1,720,959 research outputs found
Fuzzy-logikk ved lendevurdering. Komplementering av dagens beslutningstøtte fra MilGeo
Get PDFMilitær lendevurdering handler om å vurdere terrengets innvirkning på en operasjon i den hensikt å støtte beslutningstakeren. Metoden for lendevurdering som blir benyttet i dag tar utgangspunkt i det som står beskrevet i Stabshåndbok for Hæren, og er en del av IPOEprosessens trinn 2: Beskrive operasjonsområdets innvirkning. Skarp-logikk med tydelige grenseverdier og grove kategoriseringer ligger til grunn for dagens metode for lendevurdering.
Denne oppgaven ser på militær lendevurdering og fuzzy-logikk gjennom problemstillingen:
Hvordan kan bruk av fuzzy-logikk i analyse av kunstige og naturlige hindre komplementere beslutningsstøtten fra MilGeo?
Dagens metode med skarp-logikk blir brukt som et referansepunkt og sammenligningsgrunnlag for drøfting av styrker og svakheter rundt implementering av fuzzy-logikk. Fuzzy- og skarplogikk blir sett direkte opp mot hverandre for å utforske hvordan fuzzy-logikk kan bidra til en bedre analyse av kunstige og naturlige hindre, og dermed gi et bedre bilde av farbarheten i et område.
Oppgaven er bygd opp som en kvalitativ undersøkelse der det er blitt gjennomført en litteraturstudie. Teori rundt de to temaene militær lendevurdering og fuzzy-logikk blir redegjort for i teoridelen av oppgaven. Dette blir tatt med videre til drøftingen og studert sammen for å se på eventuelle fordeler og ulemper fuzzy-logikk bringer med seg til lendevurderingen. Resultatene og konklusjonene fra drøftingen blir lagt fram underveis, og hovedkonklusjonene blir trukket frem på slutten av studien. I sin helhet konkluderer oppgaven med at fuzzy-logikk på mange områder kan bidra til en forbedring av dagens metode for lendevurdering, men at implementeringen av fuzzy-logikk i lendevurderingen vil kreve et betydelig arbeid. Det kommer også fram av oppgaven at dagens metode med skarp-logikk har noen fordeler ovenfor fuzzy-logikk, blant annet med sine oversiktlige sluttprodukter. Ved videre arbeid kan det være interessant å utarbeide en fullverdig modell basert på fuzzy-logikk ved hjelp av koding og ekspertkunnskap fra relevante fagfelt, samt å se på hvilke andre områder innenfor lendevurdering fuzzy-logikk kan benyttes.Summary
Military terrain assessment is the process of helping the decision maker by assessing the impact of the terrain on an operation. Today’s method of terrain assessment in the Norwegian Army is based on the Norwegian Army Staff Handbook and is a part of the IPOE process step 2: Describe the impact of the area of operations. Crisp logic with clear boundaries and coarse categorizations is the foundation for this particular method underlies the method.
This study takes a deeper look into the topics of military terrain assessment and fuzzy logic through the thesis:
How can the use of fuzzy logic in analysis of obstacles compliment the decision support from MilGeo?
Today’s method with crisp logic is used as a reference point and as a basis for comparison when the strengths and weaknesses of fuzzy implementation are to be discussed. Fuzzy and crisp logic are directly compared to explore how fuzzy logic can contribute to a better analysis of the obstacles and thus give a better understanding of the mobility in the terrain.
This study is a qualitative research study, in which there has been conducted a study of literature. Military terrain assessment and fuzzy logic are described in the theory chapter of the study, and in the discussion the topics are merged in order to explore possible advantages and disadvantages of fuzzy logic in the terrain assessment. The results and conclusions from the discussion are described consecutively, and the main conclusions are put forward at the end of the study. In summary, the study concludes that fuzzy logic in many areas can contribute to an improvement of today’s method of terrain assessment, but it will require a considerable workload to implement this logic. Further on, the study shows that the crisp method of today has some advantages over fuzzy logic, including straightforward and easy-to-read products. In further works it would be interesting to create a complete model using fuzzy-logic, with the help of coding and experts in relevant fields, as well as looking for other uses of fuzzy-logic within the realm of terrain assessments
LiDAR på drone - Lokalisering av vadeområder
Get PDFMilitær lendevurdering handler om å beskrive effekten omgivelsene har på militære operasjoner.
