The GIS Architecture Elements for the Coastal Areas Along the Adriatic Sea

The study of the national and cross-border Adriatic coastal areas will be approached by using an interdisciplinary method. A comparative reading will focus on an analysis of the main variations undergone by the area and will try to define all the elements involved in those areas where a conflicting presence exists between high quality environmental factors on the one hand and anthropological aggression on the other. In this paper we present the aim of the GES.S.TER. project, that is the creation of a protocol for territorial analysis – namely the G.I.S.A.E. Adriatic (Geographical Information System for Activities along the Coast). The Project is financed by the Interreg IIIA Programme Adriatic Cross Border from 2004 to 2007 (prof. Donatella Cialdea is the Head of GESS.S.TER.). Moreover the Project will be a case-study analysed by the GISIG - Geographical Information Systems International Group. The areas covered by the project include the national Adriatic coast, in particular the coastal area of Molise, and the cross-border coasts of Albania and Croatia (both partners in the project). In the definition of the characteristics that a territorial information system of aid to the GES.S.TER project should have, the parameters for the collection of data and for the reordering of the information, which was already in our possession, have been established. Another necessary step has been that of revising and coordinating the existing sources, keeping in mind that the final purpose of the system is to define the objective landscape qualities, we find ourselves having to face the problem of combining, and consequently, comparing, information coming from different sources. Five resource systems have been selected: physical-environmental; landscape-visual; historical-cultural; agricultural-productive; Demographic-tourism. A further source of information comes from the analysis carried out during the drawing up of the Vast Area Environmental Landscape Territorial Plans and we have defined the criteria for the selection of the indicators. These indicators will be useful for an evaluation of transformations through time of the territories, in order to prepare the documents for the strategic environmental assessment procedures too.

giCASES: un approccio innovativo all’apprendimento nel settore dell’Informazione Geografica

giCASES – Creation of a University-Enteprise Alliance for a Spatially Enabled Society (http://www.gicases.eu) è un’Alleanza per la Conoscenza co-finanziata dal Programma UE ERASMUS+ che mira a facilitare la creazione collaborativa, la gestione e la condivisione di conoscenze nel campo dell’Informazione Geografica (GI), nonché ad agevolare e rafforzare l’innovazione nell’istruzione e nell’industria in tema di GI. Questi obiettivi vengono perseguiti attraverso lo sviluppo di approcci innovativi e multidisciplinari all’insegnamento e apprendimento nel settore GI e facilitando lo scambio, il flusso e la co-creazione di conoscenza. L’approccio consiste nello sviluppo collaborativo e condiviso, tra imprese e università, di nuovi materiali e processi di apprendimento basati su casi reali. Uno degli obiettivi del progetto è infatti quello di sviluppare una piattaforma collaborativa per la creazione e condivisione di risorse, che sarà la chiave per lo sviluppo di conoscenze condivise e per la messa in opera dei casi di studio. La piattaforma sarà basata su tecnologie esistenti, come Learning Management Systems (piattaforme e-Learning), strumenti per i Massive Open Online Courses (MOOC), strumenti di Project Management e diversi software GIS, con una preferenza per le soluzioni Open Source. I risultati del progetto (materiale di apprendimento e processi) saranno resi disponibili con licenza aperta e centralizzati sulla piattaforma, aperta ad altre comunità e portatori di interesse. Il progetto, della durata di 3 anni, vede la partecipazione di 14 partner da 8 diversi paesi europei, con una componente bilanciata di università e imprese (si rimanda al sito di progetto per i dettagli sui partner coinvolti). Il materiale e l’approccio sviluppati verranno sottoposti ad un’accurata fase di test e validazione per garantirne la ri-usabilità da parte di altri portatori di interesse. L’approccio viene declinato su 7 casi di studio (CS) già identificati per testare la metodologia di apprendimento: CS1 - Use of indoor GIS in healthcare; CS2 - Environmental analysis using cloud service system; CS3 - From INSPIRE to e-Government; CS4 - Integrated management of the underground; CS5 - Harmonizing data flows in Energy saving EU policies; CS6 - Forest management; CS7 - Harmonized data and services in forest fire management. Per ognuno di essi, viene definito un dettagliato piano di lavoro comprendente la descrizione degli attori coinvolti, il contesto applicativo, la tempistica di svolgimento e i risultati attesi. Sulla base dei risultati del test, gli strumenti per la collaborazione e il materiale di apprendimento potranno essere rimodulati in vista di una successiva fruizione da parte degli utenti interessati. Nei 7 casi di studio è previsto l’utilizzo di dati aperti (su tutti OpenStreetMap), standard e servizi OGC e una vasta gamma di tecnologie FOSS4G tra cui QGIS, GRASS GIS, GeoServer, PostGIS e Geomajas

Indoxyl Sulfate Induces Renal Fibroblast Activation through a Targetable Heat Shock Protein 90-Dependent Pathway

