Məlumat

1.3: Modellər və Sadələşdirilmiş Fərziyyələr - Biologiya

1.3: Modellər və Sadələşdirilmiş Fərziyyələr - Biologiya


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Real Şeylərin Modellərinin Yaradılması

Həyat mürəkkəbdir. Ümumi bir aforizmdə deyilir: "Bütün modellər səhvdir, lakin bəziləri faydalıdır." Yəni nə qədər mürəkkəb olsa da, bütün modellər həqiqi bir şeyin yaxınlaşmasıdır. Modellər müxtəlif formalarda gəlir, bunlara aşağıdakılar daxildir, lakin bunlarla məhdudlaşmır:

Modellərin növləri

  • Fiziki modellər - bunlar toxuna bildiyimiz 3D obyektlərdir.
  • Rəsmlər - bunlar kağız üzərində və ya kompüterdə və ya 2D və ya virtual 3D formatında ola bilər. Biz əsasən onlara baxırıq.
  • Riyazi modellər - bunlar real həyatda nəyisə riyazi mənada təsvir edir. Bunları başa düşmək istədiyimiz şeyin və ya prosesin davranışını hesablamaq üçün istifadə edirik.
  • Şifahi və ya yazılı modellər - bu modellər yazılı və ya şifahi dildə ötürülür.
  • Zehni modellər - bu modellər zehnimizdə qurulmuşdur və bunları başqa modellər yaratmaq və ətrafımızdakı şeyləri anlamaq üçün istifadə edirik.

Varsayımların sadələşdirilməsi

Adətən, elmdə və gündəlik həyatda sadə modellərə mürəkkəb modellərə üstünlük verilir. Mürəkkəb real şeylərin sadə modellərini yaratmaq, bilinənləri etməyimizi tələb edir fərziyyələrin sadələşdirilməsi. Adından da göründüyü kimi, fərziyyələrin sadələşdirilməsi təhlili mümkün qədər sadələşdirmək üçün modelə daxil edilmiş fərziyyələrdir. Sadələşdirilmiş model artıq real şeyin məqbul həddlər daxilində davranışını proqnozlaşdırmadıqda, çox sadələşdirici fərziyyələr irəli sürülmüşdür. Bir modelə daha çox detal əlavə etməklə az proqnozlaşdırıcı dəyər əldə edildikdə, ehtimal ki, çox mürəkkəbdir. Fərqli fənlərdəki fərqli modellərə nəzər salaq və onların sadələşdirilmiş fərziyyələrini qeyd edək.

Fizikadan bir nümunə: Sürtünməsiz müstəvidə blok

Mənbə: Mark T. Facciotti tərəfindən yaradılmışdır (Öz işi)

Ümumi meyl müstəvisində oturan bloku (hər hansı bir materialdan) modelləşdirən xətt təsviri. Bu nümunədə bəziləri sadələşdirilməsi fərziyyələr edilir. Məsələn, blok və təyyarənin hazırlandığı materialların detalları nəzərə alınmır. Çox vaxt rahatlıq üçün təyyarənin sürtünməz olduğunu da düşünə bilərik. The fərziyyələrin sadələşdirilməsi tələbəyə icazə verin düşünməyi öyrət Bir cazibə sahəsində yüksəldikdə və oturduğu səth cazibə vektoruna dik olmadıqda blokda hərəkət edən qüvvələri necə balanslaşdırmaq olar (mq). Bu, riyaziyyatı sadələşdirir və tələbəyə modelin həndəsəsinə və bunu riyazi şəkildə necə təmsil etməsinə diqqət yetirməyə imkan verir. Model və onun fərziyyələrin sadələşdirilməsi, bir şüşə meylli təyyarədən aşağı sürüşən bir buz küpünün davranışını proqnozlaşdırmaq üçün olduqca yaxşı bir iş görə bilər, ancaq qum kağızı ilə örtülmüş meylli bir səthdə yaş süngərin davranışını proqnozlaşdırmaqda pis bir iş görər. Model sonuncu ssenari üçün həddindən artıq sadələşdiriləcək.

Biologiyadan bir nümunə: bir zülalın lent diaqramı

Mənbə: Marc T. Facciotti (öz işi), Kaliforniya Universiteti, Davis tərəfindən yaradılmışdır
PDBID -dən əldə edilmişdir: 4FPD

Bu transmembran zülal bakteriorhodopsinin bir karikatura modelidir. Zülal açıq mavi və bənövşəyi lentlə təmsil olunur (fərqli rənglər sırasıyla alfa sarmalı və beta təbəqəsini vurğulayır), xlorid ionu sarı kürə, qırmızı kürələr su molekullarını, çəhrayı toplar və çubuqlar retinanı təmsil edir. zülalın "daxili" hissəsində yerləşən molekul və narıncı toplar və çubuqlar zülalın "xarici" səthində yerləşən digər lipid molekullarını təmsil edir. Model iki görünüşdə göstərilir. Solda modelə "yan tərəfə" baxılır, sağda isə zülalın hüceyrədənkənar hissəsindən uzun oxu boyunca baxılır (soldakı görünüşdən səhifədən 90 dərəcə fırlanır). Bu model zülalın atom səviyyəli bir çox detallarını sadələşdirir. O, həmçinin təmsil edə bilmir dinamika zülalın (hissələr arasında hərəkəti, elastikliyi). The fərziyyələrin sadələşdirilməsi Bu, zülalın öz işini görmə müddətini və saniyədə bir membran üzərindən neçə protonun nəql ediləcəyini əvvəlcədən proqnozlaşdıran yaxşı bir iş görməyəcəyi deməkdir. Digər tərəfdən, bu model zülalın hüceyrə membranında nə qədər yer tutacağını, retinanın membrana nə qədər daxil olduğunu, zülalın hansı bölgələrinin funksiyası üçün ən kritik ola biləcəyini və ya funksiyanı dəyişdirmək üçün ən yaxşı şəkildə redaktə olunmalı və müəyyən birləşmələrin daxili kanaldan ağlabatan şəkildə “sıza bilməyəcəyi”.

Kimyadan bir nümunə: Qlükozanın molekulyar xətti modeli

Mənbə: Mark T. Facciotti tərəfindən yaradılmışdır (Öz işi)

Şəkil 3: Bir qlükoza molekulunun xətti təsviri. Konvensiyaya görə, düz xətlərin birləşdiyi nöqtələrin karbon atomlarını təmsil etdiyi, digər atomların isə açıq şəkildə göstərildiyi anlaşılır. Burada məcazi olaraq təqdim olunan atomların təbiəti haqqında bəzi əlavə məlumatlar nəzərə alınmaqla, bu model bu molekulun bəzi kimyəvi xüsusiyyətlərini, o cümlədən həll olunma qabiliyyəti və ya digər molekullarla daxil ola biləcəyi potensial reaksiyaları proqnozlaşdırmaq üçün faydalı ola bilər. The fərziyyələrin sadələşdirilməsi lakin molekulların dinamikasını gizlədir.

Gündəlik həyatdan bir nümunə: Ferrari -nin miqyaslı modeli

Ferrari modelinin ölçülü modeli. Bir çox sadələşdirmələr var və əksəriyyəti bunu yalnız real şeyin ümumi formasını və nisbi nisbətlərini proqnozlaşdırmaq üçün faydalı edir. Məsələn, bu model bizə avtomobilin nə qədər yaxşı sürdüyünü və ya 70 km/s sürətlə nə qədər tez dayandığını heç bir proqnozlaşdırıcı güc vermir.

Mənbə: Mark T. Facciotti tərəfindən yaradılmışdır (Öz işi)

Qeyd: Mümkün müzakirə

Gündəlik həyatda istifadə etdiyiniz fiziki modeli təsvir edin. Model gerçəkdən nəyi sadələşdirir?

Qeyd: Mümkün müzakirə

Elm dərsində real bir şeyi modelləşdirmək üçün istifadə etdiyiniz rəsmi təsvir edin. Model gerçəkdən nəyi sadələşdirir? Sadələşdirmələrin üstünlükləri və mənfi cəhətləri nələrdir?

Sferik inək

Sferik inək fizikada çox mürəkkəb şeylər üçün olduqca sadələşdirilmiş modellər yaratmağa meylli fizikləri ələ salan məşhur bir metaforadır. Çoxlu zarafatlar bu metafora ilə əlaqələndirilir və belə bir şeyə gedirlər:

"Süd fermasında süd istehsalı aşağı idi, buna görə də fermer akademiyadan kömək istəyərək yerli universitetə ​​məktub yazdı. Teorik fizikin rəhbərliyi ilə çoxşaxəli bir professor qrupu toplandı və iki həftə yerində intensiv araşdırma aparıldı. Alimlər daha sonra universitetə ​​qayıtdılar, məlumatlarla dolu dəftərlər, burada hesabat yazmaq vəzifəsi qrup rəhbərinə həvalə edildi. Qısa müddət sonra fizik fermaya qayıdıb, "Mənə həll yolu var, amma yalnız vakuumda sferik inəklər vəziyyətində işləyir".
Mənbə: Sferik İnək haqqında Vikipediya səhifəsi - 23 noyabr 2015-ci ildə əldə edilib.

Sferik inəyin cizgi filmi təsviri.
Mənbə: upload.wikimedia.org/wikiped.../d2/Sphcow.jpg
Ingrid Kallick tərəfindən (Öz işi) [GFDL (http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html) və ya CC BY 3.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0)], Wikimedia Commons vasitəsilə

"Sferik inək" sadə modellərin yaradılması prosesini ələ salmaq üçün sadəcə əyləncəli bir yoldur. Ən azından, bunu əyləncəli hesab edirik.

