Olaylar
 1543 - Barbaros Hayreddin Paşa, Tunus'u fethetti.
 1556 - Süleymaniye Camii törenle açıldı.
 1838 - Osmanlı İmparatorluğu ile Birleşik Krallık arasında, İstanbul'un Baltalimanı semtinde, Baltalimanı Ticaret Antlaşması imzalandı.
 1858 - ABD Başkanı James Buchanan, ilk okyanus aşırı telgraf görüşmesinin açılışını Birleşik Krallık Kraliçesi Victoria ile yaptı.
 1868 - Peru'nun Arica (şu an Şili'ye bağlıdır) kenti, 8.5 büyüklüğündeki bir depremin ardından gelen tsunami ile yerle bir oldu. Yaklaşık 25.000'i Arica'da olmak üzere, toplam 70.000 kişi öldü.
 1913 - Japonya'nın Tōhoku Imparatorluk Üniversitesi (şimdiki Tohoku Üniversitesi) ilk kadın öğrencisini kabul etti.
 1925 - Charlie Chaplin'in "Altına Hücum" adlı filmi gösterime girdi.
 1929 - Çin ve Sovyet askerleri, Mançurya'da çatıştı.
 1948 - Millî Kütüphane, Ankara'da kullanıcılara hizmet vermeye başladı.
 1953 - Papa XII. Pius'un verdiği imtiyazla, İzmir Selçuk'ta inşa edilen Meryem Ana Evi açıldı.
 1960 - Joseph Kittinger, New Mexico'da yaklaşık 31.330 m yüksekteki bir balondan paraşütle atladı ve bugüne dek kırılamayan üç rekoru kırdı: yüksekten atlama, serbest düşüş ve en hızlı insan.
 1960 - Kıbrıs'a bağımsızlık tanıyan Zürih ve Londra Antlaşmaları yürürlüğe girdi ve Kıbrıs Cumhuriyeti kuruldu.
 1974 - Andreas Papandreu, 7 yıllık sürgünden sonra Yunanistan'a geri döndü.
 1974 - Kıbrıs'ta İkinci Barış Harekatı'nın son günü. Türk Birlikleri, Mağusa-Lefkoşa-Lefke hattının kuzeyinde kalan bölgeyi denetim altına aldı ve ateş kesildi.
 1997 - İlköğretimin 8 yıl zorunlu ve kesintisiz olmasını öngören yasa tasarısı, 242'ye karşı 277 oyla TBMM Genel Kurulu'nda kabul edildi.
 2005 - Batı Karayipler Hava Yolları'na ait bir yolcu uçağı, Venezuela'nın Machiques şehri yakınlarında düştü: 160 kişi öldü.
 2008 - Usain Bolt, Pekin'de gerçekleştirilen 2008 Yaz Olimpiyatları'nda 100 metrede 9.69 saniye ile dünya rekoru kırdı.
 2009 - Jamaikalı atlet Usain Bolt, Berlin'de yapılan 2009 Dünya Atletizm Şampiyonası'nda 100 metrede 9.58 ile dünya rekoru kırdı.

Doğumlar
 1055 - Melikşah, Büyük Selçuklu Devleti Hükümdarı (ö. 1092)
 1378 - Hongxi, Çin'in Ming Hanedanı'nın dördüncü imparatorudur (ö. 1425)
 1557 - Agostino Carracci, bir oldu İtalyan ressam, grafiker, goblen tasarımcısı ve sanat öğretmeni (ö. 1602)
 1645 - Jean de La Bruyere, Fransız yazar (ö. 1696)
 1650 - Vincenzo Coronelli, İtalyan Fransisken coğrafyacısı (ö. 1718)
 1744 - Pierre Méchain, Fransız astronom (ö. 1804)
 1815 - Giovanni Bosco, İtalyan eğitimci, yazar ve Katolik rahip (ö. 1888)
 1821 - Arthur Cayley, İngiliz matematikçi (ö. 1895)
 1832 - Wilhelm Wundt, Alman psikolog (ö. 1920)
 1858 - Arthur Achleitner, Alman yazar (ö. 1927)
 1888 - Dora Gabe, Bulgar şair, yazar, çevirmen ve aktivist (ö. 1983)
 1888 - T. E. Lawrence, İngiliz asker ve yazar (ö. 1935)
 1913 - Menachem Begin, İsrail Başbakanı (ö. 1992)
 1920 - Charles Bukowski, Amerikalı yazar (ö. 1994)
 1923 - Jack Aeby, Amerikalı fizikçi ve fotoğrafçı (ö. 2015)
 1924 - Fess Parker, Amerikalı film ve televizyon oyuncusu (ö. 2010)
 1925 - Bahtiyar Vahabzade, Azeri şair ve yazar (ö. 2009)
 1927 - Lois Nettleton, Amerikalı oyuncu (ö. 2008)
 1928 - Ara Güler, Türk fotoğraf sanatçısı (ö. 2018)
 1928 - Eydie Gormé, Amerikalı kadın şarkıcı ve müzisyen (ö. 2013)
 1928 - René Ballet, Fransız gazeteci ve yazar (ö. 2017)
 1929 - Bill Evans, Amerikalı bir caz piyanisti ve bestecisi (ö. 1980)
 1929 - Fritz Von Erich, Amerikalı profesyonel güreşçi (ö. 1997)
 1930 - Robert Culp, Amerikalı oyuncu, metin yazarı ve yönetmen (ö. 2010)
 1930 - Flor Silvestre, Meksikalı aktris, şarkıcı ve binici (ö. 2020)
 1933 - Dagfinn Bakke, Norveçli ressam ve grafik sanatçısı (ö. 2019)
 1933 - Reiner Kunze, Alman şair ve yazar
 1933 - Julie Newmar, Amerikalı tiyatro, televizyon ve sinema oyuncusu
 1934 - Diana Wynne Jones, İngiliz yazar, özellikle fantastik romanlar yazmıştır (ö. 2011)
 1936 - Alan Hodgkinson, İngiliz millî futbolcu (ö. 2015)
 1937 - Ergun Öztuna, Türk millî futbolcu
 1939 - Billy Joe Shaver, Amerikalı country şarkıcısı, söz yazarı ve gitarist (ö. 2020)
 1940 - Bruce Beresford, Avusturalyalı senarist ve film yapımcısı
 1945 - Bob Balaban, Amerikalı oyuncu
 1945 - Russell Brookes, Eski profesyonel İngiliz otomobil yarışçısı (ö. 2019)
 1946 - Mesud Barzani, Iraklı-Kürt siyasetçi ve Kürdistan Bölgesel Yönetimi Başkanı
 1946 - Lesley Ann Warren, Amerikalı sinema ve dizi oyuncusu
 1947 - Alberto Costa, Portekizli sosyalist siyasetçi
 1951 - Umaru Musa Yar'Adua, Nijerya Cumhurbaşkanı ve 13. Devlet Başkanı (ö. 2010)
 1951 - Erten Kasımoğlu, Kıbrıs Türkü karikatürist
 1953 - Kathie Lee Gifford, Amerikalı televizyon sunucusu, aktris, şarkıcı, söz yazarı ve yazar
 1954 - James Cameron, Amerikalı yönetmen, senarist, prodüktör ve En İyi Yönetmen Akademi Ödülü sahibi
 1957 - Laura Innes, Amerikalı oyuncu
 1958 - Angela Bassett, Amerikalı oyuncu ve yönetmen
 1958 - Madonna, Amerikalı pop şarkıcısı
 1960 - Timothy Hutton, Amerikalı oyuncu ve En İyi Yardımcı Erkek Oyuncu Akademi Ödülü sahibi
 1962 - Steve Carell, Amerikalı komedyen, oyuncu, yapımcı ve yazar
 1963 - Christine Cavanaugh, Amerikalı seslendirme sanatçısı ve oyuncu (ö. 2014)
 1964 - Barry Venison, İngiliz eski futbolcu
 1972 - Stan Lazaridis, Avustralyalı millî futbolcu
 1973 - Milan Rapaić, Hırvat futbolcu
 1974 - Iván Hurtado, Ekvadorlu millî futbolcu
 1975 - Taika Waititi, Yeni Zelandalı film yönetmeni, oyuncu ve En İyi Uyarlama Senaryo Akademi Ödülü sahibi
 1977 - Pavel Královec, Çek futbol hakemi
 1978 - Serdar Tuncer, Türk televizyon programcısı ve şair
 1979 - Halil Sezai Paracıkoğlu, Türk oyuncu, müzisyen, söz yazarı ve besteci
 1981 - Roque Santa Cruz, Paraguaylı futbolcudur ve forvet mevkiinde görev yapmaktadır
 1982 - Joleon Lescott, İngiliz eski futbolcu
 1982 - Sevcan Orhan, Türk halk müziği sanatçısı
 1983 - Nikos Zisis, Yunan profesyonel basketbol oyuncusu
 1984 - Konstantin Vassiljev, Eston millî futbolcu
 1984 - Adrián Lucero, Arjantinli futbolcu
 1985 - Cristin Milioti, Amerikalı oyuncu ve şarkıcı
 1987 - Eri Kitamura, Japon kadın seslendirme sanatçısı ve şarkıcı
 1988 - Ismaïl Aissati, Faslı futbolcu
 1989 - Moussa Sissoko, Fransız futbolcu
 1990 - Godfrey Oboabona, Nijeryalı millî futbolcu
 1991 - José Eduardo de Araújo, Brezilyalı futbolcu
 1991 - Evanna Lynch, İrlandalı oyuncu
 1991 - Kwon Ri-se, Japon şarkıcı ve manken (ö. 2014)
 1991 - Young Thug, Amerikalı rapçi, şarkıcı ve söz yazarı
 1992 - Ventura Alvarado, Amerikalı futbolcu
 1992 - Diego Schwartzman, Arjantinli tenis oyuncusu
 1993 - Cameron Monaghan, Amerikalı oyuncu
 1994 - Julian Pollersbeck, Alman futbolcu
 1996 - Rashad DeAndre Vaughn, Amerikalı profesyonel basketbolcu
 1997 - Greyson Chance, Amerikalı pop şarkıcısı ve piyanist
 1998 - Özge Törer, Türk oyuncu

