1,720,961 research outputs found
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
Développement d'un système d'avertissemment sonore, validé par EEG, basé sur des approches vision et acoustique pour la detection de véhicules approchants des véhicules moteur deux roues
No full textIn many countries, motorcyclist fatality rate is much higher than that of other vehicle drivers. Among many other factors, motorcycle rear-end collisions are also contributing to these biker fatalities. Collision detection systems can be used to minimize these fatalities. However, most of the existing collision detection systems do not identify the type of potential hazard faced by motorcyclists. Every collision warning system used a distinctive collision detection technique, which limits its performance and makes it imperative to study its effectiveness. Unfortunately, no such work has been reported in that particular domain for motorcyclists. Therefore, it is important to study the physiological response of the motorcyclist against these collision warning systems. In this research, a rear end vehicle detection and classification method is presented for motorcyclists. For collision detection, vision technique and acoustic technique have been used. For visual and acoustic techniques, appearance features and power spectrum have been used, respectively, to detect the approaching vehicle at the rear end of the motorcycle. As for the vehicle classification, only an acoustic technique is utilized; an acoustic power spectrum and energy features are used to classify the approaching vehicles. Two types of datasets which are comprised of self-recorded datasets (obtained by placing a camera at the rear end of a motorcycle) and online datasets (for vision-based vehicle detection and for audio based vehicle classification techniques) are used for validation. Proposed methodology successfully detected and classified the vehicle for self-recorded datasets. Similarly, for online datasets, the higher true positive rate and less false detection rate has been achieved as compared to the existing state of the art methods. Moreover, an event-related potential (ERP) based physiological study has been performed on motorcyclists to investigate their responses towards the rear end collision warning system. Two types of auditory warnings (i.e., verbal and buzzer) are used for this warning system. To study the response of the motorcyclists, the N1, N2, P3, and N400 components have been extracted from the Electroencephalography (EEG) data. These introduced systems have shown positive effects at neural levels on motorcyclists and reduce their reaction time and attentional resources required for processing the target correctly. In summary, the proposed rear-end collision warning system with auditory verbal warnings significantly increases the alertness of the motorcyclist and can be helpful to avoid the possible rear-end collision scenarios.Dans de nombreux pays, le taux de mortalité des motocyclistes est beaucoup plus élevé que celui des autres conducteurs de véhicules. Parmi de nombreux autres facteurs, les collisions arrière des motocyclettes contribuent fortement à ces décès de motards. Les systèmes de détection de collision peuvent être utilisés pour minimiser ces accidents mortels. Cependant, la plupart des systèmes de détection de collision existants n'identifient pas le type de danger potentiel auquel sont exposés les motocyclistes. Chaque système d'alerte de collision utilise une technique de détection de collision distincte, ce qui limite ses performances et rend impératif l'étude de son efficacité. Malheureusement, aucun travail de ce type n'a été signalé dans ce domaine particulier pour les motocyclistes. Par conséquent, il est important d'étudier la réponse physiologique du motocycliste contre ces systèmes d'alerte de collision. Dans cette recherche, une méthode de détection et de classification des véhicules approchant par l'arrière est présentée. Pour la détection de collision, une approche basee vision et la technique basee sur le son ont été utilisées. Pour les techniques visuelles et acoustiques, des caractéristiques d'apparence et de spectre de puissance ont été utilisées, respectivement, pour détecter le véhicule qui s'approche à l'extrémité arrière de la motocyclette. En ce qui concerne la classification des véhicules, seule une technique acoustique est utilisée; un spectre de puissance acoustique et des caractéristiques énergétiques sont utilisés pour classer les véhicules qui approchent. Deux types d'ensembles de données, à savoir des ensembles de données acquises durant ce travail (obtenues en plaçant une caméra à l'arrière d'une motocyclette) et des ensembles de données disponibles telechargeables (pour la détection visuelle et pour la classification audio des véhicules) sont utilisés pour la validation. La méthodologie proposée a permis de détecter et de classer les véhicules pour des ensembles de données acquises durent cette these. De même, pour les ensembles de données disponibles , le taux positif vrai le plus élevé et le taux de détection faux le plus faible ont été atteints par rapport aux méthodes de l etat de l art. En outre, une étude physiologique basée sur le potentiel lié à l'événement (ERP) a été réalisée sur les motocyclistes afin d'étudier leurs réponses vis-à-vis du système d'alerte de collision arrière. Deux types d'avertissements auditifs (c'est-à-dire verbal et buzzer) sont utilisés pour ce système d'avertissement. Pour étudier la réponse des motocyclistes, les composantes N1, N2, P3 et N400 ont été extraits des données d'électroencéphalographie (EEG). Ces systèmes d avertissement ont montré des effets positifs au niveau des neuronal sur les motocyclistes et réduisent leur temps de réaction et les ressources attentionnelles nécessaires pour traiter correctement la cible. En résumé, le système d'avertissement de collision par l'arrière proposé avec des avertissements verbaux auditifs augmente considérablement la vigilance du motocycliste et peut être utile pour éviter les scénarios possibles de collision arrière
