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Human movement patterns of different racial-ethnic and economic groups in U.S. top 50 populated cities: What can social media tell us about isolation? / Meiliu Wu in Annals of GIS, vol 28 n° 2 (April 2022)
[article]
Titre : Human movement patterns of different racial-ethnic and economic groups in U.S. top 50 populated cities: What can social media tell us about isolation? Type de document : Article/Communication Auteurs : Meiliu Wu, Auteur ; Qunying Huang, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 161 - 183 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] Etats-Unis
[Termes IGN] ethnie
[Termes IGN] migration humaine
[Termes IGN] mobilité territoriale
[Termes IGN] sociologie
[Termes IGN] TwitterRésumé : (auteur) Many studies have proven that human movement patterns are strongly impacted by individual socioeconomic and demographic background. While many efforts have been made on exploring the influences of age and gender on movement patterns using social media, this study aims to analyse and compare the movement patterns among different racial-ethnic and economic groups using social media (i.e. geotagged tweets) from the U.S. top 50 populated cities. Results show that there are significant differences in number of activity zones and median travel distance across cities and demographic groups, and that power-laws tend to be captured in both spatial and demographic aspects. Additionally, the analysis of outbound-city travels demonstrates that some cities have slightly stronger interaction with others, and that economically disadvantaged populations and racial-ethnic minorities are more restricted in long distance travels, indicating that their spatial mobility is more limited to the local scale. Lastly, an economically-segregated movement pattern is discovered – upper-class neighbourhoods are mostly visited by the upper-class, while lower-class neighbourhoods are mainly accessed by the lower-class – but some racial-ethnic groups can diversify this segregated pattern in the local scale. Numéro de notice : A2022-501 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/19475683.2022.2026471 Date de publication en ligne : 22/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475683.2022.2026471 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100998
in Annals of GIS > vol 28 n° 2 (April 2022) . - pp 161 - 183[article]Modular multi-dimensional tool for emergency evacuation including location-based social network data / Ilil Blum Shem-Tov in Journal of location-based services, vol 16 n° 1 (March 2022)
[article]
Titre : Modular multi-dimensional tool for emergency evacuation including location-based social network data Type de document : Article/Communication Auteurs : Ilil Blum Shem-Tov, Auteur ; Shlomo Bekhor, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 54 - 75 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] origine - destination
[Termes IGN] réseau social géodépendant
[Termes IGN] secours d'urgence
[Termes IGN] téléphone intelligentRésumé : (auteur) This paper presents the concept of a modular multi-dimensional tool (MMDT) for evacuation planning models. The goal of MMDT is to propose alternative route and destination locations that can be evaluated and compared to one another. The proposed tool can represent a very large number of scenarios and its strength is in its modularity and efficiency. The MMDT can be applied using both conventional evacuation models and decentralised personalised evacuation models based on Location-Based Social Networks (LBSN) to reduce overall evacuation times. Large-scale test cases using anonymous LBSN data illustrate the MMDT on several scenarios. Results indicate a significant reduction in evacuation times when using decentralised personal evacuation. Numéro de notice : A2022-389 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/17489725.2021.1990422 Date de publication en ligne : 16/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/17489725.2021.1990422 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100679
in Journal of location-based services > vol 16 n° 1 (March 2022) . - pp 54 - 75[article]Novel model for predicting individuals’ movements in dynamic regions of interest / Xiaoqi Shen in GIScience and remote sensing, vol 59 n° 1 (2022)
[article]
Titre : Novel model for predicting individuals’ movements in dynamic regions of interest Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaoqi Shen, Auteur ; Wenzhong Shi, Auteur ; Pengfei Chen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 250 - 271 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] épidémie
[Termes IGN] extraction de données
[Termes IGN] migration humaine
[Termes IGN] mobilité territoriale
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] réseau social
[Termes IGN] zone d'activité économique
[Termes IGN] zone d'intérêtRésumé : (auteur) The increasing amount of geotagged social media data provides a possible resource for location prediction. However, existing location prediction methods rarely incorporate temporal changes in mobility patterns, which could lead to unreliable predictions. In particular, human mobility patterns have changed greatly in the COVID-19 era. We propose a novel model to predict individuals’ movements in dynamic regions of interest (ROIs), taking into account changes in activity areas and movement regularity. To address changes in the activity areas, we design a new updating strategy that can ensure the realistic extraction of an individual’s ROIs. Then, we develop an integration model for changes in the movement regularity based on two newly proposed prediction methods that consider both rapid and slow changes. The proposed integration model is evaluated based on five real-world social media datasets; three Weibo datasets related to COVID-19 collected in three Chinese cities, one Twitter dataset collected in New York and one dense GPS dataset. The results demonstrate that the proposed model can achieve better performances than state-of-the-art models, especially when mobility patterns change greatly. Combined with related pandemic data, this study will benefit pandemic prevention and control. Numéro de notice : A2022-131 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15481603.2022.2026637 Date de publication en ligne : 13/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/15481603.2022.2026637 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99719