Sınırlama və ya asimptotik analiz

BIS2A-da biz tez-tez modellərdən istifadə edirik. Bəzən modellərimizin gerçəkliyi nə qədər yaxşı təsəvvür etdiyini təsəvvür etmək və ya sınamaq və bunu gerçək həyat üçün doğru olduğunu bildiyimizdən gözləntilərlə müqayisə etmək istərdik. Modelləşdirməyə çalışdığınız şeyin davranışını nə qədər dəqiq bilməli olduğunuzdan asılı olaraq bunu etmək üçün bir çox yol var. Bir çox detal bilmək lazımdırsa, ətraflı bir model yaradırsınız. Daha az detallarla yaşamaq istəsəniz, daha sadə bir model yaradacaqsınız. Müraciət etməklə yanaşı fərziyyələrin sadələşdirilməsi, biz adlandırdığımız bir texnikadan istifadə edərək modelinizi qiymətləndirmək çox vaxt faydalıdır məhdudlaşdırma və ya asimptotik analiz. Bu texnikanın əsas fikri modeli tamamlamaqla istifadə etməkdir fərziyyələrin sadələşdirilməsi, əsl şeyin həddindən artıq şəraitdə necə davranacağını başa düşmək (məsələn, modeli dəyişənin minimum və maksimum dəyərlərində qiymətləndirmək). Bu texnikanın necə işlədiyinə dair sadə bir real həyat nümunəsini nəzərdən keçirək:

Misal: məhdudlaşdırma

Problemin qurulması
Təsəvvür edin ki, həftə sonu üçün Davisi, Kaliforniya ştatını tərk etməli və evə Selma, Kaliforniyaya getməlisiniz. Saat 17: 00 -dır və valideynlərinizə 6: 30 -da evdə olacağınızı söylədiniz. Selma, Davisdən 200 mil (322 km) məsafədədir. Evə vaxtında çata bilməyəcəyinizdən narahat olursunuz. Bunun mümkün olub-olmadığını və ya naharınızı mikrodalğalı sobada yenidən qızdıracağınıza dair bir az təxmin edə bilərsinizmi? Oh, və internet kəsildi.

Sadələşdirilmiş Model və Sərhəddən İstifadə Edin
Sadələşdirilmiş bir model yarada bilərsiniz. Bu vəziyyətdə Davis ilə Selma arasındakı yolun mükəmməl düz olduğunu düşünə bilərsiniz. Avtomobilinizin yalnız 2 sürəti olduğunu düşünürsünüz: 0 mil və 120 mil. Bu iki sürət səyahət edə biləcəyiniz minimum və maksimum sürətlərdir - məhdudlaşdırıcı dəyərlər. İndi təxmin edə bilərsiniz ki, hətta nəzəri cəhətdən "ən yaxşı vəziyyət" ssenarisi əsasında, heç bir maneəsiz və ya maksimum sürətlə tam düz yolda sürəcəyiniz yerdə belə, evə vaxtında çata bilməyəcəksiniz. Maksimum sürətlə 1,5 saat ərzində tələb olunan 200 milin yalnız 180-ni qət edə bilərsiniz.

Təfsir
Bu real həyat nümunəsində sadələşdirilmiş bir model yaradılmışdır. Bu vəziyyətdə biri çox vacibdir fərziyyələrin sadələşdirilməsi edilir: Yolun düz olduğu və maneə və ya trafik olmadığı güman edilir. Bu fərziyyələr, bu yolu bütün məsafədə tam sürətlə idarə edə biləcəyinizi əsaslı şəkildə ehtimal etməyə imkan verir. The fərziyyələrin sadələşdirilməsi səyahət edə biləcəyiniz və səyahət edə biləcəyiniz müddətə təsir edəcək bildiyiniz bir çox şeyin əslində gerçək dünyada var. Məhdudiyyətlərin istifadəsi və ya davranışlarının minimum və maksimum sürətlə hesablanması, real dünyada baş verə biləcək hadisələr haqqında sürətli proqnozlar verməyin bir yoludur. Burada istifadə etdiyimiz model budur

tamamilə qeyri -realdır

, amma bizə verdi

son dərəcə faydalı cavab

- digər real həyati faktorları (əyrilər, trafik, sürət məhdudiyyətləri) əlavə etmək səyahətin daha uzun sürməsinə səbəb ola biləcəyi üçün, orijinal sualımızın cavabının 6: 30-a qədər gedə biləcəyimizi tez bir zamanda müəyyən edə bildik. "yox".

Biz BIS2A-da oxşar təhlillər aparacağıq.

Əsas model fərziyyələrini bilmənin əhəmiyyəti

Modeldə hansı sadələşdirici fərziyyələrin edildiyini bilmək real həyatı proqnozlaşdırmaq üçün nə qədər faydalı olduğunu mühakimə etmək və kifayət qədər proqnozlaşdırıcı olmadıqda modelin harada təkmilləşdirilməsi lazım olduğuna dair təxminlər etməyə başlamaq üçün çox vacibdir. BIS2A -da vaxtaşırı olaraq müxtəlif növ modellər yaratmağınız və modelləri açıq şəkildə təyin etməyiniz xahiş olunacaq fərziyyələrin sadələşdirilməsi və bu fərziyyələrin modelin faydalılığına və proqnozlaşdırma qabiliyyətinə təsiri. İlə birlikdə modellərdən də istifadə edəcəyik məhdudlaşdırma Bir sistemin potensial davranışı haqqında bir şey öyrənməyə çalışmaq üçün məşqlər.

Model orqanizmlər

Yuxarıda təsvir edilən müxtəlif növ modellərdir konseptual modellər- "əsl şeyi" daha yaxşı başa düşməyimizə imkan verən bir neçə əsasa sadələşdirirlər. Biologiyada çox vacib olan başqa bir model var.model sistemi". Model sistemləri sadə yaxınlaşmalardır (hər hansı bir model budur)- amma onlar sağdır anlayış deyil! Əvvəlki oxunuşa ("Elm olaraq Biologiya") nəzər salsanız, namizədinin qan təzyiqi azaldan birləşməsinin əslində qan təzyiqini aşağı saldığını müəyyən etmək istəyən bir araşdırmaçının nümunəsini xatırlaya bilərsiniz. Ən az bir müstəqil dəyişən "doza" nəzarət edə bilər (inşallah, onun eksperimental mövzuları "yalnız insan" dır və həbləri ilə nə qərar verəcəyini kim bilir), lakin populyasiyasında olan bir çox digər amili idarə edə bilmir insan könüllülərinin: genetika, həyat tərzi, pəhriz, yuxu rejimi, tədqiqat zamanı fərdlərin başına gələ biləcək təsadüfi şeylər. Nəticələri, cins və yaş kimi asanlıqla qiymətləndirilən digər müstəqil dəyişənlərə görə sıralaya bilər və bu faydalıdır. "səs-küy"bütün bu nəzarətsiz müstəqil dəyişənlərin yaratdığı maskalana bilər"siqnal", yəni dərmanının təsirləri. Bu o deməkdir ki, bu siqnalı görməyə çalışmaq üçün çox böyük insan kütləsindən istifadə etməli və nəticədə çox bahalı bir işlə nəticələnəcək. Daha əvvəl təklif etdiyimiz kimi, istifadə edərək bütün bu səs -küyü aradan qaldıra bilər. Kataloqdan sifariş edilmiş, eyni həyat təcrübəsini yaşamış və tədqiqat zamanı bunu davam etdirəcək genetik cəhətdən eyni siçanların populyasiyası kimi model sistem.Onun dərmanının hətta incə təsirləri belə asanlıqla aşkar ediləcək və onun dərmanı yalnız müstəqil dəyişən.

Əla səslənir, elə deyilmi?

Amma özünüzdən soruşun- siçanlarda istifadəsi nəzərdə tutulmayan dərmanı sınaqdan keçirmək üçün siçanlar kimi "model sistem"dən istifadə etməklə bağlı hansı problemlər var?

Eynilə, ucuz, sürətli, idarə oluna bilən "model sistemlər" Biologiyanın öyrənilməsi üçün vacib idi, çünki insanlarda qeyri -mümkün olan təcrübələr (qeyri -etikadan başqa) belə çörəkçilik mayasının "modellərində" olduqca mümkün ola bilər (model eukaryot!) , meyvə ağcaqanadları (nümunə heyvan!) siçan qulaqlı tərə (nümunə bitki!), və ya siçanlar (model məməli!). Burada öyrənəcəyimiz molekulyar biologiyanın ən əsas prinsiplərindən bəziləri bakteriyaların və onların törədiciləri olan bakteriofaqların tədqiqindən əldə edilmişdir. Nobel mükafatı laureatı Yakob Monodun dediyi kimi (burada tərcümə olunur) “O ki qaldı E. coli, fil üçün belə!". Təbii ki, bu, bir çox cəhətdən həddindən artıqdır, amma onun nə demək istədiyini bilirsiniz... Həyatın "sehrli hiylə"ni necə həyata keçirməsinin ən əsas, vacib, ümumi cəhətləri arasında paylaşılır. E. coli və fillər, çünki burada öyrənəcəyimiz məsələlər: ətraf mühitdən enerji və maddənin tutulması, həyat planlarının saxlanması və tədricən “təkmilləşdirilməsi” və bu planların necə oxunması hər ikisinin qədim əcdadı tərəfindən həll edilib. E. coli və fil.


1 Diskret Məlumat üçün Yaradıcı Modellər

Molekulyar biologiyada bir çox vəziyyət hadisələrin sayılmasını ehtiva edir: neçə kodon müəyyən bir yazımdan istifadə edir, neçə DNT oxunuşu bir referansla uyğun gəlir, DNT ardıcıllığında neçə CG digramı müşahidə olunur. Bu hesablamalar bizə verir diskret ölçülən kütlə və intensivlik kimi kəmiyyətlərdən fərqli olaraq dəyişənlər fasiləsiz tərəzi.

