Anthropometric measurements, particularly weight and height, are the most commonly employed measures of nutritional status in epidemiologic studies because of their simplicity and ease of collection. However, the usefulness of the anthropometric indicator is controversial. The aim of this study was to evaluate the usefulness of the anthropometric indicator to represent the nutritional status of individual adult in epidemiologic studies. In order to evaluate the usefulness of the anthropometric indicator to represent the nutritional status of individual, the validity in terms of sensitivity and specificity of anthropometric indicators was estimated by comparing the biochemical indicators to the reference indicators. The relative validity of dietary intake indicators was also measured for comparison between the three indicators of biochemistry, anthropometry and dietary assessment. The results showed that sensitivity of weight and height and dietary indicators were 16.7 an 50.5, respectively comparing the reference value of 100 as biochemical indicator in identifying anemic adults. Whereas the sensitivity of weight and height and dietary indicators were 63.6 and 36.4, respectively comparing reference value of 100 in identifying hyperlipidemic individuals(obesity). In conclusion, the validity of weight and height is much lower than that of biochemical indicator, burt weight and height still has some usefulness in identifying anemic individuals. Especially, it is more useful in identifying hyperlipidemic individual adults thant in identifying anemic individuals.
Global sensitivity analysis (GSA) has been widely used to investigate the sensitivity of the model output with respect to its input parameters. In this paper a new single-solution search optimization algorithm is developed based on the GSA, and applied to the size optimization of truss structures. In this method the search space of the optimization is determined using the sensitivity indicator of variables. Unlike the common meta-heuristic algorithms, where all the variables are simultaneously changed in the optimization process, in this approach the sensitive variables of solution are iteratively changed more rapidly than the less sensitive ones in the search space. Comparisons of the present results with those of some previous population-based meta-heuristic algorithms demonstrate its capability, especially for decreasing the number of fitness functions evaluations, in solving the presented benchmark problems.
In this study, a Benthic Macroinvertebrates Family Index (BMFI) was developed using 100 indicator groups (99 families including Chironomidae with 2 phena). Families were assigned a score between 1 and 10 depending on their sensitivity to organic pollution. The BMFI was composed of the sensitivity and relative abundance of the indicator taxa. Sensitivity values of each group were generally similar to Biological Monitoring Working Party (BMWP) scores or Walley, Hawkes, Paisley, Trigg (WHPT) scores of UK, Japanese BMWP scores, and the FBI tolerance values of North America. However, sensitivity values of some taxa were significantly different from those of foreign countries, which seemed to have resulted from discrepancy in species composition, difference of taxonomic classification system, or methodological difference for estimation of sensitivity. As an annual average level, BMFI showed significant correlation with concentration of 5-day biochemical oxygen demand (BOD5) (correlation coefficient r = -0.80, n = 569 sites), total suspended solids (r = -0.68), and total phosphorus (r = -0.79). In addition, BMFI revealed strong correlation with Shannon-Weaver's species diversity (r = 0.85), Margalef's species richness (r = 0.85) and McNaughton's dominance (r = -0.84). Correlation between BMFI and water quality parameters or community indices such as species diversity did not show significant difference compared to that of species-level indices such as BMI (Benthic Macroinvertebrates Index). This means that BMFI is a more useful indicator in terms of easy identification of organisms. BMFI was used to assess the environmental status of 3,017 sites of Stream Ecosystem Survey conducted by the Korean Ministry of Environment between 2016 and 2018. As a result, about half of all sites appeared to be in good condition, and a quarter in poor condition.
The purpose of this research is to gather basic data to make nursery teachers' role clear and to suggest a way to improve their expertise by investigating their sensitivity and expertise. To fulfill this aim, this research was performed by targeting 180 nursery teachers responsible for infant classes in national, public, and private nursery schools. To measure the nursery teachers' sensitivity, Gerber's (2003) teacher sensitivity indicator is used. And to measure the efficacy of teaching play, the indicator, which was developed by E. Shin, Y. Yu and H. Park (2004), was used through modification and complement. Also for measuring the teacher's expertise, research data were collected by the generalized and modified questionnaire which was used in H. Yoon's (2010) research. The results of the analysis of collected data show that the teacher group with higher sensitivity in the infant class shows meaningfully higher professional ethics, higher performance, and higher recognition of expertise than the teacher group with lower sensitivity. And the teacher group with higher awareness of the efficacy of play shows higher professional ethics, higher performance, and higher recognition of expertise than the teacher group with lower sensitivity. too. Also, the results of the analysis of the correlation between the infant teacher's sensitivity, efficacy of teaching play, and recognition of expertise show that the teacher's sensitivity has a static correlation with the total points of social necessity, professional ethics, fairness, teacher's performance, and recognition of expertise. When we generalize the research results, we find that positive sensitivity and higher efficacy of teaching play make the infant class teacher's expertise recognition higher.
