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Projection des données sur le logement à Boston

Projection des données sur le logement à Boston


Les données sur les logements de Boston fournies par le centre GeoDa sont un ensemble de données bien connu. GeoDa Center fournit ces données au format shapefile. Un fichier de métadonnées inclus dans le téléchargement indique que les données utilisent la projection UTM 19N. Cependant, le fichier de formes n'a pas de projection définie (pas de fichier .prj d'accompagnement), et je ne parviens pas à le charger correctement.

Je voudrais chevaucher les données de Boston avec les données des secteurs de recensement disponibles au Census Bureau à l'aide d'ArcGIS for Desktop.

Savez-vous comment je peux faire cela?


Le shapefile distribué par GeoDa Center n'a pas de fichier PRJ, donc normalement vous devriez définir la projection afin de l'aligner avec d'autres données spatiales. Mais il apparaît que si le shapefile distribué par GeoDa Center utilise en fait la zone UTM 19N, pour une raison quelconque, les unités sont en kilomètres, où les coordonnées UTM sont généralement exprimées en mètres. Si vous avez déjà utilisé ArcGIS pour définir la projection du fichier de formes comme, par exemple, NAD 1983 UTM Zone 19N (pas immédiatement clair que NAD 1983 est la référence, mais souvent une bonne estimation pour les données des États-Unis), tous vos points seront loin car ArcGIS interprétera les coordonnées comme des mètres où les données sous-jacentes sont réellement en kilomètres.

Votre meilleur pari est d'utiliser lesboston.txtfichier qui est également inclus dans l'archive ZIP que vous avez téléchargée depuis GeoDa Center pour créer votre propre fichier de formes à partir des coordonnées. Ce fichier contient les coordonnées à la fois lat-long et UTM 19N, mais comme les coordonnées UTM sont en kilomètres, vous devrez diviser toutes les valeurs par 1000 pour l'importer correctement dans ArcGIS à l'aide de l'un des systèmes de coordonnées UTM prédéfinis. Il sera plus facile d'utiliser simplement les coordonnées lat-long.

Les étapes pour le faire sont les suivantes :

  1. Retirez la première ligne deboston.txt(contenant le texte506,23), de sorte que l'en-tête qui était sur la ligne 2 est promu à la ligne 1.
  2. Dans ArcGIS, accédez à Fichier→Ajouter des données→Ajouter des données XY.
  3. Sélectionnez leboston.txtfichier et définissez le champ X =LONet Y Champ =LAT. Notez que puisque le fichier a des champs nommésXetoui, la boîte de dialogue supposera par défaut que le champ X estXet le champ Y estoui, mais ce sont les coordonnées en kilomètres UTM, que nous ne voulons pas utiliser.
  4. Sous "Système de coordonnées des coordonnées d'entrée", cliquez sur le bouton Modifier et définissez le système de coordonnées sur Systèmes de coordonnées géographiques → Amérique du Nord → NAD 1983.
  5. Faites un clic droit sur leÉvénements boston.txtcouche apparaissant dans la table des matières. Choisissez Données → Exporter les données. Nommez-le et exportez-le au format souhaité (shapefile, géodatabase fichier,… ).

Si vous suivez les procédures ci-dessus, les données s'alignent de manière tolérable avec les fichiers de formes du Census Bureau du millésime 2010, qui utilisent également le système de coordonnées lat-long NAD 1983. Notez que l'utilisation du NAD 1983 pour les données sur le logement n'est qu'une supposition. WGS 1984 produira des résultats pratiquement impossibles à distinguer (voir http://mappingcenter.esri.com/index.cfm?fa=ask.answers&q=740). Mais si vous devez effectuer une cartographie à plus grande échelle et que vous constatez que les points ne semblent pas s'aligner avec les rues ou d'autres entités d'une autre couche que vous utilisez, vous devrez peut-être effectuer des recherches pour déterminer la référence correcte. (Cette dernière partie est tirée des commentaires de @chris-w ci-dessous.)


32e Atelier démographique annuel

Au cours de la dernière année, les Californiens ont connu des changements extraordinaires dans tous les aspects de leur vie, de la formation de la famille et de la garde des enfants aux soins de santé, à la main-d'œuvre, aux déplacements pour se rendre au travail et au logement.

Cette année, nous contemplons la vie dans la ville post-pandémique. Un panel de bilan démographique a couvert les dernières tendances en matière de migration, de fécondité et de vaccination, ainsi que les nouveaux chiffres du recensement de 2020 qui doivent être publiés. Des panels supplémentaires se sont concentrés sur les mythes et les réalités de l'exode massif et du déclin de la mobilité en Californie, ainsi que sur les nouvelles tendances en matière de lieux de travail, de voyage et de résidence.

Le programme comprenait également un discours d'ouverture et une série de tables rondes dirigées par des experts qui renforcent les compétences sur les sujets abordés tout au long de la journée.

Pour plus de détails sur l'événement, veuillez contacter John Cho à [email protected]

Partenaires de soutien

U.S. Census Bureau, California State Census Data Center, California Department of Finance, California Department of Housing and Community Development, USC Population Dynamics Research Group


Histoire et durabilité de la communauté vietnamienne de Fields Corner

À seulement trois kilomètres de l'UMass Boston, le quartier Fields Corner de Dorchester abrite plus de 7 000 Américains vietnamiens, soit environ 15 % de la population. L'IAAS a produit un document de travail qui documente l'histoire de cette enclave ethnique depuis son développement dans les années 1980 jusqu'à nos jours, répondant aux préoccupations concernant sa durabilité compte tenu de la récente tendance à la gentrification à Dorchester. Les auteurs accueillent les commentaires des chercheurs et des membres de la communauté sur shauna.lo[at]umb.edu et michael.liu[at]umb.edu. Cliquez ici pour télécharger le document de travail.


Cette femme essaie de cartographier l'Église catholique mondiale

Molly Burhans a utilisé un logiciel SIG de pointe pour cartographier l'église catholique mondiale. Aram Boghosian pour le Boston Globe

Lorsqu'un prêtre a introduit Molly Burhans dans le palais apostolique en mai 2016, elle est passée devant de célèbres cartes du XVIe siècle peintes pour la résidence papale. Peut-être, pensa-t-elle, que les prélats verraient du mérite dans sa grande idée.

A seulement 26 ans, dirigeant une startup à partir d'une maison empruntée à Hartford, elle avait payé son trajet jusqu'à Rome et avait séjourné dans un lit superposé d'auberge de jeunesse dans la poursuite de son objectif : obtenir l'autorisation du Vatican pour cartographier l'Église catholique mondiale.

À l'aide d'un logiciel de système d'information géographique de pointe - SIG - elle a cherché à créer la première carte connue de l'Église catholique romaine à travers le monde, en commençant par les limites diocésaines et en ajoutant couche sur couche de données sur l'église et ses contextes sociaux et environnementaux. Elle devrait puiser dans des centaines de sources, des vieux livres aux cartes dessinées à la main sur les sites Web diocésains.

