payamvha/North_RAG huggingface dataset:
شوند. تشخیص استفاده از مواد آتش‌زا در صحنه جرم می‌تواند معین کند که آتش‌سوزی تصادفی بوده یا آتش‌افروزی صورت گرفته است. هنگامی که پرونده‌ای به‌عنوان آتش‌سوزی مشخص می‌شود، تشخیص مواد آتش‌زای آتش دارای ارزش شواهدی می‌شود که در صورت متهم شدن فردی، دادستان می‌تواند در طول محاکمه از آن استفاده کند. شناسایی صحنه. تعیین منشأ آتش‌سوزی یکی از اولین کارهایی است که یک کارشناس آتش‌نشانی باید هنگام حضور در صحنه انجام دهد. دلیلش این است که بیشترین احتمال وجود مایع قابل اشتعال باقی‌مانده در منشأ باشد. این منطقی است زیرا
باقی‌مانده در منشأ باشد. این منطقی است زیرا مواد آتش‌زا اولین موادی هستند که مشتعل می‌شوند و دمای اشتعال کمتری نسبت به سایر مواد دارند. هنگامی که منشأ مشخص شد، کارشناسان باید تصمیم بگیرند که آیا از مواد آتش‌زا در این صحنه استفاده شده است یا خیر. اغلب اولین و رایج‌ترین راه برای تعیین این‌که آیا از مواد آتش‌زا استفاده شده است، با بازرسی بصری صحنه در منشأ است. یک کارشناس آموزش‌دیده به‌دنبال نشانه‌هایی مانند سوختگی شدید یا الگوهای ریختن مواد برای نشان دادن استفاده از مواد آتش‌زا می‌گردد.
کشاف امام مهدی (عربی: کشاف الإمام المهدی؛ به معنای پیشاهنگان امام مهدی)، یک جنبش جوانان است که در ۵ مه ۱۹۸۵ در لبنان توسط سازمان سیاسی و شبه‌نظامی حزب‌الله تأسیس و به نام حجت بن الحسن نامگذاری شد. کشاف امام مهدی، در سال ۱۹۹۸، به عضویت اتحاد کشاف لبنان و در نتیجه سازمان جهانی پیشاهنگی درآمدند. این سازمان حدود ۱۰۰٬۰۰۰ عضو از هر دو جنس بین سنین ۸ تا ۱۶ سال دارد که در ۵۰۰ گروه محلی سازماندهی شده‌اند.
در ریاضیات و جبر مجرد، دامنه بولی مجموعه ای است که دقیقاً از دو عنصر تشکیل شده است که تفاسیر آنها شامل "نادرست" و "درست" است. در منطق، ریاضیات و علوم کامپیوتر نظری، دامنه بولی معمولاً به صورت {۰، ۱} یا formula_1 نوشته می‌شود. ساختار جبری که به طور طبیعی بر روی یک دامنه بولی ساخته می شود جبر بولی با دو عنصر است. شی اولیه در دسته شبکه های محدود یک دامنه بولی است. در علوم کامپیوتر ، یک متغیر بولی، متغیری است که مقدار خود را از یک دامنه بولی می گیرد. برخی از زبان های برنامه نویسی دارای کلمات یا نمادهای رزرو شده
های برنامه نویسی دارای کلمات یا نمادهای رزرو شده برای عناصر دامنه بولی هستند، به عنوان مثال codice_1 و codice_2 . با این حال، بسیاری از زبان های برنامه نویسی به معنای دقیق ، نوع داده بولی ندارند. به عنوان مثال، در C یا BASICT، نادرستی (falsity) با عدد 0 و درستی (truth) با عدد 1 یا 1- نشان داده می شود، و همه متغیرهایی که می توانند این مقادیر را بگیرند، می توانند هر مقدار عددی دیگری را نیز بگیرند. تعمیم ها. دامنه بولی {0، 1} را می توان با بازه واحد جایگزین کرد، در این صورت به جای تنها گرفتن مقادیر 0 یا 1، می
در این صورت به جای تنها گرفتن مقادیر 0 یا 1، می توان هر مقداری بین و شامل 0 و 1 را در نظر گرفت. از نظر جبری، نفی (NOT) با ضرب (formula_2) جایگزین می شود، و فصل (OR) توسط قانون دمورگان formula_3 تعریف می شود. تفسیر این مقادیر به عنوان ارزش های درستی منطقی، یک منطق چند ارزشی به به ارمغان می آورد که مبنای منطق فازی و منطق احتمالی را تشکیل می دهد. در این تفاسیر، یک مقدار به عنوان "درجه" درستی تعبیر می شود (تا چه حدی یک گزاره درست است، یا احتمال درست بودن یک گزاره).
