Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
برنامه ها. همانند روش های یادگیری ماشین، تکنیک های یادگیری برخط می تواند برای حل وظایف مختلف در طیف گسترده ای از دامنه های کاربردی در دنیای واقعی استفاده شود. مثال هایی از وظایف یادگیری برخط عبارتند از: نظارت بر وظایف یادگیری: الگوریتم های یادگیری برخط را برای وظایف یادگیری تحت نظارت توسعه داده شده است. یکی از شایع ترین وظایف، طبقه بندی است که هدف آن پیش بینی گروهی برای یک نمونه داده جدید است که بر اساس مشاهدات نمونه های آموزش داده شده است که برچسب های دسته بندی شده آنها ارائه می شود. به عنوان مثال، یک کار متداول مطالعه شده در یادگیری برخط، طبقه بندی دوتایی برخط است (به عنوان مثال، فیلتر کردن ایمیل های هرزنامه) که تنها شامل دو دسته می شود ("ایمیل های هرزنامه" و "غیرهرزنامه")؛ سایر انواع وظایف طبقه بندی نظارت شده عبارتند از طبقه بندی چند کلاس، طبقه بندی چند لایه و طبقه بندی چند نمونه ای و غیره. علاوه بر وظایف طبقه بندی، یکی دیگر از کارهای یادگیری تحت نظارت معمول، تحلیل رگرسیون خطی است که به فرایند یادگیری برای برآورد روابط میان متغیرها (معمولاً بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل) اشاره دارد. تکنیک های یا
دگیری برخط به طور طبیعی برای انجام وظایف تحلیل رگرسیون، مانند تحلیل سری زمانی در بازارهای مالی که نمونه های داده به طور طبیعی به صورت پیوسته وارد می شوند، به کار می رود. علاوه بر این، یک برنامه کاربردی دیگر برای یادگیری برخط با داده های سری زمانی مالی، بخش نمونه کارهای برخط است که در آن یک یادگیرنده برخط با هدف یافتن یک راهبرد خوب (به عنوان مثال، سودآور و کم خطر) برای ایجاد یک سری تصمیم گیری برای انتخاب نمونه کارها انجام می دهد. الگوریتم های یادگیری برخط همچنین می توانند برای کارهای یادگیری بدون نظارت استفاده شوند. به عنوان مثال در خوشه بندی یا تجزیه و تحلیل خوشه ها می باشد، که فرایند دسته بندی اشیاء به طوری که اشیاء در یک گروه (خوشه) بیشتر شبیه به یکدیگر هستند تا اشیاء در خوشه های دیگر. خوشه بندی برخط، هدف آن تجزیه و تحلیل خوشه ای افزایشی در یک توالی داده ورودی می باشد. کاربردهای دیگر: یادگیری برخط همچنین می تواند برای سایر انواع وظایف یادگیری ماشین مانند یادگیری برای سیستم های توصیه گر، یادگیری به رتبه بندی یا یادگیری تقویتی استفاده شود. برای مثال، فیلتر کردن مشارکتی با یادگیری برخط می تواند رای بهبود وظایف
فیلتراسیون مشترک به صورت پیوسته از جریان مداوم اطلاعات از کاربران استفاده شود. تکنیک های یادگیری برخط اغلب در دو سناریوی اصلی استفاده می شود. یکی این است که بهبود بهره وری و مقیاس پذیری در روش های یادگیری ماشین دسته ای که در آن مجموعه کامل داده های آموزشی باید قبل از آموزش در دسترس قرار گیرند. به عنوان مثال، (SVM) یک روش یادگیری تحت نظارت شناخته شده برای وظایف طبقه بندی دسته ای است که در آن الگوریتم های SVM کلاسیک (به عنوان مثال، حل کننده های QP یا (Suykens JA et al. ، 1999) از کمبود توانایی برای برنامه های بسیار مقیاس پذیر در یک شیوه یادگیری برخط (یا تصادفی) مورد بررسی قرار گرفته است (Poggio, 2001; Chang-CC et al. , 2011)، و آن را کارآمد تر و مقیاس پذیر تر از SVM دسته ای متداول می کند. سناریو دیگر الگوریتم های یادگیری برخط است که به طور مستقیم با وظایف تجزیه و تحلیل داده جریان برخط مواجه شوند، در صورتی که داده ها به طور طبیعی به شیوه ای متوالی وارد شوند. طبقه بندی. برای کمک به خوانندگان در درک ادبیات یادگیری برخط به طور کلی، ما تلاش می کنیم تا طبقه بندی روش ها و تکنیک های یادگیری برخط را به شکل زیر خلاصه کن