Nəticələri təsadüfi olsa belə, araşdırılan mexanizmlərin izlədiyi qaydaları bilsək, hesablamalar və standart ehtimal qanunları ilə maraqlandığımız hər hansı bir hadisənin ehtimalını yarada bilərik. Bu yuxarıdan aşağı deduksiyaya əsaslanan yanaşma və ehtimalları necə manipulyasiya etmək barədə biliklərimiz. 2-ci fəsildə siz bunu dataya əsaslanan ilə necə birləşdirəcəyinizi görəcəksiniz (aşağıdan yuxarıya, altüst olmaq) statistik modelləşdirmə.


(mathbf) Bölmə

Böyük üçün n, (T^2 ) dir təxminən ilə paylanmış ki-kvadrat səh azadlıq dərəcələri.

Nümunə varyans-kovarians matrisini əvəz etsək, S, populyasiya varyans-kovarians matrisi ilə (Σ )

onda alınan test tam olaraq xi-kvadrat ilə paylanır səh məlumatlar normal olaraq paylandıqda azadlıq dərəcələri.

Kiçik nümunələr üçün (T^2 ) üçün xi-kvadrat yaxınlaşması, nümunə varyans-kovarians matrisi ilə (Σ ) qiymətləndirilməsi səbəbindən dəyişikliyi nəzərə almır. S.

Hotelling (T^2 ) statistikasının aşağıdakı kimi çevrilməsindən daha yaxşı nəticələr əldə edilə bilər:

Boş hipotezə əsasən, (H_<0>colon oldsymbol = oldsymbol>), bunun F ilə paylanması səhn-səh sərbəstlik dərəcələri. Test statistikası varsa (H_ <0> ) səviyyəsində (α ) sıfır hipotezini rədd edirik. F olan kritik dəyərdən daha böyükdür F- ilə masa səhn-səh sərbəstlik dərəcələri (α ) səviyyəsində qiymətləndirilir.

Hotelling -in (T^2 ) testini göstərmək üçün USDA Qadın Sağlamlığı Sorğusu məlumatlarına qayıdacağıq.


Makroiqtisadiyyat Fəsil 1

2. İqtisadçılar fərdlərin hansısa məqsədin dəyərini maksimuma çatdırmağa çalışan seçimlər etdiyini və öz məqsədlərini öz şəxsi maraqları baxımından müəyyən etdiklərini fərz edirlər.
Fərdlər, bir şeyi bir az çox etmək və ya bir az etmək qərarına gəlməklə maksimuma çatırlar.

İqtisadçılar tərəfindən qiymətləndirilən bəzi əsas seçimlər nəyi istehsal etməli, necə istehsal etməli və kim üçün istehsal edilməlidir. İqtisadiyyat, seçimlərin qiymətləndirilməsindəki fürsət xərclərinin mərkəzi əhəmiyyətinə, fərdi qərar qəbul edənlərin maraqlarına xidmət edən davranışların maksimuma çatdırılması və seçimlərin kənarda qiymətləndirilməsinə diqqət yetirməklə seçimləri öyrənən digər akademik fənlərdən fərqlənir.

İqtisadi təhlillər fərdi bazarda fərdi seçim və ya seçimləri izah etməyə yönəlmiş ola bilər, belə araşdırmalar əsasən mikroiqtisadiyyatın diqqət mərkəzindədir. Bu fərdi seçimlərin ümumi istehsal, məşğulluq səviyyəsi və qiymət səviyyəsi kimi məcmulara təsirinin təhlili makroiqtisadiyyatı narahat edir.

Elmi metod çərçivəsində işləyərək iqtisadçılar fərziyyələr formalaşdırır və sonra onları sınaqdan keçirirlər. Bu testlər yalnız elmdəki bir hipotez hipotezini təkzib edə bilər. Geniş şəkildə sınaqdan keçirilmiş bir fərziyyə tez-tez bir nəzəriyyə kimi qəbul edilir və faktiki olaraq universal qəbul edilmiş bir qanundur. Real dünyanın mürəkkəbliyi səbəbindən iqtisadçılar bir sıra sadələşdirilmiş fərziyyələrə əsaslanan modellərə güvənirlər. Modellər, real dünya məlumatlarından istifadə edərək sınaqdan keçirilə bilən iqtisadiyyat haqqında fərziyyələr yaratmaq üçün istifadə olunur.


3. 2-ci hissə: pandemiyadan sonrakı dəyişikliklərə doğru

COVID-19 və#x02013-ün digər xəstəliklərlə yanaşı, inkişaf konsepsiyalarımızı yenidən nəzərdən keçirməsini necə tələb etdiyini cavablandırarkən, iki mövzunu və nizamsız təbiəti, ictimai-siyasi prosesləri və dərinləşən struktur bərabərsizliklərini vurğuladıq. İndi sual yaranır: pandemiyadan sonrakı dəyişikliklərin və inkişafın yenidən düşünülməsinin nəticələri nədir?

Məqalənin bu ikinci hissəsində, elm və qərar qəbul etmə, dayanıqlı iqtisadiyyatlar qurmaq və vətəndaş-dövlət münasibətləri üçün üç əsas sahədə düşüncə və hərəkət üçün çətinliklərin necə yarandığını araşdırmağa davam edirik. Hər bir sahə üçün biz bir daha COVID-19 pandemiyası zamanı digər epidemiyalarla yanaşı öyrənilənləri nəzərdən keçiririk və gələcək sağlamlıq və digər böhranların həlli və ümumilikdə inkişaf üçün nəticələri müzakirə edirik.

3.1. Elmi, siyasəti və qeyri-müəyyənliyi yenidən düşünmək

Elmi məsləhətlər və sübutlar xəstəliklərin yayılması və həqiqətən daha geniş inkişaf problemləri üçün siyasətdə necə istifadə edilməlidir? Burada, bir tərəfdən, elmi məsləhət şərtlərinin və onların daxil olduğu elm-siyasət proseslərinin köklü siyasəti və institusional quruluşları əks etdirməsi probleminin qarşısındayıq, lakin tövsiyələr də geniş yayılmış qeyri-müəyyənliklərə və baş verən dinamik mürəkkəbliklərə cavab verməlidir. .

Bu gərginlik, əlbəttə ki, COVID-19 üçün də var idi. Qlobal reaksiya epidemioloji modellər tərəfindən çox məlumatlandırılıb, indi epidemiya cavablarının əsas dayağıdır. Çoxlu rəqabətli versiyalar var, hamısı müxtəlif məlumat mənbələrindən istifadə edir. Təəccüblü deyil ki, bu, nələrin baş verəcəyinə və nə edilməli olduğuna dair bir çox fərqli proqnozlara səbəb oldu (Rhodes et al., 2020). Bir səviyyədə bu sağlam bir vəziyyətdir, məsələn, yoluxma yolları, birgə xəstəliklər, ölüm nisbətləri, məruz qalma səviyyələri, immun reaksiyalar və yaş təsirləri kimi dərin qeyri-müəyyənlik qarşısında bir həll yolu tapmağa çalışan vicdanlı alimlər. . Bu cür qeyri -müəyyənliklər və ya həqiqətən də cahillik formaları prosesdə gizlədildikdə və xəstəlik haqqında alternativ bilik və anlayışlar söhbətə girmədikdə təhlükə yaranır. Mütləq, modellər dünyanı sadələşdirir, onu bir neçə əsas təxminlərə və parametrlərə qədər qaynadır. Buna görə də modellərin özləri yalnız onları məlumatlandıran fərziyyələr qədər yaxşıdır və müxtəlif perspektivlər – – sosial elmlər də daxil olmaqla – – əsas seçicilər və tamamlayıcılar təmin edə bilər. Bu fərziyyələr qəbul edilmədikdə, araşdırılmadıqda və ya düzəliş edilmədikdə problemlər yaranır. Bəlkə də əvvəlki epidemiyalardan daha çox, dar epidemioloji modelləşdirmə təcrübəsi COVID-19 epizodu zamanı elmi məsləhətlərin dominant mənbəyi olmuşdur (Enserink və Kupferschmidt, 2020). Siyasətçilər və məsləhətçilər rəqabətli fikirlər və ictimai təzyiqlə mübarizə apardıqca, modelin kəmiyyət çərçivəsi və yalan əminlikləri cəlbedici olur və xəbərdarlıqlar asanlıqla kənara çəkilir. COVID-19 təcrübəsinin göstərdiyi kimi, bu ölümcül nəticələrlə təhlükəli ola bilər (Nümunə, 2020).

Cənub-Şərqi Asiyada quş qripi epidemiyası zamanı yayılmanı proqnozlaşdırmaq və müdaxilə cavablarını istiqamətləndirmək üçün oxşar epidemioloji modellərdən istifadə edilmişdir. 2005 -ci ildə iki model nəşr olundu TəbiətElm (Ferguson et al., 2005, Longini et al., (2005) ’) insanların daha da yayılmasının qarşısını almaq üçün diqqəti “mənbədə” nəzarətə yönəltdi. Nəticə, bölgədəki quş (vəhşi ördək və qaz) populyasiyalarını məhv etmək üçün kütləvi müdaxiləyə dəstək oldu. Eyni zamanda, potensial insan ötürülməsi modelləri böyük sayda potensial ölümləri proqnozlaşdırırdı (Scoones, 2010). Oxşar proqnozlar, Qərbi Afrikada 2013 və#x0201316 Ebola epidemiyasının başlanğıcında, 1,4 milyona qədər ölümü proqnozlaşdıran Xəstəliklərə Nəzarət Mərkəzləri modelində də təklif edildi (Meltzer və digərləri, 2014). Beynəlxalq təşkilatlar üçün resursları səfərbər etməyə kömək edərkən, bu cür proqnozlar insan davranışının dəyişməsi və icma reaksiyasının olmaması ilə bağlı əsas fərziyyələrə əsaslanırdı ki, bu da şükürlər olsun ki, doğru deyildi (Richards, 2016).

