Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
(اندازه پنهان). همیشه تعداد سرهای توجه خود برابر formula_3 است و اندازه لایه میانیِ شبکه پیش خور یا فیلتر همواره formula_4 در نظر گرفته می شود. با تغییر این دو عدد، می توان کل خانواده مدل های برت را به دست آورد. برای برت: نمایش پشته رمزگذار را به شکل L/H می نویسند. به عنوان نمونه، BERTBASE به صورت 12L/768H نوشته می شود، BERTLARGE به شکل 24L/1024H، و BERTTINY نیز با 2L/128H نشان داده می شود. آموزش. پیش آموزش. پیش آموزش برت به صورت هم زمان روی دو وظیفه انجام شده است. مدل سازی زبانیِ پوشیده. در مدل سازی زبانیِ پوشیده، ۱۵٪ از توکن ها به صورت تصادفی برای وظیفه پیش بینی-توکن-پوشیده انتخاب می شدند و هدف آموزش این بود که توکن پوشیده شده را بر اساس زمینه متن اطراف آن پیش بینی کند. با جزئیات بیشتر می توان این طور بیان کرد: دلیل این که همه توکن های انتخابی پوشیده نمی شوند، جلوگیری از مشکل جابه جایی توزیع' است. این مشکل زمانی پدید می آید که توزیع داده های ورودی در مرحله آموزش به طور چشمگیری با توزیع داده ها در مرحله استنتاج' متفاوت باشد. یک مدل برت آموزش دیده را می توان برای نمایش واژگان (مشابه Word2Vec) استفاده کرد، بدی
ن ترتیب این مدل به جای فعالیت بر روی یک توکن codice_3 شده، می تواند بر روی کل جمله اعمال می شود. برای نمونه، جمله «سگ من بامزه است» در نظر بگیرید. ابتدا به توکن های «سگ1 من2 بامزه3 است4» تقسیم می شود. سپس به طور تصادفی یکی از توکن های جمله انتخاب می گردد. فرض کنید توکن سوم «بامزه3» برگزیده شود. در مرحله بعد سه احتمال وجود دارد: پس از پردازش متن ورودی، بردار خروجیِ چهارم مدل به لایه رمزگشای آن ارسال می شود که یک توزیع احتمالی را در فضای واژگان ۳۰٬۰۰۰-بعدی اش خروجی می دهد. پیش بینی جمله بعدی. با داشتن دو قطعه متن قبل و بعد، مدل پیش بینی می کند که آیا این دو قطعه در مجموعه داده به صورت پشت سرهم ظاهر شده اند یا نه و در نتیجه یکی از برچسب های codice_6 یا codice_7 را خروجی می دهد. قطعه اول با توکن ویژه codice_8 (مخفف "classify") آغاز می شود و این دو قطعه با توکن ویژه codice_2 (مخفف "separate") از هم جدا می شوند. پس از پردازش این دو قطعه، بردار خروجیِ مرتبه ۱ (برداری که مربوط به codice_8 است) به یک شبکه عصبی جداگانه داده می شود تا طبقه بندی دودویی به صورت codice_6 یا codice_7 انجام شود. برای مثال، اگر ورودی به صورت
«codice_8 سگ من بامزه است codice_2 او بازی کردن را دوست دارد» باشد، مدل باید توکن codice_6 را خروجی دهد. اگر ورودی به صورت «codice_8 سگ من بامزه است codice_2 آهنربا چگونه کار می کند» باشد، مدل باید توکن codice_7 را خروجی دهد. تنظیم دقیق. برت به عنوان مدلی پیش آموزش دیده، برای کاربری های گوناگون در پردازش زبان طبیعی طراحی شده است. بدین صورت که پس از پیش آموزش، می توان مدل برت را با منابع کمتر و روی مجموعه داده های کوچک تر تنظیم دقیق کرد تا عملکردش را روی وظایف خاصی مانند استنباط زبان طبیعی، دسته بندی متن، و همچنین وظایف تولیدیِ مبتنی بر توالی به توالی مانند پرسش و پاسخ یا تولید پاسخ مکالمه ای بهینه کند. مقاله اولیه برت نتایجی را منتشر کرد که نشان می داد با مقدار کمی از تنظیم دقیق (برای مدل BERTLARGE، به میزان ۱ ساعت بر روی ۱ تی پی یو ابری) به آن این امکان را می دهد که در شماری از وظایف درک زبان طبیعی جزو بهترین ها باشد: در مقاله اصلی، همه پارامترهای برت تنظیم دقیق می شدند و توصیه شده بود که برای کاربردهای پایین دستی که متن را طبقه بندی می کنند، خروجی توکن در ورودیِ codice_8 وارد یک لایه خطی-سافت مکس شود تا برچ