یم. به طور کلی، از دیدگاه نظری، روش های یادگیری از سه انجمن نظری عمده: نظریه یادگیری، نظریه بصری و نظریه بازی تشکیل شده است. از دیدگاه الگوریتم های خاص، می توانیم تکنیک های یادگیری برخط موجود در دسته های مختلف را با توجه به اصول یادگیری خاص گروه بندی کنیم. به طور خاص، با توجه به نوع اطلاعات بازخورد و انواع نظارت در وظایف یادگیری، تکنیک های یادگیری برخط را می توان به سه دسته عمده زیر تقسیم کرد: یادگیری تحت نظارت برخط. این مربوط به وظایف یادگیری نظارت است که اطلاعات کامل بازخورد همیشه در پایان هر دوره یادگیری برخط به یادگیرنده نشان داده می شود. این را می توان به دو گروه مطالعات تقسیم کرد: (۱) «نظارت بر یادگیری» که روش و اصول اساسی یادگیری را تشکیل می دهد؛ و (۲) «یادگیری برخط کاربردی» که بیشتر یادگیری تحت نظارت برخط را تشکیل می دهد، جایی که رویکردهای بنیادی به طور مستقیم نمی توانند مورد استفاده قرار گیرند و الگوریتم ها به طور مناسب مطابق با شرایط یادگیری برخط طراحی شده اند. یادگیری برخط با بازخورد محدود. این مربوط به وظایفی است که در آن یک یادگیرنده برخط، اطلاعات بازخورد جزئی از محیط را در طی فرایند یادگیری برخط
دریافت می کند. به عنوان مثال، یک کلاس طبقه بندی چندرسانه ای برخط را در یک دور خاص در نظر بگیرید، یادگیرنده یک پیش بینی از برچسب کلاس برای یک نمونه ورودی را پیش می گیرد و سپس بازخورد جزئی را نشان می دهد که آیا پیش بینی درست است یا خیر، به جای درست بودن واقعی برچسب کلاس به صراحت برای چنین وظایف، یادگیرنده برخط اغلب مجبور است تا به روز رسانی هایی را با تلاش برای دستیابی به برخی توافق بین بهره برداری از دانش افشا شده و جستجو اطلاعات ناشناخته با محیط، به دست آورد. یادگیری بدون نظارت برخط. این مربوط به وظایف یادگیری برخط است که در آن یادگیرنده برخط فقط دنباله ای از نمونه داده ها را بدون هیچگونه بازخورد اضافی (مثلاً برچسب کلاس واقعی) در طول وظایف یادگیری برخط دریافت می کند. یادگیری برخط بدون نظارت می تواند به عنوان یک یادگیری بدون نظارت توسعه داده شده برای برخورد با جریان های داده مورد توجه قرار گیرد، که به طور معمول در شیوه یادگیری گروهی مورد مطالعه قرار می گیرد. نمونه هایی از یادگیری برخط بدون نظارت عبارتند از خوشه بندی برخط، کاهش ابعاد برخط و وظایف تشخیص ناهنجاری برخط و غیره می باشد.
طوفان ۱۳۹۷ گلستان در روز ۱ فروردین با سرعت ۹۲ کیلومتر بر ساعت وزیدن گرفت و باعث خسارات جانی و مالی شد. امداد رسانی. رئیس جمعیت هلال احمر استان گلستان اعلام داشت که در جریان این طوفان به ۲۳ خانوار در استان امدادرسانی شد و ۲۰۰ خانوار در بندر گز اسکان اضطراری یافتند. لغو پروازها. وزش باد اول فروردین باعث بازگشت پروازهای مشهد-گرگان و تهران-گرگان در بین مسیر به فرودگاه های مبدأ شد. تلفات و خسارات. بر اثر طوفان یک خانم ۳۸ ساله اهل شیراز بر اثر برخورد شی سخت به سرش علی رغم تلاش های نیروهای امدادی جان باخت. در بخش خسارات علاوه بر شکسته شدن درخت و آسیب به خودروها سقف ۲۰ منزل مسکونی در گرگان و ۳ منزل مسکونی در علی آباد کتول آسیب دید. طوفان شدید سبب قطعی برق مقطعی در مناطق مختلف استان گلستان شده است.
وند (; زبان نورس باستان: "Vindr"; ; ; ; ) نامی تاریخی است که برای اشاره به مردم اسلاوی که در نزدیکی سرزمین های آلمانی ها زندگی می کردند به کار می رود. در قرون وسطی واژه وند به اسلاوهای غربی و اسلونی ها که در امپراتوری مقدس روم زندگی می کردند گفته می شد.
باغ سیاه، ارمنستان و آذربایجان در جنگ و صلح () کتابی است از توماس دی وال که بر پایه تحقیقات نویسنده درباره دو جمهوری سابق اتحاد جماهیر شوروی سوسیالیستی، ارمنستان و جمهوری آذربایجان در جریان جنگ قره باغ نگاشته شده است.