Quş qripi epidemiyası zamanı çatışmayan şey yerdəki şərait hissi və yerli əhalinin prioritetləri və buna görə də nəzarət tədbirlərinin necə həyata keçiriləcəyi ilə bağlı bunun nə demək olduğu idi. Baytarlar, arxa bağdakı toyuqların kütləvi şəkildə məhv edilməsinin dolanışığa və iqtisadiyyata böyük ziyan vuracağından və hətta quşlar arasında yayılmasına az təsir göstərəcəyindən şikayətləndilər. Xəstəliyin yayılmasının digər ocaqları, yəqin ki, daha çox yayılma səbəbi idi, xüsusən də məhdud bioloji təhlükəsizliyə malik orta ölçülü quşçuluq istehsal bölmələri. Bu arada, həm 1997-ci ildə Honq-Konqda, həm də 2004-cü ildən Cənub-Şərqi Asiyada xəstələrlə məşğul olan həkimlər, hal hesabatları vasitəsilə ötürülmə sürəti ilə bağlı suallar qaldırırdılar. Təmkin üçün heç bir mübahisə yox idi, amma sahə baytarlarından və ya xəstəxana həkimlərindən və tibb bacılarından gələn digər anlayışlar əhəmiyyətli idi, lakin əsasən nəzərə alınmadı. Məlum oldu ki, quş H5N1 virusunun ötürülməsi insanlar arasında məhduddur və dünyada yalnız 350 -yə yaxın insan ölümü qeydə alınmış, bir milyarddan çox toyuq məhv edilmiş və bir çox yaşayış vasitələri təsirlənmişdir.

Eyni şəkildə, Qərbi Afrikada Ebolanın ilk modelləşdirilməsində yerli sosial şərtlər və cavablar çoxlu Ebola müalicə yataqları təmin edilməsinə böyük diqqət yetirilərək nəzərə alınmadı. Xəstəliyin ötürülməsi ilə bağlı xətti fərziyyələr bölgənin yerləşdirilmiş, qohumluq, səyahət və ticarətin itaətsiz qarışmalarına uyğun gəlmirdi. Dəfn mərasimləri, qayğı və ziyarətlə bağlı yerli sosial və mədəni təcrübələr epidemiyanın gedişatında mərkəzi rol oynadı və kəndlilər və cəbhə işçiləri yoluxma anlayışlarını birlikdə inkişaf etdirdiklərindən, sosial və xəstəlik məsələlərini müvafiq olaraq tarazlaşdırmaq üçün təcrübələrini uyğunlaşdırdılar – sosial və dolanışıq kontekstlərinə uyğun fiziki olmayan dəfn mərasimləri və yerli rəhbərlikdəki karantin tətbiqləri yaratmaqla (Richards, 2016). Yerli öyrənmə və fəaliyyətdən əldə edilən sübutlar tədricən siyasət cavablarına daxil olur, sosial elm adamları şəbəkələri tərəfindən asanlaşdırılır və yanaşmaların icma ilə daha çox məşğul, həssas və effektiv olmasına şərait yaradır. Əvvəlcədən planlaşdırılan müalicə bölmələrinin çoxu tamamlandıqda, epidemiya, əsasən, icmanın rəhbərlik etdiyi davranış dəyişikliyi səbəbindən artıq səngimişdi.

Bu, epidemioloji modellərin istifadəsinə qarşı bir arqument deyil, sosial və siyasi həyatı olduğunu etiraf etmək üçündür (Leach and Scoones, 2013). Sadə modellərin içərisində olan qeyri -müəyyənliklər legiondur və modelləşdirmə təlimlərindən irəli gələn sübutlar digər mənbələrlə üçbucaqlanmalıdır. Xəstəliklərin necə yayıldığı, təsirlərin nə olduğu və onların kontekstə uyğun şəkildə necə idarə oluna biləcəyi barədə yerli biliklər çox vacibdir (Scoones et al., 2017). COVID-19 vəziyyətində, modelləşdirmənin bir çox çətinliyi ortaya çıxdı (Nümunə, 2020). İngiltərədə, London Imperial College -də (2000 -ci illərdə quş qripi üçün istifadə olunan eyni əsas modeli istifadə edən) modelləşdiricilər, keçmiş mövsümi qrip epidemiyalarının təxminlərini istifadə etmək əvəzinə, İtaliyadakı xəstəxanalara yerləşdirmə məlumatlarını əlavə etdilər. məsləhət dəyişdi. Əsas narahatlıq Milli Səhiyyə Xidmətinin kritik qayğı imkanlarının aşılması ilə bağlı idi. Yenə də Çindəki həkimlər və xəstələr əvvəlki həftələrdə və aylarda çoxlu təcrübəyə sahib idilər və bu, bu yeni virusun təsirlərinin qripdən fərqli olduğunu və sağlamlıq sistemlərinin aşılmaması halında ötürülməni basdırmaq üçün köklü bir məhdudiyyətin lazım olduğunu açıq şəkildə göstərirdi ( Horton, 2020).

Xəstəliklərin yayılmasında olduğu kimi, böhran dövrlərindən kənarda proqnozlaşdırma, planlaşdırma və nəzarət yönümlü müdaxilələr müəyyən inkişaf tərzinin əsasını təşkil edir. Biz bunu maliyyə və yoxsulluğun aradan qaldırılması səylərindən tutmuş ətraf mühit və iqlim dəyişikliyi ilə mübarizəyə qədər bir çox sahələrdə görürük. Müxtəlif növ modellər, dar və texnokratik olan məsləhət şəbəkələri kimi bu yanaşmaların mərkəzindədir. Aşağıdakı idarəetmə və müdaxilə sistemləri yuxarıdan aşağıya və bütün insanların həyatından və praktikalarından və bunun nəticəsində yaranan qeyri-müəyyənliklərdən uzaq olan plan planlarına yönəldilmişdir. Qeyri -müəyyənliklər qəbul edildikdə, bunlar bir çox erkən xəbərdarlıq, fəlakət risklərinin azaldılması və fövqəladə halların planlaşdırılması sistemlərində olduğu kimi, ehtimalların təyin oluna biləcəyi hesablana bilən risklər sahəsinə endirilir. İnkişaf qərarının mürəkkəb dünyasında üstünlük təşkil edən qeyri-müəyyənliklər (potensial nəticələrin ehtimallarının məlum olmadığı yerlərdə), qeyri-müəyyənliklər (müxtəlif qruplar arasında nəticələr mübahisə edildiyi) və məlumatsızlıq formaları (nə nəticələr, nə də ehtimallar təyin oluna bilməyən yerlərdə) kifayət qədər tanınmır. -istehsal və sahə təcrübəsi (Stirling, 2010). Yanlış nəzarət cəhdlərində bunları nəzərə almamaq səhv və təhlükə açır (Stirling və Scoones, 2020).

Əgər qeyri-müəyyənliklər inkişafda – xəstəliklərə nəzarətdən tutmuş iqlim dəyişikliyinə, sosial müdafiəyə və iqtisadi planlaşdırmaya qədər – – – –-ə qədər –––––––––––––––––“ünkişafda qeyri-müəyyənliklər əhatə olunacaqsa, o zaman elmə və təcrübəyə daha çox, şərti yanaşma tələb olunur. Modernist inkişafın standart risk yönümlü proqnozlaşdırma, plan və nəzarət yanaşmaları ciddi şəkildə istənilir. Bunlarla yanaşı Şimalın üstünlük təşkil etdiyi mədəniyyətlər və ekspertiza institutları da var. Bu, elmi məsləhətlərə məsləhətçi və inklüziv yanaşmaya əsaslanan müxtəlif giriş və bilik mənbələrini əhatə edən modelləşdirməyə fərqli yanaşma deməkdir.

COVID-19, dar sübut və təcrübə mənbələrinə və sərt planlara güvənməyin çox problemli ola biləcəyini də vəhşicəsinə göstərdi. Bunun əvəzinə, mürəkkəblik, qarışıqlıq və ’ –, yəni real dünya – qarşısında etibarlılığı artırmaq üçün yeni bir yanaşma lazımdır (Roe, 2013). Kritik infrastrukturlarda enerji, su, nüvə elektrik stansiyaları və ya hava hərəkətinə nəzarət – etibarlılıq müxtəlif ssenarilərin izlənilməsi (o cümlədən modelləşdirmə yolu ilə) və sistemin yerdəki fəaliyyətinə real vaxt diqqəti ilə birlikdə ortaya çıxır ( cəbhəçilərindən və bu sahədəki mütəxəssislərdən götürülmüşdür). Bu sübut sahələri etibarlılığı təmin etmək üçün şəbəkələr arasında və şəbəkələr arasında əlaqə qura bilən və əlaqə qura bilən ‘ etibarlılıq mütəxəssisləri və#x02019 ilə əlaqəlidir (Roe, 2013). Bu, qida və ya iqtisadi sistemlərə olduğu kimi səhiyyə sistemlərinin kritik infrastrukturlarına da aiddir, lakin geniş sistem modelləşdirməsi və yerli biliklər və təcrübələr üzrə əlaqənin kəsilməsinə görə tez-tez qaçırılır.

COVID-19 ilə bir təhlükə, ortaya çıxmasının görünməmiş bir şey olaraq görülməsi və təkmilləşdirilmiş modellərin bunu proqnozlaşdıra və dayandıra biləcəyinin və xalq sağlamlığı tədbirlərinin "x02018top-down ’" tətbiqinin şiddətlənməsinə nəzarət edə biləcəyinin irəli sürüldüyüdür. x02013 öz növbəsində şoklara bu cür yanaşmanı daha ümumi şəkildə gücləndirir. Ancaq çoxsaylı xəstəliklərin yayılması və inkişaf təşəbbüslərindən götürülən dərslər, qeyri -müəyyənliyin həmişə mövcud olduğunu və etibarlılığın yaranması ilə birlikdə qəbul edilməsinin inkişaf siyasətinin və praktikasının əsasını təşkil etməli olduğunu göstərir. Bunun üçün bir çox növün peşəkarlığının və yeni peşəkarlıq formalarının necə toplandığını və birləşdirildiyini əsaslı şəkildə yenidən nəzərdən keçirmək lazımdır. İndi, hər zamankindən daha çox, fərqli aktyorlar (Chambers, 2017) arasında öyrənmə, iterativ uyğunlaşma, çevik hərəkət və bərabərhüquqlu əlaqələri vurğulayan layihə və proqram üslubları, kənarlardan mərkəzi səhnəyə keçməlidir.