En av disse effektene er elver og våte gaps evne til å hindre bevegelse. Dersom en kan vade
gjennom slike områder vil utfordringene de i utgangspunktet medfører, vesentlig reduseres. For å
vurdere om vading er en mulighet er formålet med oppgaven å finne en ny metode der droner med
laserskannere, også kalt LiDAR, brukes til å rekognosere området. Teknologiutviklingen innen
droner og LiDAR har fundamentalt endret kartleggingssektoren de siste årene. Det er derfor
relevant å undersøke om denne teknologien kan bidra til å løse vadeproblematikken. Følgende
problemstilling skal derfor undersøkes:
Hvordan kan man lokalisere vadeområder med LiDAR på drone?
I arbeidet med å konkretisere hvordan LiDAR-droner kan lokalisere vadeområder har den
teknologivitenskapelige metode blitt anvendt. Hensikten med denne metoden er alltid å frembringe
en ny eller forbedret teknologi, altså en ny metode for å rekognosere vadeområder. Arbeidet frem
til dette består av et omfattende teoretisk grunnlag innen vadeområder, LiDAR, digitale
høydemodeller, ArcGIS Pro og innhenting av data med LiDAR-droner. Det teoretiske grunnlaget
danner dermed fundamentet til en ny metode for å lokalisere vadeområder.
For å besvare problemstillingen har det blitt laget et verktøy som automatisk lokaliserer den mest
egnede vaderuten. Under fem feltforsøk klarte verktøyet å hente ut anbefalt vaderute til alle
områdene. Konklusjonen er dermed at verktøyet fungerer, men gjennom oppgaven vil også flere
sentrale svakheter problematiseres.
Den eneste inngangsdataen verktøyet anvender er dataen LiDAR-dronen samler inn. For at
verktøyet skal fungere er det konkludert med at denne dataen er det viktigste suksesskriteriet. Dette
løses med god planlegging av datainnhenting, men det er fortsatt utfordringer knyttet til innsamling
av god data. Spesielt utfordrende er det i områder der elvene har grumsete vann, eller er for dype
for at LiDAR-sensoren kan penetrere ned til bunnen.The purpose of military terrain assessments is to describe the effect of the environment on military
operations. One of these effects is how rivers and other water obstacles prevent manoeuvre. If such
areas can be waded, the challenges they initially entail will be significantly reduced. To assess if
wading is possible, this thesis seeks to find a new method using drones with laser scanners, also
known as LiDAR, to reconnoitre the area. The development in drone and LiDAR-technology has
fundamentally changed the mapping sector the recent years. Thus, it is relevant to explore whether
this technology can contribute to solving the wading issue. The following thesis question shall
therefor be explored:
How can you locate wading areas with LiDAR on a drone?
To address how LiDAR-drones can locate wading areas, the methology of technological science
has been applied. The purpose of this method is always to produce a new or improved technology,
here, a new method for reconnaissance of wading areas. The approach consists of comprehensive
theoretical data on wading areas, LiDAR, digital elevation models, ArcGIS Pro, and data collection
with LiDAR-drones. The theoretical basis thus forms the foundation for a new method for locating
wading areas.
To answer the thesis question, a tool that automatically locates the most suitable wading route has
been created. During five field tests, the tool was able to produce the recommended wading route
to all areas. The conclusion is that the tool works, but through the course of this paper several key
weaknesses will also be discussed.
The only input data the tool uses is the data that the LiDAR-drone collects. For the tool to work,
it is concluded that this data is the most important success criterion. Data collection has been solved
with good planning, but it is still difficult. It is especially challenging in areas where the rivers
have turbid water or are too deep for the LiDAR-sensor to penetrate to the bottom
GIS innenfor Aerodrome Damage Repair (ADR)
Get PDFEn operativ rullebane fri for fremmedobjekter og skader er essensielt for å sikre at fly kan ta av og lande trygt, og legger grunnlaget for at Luftforsvaret kan gjennomføre sine operasjoner i lufta. Fagfeltet Aerodrome Damage Repair (ADR) skal sikre at en flystasjon raskt blir operativ igjen etter et angrep gjennom å rekognosere skadeomfanget og reparere skadene effektivt. Likevel består i hovedsak flere av prosedyrene innenfor ADR av lite teknologiske systemer. Denne oppgaven ønsker å konstruere et GIS-verktøy som skal håndtere informasjon fra rekognoseringen av en rullebane for å utvikle ADR-prosessen, og samtidig redusere risikoen for personellet underveis i arbeidet. Verktøyet skal være brukervennlig og bidra til situasjonsforståelse for alt personell på flystasjonen, og utvikles med fokus på strukturering, innhenting, analyse og distribusjon av informasjon.