Ölümler
 1027 - I. Giorgi, Bagrationi Hanedanı'nın üyesi (d. 1002)
 1225 - Hōjō Masako, Heian ve Kamakura dönemlerinde yaşamış Japon siyasi lider (d. 1156)
 1258 - II. Theodoros, 1254–1258 yılları arasında İznik İmparatorluğu imparatoru olmuştur (d. 1221)
 1297 - II. İoannis, Trabzon İmparatorluğu'nun Hükümdarı (d. 1262)
 1443 - Ashikaga Yoshikatsu, Ashikaga şogunluğunun yedinci şogunu (d. 1434)
 1705 - Jakob Bernoulli, İsviçreli matematikçi (d. 1654)
 1861 - I. Ranavalona, Merina Krallığı'nda 1828 ile 1861 yılları arasında hüküm süren kraliçe (d. 1782)
 1886 - Sri Ramakrishna, Hindu aziz (d. 1836)
 1888 - John S. Pemberton, Amerikalı eczacı (Coca-Cola'nın ilk üreticisi) (d. 1831)
 1893 - Jean Martin Charcot, Fransız nörolog. Nörolojinin babası olarak bilinir (d. 1825)
 1899 - Robert Wilhelm Bunsen, Alman kimyacı (d. 1811)
 1919 - Aleksandr İzvolski, Rus diplomat (d. 1856)
 1920 - John Gilbert Baker, İngiliz botanikçi (d. 1834)
 1921 - I. Petar (Petar Karadordeviç), Sırbistan Kralı (d. 1844)
 1934 - Hattat Aziz Efendi, Türk hattat (d. 1872)
 1938 - Andrej Hlinka, Slovak Katolik rahip, gazeteci, bankacı ve politikacı (d. 1864)
 1938 - Robert Johnson, Amerikalı müzisyen (d. 1911)
 1940 - Henri Desgrange, Fransız bisiklet yarışçısı ve spor muhabiri (d. 1865)
 1945 - Mahmut Yesari, Türk yazar (d. 1895)
 1949 - Margaret Mitchell, Amerikalı yazar (Rüzgâr Gibi Geçti'nin yaratıcısı) ve Pulitzer Ödülü sahibi (d. 1900)
 1956 - Bela Lugosi, Macar asıllı Amerikalı aktör (d. 1882)
 1957 - Irving Langmuir, Amerikalı Nobel Kimya ödülüne sahip kimyager (d. 1881)
 1973 - Selman Abraham Waksman, Amerikalı biyokimyacı (d. 1888)
 1977 - Elvis Presley, Amerikalı müzisyen (d. 1935)
 1979 - John Diefenbaker, Kanadalı siyasetçi (d. 1895)
 1993 - Stewart Granger, İngiliz sinema oyuncusu (d. 1913)
 1997 - Nusrat Fateh Ali Khan, Pakistanlı müzisyen (d. 1948)
 2001 - Abdullah Rıza Ergüven, Türk ozan, yazar, denemeci, eleştirmen ve düşün bilimci (d. 1925)
 2002 - Ebu Nidal, Filistinli siyasi lider (d. 1937)
 2003 - İdi Amin, Ugandalı asker ve Uganda'nın 3. Devlet Başkanı (d. 1924)
 2005 - Tonino Delli Colli, İtalyan görüntü yönetmeni (d. 1922)
 2006 - Alfredo Stroessner, Paraguaylı asker ve Devlet Başkanı (d. 1912)
 2008 - Ronnie Drew, İrlandalı şarkıcı (d. 1934)
 2008 - Masanobu Fukuoka, Japonya'da yaşamış çiftçi ve filozof (d. 1913)
 2009 - Mualla Eyüboğlu, Türk mimar (Türkiye'nin ilk kadın mimarlarından) (d. 1919)
 2010 - Bekir Çınar, Türk iş insanı (d. 1969)
 2010 - Dimitrios İoannidis, Yunan asker (d. 1923)
 2011 - Mihri Belli, Türk komünist siyasetçi ve yazar (d. 1915)
 2012 - William Windom, Amerikalı ünlü oyuncu (d. 1923)
 2014 - Besim Bokshi, Arnavut şair, dilbilimci ve filolog (d. 1930)
 2014 - Shaken Niyazbekov, Kazak sanatçı (d. 1938)
 2015 - Jacob David Bekenstein, Amerikalı-İsrailli teorik fizikçi ve profesör (d. 1947)
 2015 - Sylvia Hitchcock, Amerikalı model ve eski güzellik kraliçesi (d. 1946)
 2016 - Andrew Florent, Avustralyalı eski tenisçi (d. 1970)
 2016 - João Havelange, Brezilyalı eski FIFA başkanı (1974-1998) (d. 1916)
 2017 - Vera Glagoleva, Rus oyuncu (d. 1956)
 2017 - Kira Golovko, Sovyet-Rus tiyatro ve film oyuncusu ve tiyatro eğitmeni (d. 1919)
 2017 - David Robert Somerset, İngiliz soylu, bürokrat ve siyasetçi (d. 1928)
 2018 - Aretha Franklin, Amerikalı şarkıcı ve müzisyen (d. 1942)
 2018 - Yelena Şuşunova, Rus jimnastikçi (d. 1969)
 2018 - Atal Bihari Vajpayee, Hint siyasetçi (d. 1924)
 2019 - Gustavo Barreiro, Kübalı-Amerikalı siyasetçi (d. 1959)
 2019 - Christina, Hollanda Kraliçesi Juliana ve Lippe-Biesterfeld Prensi Bernhard'ın dört kızından en küçüğü (d. 1947)
 2019 - Peter Fonda, Amerikalı aktör ve yönetmen (d. 1940)
 2019 - Felice Gimondi, Eski İtalyan bisiklet yarışçısı (d. 1942)
 2019 - Faysal Masood, Pakistanlı eğitimci, iç hastalıkları uzmanı ve akademisyen (d. 1954)
 2019 - José Nápoles, Meksikalı profesyonel boksör (d. 1940)
 2020 - Chetan Chauhan, Hint gençlik ve spor bakanı olarak görev yapan kriket oyuncusu (d. 1947)
 2020 - Viorica Ionică, Rumen hentbol oyuncusu (d. 1955)
 2020 - Caio Narcio, Brezilyalı politikacı ve sosyal bilimci (d. 1986)
 2020 - Aysultan Nazarbayev, Kazak futbolcu ve iş insanı (d. 1990)
 2021 - Fernando Curiel, Meksikalı yazar, hukukçu ve akademisyen (d. 1942)
 2022 - Duggie Brown, İngiliz komedyen ve aktör (d. 1940)
 2022 - Metin Çulhaoğlu, Türk sosyalist yazar ve siyasetçi (d. 1947)
 2022 - Joseph Delaney, İngiliz fantezi ve bilimkurgu yazarıdır (d. 1945)
 2022 - Eva-Maria Hagen, Alman oyuncu ve şarkıcıdır (d. 1934)
 2022 - Narayan, Hint yazar (d. 1940)
 2022 - Rıza Pekkutsal, Türk sinema, ses ve tiyatro sanatçısı (d. 1935)
 2022 - Hans Peterson, İsveçli çocuk kitabı yazarı (d. 1922)
 2022 - Odd Reinsfelt, Norveçli meteorolog ve siyasetçi (d. 1941)
 2022 - Aydın Yelken, Türk eski millî futbolcudur (d. 1939)

Tatiller ve özel günler
 Uluslararası Hacı Bektaş-ı Veli anma günü

0816
16

16 Ağustos


Die fünf Lohn-Preis-Abkommen  (auch Preis-Lohn-Abkommen) im Österreich nach 1945 waren Versuche, mittels gesamtstaatlicher Tarifverträge Subventionen abzubauen, zu realistischen Preisrelationen zu gelangen und dabei dennoch den Preisauftrieb und die damit verknüpften Lohnkonflikte auf konsensualer Basis zu mildern.

Die Führungsschichten der großen Parteien und Interessenverbände versuchten nach 1945, das Klima der Konfrontation, das die österreichische Erste Republik gekennzeichnet hatte, zu vermeiden und die gesellschaftlichen Auseinandersetzungen in zivilisierter Form mittels Verhandlungen "am runden Tisch" zu lösen. Dies betraf auch die Frage der Nachkriegsinflation.
Angesichts des enormen Geldüberhangs, der von der NS-Diktatur künstlich niedrig gehaltenen Verbraucherpreise und der daraus erwachsenden Schwarzmarktprobleme erschienen zur Normalisierung drei Methoden anwendbar: schockartige Preisfreigabe, eine massive administrative Reduzierung der Geldmenge und eine langsame, stufenweise Anpassung. Österreichs Wirtschaftspolitik verfolgte nach 1945 eine Kombination dieser Maßnahmen. Ein erster Währungsschnitt wurde 1945 vorgenommen, er reichte jedoch nicht aus, 1947 hatte ein weiterer zu erfolgen. Immer mehr Güter wurden zudem von der Bewirtschaftung ausgenommen und der freien Preisbildung überantwortet. In diesem Zusammenhang griff man auch zum Mittel der Preis-Lohnabkommen zur Bremsung der Inflation. Das erste der insgesamt fünf Abkommen wurde im August 1947 beschlossen, das zweite im September 1948, das dritte im Mai 1949, das vierte im September 1950 und das fünfte im Juli 1951.

Die Geldentwertung nahm in den ausgehenden 1940er Jahren ein bedeutendes Ausmaß an, was auch die Bevölkerung beunruhigte. Zwischen April und Juni 1947 stiegen beispielsweise die Lebensmittelpreise um 83 Prozent, die Verdienste hingegen stiegen nur um 20 Prozent.
Dies führte 1947 zum ersten Lohn-Preis-Abkommen. Es wurde zwischen Arbeiterkammer und ÖGB einerseits, Bundeswirtschaftskammer und Landwirtschaftskammern andererseits abgeschlossen und von der Bundesregierung gebilligt. Es sah eine Dämpfung der Lohnerhöhungen bei gleichzeitiger Garantie der Grundbedürfnisse eines Arbeitnehmerhaushaltes vor. Zugleich mussten die Preise für Agrarprodukte auf ein realistisches Niveau angehoben werden. Bis 1951 wurden vier weitere solche Abkommen zwischen den Sozialpartnern geschlossen und von der Regierung sanktioniert. Dabei ging es um die Reduzierung der Agrarsubventionen, die Erhöhung der Tarife der Versorgungsbetriebe, die Aufhebung der Kohlepreisstützungen aber auch um gleichzeitige Lohnerhöhungen.

Die Effektivität dieses wirtschaftspolitischen Instruments wurde heftig diskutiert. Im Zuge des 4. Lohn-Preis-Abkommens kam es zu den Oktoberstreiks 1950, das 5. Abkommen wird von Butschek sogar als inflationsfördernd eingeschätzt. Die Lohn-Preis-Abkommen gelten jedenfalls als wesentliche Entwicklungsstufe der österreichischen Sozialpartnerschaft.

Nicht zuletzt wegen der eher gemischten Erfahrungen mit den Lohn-Preis-Abkommen kam es 1957 zur Gründung der informeller agierenden Paritätischen Kommission für Preis- und Lohnfragen.

Literatur
 Hans Seidel: Österreichs Wirtschaft und Wirtschaftspolitik nach dem Zweiten Weltkrieg, Wien, Manz 2005.
 Felix Butschek: Der Sprung nach vorn in: Robert Kriechbaumer (Hg): Die Spiegel der Erinnerung. Die Sicht von innen Wien etc., Böhlau 1998, S. 489 ff.
 Monatsberichte des Österreichischen Instituts für Wirtschaftsforschung, Nr. 5/1949, S. 171 ff.

Einzelnachweise

Weblinks
 Felix Butschek über die Abkommen
 Zum 3.Lohn-Preis-Abkommen 1949, aus den Monatsberichten des Österreichischen Instituts für Wirtschaftsforschung (PDF-Datei; 949 kB)
 ebenda, zum 4. Abkommen (PDF-Datei; 903 kB)
 ebenda, zum 5. Abkommen (PDF-Datei; 1,70 MB)

Wirtschaftspolitik (Österreich)
Sozialpolitik (Österreich)

Lohn-Preis-Abkommen


Elisabeth Adelheid Hildegard von Thadden () a fost o o educatoare germană progresistă și o luptătoare în rezistență împotriva regimului nazist ca  membră a Solf Circle. Ea a fost condamnată la moarte în urma complotului din 20 iulie, deși pare puțin probabil ca ea să fi fost implicată într-un complot pentru răsturnarea naziștilor.

Biografia

Primii ani
Elisabeth von Thadden s-a născut în Mohrungen, Prusia de Est (în prezent Morąg, Polonia)
În 1905, familia s-a mutat la Trieglaff (Trzygłów) în Pomerania, unde Thadden crescut într-o mare familie protestantă.

Cariera didactică

După război, în 1920, Elisabeth s-a mutat la Berlin pentru a urma o carieră în învățământ. Ea a participat la Soziale Frauenschule condus de reformatoarea socială Alice Salomon, unde a venit în contact cu progresismul în învățământ. După stagiu, ea a primit un loc de muncă la o tabără de copii în Heuberg, în Jura Șvabă, mai târziu, acumulând experiență la școlile Hermann Lietz și Kurt Hahn.

Proprietară de școală
Oferindu-i-se posibilitatea de a închiria o casă de țară neocupată, Schloss Wieblingen lângă Heidelberg, în 1926, Thadden i-a găsit rapid o utilizare. De Paști, în 1927, după ce a primit aprobarea guvernului să facă acest lucru, precum și obținerea de fonduri necesare , Schloss Wieblingen a devenit așezământul numit Evangelisches Landerziehungsheim für Mädchen, un  internat privat pentru fete .

Împotriva celui de-Al Treilea Reich
După ce naziștii au venit la putere în 1933, tensiunile între autorități și școala Thadden  au început să crească.

Thadden ignora edictele oficiale și a continuat să înscrie fete evreice fete la școala sa, uneori chiar reducea taxele de internat, în cazuri speciale. De asemenea, ea a continuat să se întâlnească cu prieteni evrei.

Thadden nu avea nicio reținere în a-și spune sus și tare vederile progresiste, motiv pentru care a început să fie supravegheată de Gestapo.

În octombrie 1940, după ce școala ei a fost evacuată la Tutzing, în Bavaria , pentru că era prea aproape de Linia franceză Maginot, un elev a denunțat școala la Gestapo și la SD. Ministrul bavarez al Culturii a amenințat școala cu închiderea pentru "activități ce pun în pericol statul",întrucât nu era niciun portret al lui Hitler agățat în clădirea școlii

Thadden a decis să ducă înapoi școala la Wieblingen, unde spera că recunoașterea ei pe scară largă ar ține-o departe de hărțuieli.

Nu a fost așa. În Mai 1941, Ministerul Educației din Baden a considerat școala lui Thadden "fără garanții satisfăcătoare pentru o educație național-socialistă corespunzătoare", după care școala a fost naționalizată și Elisabeth von Thadden a fost suspendată fără nicio formalitate de la școală.

Thadden s-a întors la Berlin și s-a alăturat Crucii Roșii ca infirmieră. Aici, ea a aflat, printre altele, că scrisorile de la germani prizonieri de război în Uniunea Sovietică nu ajungeau în Germania, erau distruse pentru că Hitler credea că ele ar slăbi moralul soldaților.

Arestarea și executarea

Thadden a luat contact cu adversarii regimului nazist, incluzând pe Helmut Gollwitzer, Martin Niemöller, și Elly Heuss-Knapp, implicându-se în activități cum ar fi colectarea de cartele de alimente pentru persoanele care se ascundeau și oferind celor amenințați de către regim o șansă de a părăsi țara. Acționând astfel ea subestima cât de periculoase erau aceste activități, sau acționa fără să fie atentă la propria ei siguranță.

De asemenea, ea aparținea grupului Solf Cerc, considerat de către naziști ca făcând parte din Rezistența germană. Condusă de văduva unui ambasador și fiica ei, și mai mult decât organizația de tineret Trieglaffer Konferenzen a lui Thadden,  Solf Cerc a atras oameni din diferite medii, cu o varietate de opinii politice, care au venit pentru a discuta problemele presante.

La o astfel de întâlnire, găzduită de Elisabeth von Thadden pe 10 septembrie 1943, unul dintre invitați a fost un asistent doctor pe nume Paul Reckzeh, care, după cum s-a dovedit, era un informator al Gestapo-ului. El a fost trimis prin ordin să intre în contact cu Solf Cerc pentru a descoperi trădători ai Reich-ului. Raportul său către Gestapo duce la descoperirea unor conexiuni în străinătate. În următoarele luni,  au fost arestați o mulțime, inclusiv Elisabeth von Thadden, la 12 ianuarie 1944, după ce ea se mutase  în Meaux, în Franța ocupată.