3.2. Dayanıqlı iqtisadiyyatlar

COVID-19-un qarşısını almaq üçün dünyanın hər yerində hökumətlər iqtisadiyyatı görünməmiş miqyasda bağladı. Bu, məşğulluğa və iqtisadi məhsula böyük təsir göstərdi, hesablamalara görə, 5 trilyon ABŞ dollarından çox dünya iqtisadiyyatından silinəcək, bütün Yaponiya iqtisadiyyatına bərabərdir. 3 İqtisadi təsirin miqyası çoxlarını təəccübləndirdi, lakin milli sərhədlərin bağlanması və qlobal və yerli hərəkət məhdudiyyətləri də daxil olmaqla insanlar arasında sürətlə yayılan quş qripinin qlobal epidemiyasının potensial təsirlərinin modelləşdirilməsində Dünya Bankı çoxdan proqnozlaşdırmışdı ki, təsir ilk ildə qlobal ÜDM -in yüzdə 4,8 -ə qədər ola bilər (Burns və digərləri, 2006). Qlobal səviyyədə pandemiyaya hazırlığın sonrakı planlaşdırılması tez-tez bu işə istinad edirdi, lakin bu, sayların çox böyük, təhdidlərin çox uzaq olması və təsirlərin çox ağlasığmaz olması kimi görünmürdü.

Mərkəzi banklar, ardıcıl olaraq risk qeydlərinin başında görünən və 2008-ci il maliyyə böhranından sonra liberal və#x02018 kəmiyyət asanlaşdırma və#x02019 tətbiq edən pandemiyalar da daxil olmaqla böyük zərbələr üçün gözlənilməz planlar hazırlamışdılar. Ancaq COVID-19 iqtisadi təsirinin miqyası – həm iqtisadi fəaliyyətin itirilməsi baxımından, həm də biznesin fəaliyyətini davam etdirmək üçün kredit və kredit maliyyəsinə olan tələblər – –, bəzi əsaslı yenidən düşünmələr tələb edən hər hansı əvvəlki təxminlərdən kənarda olmuşdur (Tooze, 2020). Bu miqyasda bir pandemiya üçün iqtisadi fövqəladə planlar olmadıqda, dünyanın hər yerində milli hökumətlər, hökumət xərcləri limitləri, borc limitləri və maliyyə qənaətinə dair çoxdan qurulmuş qaydaları sürətlə tətbiq edərək iqtisadi siyasəti yerindəcə həll etməyə çalışırlar. Bəzi ölkələrdə, dolanışığını itirənlər üçün əhəmiyyətli gəlir dəstəyi verilmişdir, lakin bu, universal deyil, bir çox insanın köməksiz yaşaması üçün. İşgüzar fəallığın qəfil azalması ilə bu, müasir iqtisadiyyatda işin nə qədər təhlükəli olduğunu nümayiş etdirdi.

Əvvəlki xəstəlik epidemiyalarından alınan dərslər COVID-19-un qlobal iqtisadiyyata təsirlərinin aradan qaldırılması üçün məhdud əhəmiyyət kəsb edir. 1918-ci il İspan qripi qlobal miqyasda böyük iqtisadi ziyana səbəb oldu, ancaq dörd illik bir müharibənin arxasında və daha az əlaqəli və bu gündən daha kiçik olan iqtisadiyyatlarda (Barry, 2005). Müharibə dövrləri iqtisadiyyatları dəyişdirir, lakin çox vaxt bu, yeni fəaliyyətlərə keçid yolu ilə olur, çünki işçilər müharibə dövründəki sənayelərə köçürülür və ya orduya cəlb edilir və iqtisadiyyatlar geri qayıtdıqca müharibədən sonrakı bumlar adi haldır. Daha yeni xəstəlik epizodları bu qədər geniş iqtisadi çöküşə səbəb olmadı. Başqa bir koronavirus xəstəliyi olan SARS, 2003 -cü ildə qlobal miqyasda yayılaraq ölkələr hərəkət məhdudiyyətləri və karantin tətbiq etdiyi üçün əhəmiyyətli iqtisadi ziyan vurdu. Bununla belə, ümumi xərclər o zaman proqnozlaşdırıldığı qədər böyük olmadı və hələ də fəaliyyət göstərən qlobal iqtisadiyyatla əlaqələr yenidən qurulduğundan, iqtisadiyyatlar əvvəlki iqtisadi fəaliyyət səviyyələrinə nisbətən tez qayıtdılar (Keogh-Brown və Smith, 2008). Bu gün vəziyyət kəskin şəkildə fərqlidir, çünki dünyanın bütün iqtisadiyyatları eyni şəkildə və eyni zamanda olmasa da.

Təbii fəlakətlər bəziləri üçün imkanlar aça bilər, çünki investorlar zəifləmiş sənayeləri satın alır və qiymətlər aşağı olduqda investisiyalar haqqında spekulyasiya edirlər. Bu cür ‘ fəlakət kapitalizmi ’ (Klein, 2007), bəzi ərazilər zəlzələdən təsirləndikdə və digərləri vəziyyətdən istifadə etmək üçün hərəkətə keçə bildikdə daha çox təsirə malikdir. Bəziləri yerli çatışmazlıqlardan istifadə edir və ya yeni onlayn və çatdırılma xidmətləri təqdim edir (məsələn, bir çox ölkələrdə Amazon), iqtisadiyyatları yenidən qurmaq üçün fəaliyyət göstərir. Yalnız böhran aradan qalxdıqda, aktivlərin necə dəyişdirildiyini, yeni spekulyativ investisiyaların qoyulduğunu və biznesin konsentrasiyasını və inhisarlarının genişləndiyini və ya parçalandığını qiymətləndirə bilərik (Davis, 2020).

COVID-19-un kilidlənməsi ilə bağlı son təcrübələr, əməyin iqtisadiyyatlar üçün necə mərkəzi yer tutduğunu və bu “vacib işin” nə qədərinin aşağı maaşlı, təhlükəli olduğunu və qadınlar, etnik azlıqlar və miqrantlar tərəfindən həyata keçirildiyini açıq şəkildə göstərdi (Meadway, 2020). İş yerləri bir vuruşla ortadan qalxdıqda, tez-tez şəhərlərin üstünlük təşkil etdiyi, qloballaşan bir iqtisadiyyatda, kənd əlaqələrinin sosial istehsal və daha geniş iqtisadiyyatı davam etdirmək üçün nə qədər vacib olduğunu vurğulayan, dəstək axtarılan kənd yerləri olur. Yenə də kənd işçiləri, həm həyat tərzlərini, həm də daha geniş iqtisadi və qida sisteminin dayanıqlığını təhdid edən hərəkət məhdudiyyətləri və sağlamlıq riskləri səbəbiylə, COVID-19 və siyasətdən ən çox əziyyət çəkənlər olmuşlar (IPES-Food, 2020) .

Bir çox siyasət müzakirəsi, pandemiya böhranı azaldıqdan sonra iqtisadiyyatı hərəkətə gətirmək üçün kütləvi stimul paketlərinə ehtiyacın mərkəzindədir. Məqsəd, İkinci Dünya Müharibəsindən sonra istifadə edilən Keyns tipli stimul formaları vasitəsilə artımı təşviq etmək və iqtisadiyyatları yenidən yola salmaqdır. Həm müsbət, həm də mənfi dərslər 2008-ci il maliyyə böhranından sonra qlobal bank sisteminin əsaslı şəkildə yenidən kapitallaşmasına əsaslanan bərpa cəhdlərindən də götürülür (Tooze, 2020). Bununla birlikdə, bu yanaşmalar, iqtisadi böyüməni artırmaq üçün pandemiyadan sonrakı bir dönüşüm üçün iqtisadi sistemləri daha dərindən düşünmək imkanlarını əldən vermək üçün standartlaşdırılmış investisiyalarla mövcud strukturları düzəltməyə yönəldi.

COVID-19-un ortaya qoyduğu şey, güvənərək mövcud qloballaşan kapitalist iqtisadiyyatının kövrəkliyidir trans- kontinental maliyyələşdirilmiş əməliyyatlar, tam vaxtında istehsal və uzun, karbon istehlak edən beynəlxalq təchizat zəncirləri. O, həmçinin yerli iqtisadiyyatların tez-tez kütləvi şoklara necə daha davamlı olduğunu və böhran zamanı effektiv və səmərəli təmin edə bildiyini göstərdi. Qarşılıqlılıq və həmrəylik əsasında qurulmuş, inklüziv, çox vaxt qeyri-rəsmi və itaətsiz iqtisadiyyatlar çiçəkləndi. Məsələn, ərzaq təminatı sahəsində Hindistan və Pakistanda kimsəsizlərə geniş ərzaq bağışlamasından tutmuş ABŞ və Kanadadakı əlverişsiz əhaliyə mobil yeməklərin verilməsinə qədər həmrəyliyin və xalq fəallığının nəzərəçarpacaq dərəcədə artması müşahidə edilmişdir. Cəmiyyətlər sistemdəki boşluqları aradan qaldırmaq və ehtiyacı olanlara kömək etmək üçün bir araya gəldilər, vətəndaş cəmiyyəti qrupları bəzən dəstəkləyən dövlət aktyorları ilə birlikdə işləyirlər. Məsələn, çox mərkəzləşdirilməmiş bir Hindistan sistemində, Kerala əyaləti, qadın şəbəkələri tərəfindən idarə olunan pulsuz icma mətbəxləri vasitəsilə yemək paylanmasını təmin etməklə, COVID-19-a cavab olaraq liderlik etdi (IPES-Food, 2020). Bu cür nümunələr daha əvvəlki fəlakətlərdə yaranmış və davamlılığı təmin edən icma həmrəyliklərini xatırladır (Solnit, 2009). Sual olunur: bu cür birliklər xüsusi bir fövqəladə vəziyyətlə məhdudlaşırmı və ya gələcək üçün alternativ iqtisadiyyata dair fikirlər təqdim edirlərmi?