آمار قانونی () یا آمار در علوم قانونی استفاده از مدل‌های آماری و تکنیک‌های آماری برای بررسی شواهد علمی مانند انگشت‌نگاری دی‌ان‌ای و قانون است. برخلاف آمارهای روزمره، برای این‌که سوگیری ایجاد نشود یا نتیجه‌گیری ناروا انجام نشود، آماردان‌های قانونی احتمالات را به‌عنوان تابع درست‌نمایی گزارش می‌کنند. سپس این درست‌نمایی توسط هیئت منصفه یا قضات برای استنتاج یا نتیجه‌گیری و تصمیم‌گیری در مورد مسائل حقوقی استفاده می‌شود. هیئت منصفه و قضات برای نتیجه‌گیری و تعیین گناه یا بی‌گناهی در مسائل حقوقی به تطابق دی‌ان‌ای که
یا بی‌گناهی در مسائل حقوقی به تطابق دی‌ان‌ای که توسط آمار ارائه می‌شود، تکیه می‌کنند. در علوم قانونی، شواهد دی‌ان‌ای دریافت‌شده برای انگشت‌نگاری دی‌ان‌ای اغلب حاوی ترکیبی از دی‌ان‌ای بیش از یک فرد است. پروفایل‌های دی‌ان‌ای با استفاده از یک روش تنظیمی تولید می‌شوند، با این حال، تفسیر انگشت‌نگاری دی‌ان‌ای زمانی پیچیده‌تر می‌شود که نمونه حاوی مخلوطی از دی‌ان‌ای باشد. صرف نظر از تعداد مشارکت‌کنندگان در نمونه پزشکی قانونی، آمار و احتمالات باید برای وزن دادن به شواهد و توصیف معنای نتایج شواهد دی‌ان‌ای استفاده
شواهد و توصیف معنای نتایج شواهد دی‌ان‌ای استفاده شود. در انگشت‌نگاری دی‌ان‌ای تک‌منبعی، آماری که استفاده می‌شود، احتمال تطابق تصادفی (RMP) نامیده می‌شود. RMPها همچنین می‌توانند در شرایط خاصی برای توصیف نتایج تفسیر یک انگشت‌نگاری دی‌ان‌ای استفاده شوند. سایر ابزارهای آماری برای توصیف پروفایل‌های مخلوط دی‌ان‌ای شامل نسبت‌های احتمال (LR) و احتمال ترکیبی گنجاندن (CPI) است که به‌عنوان مرد تصادفی بدون استثنا (RMNE) نیز شناخته می‌شود. برنامه‌های کامپیوتری با آمار دی‌ان‌ای پزشکی قانونی برای ارزیابی روابط بیولوژیکی
پزشکی قانونی برای ارزیابی روابط بیولوژیکی بین دو یا چند نفر اجرا شده است. علم پزشکی قانونی از چندین رویکرد برای آمار دی‌ان‌ای با برنامه‌های کامپیوتری استفاده می‌کند. احتمال تطابق، احتمال طرد، نسبت احتمال، رویکردهای بیزی، و آزمایش پدری و خویشاوندی. اگرچه منشأ دقیق آمار در علوم قانونی نامشخص است، اما آشکار است که این اصطلاح در دهه‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ استفاده می‌شد. از جمله اولین کنفرانس‌های آمار قانونی، دو کنفرانس در سال‌های ۱۹۹۱ و ۱۹۹۳ بوده است.
