bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Експериментальний сценічний простір: проблеми класифікації
Authors: Юдова-Романова Катерина
Published: June 2021

Мета статті – дослідити, схарактеризувати та класифікувати експериментальні варіанти організації сценічного простору. У процесі дослідження було застосовано такі методи наукового пізнання: метод аналізу та синтезу інформації, культуролого-мистецтвознавчий метод (для встановлення зв’язку між варіантами форми сценічного простору та художньо- образним рішенням вистави), а також історичний (для вивчення фактів з історії театру) та порівняльний (для визначення спільних і відмінних характеристик з метою класифікації сценічного простору). Метод синтезу й аналізу інформації використано для детального вивчення та подальшого аналізу досвіду втілення театральних вистав у експериментальному сценічному просторі. Завдяки поєднанню аналізу та синтезу забезпечується комплексний системний підхід до вивчення предмета дослідження – сценічного простору. У процесі дослідження проаналізовано літературні джерела вітчизняних і закордонних авторів з тематики роботи. Наукова новизна. Здійснено класифікацію сучасного експериментального сценічного простору за основними хронотопними характеристиками. Висновки. Зважаючи на фактологічний аналіз сучасних театральних практик, експериментальний сценічний простір відповідно до його часових і просторових характеристик можна класифікувати таким чином: щодо незмінності розташування на території протягом сталого часу – постійний (стаціонарний) і тимчасовий; щодо переміщення у процесі показу вистави – рухомий (мобільний) і нерухомий; щодо розміщення глядачів та виконавців – імерсійний і дискретний; щодо форми сценічного простору – закритий та відкритий (просто неба); способу розміщення сценічного майданчика щодо публіки – фронтальний, аренний, подіумний. В історії театральних приміщень трапляються непоодинокі випадки адаптації будівель нетеатрального призначення і навіть помешкань до показу вистав.
Strategic Prospects for the Development of the Tourist Services Market in Ukraine
Authors: Pletsan Khrystyna
Published: June 2021

The article analyzes the theoretical foundations and features of the strategic development of the tourist services market in Ukraine. The concept of the tourist services market is comprehended and revealed. The methodological approach of strategic development of the tourist services market in Ukraine and the specifics of recovery after the coronavirus pandemic are highlighted. The priority tasks of the tourism industry development in Ukraine are presented and argued. The model of the strategic management process in tourism for a tourist enterprise is generalized. The algorithm of development of the competitiveness extension project of the tourist services market in Ukraine has been elaborated and substantiated. The conclusion is substantiated that in order to ensure a stable growth rate of the tourism industry, it is necessary to identify priority types of tourism for the regions, contribute to improving the safety of tourists, develop tourism infrastructure and transport links, simplify formalities, create and sell tourism products and services that are in demand on the world market, develop and rapidly introduce new technologies using digital tools.
Museums as a Tourist Resource in the Conditions of the COVID-19 Pandemic: Challenges and New Opportunities
Authors: Antonenko Volodymyr , Khutkyi Volodymyr
Published: June 2021

It is becoming increasingly clear that museum activities and tourism are among the sectors of culture and economy most affected by the COVID-19 pandemic. Despite the fact that museum visits and tourist travel during the pandemic have been reduced to a minimum, museums around the world are looking for a way out of the predicament, using every opportunity to recover and offer innovative museum and tourism products. For many museum institutions, the COVID-19 pandemic and its implications for the cultural sphere as a whole are a challenge that needs to be used to rethink their activities, to introduce new methods of communication with potential museum visitors and cultural heritage enthusiasts.
The article presents an analysis of the main challenges of the pandemic and its consequences in the field of culture, museum activities in 2020 and the first half of 2021, considers the expected and possible changes in museum life as a result of the pandemic. The study results of the financial condition of museums as a result of quarantine during the COVID-19 pandemic are presented, the innovative practices of online content that museums offer to their visitors during quarantine are considered.
Соціальні мережі як інструмент просування вищого навчального закладу (на матеріалах КНУКіМ)
Authors: Поплавський Михайло
Published: June 2021

У статті аналізуються особливості та ефективність застосування SMM-технологій Київським національним університетом культури і мистецтв, як провідним закладом вищої освіти у сфері культури, у напрямі просування своїх освітніх послуг та брендингу закладу.

Наголошено на значенні соціальних мереж у просуванні освітніх послуг і бренда університету, особливо у світлі статистичних даних світових аналітичних агентств про кількість інтернет-користувачів, констатовано недостатність володіння модераторами сторінок ЗВО в соцмережах механізмами залучення уваги аудиторії через соціальні платформи.

Акцентовано увагу на тому, що ситуація на ринку освітніх послуг вимагає від українських ЗВО не лише створювати конкурентоспроможні освітні послуги, а й постійно вдосконалювати свої маркетингові комунікації для залучення аудиторії, бути компетентними в тому комунікаційному середовищі, у якому функціонує їхній навчальний заклад, з метою просування своїх пропозицій.

На прикладі сторінок КНУКіМ у соціальних мережах Facebook та Instagram наведено дані про ефективність застосування SMM-технологій факультетами університету, зокрема представлено рейтинг сторінок останніх в Instagram за коефіцієнтами охоплення та залучення аудиторії тощо. Звернено увагу на значення персонального бренда «Михайло Поплавський» під час просування КНУКіМ у соцмережах, з огляду на положення, що цільова аудиторія завжди більше довіряє тим закладам, за якими стоїть конкретна особистість.

