Gradually, the Census Bureau involved tribal, State, and local officials in the delineation of additional geographic entities such as CCDs, CDPs, BNAs, and BGs. When the Census Bureau asked tribal, State, or local officials to delineate these entities, it also provided entity-specific guidelines to facilitate their work. Because these programs took place at various times during each decade, the Census Bureau did not attempt to consolidate the separate program requirements into a single document. Given the increasing role of tribal, State, and local agencies in the delineation of geographic areas and the obsolescence of the Census Tract Manual, there was an obvious need for a document that included background material and guidelines for the geographic entities used in the Census Bureau’s statistical programs. This document would describe the roles of the participants working with the Census Bureau to implement the guidelines applicable to these geographic entities.

Providing information about changes in geographic concepts

To make effective use of the statistical data presented by the Census Bureau, it is helpful for data users to be informed about the total framework of Census Bureau geography as it evolves to meet the challenges of modern ​ data collection and processing techniques. Recent decades have seen the Census Bureau undertake several important new initiatives to improve the census-taking process. These include the adoption of geographic programs to improve the mail census for example, the creation of computerized geographic files, including the address coding guides (ACGs) of the 1970 census, the GBF/DIME-Files [4] of the 1970 and 1980 censuses, and the TIGER data base of the 1990 census. These improvements allowed the Census Bureau to extend the small-area geographic entities to all parts of the Nation by the 1990 census, assisted by the rapidly increasing use of automation in data processing and in map-making and other graphic presentations. As these developments continue, they become increasingly important in both their direct and indirect effect on the type, definition, and/or delineation of geographic areas for Census Bureau data tabulations and map portrayals. The geographic precision and detail included in the automated files improves the Census Bureau’s performance in fulfilling its mission. This manual is an important component in understanding the geographic concepts that go into the automation of the Census Bureau’s geographic framework so that this framework can be adjusted more effectively to respond to the ever-changing political, social, and economic dynamics of our Nation.

Cooperation with the data user community

Data users need to be aware of the Census Bureau’s commitments and obligations to the data-using public. Mutual cooperation with the data user community is, and will continue to be, a vital element in the Census Bureau’s maintenance and update of its geographic area framework. In meeting this obligation to involve data users in planning the geographic structure, the Census Bureau has invited the network of local Census Statistical Areas Committees, State Data Centers, Business and Industry Data Centers, tribal groups, and other user groups to assist in delineating many of the geographic entities (see Chapter 3, “Local Census Statistical Areas Committees and Other Local Assistance”). These groups also serve as an important resource for distributing the resulting census data, maps, ​ and related geographic information to local data users. Their access to this manual should prove beneficial to everyone involved.

Organization of the Manual

The individual chapters of the Geographic Areas Reference Manual deal with specific geographic subjects or the specific kinds of geographic entities used in the various censuses and sample surveys conducted by the Census Bureau. Each chapter stands alone as a reference source for a particular type of geographic entity or a specific subject however, it often is useful to interrelate the geographic information in two or more chapters to develop a comprehensive understanding of broader topics.

These chapters encompass the standard geography that the Census Bureau uses in presenting information from its decennial censuses of population and housing as well as its other censuses, sample surveys, and statistical programs. The internal structure of the chapters on geographic entities follows a common pattern. An introductory section defines the geographic entity (or more typically, the set of entities) under discussion and describes its relevance to the Census Bureau’s statistical programs. Other sections provide information on the historical development of the entity, its definitional criteria and guidelines, its delineation procedures, and its relationships to other components of the Census Bureau’s hierarchy of geographic entities.

Introductory chapters

The first three chapters provide background information about the Census Bureau’s geographic concepts, an overall rationale for the selection and use of specific geographic entities by the Census Bureau, and the participants in the processes required to establish the geographic framework for each census and sample survey. The latter also assist the Census Bureau with the task of disseminating the resulting geographic information and statistical data.

Subdivisions of the Nation

One important category of geographic entities includes the major civil divisions of the Nation and its territories, that is, States, counties, American Indian and Alaska Native areas, and ​ their statistically equivalent entities, which include Puerto Rico, the Outlying Areas, tribal jurisdiction statistical areas (TJSAs), and tribal designated statistical areas (TDSAs), as well as the groupings of some or all of these entities into larger statistical units. Another important category comprises sub-State/subcounty entities—MCDs, CCDs, and UTs—referred to comprehensively as county subdivisions, and places. A third major category includes the chapters on the statistical tabulation units used to control and present data for small geographic areas—census tracts and BNAs, BGs, and census blocks. There also is a chapter on voting districts.

Population concentrations

The fourth significant category of basic geographic areas includes those documenting settlement patterns or concentrations of population as defined by both the Census Bureau and other agencies. Geographic areas based on settlement patterns are discussed in the chapters on the urban and rural classification and metropolitan areas. The chapter on places (which describes incorporated places and CDPs) and the chapter on voting districts also overlap into this category.

Other topics

There is a chapter on the Census Bureau’s area measurement statistics and its water classification scheme. The manual concludes with a glossary of the Census Bureau’s geographic terminology.


Defense Standards

Military Symbols Overview

This sample shows all supported military symbols for the MS2525 and APP6 standards. The sample allows you to toggle between various parameters and standards, to see what effect they have on styling.

Military Symbology

A sample that demonstrates the modeling, visualization, editing and creation of military icons and tactical graphics, for the MS2525 and APP6 standards. Note that for this sample to run correctly, you will also need the Military Symbology Component of LuciadFusion. See the Military symbology guide for more details.

The sample starts up with a few tactical graphics and icons already initialized on a map. Clicking on a feature will display a panel containing some of its properties. Modifying the properties can be done in this panel. The panel itself is part of sample. (Have a look at the cop/spotreports/SpotReportInfoPanelMilSym module).

To create a new icon or graphic, type a symbol name in the creation panel on the top of the view. Selecting an item from that list will start the creation process. Click on the map to draw your new military symbol. This panel is also part of sample. (Have a look at the symbology/CreationPanel module).

To edit an existing symbol, right-click the symbol and select edit. For devices that don't support right-click (such as touch-based devices), select a symbol and press "Edit Symbol" in the properties panel.

Not all modifiers that can be edited with the editing panel will change the visual presentation of the symbol. They only change the modifier of the object. This is for example the case for the "Country" modifier. This changes the attributes of the domain object, but does not change the visualization of the object. This is because the symbology standards, such as MS2525b, do not specify a change in visualization for all possible modifiers of the symbol.

This sample also demonstrates how to cluster military symbols. The following rules are applied:


Voir la vidéo: Astuce - Désactiver des Fonctionnalités Windows