کاروان المپیکی ژاپن، میزبان پیشین بازی‌های المپیک ۲۰۲۰ در شهر توکیو، یکی از کاروان‌های شرکت‌کننده در بازی‌های المپیک تابستانی ۲۰۲۴ بود. این دوره از بازی‌ها از ۲۶ ژوئیه تا ۱۱ اوت ۲۰۲۴ (۵ تا ۲۱ امرداد ۱۴۰۳ خورشیدی) به میزبانی پاریس، پایتخت فرانسه برگزار شد. کاروان المپیکی ژاپن پس از نخستین حضور در المپیک ۱۹۱۲، در تمامی ادوار به جز دو دوره شرکت داشتند؛ المپیک ۱۹۴۸ که در لندن برگزار شد و به دلیل قوانین ملی در میانه‌ی جنگ جهانی دوم از آن‌ها دعوتی به عمل نیامد، و المپیک ۱۹۸۰ به میزبانی مسکو. در این دوره ژاپن بخشی
۱۹۸۰ به میزبانی مسکو. در این دوره ژاپن بخشی از کشورهای تحریم‌کننده به رهبری ایالات متحده بود.
بازسازی تصادف رانندگی () فرآیند بررسی، تجزیه و تحلیل و نتیجه‌گیری در مورد علل تصادف خودرو است. کارشناسان بازسازی، تجزیه و تحلیل برخورد و بازسازی را برای شناسایی علت برخورد و عوامل مؤثر از جمله نقش راننده(ها)، وسیله نقلیه(ها)، جاده و شرایط محیط انجام می‌دهند. اصول فیزیک و مهندسی، اساس این تحلیل‌ها هستند و ممکن است از نرم‌افزارها برای محاسبات و شبیه‌سازی استفاده شود. شهادت یک شاهد متخصص بازسازی تصادف، گاهی به‌عنوان مبنای جلسات دادرسی قرار می‌گیرد. بازسازی تصادف در مواردی انجام می‌شود که منجر به مرگ و میر یا
در مواردی انجام می‌شود که منجر به مرگ و میر یا آسیب شخصی شود. نتایج حاصل از بازسازی تصادف گاهی برای ایمن‌تر کردن جاده‌ها و بزرگراه‌ها و همچنین بهبود ایمنی طراحی وسایل نقلیه موتوری استفاده قرار می‌گیرد. بازسازی‌ها معمولاً توسط مهندسان پزشکی قانونی، واحدهای تخصصی در سازمان‌های اجرای قانون، یا مشاوران خصوصی انجام می‌شود.
موریهیرو هیگاشیکونی (; – ) پرسنل نظامی، سیاستمدار، و آریستوکراسی (طبقه) اهل ژاپن بود.
نوبوهیکو هیگاشیکونی ; – ) نخستین نوه هیروهیتو از دختر ارشدش هیگاشیکونی شیگه‌کو اهل ژاپن بود. او خواهرزاده امپراتور ژاپن آکی‌هیتو بود.
زن، این داستان توست و فیلمی هندی محصول سال ۱۹۸۸ و به کارگردانی موهانجی پراساد است. در این فیلم بازیگرانی همچون راج بابار، میناکشی سشادری، نیروپا روی، پران، قادرخان، شوما آناند و آریونا ایرانی ایفای نقش کرده‌اند.
توشیمیچی تاکاتسوکاسا ; – ) پسر شاهزاده نوبوسوکه، محقق ژاپنی راه‌آهن و قطار، همسر تاکاتسوکاسا کازوکو دختر امپراتور ژاپن هیروهیتو اهل ژاپن بود.
سِی مای نیم (; ) گروه دخترانهٔ اهل کره جنوبی است که توسط Inkode تشکیل شده است. این گروه متشکل از هفت عضو است: هیتومی، می، کانی، سوها، دوهی، جون‌هی و سونگ‌جو. این گروه در ۱۶ اکتبر ۲۰۲۴ با انتشار آلبوم چندآهنگهٔ "سی مای نیم" فعالیتش را آغاز کرد.