Əlbəttə ki, bu, inkişaf tədqiqatlarında uzun bir şəcərə sahibi olan daha geniş mübahisələrə aiddir. 𠆏ormal iqtisadiyyat ’ (Hart, 1973) ilə bağlı ilk mülahizələr, bu cür fəaliyyətlərin geniş imkanlar təqdim etdiyini və hətta "#x02018 yuxarı qiymətləndirmə" və "rəsmiləşdirmə" olmadan belə, yerli inkişafa kömək edə biləcəyini vurğuladı. Geridə qalmış, tənzimlənməmiş və rəsmi iqtisadi fəaliyyətə töhfə verməyən qeyri-rəsmi iqtisadiyyat siyasətçilər tərəfindən transformasiyaya ehtiyacı olan kimi görünür (Meagher, 2013). Kooperativlər və işçilərə məxsus sənaye sahələri 1970-ci illərdə ‘Lucas Planı ’ (Smith və digərləri, 2016) kimi populyarlaşdı, lakin yenə də əsas sənaye artımı və qlobal dəyər zəncirinin inkişafı üçün marjinal olaraq görüldü. Thorpe və Gaventa'nın (2020) göstərdiyi kimi, dünyanın hər yerindən 28 hadisəni araşdıraraq, yerli iqtisadi fəaliyyət uyğun şərtlərdə gəlirli, əhatəli və davamlı ola bilər. Təsbit edilmiş səmərəli iqtisadi idarəetmənin əsas xüsusiyyətlərinə, işgüzar ünsiyyətin idarə edilməsində paylanmış səlahiyyət və işçilərin və başqalarının paylanmış qərar qəbul etmək üçün iqtisadi fəaliyyətin müzakirəsi və kollektiv hərəkətlər üçün demokratikləşdirilmiş biliklərin dəyişdirilməsi üçün şəbəkə və koalisiyaların hərəkətə gətirilməsi daxildir.

Bu xüsusiyyətlər COVID-19 və digər böyük şoklara qarşı iqtisadi reaksiyalarda vurğulanır və daha davamlı, post-kapitalist alternativlər üçün imkanlar təklif edir. Əsas mövzu, iqtisadi fəaliyyət və dolanışıqların təmin edilməsində kollektiv şəkildə idarə olunan ortaq payların və#x02013 -ün əhəmiyyəti və tədarük zəncirləri arasında, istehsalçılar və istehlakçılar arasında iştirak edənləri dəstəkləmək üçün qarşılıqlılıq və həmrəyliyə ehtiyacdır. birgə, kollektiv iqtisadi fəaliyyət (Bollier və Helfrich, 2014). Bu cür yanaşmalar, iqtisadi quruluşun köhnə üslublarını xatırladır və Afrikadakı meşələrdəki qaynaqlara olan ortaq hüquqlardan, erkən sənaye İngiltərədəki işçiləri dəstəkləyən qarşılıqlı cəmiyyətlərə, məsələn, hər birinin ortaq mülkiyyət tənzimləmələri və cəmiyyətdə qurulmuş bazarları olan kollektiv idarəçilikdən qaynaqlanır. (bax: Polanyi, 2001 [1944]). Bu cür nümunələr, inkişaf dərsliklərinin ənənəvi iqtisadi modellərində olduğu kimi, fərdi, rəqabətli iqtisadi fəaliyyət deyil, paylaşılan şəbəkələr vasitəsi ilə necə təsirli, davamlı iqtisadi fəaliyyətin dəstəklənə biləcəyini göstərir. COVID-19-un göstərdiyi kimi, iqtisadi fəaliyyətin bu cür üslubları böhranlar şəraitində davam edə bilər, digər iqtisadi təşkilat formalarının bacarmadığı şəkildə.

COVID-19 təcrübəsi həm də iqtisadiyyatda “əsas işçilərin” yerli istehsal və icma səviyyəsində paylaşma şəbəkələri bazarları və aşağı karbonlu, dayanıqlı malların əldə edilməsi ilə bağlı daha geniş dəyər ideyalarını vurğuladı. İqtisadiyyatda ‘ dəyəri ’ və ‘ məqsədi ’ -u yenidən düşünmək (Mazzucato, 2018) iqtisadi dəyişikliyin istiqamətlərini müzakirə etməyi tələb edir. ‘ artımı ’ mütləq yeganə məqsəddir, yoxsa insan rifahı üçün vacib olan bərabərlik və ya davamlılıq kimi başqa dəyərlər varmı? Sosial reproduksiyaya diqqət yetirmək, qayğı ilə sərmayə arasındakı ziddiyyətləri vurğulayan ‘ həyat qurma ’ deyil ‘ qazanc əldə etmə ’ (Jaffe, 2020) mövzusuna diqqət çəkməyi təklif edir (Fraser, 2016). Təşviq paketləri yerinə geri dönür status-kvo ÜDM artımının dar göstəriciləri ilə ölçülən yüksək karbonlu iqtisadiyyat üçün müxtəlif alternativlər təklif olunur (D 𠆚lessandro və digərləri, 2020). Bu, cəmiyyət tərəfindən idarə olunan ‘ məhdudiyyətlərinin#x02019-un sosial və iqtisadi həyatda necə müzakirə edildiyini (Kallis, 2019) və Universal Əsas Gəlir və#x02013 kimi mexanizmlər də daxil olmaqla ehtiyacı olanları qorumaq üçün sosial mərtəbələrin necə birləşdiriləcəyi ilə bağlı suallar doğurur. with approaches that ensure that economies function sustainably, within ‘planetary boundaries’. Principles of collaboration, regeneration and circularity, rather than extraction and growth, thus become the defining guides for economic development (Raworth, 2017).

Through thinking about how economies become resilient in the face of recurrent shocks, relations between states and markets are challenged too. Rather than states being shrunk to allow markets to function unfettered, as in the neoliberal era, or as sources of funding to prop up banks or ailing industries, as in post-crisis moments, ‘post-capitalist’ states can take on new functions to improve systemic resilience, including public ownership of vital services and support for basic incomes (Mason, 2016, Bello, 2008). An 𠆎ntrepreneurial state’ can foster innovation, encouraging long-term, patient finance (Mazzucato, 2013) supporting particular directions of sustainable economic development. Progressive regulatory environments for capital can in turn steer transformations towards more sustainable, equitable futures through ‘just’ and ‘green’ transformations (Newell, 2015). Equally, radical uncertainties are a feature of our complex, connected world, so the design of institutions, businesses and infrastructures – and indeed the wider economy – for reliability, with built-in redundancy and adaptive capacities, are essential (Roe and Schulman, 2008). In sum, expanding the criteria for ‘success’ in economic development beyond growth and profit to thinking about equity, resilience and sustainability suggests a very different set of directions for economic development, requiring diverse, new skills.

A particular type of neoclassical economics has dominated development studies for decades, rooted in individualised behaviour, linked to market efficiency, business profit and aggregate economic growth, and committed to a particular style of capitalist development. While debates about the relative role of states and markets have occurred over time and been repeatedly revisited (Colclough and Manor, 1993, Leach, 2016), objectives of economic growth as development have remained, even if tweaked in favour of greater equality, more sustainability and so on. The radical rupture that COVID-19 has created means that old assumptions have been challenged, and a more fundamental rethink of capitalism and development is needed. This requires a transformative economics for sustainable, inclusive development that can survive future shocks, whether pandemics, climate change, financial instability or conflict, which is rooted in ideas of inclusive, solidarity economies (Utting, 2015), where long-held notions of modernist ‘progress’ are rethought and sustainability and equity are central.

3.3. Re-configuring citizen-state relations

The public health measures required during a significant disease outbreak necessarily shift state-citizen relations, and these changed relationships will be the driver of transformations to follow. Forcing lockdowns, restricting movements, requiring new behaviours and creating surveillance to monitor populations, all involve the exercise of state power and implementation and depend on trust between citizens and authorities and in sources of expertise. States of emergency have historically been used to extend power and abuse rights in the longer term and today there is evidence some leaders are using COVID-19 to do just this (Smith and Cheeseman, 2020). There is also evidence that untrusting publics have been pushed to their limits, provoked into unruliness, as in Malawi when people revolted against lockdown orders and the authority of a government already perceived to be illegitimate. In a further twist, human rights coalitions took the government to court and won, resulting in the suspension of restrictions (Dodsworth and Cheeseman, 2020). The control of COVID-19 and the emergence of exit strategies are a massive test of authority and accountability, and the need to be inclusive of all citizens.

Trust is both a measure of state-citizen relations and an enabler of effective response to diseases and development more generally. Experience during the West African Ebola outbreak showed how critical trust was. Trust and any sense of a social contract was lacking because of the legacy of slavery, colonialism, war and the failure of state provisioning in previous decades. Communities had neither trust in the health system, their government or outsiders and nor were they trusted by these authorities and outsiders to know what was best for them. Building trust required tangible improvements to services, but also dialogue and relationship building. It was only when communities, supported by truly representative leaders, were able to take the lead that critical behaviours began to change – such as around safe burial and quarantining (Wilkinson et al., 2017), shifting the course of the epidemic.