احمدعلی محققی( درگذشته اردیبهشت ۱۳۸۸ در تهران) سپهبد نیروی زمینی شاهنشاهی و آخرین فرمانده ژاندارمری ایران در دوره پهلوی و اولین سرپرست ژاندارمری پس از انقلاب ۱۳۵۷ ایران به دستور مهدی بازرگان بود ( ۲۳ بهمن ۱۳۵۷ - ۲۵ بهمن ۱۳۵۷). محققی از امضا کنندگان اعلامیه بی طرفی ارتش در ۲۲ بهمن ۱۳۵۷ بود. فعالیت های نظامی. محققی فعالیت های نظامی خود را در نیروی زمینی ارتش آغاز کرد. وی فرماندهی نظامی گروهی اعزامی از تهران در واقعه سیاهکل را برعهده داشت. او همچنین مدتی در اطلاعات ژاندارمری (رکن ۲) فعال بود و در زمان ریاست تیمسار عباس قره باغی بر ژاندارمری به عنوان جانشین وی خدمت می کرد. پس از انتصاب عباس قره باغی به مقام وزیر کشور در کابینه ارتشبد غلامرضا ازهاری به پیشنهاد قره باغی، محققی فرمانده ژاندارمری کل کشور شد. او بعد از انقلاب برای مدتی کوتاهی مسوولیت ژاندارمری را در دولت موقت مهدی بازرگان بر عهده داشت. او در مقام ریاست ژاندارمری کل کشور از شرکت کنندگان در جلسه امرا در روز ۲۲ بهمن ۱۳۵۷ و امضاء کنندگان اعلامیه بی طرفی ارتش بود. تیمسار محققی بعد از کناره گیری از ریاست ژاندارمری به آمریکا رفته و در سال ۱۳۸۴ به ایران بر می
گردد. او در اردیبهشت ۱۳۸۸ فوت کرد. از خویشاوندان سرشناس او می توان به ایرج مصداقی اشاره کرد؛ که خواهرزاده وی می باشد. همچنین فریدون سحابی باجناغ برادر وی بود.
الگوریتم های ادغام الگوریتم هایی هستند که چند آرایهٔ مرتب را به عنوان ورودی دریافت می کنند و آرایه ای مرتب متشکل از اعضای کلیهٔ آرایه های ورودی را خروجی می دهند. از این الگوریتم به عنوان زیرروال در الگوریتم های مرتب سازی استفاده می شود. ادغام دو لیست. ادغام دو لیست در زمان اجرای خطی و با حافظهٔ اضافی خطی قابل انجام است. کد زیر در زبان پایتون این عملیات را نشان می دهد. در این کد با گرفتن آرایه ای خالی به عنوان آرایهٔ جواب عملیات را آغاز می کنیم. با شروع از ابتدای دو آرایهٔ ورودی و با مقایسه اعضای آن ها به ترتیب، عضو کوچکتر را به آرایهٔ جواب می افزاییم. در آخر اعضایی از یک آرایهٔ ورودی باقی می ماند؛ آن ها را نیز به همان ترتیب به آرایهٔ جواب می افزاییم. def merge(a,b): c = [] i = j = 0 while i &lt;len(a) and j &lt;len(b): if a[i] &lt;b[j]: c.append(a[i]) i += 1 else: c.append(b[j]) j += 1 while i &lt;len(a): c.append(a[i]) i += 1 while j &lt;len(b): c.append(b[j]) j += 1 return c ادغام formula_1 لیست. می خواهیم الگوریتمی ارائه دهیم که به عنوان ورودی formula_1 آرایهٔ مرتب را بگیرد و آرایه ای مرتب از کلیهٔ اعضای آ
ن ها را خروجی دهد. ادغام formula_1 آرایه مرتب، در الگوریتم های مرتب سازی بسیاری از جمله مرتب سازی شکیبانه و مرتب سازی خارجی استفاده می شود. برای ادغام formula_1 آرایه یا لیست مرتب چندین الگوریتم وجود دارد که در اینجا به ۳ مورد از آن ها اشاره می کنیم. الگوریتم اول. یک الگوریتم ساده اما طولانی این است که همانند روشی که برای دو لیست عمل کردیم، با شروع از ابتدای همه لیست ها، کمینه را پیدا کرده و آن را به آرایهٔ جواب اضافه نموده و این عمل تا زمانی که کل لیست ها خالی شوند، تکرار می کنیم. زمان اجرای این الگوریتم، formula_5 است. الگوریتم دوم. در این الگوریتم، ابتدا لیست اول را با لیست دوم ادغام می کنیم، سپس حاصل را با لیست سوم ادغام می کنیم و همین گونه ادامه می دهیم تا به یک لیست نهایی برسیم. چون زمان اجرای ادغام دو لیست با formula_6 عضو در کل، formula_7 است، بنابراین زمان اجرای این الگوریتم برابر است با: formula_8 در محاسبه زمان فرض شده است تعداد اعضای همهٔ لیست ها برابر و تعداد کل اعضا formula_6است. در این صورت اعضای لیست اول و دوم در کلیه ادغام ها یعنی formula_10 ادغام، اعضای لیست سوم از ادغام دوم به بعد یعنی در f