سی مای نیم () نخستین آلبوم چندآهنگه از گروه دخترانه کره‌ای سی مای نیم است. این آلبوم چندآهنگه در ۱۶ اکتبر ۲۰۲۴ توسط اینکُد انترتینمنت منتشر شد و شامل چهار قطعه از جمله تک‌آهنگ آغازین «WaveWay» است. پیش‌زمینه و انتشار. در ۲۵ سپتامبر ۲۰۲۴، اینکُد انترتینمنت اعلام کرد که سی مای نیم نخستین آلبوم چندآهنگهٔ خود را با عنوان "سی مای نیم" در ۱۶ اکتبر منتشر خواهد کرد. برنامه تبلیغاتی این آلبوم از همان روز آغاز شد. روز بعد، فهرست قطعات اعلام و «WaveWay» به عنوان تک‌آهنگ آغازین معرفی شد. در ۷ اکتبر، ویدئو تیزر هایلایت
آغازین معرفی شد. در ۷ اکتبر، ویدئو تیزر هایلایت منتشر شد. تیزرهای موزیک ویدئوی «WaveWay» در ۱۳ و ۱۴ اکتبر منتشر شدند. این آلبوم چندآهنگه به همراه موزیک ویدئوی «WaveWay» در ۱۶ اکتبر منتشر شد. عملکرد تجاری. "سی مای نیم" در کره جنوبی به جایگاه شماره ۱۸ جدول آلبوم‌های سرکل رسید. این آلبوم چندآهنگه در ژاپن به جایگاه شماره ۳۶ در جدول آلبوم‌های داغ بیلبورد ژاپن رسید این آلبوم چندآهنگه به جایگاه شماره ۹ جدول آلبوم‌های دیجیتال اوریکون رسید.
هیساناگا شیمازو ; –) همسر تاکاکو شیمازو دختر امپراتور ژاپن هیروهیتو اهل ژاپن بود. او تنها یک فرزند به نام یوشهیسا شیمازو داشت.
شیفتگی یا غرق شدن یک ویژگی یا خصیصه شخصیتی است که در آن فرد در تصورات ذهنی خود، به ویژه خیال پردازی، غرق می‌شود. این ویژگی به شدت با شخصیت خیال‌پرداز همبستگی نشان می‌دهد. تحقیقات اولیه در مورد غرق شدن توسط روان‌شناس هلندی-آمریکایی، اوک تلگن انجام شد. مفهوم جذب شدن برای ارتباط دادن تفاوت‌های فردی در قابلیت هیپنوتیزم شدن با جنبه‌های گسترده‌تر شخصیت توسعه یافت. جذب شدن با هیپنوتیزم‌پذیری همبستگی متغیری دارد (r = ۰٫۱۳–۰٫۸۹) شاید به این دلیل که علاوه بر ویژگی‌های شخصیتی گسترده، عوامل موقعیتی نیز نقش مهمی در
شخصیتی گسترده، عوامل موقعیتی نیز نقش مهمی در عملکرد در آزمون‌های حساسیت به هیپنوتیزم ایفا می‌کنند. غرق شدن یکی از ویژگی‌هایی است که در پرسشنامه شخصیت چند بعدی ارزیابی شده است. سنجش. غرق شدن معمولاً با مقیاس غرق شدن تلگن (TAS) اندازه‌گیری می‌شود. چندین نسخه از این مقیاس موجود است که جدیدترین آنها توسط گراهام جیمیسون است که نسخه ای از مقیاس اصلاح شده خود را ارائه می‌دهد. TAS شامل نه خوشه یا خرده مقیاس محتوا است: یک مطالعه در سال ۱۹۹۱ توسط گلیسکی و همکارانش نتیجه‌گیری کرد که پاسخگویی به زیرمقیاس‌های محرک‌های
کرد که پاسخگویی به زیرمقیاس‌های محرک‌های جذاب یا القایی در مقیاس TAS، بیشتر با قابلیت هیپنوتیزم شدن مرتبط است تا تفکر تصویری، دوره‌های آگاهی گسترده، یا غرق شدن در افکار و تخیلات. یک نسخه اصلاح شده از TAS در پرسشنامه شخصیت چند بعدی تلگن (MPQ) گنجانده شده است که در آن هم به عنوان یک ویژگی اولیه و هم یک ویژگی گسترده در نظر گرفته می‌شود. در MPQ، جذب به ترتیب دارای دو زیر مقیاس به نام‌های «احساس» و «مستعد به حالت‌های تخیلی و تغییر یافته» است. این نسخه اصلاح‌شده از پرسشنامه جذب (TAS) در پرسشنامه شخصیت چندبعدی