Din Meaux a fost adusă la Paris și mai târziu la Berlin. Au urmat luni de tratament îngrozitor și de  interogatorii de lungă durată în diverse închisori și în buncărul penal de la Ravensbrück. Pe 1 iulie 1944, Volksgerichtshof (Tribunalul Poporului!), prezidat de către Roland Freisler, a condamnat-o pe Elisabeth von Thadden la moarte pentru a fi conspirat la comiterea de înaltă trădare și subminarea forțelor de luptă (Wehrkraftzersetzung).

Zece săptămâni mai târziu, pe 8 septembrie 1944, la ora 17:00, a fost decapitată la Închisoarea Plötzensee din Berlin. Ultimele ei cuvinte au fost: "Pune capăt, Doamne, tuturor suferințelor noastre".

Astăzi
După cel de-Al Doilea Război Mondial, urna conținând cenușa ei a fost îngropată în fundația școlii înființată de ea în 1920 și care acum se numește Elisabeth von Thadden-Schule și este tot o școală privată din Heidelberg-Wieblingen. Aceasta păstrează o legătură puternică cu fondatoarea ei, cu filosofia și memoria ei.

Vezi și
 Rezistența Germană

Legături externe
 Picture and brief biography at Metropolitan State College of Denver
 Eine Christin in der Zeit des Nationalsozialismus de Barbara Hohmann, cu o altă imagine (în limba germană)
 Elisabeth von Thadden la Oberreut Cetățenilor Club (în limba germană)
 Elisabeth von Thadden-Schule - ul; include imaginea de Schloss  (în limba germană)
 Elisabeth von Thadden-Straße în Karlsruhe (în limba germană)

Nașteri în 1890
Decese în 1944
Protestanți germani
Educatori germani
Oameni executați prin decapitare

Elisabeth von Thadden


Aimée Duvivier (nascida em 1766) foi uma pintora francesa.

Duvivier nasceu em Saint-Domingue ou em Paris. O seu pai, Pierre-Charles Duvivier (1716–1780), foi o diretor da fábrica de Savonnerie; a sua mãe foi Marie-Jeanne-Colombe Gromaire (falecida em 1801). Ela foi aluna de Jean-Baptiste Greuze e expôs no Salon de la Jeunesse em 1786 e novamente em 1787. Em 1791 Duvivier apareceu no Salão de Paris, onde o seu auto-retrato atraiu comentários favoráveis. Algumas pinturas sobreviveram, mas nenhum dos trabalhos que ela produziu em pastel é conhecido por existir. Muitos detalhes da biografia de Duvivier permanecem obscuros; mesmo o ano da sua morte não é claro, e já foi declarado de várias maneiras como 1824, 1834, e 1852.

Galeria

Pintoras da França
Pintores da França do século XVIII
Nascidos em 1766

Aimée Duvivier


Țogănel Ștefan (n. 10 februarie 1888, Voiniceni jud.Mureș ,membru al [[Consiliului Național Sântana de Mureș]] după 1918 membru al [[P.N.R]].

Date biografice

Născut la 10 februarie 1888 la Voiniceni județul Mureș
Studii 4 clase .

A fost agricultor , membru al Consiliului Național Sântana de Mureș. după 1918 membru al P.N.R

A decedat la Sântana de Mureș ,la 15 noiembrie 1943

Note

Legături externe

Vezi și

Țogănel Ștefan


Ron Rifkin (d. 31 Ekim 1939 New York), asıl ismi Saul M. Rifkin olan Yahudi kökenli Amerikalı tiyatro oyuncusu, oyuncu ve yönetmen.

1998'de Cabaret müzikali için en iyi yardımcı oyuncu Tony Ödülü'nü aldı. Alias adlı TV dizisinde (2001-2006) Arvin Sloane adlı karakteri canlandırmaktadır.

Iva Rifkin ile evlidir.

Başlıca çalışmaları

Filmler
 Silent Running (1972)
 The Sunshine Boys (1975)
 The Big Fix (1978)
 The Sting II (1983)
 JFK (1991)
 Husbands and Wives (1992)
 Manhattan Murder Mystery (1993)
 Wolf (1994)
 Last Summer in the Hamptons (1995)
 Substance of Fire (1996)
 L.A. Confidential (1997)
 The Negotiator (1998)
 Boiler Room (2000)
 Keeping the Faith (2000)
 The Majestic (2001)
 Dragonfly (2002)
 The Sum of All Fears (2002)

Sahne
 Substance of Fire (1989)
 Three Hotels (1991)
 Broken Glass (1994)
 A Month in the Country (1995)
 Proposals (1997)
 Cabaret (1998)
 Wrong Mountain (2000)
 The Paris Letter (2005)

Televizyon
 The Rockford Files (1975-1976)
 When Things Were Rotten (1975)
 Soap (1978)
 One Day at a Time (1980-1981)
 The Winds of War (1983)
 Concealed Enemies (1984)
 Evergreen (1985)
 Dress Gray (1986)
 The Trials of Rosie O'Neill (1990-1992)
 The Sunset Gang (1991)
 ER (1995-1996)
 Norma Jean and Marilyn (1996)
 The Outer Limits (1997-1998)
 Flowers for Algernon (2000)
 Deliberate Intent (2000)
 A Nero Wolfe Mystery (2001)
 Alias (2001-2006)
 Brothers & Sisters (2006-)
 Limitless'' (2015-)

Ek bilgiler
 Eşi Iva Rifkin in The Sting II'de (1983) rol aldı.
 Sarah Jessica Parker ile yakın arkadaştır.

Dış bağlantılar
 IMDB sayfası

1939 doğumlular
Amerikalı erkek dizi oyuncuları
Amerikalı erkek sinema oyuncuları
Amerikalı tiyatro oyuncuları
Yaşayan insanlar
21. yüzyılda Amerikalı erkek oyuncular
En İyi Yardımcı Erkek Oyuncu Tony Ödülü (Müzikal) sahipleri
Tony Ödülü sahipleri

Ron Rifkin


Srebrni lovorov list (njem. Silbernes Lorbeerblatt) najviše je njemačko športsko odlikovanje. Uspostavio ga je 1950. tadašnji njemački predsjednik  Theodor Heuss. Dodjeljuje se športašima ili momčadima s ostvarenim zapaženim rezultatima na Olimpijskim i Paraolimpijskim igrama te osvojenim svjetskim ili europskim prvenstvima pojedinačno ili u kontinuitetu.

Moguće dobitnike odlikovanja predlaže predsjednik Njemačkog olimpijskog odbora Predsjedniku ili Ministru unutarnjih poslova Njemačke, koji svojim potpisom moraju povrditi dodjelu odlikovanja osobi ili momčadi.

Izvori

Šport u Njemačkoj
Odlikovanja

Srebrni lovorov list


Sürükleme; akışkanlar mekaniğinde bir cismin, bir akışkan içindeki hareketine gösterdiği direnç. Sürükleme İngilizce drag sözcüğüne atfen "D" harfi ile gösterilir.

Bir gaz ya da sıvı içinde hareket eden katı bir cisim için sürükleme, içinde bulunduğu akışkanın akış yönü doğrultusundaki (paralel) aerodinamik ya da hidrodinamik kuvvetlerin toplamıdır. Bu doğrultuya dik kuvvetler taşıma kuvveti olarak adlandırılırlar. Dolayısıyla, sürüklemenin doğrultusu her zaman cismin hareket doğrultusunun ters yönündedir. Bir motor veya başka bir güç aleti ile donatılmış araçlarda bu kuvvet itme kuvveti ile yenilerek aracın hareket etmesi sağlanır.

Ölçümü
Debi ölçümü yapan rotametreler, bu prensip üzerine çalışan ölçü aletleridir.

Aerodinamikte

Havacılıkta sürükleme, bir hava aracının hava içerisindeki bağıl hareketi esnasında karşılaştığı dirençtir. Taşıtın hareket yönünün aksi istikametinde gerçekleştiği için bağıl hava akışına paralel ve aynı yöndedir. Hava araçlarındaki itme gücü üreten elemanların ana görevi sürüklemeyi yenmektir.

Bir hava aracının toplam sürüklemesi, araca etki eden tüm sürükleme kuvvetlerinin bileşkesidir. Sürükleme kuvvetleri indüklenmiş sürükleme (induced drag) ve parazit sürükleme olmak üzere iki ana gruba ayrılır.

Parazit sürükleme

Parazit sürükleme; yüzey sürtünmesinden (skin friction), taşıtın şeklinden (form drag) ve uçak parçalarının birleşme noktalarından (interference drag) kaynaklanır. "Yüzey sürtünme sürüklemesi" ve "şekil sürüklemesi" bazen birlikte "profil sürüklemesi" olarak adlandırılır.

Yüzey sürtünme sürüklemesi taşıt yüzeyi ile üzerinden akan hava arasındaki sürtünmeden kaynaklanır ve şu faktörlere bağlıdır: uçağın yüzey alanı, yüzey pürüzü (buzlanma vs.) sınır tabakasındaki hava akışının düzenli veya türbülanslı oluşu, hava sürati, kanat profili kalınlığı, hücum açısı.

Şekil sürüklemesi hava akışına direnç gösteren yüzeylerin arkasında oluşan türbülanstan kaynaklanır. Bir örnekle açıklamak gerekirse düz bir plaka hava akışına paralel ise yüzey sürtünme sürüklemesi çok daha fazladır, hava akışına dik iken şekil sürüklemesi çok daha fazladır.

Enterferans sürüklemesi, kanat/gövde, gövde/kuyruk gibi farklı parçaların birleştiği bölgelerde oluşur. İki farklı parça üzerindeki farklı hava akımları karşılaştığında wake türbülansı yaratır. Yüzeylerin uygun tekniklerle kaplanması ve yuvarlaklaştırılması enterferans sürüklemesini azaltacaktır.

İndüklenmiş sürükleme

İndüklenmiş sürükleme, taşıma kuvveti (L) ve hücum açısı (AoA) ile doğrudan ilişkilidir. Pozitif taşımanın oluşabilmesi için kanat üzerindeki statik basıncın, kanat altındakinden "düşük" olması gerekir. Kanat altındaki yüksek statik basınç bölgesindeki hava firar kenarından arkaya ve kanat ucundan dışarıya doğru "kaçarak" kanat üzerine (alçak statik basınç bölgesine) dolaşır. Bu dolanım firar kenarında düşüktür ancak kanat ucunda çok yüksek değerlere ulaşır. Bunun sonucu olarak  kanat uçlarında "kanat ucu girdabı" denen, dönen hava akımları oluşur. Girdapların firar kenarı arkasında kalan kısmı kısmı "downwash" denilen hava akımını oluşturur. Bu downwash'un neden olduğu yerel hava akışı (ortalama bağıl hava akışı) taşıma kuvvetinin yatay bileşenini etkiler ve indüklenmiş sürüklemeyi oluşturur. Bir kanadın hücum açısı arttıkça indüklenmiş sürükleme de artar. İndüklenmiş sürükleme hava süratinin karesi ile ters orantılıdır. Aynı zamanda hava yoğunluğu ile de ters orantılıdır.

Taşıma-sürükleme oranı

Taşıma/sürükleme (L/D) oranı hava taşıtlarının performans hesaplarında yaygın olarak kullanılan önemli bir orandır. Yaygın kullanılan pek çok kanat profilinde en iyi L/D oranı yaklaşık 4° lik hücum açılarında elde edilir. L/D oranının en yüksek olduğu nokta aynı zamanda hava taşıtlarının azamî seyahat menzili ve takatsiz azamî süzülme menzilinin gerçekleştiği noktadır.

Kaynakça
 Pooley, Dorothy, ve David Robson. ''The Air Pilot's Manual 4: The Aeroplane Technical.'' 5. baskı. Cranfield. Pooley's Air Pilot Publishing, 2009.

Ayrıca bakınız
 Taşıma kuvveti

Sürükleme


Hodorf Almanya'nın kuzeyinde Schleswig-Holstein eyaletinde, Steinburg iline bağlı yerleşim yeri. 7,5 km² yüzölçümüne sahiptir. Nüfusu, 30 Haziran 2005 itibarıyla yaklaşık 232 olarak tespit edilmiştir. Belediye Başkanlığı Jürgen Westphalen tarafından yürütülmektedir.

Dış bağlantılar
 www.amtitzehoe-land.de

Steinburg iline bağlı yerleşim birimleri

Hodorf


Christine Gläser (* in Bobingen) ist eine deutsche Diplomatin, die von 2008 bis 2012 Generalkonsulin in Barcelona und von 2012 bis 2016 Botschafterin in Luxemburg war.

Leben
Nach dem Abitur in Bayern studierte Christine Gläser zwischen 1970 und 1971 zunächst Geschichte, Kunstgeschichte und Anglistik an der Universität von Paris und absolvierte anschließend ein Studium der Rechtswissenschaften und der russischen Sprache an der Ludwig-Maximilians-Universität München, der Universität Genf sowie der Eberhard-Karls-Universität Tübingen, das sie 1976 mit dem Ersten Juristischen Staatsexamen abschloss.