ormula_11 ادغام و به همین ترتیب تا لیست آخر در ادغام آخر حضور دارند. اعضای هر لیست را به تعداد تکرار آن ها در ادغام ها باید بشماریم که در عبارت بالا انجام شده است. الگوریتم سوم. برای سریع تر انجام دادن این عملیات، از هرم کمینه استفاده می کنیم. ابتدا با استفاده از عضو اول همهٔ لیست ها، یک هرم کمینه می سازیم. این عمل می تواند در زمان اجرای formula_7 انجام شود. سپس هربار کمینه که عضو اول هرم است را خروجی داده و عضو بعدی آرایه شامل آن را جایگزینش می کنیم (اگر عضو بعدی نداشت، بی نهایت را جایگزین آن می کنیم). سپس باید دوباره هرم را به هرم کمینه تبدیل کنیم که این کار زمان اجرای formula_13 را داراست. اگر در کل formula_6عدد در کل لیست ها داشته باشیم، کل عملیات دارای زمان اجرای formula_15 خواهد بود. ادغام موازی. الگوریتم زیر در زبان پایتون چگونگی این ادغام را نشان می دهد. ورودی های این تابع، دو آرایهٔ مرتب formula_16 به طول formula_6 و formula_18 به طول formula_19 است و خروجی آرایهٔ formula_20 به طول formula_21 است. به این ادغام، موازی گویند چرا که دو خط نهایی تابع زیر، ورودی هایی کاملاً جدا از هم دارند پس می توانند به
طور موازی انجام شوند. از این ادغام در استفاده می شود. (در این الگوریتم از جستجوی دودویی استفاده شده است) def parallel_merge(A, B, C): if len(A) &lt;len(B): A, B = B, A #make sure that A is the bigger Array if len(A) == 0: return #there is nothing to merge r = len(A) // 2 s = Binary-search(A[r], B) t = r + s C[t] = A[r] # do in parallel merge(A[0:r], B[0:s], C[0:t]) merge(A[r+1:len(A)], B[s+1:len(B)], C[t+1:len(C)]) کاربردهای ادغام. مهم ترین کاربرد این الگوریتم در مرتب سازی ادغامی است. این مرتب سازی، یک مرتب سازی مقایسه ای است که از الگوریتم تقسیم و حل استفاده می کند. به این گونه که به طور بازگشتی، آرایه را به دو آرایه با طول مساوی تقسیم می کند تا به آرایه هایی با طول یک برسد. سپس به طور بازگشتی آرایه ها را باهم ادغام می کند تا در نهایت به یک آرایهٔ مرتب شده برسد. مثالی از این مرتب سازی را در تصویر مشاهده می کنید. کاربرد دیگر این الگوریتم در مرتب سازی شکیبانه است. این مرتب سازی که در واقع از یک بازی کارتی گرفته شده است، به این گونه عمل می کند: فرض کنید formula_6 کارت با شماره های یک تا formula_6 با ترتیبی دلخ
واه داریم. اولین کارت را روی میز قرار داده و اولین کپه کارت را می سازیم. بعد از آن در هر مرحله، کارت جدید یا به چپ ترین کپه ای اضافه می شود که کارت سر آن کپه دارای عددی بزرگتر یا مساوی عدد کارت جدید باشد یا در راست همهٔ کپه ها به عنوان کپه ای جدید قرار می گیرد. در این صورت بعد از تمام شدن کارت ها، تعدادی کپه کارت داریم که در هر کپه اعداد کارت از پایین کپه به بالا نزولی اند و کافیست برای مرتب سازی کل کارت ها این کپه ها را باهم ادغام کنیم. (ادغام formula_1 لیست) از این الگوریتم در مرتب سازی خارجی نیز استفاده می شود. از مرتب سازی خارجی برای مرتب کردن اطلاعات فایل ها هنگامی که حافظهٔ اصلی یا RAM محدود است، بهره می گیریم. این گونه عمل می کنیم که در هر مرحله مقداری از فایل که در حافظهٔ اصلی می تواند قرار گیرد را برداشته، توسط یک الگوریتم مرتب سازی، مرتب نموده و در حافظهٔ خارجی مثلاً Hard Drive قرار می دهیم. در نهایت بخش های مرتب شدهٔ فایل را باهم ادغام می کنیم.
