Good Authors = Good Articles? - How Wikis Work

Wikis are websites to develop content collaboratively. The question arises to what extent the reputation of participants influences the quality of wiki sites. We analyze the impact of author reputation using the example of Wikipedia. We extend previous research by considering a set of different reputation metrics and a new model for aggregating reputation values. Since anonymous authors tend to have a lower reputation, we also quantify the level of participation of anonymous authors as an indicator for the reputation of the crowd. Our analysis finds out that reputation matters, but strongly depends on the used reputation metric and therefore on the corresponding author characteristics. The study shows that the experience of authors in the development of high-quality articles is highly relevant whereas the number of edits and the quality of contributions are of lower importance. Finally, our investigation proves the open editing model and the self-healing mechanism of wikis

Managed Wikis - A New Approach for Web 2.0

Wiki projects can be edited by everyday web users directly within the web browser. Consequently, undesirable contributions like vandalism and spam cannot be ruled out. In this paper, Managed Wikis are introduced as a new approach to avoid such undesirable contributions. Editing rights are assigned according to author reputation, the quality of articles and the occurrence of patterns of suspicious edits. In the paper, the concept of Managed Wikis is evaluated by means of a simulation on the basis of Wikipedia data. The analysis proves that undesirable contributions are blocked effectively. In contrast, desirable contributions are rarely affected by the editing rights restriction. The concept of Managed Wikis addresses open as well as corporate wiki projects where undesirable edits cause significant harm. Furthermore, it can be applied to make traditional websites accessible for the web community

Emerging roles of calcium-activated K channels and TRPV4 channels in lung oedema and pulmonary circulatory collapse

It has been suggested that the transient receptor potential cation (TRP) channel subfamily V (vanilloid) type 4 (TRPV4) and intermediate conductance calcium-activated potassium (KCa3.1) channels contribute to endothelium-dependent vasodilation. Here, we summarize very recent evidence for a synergistic interplay of TRPV4 and KCa3.1 channels in lung disease. Among the endothelial Ca2+-permeable TRPs, TRPV4 is best characterized and produces arterial dilation by stimulating Ca2+-dependent nitric oxide synthesis and endothelium-dependent hyperpolarization. Besides these roles, some TRP channels control endothelial/epithelial barrier functions and vascular integrity, while KCa3.1 channels provide the driving force required for Cl- and water transport in some cells and most secretory epithelia. The three conditions, increased pulmonary venous pressure caused by left heart disease, high inflation pressure and chemically induced lung injury, may lead to activation of TRPV4 channels followed by Ca2+ influx leading to activation of KCa3.1 channels in endothelial cells ultimately leading to acute lung injury. We find that a deficiency in KCa3.1 channels protects against TRPV4-induced pulmonary arterial relaxation, fluid extravasation, haemorrhage, pulmonary circulatory collapse and cardiac arrest in vivo. These data identify KCa3.1 channels as crucial molecular components in downstream TRPV4 signal transduction and as a potential target for the prevention of undesired fluid extravasation, vasodilatation and pulmonary circulatory collapse

Caracterización de modelos genéticos de sobreexpresión de canales KCa3.1

En este trabajo se ha caracterizado un modelo de sobreexpresión de un canal de potasio activado por calcio (KCa3.1), para ello se han empleado una serie de técnicas de biología molecular y celular como son la extracción de ácidos nucleicos, electroforesis de geles de ADN o ARN, RT-PCR convencionales, así como RT-PCR cuantitativa (qRT-PCR). Se muestra que el modelo de ratón para KCa3.1 inducible por doxicilina funciona en algunos tejidos que expresan KCa3.1 como el intestino y pulmón, pero no en bazo. Aquí un tratamiento con doxiciclina durante dos semanas provoca un aumento estadísticamente significativo en la expresión de KCa3.1, en pulmón un aumento de 2.6 veces y en intestino de unas 26.7 veces. También se muestra una falta de expresión y de inducción en tejidos como cerebro e hígado que son conocidos por expresar muy pequeñas cantidades de este canal. En otros experimentos sobre un modelo de knock-out inducible para KCa3.1 que se encuentra todavía en desarrollo, una primera tanda de experimentos de qRT-PCR en bazo, confirman unos niveles de expresión normal de este canal debido a la ausencia de expresión del transactivador reverso. Estos resultados forman la base para futuros experimentos que permitan investigar la funcionalidad de este modelo knock-out

Automatische Reputationsmessung in der Wikipedia

Die Wikipedia wird im Rahmen ihres offenen Zugangs von Autorenerstellt, die überwiegend anonym oder unter Pseudonym tätigund damit weitgehend unbekannt sind. Daraus resultiert eine Unsicherheitbezüglich der Güte der einzelnen Beiträge. Einen Lösungsansatzbieten automatische Reputationssysteme, die sich inden vergangenen Jahren als eigenständiges Forschungsgebietetabliert haben. Durch diese Reputationssysteme wird die Reputationder Autoren anhand ihrer bisherigen Bearbeitungen automatischberechnet. In der gegenwärtigen Forschung werden die zurReputationsmessung vorgeschlagenen Metriken jedoch nur isoliertbetrachtet und oft unzureichend bewertet, sodass sich derenAussagekraft nur schwer abschätzen lässt. Im vorliegenden Beitragwerden insgesamt zehn Metriken vergleichend bewertet unddurch Kombination anhand einer Diskriminanzanalyse zu einereffizienten Reputationsfunktion zusammengeführt. Die Metrikenwurden der bestehenden Literatur entnommen und um eigeneVorschläge ergänzt. Die Analyse zeigt, dass die neu vorgeschlageneMetrik der Effizienz der Bearbeitungen besonders aussagekräftigist

Semantische Klassifizierung von 3D-Punktwolken

Für die automatisierte Überwachung technischer Einbauten in untertägigen Bergwerksanlagen auf Basis dreidimensionaler Punktwolken wurde ein Geomonitoringverfahren, bestehend aus Datenaufnahme und -analyse, entwickelt. Es werden zwei Ansätze zur semantischen Klassifizierung von dreidimensionalen Punktwolken betrachtet, die Multi-Skalen-Feature-Extraktion und die Anwendung eines dreidimensionalen Faltenden Neuronalen Netzes. Die Methode der Multi-Skalen-Feature-Extraktion bestimmt durch festgelegte Berechnungsvorschriften Features allein aus den Koordinaten eines Punktes und seiner Nachbarn auf mehreren Längenskalen. Diese werden zu Feature-Vektoren zusammengefasst und dienen als Input für einen Random Forest-Klassifizierer. Die Anwendung eines dreidimensionalen Faltenden Neuronalen Netzes erfordert nur die Vorverarbeitung der Punktwolke zu einem Voxel-Grid und liefert dann direkt Klassifizierungsergebnisse. In einer exemplarischen Anwendung beider Ansätze zur Detektion von Stempeln, Schienen und Stößen in einer untertägigen Szene werden Klassifizierungsgenauigkeiten von über 90 % erreicht