Verktøyet ble utviklet i ArcGIS Online, en skybasert plattform for geografisk informasjon med kjerne i et webkart som kommuniserer med flere ulike tilleggsapplikasjoner. Strukturen i verktøyet er basert på en mal for innmelding av funn. Denne strukturen er videre benyttet for innrapportering gjennom Field Maps-applikasjonen. Bruken av denne mobile applikasjonen bidrar også til at enheter på bakken kan se oversiktskartet med de innrapporterte funnene. De innmeldte funnene blir analysert ved hjelp av et tidsdrevet Python-skript, og analysene distribueres ut gjennom Field Maps og Dashboards til alle på flystasjonen. Gjennom utviklingen av verktøyet er det tilrettelagt for at det kan implementeres på Forsvarets plattformer ved hjelp av ArcGIS Enterprice, og videreutvikles der.
Resultatet er et verktøy som kan strukturere, innhente, analysere og distribuere data fra rekognoseringen av en rullebane, eksemplifisert gjennom en fiktiv case på Oslo Lufthavn. Verktøyet legger til rette for økt situasjonsforståelse for alt personell på flystasjonen og kan som følge av dette redusere risikoen under arbeidet med ryddig og reparasjon av rullebanen. Flere av prosessene i verktøyet er også standardiserte og automatiserte for å bidra til et mer brukervennlig verktøy. Oppgaven viser med dette at et dynamisk GIS kan bidra inn i utviklingen av de nåværende prosedyrene for PAR.An operational runway free of foreign objects and damage is essential to ensure that aircrafts can take off and land safely. This is a foundational condition that allows the Royal Norwegian Air Force to carry out its operations in the air. The field of Aerodrome Damage Repair (ADR) is intended to ensure that an air station quickly becomes operational again after an attack by completing a reconnaissance of the extent of any damage and repairing it effectively. However, several of the procedures within ADR are mainly based on nontechnological systems. The purpose of this bachelor thesis is to develop a GIS tool that can exploit the information from the reconnaissance of a runway to make the ADR process more efficient, and at the same time reduce the risk for personnel during the repair work. The tool must be user-friendly and contribute to situational awareness, and will be developed by focusing on structuring, capturing, analyzing and distributing information.
The tool was developed using ArcGIS Online, a cloud-based software for geographic information centered around a webmap that communicates with several different additional applications. The structure of the tool is based on a standard template for reporting findings. This structure lays the foundation for the reports that are submitted using Field Maps. The use of this mobile application also helps the units on the ground to see the map containing the reported findings. The reported findings are analyzed using a time-driven Python script, and the analyzes are distributed through Field Maps and Dashboards to all the personnel at the air station. Through the development of the tool, it has been arranged so that it can be implemented on the Norwegian Armed Forces' platforms using ArcGIS Enterprise and be developed further there.
The result is a tool that can structure, capture, analyze and distribute information from PAR, exemplified through a fictional case at Oslo Airport. The tool facilitates increased situational awareness for all personnel at the air station and can, as a result of this, reduce the risk during the work on repairing the runway. It also consists of standardized and automated processes that can contribute to a more user-friendly tool. These findings show that a dynamic GIS can contribute to the development of the current procedures for PAR
Bruk av laserdata ved ajourhold av arealressurskartet AR5
No full textI løpet av de siste tiårene er laserskanning fra fly blitt en akseptert datainnsamlingsmetode som
stadig er under utvikling. Resultatet av laserskanning er ei punktsky med informasjon om både
terreng, vegetasjon og andre objekter. Anvendelsen av laserdata blir stadig mer utbredt, men
fremdeles gjenstår mange nye mulige utnyttelsesområder.