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
No full textWe have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
Visual and acoustic techniques for motorcycle collision warning system with EEG validation
No full textDans de nombreux pays, le taux de mortalité des motocyclistes est beaucoup plus élevé que celui des autres conducteurs de véhicules. Parmi de nombreux autres facteurs, les collisions arrière des motocyclettes contribuent fortement à ces décès de motards. Les systèmes de détection de collision peuvent être utilisés pour minimiser ces accidents mortels. Cependant, la plupart des systèmes de détection de collision existants n'identifient pas le type de danger potentiel auquel sont exposés les motocyclistes. Chaque système d'alerte de collision utilise une technique de détection de collision distincte, ce qui limite ses performances et rend impératif l'étude de son efficacité. Malheureusement, aucun travail de ce type n'a été signalé dans ce domaine particulier pour les motocyclistes. Par conséquent, il est important d'étudier la réponse physiologique du motocycliste contre ces systèmes d'alerte de collision. Dans cette recherche, une méthode de détection et de classification des véhicules approchant par l'arrière est présentée. Pour la détection de collision, une approche basee vision et la technique basee sur le son ont été utilisées. Pour les techniques visuelles et acoustiques, des caractéristiques d'apparence et de spectre de puissance ont été utilisées, respectivement, pour détecter le véhicule qui s'approche à l'extrémité arrière de la motocyclette. En ce qui concerne la classification des véhicules, seule une technique acoustique est utilisée; un spectre de puissance acoustique et des caractéristiques énergétiques sont utilisés pour classer les véhicules qui approchent. Deux types d'ensembles de données, à savoir des ensembles de données acquises durant ce travail (obtenues en plaçant une caméra à l'arrière d'une motocyclette) et des ensembles de données disponibles telechargeables (pour la détection visuelle et pour la classification audio des véhicules) sont utilisés pour la validation. La méthodologie proposée a permis de détecter et de classer les véhicules pour des ensembles de données acquises durent cette these. De même, pour les ensembles de données disponibles , le taux positif vrai le plus élevé et le taux de détection faux le plus faible ont été atteints par rapport aux méthodes de l etat de l art. En outre, une étude physiologique basée sur le potentiel lié à l'événement (ERP) a été réalisée sur les motocyclistes afin d'étudier leurs réponses vis-à-vis du système d'alerte de collision arrière. Deux types d'avertissements auditifs (c'est-à-dire verbal et buzzer) sont utilisés pour ce système d'avertissement. Pour étudier la réponse des motocyclistes, les composantes N1, N2, P3 et N400 ont été extraits des données d'électroencéphalographie (EEG). Ces systèmes d avertissement ont montré des effets positifs au niveau des neuronal sur les motocyclistes et réduisent leur temps de réaction et les ressources attentionnelles nécessaires pour traiter correctement la cible. En résumé, le système d'avertissement de collision par l'arrière proposé avec des avertissements verbaux auditifs augmente considérablement la vigilance du motocycliste et peut être utile pour éviter les scénarios possibles de collision arrière.In many countries, motorcyclist fatality rate is much higher than that of other vehicle drivers. Among many other factors, motorcycle rear-end collisions are also contributing to these biker fatalities. Collision detection systems can be used to minimize these fatalities. However, most of the existing collision detection systems do not identify the type of potential hazard faced by motorcyclists. Every collision warning system used a distinctive collision detection technique, which limits its performance and makes it imperative to study its effectiveness. Unfortunately, no such work has been reported in that particular domain for motorcyclists. Therefore, it is important to study the physiological response of the motorcyclist against these collision warning systems. In this research, a rear end vehicle detection and classification method is presented for motorcyclists. For collision detection, vision technique and acoustic technique have been used. For visual and acoustic techniques, appearance features and power spectrum have been used, respectively, to detect the approaching vehicle at the rear end of the motorcycle. As for the vehicle classification, only an acoustic technique is utilized; an acoustic power spectrum and energy features are used to classify the approaching vehicles. Two types of datasets which are comprised of self-recorded datasets (obtained by placing a camera at the rear end of a motorcycle) and online datasets (for vision-based vehicle detection and for audio based vehicle classification techniques) are used for validation. Proposed methodology successfully detected and classified the vehicle for self-recorded datasets. Similarly, for online datasets, the higher true positive rate and less false detection rate has been achieved as compared to the existing state of the art methods. Moreover, an event-related potential (ERP) based physiological study has been performed on motorcyclists to investigate their responses towards the rear end collision warning system. Two types of auditory warnings (i.e., verbal and buzzer) are used for this warning system. To study the response of the motorcyclists, the N1, N2, P3, and N400 components have been extracted from the Electroencephalography (EEG) data. These introduced systems have shown positive effects at neural levels on motorcyclists and reduce their reaction time and attentional resources required for processing the target correctly. In summary, the proposed rear-end collision warning system with auditory verbal warnings significantly increases the alertness of the motorcyclist and can be helpful to avoid the possible rear-end collision scenarios
