Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Mapping and Monitoring of Socially Excluded Localities in Ostrava City

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27350%2F10%3A86075128" target="_blank" >RIV/61989100:27350/10:86075128 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Mapping and Monitoring of Socially Excluded Localities in Ostrava City

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Monitoring of socially excluded localities requires data sources with a sufficient frequency of data flow to quickly detect the changes and allow taking appropriate measures in time. Detection of endangered localities in Ostrava city was based on data records from 2007 and 2009 using both quadrat and kernel methods. Evaluated factors include a share of registered unemployed to inhabitants in productive age, rate of unemployment for young people, for older people, share of unemployed with basic education, share of health-handicapped unemployed and share of long-term unemployed persons. The study reveals differences among localities. The high level of UBE seems to be a typical symptom of gypsy communities. The comparison of the quadrat and kernel methodsindicates more advantages for the kernel type of data processing and aggregation. The identified localities were compared with a social typology of the city and the evidence of minority ethnic based localities.

  • Název v anglickém jazyce

    Mapping and Monitoring of Socially Excluded Localities in Ostrava City

  • Popis výsledku anglicky

    Monitoring of socially excluded localities requires data sources with a sufficient frequency of data flow to quickly detect the changes and allow taking appropriate measures in time. Detection of endangered localities in Ostrava city was based on data records from 2007 and 2009 using both quadrat and kernel methods. Evaluated factors include a share of registered unemployed to inhabitants in productive age, rate of unemployment for young people, for older people, share of unemployed with basic education, share of health-handicapped unemployed and share of long-term unemployed persons. The study reveals differences among localities. The high level of UBE seems to be a typical symptom of gypsy communities. The comparison of the quadrat and kernel methodsindicates more advantages for the kernel type of data processing and aggregation. The identified localities were compared with a social typology of the city and the evidence of minority ethnic based localities.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

    AO - Sociologie, demografie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA403%2F09%2F1720" target="_blank" >GA403/09/1720: Industriální město v post-industriální společnosti</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Advances in Geoinformation Technologies 2010.

  • ISBN

    978-80-248-2145-0

  • Počet stran výsledku

    15

  • Strana od-do

  • Počet stran knihy

    190

  • Název nakladatele

    VŠB-TUO

  • Místo vydání

    Ostrava

  • Kód UT WoS kapitoly