Les questions auxquelles elle espère répondre sont contemporaines – et urgentes : quels diocèses sont susceptibles de connaître la famine au cours du prochain quart de siècle, et comment peuvent-ils s'y préparer ? Lesquels seront inondés par la montée du niveau de la mer, et comment peuvent-ils partager des idées sur ce qu'il faut faire ? Comment l'église pourrait-elle canaliser ses ressources pour lutter contre la déforestation ou la traite des êtres humains ?

"Nous apportons juste quelque chose qui a été oublié pendant quelques siècles", a déclaré récemment Burhans. "Il y a une histoire si riche de la cartographie dans l'église, et une compréhension de sa valeur."

Burhans pense que sa startup, GoodLands, peut aider à exploiter le potentiel des vastes propriétés foncières associées à l'Église catholique pour faire avancer le programme du pape François sur la justice sociale et l'environnement - peut-être même, pour ralentir le changement climatique.

Il s'agit, a-t-elle dit, de "réveiller un peu [la hiérarchie] à l'énorme potentiel qu'elle a pour vraiment changer le monde et faire le bien grâce à une gestion immobilière prudente et réfléchie".

Il n'est pas du tout certain que l'église puisse ou va tirer pleinement parti des possibilités. La plupart des terres catholiques en dehors de Rome n'appartiennent pas au Vatican, mais aux diocèses, paroisses, ordres religieux et organisations. L'église est plus une collection de fiefs capricieux qu'une monarchie absolue.

Malgré cela, les partisans de GoodLands pensent qu'une meilleure information pourrait aider les dirigeants catholiques à travailler ensemble sur des problèmes, notamment «la pauvreté, la faim, le changement climatique, les inégalités flagrantes», a déclaré Kerry Alys Robinson, directrice exécutive fondatrice de la National Leadership Roundtable on Church Management.

Un responsable du Vatican – qui a demandé à ne pas être nommé parce que l'église n'approuve pas les initiatives privées – a qualifié GoodLands de « merveilleux mélange de haute technologie et d'enseignement social catholique ».

Bien qu'elle ait reçu des millions de dollars de dons de technologie et d'expertise, Burhans n'a collecté qu'environ 70 000 $ en espèces pour le projet, principalement de particuliers et quelques petites subventions l'année dernière, a déclaré Burhans, elle vivait avec 7 000 $, sans compter l'assurance maladie. , la sécurité sociale, ou son budget de voyage lourd de surf sur canapé. Elle a déclaré qu'elle se concentrait désormais sur la collecte de fonds pour lancer les premiers projets pilotes de GoodLands.

La cartographie SIG a le plus souvent été appliquée à des projets locaux ou régionaux, tels que la localisation d'une autoroute ou la sauvegarde d'une zone humide, a déclaré C. Dana Tomlin, conseiller de GoodLands, qui enseigne à l'Université de Pennsylvanie et à l'Université de Yale.

"Ce que le projet GoodLands apporte, c'est la perspective d'un geste beaucoup plus large qui affectera toute l'Afrique de l'Ouest, ou un geste qui affectera une large partie de la terre", a-t-il déclaré.

Beaucoup des personnes les plus pauvres du monde seront les plus touchées par le changement climatique, a déclaré Stephen Ervin, doyen adjoint des technologies de l'information à la Harvard Design School et autre conseiller de GoodLands.

L'église « va être un acteur important dans ce paysage en péril au cours du prochain siècle », a-t-il déclaré. « Donnons-leur tous les outils que nous pouvons. »

Burhans, la fille d'un informaticien et d'un chercheur sur le cancer, a publié sa première illustration scientifique à l'âge de 14 ans. À l'université, elle a trouvé un foyer spirituel dans l'Église catholique, admirant la vie communautaire simple des nonnes et songeant même à en devenir une (elle est envisage toujours).

Alors qu'elle étudiait la conception écologique à la Conway School dans l'ouest du Massachusetts, elle a découvert un logiciel SIG et a décidé de l'utiliser pour aider l'Église catholique à devenir une meilleure intendante de ses terres. Son timing, alors qu'elle commençait à créer sa propre organisation à but non lucratif, était propice : le pape François a publié Laudato Si, son encyclique appelant l'église à la conscience sur l'environnement et la justice sociale.

Elle a commencé à constituer un réseau de mentors, dont Rosanne Haggerty, une boursière MacArthur qui, dans les années 1980, avait travaillé à la réaffectation de bâtiments catholiques vides à Brooklyn en logements abordables. Haggerty a invité Burhans à vivre et à travailler gratuitement dans sa maison de Hartford.

Une grande rupture s'est produite lorsqu'Esri, le principal fabricant mondial de logiciels SIG, lui a non seulement proposé d'utiliser sa technologie à un coût négligeable, mais l'a invitée à visiter son siège social à Redlands, en Californie, l'année dernière pour informer ses dirigeants de son projet.

Le cofondateur de l'entreprise, Jack Dangermond, a encouragé Burhans à penser au-delà de la gérance de l'environnement, lui suggérant d'envisager de développer un hub central de données spatiales sur un plus large éventail de secteurs catholiques - y compris la santé, le développement et l'éducation - qui permettrait aux autres de partager des informations. Il l'a invitée à intégrer l'une des équipes de projets spéciaux d'Esri à Redlands pour faire démarrer le projet.

Tout d'abord, cependant, Haggerty a aidé à organiser des réunions au Vatican en attirant deux prélats clés lors d'une réunion de la Fondation Schwab pour l'entrepreneuriat social.

"Je ne voulais pas me présenter un jour à Rome avec une carte complète de l'église, du genre 'Surprise!'", a déclaré Burhans.

Elle voulait également "s'assurer qu'il n'y avait pas un moine quelque part dans un sous-sol sculptant des plaques de cuivre, faisant des cartes que je venais de manquer".

Le Vatican ne lui a pas donné d'argent ni d'approbation formelle, mais Burhans a déclaré que les hommes d'église qu'elle avait rencontrés semblaient comprendre ce qu'elle essayait de faire et lui ont offert des encouragements.

Au cours de l'été, un stagiaire de GoodLands a commencé à travailler avec Burhans et l'équipe Esri pour dessiner la première carte SIG globale du monde catholique, montrant les limites de quelque 3 000 diocèses.

Ils ont utilisé des centaines de cartes, d'images et d'autres informations provenant du Web, et se sont appuyés sur le travail d'un amateur dévoué qui maintient une base de données de statistiques catholiques sur son site Web, Catholic-Hierarchy.org.

Burhans a passé quatre mois à Redlands à travailler avec l'équipe Esri, ajoutant des couches de données environnementales et sociales à la carte de base et créant des systèmes qui permettraient à d'autres de fournir des données et de les partager en toute sécurité.