Développement d'un système d'avertissemment sonore, validé par EEG, basé sur des approches vision et acoustique pour la detection de véhicules approchants des véhicules moteur deux roues
Get PDFIn many countries, motorcyclist fatality rate is much higher than that of other vehicle drivers. Among many other factors, motorcycle rear-end collisions are also contributing to these biker fatalities. Collision detection systems can be used to minimize these fatalities. However, most of the existing collision detection systems do not identify the type of potential hazard faced by motorcyclists. Every collision warning system used a distinctive collision detection technique, which limits its performance and makes it imperative to study its effectiveness. Unfortunately, no such work has been reported in that particular domain for motorcyclists. Therefore, it is important to study the physiological response of the motorcyclist against these collision warning systems. In this research, a rear end vehicle detection and classification method is presented for motorcyclists. For collision detection, vision technique and acoustic technique have been used. For visual and acoustic techniques, appearance features and power spectrum have been used, respectively, to detect the approaching vehicle at the rear end of the motorcycle. As for the vehicle classification, only an acoustic technique is utilized; an acoustic power spectrum and energy features are used to classify the approaching vehicles. Two types of datasets which are comprised of self-recorded datasets (obtained by placing a camera at the rear end of a motorcycle) and online datasets (for vision-based vehicle detection and for audio based vehicle classification techniques) are used for validation. Proposed methodology successfully detected and classified the vehicle for self-recorded datasets. Similarly, for online datasets, the higher true positive rate and less false detection rate has been achieved as compared to the existing state of the art methods. Moreover, an event-related potential (ERP) based physiological study has been performed on motorcyclists to investigate their responses towards the rear end collision warning system. Two types of auditory warnings (i.e., verbal and buzzer) are used for this warning system. To study the response of the motorcyclists, the N1, N2, P3, and N400 components have been extracted from the Electroencephalography (EEG) data. These introduced systems have shown positive effects at neural levels on motorcyclists and reduce their reaction time and attentional resources required for processing the target correctly. In summary, the proposed rear-end collision warning system with auditory verbal warnings significantly increases the alertness of the motorcyclist and can be helpful to avoid the possible rear-end collision scenarios.Dans de nombreux pays, le taux de mortalité des motocyclistes est beaucoup plus élevé que celui des autres conducteurs de véhicules. Parmi de nombreux autres facteurs, les collisions arrière des motocyclettes contribuent fortement à ces décès de motards. Les systèmes de détection de collision peuvent être utilisés pour minimiser ces accidents mortels. Cependant, la plupart des systèmes de détection de collision existants n'identifient pas le type de danger potentiel auquel sont exposés les motocyclistes. Chaque système d'alerte de collision utilise une technique de détection de collision distincte, ce qui limite ses performances et rend impératif l'étude de son efficacité. Malheureusement, aucun travail de ce type n'a été signalé dans ce domaine particulier pour les motocyclistes. Par conséquent, il est important d'étudier la réponse physiologique du motocycliste contre ces systèmes d'alerte de collision. Dans cette recherche, une méthode de détection et de classification des véhicules approchant par l'arrière est présentée. Pour la détection de collision, une approche basee vision et la technique basee sur le son ont été utilisées. Pour les techniques visuelles et acoustiques, des caractéristiques d'apparence et de spectre de puissance ont été utilisées, respectivement, pour détecter le véhicule qui s'approche à l'extrémité arrière de la motocyclette. En ce qui concerne la classification des véhicules, seule une technique acoustique est utilisée; un spectre de puissance acoustique et des caractéristiques énergétiques sont utilisés pour classer les véhicules qui approchent. Deux types d'ensembles de données, à savoir des ensembles de données acquises durant ce travail (obtenues en plaçant une caméra à l'arrière d'une motocyclette) et des ensembles de données disponibles telechargeables (pour la détection visuelle et pour la classification audio des véhicules) sont utilisés pour la validation. La méthodologie proposée a permis de détecter et de classer les véhicules pour des ensembles de données acquises durent cette these. De même, pour les ensembles de données disponibles , le taux positif vrai le plus élevé et le taux de détection faux le plus faible ont été atteints par rapport aux méthodes de l etat de l art. En outre, une étude physiologique basée sur le potentiel lié à l'événement (ERP) a été réalisée sur les motocyclistes afin d'étudier leurs réponses vis-à-vis du système d'alerte de collision arrière. Deux types d'avertissements auditifs (c'est-à-dire verbal et buzzer) sont utilisés pour ce système d'avertissement. Pour étudier la réponse des motocyclistes, les composantes N1, N2, P3 et N400 ont été extraits des données d'électroencéphalographie (EEG). Ces systèmes d avertissement ont montré des effets positifs au niveau des neuronal sur les motocyclistes et réduisent leur temps de réaction et les ressources attentionnelles nécessaires pour traiter correctement la cible. En résumé, le système d'avertissement de collision par l'arrière proposé avec des avertissements verbaux auditifs augmente considérablement la vigilance du motocycliste et peut être utile pour éviter les scénarios possibles de collision arrière
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