Essays on European penology: socio-political and spatial dimensions of its making

Una grande quantità di ricerche si concentra sull'Europa e le sue interazioni con altri spazi attraverso l'esame delle politiche dell'Unione Europea. Coloro che hanno creato e contribuito alla letteratura sull'Europa come potere normativo mettono un'enfasi speciale sull'Unione Europea e sul suo significato, trascurando la cooperazione normativa tra questa organizzazione e il Consiglio d'Europa. Basandosi sull'argomento delle due Europe, questa tesi cerca di andare oltre la concettualizzazione iniziale esclusiva dell'Europa politica. Concentrandosi su un fenomeno relativamente nuovo - la penologia europea, un costrutto giuridico-politico con una complessa architettura normativa e istituzionale - la presente ricerca propone uno sguardo nuovo al dibattito sulla produzione e diffusione delle norme, esaminando le interazioni tra entità internazionali, europee e nazionali. Avendo in mente le istituzioni e le loro caratteristiche specifiche che partecipano alla creazione del sistema penologico europeo (per esempio, consultivo, di controllo, preventivo, giudiziario), la tesi con i suoi quattro saggi indipendenti esplora diverse dimensioni della penologia europea. In primo luogo, per andare oltre le interpretazioni semplicistiche degli studi sulle norme in cui le istituzioni europee sviluppano valori/norme per poi diffonderli su specifici territori di interesse, la presente tesi problematizza questa questione contestualizzando la partecipazione del Caucaso del Sud nella costruzione delle norme penologiche europee. Per fare ciò, viene dato un breve resoconto della creazione/sviluppo delle norme all'interno di una particolare istituzione - la Corte Europea dei Diritti dell'Uomo. Inoltre, per comprendere la base di conoscenza stessa, la tesi si rivolge al gergo della penologia europea. Un'indagine corpus linguistica delle pratiche discorsive istituzionali rivela la specificità di questo sistema di conoscenza e rivela una forte presenza del discorso sui diritti umani fortemente incorporato e inquadrato dalla Convenzione Europea dei Diritti Umani. Per localizzare la penologia europea all'interno delle tendenze moderne della giustizia attuariale dove la strategia riabilitativa delle prigioni è venuta meno di fronte alle correnti neoliberali del managerialismo, la tesi conduce un'analisi diacronica del cambiamento semantico nella penologia europea. Nel fare ciò, cerca di localizzare i cambiamenti semantici che avvengono nel gergo penologico. La ricerca rivela tre dimensioni: (i) perseveranza del discorso sui diritti umani, (ii) processo di apprendimento dalle controparti globali, e (iii) un lento passaggio da una penologia incentrata sul benessere a una mentalità ossessionata dal rischio e dalla gestione. Infine, per comprendere l'intero spettro di influenze che avvengono all'interno della penologia europea, la tesi si concentra sugli attori che partecipano alla co-costruzione di questa base di conoscenza. Tre categorie di entità, vale a dire organizzazioni, entità geopolitiche e documenti/norme legali, sembrano influenzare la penologia europea in modi diversi

Azerbaycan'ın sakin şehir (Cittaslow) üyelik potansiyelinin belirlenmesi

Turizm sektörü, ülkeler için büyük ekonomik gelir kaynağı olan sektörlerden biri olarak bilinmektedir. Turistik destinasyonların gün geçtikce daha da tanınması ve turistlerin bu destinasyonlara yoğun ilgisi, ekonominin gelişimine büyük katkı sağlamaktadır. Ayrıca bu katkı yerel halkın ve iştletmelerin de gelişimini olumlu yönde etkilemektedir. Dolayısıyla insanların yaşam şartları da iyi yönde gelişmektedir. Bu katkının her yıl olması için sürdürülebilir bir turizm uygulamalarının benimsenmesi gerekmektedir. Sürdürülebilirlik kavramının da en büyük örneği olarak Sakin Şehir hareketi mevcuttur. Hareket’in temeli sürdürülebilirlik olduğu için, bu uygulama turizm sektörünün sürdürülebilir gelişimine ve aynı zamanda turistik destinasyonların sürdürülebilir bir şekilde gelişimine destek vermektedir. Bu tez çalışması Azerbaycan`ın Sakin Şehir Hareketi’ne üyelik potansiyelinin araştırılması amacını taşımaktadır. Literatürde bu konu ile ilgili herhangi bir çalışmanın olmaması nedeniyle bu çalışma literatürdeki bu eksikliğin giderilmesi bakımından önem arz etmektedir.The tourism sector is known as one of the sectors that are a major source of economic income for countries. Increasing recognition of tourist destinations and the intense interest of tourists in these destinations contributes greatly to the development of the economy. This contribution not only contributes to the development of the economy, but also has its own effect on the development of local people and businesses. This effect greatly contributes to the development of people's living conditions. For this contribution to be made every year, it is necessary to have a sustainable tourism example. The Slow City (Cittaslow) movement is shown as the biggest example of the concept of sustainability. As the basis of the movement is sustainability, the movement supports the sustainable development of the tourism sector and at the same time the sustainable development of tourist destinations. The purpose of the study is to investigate the potential of Azerbaijan for action. At the same time, the absence of any study under this topic in the literature of Azerbaijan will contribute greatly to filling the gap in the literature