Nach dem darauf folgenden Rechtsreferendariat von 1977 bis 1979 in München und Stuttgart trat sie im April 1979 in den Auswärtigen Dienst ein und legte im Juli 1979 das Zweite Juristische Staatsexamen ab. Nach einer Verwendung von 1983 bis 1986 an der Botschaft in Südkorea war sie an der Botschaft in Marokko tätig, anschließend zwischen 1988 und 1992 an der Botschaft in der Schweiz.

Zwischen 1992 und 1999 war Christine Gläser Referentin in der Kulturabteilung des Auswärtigen Amtes in Bonn und danach Mitarbeiterin an der Botschaft in Großbritannien, ehe sie von 2001 bis 2004 an der Ständigen Vertretung beim Europarat in Straßburg arbeitete. Nachdem sie zwischen 2004 und 2007 Referatsleiterin für bilaterale Kulturbeziehungen mit Ländern Europas und Zentralasiens im Auswärtigen Amt in Berlin gewesen war, nahm sie 2008 an einem Diplomatenaustausch im spanischen Ministerium für Auswärtige Beziehungen und Kooperation in Madrid teil.

Seit dem 3. Juli 2008 war Christine Gläser Generalkonsulin der Bundesrepublik Deutschland in Barcelona, nachdem sie ihre Exequatur am 17. Juni 2008 erhalten hatte. Sie war Nachfolgerin von Wolf Daerr, der zum Botschafter in Costa Rica berufen wurde. Im Juli 2012 folgte ihr Bernhard Brasack, der bisherige Generalkonsul in Breslau, als Generalkonsul in Barcelona.

Anschließend wurde Christine Gläser im Juli 2012 als Nachfolgerin von Hubertus von Morr, der in den Ruhestand trat, Botschafterin in Luxemburg. Dieses Amt bekleidete sie bis 2016.

Weblinks

 Lebenslauf auf der Homepage der Botschaft in Luxemburg

Deutscher Botschafter in Luxemburg
Person (Bobingen)
Deutscher
Geboren im 20. Jahrhundert
Frau

Christine Gläser


රූපවාහිනී සමාජීය බලපෑම් යනු මාධ්‍ය එහි ක්‍රියාත්මක වීමේ සිට සමාජය මත සිදුකළ බලපෑම්ය. විශ්වාසය වන්නේ මෙම ඝට්ටනය ක්‍රමානුකූල හා විශාලව අභියෝගයට ලක් නොවූ බවයි. කෙසේ නමුත් එම බලපෑම් මොනවාද, අතු විහිදීම් කොතරම් සංකීර්ණ ද හා මෙම බලපෑම් මිනිස් සන්නිවේදනය සමඟ වැඩි හෝ අඩු පරිණාමී ද වැනි මතභේද බොහොමයක් පවතී.

ධනාත්මක බලපෑම්
යූ

රූපවාහිනී තාක්ෂණයේ ප්‍රවණතා කෙරෙහි සමාජීය දායකත්වය

රූපවාහිනිය එහි ආරම්භයේදී අල්පකාලීක මාධ්‍යයක් විය. ක්‍රමික වැඩසටහන් ලෝලීන් විසින් ඔවුන්ගේ දින සටහන එම වැඩසටහන විකාශනයේ දී නැරඹිය හැකි පරිදි සැලසුම් කර ගන්නා ලදී. මෙය හැදින්වීම සදහා වෙළෙන්දන් විසින් අවස්ථාවක් වෙන්කර ගනිමින් රූපවාහිනිය (Appointment Television) යන වදන ඇති කරන ලදී.

වීඩියෝ කැසට් පටිගතකරණය හා ඩිජිටල් වීඩියෝ පටිගතකරණය වැනි වැඩසටහන් පටිගත කළ හැකි වීඩියෝ පටිගත කිරීමේ උපකරණවල හඳුන්වාදීමත් සමගම එය පරිහානියට ලක්විය.පාරිභෝජකයින්ට අදාළ වැඩසටහන් විකාශය කිරීම හා පටිගත කිරීම සිදු කළ පසුව ඔවුන්ට අවශ්‍ය ඕනෑම වේලාවකදී ඒවා නැරඹිය හැකිය. රූපවාහිනි සේවා සපයන්නන්ගේ ඉල්ලුම මත වීඩියෝ (Video on demand) යන නමින් සේවාවක් සපයන අතර එය ඕනෑම අවස්ථාවකදී නැරඹිය හැකි වැඩසටහන් එකතුවක් වෙයි.

ජංගම දුරකථන ජාල හා අන්තර් ජාලයද වීඩියෝ ප්‍රවාහ රැගෙනයාමේ පහසුකම් වලින් යුක්ත වෙයි. වර්තමානයේදී අන්තර් ජාල TV විශාල ප්‍රමාණයක් පවතින අතර ඒවා සජීවි ලෙස හෝ භාගත කරගත හැකි වැඩසටහන් ලෙස පවතියි. තවද වීඩියෝ හුවමාරු කර ගැනීමේ වෙබ් අඩවි විශාල වශයෙන් ජනප්‍රිය වී ඇත.

ජපාන නිෂ්පාදකයෙකු වන Scalar විසින් අක්ෂි වීදුරුවට ඇමිනි ඇති ඉතා කුඩා රූපවාහිණි පද්ධතියක් නිර්මාණය කර ඇති අතර එය Teleglass T3 – F ලෙස නම් කොට ඇත.

රූපවාහිනිය නිසා සැලසෙන අධ්‍යාපනික අවාසි
ඩේවිඩ් ගවුන්ට් ලෙඩ්ගේ "Ten things wrong with the media effects model" ලිපියට අනුව
දිමිත්‍රි ක්‍රිස්ටේකිස් හඳුන්වා සිටින්නේ "SESAME STREET" හා වෙනත් අධ්‍යාපනික වැඩසටහන් නැරඹූ පෙර පාසල් දරුවන් ඉහළ සාමාර්ථ ලබා ගත් අතර ජයග්‍රහණය මත වැඩි වටිනාකමක් රඳවන හා වඩා නිර්මාණශීලී පොත් වැඩි වශයෙන් කියවූ බවයි. සමානවම ඍණාත්මක ආකෘතිවලට නිරාවරණය වූ අය එහි ප්‍රතිඵල අත්විඳි අතර ධනාත්මක ආකෘතිවලට නිරාවරණය වූ අය යහපත්ව හැසිරිණි. නූතන ලෝකයේ දරුවන් හට සොයා යෑමට පොත්, පත්තර, රූපවාහිනි අන්තර්ජාලය ආදි නොයෙක් සන්නිවේදන මාධ්‍ය රැසක් පවතියි. එබැවින් පෙර පරම්පරාවල දරුවන්ට වඩා පහසුවෙන් නූතන පරම්පරාවල දරුවන් ඉතිහාසයට, ප්‍රවෘත්ති හා විද්‍යාවට නිරාවරණය කළ හැකිය.

ඍණාත්මක බලපෑම්
රූපවාහිනියේ සමාජයීය බලපැම්වල වඩා ඍණාත්මක බලපෑම් ද දක්නට ඇත. සන්නිවේදනය ප්‍රධාන ආකාරය බවට රූපවාහිනිය පත් වීමත් සමඟ විවේචකයින් එහි පොදු රුචිකත්වයන්ට සේවය කිරීමේ පොරොන්දුව රැක ගත්තේ කෙතරම් දුර්වල ලෙස දැයි චෝදනා එල්ල කරන ලදී. මෙය වඩාත්ම හොඳින් ප්‍රකට වූයේ නිවුටන් එන් මිනෝව්ගේ දවසේ රූපවාහිනී වැඩසටහන්ගත කිරීම වූ "Vast Wasteland" විස්තර කිරීමේ 1961 කතාවේ දීය. රූපවාහිනිය "Boob Tube", කාලය පුරවා දමන්නක් ලෙස වර්ගීකරණය වී තිබිණි.

එහි හඳුන්වාදීමේ සිට රූපවාහිනිය සමාජයීය ගුණවල සීමා පරීක්ෂා කිරීම පිළිබඳ චෝදනා ලබා තිබිණි. මෙය 1960 මිල්ටන් ෂල්මන්ගේ රූපවාහිනිය පිළිබඳ උදාහරණයට වෙනස් වේ. එහිදී කියා සිටින්නේ රූපවාහිනී කාටූන් තන බුරුල්ලකින් තොරව එළදෙනුන් පෙන්වූ අතර ඉන්පසු නැවතීමක්වත් නොමැතිව ඔවුන් ගැබ්බර බව පෙන්වූ බවයි. ෂල්මන් කියා සිටින්නේ 1970 වන විටත් රූපවාහිනිය එමඟින් ආවරණය වූ රටවල ගුණ හා සුදුසු බව පිළිබඳ ආකල්ප හැඩ ගස්වමින් තිබූ බවයි. ඔහු කියා සිටින්නේ පැතිරී පවතින හා සැමතැනම පවතින මාධ්‍යයක් ලෙස වරක් සාමාජයීය වශයෙන් පිළිනොගෙන තිබූ භාෂා හැසිරීම් සමඟ එකඟ වීම් හා සුහදතා ඇති කිරීමට රූපවාහිනියට හැකි බවයි. රූපවාහිනිය එහි නරඹන්නන් මත බලපෑම් ඇති කරනවා මෙන්ම අනෙකුත් තරඟකාරී මාධ්‍යවලින් තරඟය පවත්වා ගැනීමට හා නරඹන්නන් හෝ කියවන්නන් රඳවා ගැනීමට යත්න දරන විට එම මාධ්‍යවලින් අනුකරණ ප්‍රතිචාර ද උපද්දවයි.

රූපවාහිනියේ සාමාජීය බලපෑම් පිළිබඳ චෝදනා, පර්යේෂකයන් හා චෝදනා පවරන්නන් වැනි සාධාරණ පද්ධති මඟින් ද එල්ල වේ. ඔවුන් විසින් ප්‍රතික්ෂේප කරන එය  CSI සින්ඩ්‍රෝමය ලෙස හැඳින්වේ. ඔවුන් චෝදනා කර සිටින්නේ CSI හි ජනප්‍රියතාව හා සැලකිය යුතු නරඹන්නන් සංඛ්‍යාව නිසා වර්තමානයේ ජූරිය මුලා වීම අපේක්ෂා කරන අතර චෝදනාකරුවන් විසින් පෙළඹීම් හා සාක්ෂි ඉදිරිපත් කර තිබුණත් වැදගත් භෞතික සාක්ෂි නොමැති නම් අපරාධකරුවන් චෝදනාවලින් නිදහස් කිරීම සිදු කරයි.

රූපවාහිනියේ මනෝ විද්‍යාත්මකව වශයෙන් වු සෘණාත්මක බලපෑම

ඇතැම් අධ්‍යයන මගින් සොයාගෙන ඇති අන්දමට මොළයෙහි "පාදස්ථ ගැංග්ලියා" නම් කොටස යම් කිසි පුද්ගලයකු වීඩියෝ ක්‍රීඩාවන් වල නිරත වීමේදී සහ රූපවාහිනිය නැරඹීමේ දී ඉතාමත් විශාල වශයෙන් සක්‍රීය වේ. මෙයට ප්‍රතිචාරයක් වශයෙන් සිරුරෙන් "ඩෝපැමින්" නම් රසායනික ද්‍රව්‍ය මුදාහරී "රිටලීන් " (සහ කොකේන්) ද මොළයේ පාදස්ථ ගැංග්ලියා මත ක්‍රියාකාරී වීමෙන් ඩෝපැමින් ශ්‍රාවය ඉහළ නංවයි. ඇතැම් පර්යේෂකයන් විසින් සිතන ආකාරයට ඩෝපැමින් ශ්‍රාවය ඉහළ යත්ම සිරුරේ අනෙකුත් ක්‍රියාකාරකම් සිදුකර ගැනීම පිණිස අවශ්‍ය අනෙකුත් ස්නායු සම්ප්‍රේෂකයන් ප්‍රමාණයේ අඩුවීමක් සිදුවේ. නමුත් මෙකී විශ්වාසය තවදුරටත් මතබේදාත්මක තත්ත්වයේ පවතී.

රූපවාහිනිය නැරඹීමේ අහිතකර ප්‍රතිඵල

නීති සම්පාදකයින්, විද්‍යාඥයින් හා දෙමාපියන් විසින් රූපවාහිනිය මගින් එය නරඹන්නන් කෙරෙහි බලපාන රූපවාහිනි ප්‍රචණ්ඩත්වය (විශේෂයෙන් යෞවනයන්) ගැන වාද විවාද පවත්වනු ලබයි. රූපවාහිනිය මගින් ළමුන්ගේ චෛතසික හා සමාජීය සංවර්ධනයට වන බලපෑම් පිළිබද වසර 50 ක් වැනි දිගු කලක් තිස්සේ පර්යේෂණ පැවතියද තවමත් එම විවාදය අවසාන වී නම් නොමැත. (See Bushman & Anderson 2001 ; Savage, 2008)

අනෙක් අය මෙන්ම බුෂ්මන් හා ඇන්ඩර්සන් (2001) පවසා සිටින්නේ මාධ්‍ය ප්‍රචණ්ඩත්වය සමාජීය ප්‍රචණ්ඩත්වය කෙරෙහි සෘජුවම බලපාන බවයි. කෙසේ නමුත් අනෙක් නිර්මාණ ඔල්සන්, 2004, සැවේජ්, 2008) මඟින් සාහිත්‍ය හා එක්සත් ජනපදයේ වැඩිවන මාධ්‍ය ප්‍රචණ්ඩත්වය හා අඩුවන අපරාධ ශීඝ්‍රතාවය අතර නොගැළපීම සමග සැලකිල්ලට ගත යුතු ක්‍රමානුරූපි ප්‍රශ්න අවධානයට බඳුන් කරයි.