in GIScience and remote sensing > vol 59 n° 1 (2022) . - pp 250 - 271[article]Annotation sémantique pour la géolocalisation d'entités spatiales dans des tweets / Gaëtan Caillaut (2022)
Titre : Annotation sémantique pour la géolocalisation d'entités spatiales dans des tweets Type de document : Article/Communication Auteurs : Gaëtan Caillaut, Auteur ; Cécile Gracianne, Auteur ; Samuel Auclair, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Année de publication : 2022 Projets : RéSoCio / Auclair, Samuel Conférence : PFIA 2022, Plate-Forme Intelligence Artificielle, Journée Résilience & IA 27/06/2022 27/06/2022 Saint-Etienne France Programme Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] représentation vectorielle
[Termes IGN] Twitter
[Termes IGN] zone sinistréeRésumé : (Auteur) Cet article présente une méthode d'annotation sémantique (Entity Linking) dédiée à la géolocalisation de messages postés sur les réseaux sociaux. Nous proposons une variante de l'architecture à double encodeur capable de détecter simultanément les mentions des entités présentes dans un texte et d'en calculer des représentations vectorielles ; là où les travaux récents menés dans ce domaine ne proposent que des systèmes capable de produire une représentation pour une unique entité annotée au préalable par un système tiers. Nous montrons également que, malgré la difficulté accrue de la tâche, ce système parvient à concurrencer, et même à surpasser, les systèmes à double encodeur. Numéro de notice : C2022-012 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : https://hal.inrae.fr/IGN-ENSG/hal-03682484v1 Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Date de publication en ligne : 31/05/2022 En ligne : https://hal.science/hal-03682484v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100827 Automated construction of a French Entity Linking dataset to geolocate social network posts in the context of natural disasters / Gaëtan Caillaut (2022)
Titre : Automated construction of a French Entity Linking dataset to geolocate social network posts in the context of natural disasters Type de document : Article/Communication Auteurs : Gaëtan Caillaut, Auteur ; Cécile Gracianne, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Samuel Auclair, Auteur Editeur : Tarbes [France] : ISCRAM proceedings Année de publication : 2022 Conférence : ISCRAM 2022, 19th International Conference on Information Systems for Crisis Response and Management 22/05/2022 25/05/2022 Tarbes France OA Proceedings Projets : RéSoCio / Auclair, Samuel Importance : 11 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] catastrophe naturelle
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] gestion de crise
[Termes IGN] traitement du langage naturel
[Termes IGN] TwitterRésumé : (Auteur) During natural disasters, automatic information extraction from Twitter posts is a valuable way to get a better overview of the field situation. This information has to be geolocated to support effective actions, but for the vast majority of tweets, spatial information has to be extracted from texts content. Despite the remarkable advances of the Natural Language Processing field, this task is still challenging for current state-of-the-art models because they are not necessarily trained on Twitter data and because high quality annotated data are still lacking for low resources languages. This research in progress address this gap describing an analytic pipeline able to automatically extract geolocatable entities from texts and to annotate them by aligning them with the entities present in Wikipedia/Wikidata resources. We present a new dataset for Entity Linking on French texts as preliminary results, and discuss research perspectives for enhancements over current state-of-the-art modeling for this task. Numéro de notice : C2022-005 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Date de publication en ligne : 05/04/2022 En ligne : https://hal.science/hal-03631387v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100410 CIME: Context-aware geolocation of emergency-related posts / Gabriele Scalia in Geoinformatica, vol 26 n° 1 (January 2022)PermalinkGenerating geographical location descriptions with spatial templates: a salient toponym driven approach / Mark M. Hall in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 1 (January 2022)PermalinkAnalytics of location-based big data for smart cities: Opportunities, challenges, and future directions / Haosheng Huang in Computers, Environment and Urban Systems, vol 90 (November 2021)PermalinkPoint-of-interest (POI) data validation methods: An urban case study / Lih Wei Yeow in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 11 (November 2021)PermalinkThe geography of social media data in urban areas: Representativeness and complementarity / Alvaro Bernabeu-Bautista in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 11 (November 2021)PermalinkA topic model based framework for identifying the distribution of demand for relief supplies using social media data / Ting Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 11 (November 2021)PermalinkUrban land-use analysis using proximate sensing imagery: a survey / Zhinan Qiao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 11 (November 2021)PermalinkDisaster Image Classification by Fusing Multimodal Social Media Data / Zhiqiang Zou in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)PermalinkUnderstanding the modifiable areal unit problem in dockless bike sharing usage and exploring the interactive effects of built environment factors / Feng Gao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 9 (September 2021)PermalinkPredicting user activity intensity using geographic interactions based on social media check-in data / Jing Li in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 8 (August 2021)Permalink