Le « Système géographique catholique » de GoodLands comprend désormais des centaines de cartes – de la pénurie de prêtres dans le monde, de l'élévation du niveau de la mer par rapport aux propriétés affiliées aux catholiques aux États-Unis, des réseaux de communication catholiques en Afrique.

Le système n'est pas accessible au public, pour des raisons de sécurité et parce que le modèle commercial de GoodLands est basé sur la vente de ses recherches, cartes et analyses. Mais tout comme Burhans veut servir les grandes entités catholiques, y compris le Vatican, elle espère également fournir des informations et une assistance bon marché ou gratuites aux individus et aux groupes disposant de peu de ressources.

Pour aider à subventionner ce travail, GoodLands commencera bientôt à vendre des cartes aux écoles catholiques et pourrait également aller au-delà de l'église pour aider les entreprises dans leurs efforts de gérance environnementale ou humanitaire.

John Straub, chancelier de l'archidiocèse de Boston, a déclaré que GoodLands semblait offrir des informations qui seraient utiles pour les diocèses – y compris, potentiellement, Boston.

"Une grande partie de ces informations sont disponibles dans une variété d'endroits et de formats, mais cela peut prendre beaucoup de temps et être difficile à trouver, d'autant plus que nous sommes répartis dans plus de 100 villes du Massachusetts", a-t-il déclaré.

Burhans a déjà entrepris un projet de cartographie pour un ordre religieux, la Congrégation de la Mission, et a exposé certaines de ses cartes lors d'un Symposium des jeunes du Vatican à Rome l'année dernière. Elle assiste également un groupe consultatif externe qui travaille avec le Vatican sur des initiatives artistiques et technologiques.

Barry Threw, directeur de programme pour le groupe consultatif du Vatican, a déclaré que l'église dispose d'un vaste réseau de ressources à travers le monde, mais aucun moyen de visualiser ce réseau.

"Il sera impossible de faire le genre de changement que l'église a demandé sans des outils comme Molly est en train de développer", a-t-il déclaré.

Pour plus d'informations sur GoodLands et ses cartes, cliquez ici pour une carte d'histoire sur le projet créé par Burhans.


Le conseil municipal de Boston veut plus de transparence avec la base de données des gangs de police

BOSTON &mdash Il existe 101 gangs actifs avec plus de 2 650 membres présumés de gangs opérant à Boston et dans ses environs, selon de nouveaux chiffres publiés par le Boston Regional Intelligence Center.

Ces chiffres ont été publiés par le directeur du BRIC, David Carabin, lors d'une réunion du conseil municipal de Boston en mars.

Les responsables de l'application des lois soutiennent que la base de données sur les gangs est un outil important et nécessaire pour enquêter sur les crimes violents, mais c'est le processus d'ajout et de suppression de membres présumés de gangs qui suscite un examen plus approfondi de la part des dirigeants de la ville.

"Je pense que la base de données des gangs est certainement un problème", a déclaré le maire par intérim de Boston, Kim Janey. "Les données suggèrent que, encore une fois, trop de personnes se retrouvent sur cette liste, elles ne savent pas comment elles se retrouvent sur cette liste, elles ne savent pas qu'elles sont sur cette liste."

"Il y a de vrais problèmes avec la façon dont cela fonctionne", a déclaré le conseiller municipal de Boston, Ricardo Arroyo.

Arroyo, un ancien défenseur public, a déclaré que la base de données des gangs cible injustement les personnes de couleur.

Par exemple, les Noirs non hispaniques représentent 25% de la démographie de Boston, mais 66% de la base de données des gangs, selon les chiffres de 2019 publiés par la police de Boston.

Arroyo a déclaré qu'il craignait également que la base de données n'inclue des personnes qui ne devraient pas du tout être incluses.

"J'ai en fait eu des clients qui l'étaient dans le passé - qui se sont présentés comme affiliés à un gang qui ne l'étaient pas", a déclaré Arroyo.

La police de Boston a lancé la base de données d'évaluation des gangs en 2004. Les enquêteurs utilisent un système en 10 points pour identifier les membres et associés des gangs.

La base de données est passée largement inaperçue jusqu'en 2017, lorsqu'un élève de l'East Boston High School a été expulsé après qu'un officier de police de l'école de Boston l'a étiqueté – à tort selon son avocat – comme membre du MS-13.

"Mon client n'était pas membre d'un gang, et il n'a jamais dit qu'il était membre d'un gang", a déclaré l'avocate en droit de l'immigration Sarah Sherman-Stokes.

Sherman-Stokes a déclaré que l'adolescent n'avait aucun casier judiciaire ni affiliation à un gang lorsqu'il a été ajouté à la base de données des gangs de Boston en 2015. Le cas de l'étudiant a finalement été entre les mains des enquêteurs fédéraux de l'Immigration and Customs Enforcement et il a été expulsé vers son pays d'origine. du Salvador.

"On dirait que cette affaire a attiré une attention incroyable sur tous les problèmes inhérents à une base de données de gangs", a déclaré Sherman-Stokes.

Carabin a déclaré aux conseillers municipaux qu'il y avait eu au moins un cas où quelqu'un avait été incorrectement ajouté à la base de données des gangs.

"Je suis au courant d'un cas", a déclaré Carabin au Comité de la sécurité publique et de la justice pénale le 9 mars. "Lorsque nous avons réalisé que cette personne n'était pas dans la base de données avec précision, nous l'avons supprimée", a-t-il déclaré.

Selon un e-mail du porte-parole de la police de Boston, le Sgt. Dét. John Boyle : « Le BRIC est au courant de trois personnes qui ont demandé un examen de leur dossier dans la base de données d'évaluation des gangs. À la suite d'un examen, une personne a été supprimée, une autre n'était pas dans la base de données à ce moment-là et une troisième a été incluse avec précision dans la base de données.

Arroyo a déclaré que c'est l'un des plus gros problèmes entourant la base de données des gangs : si vous y êtes inclus par erreur, vous ne le sauriez jamais car son contenu n'est pas public.

"C'est contre-intuitif", a déclaré Arroyo. « Si j’étais dans la base de données des gangs, je n’y appartiendrais pas. Mais je ne vais pas envoyer au hasard une lettre à BPD pour lui dire : « Hé, est-ce que je suis peut-être dans la base de données des gangs et pourriez-vous m'enlever ? » La classe affectée ne saurait pas faire ça. »

Les enquêteurs soutiennent que la base de données est un outil éprouvé et efficace pour lutter contre la criminalité. Selon la police de Boston :

  • Plus de 40 % des personnes arrêtées pour des infractions liées aux armes à feu en 2020 figuraient dans la base de données des gangs
  • 49% des suspects de tir arrêtés en 2020 figuraient dans la base de données des gangs
  • Au cours des cinq dernières années, une moyenne de 31 % des victimes de tirs figuraient dans la base de données des gangs
  • Plus de 94% des individus dans la base de données des gangs ont été arrêtés pour une infraction pénale à Boston
  • Plus de 98% des individus dans la base de données des gangs ont des antécédents criminels à Boston ou à l'extérieur de Boston

"Il est important de s'assurer que nous avons des informations précises sur les individus qui se livrent à la violence et au désordre dans nos communautés", a déclaré Dan Linskey, ancien surintendant en chef du département de police de Boston.

