DUŠEK, Ladislav, Jiří HŘEBÍČEK, Miroslav KUBÁSEK, Jiří JARKOVSKÝ, Jiří KALINA, Roman BAROŠ, Zdenka BEDNÁŘOVÁ, Jana KLÁNOVÁ and Ivan HOLOUBEK. Conceptual Model Enhancing Accessibility of Data from Cancer–Related Environmental Risk Assessment Studies. In Jiří Hřebíček, Gerald Schimak, Ralf Denzer. 9th IFIP WG 5.11 International Symposium on Environmental Software Systems: Frameworks of eEnvironment, ISESS 2011. Heidelberg: Springer, 2011, p. 461-479. ISBN 978-80-85763-60-7.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Conceptual Model Enhancing Accessibility of Data from Cancer–Related Environmental Risk Assessment Studies
Name in Czech Konceptuální model zvyšující dostupnosti dat ze studií týkajících se hodnocení environmentálních rizik rakoviny
Authors DUŠEK, Ladislav (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Jiří HŘEBÍČEK (203 Czech Republic, belonging to the institution), Miroslav KUBÁSEK (203 Czech Republic, belonging to the institution), Jiří JARKOVSKÝ (203 Czech Republic, belonging to the institution), Jiří KALINA (203 Czech Republic, belonging to the institution), Roman BAROŠ (203 Czech Republic, belonging to the institution), Zdenka BEDNÁŘOVÁ (203 Czech Republic, belonging to the institution), Jana KLÁNOVÁ (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Ivan HOLOUBEK (203 Czech Republic, belonging to the institution).
Edition Heidelberg, 9th IFIP WG 5.11 International Symposium on Environmental Software Systems: Frameworks of eEnvironment, ISESS 2011, p. 461-479, 19 pp. 2011.
Publisher Springer
Other information
Original language English
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Country of publisher Germany
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Publication form printed version "print"
RIV identification code RIV/00216224:14110/11:00052971
Organization unit Faculty of Medicine
ISBN 978-80-85763-60-7
ISSN 1868-4238
UT WoS 000306579200050
Keywords (in Czech) riziko rakoviny; vyhledávání dat; datový model; Persistententní organické polutanty
Keywords in English cancer risk; data discovery; data model; Persistent organic pollutants
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: prof. RNDr. Jiří Hřebíček, CSc., učo 993. Changed: 17/2/2015 21:35.
Abstract
This paper proposes conceptual model which can be used to facilitate the discovery, integration and analysis of environmental data in cancer-related risk studies. Persistent organic pollutants were chosen as a model because of their persistence, bioaccumulation potential and genotoxicity. Part dealing with cancer risk is primarily focused on population-based observations encompassing a wide range of epidemiologic studies, from local investigations to national cancer registries. The proposed model adopted multilayer hierarchy working with characteristics of given entities (POPs, cancer diseases as nomenclature classes) and couples "observation - measurement" as content defining classes. The proposal extends formally used taxonomy applying multidimensional set of descriptors including scores of measurement validity and precision. This solution has the potential to aid multidisciplinary data discovery and knowledge mining.
Abstract (in Czech)
V článku se navrhuje koncepční model, který lze použít k vyhledávání, integraci a analýzám environmentálních dat ve studiích týkajících se nádorových rizik. Perzistentní organické polutanty byly vybrány jako model, z důvodu jejich perzistence, bioakumulace a genotoxicity. Část týkající se rizika rakoviny se primárně zaměřuje na populační pozorování zahrnující širokou škálu epidemiologických studií, z místních šetření podle Národního onkologického registru. Navrhovaný model přizpůsobuje vícevrstvou hierarchii pracující s vlastnostmi daného subjektů (POPs, nádorových onemocnění jako třídy klasifikace) a dvojice "pozorování - měření", jak obsahově definované třídy. Návrh rozšiřuje oficiálně používané taxonomie použití vícerozměrné množiny deskriptorů, zahrnující výsledky měření platnosti a přesnosti. Toto řešení má potenciál směřující k multidisciplinárnímu vyhledávání dat a dolování znalostí.
PrintDisplayed: 27/7/2024 14:28