Quarrying of rock for construction purposes is a significant industry in any economy but has its negative impact. This study examined the impact of quarry activities on surrounding vegetation in Ogun State. Geographic Information System approach was used to map the various quarry locations present in different Local Government Areas in Ogun State; of which eight sites were selected namely Isara, Idode, Iwaye, Ogbere, Ilagbe, Adelokun Baaki Ake and Igodo. Vegetation composition analyses were carried out on the eight sites using Haga Ultimeter and chlorophyll content analysis. Data were subjected to descriptive and inferential statistics using SAS package (9.4 version). Sixty quarries were identified with Odeda Local Government Area (38.3%) having the highest percentage of quarry. The vegetative compositions analyses showed that Albizia zygia had the highest frequency (7) among identified plants in the quarries. The chlorophyll content of Albizia zygia in the wet season (492.2 mg Chl/m2) was significantly higher than dry season (464.4 mg Chl/m2) in all locations. However, Baaki Ake (Albizia zygia) chlorophyll content was highest among other locations in both seasons. In conclusion Albizia zygia showed highest resistance to quarry activities, hence common among other plants identified around the quarries.
Post-earthquake building condition assessment is crucial for subsequent rescue and remediation and can be automated by emerging computer vision and deep learning technologies. This study is based on an endeavour for the 2nd International Competition of Structural Health Monitoring (IC-SHM 2021). The task package includes five image segmentation objectives - defects (crack/spall/rebar exposure), structural component, and damage state. The structural component and damage state tasks are identified as the priority that can form actionable decisions. A multi-task Convolutional Neural Network (CNN) is proposed to conduct the two major tasks simultaneously. The rest 3 sub-tasks (spall/crack/rebar exposure) were incorporated as auxiliary tasks. By synchronously learning defect information (spall/crack/rebar exposure), the multi-task CNN model outperforms the counterpart single-task models in recognizing structural components and estimating damage states. Particularly, the pixel-level damage state estimation witnesses a mIoU (mean intersection over union) improvement from 0.5855 to 0.6374. For the defect detection tasks, rebar exposure is omitted due to the extremely biased sample distribution. The segmentations of crack and spall are automated by single-task U-Net but with extra efforts to resample the provided data. The segmentation of small objects (spall and crack) benefits from the resampling method, with a substantial IoU increment of nearly 10%.
This study presents sensor system for autonomous mobile robot capable of floor-to-floor self-navigation. The robot was modified using the Turtlebot3 hardware platform and ROS2 (robot operating system 2). The robot utilized the Navigation2 package to estimate and calibrate the moving path acquiring a map with SLAM (simultaneous localization and mapping). For elevator boarding, ultrasonic sensor data and threshold distance are compared to determine whether the elevator door is open. The current floor information of the elevator is determined using image processing results of the ceiling-fixed camera capturing the elevator LCD (liquid crystal display)/LED (light emitting diode). To realize seamless communication at any spot in the building, the LoRa (long-range) communication module was installed on the self-navigating autonomous mobile robot to support the robot in deciding if the elevator door is open, when to get off the elevator, and how to reach at the destination.
Purpose - The focal point of this research is to study the implications of retention, various reasons for attrition and also different ways to control attrition along with the employee retention strategies implementing by the Indian IT sector. Research design, data and methodology - After thorough literature review on employee attrition and retention, questionnaire has prepared to collect the opinions of 200 employees which were chosen from 20 IT companies (10 each from large and medium size companies) with simple random sampling technique and also gathered the opinion of these companies HR managers on strategies they are implementing to retain their talent pool through personal and telephonic interviews. Results -The research completely limited to the IT companies located in the city of Pune which is emerged as a new IT hub of India. The collected data was analyzed with Microsoft Excel and frequency distribution. Conclusions - The researchers identified job associated, compensation related and inter-personal relations for quitting their positions along with the outlook of Indian IT companies related to the identification and implementation of retention strategies like incessant hikes in compensation package, improved working conditions, continuous introduction of employee welfare facilities, and genuine promotional policy, recognition and rewards, career planning and development, and exemplary leadership.
Objectives Alzheimer's disease (AD) is the most common form of dementia in older adults, damaging the brain and resulting in impaired memory, thinking, and behavior. The identification of differentially expressed genes and related pathways among affected brain regions can provide more information on the mechanisms of AD. The aim of our study was to identify differentially expressed genes associated with AD and combined biomarkers among them to improve AD risk prediction accuracy. Methods Machine learning methods were used to compare the performance of the identified combined biomarkers. In this study, three publicly available gene expression datasets from the hippocampal brain region were used. Results We detected 31 significant common genes from two different microarray datasets using the limma package. Some of them belonged to 11 biological pathways. Combined biomarkers were identified in two microarray datasets and were evaluated in a different dataset. The performance of the predictive models using the combined biomarkers was superior to those of models using a single gene. When two genes were combined, the most predictive gene set in the evaluation dataset was ATR and PRKCB when linear discriminant analysis was applied. Conclusions Combined biomarkers showed good performance in predicting the risk of AD. The constructed predictive nomogram using combined biomarkers could easily be used by clinicians to identify high-risk individuals so that more efficient trials could be designed to reduce the incidence of AD.