Indoxyl sulfate (IS) accumulation occurs early during chronic kidney disease (CKD) progression and contributes to renal dysfunction by inducing fibrosis, inflammation, oxidative stress, and tissue remodeling. Renal toxicity of high IS concentrations (250\u2009\u3bcM) has been widely explored, particularly in resident tubular and glomerular cells, while the effect of a moderate IS increase on kidneys is still mostly unknown. To define the effects of IS accumulation on renal fibroblasts, we first analyzed kidneys of C57BL/6 mice receiving IS (0.1%) in drinking water for 12 weeks. As a next step, we treated renal fibroblasts (NRK-49F) with IS (20\u2009\u3bcM) with or without the HSP90 inhibitor 17-AAG (1\u2009\u3bcM). In mouse kidneys, IS increased the collagen deposition and HSP90 and \u3b1-SMA expression (immunohistochemistry) in interstitial fibroblasts and caused tubular necrosis (histological H&E and picrosirius red staining). In NRK-49F cells, IS induced MCP1, TGF-\u3b2, collagen I, \u3b1-SMA, and HSP90 gene/protein expression and Smad2/3 pathway activation. IS had no effects on fibroblast proliferation and ROS production. 17-AAG counteracted IS-induced MCP1, TGF-\u3b2, collagen I, and \u3b1-SMA expression and Smad2/3 phosphorylation. Our study demonstrates that the IS increase promotes renal fibroblast activation by a HSP90-dependent pathway and indicates HSP90 inhibition as a potential strategy to restrain IS-induced kidney inflammation and fibrosis in CKD

il progetto giCASES

Nel settore dell’Informazione Geografica (GI), esiste in generale un gap a livello europeo tra l’istruzione e la preparazione offerte dalle università e le competenze e capacità richieste sul mercato da aziende ed enti pubblici. Per far fronte alle nuove sfide poste dai continui sviluppi tecnologici in atto (basti pensare a temi quali Geo Big Data, posizionamento indoor, Internet of Things, ecc.) è perciò necessario introdurre nuove forme di collaborazione università-impresa. giCASES – Creation of a UniversityEnterprise Alliance for a Spatially Enabled Society (http://www.gicases.eu) è un’Alleanza per le Conoscenze, co-finanziata dal Programma UE Erasmus+, che affronta questo problema con l’obiettivo di sviluppare approcci innovativi e multidisciplinari all’insegnamento e all’apprendimento nel settore GI facilitando lo scambio, il flusso e la co-creazione di conoscenza. L’approccio consiste nello sviluppo collaborativo e condiviso, tra università ed imprese, di nuovi materiali didattici e processi di apprendimento basati su casi reali (case-based learning). In maniera innovativa rispetto alle tradizionali forme di collaborazione tra università ed imprese (spesso limitate a semplici tirocini e allo sviluppo di tesi presso le imprese), la collaborazione con le università finalizzata alla co-creazione di conoscenza si esplica sin dalla fase iniziale di progettazione del corso accademico e del processo di apprendimento. Il progetto, iniziato nel 2016 e formato da un consorzio di 14 partner da 8 diversi Paesi europei (con una componente bilanciata di università e imprese), ha visto una prima fase volta alla definizione della metodologia di case-based learning e alla progettazione dei casi di studio. Un questionario inizialmente distribuito tra università, imprese ed enti pubblici europei nel settore GI ha evidenziato che: a) la collaborazione tra il settore accademico e quello industriale è spesso organizzata in modo tradizionale; b) le competenze richieste dal mercato del lavoro (specialmente programmazione, analisi e modellazione spaziale) spesso non sono in linea con l’istruzione universitaria; c) l’apprendimento basato su casi reali è uno dei metodi suggeriti per rendere la preparazione degli studenti conforme alle richieste del mondo del lavoro.publishersversionpublishe

West-East Laboratories on Geographical Information Systems (WELL-GIS)

peer reviewe

ISARIC-COVID-19 dataset: A Prospective, Standardized, Global Dataset of Patients Hospitalized with COVID-19

The International Severe Acute Respiratory and Emerging Infection Consortium (ISARIC) COVID-19 dataset is one of the largest international databases of prospectively collected clinical data on people hospitalized with COVID-19. This dataset was compiled during the COVID-19 pandemic by a network of hospitals that collect data using the ISARIC-World Health Organization Clinical Characterization Protocol and data tools. The database includes data from more than 705,000 patients, collected in more than 60 countries and 1,500 centres worldwide. Patient data are available from acute hospital admissions with COVID-19 and outpatient follow-ups. The data include signs and symptoms, pre-existing comorbidities, vital signs, chronic and acute treatments, complications, dates of hospitalization and discharge, mortality, viral strains, vaccination status, and other data. Here, we present the dataset characteristics, explain its architecture and how to gain access, and provide tools to facilitate its use