Linskey a à un moment donné supervisé le BRIC et sa base de données sur les gangs et a déclaré que ce ne serait pas une mauvaise idée d'informer les membres présumés des gangs lorsqu'ils sont ajoutés à la liste.

« Franchement, il serait peut-être avantageux de dire à chaque membre de gang : « Juste pour vous informer, nous savons ce que vous faites. » Et il n'y a pas d'anonymat si vous le découvrez. Alors peut-être qu'il y a un processus automatique où nous informons les membres de gangs qu'ils ont été entrés dans le système », a déclaré Linskey.

DÉPARTEMENT DE POLICE DE BOSTON RÉPONSE À LA CRITIQUE DE LA BASE DE DONNÉES :

Boston 25 News a contacté la police de Boston pour commentaires. Porte-parole Sgt. Dét. John Boyle a fourni une réponse détaillée. Des extraits de cette réponse sont ci-dessous :

  • «Comme de nombreuses autres villes américaines, la ville de Boston est depuis longtemps confrontée à l'impact de la criminalité et des dommages sociaux causés par les gangs de rue violents, qui se manifestent généralement sous la forme de représailles et d'autres activités illicites. En tant que tel, s'assurer que le service de police de Boston et ses nombreux partenaires de la sécurité publique sont les mieux placés pour prévenir, atténuer, enquêter et se remettre des activités criminelles liées aux gangs est une priorité élevée pour assurer la sécurité globale du public. La base de données d'évaluation des gangs du BPD est un outil important qui est utilisé à cette fin.
  • « La base de données d'évaluation des gangs fournit aux forces de l'ordre un cadre cohérent à l'échelle de la ville pour identifier les individus et les groupes qui s'associent en tant que gang et sont donc susceptibles de se livrer ou de perpétrer des activités criminelles pour la promotion de l'organisation criminelle, ce qui peut inclure des violences ciblées et/ou des représailles et aider à l'enquête sur les activités criminelles liées aux gangs dans la ville de Boston. Il est utilisé pour améliorer la sensibilisation des agents, identifier les suspects, déployer des ressources, soutenir les enquêtes et aider à poursuivre les crimes liés aux gangs.
  • « La base de données fait constamment l'objet d'audits et de processus d'examen de la conservation des dossiers. Au minimum, chaque entrée dans la base de données d'évaluation des gangs doit être examinée au moins une fois tous les cinq ans pour déterminer si la personne reste active sur la base des définitions fournies dans la règle 335 du BPD (qui est la politique du BPD qui régit l'administration et l'utilisation du base de données). Si l'individu n'est plus actif, selon les définitions fournies dans la Règle, il sera purgé.
  • « Au 5/5/21, la répartition comprenait les éléments suivants :
    • Course:
      • 86,8 % de Noirs ou d'Afro-américains
      • 13% Blanc
      • 0,2% asiatique
      • Hispanique ou Latinx : 24%
      • Non hispanique ou latinx : 74 %
      • La zone géographique la plus touchée par les incidents de violence par arme à feu représente 7 % de la superficie totale de la ville et 21 % de la population totale de la ville. Cette zone représente env. 72 % de tous les incidents de tir et 75 % de tous les tirs confirmés ont été tirés au cours des cinq dernières années.
      • Selon une analyse des données du recensement américain, cette zone géographique a la population démographique suivante :
        • Course:
          • 60% Noirs ou Afro-Américains
          • 17% de blanc
          • 5% asiatique
          • 5% Deux courses ou plus
          • 2% Une autre race seule
          • 28% hispanique ou latinx
          • 72% non hispanique ou latinx
          • Depuis 2016, Caractéristiques démographiques des victimes de fusillades :
            • Course:
                • 83 % de Noirs ou d'Afro-américains
                • 14% de blanc
                • 1% asiatique
                • 2% Inconnu
                • 19% hispanique ou latinx
                • 79% non hispanique ou latinx
                • 2% inconnu
                  • Course:
                    • 86 % de Noirs ou d'Afro-américains
                    • 14% de blanc
                    • 28% hispanique ou latinx
                    • 72 % de non-hispaniques ou latino-américains
                    • Environ un demi pour cent de la population de la ville est représenté dans le GDB (comparé à 5% de la population à Chicago, une population totale de 2,7 millions)
                    • En 2020, plus de 40 % des individus arrêtés pour des infractions liées aux armes à feu étaient dans le GDB (185 personnes)
                    • 49% des individus arrêtés pour fusillade en 2020 étaient dans le GDB
                    • Au cours des cinq dernières années, une moyenne de 31 % des victimes de tirs figuraient dans la base de données des gangs
                    • Plus de 94% des individus du GDB ont été arrêtés pour une infraction pénale à Boston
                    • Plus de 98% des personnes du GDB ont des antécédents criminels à Boston ou à l'extérieur de Boston

                    QUI A ACCÈS À LA BASE DE DONNÉES SELON BPD :

                    « Un ensemble très limité d'officiers sélectionnés des entités suivantes ont accès à la base de données des gangs :

                    • Police de l'État du Massachusetts (affecté à BPD YVSF)
                    • Police de transit MBTA
                    • Police de l'école de Boston
                    • Police de l'Autorité du logement de Boston
                    • Département du shérif du comté de Suffolk (affecté à l'unité des enquêtes spéciales BPD)

                    « Les avocats et les juges n'ont pas un accès direct à la base de données d'évaluation des gangs. L'ICE, le DCF et la RMV n'ont pas d'accès direct. Les informations de la base de données d'évaluation des gangs ne sont pas partagées avec le DCF ou le RMV. Conformément à la City of Boston Trust Act, BPD peut partager des informations avec la division des enquêtes de sécurité intérieure pour soutenir les enquêtes criminelles. AUCUNE information ne peut être partagée avec ICE à des fins d'application des violations civiles des lois américaines sur l'immigration.

                    « Les informations de la base de données sur les gangs ne seraient pas divulguées dans les procédures civiles, comme les audiences du tribunal de la famille ou les demandes de prêts et de logements subventionnés, en l'absence d'une citation à comparaître autorisée par la justice ou d'une autre ordonnance du tribunal.

                    « Les informations de la base de données des gangs ne sont pas divulguées à des entités non policières soumises à des demandes de vérification des antécédents d'emploi ou de vérification des antécédents de licence. Dans le contexte des audiences de mise en liberté sous caution et de libération conditionnelle, les informations de la base de données sur les gangs ne sont généralement utilisées que si le crime pour lequel la personne est accusée a un lien spécifique avec les gangs. Enfin, conformément à la City of Boston Trust Act, les enregistrements de la base de données des gangs ne sont pas divulgués à des fins d'application de l'immigration civile.