از پرسشنامه جذب (TAS) در پرسشنامه شخصیت چندبعدی تلگن (MPQ) گنجانده شده است که در آن به عنوان یک ویژگی اصلی و گسترده در نظر گرفته می‌شود. در MPQ، غرق شدن دارای دو زیرمقیاس به نام‌های «حساس» و «مستعد به حالات تخیلی و تغییر یافته» است. ارتباط با سایر ویژگی‌های شخصیتی. غرق شدن به شدت با تجربه‌پذیری مرتبط است. مطالعاتی که از تحلیل عاملی استفاده کرده‌اند، پیشنهاد می‌کنند که جنبه‌های خیال‌پردازی، زیبایی‌شناسی، و احساسات در مقیاس تجربه‌پذیری NEO PI-R به‌طور نزدیکی با غرق شدن مرتبط هستند و قابلیت هیپنوتیزم شدن را
با غرق شدن مرتبط هستند و قابلیت هیپنوتیزم شدن را پیش‌بینی می‌کنند، در حالی که سه جنبه دیگر یعنی ایده‌ها، اعمال، و ارزش‌ها به‌طور عمده با این ساختارها ارتباطی ندارند. غرق شدن با برونگرایی یا روان رنجوری ارتباطی ندارد. یک مطالعه همبستگی مثبتی بین غرق شدن و نیاز به شناخت پیدا کرده است. غرق شدن رابطهٔ قوی با خود تعالی در شاخص خلق و خوی و شخصیت نشان داده است. تجربه احساسی. غرق‌شدگی می‌تواند تجربه احساسات مثبت و منفی را تسهیل کند. تجارب مثبتی که با غرق‌شدگی تسهیل می‌شوند شامل لذت بردن از موسیقی، هنر و زیبایی
می‌شوند شامل لذت بردن از موسیقی، هنر و زیبایی طبیعی (مثلاً غروب خورشید) و اشکال دلپذیر خیال‌پردازی است. غرق‌شدگی همچنین با اشکال ناسازگاری، مانند فراوانی کابوس و حساسیت به اضطراب (ترس از علائم اضطراب خود) و علائم تجزیه ای مرتبط است. غرق‌شدگی ممکن است باعث تشدید علائم جزئی جسمانی شود که منجر به افزایش خطر بیماری‌های مرتبط با حساسیت مفرط به احساسات داخلی بدن مانند اختلالات جسمی و اختلال هراس می شود. افراد زمانی که مستعد غرق‌ شدن شدید در افکار و هیجانات منفی هستند، ممکن است در معرض خطر خاصی از مشکلات ذکر شده
ممکن است در معرض خطر خاصی از مشکلات ذکر شده باشند. غرق شدن می‌تواند تجربهٔ هر دو نوع احساسات مثبت و منفی را تسهیل کند. تجربیات مثبت تسهیل شده توسط غرق شدن شامل لذت بردن از موسیقی، هنر، و زیبایی‌های طبیعی (مثلاً غروب خورشید) و اشکال خوشایند خیال‌پردازیاست. غرق شدن همچنین با اشکال ناسازگاری مانند فراوانی کابوس‌ها و حساسیت به اضطراب (ترس از علائم اضطراب خود) و علائم تجزیه ای مرتبط است. غرق شدن ممکن است علائم جسمی جزئی را تقویت کند و منجر به افزایش خطر شرایط مرتبط با حساسیت بیش از حد به احساسات داخلی بدن،
مرتبط با حساسیت بیش از حد به احساسات داخلی بدن، مانند اختلالات شبه‌جسمی و اختلال پانیک شود. افرادی که هم به غرق شدن بالا و هم به ویژگی‌های شخصیتی مرتبط با احساسات منفی تمایل دارند، ممکن است به‌طور خاص در معرض خطر مشکلات مذکور باشند. حالات تغییر یافته هوشیاری. یکی از ویژگی‌های اصلی غرق شدن، تجربهٔ توجه متمرکز است که در آن: وقتی فرد در حالت غرق شدن قرار می‌گیرد، اشیاء یا موضوعاتی که توجه او را به خود جلب می‌کنند، به قدری مهم و نزدیک به نظر می‌رسند که گویی بخشی از خود او هستند. این تجربه می‌تواند حالتی عرفانی