ژان-باتیست-آنتوان لاسو زادهٔ ۱۹ مارس ۱۸۰۷ در پاریس و درگذشته ۱۵ ژوئیه ۱۸۵۷ در ویشی، معمار فرانسوی متخصص معماری قرون وسطی بوده است. زندگی نامه. ژان-باتیست لاسو در ۱۸۲۸ در مدرسه عالی ملی هنرهای زیبا در کلاس های لویی هیپولیت لُبا با مقدمات معماری آشنا شد. کمی بعد اصول معماری را با شرکت در کلاس های هانری لابروست به خوبی فراگرفت. در ۱۸۳۳ در جریان نمایشگاهی در پاریس معروف به سالن (پاریس)، طرحی برای مرمت کلیسای سنت شاپل ارائه کرد که مدال درجه دو را برایش به ارمغان داشت. از جمله کارهای مهم و ماندگار او باید از مرمت موزه لوور و ده ها کلیسای فرانسه نام برد؛ از جمله: سن سِورَن، سن پیر، سن ژرمن لوروا، سن نیکلا نانت، سَکره کُر مولن، سن پیر دیژون و به ویژه کلیسای نوتردام پاریس در ۱۸۴۱ (میلادی). پیوند به بیرون. LASSUS Jean-Baptiste
گرِیتا تین تین النُرا ارنمان تونبَری (, ) همچنین شناخته شده با تلفظ انگلیسی گرتا تونبرگ (زادهٔ ۳ ژانویهٔ ۲۰۰۳) فعال محیط زیست سوئدی است که به خاطر فعالیت برای آگاه سازی جهانی در مورد خطرات ناشی از تغییرات اقلیمی و با سؤال از سیاستمداران برای پاسخگویی به عدم اقدام خود در مورد بحران آب و هوا، مشهور است. در اوت ۲۰۱۸، هنگامی که تونبری ۱۵ ساله بود اعتصاب و مدرسه را ترک کرد و در خارج از پارلمان سوئد، تابلویی را در دست گرفت که خواستار اقدام شدیدتر در زمینه اقلیم شد. دانش آموزان مناطق مختلف نیز دست به اعتراضات مشابه زدند. آنها با هم جنبش اعتصاب آب و هوا در مدرسه با نام «جمعه ها برای آینده» را ترتیب دادند. پس از سخنرانی تونبری در کنفرانس تغییرات اقلیمی سازمان ملل ۲۰۱۸ اعتصابات دانش آموزی به شکل هفتگی در مناطقی از دنیا صورت گرفت. در سال ۲۰۱۹، حداقل دو اعتراض هماهنگ شده در چندین شهر برپاشد که در هر یک بیش از یک میلیون دانش آموز شرکت کردند. تونبری به صراحت لهجه، در بیان واقعیت، در ملاء عام و در برابر رهبران سیاسی و اجتماعی شهرت دارد. او در سخنرانی هایش خواستار اقدام فوری برای رسیدگی به آنچه او آن را «بحران آب و هوا» می خ
واند است. در خانه، تونبری پدر و مادر خود را متقاعد کرده تا شیوهٔ زندگی خود را برای کمک به کاهش تصاعد کربن تغییر دهند، مثلاً از مسافرت های هوایی یا خوردن گوشت پرهیز کنند. در ماه مه سال ۲۰۱۹، مجله "تایم" روی جلد خود او را به عنوان «رهبر نسل بعدی» معرفی کرد و خاطرنشان کرد که بسیاری او را یک شخصیت الهام بخش/الگو می دانند. تونبری و جنبش اعتصاب مدرسه ای همچنین نیز در یک فیلم شبه مستند ۳۰ دقیقه ای با عنوان «جهان را دوباره گرتا کنیم» مطرح شدند. برخی رسانه ها تأثیر وی در صحنهٔ جهانی را «اثر گرتا تونبری» توصیف کرده اند. زندگی. گرتا تونبری در ۳ ژانویه ۲۰۰۳ در استکهلم و در خانواده ای هنرمند متولد شد، مادرش مالنا ارنمان، خوانندهٔ اپرا و پدرش سوانته تونبری، بازیگر هستند. پدربزرگ پدری او الاف تونبری نیز کارگردان و بازیگر است. نسب تونبری از طرف پدری به سوانته آرنیوس می رسد که شیمی دان و برندهٔ جایزهٔ نوبل بود و اولین بار مفهوم تغییرات آب وهوایی، گازهای گلخانه ای و تأثیرات کربن دی اکسید را در اواخر قرن نوزدهم به کار برد. تونبری می گوید که او اولین بار در سال ۲۰۱۱، هنگامی که ۸ ساله بود، دربارهٔ تغییرات آب و هوا شنید و نتوانست