Наголошено на тенденціях подальшого розвитку соціальних мереж, які закладам вищої освіти треба врахувати під час розробки стратегії маркетингу в соціальних мережах. Зроблено висновок, що активна присутність ЗВО в соціальних мережах може стати вирішальним інструментом досягнення перемоги в конкурентній боротьбі вишу на ринку освітніх послуг. Водночас важливою умовою ефективного просування ЗВО є правильний вибір найбільш популярної соціальної мережі, або соціальних мереж, відповідно до цільової аудиторії, на яку ЗВО скеровують свій вплив. Сучасним закладам вищої освіти необхідно активніше взаємодіяти з аудиторією в соціальних мережах, вивчаючи її смаки та уподобання, тим самим визначаючи найбільш дієві підходи до побудови комунікаційної політики закладу.
Як звільнити журналістську освіту з пут теорій масової комунікації: до проблеми викладання фахових дисциплін на факультетах журналістики українських університетів
Authors: Тимошик Микола
Published: June 2021

Стаття присвячена проблемі викладання фахових дисциплін на факультетах журналістики українських вишів. Головне в дослідженні – пошук відповіді на запитання: чому в навчальних програмах на цих факультетах в останній час стає все менше журналістики?

Зроблено огляд проєктів європейської спільноти, спрямованих на впровадження в Україні західних методик викладання журналістських дисциплін. Допомога ця на початку 10-х років нового тисячоліття надавалася в різних формах. Це і перенавчання українських викладачів за кордоном, і проведення семінарів та тренінгів в Україні на базі Інституту журналістики КНУ імені Тараса Шевченка, Ужгородського та Сімферопольського університетів, і фінансування студентського мережевого видання LiveJournal «Жорна». Ідеться про кількарічну українську програму Шведського інституту перепідготовки журналістських FOJO та таку ж програму Євросоюзу в співробітництві з Міжнародною службою світового трасту Бі-Бі-Сі «Жорна».

Як безпосередній учасник кількох міжнародних тренінгів, автор описує особливості викладання журналістики в західних школах журналістики.

З’ясовуються причини, через які ця методика не прижилася в українських університетах. Серед головних – позиція керівників журналістської освіти в Україні щодо формування нових навчальних планів за напрямком «Журналістика та інформація». Вони помітно поглибили прірву між теорією та практикою журналістики. Явна тенденція до збільшення обсягу дисциплін, плани яких хибують теорією, не конкретикою і не забезпечують набуття студентами практичних навичок для роботи в реальній журналістиці.

Називається низка прийнятих упродовж останніх 15 років директивних рішень, за якими в науках із соціальних комунікацій витіснялося журналістикознавство як самостійний напрямок досліджень історії, теорії та практики засобів масової інформації. Це також і спроби перейменувати Інститут журналістики КНУ ім. Шевченка, як базовий навчальний заклад з підготовки журналістських кадрів, в Інститут масових комунікацій, а освітньо-науковий напрям підготовки кадрів «Журналістика та інформація» замінити на «Комунікативістику».

Окремо йдеться про авторську методику викладання журналістики на основі набутих навичок під час неодноразового стажування за кордоном, подаються кращі зразки різних творчих вправ студентів за цими методиками під час викладання лекційно-практичного курсу «Основи журналістики».
Нові форми інформаційної взаємодії масмедіа УГКЦ у суспільному контексті під час пандемії коронавірусу
Authors: Скленар Ігор
Published: June 2021

Пандемія коронавірусу з березня 2020 року спонукала УГКЦ, як і інші конфесії, використовувати засоби онлайну через те, що Урядом України під час жорсткого карантину було встановлено обмеження для перебування у культових спорудах. Основною метою статті є розгляд низки форм інформаційної взаємодії УГКЦ у суспільному контексті.

Із допомогою методу аналізу констатовано, що станом на початок 2021 року в греко-католицьких ЗМІ в Україні є мала частка друкованих періодичних видань, які, на переконання експертів, потребують якісного наповнення. Натомість офіційні ресурси Церкви почали за останні роки свій розвиток у різних форматах. Застосування методу контент-аналізу, а також методу моніторингу допомогло стисло висвітлити те, як якісні ЗМІ в Україні представляють УГКЦ у добу пандемії, у тому числі з допомогою інтерв’ю зі знаковими постатями в релігійній сфері.

Результатом дослідження у статті стало визначення форм інформаційної взаємодії УГКЦ у суспільному контексті на двох рівнях – загальноукраїнському й місцевому. Зауважено, що на першому рівні провідну роль відіграли основні офіційні медіаресурси УГКЦ, зокрема, проєкт «Живе телебачення», підтриманий також національними каналами. Вони транслювали літургії в жорстку фазу пандемії. На місцевому рівні парафії (малі церковні одиниці в Церкві) стали осередками залучення вірян у мережу з допомогою різних онлайн-інструментів. Сторінки в соціальних мережах священнослужителів із різних парафій, проєкти на Youtube парафіяльних священників, монахів із різних спільнот тощо – це нові форми інформаційної взаємодії Церкви в добу пандемії, які також розглянуто в пропонованому дослідженні.