Trust between authorities, medical establishments and citizens is often lacking at the onset of epidemics but can be built as part of a response and re-shaped in the process. In the early phases of the HIV/AIDS pandemic, public health efforts were upset by blame and stigmatisation. AIDS was seen as a disease of ‘gays’, 𠆏oreigners’, ‘sex workers’, ‘truck drivers’ for instance, and not a responsibility of all citizens (Parker, 2002). In some cases, states ignored mainstream medical advice, failed to develop national programmes and calls for universal access to emerging antiretroviral therapies. This was the case in South Africa, where support of 𠆊IDS dissidents’ who peddled an alternative understanding of the science was rooted also in perceptions on the part of the president and health minister that prevailing narratives of the origins of HIV in Africa denigrated African sexuality and lifestyles, and undermined a positive vision of a new African renaissance. The resultant lack of political will in ‘rolling out’ free antiretrovirals had marked consequences for those infected by the virus in South Africa, which were those most marginalised by poor access to healthcare and the structural violence of the Apartheid period. Only when wider mobilisations – such as through the Treatment Action Campaign – occurred, did new relationships between citizen initiatives and state investment become realised which led to court action and finally the initiation of a free anti-retroviral therapy programme in the state health sector. Scepticism that people living in precarity would not be able to maintain adherence to antiretrovirals or be engaged in self-management and health education initiatives was dealt a blow by civil society initiatives built on principles of patient empowerment, collective action and holding the state to account to uphold the right to health and to other social protection measures (MacGregor, 2010). Across Africa, a surge of community-based organisations was partly linked to increases in global health funding, and provided homebased care as well as support for those affected by HIV led to initiatives in income generation and for orphans and vulnerable children (Edström and MacGregor, 2010).

These examples show how important state-citizen alliances are in times of crisis, and beyond. This is evident again with the flourishing of ‘mutual aid’ initiatives during COVID-19, supported by local and national states, as well as diaspora networks, religious organisations, business networks, philanthropists and others. Trust, inclusive collaboration, collective action and mutuality are the watchwords, complemented by ethics of care, respect and empathy. And here there are links to inequality: trust is lower in more unequal societies, and low trust and high inequality have been shown to hinder cooperation, collective action, inclusive politics and economic development (Justino, 2015). This points to the potential for a new style of politics, embedded in communities and egalitarian norms, yet supported by a trusted, accountable state.

The 𠆋ottom-up’ COVID-19 responses have been impressive globally, emerging through force of circumstance. But can such experiences be translated into longer-term struggles for transformation, linking structural, systemic and enabling change (Scoones et al., 2020)? Beyond addressing the pandemic there remain many other development challenges that require such a new style of politics, not least perhaps the largest one of all: that of transformations towards a low-carbon sustainable future. In our discussions of the politics of ‘green transformations’ more broadly (Scoones et al., 2015), we specifically identified the need for alliance-building, across technology-led, business-led, state-led and citizen-led transformations. Looking to earlier successful transformations where radical change has been effected, it is always connections between actors through networks that help forge an alternative vision. This inevitably requires hard political negotiations, across unequal power gradients. Alliances for sustainability require political choices and the challenging of incumbent interests, reliant for example on deeply-entrenched fossil fuel capitalism. Yet, changes are possible and may happen quite rapidly as new progressive narratives for change gain a foothold, new technologies emerge, alternative networks form and political interests realign.

Crises can open up new forms of relationship and action, and can demonstrate alternatives, whether these are new styles of local politics and state-citizen relationship that can assist in an immediate emergency and persist beyond it, reformed approaches to global coordination or more fundamental transformations in economy and society towards new pathways of development. But ruptures can also close down, reinforcing the status-kvo and shoring up incumbent power. COVID-19, for example, offers opportunities for the spread of surveillance-led authoritarianism, as citizens accede to control of their data and lives in the name of public health states may act to shore up big business in the name of protecting jobs and the economy, rather than seeking radical transformations and the rhetoric of nationalist, authoritarian populisms frequently gains a hearing in times of crisis, as leaders claim they can protect people from external threats (Rodrik, 2018).

What the future will hold remains uncertain, but major challenges, such as COVID-19, do both expose fractures and contradictions and offer opportunities for change, which ultimately will depend on political choice and mobilisation. This must address both the structural dimensions, challenging incumbent power, while accepting that change is not linear, and must embrace uncertainty, complexity and unruliness in politics, as in economy, ecology and society – vital to forging and moving forward with a politics not of authoritarianism but of solidarity and care.


Models of Coevolution

Various aspects of genetic models of coevolution are reviewed and discussed. The emphasis is on the assumptions made in coevolutionary models and the questions addressed. In the first part of the review, general results from models of single species or of interacting species are summarized. In a number of cases, there are useful maximization and equilibration principles that can be applied to particular coevolutionary problems. Such principles can sometimes be used without making explicit genetic assumptions. The second part of the review summarizes various models of particular types of ecological interactions: generalized competition, character displacement, predator-prey and host-parasite interactions, and mutualism. When possible, the principles available from the general theory are applied. There is also some discussion of the role of different time scales of genetic and ecological change and of the role of assumptions concerning genetic variability in each species. The current emphasis in theoretical studies is on the equilibrium properties of panmictic species under constant conditions. Even under those restrictive conditions, a wide variety of results can be obtained, but it does not seem that there is a consistent effect of coevolution on community stability.


Economic Models

A model is simply a framework that is designed to show complex economic processes.

Öyrənmə Məqsədləri

Recognize the uses and limitations of economic models

Açar yeməklər

Açar nöqtələr

  • Many models use mathematical techniques in order to investigate, theorize, and fit theories into economic situations.
  • Economic models have two functions: 1) to simplify and abstract from observed data, and 2) to serve as a means of selection of data based on a paradigm of econometric study.
  • Creating a model has two basic steps: 1) generate the model, and 2) checking the model for accuracy – also known as diagnostics.
  • Examples of the uses of economic models include: professional academic interest, forecasting economic activity, proposing economic policy, presenting reasoned arguments to politically justify economic policy, as well as economic planning and allocation.

Əsas Şərtlər

  • deductive: Based on inferences from general principles.
  • diaqnostika: The process of determining the state of or capability of a component to perform its function(s).
  • keyfiyyətcə: Based on descriptions or distinctions rather than on some quantity.

Economic Models

In economics, a model is defined as a theoretical construct that represents economic processes through a set of variables and a set of logical or quantitative relationships between the two. A model is simply a framework that is designed to show complex economic processes. Most models use mathematical techniques in order to investigate, theorize, and fit theories into economic situations.

Uses of an Economic Model

Economists use models in order to study and portray situations. The focus of a model is to gain a better understanding of how things work, to observe patterns, and to predict the results of stimuli. Models are based on theory and follow the rules of deductive logic.

Economic model diagram: In economics, models are used in order to study and portray situations and gain a better understand of how things work.

Economic models have two functions: 1) to simplify and abstract from observed data, and 2) to serve as a means of selection of data based on a paradigm of econometric study. Economic processes are known to be enormously complex, so simplification to gain a clearer understanding is critical. Selecting the correct data is also very important because the nature of the model will determine what economic facts are studied and how they will be compiled.

Examples of the uses of economic models include: professional academic interest, forecasting economic activity, proposing economic policy, presenting reasoned arguments to politically justify economic policy, as well as economic planning and allocation.

Constructing a Model

The construction and use of a model will vary according to the specific situation. However, creating a model does have two basic steps: 1) generate the model, and 2) checking the model for accuracy – also known as diagnostics. The diagnostic step is important because a model is only useful if the data and analysis is accurate.

Limitations of a Model

Due to the complexity of economic models, there are obviously limitations that come into account. First, all of the data provided must be complete and accurate in order for the analysis to be successful. Also, once the data is entered, it must be analyzed correctly. In most cases, economic models use mathematical or quantitative analysis. Within this realm of observation, accuracy is very important. During the construction of a model, the information will be checked and updated as needed to ensure accuracy. Some economic models also use qualitative analysis. However, this kind of analysis is known for lacking precision. Furthermore, models are fundamentally only as good as their founding assumptions.

The use of economic models is important in order to further study and understand economic processes. Steps must be taken throughout the construction of the model to ensure that the data provided and analyzed is correct.


The Mental Models of Numeracy

1. Distributions
The normal distribution is a statistical process that leads to the well-known graphical representation of a bell curve, with a meaningful central “average” and increasingly rare standard deviations from that average when correctly sampled. (The so-called “central limit” theorem.) Well-known examples include human height and weight, but it’s just as important to note that many common processes, especially in non-tangible systems like social systems, do not follow this pattern. Normal distributions can be contrasted with power law, or exponential, distributions.

2. Compounding
It’s been said that Einstein called compounding a wonder of the world. He probably didn’t, but it is a wonder. Compounding is the process by which we add interest to a fixed sum, which then earns interest on the previous sum the newly added interest, and then earns interest on that amount, and so on sonsuz . Bu bir eksponensial effect, rather than a linear, or additive, effect. Money is not the only thing that compounds ideas and relationships do as well. In tangible realms, compounding is always subject to physical limits and diminishing returns intangibles can compound more freely. Compounding also leads to the time value of money, which underlies all of modern finance.

3. Sampling
When we want to get information about a population (meaning a set of alike people, things, or events), we usually need to look at a sample (meaning a part of the population). It is usually not possible or even desirable to consider the entire population, so we aim for a sample that represents the whole. As a rule of thumb, more measurements mean more accurate results, all else being equal. Small sample sizes can produce skewed results.

4. Randomness
Though the human brain has trouble comprehending it, much of the world is composed of random, non-sequential, non-ordered events. We are “fooled” by random effects when we attribute causality to things that are actually outside of our control. If we don’t course-correct for this fooled-by-randomness effect – our faulty sense of pattern-seeking – we will tend to see things as being more predictable than they are and act accordingly.

5. Regression to the Mean
In a normally distributed system, long deviations from the average will tend to return to that average with an increasing number of observations: the so-called Law of Large Numbers. We are often fooled by regression to the mean, as with a sick patient improving spontaneously around the same time they begin taking an herbal remedy, or a poorly performing sports team going on a winning streak. We must be careful not to confuse statistically likely events with causal ones.