از خود او هستند. این تجربه می‌تواند حالتی عرفانی و معنوی به خود بگیرد.این ظرفیت برای توجه متمرکز، تجربهٔ حالات تغییر یافتهٔ آگاهی را تسهیل می‌کند. علاوه بر تفاوت‌های فردی در قابلیت هیپنوتیزم شدن، غرق شدن با پاسخ‌های متفاوت به روش‌های دیگر برای القای حالات تغییر یافتهٔ آگاهی مرتبط است، از جمله مدیتیشن، استفاده از ماری‌جوانا، و بیوفیدبک. بررسی مطالعات در مورد پاسخ‌های متفاوت به داروی سیلوسایبین نشان داد که غرق شدن بیشترین تأثیر را در میان تمامی متغیرهای روان‌شناختی ارزیابی شده بر شدت تجربیات فردی از حالات
ارزیابی شده بر شدت تجربیات فردی از حالات تغییر یافتهٔ آگاهی داشت. غرق شدن به شدت با تغییر کلی آگاهی و تجربیات نوع عرفانی و اثرات بصری القا شده توسط سیلوسایبین مرتبط بود. محققان پیشنهاد کرده‌اند که تفاوت‌های فردی در هر دو غرق شدن و پاسخ‌دهی به داروهای توهم‌زا می‌تواند به پتانسیل اتصال گیرنده‌های سروتونین (به ویژه 5-HT2A) که محل اصلی عمل توهم‌زاهای کلاسیک مانند LSD و سیلوسایبین هستند، مرتبط باشد. مجموعه‌ای از مطالعات نشان داده‌اند که افرادی که جذب بالاتری دارند، تمایل بیشتری به تجربه‌های مذهبی دارند (همچنین
تمایل بیشتری به تجربه‌های مذهبی دارند (همچنین به عنوان تجربیات معنوی شناخته می‌شوند)، که ممکن است ویژگی‌های حسی داشته باشند (مثلاً گزارش روح‌القدس «عجله» از طریق آنها). سطوح بالاتر جذب برای پیش‌بینی افرادی که تجربیات عرفانی بیشتر و قوی‌تری را هنگام استفاده از یک نسخه پلاسبو از کلاه خدا گزارش می‌دهند - یعنی کلاهی که ظاهراً تجربیات معنوی را از طریق تحریک مغناطیسی لوب‌های گیجگاهی مغز القا می‌کند، گزارش می‌کند. بدون تحریک مغناطیسی علاوه بر این، در اکثر مطالعات، افرادی که جذب بالاتری دارند، گزارش می‌دهند که
افرادی که جذب بالاتری دارند، گزارش می‌دهند که هنگام تماشای مناظر وسیع، نمایشگاه‌های هنری و سایر چیزهایی که بالقوه هیبت‌انگیز هستند، سطح هیبت بیشتری را تجربه می‌کنند. با توجه به این یافته‌ها در مورد تجربیات معنوی، کلاه‌های خدای دارونما و هیبت، نویسندگان یک مقاله تحقیقاتی در سال ۲۰۱۹ پیشنهاد می‌کنند که سطوح بالاتر جذب ممکن است به افراد «استعداد» بیشتری برای «تجربه کردن واقعی آنچه باید تصور شود» بدهد. نویسندگان استدلال می‌کنند که این یک جنبه کلیدی از اکثر سنت‌های مذهبی یا معنوی است، در حالی که اشاره می‌کنند
مذهبی یا معنوی است، در حالی که اشاره می‌کنند که آنها لزوماً واقعیت آنچه در تجارب معنوی گزارش شده است را نادیده نمی‌گیرند. یک سری مطالعات نشان داده‌اند افرادی که در غرق‌شدگی (absorption) نمره بالاتری دارند، تمایل بیشتری به تجربه‌های مذهبی (یا همان تجربه‌های معنوی) دارند که ممکن است ویژگی‌های حسی مانند داشته باشند (مثلاً گزارش می‌دهند که روح‌القدسدرون آن‌ها «جاری» شده است). سطوح بالاتر غرق‌شدگی پیش‌بینی می‌کند که افراد تجربیات عرفانیبیشتری و قوی‌تری را هنگام استفاده از نسخه پلاسیبوی کلاه خدا گزارش