                    Système d'Information Géographique (SIG)

                    Un système d'information géographique est un ensemble de matériel informatique, de logiciels et de données géographiques pour la capture, la gestion, l'analyse et l'affichage de toutes les formes d'informations référencées géographiquement.

                    Avertissement:

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                    Le SIG est un outil puissant. Veuillez consulter le didacticiel, puis cliquez ici pour accéder au système.


                    Projection des données de logement de Boston - Systèmes d'Information Géographique

                    Le programme est axé sur l'accès, l'intégration et l'utilisation des fichiers de formes Census 2010, ACS et TIGER/Line pour la planification et l'analyse stratégiques des écoles et des districts scolaires. Des segments pratiques sur ordinateur illustreront les opérations d'accès aux données et l'utilisation d'outils SIG pour examiner ce que ces données peuvent, et sont, nous renseigner sur les changements démographiques, les modèles et l'impact pour la région, les zones de service et les quartiers.

                    Public cible
                    L'auditoire comprend les dirigeants des écoles et des districts scolaires, les intervenants, les analystes et les planificateurs.

                    Les participants apprendront :
                    • Examen des nouvelles ressources de données géodémographiques
                    • Ce que le nouveau Census 2010 & American Community Survey peut nous dire
                    • Comment la communauté de votre district scolaire a changé depuis 2000
                    • Utilisation des données géographiques TIGER/Line du recensement 2010
                    • Examiner les données des élèves dans le contexte des données démographiques connexes
                    • Évaluation de la composition démographique des zones de fréquentation
                    • Comment visualiser ces données pour votre district scolaire
                    • Comment intégrer ces données dans votre planification stratégique

                    Dates/Lieux/Heures
                    17 mars, Costello Center, Oneida NY, 9h00 - 15h00

                    Présentateur
                    Warren Glimpse, ProximityOne

                    10h00 - 12h00
                    Accès et utilisation des données
                    • Recensement 2000, Recensement 2010, ACS, GéoBase
                    • Comment faire des exemples en direct sur ordinateur
                    Intégration via MORIC/ProximityOne & CommunityViewer
                    • Comment faire des exemples en direct sur ordinateur
                    • Transformer les données en action
                    Obtenir des données de base pour votre district/communauté
                    • Première mise en service des applications informatiquesv • Interprétation des données de base

                    12h00 - 13h00
                    Déjeuner de travail (temps supplémentaire pour ordinateur portable en option)

                    13h00 - 15h00
                    Examen des données pour votre district/communauté
                    • Temps de manipulation
                    • Utilisation de CommunityViewer avec les données du district
                    • Exploration géographique : blocs de recensement zones de fréquentation des secteurs de recensement
                    • Formats de tableau et de feuille de calcul
                    • Applications de cartographie et analyse des modèles
                    • Intégration de vos données
                    • Etudiants, zones/bâtiments de fréquentation, parcelles fiscales
                    • Étapes suivantes

                    Ressources et outils
                    Nous passons en revue les ressources de données et les outils liés mais séparés pour examiner/analyser votre géographie et vos données démographiques. Nous examinons comment lier ces ressources à vos données pour améliorer la planification et l'analyse stratégiques.

                    Recensement 2010
                    Les données du Recensement de 2010 fournissent toujours des données démographiques sur de très petites régions (bloc de recensement) mais pour un ensemble de sujets beaucoup plus limité par rapport au Recensement de 2000. L'utilisation du « formulaire abrégé » ne donne que des données démographiques de base : âge, sexe, race-ethnicité, composition du ménage et de la famille, structure de base des unités de logement et caractéristiques d'occupation. Les premières données au niveau des îlots de recensement ont été publiées par Census en février 2011. Découvrez exactement ce qui est disponible, comment y accéder et comment intégrer les données pour l'analyse et la prise de décision.

                    Enquête communautaire américaine
                    Des données démographiques plus riches, telles que des données sur le niveau d'instruction, le revenu, l'emploi par profession et par industrie, et plus encore pour la géographie des petites régions, sont désormais disponibles grâce à l'American Community Survey (ACS) annuelle. De nouvelles données démographiques sur les petites régions ont été publiées en décembre 2010, fournissant les premières mises à jour démographiques plus riches depuis le recensement de 2000 pour tous les districts scolaires. Les données de l'ACS circulent désormais sur une base annuelle, mises à jour annuellement plutôt que tous les 10 ans. Apprenez-en davantage sur l'accès et l'utilisation de ces données et sur la façon de les combiner avec les données du recensement 2010 et vos données.

                    Les fichiers de formes TIGER/Line du recensement de 2010, publiés en janvier 2011, fournissent les données sur les limites géographiques pour les totalisations statistiques (par exemple, les îlots de recensement, les secteurs, etc.) et politiques (par exemple, les villes, les villages, les districts scolaires, les districts législatifs, etc.) zones et bien plus encore. Les fichiers de formes de limites, les fichiers de limites de caractéristiques de l'eau et d'autres zones, ainsi que les fichiers de formes/données de segments routiers et linéaires et les fichiers de formes de points, vous aident à donner vie aux données dans le contexte des applications du système d'information géographique (SIG). Utilisez les segments de route d'intersection à intersection, avec des géocodes et des plages d'adresses sur les côtés droit et gauche, pour faciliter les analyses logistiques, même indépendamment des données démographiques.

                    CommunityViewer SIG et analyse
                    Les trois ressources de données ci-dessus ont une valeur limitée lorsqu'elles sont consultées indépendamment et sous forme de tableau. L'analyse des données pour la planification stratégique nécessite de tricoter ces données, avec vos données, de manière à soutenir des utilisations holistiques des données - voir les routes et l'eau, les villes, dans le contexte des vues démographiques véhiculées par une carte thématique de vos zones de fréquentation. Le ProximityOne CommunityViewer GIS est un outil logiciel qui rassemble ces données pour une analyse flexible et étendue.

                    Glimpse est le développeur du logiciel CommunityViewer et de nombreux autres outils d'accès, d'intégration et d'analyse de données de bureau et Web qui facilitent l'utilisation du recensement décennal, des données ACS et TIGER/Line avec d'autres données de grande envergure dans des applications telles que l'analyse des modèles/tendances. , le traitement géospatial et les opérations basées sur la localisation.

                    Il a développé le fichier GBF/DIME de Columbia, MD, utilisé comme prototype pour le programme TIGER/Line du Census Bureau. Glimpse a travaillé avec des centaines d'agences gouvernementales sur le programme LUCA du recensement 2010 pour améliorer la couverture et le contenu des fichiers TIGER/Line ainsi que la qualité et la couverture du recensement 2010.

                    Il est un pionnier dans le travail avec les districts scolaires pour développer et maintenir des ressources d'information sur la prise de décision des districts scolaires afin de faciliter la planification et l'analyse stratégiques.