سب ها تولید شوند. در کد منبع اولیه، لایه خطی نهایی «pooler layer» نام گذاری شده بود که شباهت زیادی با global pooling در بینایی ماشین داشت. هرچند عملاً همه توکن های خروجی بجز توکن متناظر با codice_8 را کنار می گذاشت. هزینه. برت بر روی پیکره کتاب تورنتو (با ۸۰۰ میلیون واژه) و نسخه ای پالایش شده از ویکی پدیای انگلیسی (با ۲٬۵۰۰ میلیون واژه) بدون فهرست ها، جدول ها و سرفصل ها آموزش داده شد. آموزش BERTBASE بر روی ۴ تی پی یو ابری (در مجموع ۱۶ تراشه تی پی یو) به مدت ۴ روز طول کشید و هزینه آن حدود ۵۰۰ دلار تخمین زده می شود. آموزش BERTLARGE بر روی ۱۶ تی پی یو ابری (در مجموع ۶۴ تراشه تی پی یو) نیز ۴ روز زمان برد. تفسیر. مدل های زبانی مانند ال مو، جی پی تی ۲، و برت، به پیدایش حوزه ای به نام «برتولوژی» منجر شدند که تلاش می کند دریابد این مدل ها چه چیزهایی را می آموزند. عملکرد آن ها در این وظایف درک زبان طبیعی هنوز به خوبی درک نشده است. در سال های ۲۰۱۸ و ۲۰۱۹، چندین پژوهش تلاش کردند تا رابطه بین ورودی های انتخاب شده و خروجی های برت را بررسی کنند، و بردارهای درونی (مدل فضای برداری) را با استفاده از کاوشگر طبقه بندی کننده تحل
یل کنند، و بررسی کنند که وزن های توجه چه رابطه ای را بازنمایی می کنند. عملکرد بالای مدل برت ممکن است به این دلیل باشد که در فرایند آموزش به صورت دوسویه آموزش داده می شود. به این معنی که برت، بر اساس معماری مدل ترنسفورمر، مکانیزم توجه خود را به گونه ای اعمال می کند که هم از متن سمت چپ و هم از متن سمت راست در طول آموزش اطلاعات بیاموزد و در نتیجه درک عمیقی از بافت متن به دست آورد. برای نمونه، واژه «fine» در جمله های انگلیسی «I feel fine today» و «She has fine blond hair» دو معنای متفاوت دارد که وابسته به بافت هستند. برت، واژگان پیرامون واژه «fine» را هم از چپ و هم از راست در نظر می گیرد. البته این کار هزینه هایی هم دارد: به دلیل معماری فقط رمزگذار که فاقد بخش رمزگشا است، برت نمی تواند مورد پرسش قرار بگیرد و قادر به تولید متن نیست. البته بطور کلی مدل های دوسویه بدون داشتن اطلاعات از سمت راست چندان مؤثر عمل نمی کنند؛ بنابراین به سختی می توان از آن ها به عنوان مدل های قابل پرسش استفاده کرد. برای نمونه، اگر بخواهید از برت برای ادامه جمله «امروز، رفته بودم» استفاده کنید، ممکن است آن را به «امروز، رفته بودم codice_3 c
odice_3 codice_3 ... codice_3» تبدیل کنید که تعداد codice_3ها برابر طول جمله مورد نظر برای ادامه است. اما این کار باعث تغییر توزیع داده می شود؛ چون در مرحله آموزش، برت هرگز جملاتی را ندیده است که در آن این تعداد توکن پوشیده (codice_3) وجود دارد. در نتیجه عملکرد آن ضعیف می شود. روش های پیچیده تری برای تولید متن با برت وجود دارند اما هزینه محاسباتی بالایی دارند. تاریخچه مدل. پیش از برت تاریخچه اینگونه مدل ها به روش های نیمه نظارتی یادگیری ماشین و مدل هایی دیگر نظیر ELMo و ULMFit برمی گردد. برخلاف مدل های پیشین برت یک مدل دوطرفه (Bidirectional) بدون نظارت (Unsupervised) است که روی متن خام آموزش داده شده است. برخی از مدل های دیگر نظیر Word2vec یا GloVe همگی به صورت مستقل از زمینه (Context free) هستند که برای هر کلمه مستقل از محتوا می توانند یک نمایش (Embedding) ایجاد نمایند ولی برخلاف آنها برت با تمرکز روی زمینه (Context) می تواند بر اساس محتوا برای یک کلمه نمایش های مختلفی داشته باشد و این ما را یک قدم به فهمیدن مفهوم یک کلمه در جمله فارز از معنی کلمه نزدیک تر می کند. به عنوان نمونه اگر دو جمله به صورت «He is ru