بفهمد که چرا در مورد آن تلاش زیادی انجام نمی شود. سه سال بعد او دچار افسردگی و بی حالی شد، حرف زدن و غذا خوردن را متوقف کرد و سرانجام نشانگان آسپرگر، اختلال وسواس فکری-عملی (OCD)، و سکوت انتخابی در او تشخیص داده شد. وی در حالی که تصدیق می کند که این ابتلا او را محدودتر از گذشته کرده است، اوتیسم خود را به علّت بیماری یک «ابرقدرت» می داند. حدود دو سال قبل تونبری از پدر و مادرش خواست تا با وگان شدن و پرهیز از مسافرت هوایی به جنبش کاهش ردپای کربن ملحق شوند، که تا حدودی به معنای آن بود که مادرش مجبور شود از شغل بین المللی خود به عنوان خواننده اپرا دست بکشد. واکنش نهایی والدین و پذیرش تغییر در سبک زندگیشان باعث امید و باور تونبری به تواناییش در ایجاد تغییر منجر شد. داستان خانواده آنها در کتاب "صحنه هایی از جان" (۲۰۱۸) نقل شده است. سفر دریایی در اقیانوس اطلس. در اوت ۲۰۱۹، تونبری فاصلهٔ میان پلیموت انگلستان تا نیویورک آمریکا را در اقیانوس اطلس در یک قایق بادبانی مسابقه ای به طول تقریباً ۲ متر که با انرژی خورشیدی و توربینهای زیرآبی کار می کرد، پیمود. این سفر به عنوان نمادی از سفر بین اقیانوسی عاری از کربن اعلام شد که
همچنین بیانگر باور تونبری به اهمیت کاهش انتشار گازهای گلخانه ای است. این سفر ۱۵ روز به طول انجامید (۱۴ تا ۲۸ اوت ۲۰۱۹). تونبری در مدت حضورش در قارهٔ آمریکا در اجلاس تغییرات اقلیمی سازمان ملل متحد در نیویورک و در کنفرانس تغییرات اقلیمی COP 25 در سانتیاگوی شیلی شرکت کرد. اعتصاب مدرسه برای آب و هوا. الهام. در مصاحبه ای با ایمی گودمن از "دموکراسی نو!"، تونبری گفت که ایدهٔ اعتصاب مدرسه ای برای بهبود شرایط اقلیمی پس از ماجرای تیراندازی در مدارس ایالات متحده در فوریه ۲۰۱۸ به ذهنش رسید و منجر به این شد که تعداد زیادی نوجوان از حاضر شدن در مدارس خودداری کنند. تعدادی از این فعالان نوجوان در دبیرستان مارجوری استونمن داگلاس در پارکلند، فلوریدا، برای حمایت از کنترل اسلحه بیشتر، راهپیمایی ای با عنوان «راهپیمایی ای برای زندگی ما» ترتیب دادند. سرآغاز. در ۲۰ اوت ۲۰۱۸ تونبری، که تازه کلاس نهم را شروع کرده بود، تصمیم گرفت که تا روز انتخابات سراسری سوئد (۲۰۱۸) که در تاریخ نهم سپتامبر برگزار می شد به مدرسه نرود. این انتخابات درست پس از گرم ترین تابستان سوئد در ۲۶۲ سال گذشته که با موجی از گرما و آتش سوزی جنگلها همراه بود برگزار می
شد. خواسته های او شامل این بود که که دولت سوئد مطابق توافق پاریس میزان انتشار گازهای گلخانه ای را کاهش دهد. او اعتراض خود را با نشستن در خارج از ریکسداگ، پارلمان سوئد و در دست گرفتن تابلوی "Skolstrejk för klimatet" (اعتصاب مدرسه برای شرایط اقلیمی) به مدت سه هفته در ساعات مدرسه نشان داد. وی همچنین اعلامیه هایی را صادر کرد که اظهار داشت: «من این کار را می کنم زیرا شما بزرگترها دارید به آینده من گند می زنید.» پشتیبانی. در فوریهٔ سال ۲۰۱۹، ۲۲۴ فعال دانشگاهی، نامهٔ حمایتی علنی را امضا کردند که در آن اعلام کردند که آن ها از اقدامات تونبری و نوجوانان اعتصاب کننده در بیان اعتراض خود الهام گرفته اند. دبیرکل سازمان ملل متحد، آنتونیو گوترش نیز اعتصابات مدرسه ایِ تونبری را توصیه کرد و پذیرفت که: «نسل من نتوانسته است به درستی پاسخگوی چالش چشمگیر تغییرات اقلیمی باشد. جوانان این را عمیقاً احساس می کنند. عجیب نیست اگر آنها عصبانی هستند.» در ژوئن سال ۲۰۱۹، تونبری در تماسی ویدئویی با الکسندریا اوکاسیو کورتز که توافق نامهٔ نیو دیل سبز را در فوریهٔ ۲۰۱۹ به مجلس نمایندگان ایالات متحده آمریکا ارسال کرده بود که در آن از ایالات متح