                    Projection des données de logement de Boston - Systèmes d'Information Géographique

                    Cartographie des modèles de quartier de l'Illinois
                    . analyse visuelle des modèles géographiques-démographiques-économiques

                    Les modèles démographiques et économiques du quartier pourraient être mieux compris à l'aide d'outils SIG complétés par des données tabulaires/tableurs. Les applications de système d'information géographique (SIG) offrent un moyen attrayant et flexible d'examiner visuellement les modèles thématiques . comme les modèles de revenu médian des ménages comme une mesure de la prospérité économique. En combinant différentes couches, telles que les comtés, les villes et les secteurs de recensement, nous sommes en mesure de mieux comprendre les tendances dans le contexte de plusieurs types de géographie.

                    Cette section est axée sur l'utilisation du SIG et des données géographiques, démographiques et économiques connexes pour examiner les tendances des quartiers. Vous pouvez utiliser les ressources décrites ici pour examiner de manière flexible les modèles de quartier pour vos domaines d'intérêt. The GIS resources reviewed in this section are provided as a part of the ProximityOne User Group. Join now . there is no fee to participate.

                    Visual Analysis of Neighborhood Patterns
                    The graphic presented below (click for larger view) shows a thematic pattern map of Illinois census tracts by median household income. This graphic shows the "start-up" view of the GIS project described in this section. We will review how, in just a few steps, how you can develop maps like this one for interactive use perform geographic drill-down and navigation label tracts and other geography change attributes of patterns and/or variables used in thematic maps add other layers and examine the data in tabular form.

                    Steps to Develop the Above Map (requires Windows computer with Internet connection)
                    1. Install the ProximityOne CV XE GIS
                    . run the CV XE GIS installer
                    . take all defaults during installation
                    2. Download the Illinois Neighborhoods GIS Project zip file.
                    . requires ProximityOne User Group ID (join now, no fee)
                    3. Expand the zip file to the folder c:dmi.
                    4. Initial start-up.
                    . after completing the above steps and with CV XE running (use desktop icon)
                    . use File>Open>Dialog to open the project file named c:dmiil1.gis
                    . the map view shown above should appear.

                    About the GIS Project
                    The GIS project includes several shapefiles, represented as layers, and OpenStreetMaps (OSM) as an optional base layer. Use of the OSM requires an Internet connection. The OSM layer is optional. It can be deleted from the project, However, the automatic roads and topology view is then not available. Other than the OSM layer, there are no Internet dependencies CV XE and this project operate without Internet. The layers include U.S. by states, state by county, state by city/place, state by census tract.

                    Project Operations
                    See User Guide for information on opening and closing project. When the GIS project is opened, the GIS project file is read this operation is what establishes the start-up view. No changes to the project are saved if CV XE is closed without saving the active GIS project. If the active project is saved, the settings active at that time will be reflected when that project is subsequently opened. It is recommended that a new name is used when a GIS project is saved. You can add other layers, representing different shapefiles (for example schools as point locations or roads as lines), to the GIS project and save the new project. When getting started, saving the project with the same project filename is not recommended. Simply close CV XE.

                    CV XE Selected Operations
                    See User Guide for additional information. Develop a vision for what you want to show or analyze. A simple example would be to zoom to view of a particular county or city, highlight those boundaries, possibly label with an item of interest (e.g. educational attainment) and save a graphic of the new view add the graphic to a web page or document where it might be discussed with related text. Selected CV XE operations are reviewed below.

                    1. Map View Navigation

                    See summary of navigation operations
                    If the view becomes disoriented, close CV XE, restart, re-open as in step 4 above.

                    click layer checkbox on in legend panel to make the layer visible.
                    change layer attributes -- use Layer editor to set layer attributes -- label tracts with tract code (yellow background).
                    slide layer up or down: click on a layer in legend panel, hold down mouse button & drag up or down.

                    use Identify tool to show mini-profile of a tract attributes.

                    use Database>dBrowse to view/query tracts in tabular manner.

                    Dataset Fields
                    The scroll section below shows attributes/fields available for each census tract/neighborhood. Most items are derived from four datasets: General Demographics (D items), Social Characteristics (S items), Economic Characteristics, (E items) and Housing Characteristics (H items). A few items (HDMA) have been derived from the HMDA "Census 2013" dataset and integrated into the shapefile used in the project. Several hundred additional items can be made available. Item HMDAS1 is the Tract Income Level and determines the census tract HMDA LMI designation. The values that this field can take on are shown as codes 0 .. 4. Using this classification there are 5,588 tracts having a HMDAS1 value of 1 or low income. Use vertical scroll bar at right to scroll and view all fields.

                    Codes

                    ÉtatFIPS state code
                    comtéFIPS county code
                    TractCensus tract code
                    GEOIDST+CTY+TRACT
                    STABState postal abbreviation
                    CBSACore-Based Statistical Area
                    General Demographics Items
                    P2010 Total population (Census 2010 remaining items ACS 2011 5 year estimates)
                    AGE AND GENDER
                    D001 Total population
                    D002 Male
                    D003 Female
                    D004 Under 5 years
                    D005 5 to 9 years
                    D006 10 to 14 years
                    D007 15 to 19 years
                    D008 20 to 24 years
                    D009 25 to 34 years
                    D010 35 to 44 years
                    D011 45 to 54 years
                    D012 55 to 59 years
                    D013 60 to 64 years
                    D014 65 to 74 years
                    D015 75 to 84 years
                    D016 85 years and over
                    D017 Median age (years)
                    D018 18 years and over
                    D019 21 years and over
                    D020 62 years and over
                    D021 65 years and over
                    D022 18 years and over
                    D023 Male
                    D024 Female
                    D025 65 years and over
                    D026 Male
                    D027 Female
                    RACE
                    D028 Total population
                    D029 One race
                    D030 Two or more races
                    D031 One race
                    D032 White
                    D033 Black or African American
                    D034 American Indian and Alaska Native
                    D039 Asian
                    D047 Native Hawaiian and Other Pacific Islander
                    D052 Some other race
                    D053 Two or more races
                    D066 Hispanic or Latino (of any race)
                    D067 Mexican
                    D068 Puerto Rican
                    D069 Cuban
                    D070 Other Hispanic or Latino