nning a comapny» و «He is running a marathon» داشته باشیم که در اولی «running» به معنای «اداره کردن» و در دومی «running» به معنای «دویدن» است برای این دو کلمه می تواند بر اساس محتوای جمله تفاوت قائل شود و آنها را به یک صورت نمی بیند ولی مدل های پیشین که به صورت مستقل از محتوا عمل می کنند این مشکل را نمی توانند حل نمایند. در تاریخ ۲۵ اکتبر ۲۰۱۹ شرکت گوگل سرچ (Google Search) اعلام کرد که آنها شروع به استفاده از مدل زبانی برت برای جستجوهای انگلیسی کاربران آمریکایی شده اند. همچنین در تاریخ ۹ دسامبر ۲۰۱۹ برت بر روی بیش از ۷۰ زبان زنده دنیا پیاده سازی شده بود و در اکتبر ۲۰۲۰ هر جستجوی انگلیسی با استفاده از برت انجام می شد و بر روی آن برت پردازشی برای تشخیص مفهوم انجام می داد. گونه ها. مدل های برت تأثیرگذار بودند و الهام بخش گونه های گوناگونی شدند. RoBERTa (سال ۲۰۱۹) یک بهبود در زمینه مهندسی محسوب می شود. این مدل، معماری برت را دست نخورده حفظ می کند (با اندکی افزایش اندازه، یعنی ۳۵۵ میلیون پارامتر)، اما آموزش آن را بهبود می بخشد؛ بطوری که ابرپارامترهای کلیدی را تغییر می دهد، وظیفه «پیش بینی جمله بعدی» را حذف می کند
و از اندازه های خیلی بزرگ تر دسته کوچک استفاده می کند. DistilBERT (سال ۲۰۱۹) با روش تقطیر، مدل BERTBASE را به مدلی با تنها ۶۰٪ از تعداد پارامترهای آن (۶۶ میلیون) تبدیل می کند، در حالی که ۹۵٪ از امتیازهای معیار آن حفظ می شود. به شکل مشابه، TinyBERT (۲۰۱۹) یک مدل تقطیرشده است که تنها ۲۸٪ از پارامترهای مدل اصلی را داراست. ALBERT (سال ۲۰۱۹) از اشتراک پارامترها بین لایه ها استفاده کرد و آزمایشی را ترتیب داد که در آن اندازه لایه پنهان و اندازه خروجی لایه دگرنمایی واژه را به عنوان دو ابرپارامتر مستقل تغییر داد. همچنین بجای وظیفه «پیش بینی جمله بعدی» از وظیفه «پیش بینی ترتیب جمله ها» استفاده کردند که در آن مدل باید ترتیب درست دو قطعه متنی پیاپی را از ترتیب وارون شده آن ها تشخیص دهد. ELECTRA (سال ۲۰۲۰) ایده شبکه های مولد تخاصمی را به وظیفه MLM اعمال کرد. بجای پوشاندن توکن ها، یک مدل زبانی کوچک دیگر، جایگزین های ممکن و معقولی برای توکن های اصلی تولید می کند و شبکه بزرگ تر تشخیص می دهد کدام توکن ها جایگزین شده اند. مدل کوچک سعی می کند مدل بزرگ را فریب دهد. DeBERTa. DeBERTa (سال ۲۰۲۰) یک گونه معماری مهم با مکانیزم توجه «
تفکیک شده»' است. ایده کلیدی آن این است که نمایش موقعیت و نمایش توکن را در سراسر مکانیزم توجه بصورت جداگانه نگه می دارد. برخلاف برت که رمزگذاری موقعیت (formula_5) و توکن (formula_6) را با هم جمع می کند تا یک بردار ورودی تشکیل دهد (formula_7)، در DeBERTa این دو حالت به صورت زوج مرتب نگهداری می شوند: formula_8. سپس در هر لایه توجه خود، DeBERTa به جای تنها یک ماتریس توجه در BERT، سه ماتریس توجه متمایز محاسبه می کند.' سه ماتریس توجه ذکر شده به صورت درایه-به-درایه با هم جمع می شوند، سپس وارد یک لایه softmax شده و در انتها در یک ماتریس projection ضرب می گردند. رمزگذاری موقعیت مطلق در لایه نهاییِ توجه، خود بعنوان ورودی اضافی در نظر گرفته می شود. مقاله برت. مقاله ای که مدل زبانی برت را برای اولین بار معرفی نمود در سال ۲۰۱۹ جایزه بهترین بلندترین مقاله سال (Best Long Paper Award) را در قسمت آمریکای شمالی کنفرانس NAACL را برنده شد و به عنوان بهترین مقاله در این زمینه در سال ۲۰۱۹ شناخته شد.