2002 සයින්ටිෆික් ඇමරිකන් සඟරාවේ ලිපියකින් යෝජනා කර සිටින්නේ අඛණ්ඩව රූපවාහිනි නැරඹීම හෙවත් රූපවාහිනියට ඇබ්බැහි වීමත් අනෙකුත් ඇබ්බැහි වීම් අතරත් එතරම් වෙනසක් නොමැති බවයි. කෙසේ නමුත් මෙය තවමත් බොහෝ ප්‍රාඥයින් අතර පුළුල් වශයෙන් ඒක මතිකත්වයට පත්වී නොමැත.කෙසේ වුවත් රෝග විනිශ්චය කිරීමේ හා සංඛ්‍යාත්මක මැනුවලය - IV – TR ට අනුව රූපවාහිනියට ඇබ්බැහි වීම විනිශ්චය කළ නොහැකි තත්ත්වයකි.

එක් අධ්‍යයනය කිරීමකට උදාහරණයක් ලෙස, මිනිසුන් 1000 ක් (ළමා වයසේ සිට වයස 26 දක්වා) ඇතුළත් කරගනිමින් නවසීලන්තයේදී පැවැත්වු ආයත අධ්‍යයනය මඟින් නිරූපණය කර සිටියේ ළමා කාලයේ දී හා වැඩිහිටි අවධියේදී රූපවාහිනිය නැරඹීම අවුරුදු 12 දී පමණ වන අධ්‍යාපනය දුර්වල කෙරෙහි බලපාන බවයි. Sexuality Research And Social Policy ජ'නලයේ ප්‍රකාශයට පත් වු අධ්‍යයනයන් මඟින් කියා සිටින්නේ මව්පියන් පිළිබඳව වු රූපවාහිනි වැඩසටහන් නිසා වැඩිවියට පත්වු ගැහැණු දරුවන් අතර වැඩි ශරීර තෘප්තිමත් කිරීමකටත්, ගැහැණු හා පිරිමි යන දෙපක්ෂයේම වැඩිවියට පත් වූවන් අතර අඩු ලිංගික අත්දැකීම් සමග සම්බන්ධ වන බවත්ය. එමෙන්ම මෙම රූපවාහිනි වැඩසටහන්වල ප්‍රතිඵලයක් ලෙස එම දරුවන්ගේ ආත්ම ගරුත්වයට හා ප්‍රතිරූපයට බලපෑමක් එල්ල විය හැකි බවය. රූපවාහිනිය නැරඹීම හා විවිධ වයස් මට්ටමේ පාසැල් දරුවන් අතර වන සම්බන්ධතාවය මත බොහෝමයක් අධ්‍යයන සිදු කර ඇත. කෙසේ නමුත් අනෙකුත් අධ්‍යයන බොහෝමයක් ද රූපවාහිනි නැරඹීම නිසා නරඹන්නන් මත කිසිදු බලපෑමක් ඇති නොකරන බවට (හෝ ඉතා සුළු බලපෑමක්)ද තොරතුරු සොයා ගෙන ඇත. (Freedman , 2002 බලන්න)

රූපවාහිනීය නරඹන්නන් සඳහා දක්වන යෝග්‍යතාව

මාධ්‍යය ඔස්සේ විකාශනය වන වැඩසටහන් පිළිබඳව කලින් උපකල්පනය කළ නොහැකි නිසා ඇතැම්  වැඩසටහන් විකාශය කිරීමට නුසුදුසු, වැරදි සහගත හෝ අසභ්‍ය ඒවා බවට චෝදනා එල්ල වී ඇත. ජීන් කීබෝඩ් වැනි විවේචකයන් රූපවාහිනිය මෙන්ම අනෙකුත් මාධ්‍ය රූප තරුණ ගැහැණු ළමයින්ගේ ආත්ම ප්‍රතිබිම්බයටද හානි කරන බවට ප්‍රකාශ කරයි. සට් ජැලී වැනි වෙනත් විස්තර විචාරකයින් ප්‍රකාශ කර සිටින්නේ US හි වූ රූපවාහිනී ප්‍රචාරකකරුවෝ සතුට යන්න භාණ්ඩ මිළ දී ගැනීම සමඟ සමාන කිරීමට යත්න දරන බවයි. බොහෝමයක් පුද්ගලයන්ට සතුට ඇති වන්නේ උණුසුම් මිතුරුකම් හා වෙනත් සමාජයකට වූ සබැඳියාවේ හැඟුම් වැනි ද්‍රව්‍යමය නොවන විෂයන් මඟින්ම යැයි පෙන්වන අධ්‍යයනයන් නොසලකා හරිමිනි. ජෝර්ජ් ගර්බ්නර් විසින් නිතර අපරාධ ප්‍රදර්ශනය කිරීම (කුඩා අපරාධ) පහත් ලෝක සින්ඩ්‍රෝමයට මඟ පාදා ඇති බවට සාක්ෂි ඉදිරිපත් කරන ලද අතර නිතර රූපවාහිනී නරඹන්නන් සාමාන්‍ය ප්‍රමාණයට වඩා වැඩි අපරාධ සංඛ්‍යාතයක් නිරූපණය කරන බවද ප්‍රකාශ කරයි. මීට අමතරව බොහොමයක් රූපවාහිනී දේශපාලනික හෝ වෙනත් ප්‍රචාරණ කටයුතු ඉදිරිපත් කිරීම හා අඩු බුද්ධි මට්ටම් කෙරෙහි පතිත වීම නිසාද චෝදනාවට බඳුන් වී ඇත.

රූපවාහිනිය පිළි‍්බද සමාජිය දර්ශනය

රූපවාහිනිය සාමාජික දර්ශනය කෙරෙහි මාධ්‍ය ආභාෂ සමජයේ ආරම්භයේ සිටම පැවතිනි. මෙම බලපෑම පිලිබද සමාජයේ ආරම්භයේ සිටම පැවිතිණි. මෙම බලපෑම පිලිබද මතය ප්‍ර‍බෝධමත් වන අතර මාධ්‍ය න්‍යායන් විශාල වශයෙන් අභියෝග කල නොහැකි එකකි. කෙසේ නමුත් මෙම බලපෑම පිලිබද තර්ක ඇති අතර මානව සන්නිවේදනය සම්බන්ධ පරිනාමණයේදි සංකීර්ණතාවය පෙන්වයි.

අන්තර් ක්‍රියාකාරි රූපවාහිනිය පිළිබද අර්ථ දැක්විම

අන්තර්ක්‍රියාකාරි රූපවාහිනිය මගින් අඩු අන්තර්ක්‍රියාකාරි සන්නායක නිරූපනය කිරීම (TV on/Off හඩ චාලනයන් වෙනස් කිරිම් සිට මාධ්‍යය අන්ත් ක්‍රියාකාරි) (රැගිම් පාලක නොමැතිව අවශ්‍යතා අනුව සරල චිත්‍රපට ) සහ ඉහල අන්තර් ක්‍රියාකාරි වැඩ සටහන් ක්‍රියාත්මක වේ. උදාහරණයක් ලස සාමාජිකයන් වැඩ සටහන් නරඹා ඇති අකාරය බලපෑම ලබයි. වඩාත් පැහැදිලි උදාහරණයක් නම් තිරය ඡන්දය ප්‍රකාශ කිරිමට ඇති හැකියාවයි. නැරඹන්නේ ගේ ඡන්දය මගින් තිරණය ගැනිමට හැකි අතර නැවත දර්ශන පවත්වාගෙන යුතු ආකාරය පිලිබද අදහස් ලබා දේ . වැඩසටහන් සපයන්නාගේ ආපසු මග අන්තර් ක්‍රියාකාරි වැඩසටන් පලපුරුද්දක් තිබිම ප්‍රමාණයත් නොවේ. උදාහරණයක් ලෙස චිත්‍රපටියක් අවනනට කිරිමේදි පාලකයන් සියල්ල දේශිය විය හැක. වැඩසටන අවපනත කිරිම සම්බන්ධයන් අවශ්‍ය වන අතර අන්තර්ගත සහ මෘදුකාංග දේශිය ලෙසද ක්‍රියාත්මක කල හැක. මේ සදහා set –top box හෝ 1RD සංශෝධිත රිසවර් විකේතකය යොදා ගනු ලැබේ. මෙය ස්වයංක්‍රියව ක්‍රියාත්මක වන අතර බලන්නාට අවශ්‍ය නාලිකාවට ඇතුලත් විය හැක.

රූපවාහිනියේ සාමාජීය බලපෑම


Praksa konzervacije nestabilnih slika na dasci putem prenošenja na novu podlogu postoji još od 18. stoljeća.Danas je ona uglavnom zastarjela zbog razvoja novih metoda konzerviranja slika na drvenom nosiocu.

Postupak je razvijen u Napulju i Kremoni oko 1711-25, te je u Francusku stigao sredinom 18. stoljeća. Uvelike je prakticirana u drugoj polovini 19. stoljeća.Identična je tehnika korištena i za slike u fresko tehnici. Slike u tehnici ulja na platnu također su prenošene na novu podlogu ili se staro platno dubliralo novim.

Metoda
Henry Mogford opisuje postupak u svom djelu  Handbook for the Preservation of Pictures. listovi glatkog papira naljepili bi se na slikani sloj, te preko toga sloj tkanine (muslin). Oslikana daska bi se zatim fiksirala na stol i stanjila što je više moguće.Temeljni sloj bi se zatim uklonio otapalima,ili struganjem,sve dok ne bi preostao samo sloj boje zaljepljen na papir ojačan muslinom.Potom bi se ovaj sloj prenio i zaljepio na novu podlogu,bilo dasku ,bilo platno.

Vodeća pariška radionica bila je ona Jean-Louis Hacquina (umro 1783), on je na novu podlogu prenio niz slika iz kraljevske zbirke.
Drugu metodu razvio je njegov suvremenik Jean-Michel Picault ,on bi kemijskim putem otopio temeljni sloj,koristeći dušikov oksid,te bi tako dasku odvojio od oslika.Marie-Jacob Godefroid je kasnije isto postigao pomoću vodene pare.
Manje dramatičan postupak korišten je u Njemačkoj i Austriji,kod tog postupka daska bi se jako stanjila te bi se onda rezulturajuća ploča prenijela na novu podlogu.

Tehnika je naveliko korištena i u Rusiji,skoro sve slike na dasci u Ermitažu prenesene su tijekom 19.stoljeća na novu podlogu.Samo je A.S.Sidorov to obavio na više od 400 slika iz zbirki spomenutog muzeja.

Dodatna literatura
Dardes, K.; Rothe, A. (eds.).  The Structural Conservation of Panel Paintings:Proceedings of a symposium at the J. Paul Getty Museum,Los Angeles 1998.

Ciatti,M., Castelli,C., Santacesaria,A.  Panel painting: technique and conservation of wood supports,Firenca 2006.

Paul van Duin, Nico Kos,  The conservation of panel paintings and related objects,Amsterdam 2014.(online)

Paul van Duin, Nico Kos,  The conservation of panel paintings and related objects,pregled literature,Amsterdam 2014.
 (online)

Izvori

Vanjske poveznice
http://www.getty.edu/conservation/publications_resources/pdf_publications/panelpaintings.html#download

Konzervacija

Prenošenje slike na dasci na novu podlogu


Las Revueltas del Partido Nacionalista de Puerto Rico sucedidas en los años 1950 fue un llamado por la independencia y la insurrección de dicho partido político (que tenía cerca de 500 miembros) contra el gobierno de los EE. UU. en Puerto Rico y la creación del status de "Estado Libre Asociado" (inglés: Free Associated State) por considerarla una farsa colonial.

Las revueltas comenzaron el 30 de octubre de 1950, siendo conocidas como Revolución nacionalista de Puerto Rico, a las órdenes del líder nacionalista Pedro Albizu Campos, con levantamientos en varias ciudades, entre ellas Peñuelas, Mayagüez, Naranjito, Arecibo y Ponce, de los cuales los acontecimientos más notables que en Utuado, donde los insurgentes fueron masacrados, en Jayuya, ciudad donde se declaró la "República Libre de Puerto Rico", y que resultó sometida tras la respuesta de los militares, y en San Juan, donde los nacionalistas hicieron un atentado contra el entonces gobernador Luis Muñoz Marín en su residencia de "La Fortaleza".

Las revueltas no se limitaron a Puerto Rico, sino que también incluía un complot para asesinar entonces presidente de Estados Unidos Harry S. Truman en Washington D.C. El 1 de noviembre de 1950, dos miembros de los nacionalistas atacaron la Casa Blair, donde Truman se hospedaba durante el tiempo que se hacían reparaciones a la Casa Blanca. El último intento importante por el Partido Nacionalista de Puerto Rico para atraer la atención mundial a la situación colonial de Puerto Rico se produjo el 1 de marzo de 1954, cuando cuatro nacionalistas atacaron a la Cámara de Representantes de los Estados Unidos.