Arealressurskartet AR5 er et kartdatasett som Skog og landskap tilbyr. Det skal beskrive Norges
arealressurser og må derfor holdes løpende à jour siden arealer forandres med tiden.
I denne rapporten oppsummeres erfaringene med bruk av laserdata til å avdekke muligheter
for å støtte ajourhold av arealressurskartet AR5. Det er lagt vekt på gode beskrivelser av de
ulike stegene i prosessen for at Skog og landskap skal dra nytte av denne erfaringen og
kunnskapen i videre sammenhenger.
Et laserskannet område i Ås kommune våren 2008 er valgt som testområde. Den gjennomsnittlige
punkttettheten, inkludert overlapp mellom flystriper, er ca 2,5 punkt per m2. I LidarStat
etableres det rasterbilder ut av laserdataene med 2 meters pikselstørrelse som bl.a. viser
høyder, pulsreturer og intensiteter. Analysen av laserdataene blir delt i to, der den ene delen
bygger på objektbasert bildeanalyse (OBBA) i eCognition Developer, mens den andre baserer
seg på overlagsanalyse i ArcMap.
I eCognition etableres regelsett der rasterbildene først gjennomgår en løsning av NoData for at
disse verdiene ikke skal forstyrre i videre statistiske beregninger. En chessboard-segmentering
for å knytte rasterne til AR5 utføres, før en multiresolution-segmentering blir gjort for å dele
områder inn i homogene segmenter. Disse segmentene klassifiseres etter gitte kriterier og
plasseres i de klassene som beskriver dem best. Tilslutt eksporteres et resultat med de
interessante områdene til et vektorkart som kan studeres nærmere i GIS-programmer.
Resultatene fra eCognition viser at høyder på fulldyrka jord blir detektert, skogområder blir delt
i skog og ikke-skog, og hushøyder kan skilles fra trehøyder i mange tilfeller. eCognition klarer å
klassifisere skogøyer og skogkanter uten skog, og gi forslag til sammenslåing av skogkanter med
nabosegmenter. ArcMap kombinerer AR5 med de etablerte rasterbildene. Basert på kunnskap om de ulike
informasjonsekstraktene fra laserdata, velges passende rastere til sine formål og en
overlagsanalyse trekker ut de områdene som er av interesse. Flere visuelle betraktninger av
rastere er også gjort i ArcMap der fokuset er å vise hvor gode bilder laserdataene kan gi av
bakken.
Resultatene av rasterkombinasjonen fra ArcMap viser at høyder skilles ut både i skog og på
fulldyrka jord, og at bygninger kan ofte skilles fra vegetasjon ved å se på ulike pulsreturer. Med
god punkttetthet kan intensitetsrastere likne på ortofoto, og derfor skape et godt visuelt bilde
av bakken. Høydemodeller benyttes til å lage skygge- og helningsrastere som beskriver
terrenget.
Erfaringer fra denne oppgaven tilsier at det finnes store muligheter for å kunne bruke laserdata
som hjelpemiddel ved ajourhold av AR5. Med stor nok punkttetthet vil det oppnås gode visuelle
bilder som kan benyttes til tolkning av bakken. Både ved å utarbeide regelsett i eCognition og
utføre overlagsanalyser i ArcMap vil forslag til mulige endringer kunne detekteres. Over the past decades, airborne laser scanning has become an accepted method of data
collection. This method is continuously under development. The result of a laser scanning is a
point cloud with information about the terrain, vegetation and other objects. The application of
laser data is becoming more widespread, but there are still many new areas to be explored.
Land resource map AR5 is a map data set that the Norwegian Forest and Landscape Institute
(Skog og landskap) offers. It describes Norway's land resources and therefore must be kept up
to date since land use changes with time.
This report summarizes the experience with the use of laser data to identify opportunities to
support the updating of land resource map AR5. The emphasis is on good descriptions of the
various steps of the process so the Norwegian Forest and Landscape Institute will benefit from
this experience and knowledge in a wider context.
An area that was laser scanned in Ås, Norway, (spring 2008), has been selected as the test area.