ایزوالکترونیسیتی مفهومی مربوط به هنگامی است که واحدهای مولکولی متمایز دارای پیکربندی الکترونی یکسانی هستند. دو یا چند واحد مولکولی به شرط داشتن تعداد الکترون های یکسان و ساختار یکسان ایزوالکترونیک به شمار می رود؛ یعنی تعداد و اتصال اتم ها به شکل یکسان، اما تفاوت در برخی عناصر موجود در مولکول ها ایزوالکترونیسیتی را به وجود می آورد.
دبای (نماد: D) یک یکای سی جی اس (یک یکای غیراس آی متریک) برای گشتاور دوقطبی الکتریکی است که به افتخار فیزیک دان پیتر دبای نام گذاری شده است. دبای به عنوان ۱ استات کولن سانتی متر تعریف شده است.
استات کولن (statC) یا فرانکلین (Fr) یا یکای بار الکترواستاتیکی (esu) یکایی فیزیکی برای بار الکتریکی مورد استفاده در یکاهای الکترواستاتیکی سی جی اس و یکاهای گاوسی است.
زنان آمازون در ماه فیلمی محصول سال ۱۹۸۷ است. در این فیلم بازیگرانی همچون آرسنیو هال، مونیک گابریل، لو جاکوبی، میشل فایفر، پیتر هورتون، جو پانتولیانو، دیوید آلن گرایر، رزانا آرکت، پال بارتل، رالف بلامی، کری فیشر، سیبیل دانینگ، گریفین دان، استیو فارست، مونیک گابریل، استیو آلن، استیو گوتنبرگ، هاورد هسمن، اد بیگلی. جی آر، راس مایر، کلی پرستون، هنی یانگمن، بی.بی. کینگ و لانا کلارکسون ایفای نقش کرده اند.
تخیل جامعه شناختی (به انگلیسی: Sociological imagination) یک اصطلاح علمی است که توسط جامعه شناس آمریکایی سی. رایت میلز در کتاب ۱۹۵۹ خود به نام "تخیل جامعه شناختی" برای توصیف نوع بینش ارائه شده توسط رشته جامعه شناسی ابداع شده است. این اصطلاح در کتابهای درسی مقدماتی در جامعه شناسی برای توضیح ماهیت جامعه شناسی و ارتباط آن در زندگی روزمره استفاده می شود. تعاریف. جامعه شناسان در درک آنها از مفهوم متفاوت هستند، اما دامنه چندین اشتراکات مهم را نشان می دهد. آنها با هم نتیجه می گیرند که سی. رایت میلز تخیل جامعه شناختی را «آگاهی از رابطه بین تجربه شخصی و جامعه گسترده تر» تعریف کرده است. تخیل جامعه شناختی، می تواند فهم و آگاهی درستی برای جامعه شناس، محقق و هرکسی که به جامعه نگاهی متخیلانه می کند، فراهم آورد.(کتاب بازشناسی تحلیلی نظریه های مدرن جامعه شناسی&gt;ح.ا.تنهایی) تخیل جامعه شناختی، چشم انداز زندگی است که سعی می کند از یکنواختی زندگی روزمره جدا شود. به طور خاص، تخیل جامعه شناختی شامل فردی می شود که درک عمیقی از چگونگی زندگی نامه خود را نتیجه یک روند تاریخی می کند و در یک بستر اجتماعی بزرگتر رخ می دهد. چشم انداز جام
عه شناسی. پیتر ال. برگر اصطلاح مربوط به «چشم انداز جامعه شناختی» را ابداع کرد. وی اظهار داشت: دیدگاه جامعه شناسی، دیدن کلیات در مسائل خاص است و به جامعه شناسان کمک می کند تا الگوهای کلی در رفتار افراد خاص را تحقق بخشند. می توان از دیدگاه جامعه شناختی به عنوان یک انتخاب شخصی و چگونگی نقش جامعه در شکل دادن به زندگی افراد فکر کرد. استفاده در فیلم. مزایای استفاده از با استفاده از فیلم های محبوب به منظور افزایش درک دانشجویان از موضوعات جامعه شناختی است که به طور گسترده ای شناخته شده است. کسانی که دوره های مربوط به مشکلات اجتماعی را آموزش می دهند، با استفاده از فیلم ها برای آموزش جنگ، کمک به دانشجویان در اتخاذ دیدگاه جهانی و مقابله با موضوعات روابط نژاد، گزارش می دهند. مزایای استفاده از فیلم به عنوان بخشی از رویکرد چندرسانه ای برای دوره های آموزش فرهنگ عامه وجود دارد. این مطالعات را برای دانشجویان جامعه شناسی پزشکی ارائه می دهد تا تجربیات مشاهده ای را به صورت دستی انجام دهند. این ارزش فیلم ها را مستندات تاریخی تحولات در ایده ها، مواد و نهادهای فرهنگی می داند. از فیلم های ویژه در دوره های مقدماتی جامعه شناسی استفاده