Referencias

Véase también
 Grito de Utuado

Enlaces externos

Historia de Puerto Rico
Política de Puerto Rico
Guerras en América Central


An Schoenoplectus litoralis in uska species han Liliopsida nga syahan ginhulagway ni Heinrich Adolph Schrader, ngan ginhatag han pagkayana nga asya nga ngaran ni Eduard Palla. An Schoenoplectus litoralis in nahilalakip ha genus nga Schoenoplectus, ngan familia nga Cyperaceae. Ginklasipika han IUCN an species komo diri gud kababarak-an.

Subspecies

Ini nga species ginbahin ha masunod nga subspecies:

 S. l. kasachstanicus
 S. l. litoralis
 S. l. thermalis

Mga kasarigan

Mga sumpay ha gawas

Schoenoplectus

Schoenoplectus litoralis


قنطرة ماكسويل، بالإنجليزية Maxwell Bridge أو قنطرة ماكسويل-فين هي قنطرة كهربية مشابهة لقنطرة وهيتستون تستعمل لقياس المقاومات المركبة مثل المستحثات بواسطة مصدر كهربائي متردد.

طريقة العمل
تمثل Lx في الشكل المستحث المراد تعيين مقاومته، وتمثل R2 مقاومته المكافئة . تُوازن القنطرة بواسطة المقاومتين R1 وR3 بحيث يصبح الجهد المتردد U=0.

تـُركب L1 وR1 على نفس الفرع الذي يوجد به الملف المراد قياسه Lx ، والذي يحتوي على مقدار الحث L2 والمقاومة المكافئة R2.

المقاومتان R1 وR3 قابلتين للتغيير والضبط، والملف L1 هو مستحث مرجعي .

تـُضبط كل من المقاومتين R1 وR3 بحيث يصير الجهد U=0 .

من أجل بلوغ ذلك تُضبط المقاومة R1 بحيث يكون الطور عند نقطة الوسط على طرف القنطرة اليساري مساويا لدرجة الصفر (0°) بمقارنته بطور جهد المصدر المتردد. وتُضبط الشدة عند نقطتي الوسط لفرعي القنطرة بواسطة 3 حتي تتساويان . عند التوصل إلى ذلك التوازن تصير U=0 .

ونغير عادة المقاومتين R1 وR3 بالتبادل عدة مرات حتي نصل إلى حالة التوازن ووصول الجهد إلى الصفر أو نهاية صغرى عندئذ تنطبق المعادلة:

.

ونحصل على الجزء الحقيقي للمقاومة المكافئة (الحث) Lx بالعلاقة:

ونحصل على الجزء التخيلي لقيمة الحث Lx للملف :

اقرأ أيضا
 دارة التوالي أو التوازي
 قنطرة وهيتستون

مراجع

أجهزة قياس
أجهزة قياس كهربائية
جيمس ماكسويل
دارات إلكترونية
قنطرة كهربية
قياسات المعاوقة

قنطرة ماكسويل


ذا غريت كالي مصارع هندي ولد في 27 أغسطس 1972 بالهند وحصل على الجنسية الأمريكية بتاريخ 24 فبراير 2014.

حياته
تدرب كالي في معسكر APW وهو حاليا يصارع في الاتحاد المشهور WWE وهو من عائلة فقيرة بالهند في قرية Dhirana في ولاية himachal وأيضا لديه 8 اخوات وكان يعمل في تكسير الحجر من اجل جلب المال لعائلته وكانت بداية حياته عام 1993 عندما بدأ بلعب جميع الألعاب الرياضية لأنه كان صاحب موهبة وجسم قوي من كمال الاجسام.

حصل علي لقب السيد الهندي في لعام 1997-1998 وقاده نجاحه إلى التدريب كمصارع في الولايات المتحدة الأمريكية وكان يشمل تدريبه ساعتين لتدريب الوزن في الصباح والمساء من ناحية حجمه لابقاء حجمه على حاله تطلب نظام غذائي صارم. وكان هدفه بالحياة ان يدعم عائلته الفقيرة ومساعدة قريته الفقيرة فهو يتمنى أيضًا أن يساعد ذوي الاحتياجات الخاصة والاطفال.

أصبح مصارع محترف في الولايات المتحدة الأمريكية وفي شهر يناير من العام 2006 وقَّع عقد مع WWE ظهر لأول مرة في التلفزيون WWE في شهر إبريل من العام 2007 في Smackdown تدخَّل وهاجم الاندرتيكر اثنا مباراته مع هنري في عام 2006 وقَّع كالي لمواجهة الاندرتيكر وفاز عليه وطلبوا منه ان يصارع راي ميستيريو وفاز عليه.
ومازل مستمر بعقده بإتحاد WWE.

إنحدر كالي من عائلة فقيرة من قرية Dhirana في ولاية himachal ولديه 8 اخوان وهو الثالث في الولادة كان يعمل في تكسير الحجارة لمساعدة عائلته الفقيرة. كان جميع أفراد عائلته من ذوي الطول الطبيعي بإستثناء جده كان طويلًا جدًا.
كالي تزوج من Harpinder kaur في شهر فبراير من العام 2002.

وهو حاليًا يصارع في اتحاد دبليو دبليو إي راو وكانت بداية حياته عام 1993 عندما بدأ يلعب جميع الألعاب الرياضية لأنه كان صاحب موهبة وجسم قوي.

بداية حياته الشهيرة

في عام 1993 ما زال يعمل في طريق في تلال himalay عندما
بهذا الوقت حاول أن يقدم نفسه للالعاب الرياضية وبرع في كل منها
كان ذو موهبه وجسم قوي في كمال الاجسام
و يراه مدير عام قسم شرطة punjab لاحظ balip وساعده
في أن يلتحق بقوة الشرطة.
و قاده نجاحه الي التدريب كمصارع في الولايات المتحدة الإمريكية
في عام 1999 حيث طور مهاراته للتنافس على بالقاب المصارعة العديده
في اليابان.

تدريبه
يشمل تدريبه ساعتين لتدريب الوزن صباح ومساء
و من ناحية حجمه للحفاظ عليه على حاله يستهلك 12000 سعرة حرارة يوميا

هدفه بالحياة
هدف كالي ان يدعم عائلته الفقيرة وأن يساعدة قريته الفقيرة
ويتمنى أيضًا ان يفيد الأطفال وذوي الاحتياجات الخاصة.

نبذة عن افعاله الخيرية
هو ناصح نشط للشباب في Punjab ليشجعهم للبقاء بعيدًا عن المنشطات.

و يحثهم ليحافظوا على صحتهم ويستمروا بممارسة الألعاب الرياضية.

أفلامه
 (The Longest Yard (2005 في دور Turley
 (Get Smart (2008 في دور Dalip
 (MacGruber (2010 في دور Tug Phelps
 (Kushti (2010 في دور Himself
 (Ramaa: The Saviour (2010 في دور Vali
 (Detonation (2012 في دور Gatling Gunner

R!SK

مهنته المصارعة المحترفه تحت اسم العملاق Dalip

أصبح أول مصارع هندي محترف يتصارع في اليابان.
في شهر أغسطس من العام 2001 شارك في المصارعة اليابانية
لأول مرة في طوكيو.

في أكتوبر هزم المصارع الياباني Yutaka yoshie
في WWE

في يناير2006 وقع عقد في WWE
ظهر لأول مره في التلفزيون WWE في أبريل نيسان 2006.7

في سماكداون تدخل وهاجم الأندرتيكر أثناء مبارته مع هنري
في مايو 2006 وقَّع كالي لمواجهة الاندرتيكر في مهرجان جدجمنت داى (مهرجان يوم الحساب) وفاز على الأندرتيكر.
في 12 مايو 2006.
طلب منه جي بي ال ان يصارع راي ميستيريو وفاز عليه كالي

و حدثت مباريات بينه وبين أندرتيكر في جريت اميركان باش
من نوع بنجابى بريسون لكن حل مكانه البيغ شو

وتطورت الأحداث بينه وبين الأندرتيكر

ودخل في عداوة معه وحدثت مبارايات بينهم

في السمر سلام لكن تم الغائها ولُعبت في عرض سماك دون

من نوع لاست مان ستاندنج (آخر رجل صامد) فاز الأندرتيكر
ليعدل النتيجة 1-1
بعد الخسارة في الجدجمنت داى وهو مشارك في فريق جون سينا ضد مجموعة نيكسس في سمر سلام

روابط خارجية

مراجع

أشخاص على قيد الحياة
أشخاص مصابون بضخامة الأطراف
أشخاص من مقاطعة سيرمور
أشخاص من هيماجل برديش
أعضاء قاعة مشاهير دبليو دبليو إي
أمريكيون متجنسون
دبليو دبليو إي
رياضيون من هيماجل برديش
ضباط شرطة هنود
لاعبو كمال أجسام أمريكيون
لاعبو كمال أجسام هنود
مصارعون محترفون أمريكيون
مصارعون محترفون في القرن 21
مصارعون محترفون من بنجاب (الهند)
مصارعون محترفون هنود
مصارعون ومصارعات محترفون أمريكيون
مصارعون ومصارعات محترفون هنود
ممثلو أفلام هنود
ممثلون في السينما الهندية
ممثلون من هيماجل برديش
ممثلون هنود في القرن 21
ممثلون وممثلات هنود
مواليد 1972
مواليد في هيماجل برديش
هندوس أمريكيون
هندوس هنود
هنود مهاجرون إلى الولايات المتحدة

غريت كالي


Amphicyonidae is an extinct family of terrestrial carnivorans belonging to the suborder Caniformia. They first appeared in North America in the middle Eocene (around 45 mya), spread to Europe by the late Eocene (35 mya), and further spread to Asia and Africa by the early Miocene (23 mya). They had largely disappeared worldwide by the late Miocene (5 mya), with the latest recorded species at the end of the Miocene in Africa. They were among the first carnivorans to evolve large body size. Amphicyonids are colloquially referred to as "bear-dogs".

Taxonomy

The family was erected by Haeckel in 1866 (also attributed to Trouessart 1885). Their exact position has long been disputed. Some early paleontologists defined them as members of the family Canidae, but the modern consensus is that they form their own family. Some researchers have defined it as the sister clade to ursids (bears), based on morphological analysis of the ear region. However, cladistic analysis and reclassification of several species of early carnivore as amphicyonids has strongly suggested that they may be basal caniforms, from lineages older than the origin of both bears and dogs.

Description
Amphicyonids ranged in size from as small as  and as large as  and evolved from wolf-like to bear-like body forms.

Early amphicyonids, such as Daphoenodon, possessed a digitigrade posture and locomotion (walking on their toes), while many of the later and larger species were plantigrade or semiplantigrade. The amphicyonids were obligate carnivores, unlike the Canidae, which are hypercarnivores or mesocarnivores.

There is often some confusion with the similar looking (and similarly named) "dog-bears", a more derived group of caniforms that is sometimes classified as a family (Hemicyonidae), but is more often considered a primitive subfamily of ursids (Hemicyoninae).

Evolution
It has long been uncertain where amphicyonids originated. It was thought that they may have crossed from Europe to North America during the Miocene epoch, but recent research suggests a possible North American origin from the miacids Miacis cognitus and M. australis (now renamed as the genera Gustafsonia and Angelarctocyon, respectively). As these are of North American origin, but appear to be early amphicyonids, it may be that the Amphicyonidae actually originates in North America.

Other New World amphicyonids include the oldest known amphicyonid, Daphoenus (37–16 Mya).

Amphicyonids began to decline in the late Miocene, and disappeared by the end of the epoch. The exact reasons for this are unclear. The most recent known amphicyonid remains are teeth known from the Dhok Pathan horizon, northern Pakistan, dating to 7.4-5.3 mya. The species is classically named Arctamphicyon lydekkeri, which may actually be synonymous with a species of Amphicyon.

Fossils of juvenile Agnotherium, Ischyrocyon, and Magericyon all show an unusual type of tooth eruption in which there is a vulnerable stage at about two or three years of age where the subadult animal has no functional molar or carnassial teeth, the only functional cheek teeth being several milk premolars. This period was suggested to be "presumably short" but would have made it very difficult for the animal to process food. This type of tooth replacement is not seen in similar carnivorans like ursids or canids, and may have been one factor in the extinction of the Amphicyonidae.

Classification
Family Amphicyonidae

References

External links
 Whence the beardogs? Reappraisal of the Middle to Late Eocene 'Miacis' from Texas, US, and the origin of Amphicyonidae

Prehistoric mammals of North America

Eocene carnivorans
Oligocene caniforms
Miocene carnivorans
Pliocene extinctions
Eocene first appearances
Taxa named by Ernst Haeckel
Prehistoric mammal families
Fossil taxa described in 1886

Amphicyonidae


An Calorophus in uska genus han Liliopsida. An Calorophus in nahilalakip ha familia nga Restionaceae.

An kladograma hini sumala ha Catalogue of Life:

Mga kasarigan

Calorophus

Calorophus


Association rule learning is a rule-based machine learning method for discovering interesting relations between variables in large databases. It is intended to identify strong rules discovered in databases using some measures of interestingness. In any given transaction with a variety of items, association rules are meant to discover the rules that determine how or why certain items are connected.

Based on the concept of strong rules, Rakesh Agrawal, Tomasz Imieliński and Arun Swami introduced association rules for discovering regularities between products in large-scale transaction data recorded by point-of-sale (POS) systems in supermarkets. For example, the rule  found in the sales data of a supermarket would indicate that if a customer buys onions and potatoes together, they are likely to also buy hamburger meat. Such information can be used as the basis for decisions about marketing activities such as, e.g., promotional pricing or product placements.