The average point density, including the overlap between the airstrips, is about 2.5 points per
m2. LidarStat creates the raster images from the laser data with 2-meter pixel size, showing
heights, pulse returns and intensities. The analysis of laser data is divided in two; where one
part is based on object-based image analysis (OBIA) in eCognition Developer, while the other is
based on overlay analysis in ArcMap.
eCognition establishes rulesets where raster images first examine a solution of NoData. This is
to ensure that these values do not interfere in the further statistical calculations. Chessboard
segmentation is performed to link the raster images to AR5, then a multiresolution
segmentation is done to divide areas into homogeneous segments. These segments are
classified according to specified criteria and placed in the category that best describes them.
Finally, the result of the interesting areas is exported to a vector map that can be studied in
more detail in GIS applications.
The results in eCognition show that heights on fully cultivated lands are detected, forests are
divided into forest and non-forest areas, and the altitude of buildings can be distinguished from
the height of trees in many cases. eCognition is able to classify forested patches on fully
cultivated lands and forest edges without trees. It also provides suggestions for merging forest
edges with neighboring segments. ArcMap, in contrast, combines the AR5 with the established raster images. Based on the
knowledge of the various information in the laser data, raster images are selected due to
suitability for their purpose and an overlay analysis draws out the areas of interest. Several
visual observations of the raster images are also done in ArcMap where the focus is to
demonstrate the quality of the pictures provided by the laser data.
The results from the combination of raster images in ArcMap show that the heights in both
forests and fully cultivated lands are detected. Buildings can also be separated from the
vegetation by looking at different pulse returns. With good point density raster images
including intensity can resemble orthophotos, and thus create a good visual image of the
ground. Height models are used to create hillshade and slope images describing the terrain.
The results of this study indicate that laser data could be a useful tool with numerous
opportunities to update AR5. With sufficient point density, good visual images could be created
and be used for interpreting the ground. Both by drawing up rulesets in eCognition and making
the overlay analyses in ArcMap, proposals for possible changes could be detected
Use of laser data to update land resource map AR5
Get PDFI løpet av de siste tiårene er laserskanning fra fly blitt en akseptert datainnsamlingsmetode som
stadig er under utvikling. Resultatet av laserskanning er ei punktsky med informasjon om både
terreng, vegetasjon og andre objekter. Anvendelsen av laserdata blir stadig mer utbredt, men
fremdeles gjenstår mange nye mulige utnyttelsesområder.
Arealressurskartet AR5 er et kartdatasett som Skog og landskap tilbyr. Det skal beskrive Norges
arealressurser og må derfor holdes løpende à jour siden arealer forandres med tiden.
I denne rapporten oppsummeres erfaringene med bruk av laserdata til å avdekke muligheter
for å støtte ajourhold av arealressurskartet AR5. Det er lagt vekt på gode beskrivelser av de
ulike stegene i prosessen for at Skog og landskap skal dra nytte av denne erfaringen og
kunnskapen i videre sammenhenger.
Et laserskannet område i Ås kommune våren 2008 er valgt som testområde. Den gjennomsnittlige
punkttettheten, inkludert overlapp mellom flystriper, er ca 2,5 punkt per m2. I LidarStat
etableres det rasterbilder ut av laserdataene med 2 meters pikselstørrelse som bl.a. viser
høyder, pulsreturer og intensiteter. Analysen av laserdataene blir delt i to, der den ene delen
bygger på objektbasert bildeanalyse (OBBA) i eCognition Developer, mens den andre baserer
seg på overlagsanalyse i ArcMap.
I eCognition etableres regelsett der rasterbildene først gjennomgår en løsning av NoData for at
disse verdiene ikke skal forstyrre i videre statistiske beregninger. En chessboard-segmentering
for å knytte rasterne til AR5 utføres, før en multiresolution-segmentering blir gjort for å dele
områder inn i homogene segmenter. Disse segmentene klassifiseres etter gitte kriterier og
plasseres i de klassene som beskriver dem best. Tilslutt eksporteres et resultat med de
interessante områdene til et vektorkart som kan studeres nærmere i GIS-programmer.