می شود تا اهمیت فعلی تفکر جامعه شناسی را نشان دهد و نشان دهد که چگونه تخیل جامعه شناختی به مردم کمک می کند تا از دنیای اجتماعی خود معنا پیدا کنند. فرض اساسی این است که تخیل جامعه شناختی با پیوند دادن مواد جدید در زمینه نظریه تعارض و کارکردگرایی به بهترین وجه در کلاس مقدماتی توسعه و استفاده می شود. تخیل جامعه شناختی همان طور که در تعیین و تجزیه و تحلیل فیلم های کاربردی به کار می رود، تا حدی از نظر جامعه شناختی تا حدودی اهمیت دارد، اما در انتقال دیدگاه تخیل جامعه شناختی، می تواند به ابزاری مفید برای یادگیری در مورد دیدگاه های جامعه شناختی تبدیل شود و بدین ترتیب آن را در روند خود بدست آورد. جامعه شناسی و ساخت فیلم واقعاً دست به دست هم می دهند، به دلیل پیام و مضمونی که به تصویر کشیده می شود و بینندگان به دلیل این امر واکنش نشان می دهند، به این ترتیب فضای ایجاد بحث و گفتگو از نظر تفسیر را ایجاد می کند. به عنوان مثال، ساختن فیلمی که شخصیت را از چهار زاویه و موقعیتهای مختلف زندگی معرفی می کند، بر اساس معیارهای اجتماعی، روانشناختی و اخلاقی زندگی ترسیم می کند تا یک ایده آل اصلی را جمع کند که از طریق کلیه معانی و استد
لال در پشت اقدامات انجام شده توسط افراد تکرار شود و همچنین نتیجه کلی داستان به طور کلی. از طریق مشاهده، بحث و گفتگو در بین افرادی صورت می گیرد که فیلم را با هدف رضایت از سرگرمی یا حتی مفهوم درک واقعی یا تفسیر موضوع فیلم ها مشاهده می کنند. در این بحث، نکات برجسته ای ارائه می شود، نتیجه گیری می شود و بسیاری از مشکلات / موقعیت های جزئی در جامعه مدرن در واقع برطرف می شوند، اگر حداقل در مصالحه به نفع برخی از گروه ها، موقعیت ها و فرآیندهای موجود در جریان امروزی قرار گیرند. جهان بنابراین، این تخیل جامعه شناختی دیگری را برای یافتن راه های سودمند و کارآمد برای کمک به مردم، تعیین کارهایی که از نظر اخلاقی مجاز هستند یا خیر، ایجاد می کند و حتی راهی برای ایده ها و راه های جدید برای شبکه سازی افراد از طریق همبستگی ایدئولوژی ها و جنبه ها ایجاد می کند، که می تواند تغییر کند یا حتی دیدگاه جامعه شناختی را به حالت روحی شخصی اضافه کند. نظریه های دیگر. هربرت بلومر، در کار خود با عنوان "تعاملی نمادین: چشم انداز و روش" ایده نگاه غیر استاندارد به دنیای اطراف ما را توسعه می دهد و به دانشمندان علوم اجتماعی برای درک و تجزیه و تحلیل منط
قه مورد مطالعه کمک می کند. هوارد اس. بکر، که از شاگردان بلومر بود، همچنان ایده خود را در مورد نگاه خاص به اشیاء مورد مطالعه توسعه داد و در سال ۱۹۹۸ کتابی به نام "ترفندهای تجارت" نوشت: «چگونه به تحقیقات خود بیاندیشید، در حالی که شما در حال انجام آن هستید.» او لیستی از توصیه هایی را ارائه می دهد که ممکن است در انجام تحقیقات جامعه شناختی مفید باشد. ایده اصلی بکر، ایجاد تصویری جامع از شی مورد مطالعه، پدیده یا گروه اجتماعی است. برای این منظور، وی پیشنهاد می کند که قبل از انجام تحقیقات، به دانش آماری و تاریخی توجه ویژه ای داشته باشید، از تفکر انتقادی استفاده کنید، سعی در ایجاد یک تصویر جهانی از جهان داشته باشید تا نتیجه تحقیق قابل درک و قابل قبول برای همه باشد.