ده می خواست تا طی یک دهه تولید گازهای گلخانه ای را به صفر برساند صحبت کرد. آنها دربارهٔ جدی گرفته نشدن دیدگاه هایشان به علّت کم سالی آن ها گفتگو کردن و اینکه در عمل چه روشی مؤثر خواهد بود. آنتونیو گوترش، دبیرکل سازمان ملل متحد، در سخنرانی در رویدادی در نیوزیلند در مهٔ ۲۰۱۹ گفت نسل وی «در نبرد در برابر تغییرات آب و هوا برنده نیست» و حالا «نجات سیارهٔ» ما به عهدهٔ نوجوانان است. پیام تونبری. هنگامی که تونبری اعتراض خود را در پارلمان سوئد در سال ۲۰۱۸ در ۱۵ سالگی آغاز کرد، دو ابزار پیام رسانی ساده داشت: تابلویی که می گفت «اعتصاب مدرسه ای برای شرایط اقلیمی» و اعلامیه هایی که پخش می کرد و در آنها می گفت: «من این کار را می کنم زیرا شما بزرگترها دارید به آیندهٔ من گند می زنید». وقتی دامنهٔ اعتراض او بالا گرفت، از او دعوت شد تا در تالارهای مختلفی به سخنرانی بپردازد که به وی امکان داد تا نگرشهای خود را گسترش دهد. تا کنون، او چهار موضوع مرتبط به هم را حمایت کرده است. استدلال تونبری این است که بحران ناشی از گرم شدن کره زمین آنقدر جدی است که بشریت را به یک بحران وجودی کشانده است «که به احتمال زیاد منجر به پایان تمدن ما به
شکل فعلی می شود، با گفتن جملاتی چون «شما دارید آیندهٔ ما را به سرقت می برید»، نسل فعلی بزرگسالان را مسئول این [بحران] خطاب کرد». او به ویژه در مورد تأثیر بحران آب و هوا بر زندگی نوجوانان مانند او نگران است. او در سخنرانی در مجلس بریتانیا گفت: «شما به ما دروغ گفتید. شما به ما امید دروغین دادید. شما به ما گفتید که به آینده امید داشته باشیم.» تونبری همچنین می گوید که ما باید از خواب بیدار شویم و تغییر کنیم زیرا کارهای بسیار کمی برای این حل مشکل انجام می شود. او می گوید اوضاع خیلی بد است، همه باید بترسیم. او با اشاره به اینکه در سال ۲۰۱۹ که «براساس IPCC (هیئت بین المللی برای تغییرات اقلیمی)، ما کمتر از ۱۲ سال برای جبران اشتباهاتمان وقت داریم» می گوید که به گمان او سیاستمداران و تصمیم گیرندگان باید به دانشمندان گوش دهند. تونبری برای برجسته کردن نگرانی های خود از مثال های خشنی استفاده می کند و با صراحت لهجه، رهبران تجاری و سیاسی را خطاب قرار می دهد، و اغلب آنها را به علّت منفعل بودنشان سرزنش می کند. به عنوان مثال، او به هیئت رهبران برجسته مشاغل و سیاسی در داووس گفت: «بعضی از مردم، بعضی از شرکت ها، و به خصوص بعضی از
تصمیم گیرندگان، دقیقاً می دانند که چه ارزش های گران بهایی را قربانی کرده اند تا بتوانند مبلغی غیرقابل تصور پول به جیب بزنند. من فکر می کنم بسیاری از شما امروز اینجا متعلق به این گروه از مردم هستید.» وی در ادامه گفت: «من از شما می خواهم طوری رفتار کنید که انگار خانه مان آتش گرفته - چون واقعاً اینطور است». او در اکتبر سال ۲۰۱۸ در لندن گفت: «ما با یک بحران بی سابقه فوری روبرو هستیم که هرگز یک بحران تلقی نشده است و رهبران ما همگی در برابر آن رفتار کودکانه ای دارند». وی همچنین خاطرنشان کرد که راهبردهای اتخاذ شدهٔ دولت های مختلف برای محدود کردن گرمایش جهانی تا ۱/۵ درجه سانتیگراد به عنوان بخشی از توافق نامه پاریس کافی نیست و باید منحنی انتشار گازهای گلخانه ای باید پیش از سال ۲۰۲۰ شدیداً آغاز به پایین رفتن کند. در ژانویه سال ۲۰۱۹، وی به پارلمان انگلستان گفت که انگلستان باید حرف زدن در مورد «کاهش» میزان انتشار گازها متوقف کرده و اقدام به برنامه ریزی برای حذف آن کند. در فوریه سال ۲۰۱۹، در کنفرانس کمیته اجتماعی و اقتصادی اروپا، او گفت که اتحادیه اروپا باید تا سال ۲۰۳۰ باید ۸۰٪ از تولید گازهای گلخانه ای بکاهد یعنی دو بر