Resultatene fra eCognition viser at høyder på fulldyrka jord blir detektert, skogområder blir delt
i skog og ikke-skog, og hushøyder kan skilles fra trehøyder i mange tilfeller. eCognition klarer å
klassifisere skogøyer og skogkanter uten skog, og gi forslag til sammenslåing av skogkanter med
nabosegmenter. ArcMap kombinerer AR5 med de etablerte rasterbildene. Basert på kunnskap om de ulike
informasjonsekstraktene fra laserdata, velges passende rastere til sine formål og en
overlagsanalyse trekker ut de områdene som er av interesse. Flere visuelle betraktninger av
rastere er også gjort i ArcMap der fokuset er å vise hvor gode bilder laserdataene kan gi av
bakken.
Resultatene av rasterkombinasjonen fra ArcMap viser at høyder skilles ut både i skog og på
fulldyrka jord, og at bygninger kan ofte skilles fra vegetasjon ved å se på ulike pulsreturer. Med
god punkttetthet kan intensitetsrastere likne på ortofoto, og derfor skape et godt visuelt bilde
av bakken. Høydemodeller benyttes til å lage skygge- og helningsrastere som beskriver
terrenget.
Erfaringer fra denne oppgaven tilsier at det finnes store muligheter for å kunne bruke laserdata
som hjelpemiddel ved ajourhold av AR5. Med stor nok punkttetthet vil det oppnås gode visuelle
bilder som kan benyttes til tolkning av bakken. Både ved å utarbeide regelsett i eCognition og
utføre overlagsanalyser i ArcMap vil forslag til mulige endringer kunne detekteres. Over the past decades, airborne laser scanning has become an accepted method of data
collection. This method is continuously under development. The result of a laser scanning is a
point cloud with information about the terrain, vegetation and other objects. The application of
laser data is becoming more widespread, but there are still many new areas to be explored.
Land resource map AR5 is a map data set that the Norwegian Forest and Landscape Institute
(Skog og landskap) offers. It describes Norway's land resources and therefore must be kept up
to date since land use changes with time.
This report summarizes the experience with the use of laser data to identify opportunities to
support the updating of land resource map AR5. The emphasis is on good descriptions of the
various steps of the process so the Norwegian Forest and Landscape Institute will benefit from
this experience and knowledge in a wider context.
An area that was laser scanned in Ås, Norway, (spring 2008), has been selected as the test area.
The average point density, including the overlap between the airstrips, is about 2.5 points per
m2. LidarStat creates the raster images from the laser data with 2-meter pixel size, showing
heights, pulse returns and intensities. The analysis of laser data is divided in two; where one
part is based on object-based image analysis (OBIA) in eCognition Developer, while the other is
based on overlay analysis in ArcMap.
eCognition establishes rulesets where raster images first examine a solution of NoData. This is
to ensure that these values do not interfere in the further statistical calculations. Chessboard
segmentation is performed to link the raster images to AR5, then a multiresolution
segmentation is done to divide areas into homogeneous segments. These segments are
classified according to specified criteria and placed in the category that best describes them.
Finally, the result of the interesting areas is exported to a vector map that can be studied in
more detail in GIS applications.
The results in eCognition show that heights on fully cultivated lands are detected, forests are
divided into forest and non-forest areas, and the altitude of buildings can be distinguished from
the height of trees in many cases. eCognition is able to classify forested patches on fully
cultivated lands and forest edges without trees. It also provides suggestions for merging forest
edges with neighboring segments. ArcMap, in contrast, combines the AR5 with the established raster images. Based on the
knowledge of the various information in the laser data, raster images are selected due to
suitability for their purpose and an overlay analysis draws out the areas of interest. Several
visual observations of the raster images are also done in ArcMap where the focus is to
demonstrate the quality of the pictures provided by the laser data.
The results from the combination of raster images in ArcMap show that the heights in both
forests and fully cultivated lands are detected. Buildings can also be separated from the
vegetation by looking at different pulse returns. With good point density raster images
including intensity can resemble orthophotos, and thus create a good visual image of the
ground. Height models are used to create hillshade and slope images describing the terrain.
The results of this study indicate that laser data could be a useful tool with numerous
opportunities to update AR5. With sufficient point density, good visual images could be created
and be used for interpreting the ground. Both by drawing up rulesets in eCognition and making
the overlay analyses in ArcMap, proposals for possible changes could be detected
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
- …