Стисло представлено досвід медійної діяльності Католицької Церкви в Італії та Польщі в жорстку фазу коронавірусу, напрацювання такої діяльності в статті порівняно з формами інформаційної взаємодії УГКЦ. Перед дослідниками із різних сфер – журналістикознавцями, релігієзнавцями, богословами, соціологами та ін. – після можливого закінчення пандемії коронавірусу виникне низка цікавих тем для вивчення феномену медійної діяльності УГКЦ та інших конфесій у взаємозв’язку із глобальними релігійними й культурними процесами у світі загалом.
Феномен соціальних мереж у контексті сучасного інформаційного простору
Authors: Галудзіна-Горобець Вікторія
Published: June 2021

Стаття присвячена осмисленню феномена соціальних мереж у контексті сучасного інформаційного простору.

Обґрунтовано тезу про те, що найголовнішою особливістю інтернет-середовища як комунікативного простору є використання цифрових технологій, а однією з визначальних рис сучасного суспільства є його інформаційно-комунікативний складник, що передбачає безперешкодний доступ до інформації і обмін нею, відсутність обмежень, будь-яких рамок комунікації (політичних, географічних, тимчасових), взаємопроникнення ідей і культур, зворотний комунікативний зв’язок. У той же час інформаційно-комунікативне суспільство при всіх позитивних аспектах його організації є також і середовищем для здійснення будь-якого роду маніпулювань і сугестивних впливів на окремих учасників мережевої спільноти та їх об’єднань.

Розглядаються сучасні підходи щодо вивчення соціальних мереж та їхніх форм «народної» участі в журналістиці, ролі масмедіа в вираженні громадської думки, впливу масових комунікацій на смаки і організацію соціальної дії. Наголошено, що цікавим для вивчення залишається і феномен реакції суспільства на інформацію, котра поширюється у мережі. Особливо це стосується суспільно важливих процесів, таких як економіка, політика, здоров’я та освіта. Окреслено унікальні можливості соціальних мереж: як особливе соціальне явище вони з’явилися раптово і почали бурхливо розвиватися, все більше проникаючи в життя суспільства. В цьому і полягає суть будь-якого феномена, коли нове відразу стає звичним.

У статті підкреслюється, що досліджуване явище є ширшим – йдеться не лише про зміни в медіаспоживанні, а і про трансформацію інформаційного простору як площини найрізноманітніших соціокультурних практик.

Зроблено висновок, що соціальні мережі є новим, але дуже динамічним феноменом інформаційного простору (становлення та розвиток якого відбувається як в Україні, так і в інших країнах світу), проблематика якого потребує подальших досліджень.
Соцмережа Фейсбук та інформаційно-психологічні операції
Authors: Онкович Артем
Published: June 2021

Подана стаття – спроба на основі відкритих джерел проаналізувати методи та засоби використання мережі інтернет та соціальних мереж, зокрема як один із найпопулярніших інструментів проведення спеціальних інформаційно-психологічних операцій гібридної війни. У дослідженні розглянуто: причини використання соціальних мереж як засобу впливу на особистість та суспільство; деякі наукові розробки щодо методів та цілей проведення інформаційних операцій в умовах гібридної війни; приклади використання потенціалу соцмереж (на прикладі Фейсбуку) у проведенні інформаційно-психологічних операцій гібридної війни, зокрема стосовно формування соціальної напруженості, підтримки взаємоконтраверсійних та конфронтаційних радикальних груп суспільства, підриву мобілізаційної готовності, поширення панічних настроїв, відчуття небезпеки, соціальної непевності серед громадян різних країн, а також засоби протидії таким операціям із боку урядів, організацій, об’єднань та окремих громадян, що мали місце на практиці.

Загально перелічено мотиви сторін військовоінформаційного конфлікту, методи та засоби шкідливого впливів та спротиву проти них, у тому числі із міжнародної практики.

Продемонстровано діяльність на міжнародному, державному, приватному та громадянському рівнях щодо ефективного самоубезпечення суспільства від потенційних шкідливих впливів на громадян, суспільства та держави з боку її «доброхотів».

Також у статті йдеться про український досвід інформаційного протистояння в умовах інформаційної війни щодо унеможливлення/зменшення небажаних ефектів від інформаційно-психологічних операцій.

Публікація може стати в нагоді журналістам-практикам, студентам, науковцям, а також усім користувачам соціальних мереж, для яких інформаційна гігієна та медіаграмотність є щоденною життєвою потребою.
Протестні комунікації в Білорусі після виборів президента 2020 року: засоби та їх ефективність
Authors: Парфенюк Ігор
Published: June 2021

