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Books on the topic 'Cartographie d'utilisation des données'

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Author: Grafiati

Published: 7 July 2024

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1

Béguin, Michèle. La représentation des données géographiques: Statistique et cartographie. Paris: Colin, 1994.

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2

Béguin, Michèle. La représentation des données géographiques: Statistique et cartographie. 3rd ed. Paris: A. Colin, 2005.

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3

Béguin, Michèle. La représentation des données géographiques: Statistique et cartographie. 2nd ed. Paris: Armand Colin, 2003.

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4

Waniez, Philippe. La cartographie des données économiques et sociales: Sur Macintosh et PowerMacintosh, avec Philcarto et Philexplo. Paris: L'Harmattan, 1999.

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5

Lowell, Kim. Nouvelle méthode pour estimer le volume local à partir de photographies à grande échelle et de données de terrain, projet #3054. Sainte-Foy, Qué: Service canadien des forêts, Région du Québec, 1997.

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6

Heyer, Eric. Translog ou Cobb-Douglas?: Le rôle des durées d'utilisation des facteurs : une analyse économétrique à partir de données d'entreprises industrielles françaises sur la période 1989-2001. Ottawa, Ont: Banque du Canada, 2004.

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7

Heyer, Eric. Translog ou Cobb-Douglas?: Le rôle des durées d'utilisation des facteurs : une analyse économétrique à partir de données d'entreprises industrielles françaises sur la période 1989-2001. Ottawa: Banque du Canada, 2004.

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8

Broman, Karl W. A Guide to QTL Mapping with R/qtl. New York, NY: Springer-Verlag New York, 2009.

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9

Joly. Glossaire de géomorphologie: Base de données sémiologiques pour la cartographie. Armand Colin, 1999.

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10

Blomac. ESRI'98: Diffusion, expériences, données, cartographie, méthodologie : Actes de la deuxième conférence française des utilisateurs ESRI, 23-24 septembre 1998, Paris, France. Hermes Sciences Publicat., 1998.

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11

Broman, Karl W., and Saunak Sen. A Guide to QTL Mapping with R/qtl. Springer, 2009.

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12

Broman, Karl W., and Saunak Sen. A Guide to QTL Mapping with R/qtl. Springer, 2011.

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13

Nackoney, Janet, Jena Hickey, David Williams, Charly Facheux, Takeshi Furuichi, and Jef Dupain. Geospatial information informs bonobo conservation efforts. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198728511.003.0017.

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Abstract:

The endangered bonobo (Pan paniscus), endemic to the Democratic Republic of Congo (DRC), is threatened by hunting and habitat loss. Two recent wars and ongoing conflicts in the DRC greatly challenge conservation efforts. This chapter demonstrates how spatial data and maps are used for monitoring threats and prioritizing locations to safeguard bonobo habitat, including identifying areas of highest conservation value to bonobos and collaboratively mapping community-based natural resource management (CBNRM) zones for reducing deforestation in key corridor areas. We also highlight the development of a range-wide model that analysed a variety of biotic and abiotic variables in conjunction with bonobo nest data to map suitable habitat. Approximately 28 per cent of the range was predicted suitable; of that, about 27.5 per cent was located in official protected areas. These examples highlight the importance of employing spatial data and models to support the development of dynamic conservation strategies that will help strengthen bonobo protection. Le bonobo en voie de disparition (Pan paniscus), endémique à la République Démocratique du Congo (DRC), est menacé par la chasse et la perte de l’habitat. Deux guerres récentes et les conflits en cours dans le DRC menacent les efforts de conservation. Ici, nous montrons comment les données spatiales et les cartes sont utilisées pour surveiller les menaces et prioriser les espaces pour protéger l’habitat bonobo, inclut identifier les zones de plus haute valeur de conservation aux bonobos. En plus, la déforestation est réduite par une cartographie collaborative communale de gestion de ressources dans les zones de couloirs essentiels. Nous soulignons le développement d’un modèle de toute la gamme qui a analysé un variété de variables biotiques et abiotiques en conjonction avec les données de nid bonobo pour tracer la carte d’un habitat adéquat. Environ 28 per cent de la gamme est prédit adéquat; de cela, environ 27.5 per cent est dans une zone officiellement protégée. Ces exemples soulignent l’importance d’utiliser les données spatiales et les modèles pour soutenir le développement de stratégies de conservations dynamiques qui aideront à renforcer la protection des bonobos.

14

Kanevski, Mikhail, Vadim Timonin, and Alexi Pozdnukhov. Machine Learning for Spatial Environmental Data: Theory, Applications, and Software. Taylor & Francis Group, 2009.

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15

Machine Learning for Spatial Environmental Data. Efpl Press, 2009.

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16

Kanevski, Mikhail, Vadim Timonin, and Alexi Pozdnukhov. Machine Learning for Spatial Environmental Data: Theory, Applications, and Software. Taylor & Francis Group, 2009.

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17

Moraga, Paula. Geospatial Health Data: Modeling and Visualization with R-INLA and Shiny. Taylor & Francis Group, 2019.

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18

Moraga, Paula. Geospatial Health Data: Modeling and Visualization with R-INLA and Shiny. Taylor & Francis Group, 2019.

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19

Moraga, Paula. Geospatial Health Data. Taylor & Francis Group, 2019.

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20

Moraga, Paula. Geospatial Health Data: Modeling and Visualization with R-INLA and Shiny. Taylor & Francis Group, 2019.

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21

Lawson, Andrew B. Using R for Bayesian Spatial and Spatio-Temporal Health Modeling. Taylor & Francis Group, 2021.

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22

Lawson, Andrew B. Using R for Bayesian Spatial and Spatio-Temporal Health Modeling. Taylor & Francis Group, 2021.

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