                    Social Characteristics Items
                    HOUSEHOLDS BY TYPE
                    S001 Total households
                    S002 Family households (families)
                    S010 Nonfamily households
                    S015 Average household size
                    S016 Average family size
                    RELATIONSHIP
                    S017 Population in households
                    SCHOOL ENROLLMENT
                    S052 Population 3 years and over enrolled in school
                    S053 Nursery school, preschool
                    S054 Kindergarten
                    S055 Elementary school (grades 1-8)
                    S056 High school (grades 9-12)
                    S057 College or graduate school
                    EDUCATIONAL ATTAINMENT
                    S058 Population 25 years and over
                    S059 Less than 9th grade
                    S060 9th to 12th grade, no diploma
                    S061 High school graduate (includes equivalency)
                    S062 Some college, no degree
                    S063 Associate's degree
                    S064 Bachelor's degree
                    S065 Graduate or professional degree
                    S066 Percent high school graduate or higher
                    S067 Percent bachelor's degree or higher
                    RESIDENCE 1 YEAR AGO
                    S078 Population 1 year and over
                    S079 Same house
                    S080 Different house in the U.S.
                    S081 Same county
                    S082 Different county
                    S083 Same state
                    S084 Different state
                    S085 Abroad
                    LANGUAGE SPOKEN AT HOME
                    S110 Population 5 years and over
                    S111 English only
                    S112 Language other than English
                    S113 Speak English less than "very well"
                    S114 Spanish
                    S115 Speak English less than "very well"

                    Economic Characteristics Items
                    EMPLOYMENT STATUS
                    E001 Population 16 years and over
                    E002 In labor force
                    E003 Civilian labor force
                    E004 Employed
                    E005 Unemployed
                    E006 Armed Forces
                    E007 Not in labor force
                    E008 Civilian labor force
                    E009 Percent Unemployed
                    INDUSTRY
                    Civilian employed population 16 years and over
                    E033 Agriculture, forestry, fishing and hunting, and mining
                    E034 Construction
                    E035 Manufacturing
                    E036 Wholesale trade
                    E037 Retail trade
                    E038 Transportation and warehousing, and utilities
                    E039 Information
                    E040 Finance and insurance, and real estate and rental and leasing
                    E041 Professional, scientific, and management, and administrative and waste management services
                    E042 Educational services, and health care and social assistance
                    E043 Arts, entertainment, and recreation, and accommodation and food services
                    E044 Other services, except public administration
                    E045 Public administration
                    INCOME AND BENEFITS (IN 2010 INFLATION-ADJUSTED DOLLARS)
                    Total households
                    E052 Less than $10,000
                    E053 $10,000 to $14,999
                    E054 $15,000 to $24,999
                    E055 $25,000 to $34,999
                    E056 $35,000 to $49,999
                    E057 $50,000 to $74,999
                    E058 $75,000 to $99,999
                    E059 $100,000 to $149,999
                    E060 $150,000 to $199,999
                    E061 $200,000 or more
                    E062 Median household income (dollars)
                    E063 Mean household income (dollars)
                    E075 Families
                    E076 Less than $10,000
                    E077 $10,000 to $14,999
                    E078 $15,000 to $24,999
                    E079 $25,000 to $34,999
                    E080 $35,000 to $49,999
                    E081 $50,000 to $74,999
                    E082 $75,000 to $99,999
                    E083 $100,000 to $149,999
                    E084 $150,000 to $199,999
                    E085 $200,000 or more
                    E086 Median family income (dollars)
                    E087 Mean family income (dollars)
                    PERCENT FAMILIES & PEOPLE W/INCOME PAST 12 MONTHS BELOW POVERTY LEVEL
                    E119 All families
                    E120 With related children under 18 years
                    E121 With related children under 5 years only
                    E122 Married couple families
                    E123 With related children under 18 years
                    E124 With related children under 5 years only
                    E125 Families with female householder, no husband present
                    E126 With related children under 18 years
                    E127 With related children under 5 years only
                    E128 All people

                    Housing Characteristics Items
                    HOUSING OCCUPANCY
                    H001 Total housing units
                    H002 Occupied housing units
                    H003 Vacant housing units
                    H004 Homeowner vacancy rate
                    H005 Rental vacancy rate
                    UNITS IN STRUCTURE
                    H006 Total housing units
                    H007 1-unit, detached
                    H008 1-unit, attached
                    H009 2 units
                    H010 3 or 4 units
                    H011 5 to 9 units
                    H012 10 to 19 units
                    H013 20 or more units
                    H014 Mobile home
                    H015 Boat, RV, van, etc.
                    YEAR STRUCTURE BUILT
                    H016 Total housing units
                    H017 Built 2005 or later
                    H018 Built 2000 to 2004
                    H019 Built 1990 to 1999
                    H020 Built 1980 to 1989
                    H021 Built 1970 to 1979
                    H022 Built 1960 to 1969
                    H023 Built 1950 to 1959
                    H024 Built 1940 to 1949
                    H025 Built 1939 or earlier
                    HOUSING TENURE
                    Occupied housing units
                    H045 Owner-occupied
                    H046 Renter-occupied
                    H047 Average household size of owner-occupied unit
                    H048 Average household size of renter-occupied unit
                    YEAR HOUSEHOLDER MOVED INTO UNIT
                    H049 Occupied housing units
                    H050 Moved in 2005 or later
                    H051 Moved in 2000 to 2004
                    H052 Moved in 1990 to 1999
                    H053 Moved in 1980 to 1989
                    H054 Moved in 1970 to 1979
                    H055 Moved in 1969 or earlier
                    OCCUPANTS PER ROOM
                    Occupied housing units
                    H076 1.00 or less
                    H077 1.01 to 1.50
                    H078 1.51 or more
                    VALEUR
                    H079 Owner-occupied units
                    H080 Less than $50,000
                    H081 $50,000 to $99,999
                    H082 $100,000 to $149,999
                    H083 $150,000 to $199,999
                    H084 $200,000 to $299,999
                    H085 $300,000 to $499,999
                    H086 $500,000 to $999,999
                    H087 $1,000,000 or more
                    H088 Median (dollars)
                    SELECTED MONTHLY OWNER COSTS (SMOC)
                    H092 Housing units with a mortgage
                    H093 Less than $300
                    H094 $300 to $499
                    H095 $500 to $699
                    H096 $700 to $999
                    H097 $1,000 to $1,499
                    H098 $1,500 to $1,999
                    H099 $2,000 or more
                    H100 Median (dollars)
                    GROSS RENT
                    H124 Occupied units paying rent
                    H125 Less than $200
                    H126 $200 to $299
                    H127 $300 to $499
                    H128 $500 to $749
                    H129 $750 to $999
                    H130 $1,000 to $1,499
                    H131 $1,500 or more
                    H132 Median (dollars)
                    H133 No rent paid

                    HMDA Sourced Items

                    HMDA01Small county flag. T=tract record S=small county I=Island Area 1
                    HMDA02Split tract flag. N=tract number occurs w/in one MA S=split between MAs
                    HMDA03Demographic data flag. X=Tot persons/population or median family income is 0
                    D=tot persons/population and median family income are not 0
                    I=Island Area 1
                    HMDA04Urban/rural flag. U=urban R=rural M=mixed I=Island Area 1
                    HMDA05Median Family Income of MSA in which tract resides 8 N ACS B19113_1 at MSA level
                    HMDA06Median Household Income of MSA in which tract resides 8 N ACS B19013_1 at MSA level
                    HMDA07Tract median family income as a percentage of the MSA/MD median family income. Two decimal places
                    HMDA08FFIEC Estimated MSA/MD Median Family Income 8 N
                    HMDA09Total persons 8 N SF1 P0010001
                    HMDA10Total families 8 N ACS B19101_1
                    HMDA11Total households 8 N ACS B19001_1
                    HMDA12Total female population 8 N SF1 P0120026
                    HMDA13Total male population 8 N SF1 P0120002
                    HMDA14Total population minus white alone population 8 N SF1 P0090001-P0090005
                    HMDA15Minority population as percent of tract population to two decimal places 6 N
                    SF1 When P0090001 is 0, then 0. Else, (P0090001-P0090005)*100.00/P0090001