Мета дослідження передбачає вивчення сучасних засобів комунікацій під час протестів, а також аналіз їх ефективності на прикладі Білорусі. Методологія дослідження полягає в застосуванні таких загальнонаукових методів як: синтез, аналіз, узагальнення, порівняння, які дали змогу дослідити особливості, проблеми й можливості використання традиційних та новітніх засобів комунікацій під час політичних протестів. Наукова новизна роботи полягає в тому, що в статті узагальнено знання про специфіку використання традиційних та новітніх протестних комунікаційних засобів у сучасних умовах, здійснено аналіз їх результативності на прикладі Білорусі. Зроблено висновки про те, що новітні онлайн інструменти в сучасних протестних комунікаціях відіграють ключову роль, адже навіть традиційні засоби, наприклад – протестні акції, координуються за допомогою месенджерів і соціальних мереж. Водночас, традиційні засоби не втрачають своєї актуальності, оскільки ефективність протесту без їх використання була б невисокою. Тому вдале поєднання традиційних та новітніх засобів, офлайн і онлайн комунікацій забезпечує найкращу результативність протесту. Щодо дієвості та ефективності засобів комунікації, які використовували протестуючі в Білорусі, варто відзначити їх ефективність, хоча й не було досягнуто основної мети – зміни влади. Це пояснюється низкою обставин, зокрема, епідеміологічною ситуацією, швидкою реакцією команди О. Лукашенка та роботи всього державного апарату, силових структур для приборкання хвилі протесту. Також самопроголошений президент застосовує симетричні заходи проти опозиції, організовує провладні акції, мобілізує своїх прихильників, робить ставку на силовий блок. Тому можна констатувати, що боротьба між владою і протестуючими ще триватиме, а кінцева перемога залежатиме від уміння швидко реагувати на внутрідержавні та зовнішні події, правильно використовувати наявні ресурси, зокрема організовувати ефективні інформаційно-комунікаційні кампанії.
Український медіаматерик на «Туманному альбіоні»: до виходу у світ двох монографій М. Тимошика про українську журналістику і книговидання в діаспорі
Authors: Павлюк Ігор
Published: June 2021

Рецензія знайомить читача із результатами проведених професором Миколою Тимошиком в архівах та бібліотечних колекціях у Великій Британії досліджень історії української журналістики і книговидання на британських островах. Ці результати подані у двох книгах, що рекомендовані до друку Вченою радою Київського національного університету культури і мистецтв: «Українська журналістика в діаспорі: Велика Британія» та «Українське книговидання в діаспорі: Велика Британія». Книги вийшли друком у київському видавництві «Наша культура і наука» 2021 року.

У першій книзі вперше узагальнено й осмислено в ретроспективі феномен журналістської діяльності українців у Великій Британії. У хронологічній послідовності висвітлюються становлення, здобутки та проблеми головних редакційних осередків за такими напрямами: агенційна, газетна, журнальна, радійна журналістика. Окремо йдеться про англомовну періодику та про місію і кредо українського журналіста на чужині.

У другій книзі віднайдено й описано сліди діяльності перших друкарень та книгарень у цій країні. У хронологічній послідовності висвітлюється становлення, здобутки та проблеми головних видавництв і видавничих осередків. Окремо йдеться про англомовний сегмент друкованої продукції українців для чужинців та про серію антирадянських видань, що переправлялися до СРСР. Уперше подано упорядкований автором каталог видань українців у Великій Британії.

Для журналістів, викладачів, науковців, дипломатів, студентів, усіх, хто цікавиться історією української еміграції.
Журнал «Україна» в Америці
Authors: Іваненко Володимир
Published: June 2021

Журнал «Україна» (Вашингтон, США) на конкурсній основі формує Редакційну Раду (Колегію) та Редакцію журналу.

До участі в конкурсі на членів Редакційної Ради (Колеґії) запрошуються відомі українські журналісти, письменники, літературознавці, літературно-мистецькі критики, митці, мистецтвознавці, театрознавці, кінознавці, культурологи, науковці, громадські й політичні діячі, ділові особистості з України та діаспори.
Correlation of eccentric strength of the knee extensors and knee proprioception with dynamic postural control
Authors: Jeon Jeongwoo , Lee Jiyeon , Hong Jiheon , Yu Jaeho , Kim Jinseop , Lee Dongyeop
Published: June 2021

BACKGROUND: It is important for clinicians and researchers to perform dynamic postural control evaluation for predicting musculoskeletal conditions, injury prevention, and rehabilitation. OBJECTIVE: The purpose of this study was to investigate the relationship (1) between the eccentric strength of the knee extensors and star excursion balance test (SEBT), and (2) between the knee proprioception and SEBT. METHODS: Forty healthy young adults participated in this study. The eccentric peak torque (EPT) of the knee extensors, joint position sense, and force sense were measured. The participants also performed SEBT. Pearson’s product-moment correlation and multiple linear regression analysis were used to determine the relationship between the variables and SEBT. RESULTS: The posteromedial direction of the SEBT was positively and strongly correlated with EPT (r= 0.74, P< 0.01). The anterior and posterolateral directions were positively and moderately correlated with EPT (r= 0.46, P< 0.01, and r= 0.69, P< 0.01, respectively.). However, knee proprioception was not correlated with all the directions of SEBT (P> 0.05). According to the results of multiple linear regression analysis, EPT of the knee extensors significantly predicted SEBT reach distances. CONCLUSION: The eccentric strength of the knee extensors seems to be an essential factor in dynamic postural control. However, the knee proprioception did not show a significant correlation with SEBT.
Effectiveness of non-pharmacological conservative therapies in adults with fibromyalgia: A systematic review of high-quality clinical trials
Authors: Hernando-Garijo Ignacio , Jiménez-del-Barrio Sandra , Mingo-Gómez Teresa , Medrano-de-la-Fuente Ricardo , Ceballos-Laita Luis
Published: June 2021