جامعه شناسان برای زنان در جامعه یک سازمان بین المللی از دانشمندان علوم اجتماعی، دانشجویان، استادان، دست اندرکاران و محققان است - که در جهت بهبود جایگاه زنان در جامعه شناسی و به طور کلی جامعه تلاش می کنند. تاریخچه. در سال ۱۹۶۹، چند صد زن به جای حضور در جلسات انجمن متخصصان بیهوشی آمریکا، در هتل هیلتون در "کنوانسیون" در کلیسای یادبود گلاید جمع شدند. با به اشتراک گذاشتن احساس ناامنی و داستان تجربیات اولیه عرفان کننده به عنوان دانشجویان فارغ التحصیل و هیئت علمی، و تشویق یکدیگر با تشویق حضار، دریافتند که برخی از استرس های جامعه شناس بودن، احمقانه نیست بلکه بخشی از تجربه زن بودن است. بعداً در همان سال، حدود ۲۰ زن مؤسس برای ایجاد یک سازمان و شبکه ملاقات کردند. اگرچه "جامعه شناسان برای زنان در جامعه "برای جبران جنجال های جامعه شناسان زن ایجاد شده است ولی اکنون به سازمانی تبدیل شده است که از طریق تحقیقات و نوشتن جامعه شناسی فمینیستی نیز بر بهبود موقعیت اجتماعی زنان در جامعه تمرکز دارد. جامعه شناسان برای زنان در جامعه، جلسات سالانه را برگزار می کند و مجله علمی جنسیت و جامعه را منتشر می کند.
پروتون خواهی (PA ،"E"pa) یک آنیون یا یک اتم یا مولکول خنثی، منفی تغییرات آنتالپی در واکنش بین گونه های فوق و پروتون (+H) در حالت گازی است. شیمی اسید/باز. در حالت گاز به هر میزان که الکترون خواهی بیشتر باشد، قلیا قدرتمندتر و اسید مزدوج ضعیف تر خواهد بود. (طبق گزارش) قدرتمندترین بازهای شناخته شده دی آنیون اورتو-دی اتینیل بنزن ("E"pa = ۱۸۴۳ kJ/mol) و سپس آنیون متانید ("E"pa = ۱۷۴۳ kJ/mol) و سپس یون هیدرید ("E"pa = ۱۶۷۵ kJ/mol) هستند که متان و بعد از آن دی هیدروژن را ضعیف ترین اسیدهای پروتونی در حالت گاز می کنند.
مرضیه، یک مجموعه تلویزیونی ایرانی به نویسندگی و کارگردانی فلورا سام و تهیه کنندگی مجید اوجی، محصول سال ۱۳۹۸ است. این مجموعه نخستین بار در شهریور ۱۳۹۸، همزمان با ماه محرم، از شبکهٔ دو سیما پخش شد و در مرداد ۱۳۹۹ بازپخش شد. این سریال آخرین فعالیت مجید اوجی در حیطهٔ تهیه کنندگی و همچنین، آخرین حضور ماه چهره خلیلی در تلویزیون، پیش از درگذشتشان بود. خلاصه داستان. د استان سریال دربارهٔ یک اختلاس و فساد اقتصادی بزرگ است که خانوادهٔ شاد مرضیه، (با بازی ماه چهره خلیلی) را تحت تأثیر قرار می دهد و او را در موقعیت هایی قرار می دهد که مجبور به انتخاب و تصمیم گیری می شود. «مرضیه در تعارض کار و مذهب مجبور به انتخاب می شود. انتخاب این مسیر اتفاقات جدیدی را برایش رقم می زند و …»
گوکایاما یک منطقه در نانتو، تویاما، استان تویاما، ژاپن است که به علت داشتن ساختمان های مینکا از طرف یونسکو میراث جهانی یونسکو شناخته شده است.
ان نو گیوجا ; – ریاضت طلب و اهل عرفان، بنیان گذار شوگندو اهل ژاپن بود.
کوه یوشینو یک کوه است که در یوشینو، نارا، یوشینو، استان نارا، ژاپن قرار دارد و حاوی سایت های بزرگ مذهبی و ادبی است.