Multilocation trials on 36 rice(Oryza sativa) genotypes of 3 different maturity groups were conducted at four different locations of Orissa for 3 years and 30 ragi(Eleusine coracana) genotypes of 2 different maturity groups were evaluated in three environmental conditions for 3 years. Grain yield data were subjected to stability analysis following linear regression model to estimate adaptability and stability parameters, i.e. b, and $S^2d$ Stability of performance of genotypes was also estimated by two other stability parameters viz., ecovalence W and AMMI stability value ASV. The rice and ragi genotypes of different duration groups showed wide variation in their mean yield, b, $S^2d$, W and ASV parameters. Seeds of the 36 rice and 30 ragi genotypes were treated with 500 and 100 ppm aqueous solution of maleic hydrazide(MH) for 24 hours, respectively to study MH-sensitivity. Sensitivity of genotypes to MH treatment was estimated in terms of seedling growth inhibition index(SGI). The rice and ragi genotypes showed wide differences in their MH-sensitivity in terms of SGI. Relationship of MH-sensitivity of genotypes with their yielding ability, adaptability and stability of performance was tested by contingency $x^2$ test. Low sensitivity of rice and ragi genotypes to MH in terms of SGI appeared to be good indicators of high yielding ability of genotypes. Also, low and high MH-sensitivity of genotypes would be a good indicator of better adaptability to rich and poor environments, respectively, in ragi but not in rice. Low MH-sensitivity of genotypes could be the good indicator of stability of yield performance in rice but not in ragi.
R-indicator (representativeness indicator) is used to check the representativeness of samples when non-responses occur. The representativeness is related with the accuracy of parameter estimator and the accuracy is related with bias of the estimator. Hence, unbiased estimator generates high accuracy. Therefore, high value of R-indicator guarantees the accuracy of parameter estimation with a small bias. R-indicator is calculated through propensity scores obtained by logit or probit modeling. In this paper we investigate the degree of relation between R-indicator and different non-response rates in strata using simulation studies. We also analyze a modified Korea Economic Census data for real data analysis.
The purpose of this study is to assess the climate change vulnerability of coastal and offshore fisheries in the South Sea of Korea using the RCP scenarios. Based on the vulnerability defined by IPCC, the indicator-based method was applied. Exposure indicator was calculated through weighted sum of the sea temperature and salinity forecasted by National Institute of Fisheries Science, and the weights were obtained from the time-space distribution of each fisheries. Sensitivity indicator was determined by applying the catch proportion of fisheries to the sensitivity of fish species. The adaptive capacity was measured by survey of fisheries which represent the ability of the fishermen well. As a result of summarizing the above indicators, vulnerability of coastal fisheries is higher than offshore fisheries. This shows that measures against coastal fisheries are needed. In addition, the results of each scenario are somewhat different, so it is considered that accurate prediction of climate change is important for adaptation measures.
The direct detection of intestinal pathogens and viruses often requires costly, tedious, and time-consuming procedures. These requirements developed a test to show that the water was contaminated with sewage-borne pathogens by assessing the hygienic quality of water based on indicator microorganisms whose presence indicates that pathogenic microorganisms may also be present. Various groups of microorganisms have been suggested and used as indicator microorganisms. Proposed and commonly used microbial indicators are total coliforms, fecal coliforms, fecal streptococci, Clostridium perfringens, heterotrophic plate count, bacteriophage, and so on. Unfortunately, most, if not all, of these indicators are not ideal because of the sensitivity and resistance to environment stresses and disinfection. However, the development of gene probes and PCR technology may give hope for the discovery of rapid and simple methods toy detecting small number of fecal pathogens in various environments.
In this research, mortality rates of pathogen indicator microorganisms discharged from various point sources and diffuse sources in urban area were measured. Water samples were taken at domestic sewer, combined sewer overflow, effluent from a wastewater treatment plant, urban river, and sediment of an urban river. Mortality rates of indicator microorganisms in domestic sewer estimated by assuming the first order kinetics at $20^{\circ}C$ were as follows: total coliform = 0.092/day, fecal coliform = 0.185/day, E. coli = 0.252/day, and fecal streptococci = 0.281/day. Sensitivity of mortality rates of total coliform on temperature was estimated as $K_{temp}=K_{20}{\times}1.162^{(temp-20)}$ for the range of $10-20^{\circ}C$. Mortality rates due to sunlight were measured as 1.22-1.59/day while mortality rate due to settling for 40 min were estimated as $9.21{\times}10^3-20.0{\times}10^3/day$.
Community-based disaster preparedness approaches are increasingly important elements of vulnerability reduction and disaster strategies. They are associated with a policy trend that values the knowledge and capacities of local people. In this research, we describe the community diagnosis method and develop Flood Disaster Risk Reduction Index(FDRRI) for assessment of flood vulnerability. FDRRI is composed of four indicators such as Flood Exposure Indicator(FEI), Sensitivity Indicator(SI), Risk Reduction Indicator(RRI), and Community Preparedness Indicator(CPI). We anticipate to present the guideline for selection national preparedness projects and uplift community's preparedness capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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