BACKGROUND: Fibromyalgia is a chronic condition characterized by generalized pain. Several studies have been conducted to assess the effects of non-pharmacological conservative therapies in fibromyalgia. OBJECTIVE: To systematically review the effects of non-pharmacological conservative therapies in fibromyalgia patients. METHODS: We searched MEDLINE, Cochrane library, Scopus and PEDro databases for randomized clinical trials related to non-pharmacological conservative therapies in adults with fibromyalgia. The PEDro scale was used for the methodological quality assessment. High-quality trials with a minimum score of 7 out of 10 were included. Outcome measures were pain intensity, pressure pain threshold, physical function, disability, sleep, fatigue and psychological distress. RESULTS: Forty-six studies met the inclusion criteria. There was strong evidence about the next aspects. Combined exercise, aquatic exercise and other active therapies improved pain intensity, disability and physical function in the short term. Multimodal therapies reduced pain intensity in the short term, as well as disability in the short, medium and long term. Manual therapy, needling therapies and patient education provided benefits in the short term. CONCLUSIONS: Strong evidence showed positive effects of non-pharmacological conservative therapies in the short term in fibromyalgia patients. Multimodal conservative therapies also could provide benefits in the medium and long term.
Segmental spine mobility differences between lumbar flexion- and extension-based movement syndromes in patients with low back pain
Authors: Zafereo Jason , Wang-Price Sharon , Dickson Tara
Published: June 2021

BACKGROUND: The Movement System Impairment (MSI) model is useful for identifying spine-hip mobility and motor control deficits that may contribute to low back pain (LBP). While previous studies have found differences in global spine-hip movement impairments between lumbar MSI subgroups, no studies have compared segmental spine movement impairments between these subgroups. Therefore, the purpose of this study is to analyze segmental lumbar mobility in participants with LBP and a lumbar flexion- or extension-based MSI. METHODS: Forty participants with subacute-chronic LBP were placed into one of three age groups (< 35, 35–54, or > 54 years-old) and then classified into a flexion- or extension-based MSI sub-group. Segmental lumbar range of motion (ROM) was measured in degrees using a skin-surface device. Total lumbar and segmental flexion and extension ROM of L1-L2 to L5-S1 was compared between MSI sub-groups for each age group using separate two-way ANOVAs. RESULTS: Significant main effects were found for the independent variables of MSI subgroup and age. Participants in all three age groups with a flexion-based MSI displayed significantly less lumbar extension (-0.6∘) at L4-5 as compared to participants with an extension-based MSI (-2.1∘), p= 0.03. In addition, lumbar total and segmental ROM was significantly less for older individuals in both subgroups. CONCLUSIONS: Individuals with LBP may demonstrate a pattern of lumbar segmental hypomobility in the opposite direction of their MSI. Future studies may investigate the added value of direction-specific spinal mobilization to a program of MSI-based exercise.
Range of motion and muscle function on shoulder joints of young handball athletes
Authors: Ceballos-Laita Luis , Pérez-Manzano Alberto , Mingo-Gómez Teresa , Hernando-Garijo Ignacio , Medrano-De-La-Fuente Ricardo , Estébanez-de-Miguel Elena , Jiménez-del-Barrio Sandra
Published: June 2021

BACKGROUND: The detection of primary risk factors through the assessment of shoulder range of motion (ROM) and muscle function could prevent injuries in the initial stages of the handball (HB) practice. OBJECTIVE: To compare shoulder ROM, muscle strength and muscle extensibility between throwing and non-throwing shoulders in young HB athletes and between non-HB athletes. METHODS: A cross-sectional study was designed. Participants aged between 14–16 years that practice physical activity regularly were included and divided in two groups. The HB group included volunteers who practiced HB, the control group included volunteers who practiced other activities. The variables measured were internal rotation and external rotation ROM, maximum isometric strength, and extensibility of the tissues of the posterior part of the throwing and non-throwing shoulder. RESULTS: Thirty-seven subjects were included. The HB group (n= 19) showed greater ROM in both shoulders compared to the control group (n= 18) (p< 0.05). The throwing shoulder of the HB group showed less internal rotation ROM, greater external rotation ROM and greater internal rotation strength when compared to the non-throwing shoulder (p< 0.05). CONCLUSIONS: The results of the study suggest that young HB athletes present differences in shoulder ROM compared to non-HB athletes. Also, HB athletes showed differences in ROM and strength between the TS and non-TS. Hence, the assessment of the shoulder ROM and muscle function should be taken into consideration to avoid injuries in this population.
Psychometric Properties of the German Version of the Children’s Rejection Sensitivity Questionnaire (CRSQ)
Authors: Rosenbach Charlotte , Renneberg Babette , Scheithauer Herbert
Published: June 2021

Rejection Sensitivity (RS) is defined as the disposition to anxiously expect, readily perceive, and overreact to social rejection cues. Aim of the two studies presented in this paper was to develop and administer an instrument to assess RS in a German sample of healthy (pre)adolescents as well as in a clinical sample. The English Children’s Rejection Sensitivity Questionnaire (CRSQ) was translated, adapted, and presented to a non-clinical sample (N = 128) (Study I) to identify psychometric properties of the instrument. In Study II, the resulting questionnaire was completed by a mixed clinical sample (N = 50). Differences in results between samples, and the relation between rejection sensitivity and mental distress were investigated. The resulting German version of the questionnaire CRSQ (German: Fragebogen zur Zurückweisungsempfindlichkeit für Kinder und Jugendliche, FZE-K) showed good psychometric properties. Differences between samples provide insight into the diversity of the construct “rejection sensitivity”.
Causal Semantics for BPP Nets with Silent Moves
Authors: Gorrieri Roberto
Published: June 2021