                    HMDAS1Identifies Income Level Indicator (low, mod, mid, upper income areas) 1 N
                    Tract Income Level
                    Corresponds to classifications defined by HMDA and CRA regulations based on tract Median Family Income (MFI) percent:
                    1 Median Family Income % is < 50% then the Income Level is Low (5,588)
                    2 Median Family Income % is &ge 50% and < 80% then the Income Level is Moderate (15,998)
                    3 Median Family Income % is &ge 80% and < 120% then the Income Level is Middle (31,940)
                    4 Median Family Income % is &ge 120% then the Income Level is Upper (18,527)
                    0 Median Family Income % is 0% then the Income Level is not known (838)
                    HMDAS2Meets current year's poverty CRA distressed criterion? 'X' - Yes , ' ' (blank space) - No 1
                    HMDAS3Meets current year's unemployment CRA distressed criterion? 'X' - Yes , ' ' (blank space) - No 1
                    HMDAS4Meets current year's population CRA distressed criterion? 'X' - Yes , ' ' (blank space) - No 1
                    HMDAS5Meets current year's remote rural (low density) CRA underserved criterion? 'X' -Yes, ' ' (blank space) - No 1
                    HMDAS6Meets at least one of the previous year's CRA distressed criteria? 'X' - Yes , ' ' (blank space) - No 1
                    HMDAS7Meets previous year's CRA underserved criterion? 'X' - Yes , ' ' (blank space) - No 1
                    HMDAS8Meets at least one of current or previous year's CRA distressed/underserved tract criteria? 'X' - Yes, ' ' (blank space) - No 1

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                    Limitations and Future Improvements

                    If the above results lay down the premise of GANs’ potential for Architecture, some clear limitations will drive further investigations in the future.

                    First, as apartment units stack up in a multi-story building, we cannot guarantee for now the continuity of load-bearing walls from one floor to the next. Since all the internal structure is laid out differently for each unit, load bearing walls might not be aligned. For now, we consider the façade to be load bearing. However, the ability to specify load-bearing elements’ position in the input of Model II could potentially help address this issue.

                    Additionally, increasing the size of the output layer by obtaining larger images which offer better definition is a natural next step. We want to deploy the Pix2Pix HD project developed by NVIDIA in August 2018 to achieve this. We hope to leverage TensorRT to deal with the increased computational power needed.

                    Finally, a major challenge comes from the data format of our outputs. GANs like Pix2Pix handle only pixel information. The resulting images produced in our pipeline cannot, for now, be used directly by architects & designers. Transforming this output from a raster image to a vector format is a crucial step for allowing the above pipeline to integrate with common tools & practices.


                    Create Map Displays with Geographic Data

                    There are many geospatial data sets that contain data with coordinates in latitude and longitude in units of degrees. This example illustrates how to import geographic data with coordinates in latitude and longitude, display geographic data in a map display, and customize the display.

                    In particular, this example illustrates how to

                    Import specific geographic vector and raster data sets

                    Create map displays and visualize the data

                    Display multiple data sets in a single map display

                    Customize a map display with a scale ruler and north arrow

                    Customize a map display with an inset map

                    Example 1: Import Polygon Geographic Vector Data

                    Geographic vector data can be stored in a variety of different formats, for example shapefile and GPS Exchange (GPX) formats. This example imports polygon geographic vector data from a shapefile. Vertices in a shapefile can be either in geographic coordinates (latitude and longitude) or in a projected coordinate reference system.

                    Read USA state boundaries from the usastatehi.shp file included with the Mapping Toolbox™ software. The state boundaries are in latitude and longitude.

                    Example 2: Display Polygon Geographic Vector Data

                    Display the polygon geographic vector data onto a map axes. Since the geographic extent is in the United States, you can use usamap to setup a map axes. Use geoshow to project and display the geographic data onto the map axes. Display an ocean color in the background by setting the frame's face color.

                    Example 3: Import Point and Line Geographic Vector Data

                    Import point geographic vector data from the boston_placenames.gpx file included with the Mapping Toolbox™ software. The file contains latitude and longitude coordinates of geographic point features in part of Boston, Massachusetts, USA. Use gpxread to read the GPX file and return a geopoint vector.

                    Import line vector data from the sample_route.gpx file included with the Mapping Toolbox™ software. The file contains latitude and longitude coordinates for a GPS route from Boston Logan International Airport to The MathWorks, Inc in Natick Massachusetts, USA. Use gpxread to read the GPX file and return a geopoint vector.

                    Example 4: Display Point and Line Geographic Vector Data

                    Display the geographic vector data in a map axes centered around the state of Massachusetts, using the data from the state boundaries and the GPX files. The coordinates for all of these data sets are in latitude and longitude.

                    Find the state boundary for Massachusetts.

                    Use usamap to setup a map axes for the region surrounding Massachusetts. Color the ocean by setting the frame's face color. Display the state boundaries and highlight Massachusetts by using geoshow to display the geographic data onto the map axes. Since the GPX route is a set of points stored in a geopoint vector, supply the latitude and longitude coordinates to geoshow to display the route as a line.

                    Example 5: Set Latitude and Longitude Limits Based on Data Extent

                    Zoom into the map by computing new latitude and longitude limits for the map using the extent of the placenames and route data. Extend the limits by .05 degrees.

                    Construct a map axes with the new limits and display the geographic data.

                    Example 6: Import Geographic Raster Data

                    Geographic raster data can be stored in a variety of different formats, for example GeoTIFF, Esri Grid, DTED, and ENVI formats. To read data in these formats, use the readgeoraster function.

                    To read an image associated with a worldfile, use the imread and worldfileread functions instead. Use imread to read the image and worldfileread to read the worldfile and construct a spatial referencing object. For this example, import data for the region surrounding Boston, Massachusetts. The coordinates of the image are in latitude and longitude.

                    Example 7: Display Geographic Raster Data

                    Display the RGB image onto a map axes. The limits of the map are set to the limits defined by the spatial referencing object, R . The coordinates of the data are in latitude and longitude.

                    Example 8: Display Geographic Vector and Raster Data

                    You can display raster and vector data in a single map display. Since the coordinates for all of these data sets are in latitude and longitude, use geoshow to display them in a single map display. Setup new limits based on the limits of the route, placenames, and the overview image.


                    Voir la vidéo: Langage SQL: Instruction SELECT et la projection