جبرگرایی اجتماعی (به انگلیسی: Social determinism) نظریه ای است که تعاملات اجتماعی و سازه ها به تنهایی رفتارهای فردی را تعیین می کنند (برخلاف عوامل بیولوژیکی یا عینی). برخی رفتارهای انسانی مانند ارتکاب قتل یا نوشتن شعر را در نظر بگیرید، یک جبرگرای اجتماعی فقط به پدیده های اجتماعی، مانند آداب و رسوم و انتظارات، آموزش و تعامل بین فردی، نگاه می کند تا تصمیم بگیرد که آیا فرد معینی، هر یک از این رفتارها را نشان می دهد یا خیر. آنها از نظر بیولوژیکی و سایر عوامل غیر اجتماعی مانند آرایش ژنتیکی، محیط جسمی و غیره کاهش می دهند. ایده های مربوط به طبیعت و زیست شناسی در نظر گرفته می شود که از نظر اجتماعی ساخته شده اند. بررسی اجمالی. جبرگرایی اجتماعی نخستین بار توسط امیل دورکیم (۱۸۵۸–۱۹۱۷)، فیلسوف فرانسوی ای که به عنوان پدر علم اجتماعی در نظر گرفته شد، مورد مطالعه قرار گرفت. جبرگرایی اجتماعی، بیشتر در تقابل با جبرگرایی زیستی درک می شود. با این وجود، در نظریه مطالعات رسانه، جبرگرایی اجتماعی به عنوان همتای جبرگرایی فناورانه درک می شود. جبرگرایی فناورانه، این مفهوم است که تحول و توسعه فناوری اجتناب ناپذیر است و ویژگی های هر فنا
وری معین روش استفاده از جامعه ای را که در آن توسعه یافته تعیین می کند. مفهوم جبرگرایی فناورانه به این فرض بستگی دارد که تغییرات اجتماعی در نتیجه قابلیتهای جدیدی که فناوریهای جدید امکان پذیر می شوند به وجود می آیند. مفهوم جبرگرایی اجتماعی با این دیدگاه مخالف است. جبرگرایی اجتماعی، فناوری را نتیجه جامعه ای که در آن توسعه یافته درک می کند. شماری از نظریه پردازان معاصر رسانه، از جمله لیلا گرین (۲۰۰۱)، گزارش های اقناعی در مورد جبرگرایی اجتماعی ارائه داده اند. گرین در کتاب Technoculture(فناوری فرهنگی)"،" به بررسی در جزئیات کار از دیدگاه جبری اجتماعی می پردازد و استدلال می کند «فرایندهای اجتماعی تعیین تکنولوژی برای اهداف اجتماعی» هستند. وی ادعا می کند که هر توسعه فنی در طول تاریخ از یک نیاز اجتماعی به وجود آمده است، خواه این نیاز اقتصادی، سیاسی و نظامی باشد. طبق گفته های گرین (۲۰۰۱)، فناوری همیشه با هدف یا وسیله خاصی در ذهن ساخته می شود. از آنجا که توسعه فناوری لزوماً با تأمین بودجه مالی تسهیل می شود، یک دیدگاه جبرگرایانه اجتماعی می پذیرد که این فناوری همیشه به منظور بهره مندی از کسانی که قادر به تأمین بودجه توسعه آ
ن هستند، توسعه یافته است. بنابراین جبرگرایان اجتماعی می فهمند که توسعه فناوری فقط توسط جامعه ای که در آن اتفاق می افتد تعیین نمی شود، بلکه به ناچار توسط ساختارهای قدرت موجود در آن جامعه شکل می گیرد. ایدئولوژی. اقدامات اجتماعی تعیین شده یک فرد می تواند تحت تأثیر نیروهایی باشد که جریان عقاید را کنترل می کنند. با ایجاد یک ایدئولوژی در جامعه فرد، اقدامات و واکنش های فرد به محرک ها از پیش تعیین شده برای رعایت قوانین اجتماعی تحمیل شده از پیش تعیین شده است. ایدئولوژی ها می توانند با استفاده از نهادهای اجتماعی مانند مدرسه، ایجاد شوند که «تبدیل به زمین هایی شده اند که نیروهای مدعی، منافع اجتماعی و سیاسی خود را ابراز می کنند ،» یا رسانه های جمعی، که «قدرت قابل توجهی در شکل گیری برنامه های اجتماعی و ایجاد افکار عمومی برای حمایت از آن برنامه دارند.» این نیروها با ایجاد یک ساختار اجتماعی واقعیت، به طور مستقیم کنترل هژمونیک بر آینده افراد را ایجاد می کنند که احساس می کنند ساختار اجتماعی طبیعی است و بنابراین غیرقابل تغییر است. اقدامات آن ها در چارچوب جامعه خود پایه گذاری می شود به گونه ای که حتی اگر آنها دارای یک استعداد ذا