BPP nets, a subclass of finite Place/Transition Petri nets, are equipped with some causal behavioral semantics, which are variations of fully-concurrent bisimilarity [3], inspired by weak [28] or branching bisimulation [12] on labeled transition systems. Then, we introduce novel, efficiently decidable, distributed semantics, inspired by team bisimulation [17] and h-team bisimulation [19], and show how they relate to these variants of fully-concurrent bisimulation.
Optimal design of type-2 fuzzy systems for diabetes classification based on genetic algorithms
Authors: Melin Patricia , Sánchez Daniela
Published: June 2021

Diabetes has become a global health problem, where a proper diagnosis is vital for the life quality of patients. In this article, a genetic algorithm is put forward for designing type-2 fuzzy inference systems to perform Diabetes Classification. We aim at finding parameter values of Type-2 Trapezoidal membership functions and the type of model (Mamdani or Sugeno) with this optimization. To verify the effectiveness of the proposed approach, the PIMA Indian Diabetes dataset is used, and results are compared with type-1 fuzzy systems. Five attributes are used considered as the inputs of the fuzzy inference systems to obtain a Diabetes diagnosis. The instances are divided into design and testing sets, where the design set allows the genetic algorithm to minimize the error of classification, and finally, the real behavior of the fuzzy inference system is validated with the testing set.
Hybrid intelligent telemedical monitoring and predictive systems
Authors: Umoh Uduak , Eyoh Imo , Murugesan Vadivel S. , Abayomi Abdultaofeek , Udoh Samuel
Published: June 2021

Healthcare systems need to overcome the high mortality rate associated with cardiovascular disease and improve patients’ health by using decision support models that are both quantitative and qualitative. However, existing models emphasize mathematical procedures, which are only good for analyzing quantitative decision variables and have failed to consider several relevant qualitative decision variables which cannot be simply quantified. In solving this problem, some models such as interval type-2 fuzzy logic (IT2FL) and flower pollination algorithm (FPA) have been used in isolation. IT2FL is a simplified version of T2FL, with a reduced computation complexity and additional design degrees of freedom, but it cannot naturally achieve the rules it uses in making decisions. FPA is a bio-inspired method based on the process of pollination, executed by the flowering plants, with the ability to learn, generalize and process numerous measurable data, but it is not able to describe how it reaches its decisions. The hybrid intelligent IT2FL-FPA system can conquer the constraints of individual approaches and strengthens their robustness to cope with healthcare data. This work develops a hybrid intelligent telemedical monitoring and predictive system using IT2FL and FPA. The main objective of this paper is to find the best membership functions (MFs) parameters of the IT2FL for an optimal solution. The FPA technique is employed to find the optimal parameters of the MFs used for IT2FLSs. The authors tested two data sets for the monitoring and prediction problems, namely: cardiovascular disease patients’ clinical and real-time datasets for shock-level monitoring and prediction.
An automatic decision algorithm and simulation performance analysis for public safety
Authors: Qi Xiangwei , Pan Weimin , Chen Bingcai , Altenbek Gulila
Published: June 2021

As the current society is increasingly facing major challenges from extremism and terrorism, protecting key urban public facilities and important targets from destruction is an important challenge facing the security departments of all countries. Based on real scene, this paper conducts researches on anti-terrorism security game algorithms and emergency response models in response to the three key links of before, during and after terrorist attacks. First of all, this paper constructs a multi-round joint attack game and emergency response model based on cooperation, establishes the optimization problem of solving the defender’s optimal strategy in mathematical form, and then obtains the optimal defense strategy. Secondly, in response to the fact that terrorists are not completely rational, a new hybrid model is constructed to propose an efficient allocation and scheduling algorithm for safe resources in response to terrorist attacks. Thirdly, a model of crowd evacuation strategy after a terrorist attack is built based on the problem of crowd evacuation in multiple rounds of premeditated cooperative attacks. Finally, taking the area of the first ring of a certain city as a real scene, a complete game system of the whole process is constructed, and the game effectiveness evaluation of the existing security resource allocation scheme in the first ring area is carried out. Through the research of this thesis, the author puts forward some new technical ideas for the current society’s anti-terrorism governance, and hopes to provide some technical references for the decision-making of security agencies.
Control loop oscillation detection and quantification using PRONY method of IIR filter design and deep neural network
Authors: Sharma Sachin , Kumar Vineet , Rana K.P.S.
Published: June 2021