6. Multiplying by Zero
Any reasonably educated person knows that any number multiplied by zero, no matter how large the number, is still zero. This is true in human systems as well as mathematical ones. In some systems, a failure in one area can negate great effort in all other areas. As simple multiplication would show, fixing the “zero” often has a much greater effect than does trying to enlarge the other areas.

7. Equivalence
The introduction of algebra allowed us to demonstrate mathematically and abstractly that two seemingly different things could be the same. By manipulating symbols, we can demonstrate equivalence or inequivalence, the use of which led humanity to untold engineering and technical abilities. Knowing at least the basics of algebra can allow us to understand a variety of important results.

8. Surface Area
The surface area of a three dimensional object is the amount of space on the outside of it. Thus, the more surface area you have, the more contact you have with your environment. Sometimes a high surface area is desirable: Our lungs and intestines have a huge surface area to increase the absorption of oxygen and nutrients. Other times we want to reduce our exposure, such as limiting our internet exposure to reduce the attack surface.

9. Global and Local Maxima
The maxima and minima of a mathematical function are the largest and smallest values over its domain. Although there is one maximum value, the global maximum, there can be smaller peaks of value in a given range, the local maxima. Global and local maxima help us identify peaks, and if there is still potential to go higher or lower. It also reminds us that sometimes we have to go down to go back up.


Statistics and Physical Oceanography (1993)

Research in oceanography has historically been pursued to better understand the oceans as, for example, avenues to exploration, routes for commerce, theaters for military operations, and components in the weather system. Today this research is also done in conjunction with studies on major issues such as global climate, environmental change, and biodiversity, among many others. Statistical techniques have always been important in the analysis of oceanographic data. With the recent introduction of oceanographic observational mechanisms that yield much larger quantities of data than ever before, statistical considerations have gained even more prominence in oceanographic research contexts. Yet disciplinary distinctions have limited interactions across discipline boundaries in many national and global research areas (NRC, 1987, 1990a) traditional statistics and oceanography are not exceptions. To stimulate progress on important research questions now arising at this interface, more cross-disciplinary efforts between statistics and oceanography are needed. This report is thus presented to help encourage successful collaborations between statistics and oceanography that are focused on potentially fruitful cross-disciplinary research areas.

The report was prepared in response to a request from the Mathematical Sciences Division of the Office of Naval Research for a cross-disciplinary report describing basic research questions in statistics and applied probability motivated by oceanographic applications. The request reflects ONR&rsquos desire to call such questions to the attention of research statisticians and to develop stronger interactions between the statistics and oceanography research communities. A panel of five oceanographers and five statisticians was convened by the Committee on Applied and Theoretical Statistics of the National Research Council to produce the report. The charge to the panel was to survey crossover areas between statistics and oceanography of greatest potential value (with respect to important oceanographic questions) and to recommend statistical research opportunities. The panel met in April 1992 and again in August 1992. It quickly became apparent that a comprehensive summary of statistical research opportunities addressing all disciplines of oceanography would exceed the project time and budget constraints. This report is therefore limited to a discussion of statistical research opportunities arising in physical oceanography.

Lest the limited scope of this report be misconstrued as a statement of the unimportance of statistical analysis to biological, chemical, and geological oceanography, the panel emphasizes that there are numerous opportunities for statisticians to work in those disciplines as well. For example, recent interest in the carbon cycle has focused attention on the spatial and seasonal distributions of phytoplankton pigment concentration in the ocean. These data, obtained by satellite, exhibit all the challenges of sparsity and

incompleteness shared by the other data sets discussed in this chapter, and furthermore exhibit temporal and spatial correlation. An eventual question to address is the role of phytoplankton distribution in climate change, but first a quantitative analysis of the distribution itself is necessary. Factors such as bathymetry, nutrients, eddy kinetic energy, wind stress, cloud cover, meltwater formation, and Ekman upwelling are believed to be potential influences on the phytoplankton distribution, but the relationships are as yet unknown. Currently available data on many of these factors are sparse, and a great deal of spatial and temporal aggregation is necessary in order to assess such potential relationships. Future satellite observations are expected to ameliorate the data issues basic to the study of these important biological and chemical oceanographic processes, but the statistical problems discussed in Chapters 2 through 8 will remain the same.

In physical oceanography, the development and application of statistical analysis techniques are somewhat more advanced than in other disciplines of oceanography. In large part, a greater need for sophisticated statistical techniques in physical oceanography has been driven by rapid technological advances over the past 30 years or so that have resulted in larger volumes of observational data spanning a broader range of space and time scales than are available in the other oceanographic disciplines. There has also been intensive development of a theoretical foundation to explain the observations. As a result of these two parallel efforts and recognition of the importance of physical oceanographic processes in many of today&rsquos important global issues, there are many significant opportunities for applications of statistics, both where descriptive analyses of the observational data are needed and where there is a need to relate observations to theory. Even the limited scope of physical oceanography presents a rather daunting task for those who would explore it, since the discipline encompasses a very broad range of topics. Input to the panel was sought and was generously provided by several outside experts (see the preface) to broaden the span of topics outlined in this report.

It should be emphasized at the outset that statistical analyses of physical oceanographic data have not been developed in total isolation from developments in the field of statistics. On the contrary, statistical techniques are already used to an unusual degree of sophistication compared with their use in some other scientific disciplines, partly because of the need to develop techniques to understand the almost overwhelming quantity of observational data available. In this regard, physical oceanography has benefitted from the parallel development of techniques of statistical analysis in the field of atmospheric sciences, in which researchers also need to interpret the large volumes of atmospheric data available. Physical oceanographers are generally well versed in traditional and many modern statistical analysis techniques. In addition, several books and monographs have been written specifically on applications of statistical techniques in the atmospheric sciences and physical oceanography (e.g., Gandin, 1965 Thiebaux and Pedder, 1987 Preisendorfer, 1988 Daley, 1991 Ghil and Malanotte-Rizzoli, 1991 Bennett, 1992). Many statistical techniques tailored to specific analyses of oceanographic data have also been published in journal articles.

This report consists of a collection of sections (Chapters 2 through 8) outlining research problems that the panel believes could serve as fruitful areas for collaboration between statisticians and oceanographers. In Chapter 9, the panel presents its conclusions, observations, and suggestions on encouraging successful collaborations between statistics and

oceanography. As noted above, physical oceanographic research encompasses a very broad range of topics. Not all of these subdisciplines are represented by the five oceanographers on the panel. This report should therefore be viewed as a compendium of research interests reflecting the viewpoints of the oceanographers on the panel. This somewhat parochial bias should be kept in mind when using this report to identify potential crossover areas between statistics and physical oceanography there are likely many statistical research opportunities that have not been identified in the report. Notwithstanding these limitations, the panel believes that the report represents a good first step toward encouraging interaction between statisticians and physical oceanographers to the mutual benefit of both disciplines.

Oceanography&mdashA Brief Sketch

The birth of oceanography as a science can be traced back to 1769, when Benjamin Franklin contributed significantly to scientific knowledge of the oceans by charting sea surface temperature in the North Atlantic and noting that the maximum flow of the Gulf Stream (which had been known to exist and had been used for navigation for a long time) occurred where surface temperatures began dropping rapidly for a ship traveling from the New World to the Old World. Further scientific surveys of the ocean were conducted during this same era by Captain James Cook, who set sail from England in 1772 with the primary goal of making a detailed map of the Pacific Ocean and learning the natural history of the Pacific region. Fontaine Maury is generally credited as the founding father of international oceanographic science. As a U.S. Navy officer, Maury published an atlas (Maury, 1855) based on a worldwide compilation of data taken from ship logbooks. The culmination of this era of scientific exploration of the ocean was the historic voyage of the HMS Challenger funded in 1873 by Great Britain to collect detailed measurements of the physical, biological, and chemical characteristics of the world oceans. The 4-year expedition resulted in some 50 volumes of reports published between 1890 and 1895.

The 20th century has witnessed a dramatic expansion of oceanographic research. At the beginning of the century, most of the deep ocean was thought to be relatively quiescent. Except for moderate seasonal variability, it was generally believed that the circulation near the surface of the oceans was relatively constant and large scale. Scripps Institution of Oceanography was founded in 1903 and the Woods Hole Oceanographic Institution was established in 1930. As a result of new technological developments, it became possible to measure physical, chemical, and biological characteristics from the sea surface to the ocean bottom. Dedicated research vessels set out to systematically map the three-dimensional physical, chemical, and biological characteristics of the world ocean on a coarse spatial grid. Although tremendous progress was made in the field of oceanography prior to World War II, it was still possible to summarize existing knowledge in all three disciplines (physical, biological, and chemical) in a single book (Sverdrup et al., 1942).

The general description of the steady component of ocean circulation (defined to be the temporal mean) has changed surprisingly little since World War II. In contrast, the view of temporal variability has undergone a major paradigm shift over the subsequent half century. Although eddy-like characteristics of ocean currents were known to exist even by


Appendix 2

Comments on the Fourth Exposure Draft and Responses

The fourth exposure draft titled Modelləşdirmə was approved by the ASB in December 2018 with a comment deadline of May 15, 2019. Twenty-six comment letters were received, some of which were submitted on behalf of multiple commentators, such as by firms or committees. For purposes of this appendix, the term “commentator” may refer to more than one person associated with a particular comment letter. The Task Force and General Committee carefully considered all comments received, and the ASB reviewed (and modified, where appropriate) the changes proposed by the General Committee.

Summarized burada are the significant issues and questions contained in the comment letters and the responses to each. Minor wording or punctuation changes that were suggested but not significant are not reflected in the appendix, although they may have been adopted.

The term “reviewers” includes the Task Force, General Committee, and the ASB. Unless otherwise noted, the section numbers and titles used below refer to those in the fourth exposure draft, which are then cross referenced with those in the final ASOP.


Videoya baxın: Pharmacokinetic: Introduction to compartments الحرائك الدوائية للأدوية ذات الحيز الواحد مقدمة (Yanvar 2023).