In addition to the above example from market basket analysis, association rules are employed today in many application areas including Web usage mining, intrusion detection, continuous production, and bioinformatics. In contrast with sequence mining, association rule learning typically does not consider the order of items either within a transaction or across transactions.

The association rule algorithm itself consists of various parameters that can make it difficult for those without some expertise in data mining to execute, with many rules that are arduous to understand.

Definition

Following the original definition by Agrawal, Imieliński, Swami the problem of association rule mining is defined as:

Let  be a set of  binary attributes called items.

Let  be a set of transactions called the database.

Each transaction in  has a unique transaction ID and contains a subset of the items in .

A rule is defined as an implication of the form:

, where .

In Agrawal, Imieliński, Swami a rule is defined only between a set and a single item,  for .

Every rule is composed by two different sets of items, also known as itemsets,  and , where  is called antecedent or left-hand-side (LHS) and  consequent or right-hand-side (RHS). The antecedent is that item that can be found in the data while the consequent is the item found when combined with the antecedent. The statement  is often read as if  then , where the antecedent ( ) is the if and the consequent () is the then. This simply implies that, in theory, whenever  occurs in a dataset, then  will as well.

Process
Association rules are made by searching data for frequent if-then patterns and by using a certain criterion under Support and Confidence to define what the most important relationships are. Support is the evidence of how frequent an item appears in the data given, as Confidence is defined by how many times the if-then statements are found true. However, there is a third criteria that can be used, it is called Lift and it can be used to compare the expected Confidence and the actual Confidence. Lift will show how many times the if-then statement is expected to be found to be true.

Association rules are made to calculate from itemsets, which are created by two or more items. If the rules were built from the analyzing from all the possible itemsets from the data then there would be so many rules that they wouldn't have any meaning. That is why Association rules are typically made from rules that are well represented by the data.

There are many different data mining techniques you could use to find certain analytics and results, for example, there is Classification analysis, Clustering analysis, and Regression analysis. What technique you should use depends on what you are looking for with your data. Association rules are primarily used to find analytics and a prediction of customer behavior. For Classification analysis, it would most likely be used to question, make decisions, and predict behavior. Clustering analysis is primarily used when there are no assumptions made about the likely relationships within the data. Regression analysis Is used when you want to predict the value of a continuous dependent from a number of independent variables.

Benefits

There are many benefits of using Association rules like finding the pattern that helps understand the correlations and co-occurrences between data sets. A very good real-world example that uses Association rules would be medicine. Medicine uses Association rules to help diagnose patients. When diagnosing patients there are many variables to consider as many diseases will share similar symptoms. With the use of the Association rules, doctors can determine the conditional probability of an illness by comparing symptom relationships from past cases.

Downsides

However, Association rules also lead to many different downsides such as finding the appropriate parameter and threshold settings for the mining algorithm. But there is also the downside of having a large number of discovered rules. The reason is that this does not guarantee that the rules will be found relevant, but it could also cause the algorithm to have low performance. Sometimes the implemented algorithms will contain too many variables and parameters. For someone that doesn't have a good concept of data mining, this might cause them to have trouble understanding it.

ThresholdsWhen using Association rules, you are most likely to only use Support and Confidence. However, this means you have to satisfy a user-specified minimum support and a user-specified minimum confidence at the same time. Usually, the Association rule generation is split into two different steps that needs to be applied:

 A minimum Support threshold to find all the frequent itemsets that are in the database.
 A minimum Confidence threshold to the frequent itemsets found to create rules.

The Support Threshold is 30%, Confidence Threshold is 50%

The Table on the left is the original unorganized data and the table on the right is organized by the thresholds. In this case Item C is better than the thresholds for both Support and Confidence which is why it is first. Item A is second because its threshold values are spot on. Item D has met the threshold for Support but not Confidence. Item B has not met the threshold for either Support or Confidence and that is why it is last.

To find all the frequent itemsets in a database is not an easy task since it involves going through all the data to find all possible item combinations from all possible itemsets. The set of possible itemsets is the power set over  and has size  , of course this means to exclude the empty set which is not considered to be a valid itemset. However, the size of the power set will grow exponentially in the number of item  that is within the power set . An efficient search is possible by using the downward-closure property of support (also called anti-monotonicity). This would guarantee that a frequent itemset and all its subsets are also frequent and thus will have no infrequent itemsets as a subset of a frequent itemset. Exploiting this property, efficient algorithms (e.g., Apriori and Eclat) can find all frequent itemsets.

Useful Concepts

To illustrate the concepts, we use a small example from the supermarket domain. Table 2 shows a small database containing the items where, in each entry, the value 1 means the presence of the item in the corresponding transaction, and the value 0 represents the absence of an item in that transaction. The set of items is .

An example rule for the supermarket could be  meaning that if butter and bread are bought, customers also buy milk.

In order to select interesting rules from the set of all possible rules, constraints on various measures of significance and interest are used. The best-known constraints are minimum thresholds on support and confidence.

Let  be itemsets,  an association rule and  a set of transactions of a given database.

Note: this example is extremely small. In practical applications, a rule needs a support of several hundred transactions before it can be considered statistically significant, and datasets often contain thousands or millions of transactions.

Support
Support is an indication of how frequently the itemset appears in the dataset.

In our example, it can be easier to explain support by writing   where A and B are separate item sets that occur in at the same time in a transaction.

Using Table 2 as an example, the itemset  has a support of  since it occurs in 20% of all transactions (1 out of 5 transactions). The argument of support of X is a set of preconditions, and thus becomes more restrictive as it grows (instead of more inclusive).

Furthermore, the itemset  has a support of  as it appears in 20% of all transactions as well.

When using antecedents and consequents, it allows a data miner to determine the support of multiple items being bought together in comparison to the whole data set. For example, Table 2 shows that if milk is bought, then bread is bought has a support of 0.4 or 40%. This because in 2 out 5 of the transactions, milk as well as bread are bought. In smaller data sets like this example, it is harder to see a strong correlation when there are few samples, but when the data set grows larger, support can be used to find correlation between two or more products in the supermarket example.

Minimum support thresholds are useful for determining which itemsets are preferred or interesting.

If we set the support threshold to ≥0.4 in Table 3, then the  would be removed since it did not meet the minimum threshold of 0.4. Minimum threshold is used to remove samples where there is not a strong enough support or confidence to deem the sample as important or interesting in the dataset.

Another way of finding interesting samples is to find the value of (support)×(confidence); this allows a data miner to see the samples where support and confidence are high enough to be highlighted in the dataset and prompt a closer look at the sample to find more information on the connection between the items.

Support can be beneficial for finding the connection between products in comparison to the whole dataset, whereas confidence looks at the connection between one or more items and another item. Below is a table that shows the comparison and contrast between support and support × confidence, using the information from Table 4 to derive the confidence values.

The support of  with respect to  is defined as the proportion of transactions in the dataset which contains the itemset . Denoting a transaction by  where  is the unique identifier of the transaction and  is its itemset, the support may be written as:

This notation can be used when defining more complicated datasets where the items and itemsets may not be as easy as our supermarket example above. Other examples of where support can be used is in finding groups of genetic mutations that work collectively to cause a disease, investigating the number of subscribers that respond to upgrade offers, and discovering which products in a drug store are never bought together.

Confidence
Confidence is the percentage of all transactions satisfying  that also satisfy .

With respect to , the confidence value of an association rule, often denoted as , is the ratio of transactions containing both  and  to the total amount of  values present, where  is the antecedent and  is the consequent.

Confidence can also be interpreted as an estimate of the conditional probability , the probability of finding the RHS of the rule in transactions under the condition that these transactions also contain the LHS.

It is commonly depicted as:

The equation illustrates that confidence can be computed by calculating the co-occurrence of transactions  and  within the dataset in ratio to transactions containing only . This means that the number of transactions in both   and   is divided by those just in  .

For example, Table 2 shows the rule  which has a confidence of  in the dataset, which denotes that every time a customer buys butter and bread, they also buy milk. This particular example demonstrates the rule being correct 100% of the time for transactions containing both butter and bread. The rule , however, has a confidence of . This suggests that eggs are bought 67% of the times that fruit is brought. Within this particular dataset, fruit is purchased a total of 3 times, with two of those times consisting of egg purchases.

For larger datasets, a minimum threshold, or a percentage cutoff, for the confidence can be useful for determining item relationships. When applying this method to some of the data in Table 2, information that does not meet the requirements are removed. Table 4 shows association rule examples where the minimum threshold for confidence is 0.5 (50%). Any data that does not have a confidence of at least 0.5 is omitted. Generating thresholds allow for the association between items to become stronger as the data is further researched by emphasizing those that co-occur the most. The table uses the confidence information from Table 3 to implement the Support × Confidence column, where the relationship between items via their both confidence and support, instead of just one concept, is highlighted. Ranking the rules by Support × Confidence multiples the confidence of a particular rule to its support and is often implemented for a more in-depth understanding of the relationship between the items.

Overall, using confidence in association rule mining is great way to bring awareness to data relations. Its greatest benefit is highlighting the relationship between particular items to one another within the set, as it compares co-occurrences of items to the total occurrence of the antecedent in the specific rule. However, confidence is not the optimal method for every concept in association rule mining. The disadvantage of using it is that it does not offer multiple difference outlooks on the associations. Unlike support, for instance, confidence does not provide the perspective of relationships between certain items in comparison to the entire dataset, so while milk and bread, for example, may occur 100% of the time for confidence, it only has a support of 0.4 (40%). This is why it is important to look at other viewpoints, such as Support × Confidence, instead of solely relying on one concept incessantly to define the relationships.

Lift
The lift of a rule is defined as:

or the ratio of the observed support to that expected if X and Y were independent.

For example, the rule  has a lift of .

If the rule had a lift of 1, it would imply that the probability of occurrence of the antecedent and that of the consequent are independent of each other. When two events are independent of each other, no rule can be drawn involving those two events.

If the lift is > 1, that lets us know the degree to which those two occurrences are dependent on one another, and makes those rules potentially useful for predicting the consequent in future data sets.

If the lift is < 1, that lets us know the items are substitute to each other. This means that presence of one item has negative effect on presence of other item and vice versa.

The value of lift is that it considers both the support of the rule and the overall data set.

Conviction
The conviction of a rule is defined as .

For example, the rule  has a conviction of , and can be interpreted as the ratio of the expected frequency that X occurs without Y (that is to say, the frequency that the rule makes an incorrect prediction) if X and Y were independent divided by the observed frequency of incorrect predictions. In this example, the conviction value of 1.2 shows that the rule  would be incorrect 20% more often (1.2 times as often) if the association between X and Y was purely random chance.

Alternative measures of interestingness
In addition to confidence, other measures of interestingness for rules have been proposed. Some popular measures are:

 All-confidence
 Collective strength
 Leverage

Several more measures are presented and compared by Tan et al. and by Hahsler. Looking for techniques that can model what the user has known (and using these models as interestingness measures) is currently an active research trend under the name of "Subjective Interestingness."

History
The concept of association rules was popularized particularly due to the 1993 article of Agrawal et al., which has acquired more than 23,790 citations according to Google Scholar, as of April 2021, and is thus one of the most cited papers in the Data Mining field. However, what is now called "association rules" is introduced already in the 1966 paper on GUHA, a general data mining method developed by Petr Hájek et al.

An early (circa 1989) use of minimum support and confidence to find all association rules is the Feature Based Modeling framework, which found all rules with  and  greater than user defined constraints.

Statistically sound associations

One limitation of the standard approach to discovering associations is that by searching massive numbers of possible associations to look for collections of items that appear to be associated, there is a large risk of finding many spurious associations. These are collections of items that co-occur with unexpected frequency in the data, but only do so by chance. For example, suppose we are considering a collection of 10,000 items and looking for rules containing two items in the left-hand-side and 1 item in the right-hand-side. There are approximately 1,000,000,000,000 such rules. If we apply a statistical test for independence with a significance level of 0.05 it means there is only a 5% chance of accepting a rule if there is no association. If we assume there are no associations, we should nonetheless expect to find 50,000,000,000 rules. Statistically sound association discovery controls this risk, in most cases reducing the risk of finding any spurious associations to a user-specified significance level.

Algorithms

Many algorithms for generating association rules have been proposed.

Some well-known algorithms are Apriori, Eclat and FP-Growth, but they only do half the job, since they are algorithms for mining frequent itemsets. Another step needs to be done after to generate rules from frequent itemsets found in a database.

Apriori algorithm
Apriori is given by R. Agrawal and R. Srikant in 1994 for frequent item set mining and association rule learning. It proceeds by identifying the frequent individual items in the database and extending them to larger and larger item sets as long as those item sets appear sufficiently often. The name of the algorithm is Apriori because it uses prior knowledge of frequent itemset properties.

Overview: Apriori uses a "bottom up" approach, where frequent subsets are extended one item at a time (a step known as candidate generation), and groups of candidates are tested against the data. The algorithm terminates when no further successful extensions are found. Apriori uses breadth-first search and a Hash tree structure to count candidate item sets efficiently. It generates candidate item sets of length  from item sets of length . Then it prunes the candidates which have an infrequent sub pattern. According to the downward closure lemma, the candidate set contains all frequent -length item sets. After that, it scans the transaction database to determine frequent item sets among the candidates.

Example: Assume that each row is a cancer sample with a certain combination of mutations labeled by a character in the alphabet. For example a row could have {a, c} which means it is affected by mutation 'a' and mutation 'c'.