Generally, the process industry is affected by unwanted fluctuations in control loops arising due to external interference, components with inherent nonlinearities or aggressively tuned controllers. These oscillations lead to production of substandard products and thus affect the overall profitability of a plant. Hence, timely detection of oscillations is desired for ensuring safety and profitability of the plant. In order to achieve this, a control loop oscillation detection and quantification algorithm using Prony method of infinite impulse response (IIR) filter design and deep neural network (DNN) has been presented in this work. Denominator polynomial coefficients of the obtained IIR filter using Prony method were used as the feature vector for DNN. Further, DNN is used to confirm the existence of oscillations in the process control loop data. Furthermore, amplitude and frequency of oscillations are also estimated with the help of cross-correlation values, computed between the original signal and estimated error signal. Experimental results confirm that the presented algorithm is capable of detecting the presence of single or multiple oscillations in the control loop data. The proposed algorithm is also able to estimate the frequency and amplitude of detected oscillations with high accuracy. The Proposed method is also compared with support vector machine (SVM) and empirical mode decomposition (EMD) based approach and it is found that proposed method is faster and more accurate than the later.
Data driven intelligent model for quality management in healthcare
Authors: Fatema Nuzhat , Malik Hasmat , Ahmad Wakeel
Published: June 2021

It is the need of today’s world, to deliver with quality health care services to meet the health needs of target populations. The healthcare system includes procedures of prevention and screening of all types of diseases, their treatment and diagnostics, recent research and development. These procedures must be maintained at a desired level of excellence, which comes under quality management. Quality management in healthcare incorporates with making of various quality policies, quality planning and assurance, quality control and quality improvement. Quality improvement (QI) is the scheme used for betterment of the services delivered to the patients, such as diagnosis and treatment. If these schemes are recent and advanced technology based, services provided would be cost effective, accurate, less time consuming and hassle-free for both healthcare provider as well as patients. In this study we are applying artificial intelligent and machine learning techniques to enhance the diagnosis accuracy of the liver fibrosis which is caused by hepatitis C virus (HCV). Generally, the SLBs (serial liver biopsies) are utilized to diagnose the liver fibrosis levels (LFLs), which is the gold standard method in this domain. However, SLB has various impediment and not appropriate to the patients which leads to higher prognosis cost with invasive way. So, there is a big research gap in the medical field to find out the alternative non-invasive approach/method for SLB. The proposed data-driven intelligent model for identification of liver fibrosis using hybrid approach is designed and implemented to overcome the SLBs problems with higher diagnostic accuracy. The empirical mode decomposition (EMD) approach is used to extract the IMFs (intrinsic mode functions), which are used as input features to the ANN-J48 algorithm based intelligent classifiers. The proposed approach shows the evidence for utilization in a non-invasive way to diagnose the LFLs without high level clinical expert skills.
Multiple sequence alignment using enhanced bird swarm align algorithm
Authors: Rehman Hafiz Asadul , Zafar Kashif , Khan Ayesha , Imtiaz Abdullah
Published: June 2021

Discovering structural, functional and evolutionary information in biological sequences have been considered as a core research area in Bioinformatics. Multiple Sequence Alignment (MSA) tries to align all sequences in a given query set to provide us ease in annotation of new sequences. Traditional methods to find the optimal alignment are computationally expensive in real time. This research presents an enhanced version of Bird Swarm Algorithm (BSA), based on bio inspired optimization. Enhanced Bird Swarm Align Algorithm (EBSAA) is proposed for multiple sequence alignment problem to determine the optimal alignment among different sequences. Twenty-one different datasets have been used in order to compare performance of EBSAA with Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Align Algorithm (PSAA). The proposed technique results in better alignment as compared to GA and PSAA in most of the cases.
Hazard identification and early warning system based on stochastic forest algorithm in underground coal mine
Authors: Zhao Yifan , Tian Shuicheng
Published: June 2021

Aiming at the problem of large error and long time of early warning response in the traditional system, this paper designs a hazard identification early warning system based on random forest algorithm in underground coal mine. By random classification decision forest created dangerous content in different areas of the downhole information input into the decision tree as a test sample, according to the result of the output of the leaf node determine the risk level of decision trees, and USES the high precision of decision forest classification ability the threat level assessment test sample, radically reducing hazards identification error. Then, based on the evaluation results, combined with the threshold value of warning criteria to identify the gas exceeding limit area, and determine the fire source warning level, so as to realize the hazard source identification and warning. The simulation results show that the average hazard location identification error of the system is only 4.1%, and the warning response time can be controlled within 9 s.
Fuzzy enhancement and deep hash layer based neural network to detect Covid-19
Authors: Nandal Amita , Blagojevic Marija , Milosevic Danijela , Dhaka Arvind , Mishra Lakshmi Narayan
Published: June 2021

This paper proposes a deep learning framework for Covid-19 detection by using chest X-ray images. The proposed method first enhances the image by using fuzzy logic which improvises the pixel intensity and suppresses background noise. This improvement enhances the X-ray image quality which is generally not performed in conventional methods. The pre-processing image enhancement is achieved by modeling the fuzzy membership function in terms of intensity and noise threshold. After this enhancement we use a block based method which divides the image into smooth and detailed regions which forms a feature set for feature extraction. After feature extraction we insert a hashing layer after fully connected layer in the neural network. This hash layer is advantageous in terms of improving the overall accuracy by computing the feature distances effectively. We have used a regularization parameter which minimizes the feature distance between similar samples and maximizes the feature distance between dissimilar samples. Finally, classification is done for detection of Covid-19 infection. The simulation results present a comparison of proposed model with existing methods in terms of some well-known performance indices. Various performance metrics have been analysed such as Overall Accuracy, F-measure, specificity, sensitivity and kappa statistics with values 93.53%, 93.23%, 92.74%, 92.02% and 88.70% respectively for 20:80 training to testing sample ratios; 93.84%, 93.53%, 93.04%, 92.33%, and 91.01% respectively for 50:50 training to testing sample ratios; 95.68%, 95.37%, 94.87%, 94.14%, and 90.74% respectively for 80:20 training to testing sample ratios have been obtained using proposed method and it is observed that the results using proposed method are promising as compared to the conventional methods.
Particle swarm optimization for the shortest path problem
Authors: Yang Lehua , Li Dongmei , Tan Ruipu
Published: June 2021