ابر هدفی که قبلاً تعیین شده بود (کاهش ۴۰ درصدی). تونبری در بیانیه ای که در ابتدا در صفحه فیس بوک خود قرار داده بود اذعان می کند که او یک دانشمند آب و هوا نیست: او صرفاً یک پیام رسان است که آنچه را که دانشمندان در دهه های گذشته گفته اند تکرار می کند، بدون اینکه تاکنون موفقیت زیادی به دست آورده باشد. او می گوید اگر همه به حرف دانشمندان گوش می دادند و واقعیت ها را می پذیرفتند، «آن وقت ما (دانش آموزان) می توانستیم به مدرسه برگردیم». وی در سفر خود به نیویورک با یک قایق بادبانی عاری از کربن به این موضوع پرداخت. روی قایق بادبانی او عبارت «پشت سر علم متحد شویم» ("UNITE BEHIND THE SCIENCE") حک شده بود. در یکی از اولین اظهارات خود هنگام ورود پیام مشابهی برای دونالد ترامپ داشت و به او توصیه کرد که «علم را باور کند». تأثیرگذاری. اثر گرتا تونبری. تونبری الهام بخش تعداد زیادی از همسالان مدرسه ای خود در آنچه که «اثر گرتا تونبری» توصیف شده است بوده. در پاسخ به مواضع آشکار او، سیاستمداران مختلف نیز لزوم تمرکز بر تغییرات اقلیمی را تأیید کرده اند. مایکل گو، وزیر محیط زیست انگلستان گفت: «وقتی به شما گوش کردم، در عین اینکه شدیداً
شما را تحسین می کردم، احساس مسئولیت و گناه نیز کردم. من از نسل والدین شما هستم و می دانم که ما برای رسیدگی به تغییرات اقلیمی و بحران وسیع تر محیط زیستی که ما در ایجادشان سهیم بوده ایم شدیداً کوتاهی کرده ایم». اد میلیبند، سیاستمدار حزب کارگر، که مسئول معرفی قانون تغییرات اقلیمی سال ۲۰۰۸ بود، گفت: «شما ما را از خواب بیدار کرده اید. ما از شما متشکریم. همه نوجوانانی که اعتصاب کرده اند آینه ای از جامعه ما هستند … شما یک درس واقعاً مهم به ما دادید. شما از برجستگان جامعه هستید.» در ژوئن سال ۲۰۱۹، یک نظرسنجی YouGov در انگلستان نشان داد که نگرانی های عمومی دربارهٔ محیط زیست در انگلستان افزایش یافته است زیرا تونبری و شورش انقراض «حباب انکار را سوراخ کرده اند». در اوت سال ۲۰۱۹، تعداد کتابهای کودکان حول موضوع بحران شرایط اقلیمی و فروش چنین کتاب هایی که همه با هدف توانمند سازی نوجوانان برای نجات سیاره زمین انجام شده است، دو برابر گزارش شده است. ناشران این موضوع را به «اثر گرتا تونبری» نسبت می دهند. با الهام از تونبری، افراد نیکوکار و سرمایه گذاران ثروتمند از ایالات متحده تقریباً نیم میلیون پوند برای حمایت از شورش انقراض
و گروه های اعتصاب مدرسه. ای و تأسیس صندوق اضطراری شرایط اقلیمی اهدا کرده اند. Trevor Neilson، یکی از خیرخواهان، گفت که این سه بنیاد با دوستانی در جمع ابر-ثروتمندان بین المللی تماس می گیرند تا «صدها برابر» بیشتر در هفته ها و ماه های آینده اهدا شود. در ژوئن سال ۲۰۱۹، راه آهن سوئد (SJ) گزارش داد که تعداد سوئدی هایی که از قطار برای سفرهای محلی استفاده می کنند نسبت به سال گذشته ۸ درصد بیشتر شده است، که نشان دهنده نگرانی روزافزون مردم در مورد تأثیر سفرهای هوایی بر انتشار گازهای گلخانه ای است که با امتناع تونبری از پرواز به کنفرانس های بین المللی نمایان شده است. احساس شرم به خاطر تأثیر هواپیماها بر محیط زیست در رسانه های اجتماعی به عنوان "Flygskam" یا "شرم از پرواز" توضیح داده شده و با هشتگ # jagstannarpåmarken که ترجمه آن به عنوان #istayontheground (من روی زمین می مانم) همراه است. کاروان کشتی صمود. گرتا تونبرگ به همراه بسیاری از شخصیت های رسانه ای، پزشکی، هنری و اجتماعی که بالغ بر ۴۰ ملیت و از ۵ قاره جهان هستند، به جهت کمک رسانی و شکستن حصر غزه کاروانی دریایی به نام صمود را شکل داده اند. این کاروان که بالغ بر ۷۰ کش