Now we will generate the frequent item set by counting the number of occurrences of each character. This is also known as finding the support values. Then we will prune the item set by picking a minimum support threshold. For this pass of the algorithm we will pick 3.

Since all support values are three or above there is no pruning. The frequent item set is {a}, {b}, {c}, and {d}. After this we will repeat the process by counting pairs of mutations in the input set.

Now we will make our minimum support value 4 so only {a, d} will remain after pruning. Now we will use the frequent item set to make combinations of triplets.  We will then repeat the process by counting occurrences of triplets of mutations in the input set.

Since we only have one item the next set of combinations of quadruplets is empty so the algorithm will stop.

Advantages and Limitations:

Apriori has some limitations. Candidate generation can result in large candidate sets. For example a 10^4 frequent 1-itemset will generate a 10^7 candidate 2-itemset. The algorithm also needs to frequently scan the database, to be specific n+1 scans where n is the length of the longest pattern. Apriori is slower than the Eclat algorithm. However, Apriori performs well compared to Eclat when the dataset is large. This is because in the Eclat algorithm if the dataset is too large the tid-lists become too large for memory. FP-growth outperforms the Apriori and Eclat. This is due to the FP-growth algorithm not having candidate generation or test, using a compact data structure, and only having one database scan.

Eclat algorithm

Eclat (alt. ECLAT, stands for Equivalence Class Transformation) is a backtracking algorithm, which traverses the frequent itemset lattice graph in a depth-first search (DFS) fashion. Whereas the breadth-first search (BFS) traversal used in the Apriori algorithm will end up checking every subset of an itemset before checking it, DFS traversal checks larger itemsets and can save on checking the support of some of its subsets by virtue of the downward-closer property. Furthermore it will almost certainly use less memory as DFS has a lower space complexity than BFS.

To illustrate this, let there be a frequent itemset {a, b, c}. a DFS may check the nodes in the frequent itemset lattice in the following order: {a} → {a, b} → {a, b, c}, at which point it is known that {b}, {c}, {a, c}, {b, c} all satisfy the support constraint by the downward-closure property. BFS would explore each subset of {a, b, c} before finally checking it. As the size of an itemset increases, the number of its subsets undergoes combinatorial explosion.

It is suitable for both sequential as well as parallel execution with locality-enhancing properties.

FP-growth algorithm

FP stands for frequent pattern.

In the first pass, the algorithm counts the occurrences of items (attribute-value pairs) in the dataset of transactions, and stores these counts in a 'header table'. In the second pass, it builds the FP-tree structure by inserting transactions into a trie.

Items in each transaction have to be sorted by descending order of their frequency in the dataset before being inserted so that the tree can be processed quickly.
Items in each transaction that do not meet the minimum support requirement are discarded.
If many transactions share most frequent items, the FP-tree provides high compression close to tree root.

Recursive processing of this compressed version of the main dataset grows frequent item sets directly, instead of generating candidate items and testing them against the entire database (as in the apriori algorithm).

Growth begins from the bottom of the header table i.e. the item with the smallest support by finding all sorted transactions that end in that item. Call this item .

A new conditional tree is created which is the original FP-tree projected onto . The supports of all nodes in the projected tree are re-counted with each node getting the sum of its children counts. Nodes (and hence subtrees) that do not meet the minimum support are pruned. Recursive growth ends when no individual items conditional on  meet the minimum support threshold. The resulting paths from root to  will be frequent itemsets. After this step, processing continues with the next least-supported header item of the original FP-tree.

Once the recursive process has completed, all frequent item sets will have been found, and association rule creation begins.

Others

ASSOC

The ASSOC procedure is a GUHA method which mines for generalized association rules using fast bitstrings operations. The association rules mined by this method are more general than those output by apriori, for example "items" can be connected both with conjunction and disjunctions and the relation between antecedent and consequent of the rule is not restricted to setting minimum support and confidence as in apriori: an arbitrary combination of supported interest measures can be used.

OPUS search

OPUS is an efficient algorithm for rule discovery that, in contrast to most alternatives, does not require either monotone or anti-monotone constraints such as minimum support. Initially used to find rules for a fixed consequent it has subsequently been extended to find rules with any item as a consequent. OPUS search is the core technology in the popular Magnum Opus association discovery system.

Lore
A famous story about association rule mining is the "beer and diaper" story. A purported survey of behavior of supermarket shoppers discovered that customers (presumably young men) who buy diapers tend also to buy beer. This anecdote became popular as an example of how unexpected association rules might be found from everyday data. There are varying opinions as to how much of the story is true. Daniel Powers says:

In 1992, Thomas Blischok, manager of a retail consulting group at Teradata, and his staff prepared an analysis of 1.2 million market baskets from about 25 Osco Drug stores. Database queries were developed to identify affinities. The analysis "did discover that between 5:00 and 7:00 p.m. that consumers bought beer and diapers". Osco managers did NOT exploit the beer and diapers relationship by moving the products closer together on the shelves.

Other types of association rule mining

Multi-Relation Association Rules (MRAR): These are association rules where each item may have several relations. These relations indicate indirect relationships between the entities. Consider the following MRAR where the first item consists of three relations live in, nearby and humid: "Those who live in a place which is nearby a city with humid climate type and also are younger than 20  their health condition is good". Such association rules can be extracted from RDBMS data or semantic web data.

Contrast set learning is a form of associative learning. Contrast set learners use rules that differ meaningfully in their distribution across subsets.

Weighted class learning is another form of associative learning where weights may be assigned to classes to give focus to a particular issue of concern for the consumer of the data mining results.

High-order pattern discovery facilitates the capture of high-order (polythetic) patterns or event associations that are intrinsic to complex real-world data.

K-optimal pattern discovery provides an alternative to the standard approach to association rule learning which requires that each pattern appear frequently in the data.

Approximate Frequent Itemset mining is a relaxed version of Frequent Itemset mining that allows some of the items in some of the rows to be 0.

Generalized Association Rules hierarchical taxonomy (concept hierarchy)

Quantitative Association Rules categorical and quantitative data

Interval Data Association Rules e.g. partition the age into 5-year-increment ranged

Sequential pattern mining  discovers subsequences that are common to more than minsup (minimum support threshold) sequences in a sequence database, where minsup is set by the user. A sequence is an ordered list of transactions.

Subspace Clustering, a specific type of clustering high-dimensional data, is in many variants also based on the downward-closure property for specific clustering models.

Warmr, shipped as part of the ACE data mining suite, allows association rule learning for first order relational rules.

See also
 Sequence mining
 Production system (computer science)
 Learning classifier system
 Rule-based machine learning

References

Bibliographies
 Annotated Bibliography on Association Rules  by M. Hahsler

Data management
Data mining

Association rule learning


1500 m fri for herrer under Sommer-OL 2020 vil finde sted den 30. juli og 1. august 2021.

Turneringsformat
Konkurrencen bliver afviklet med indledende heats og finale. Efter de indledende heats går de 8 bedste tider videre til finalen, hvor medaljerne bliver fordelt.

Tidsplan
Nedenstående tabel viser tidsplanen for afvikling af konkurrencen:

Resultater

Heats

Finale

Referencer

Eksterne henvisninger

1500 m fri (herrer)

Svømning under sommer-OL 2020 – 1500 m fri (herrer)


Sådan skal De vaske, Fru Jensen er en film instrueret af Kirsten Bundgaard.

Referencer

Eksterne henvisninger

Danske film fra 1950

Reklamefilm
Virksomhedsfilm fra Danmark

Sådan skal De vaske, Fru Jensen


Elephantulus myurus es una especie de mamífero afroterio del orden Macroscelidea. Se encuentra en Botsuana, Mozambique, Sudáfrica y Zimbabue. Su hábitat natural son las áreas subtropicales o tropicales de tierras bajas y de zonas rocosas.

Referencias

Enlaces externos

myurus
Afroterios del África subsahariana
Fauna endémica de África Austral
Vertebrados descritos en 1906
Taxones descritos por Oldfield Thomas
Taxones descritos por Harold Schwann

Elephantulus myurus


شثاثة, مدينة عراقية تقع في محافظة كربلاء وسط العراق. تقع البلدة جنوب غرب بحيرة الرزازة.

طالع أيضا
 قرية الشريعة (العراق)

مدن العراق

شثاثة


Radu Mudreac (n. 1 mai 1973) este un om politic din Republica Moldova, care din decembrie 2014 este deputat în Parlamentul Republicii Moldova de legislatura a XX-a (2014-2018), în cadrul fracțiunii Partidului Socialiștilor din Republica Moldova (PSRM).

La alegerile parlamentare din 30 noiembrie 2014 din Republica Moldova a candidat la funcția de deputat de pe poziția a 15-a în lista candidaților PSRM.

Referințe

Legături externe
Profil pe site-ul Parlamentului Republicii Moldova
Radu Mudreac @ alegeri.md

Nașteri în 1973
Nașteri pe 1 mai
Deputați moldoveni
Medici moldoveni
Membri ai Partidului Socialiștilor din Republica Moldova
Moldoveni în viață
Politicieni moldoveni
Decorați cu Ordinul de Onoare al Republicii Moldova

Radu Mudreac


Ll, Türk alfabesinin 15. harfi, harfin kullanım sıklığı % 5,75. Arap alfabesine dayalı Osmanlıcada lâm adıyla bilinirdi. L, ince ünlülerle beraber kullanıldığı zaman ön damak, kalın ünlülerle beraber kullanıldığı zaman da alt damaktan çıkarılan yumuşak, yayvan ve akıcı bir sestir.

L sesi, Orta Asya Türkçesinden beri Türkçenin bütün lehçelerinde ince ve kalın şekliyle yer almıştır. Türkçe kelimelerde kelimelerin yalnız ortasında ve sonunda geçince, dilimizde kelime başında "L" sesi bulunmadığından, halk ekseriya bir sesli harf getirir. (ilazım lazım, ilahna lahana gibi) Ancak bu durum her kelimede görülmeyebilir.

İnce L Sesi
Harfin Orhun Türkçesinde ince ve kalın olmak üzere iki şekli vardır. Türkçe yazı dilinde bazı kelimelerde, kendisinden sonra "a" gelen hallerde "l" sesinin ince okunması gerekirse "a"nın üstüne bir (^) işareti konur. Bu durumda dil biraz daha geriye giderek damağa yaklaşır ve ince bir L sesi (Ļ, ℓ̗ ) çıkar. Örneğin: Ļâℓ̗  , Ļânet...

Türkçede O ve L harfi ile peşpeşe geldiği bazı durumlarda (her zaman değil) ince bir O sesi (Ô) oluşur. Fakat Türkçe yazımda bu harfin kullanımı mevcut değildir. Bu durumda da L harfleri dilin ucunun damağa doğru çekilmesiyle çıkarılan ve normal L sesine göre biraz daha ince olan bir sesi gösterir: Rôℓ̗  , Gôℓ̗  , Bôℓ̗ero, Ļôkman...

El yazısında
El yazısında sözcük başlarındaki büyük L harfinde genellikle bir değişiklik olmaz. Ancak küçük harf olarak " ℓ " biçimi veya alt tarafı hafif kıvrımlı " ɭ " yaygın olarak kullanılır. Bu kullanımın tercih edilme nedeni şekil olarak Büyük "ı" harfi ile benzerliği nedeniyle karışmaması içindir. Örneğin; Lâℓe, Leyℓak...  Ayrıca bu harflerin birbirine karışmaması için zaman zaman özellikle el yazısında "ı" harfinin Büyük biçimi için alt ve üst çizgili "  " şeklinde bir kullanım tercih edilir.

Latin alfabesi harfleri

L


A Rodovia SE 230, liga o agreste ao auto sertão sergipano, dando início no município de Ribeirópolis com a BR235 passando por 7 (sete) cidades de  Sergipe, e são elas; Ribeirópolis, Nossa Senhora de Aparecida, Nossa Senhora da Glória, Monte Alegre de Sergipe, Porto da Folha, Poço Redondo e Canidé de São Francisco, tendo seu término em dois pontos na divisa de Estados SE/BA e SE/AL. A rodovia foi construída em 1976, e tem sua extensão de 183 KM.

Fonte: <der.se.gov.br>

230
Ribeirópolis

SE-230


Carlos Suárez Cázares (La Piedad, 2 de dezembro de 1946) é um ministro católico mexicano e bispo auxiliar emérito de Morelia.

Carlos Suárez Cázares foi ordenado sacerdote em 30 de dezembro de 1972.

O Papa João Paulo II o nomeou Bispo de Campeche em 1º de junho de 1988. O núncio apostólico no México, Girolamo Prigione, consagrou-o bispo em 25 de julho do mesmo ano; Co-consagrantes foram Héctor González Martínez, Arcebispo Coadjutor de Antequera, Oaxaca, e Manuel Castro Ruiz, Arcebispo de Yucatán.

Em 18 de agosto de 1994 foi nomeado Bispo de Zamora. Ele renunciou ao cargo em 13 de dezembro de 2006. Papa Bento XVI o nomeou em 4 de novembro de 2008 bispo auxiliar em Morelia e bispo titular de Abidda.

Em 23 de dezembro de 2021, o Papa Francisco aceitou sua aposentadoria por motivos de idade.

Ligações externas
Carlos Duáres Cázares no catholic-hierarchy.org.

Bispos católicos do México

Carlos Suárez Cázares