تی برای یک ورزش باشند، اگر ساخت و ساز اجتماعی حاکی از آن باشد که نژاد آنها به طور کلی غیرمسئول است، یا ملت یا کشور آنها ورزشکار تولید نمی کند، بر امکان ورزشکاری آن ها در آینده تأثیر می گذارد. جامعهٔ آنها، اقدامات آن ها را تعیین کرده است. جبرگرایی اجتماعی می تواند با تعیین قوانین اجتماعی طرفدار برنامه حزب باشد، به طوری که فرد برنامه حزب را از نظر اخلاقی صحیح تلقی کند، مثالی آن شورش های اجلاس سران گروه ۲۰ در تورنتو است. رسانه ها، تحت کنترل شرکت ها و دولت ها با دستورالعمل های خاص خود، آشوب ها را خشونت و خطرناک اعلام می کنند، اما هدف این آشوبگران، شورش علیه کسانی است که جایگاه قدرت آنها را قادر می سازد از سیستم برای منافع شخصی سوء استفاده کنند، زیرا تمرکز روی خشونت است. دیدگاه افراد در مورد موضوع مستقیماً تحت تأثیر رسانه ها قرار می گیرد و واکنش های آنها توسط آن شکل اجتماعی کنترل از پیش تعیین شده است. "به ما آموخته اند که فکر کنیم که سانسور، مکانیسم اصلی این است که چگونه رسانه ها با استفاده از اطلاعات به عنوان شکلی از کنترل اجتماعی هستند، اما در واقع آنچه گفته می شود، و چگونه به صورت انتخابی ارائه می شود، شکل بسیا
ر قدرتمندتری از کنترل اطلاعات است. " استدلال علیه جبرگرایی اجتماعی. مطالعات علمی نشان داده است که رفتارهای اجتماعی تا حدودی ارثی است و می تواند در نوزادان و حتی روی جنین ها نیز تأثیر بگذارد. سیمی بودن به معنای اجتماعی بودن به این معنی است که به نوزادان آموخته نمی شود که موجودات اجتماعی هستند، اما به عنوان موجودات اجتماعی آماده، به دنیا می آیند. نوزادان با مهارت اجتماعی ارثی به دنیا می آیند. پیش-سیم کشی اجتماعی با مطالعه رفتار اجتماعی جنین و تعاملات اجتماعی در یک محیط چند جنین سروکار دارد. به طور خاص، سیم کشی قبل از اجتماع به رشدشناسی تعامل اجتماعی اشاره دارد. همچنین به طور غیررسمی به آن «سیم کشی اجتماعی» گفته می شود. این نظریه سؤال می کند که آیا تمایل به کنش اجتماعی از قبل از تولد وجود دارد یا خیر. تحقیقات در این تئوری نتیجه گیری می کنند که نوزادان با سیم کشی ژنتیکی منحصر به فرد در جهان به دنیا می آیند تا اجتماعی باشند. شواهد محوری حمایت از فرضیه قبل از سیم کشی اجتماعی می تواند هنگام بررسی رفتار نوزادان آشکار شود. نوزادان، حتی چند ساعت پس از تولد، پیدا شده اند که آمادگی لازم برای تعامل اجتماعی را نشان می دهند
. این آمادگی به روشهایی مانند تقلید آنها از حرکات صورت بیان می شود. این رفتار مشاهده شده نمی تواند به هر شکل فعلی جامعه پذیری یا ساخت و ساز اجتماعی کمک کند. در عوض، نوزادان به احتمال زیاد رفتار و هویت اجتماعی را از طریق ژنتیک به ارث می برند. شواهد اصلی این نظریه با بررسی حاملگی دوقلوی کشف شده است. استدلال اصلی این است، اگر رفتارهای اجتماعی وجود دارد که قبل از تولد به ارث رسیده و توسعه یافته اند، باید انتظار داشت که جنین های دوقلو قبل از به دنیا آمدن به نوعی تعامل اجتماعی دست پیدا کنند؛ بنابراین، ده جنین در طی یک دوره زمانی با استفاده از تکنیک های سونوگرافی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. با استفاده از روش تحلیلی سینماتیک، نتایج این آزمایش بدست آمده است که جنینهای دوقلوی برای مدت طولانی تر و بیشتر در زمان ادامه حاملگی با یکدیگر در تعامل خواهند بود. محققان توانستند نتیجه بگیرند که عملکرد حرکات بین دوقلوها اتفاقی نبوده بلکه به طور خاص هدف قرار گرفته است. فرضیه پیش از سیم کشی صحیح ثابت شد، "پیشرفت اصلی این مطالعه نشان دادن این است که" اقدامات اجتماعی "قبلاً در سه ماهه دوم بارداری انجام می شود. از هفته چهاردهم باردا
ری، جنینهای دوقلوی شروع به کار می کنند و حرکاتی را که به طور خاص با همزاد انجام می شود، اجرا می کنند. این یافته ها ما را وادار به پیش بینی ظهور رفتارهای اجتماعی می کند: وقتی زمینه را قادر می سازد، همانطور که در مورد جنینهای دوقلوی، اقدامات دیگر به کارگردانی نه تنها ممکن است بلکه بر عملکردهای خودمحور حاکم است. "