This study is intended to investigate the wine consumers' reason of drinking and purchasing behavior according to their product involvement. Questionnaires were obtained from wine consumers at wine retailer stores. Trained researchers of this particular study conducted survey and finally 230 questionnaires were analyzed using SPSS package program(v.12.0). The subjects were categorized three different groups(high, medium, and low) based on their wine involvement. The further analysis showed that differences in reasons of wine drinking and purchasing behavior according to their involvement levels, and the characteristics of three segments were summarized at the end of the results. Consumers in high involvement drink wine mainly because they wanted to enjoy various wine experiences and have abundant knowledge for wine. Consumers in medium and low involvement would like to drink due to enjoyment of wine drinking. Expenses of purchasing, quantity and frequency of wine purchasing, country of origin, and sources for wine information showed differences among three consumer groups, but differences were not presented in type of wines and purchasing place by consumers' wine involvement.
The purpose of this study is to investigate exploratory wine consuming behavior based on demographic characteristics of wine consumers. A questionnaire was organized and distributed widely to a thousand of wine consumers who could be easily met at wine bars or restaurants, retail stores, wine expositions and wine sampling parties. Total of 793 completed questionnaires (Male: 48.4%, Female: 51.6%) were obtained and analyzed using SPSS package (v.10.0) program. The results of the present study discuss general demographic characteristics of participated subjects, the expenditure for wine, frequency and amount for wine taking, preference of the origin of wines, and preferred wine style. The results also show that why the consumers purchase wine, where they drink or purchase the wine, and what makes they prefer a particular wine bar. Consumers' information search behavior and important factor on wine selection process are presented at the end of the results as well. The current research suggests that gender and age are critical factors to understand wine consuming behavior of customers and improving the knowledge and service level of wine specialists is powerful marketing tool at practical fields.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.28
no.7
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pp.768-778
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2008
The most important factor in students' growth and development is the teacher. Therefore in-service science teacher education to develop the professionality is important as well as the selection of new excellence teachers. Our research is on the development and application of new education program on science experiments where in-service teachers become the lecturers in the program and provide information that is bound to the context of real lessons. This program is consisted of following 10 steps of work, which was implemented in 5 months: sharing the philosophy of the program, selecting science experiments, first application of the experiments, discussion on the first application, learning how to edit the movie clips of the lesson, second application of the experiments, in depth discussion on the second application, developing the experiment package, giving lecture to other science teachers, and evaluating the program. We describe the process of the program developed and implemented in detail to suggest a model of science teacher education program on science experiments and discuss educational implications. This program is characterized by the emphasis of the context closely linked to the real lessons, the problem solving in a real situation, and the collaboration of teachers, professors and science education researcher in a teacher education.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.1
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pp.276-280
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2024
Recently, many policies and fairs have been made in relation to start-ups. In addition, various start-up education for prospective start-ups is being conducted in various ways. Therefore, these days, the number of prospective start-ups who receive such information and start-up education is increasing. Nevertheless, more and more start-ups are still unsuccessful and close their businesses within months or years. In particular, start-ups who continue to maintain their start-ups also see the unfortunate reality of start-ups that find other jobs in various support systems and related policies and relationships that they cannot quit even if they want to. In this study, based on previous studies, factors for satisfaction with entrepreneurship education will be set and a questionnaire will be conducted for prospective entrepreneurs who have completed education at a startup education center in Seoul. The survey results are intended to verify their reliability and validity through empirical analysis. The SPSS statistical package will be used for analysis, and a total of 200 copies of the questionnaire will be distributed and collected. In this study, it was confirmed that the higher the satisfaction with entrepreneurship education, the better the successful entrepreneurship. In addition, I think that further developing various policies or detailed curriculums for entrepreneurship education will be of great help to prospective entrepreneurs taking entrepreneurship education.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.12
no.4
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pp.51-64
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2024
Recent studies have introduced that digital transformation positively impacts firm performance. However, research on the relationship between organizational capabilities or attitudes as antecedents or situational variables for successfully driving digital transformation remains limited. Therefore, this study aims to systematically analyze how dynamic digital capabilities and the mutual relationships between organizational members' digital acceptance influence firm performance throughout the process of driving and achieving digital transformation. Research design, data, and methodology: This study developed the concepts and measurement items for each variable based on prior research. A survey was conducted with 258 companies participating in mini clusters within industrial complexes across the county. The data was analyzed using a structural equation model with the AMOS software package. Results: Based on existing literature, hypotheses were formulated regarding the causal relationships among variables, and analysis was conducted. The results indicate that digital transformation and employees' technological acceptance play a mediating role in the relationship between dynamic digital capabilities and firm performance. Specifically, the organization's dynamic digital capabilities enhance both digital transformation and technological acceptance. Moreover, digital transformation leads to higher firm performance when technological acceptance is high. Conclusions: This study has shown the importance of enhancing dynamic digital capabilities as a prerequisite for driving digital transformation and highlighted the significance of organizational members' perceptions and attitudes toward information technology. Particularly, through detailed causal analysis among the specific items of each variable, insights were gained for both academic and practical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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