Solving the shortest path problem is very difficult in situations such as emergency rescue after a typhoon: road-damage caused by a typhoon causes the weight of the rescue path to be uncertain and impossible to represent using single, precise numbers. In such uncertain environments, neutrosophic numbers can express the edge distance more effectively: membership in a neutrosophic set has different degrees of truth, indeterminacy, and falsity. This paper proposes a shortest path solution method for interval-valued neutrosophic graphs using the particle swarm optimization algorithm. Furthermore, by comparing the proposed algorithm with the Dijkstra, Bellman, and ant colony algorithms, potential shortcomings and advantages of the proposed method are deeply explored, and its effectiveness is verified. Sensitivity analysis performed using a 2020 typhoon as a case study is presented, as well as an investigation on the efficiency of the algorithm under different parameter settings to determine the most reasonable settings. Particle swarm optimization is a promising method for dealing with neutrosophic graphs and thus with uncertain real-world situations.
Hyper-Wiener index for fuzzy graph and its application in share market
Authors: Islam Sk Rabiul , Pal Madhumangal
Published: June 2021

Topological indices have an important role in molecular chemistry, network theory, spectral graph theory and several physical worlds. Most of the topological indices are defined in a crisp graph. As fuzzy graphs are more generalization of crisp graphs, those indices have more application in fuzzy graphs also. In this article, we introduced the fuzzy hyper-Wiener index (FHWI) and studied this index for various fuzzy graphs like path, cycle, star, etc and provided some interesting bounds of FHWI for that fuzzy graph. A lower bound of FHWI is established for n-vertex connected fuzzy graph depending on strength of a strong edges. A relation between FHWI of a tree and its maximum spanning tree is established and this index is calculated for the saturated cycle. Also, at the end of the article, an application in the share market of this index is presented.
MobileNet-Yolo based wildlife detection model: A case study in Yunnan Tongbiguan Nature Reserve, China
Authors: Zhao Tingting , Yi Xiaoli , Zeng Zhiyong , Feng Tao
Published: June 2021

YTNR (Yunnan Tongbiguan Nature Reserve) is located in the westernmost part of China’s tropical regions and is the only area in China with the tropical biota of the Irrawaddy River system. The reserve has abundant tropical flora and fauna resources. In order to realize the real-time detection of wild animals in this area, this paper proposes an improved YOLO (You only look once) network. The original YOLO model can achieve higher detection accuracy, but due to the complex model structure, it cannot achieve a faster detection speed on the CPU detection platform. Therefore, the lightweight network MobileNet is introduced to replace the backbone feature extraction network in YOLO, which realizes real-time detection on the CPU platform. In response to the difficulty in collecting wild animal image data, the research team deployed 50 high-definition cameras in the study area and conducted continuous observations for more than 1,000 hours. In the end, this research uses 1410 images of wildlife collected in the field and 1577 wildlife images from the internet to construct a research data set combined with the manual annotation of domain experts. At the same time, transfer learning is introduced to solve the problem of insufficient training data and the network is difficult to fit. The experimental results show that our model trained on a training set containing 2419 animal images has a mean average precision of 93.6% and an FPS (Frame Per Second) of 3.8 under the CPU. Compared with YOLO, the mean average precision is increased by 7.7%, and the FPS value is increased by 3.
Intrusion detection algorithm based on image enhanced convolutional neural network
Authors: Wang Qian , Zhao Wenfang , Ren Jiadong
Published: June 2021

Intrusion Detection System (IDS) can reduce the losses caused by intrusion behaviors and protect users’ information security. The effectiveness of IDS depends on the performance of the algorithm used in identifying intrusions. And traditional machine learning algorithms are limited to deal with the intrusion data with the characteristics of high-dimensionality, nonlinearity and imbalance. Therefore, this paper proposes an Intrusion Detection algorithm based on Image Enhanced Convolutional Neural Network (ID-IE-CNN). Firstly, based on the image processing technology of deep learning, oversampling method is used to increase the amount of original data to achieve data balance. Secondly, the one-dimensional data is converted into two-dimensional image data, the convolutional layer and the pooling layer are used to extract the main features of the image to reduce the data dimensionality. Thirdly, the Tanh function is introduced as an activation function to fit nonlinear data, a fully connected layer is used to integrate local information, and the generalization ability of the prediction model is improved by the Dropout method. Finally, the Softmax classifier is used to predict the behavior of intrusion detection. This paper uses the KDDCup99 data set and compares with other competitive algorithms. Both in the performance of binary classification and multi-classification, ID-IE-CNN is better than the compared algorithms, which verifies its superiority.