Coupled IGMM-GANs for improved generative adversarial anomaly detection

Detecting anomalies and outliers in data has a number of applications including hazard sensing, fraud detection, and systems management. While generative adversarial networks seem like a natural fit for addressing these challenges, we find that existing GAN based anomaly detection algorithms perform poorly due to their inability to handle multimodal patterns. For this purpose we introduce an infinite Gaussian mixture model coupled with (bi-directional) generative adversarial networks, IGMM-GAN, that facilitates multimodal anomaly detection. We illustrate our methodology and its improvement over existing GAN anomaly detection on the MNIST dataset

Coupled IGMM-GANs with Applications to Anomaly Detection in Human Mobility Data

Detecting anomalous activity in human mobility data has a number of applications, including road hazard sensing, telematics-based insurance, and fraud detection in taxi services and ride sharing. In this article, we address two challenges that arise in the study of anomalous human trajectories: (1) a lack of ground truth data on what defines an anomaly and (2) the dependence of existing methods on significant pre-processing and feature engineering. Although generative adversarial networks (GANs) seem like a natural fit for addressing these challenges, we find that existing GAN-based anomaly detection algorithms perform poorly due to their inability to handle multimodal patterns. For this purpose, we introduce an infinite Gaussian mixture model coupled with (bidirectional) GANs—IGMM-GAN—that is able to generate synthetic, yet realistic, human mobility data and simultaneously facilitates multimodal anomaly detection. Through the estimation of a generative probability density on the space of human trajectories, we are able to generate realistic synthetic datasets that can be used to benchmark existing anomaly detection methods. The estimated multimodal density also allows for a natural definition of outlier that we use for detecting anomalous trajectories. We illustrate our methodology and its improvement over existing GAN anomaly detection on several human mobility datasets, along with MNIST

Fine-Grained Zero-Shot Learning with DNA as Side Information

Fine-grained zero-shot learning task requires some form of side-information to transfer discriminative information from seen to unseen classes. As manually annotated visual attributes are extremely costly and often impractical to obtain for a large number of classes, in this study we use DNA as side information for the first time for fine-grained zero-shot classification of species. Mitochondrial DNA plays an important role as a genetic marker in evolutionary biology and has been used to achieve near-perfect accuracy in the species classification of living organisms. We implement a simple hierarchical Bayesian model that uses DNA information to establish the hierarchy in the image space and employs local priors to define surrogate classes for unseen ones. On the benchmark CUB dataset, we show that DNA can be equally promising yet in general a more accessible alternative than word vectors as a side information. This is especially important as obtaining robust word representations for fine-grained species names is not a practicable goal when information about these species in free-form text is limited. On a newly compiled fine-grained insect dataset that uses DNA information from over a thousand species, we show that the Bayesian approach outperforms state-of-the-art by a wide margin

Fine-Grained Zero-Shot Learning with DNA as Side Information

Fine-grained zero-shot learning task requires some form of side-information to transfer discriminative information from seen to unseen classes. As manually annotated visual attributes are extremely costly and often impractical to obtain for a large number of classes, in this study we use DNA as side information for the first time for fine-grained zero-shot classification of species. Mitochondrial DNA plays an important role as a genetic marker in evolutionary biology and has been used to achieve near-perfect accuracy in the species classification of living organisms. We implement a simple hierarchical Bayesian model that uses DNA information to establish the hierarchy in the image space and employs local priors to define surrogate classes for unseen ones. On the benchmark CUB dataset, we show that DNA can be equally promising yet in general a more accessible alternative than word vectors as a side information. This is especially important as obtaining robust word representations for fine-grained species names is not a practicable goal when information about these species in free-form text is limited. On a newly compiled fine-grained insect dataset that uses DNA information from over a thousand species, we show that the Bayesian approach outperforms state-of-the-art by a wide margin