را هنگام استفاده از نسخه پلاسیبوی کلاه خدا گزارش می‌دهند—یعنی کلاهی که به‌طور فرضی تجربه‌های معنوی را از طریق تحریک مغناطیسی لوب‌های تمپورال مغز القا می‌کند اما در واقع هیچ تحریک مغناطیسی‌ای ارائه نمی‌دهد. علاوه بر این، در بیشتر مطالعات، افرادی که در غرق‌شدگی نمره بالاتری دارند، گزارش می‌دهند که هنگام مشاهده مناظر وسیع، نمایشگاه‌های هنری و دیگر چیزهای بالقوه شگفت‌انگیز، سطوح بیشتری از حیرت را تجربه می‌کنند. با توجه به این یافته‌ها در مورد تجربه‌های معنوی، کلاه‌های خدا پلاسیبو و حیرت، نویسندگان یک مقاله
کلاه‌های خدا پلاسیبو و حیرت، نویسندگان یک مقاله پژوهشی در سال ۲۰۱۹ پیشنهاد می‌کنند که سطوح بالاتر غرق‌شدگی ممکن است به افراد «استعداد» بیشتری برای «تجربه کردن واقعی چیزی که باید خیالی باشد» دارند. نویسندگان استدلال می‌کنند که این یک جنبه کلیدی از بیشتر سنت‌های مذهبی یا معنوی است، در حالی که اشاره می‌کنند که لزوماً واقعیت آنچه در تجربه‌های معنوی گزارش می‌شود را رد نمی‌کنند. یادآوری رؤیا. مطالعات نشان داده‌اند که فراوانی به یادآوری رویا با غرق‌شدگی و ویژگی‌های شخصیتی مرتبط مانند باز بودن به تجربه‌ها و تمایل
شخصیتی مرتبط مانند باز بودن به تجربه‌ها و تمایل به تجزیه مرتبط است. یک توضیح پیشنهادی برای این پدیده، مدل تداوم آگاهی انسانی است. این مدل پیشنهاد می‌کند که افرادی که در طول روز تمایل به تجربه‌های زنده و غیرمعمول دارند، مانند خیال‌پردازی و رؤیاپردازی، تمایل دارند محتوای رویاهای زنده و به یادماندنی داشته باشند و بنابراین احتمال بیشتری دارد که رویاهای خود را به یاد بیاورند.
او به آرامی لبخند زد و فیلمی هندی محصول سال ۱۹۸۷ و به کارگردانی ام.ان. جی سوندار است. در این فیلم بازیگرانی همچون مورالی، سیتا و مادوری ایفای نقش کرده‌اند.
آیا او خواهد آمد؟ و فیلمی هندی محصول سال ۱۹۹۸ و به کارگردانی راج کاپور است. در این فیلم بازیگرانی همچون آجیت کومار و سیمران ایفای نقش کرده‌اند.
مشخصه عملیاتی کل (TOC) یک روش آماری برای مقایسه یک متغیر بول در مقابل یک متغیر رتبه است. TOC می‌تواند قدرت یک متغیر شاخص برای تشخیص وجود یا عدم وجود یک مشخصه را اندازه‌گیری کند. تشخیص وجود یا عدم وجود بستگی به این دارد که آیا مقدار شاخص بالاتر از یک محدوده باشد. TOC محدوده‌های ممکن متعدد را در نظر می‌گیرد. هر محدوده یک جدول احتمالی دو به دو ایجاد می‌کند که شامل چهار ورودی است: ضربه‌ها، اشتباهات، هشدارهای نادرست و مردودی‌های صحیح. مشخصه عملکرد گیرنده (ROC) هم قدرت تشخیص را مشخص می‌کند، در حالی که ROC اطلاعات
قدرت تشخیص را مشخص می‌کند، در حالی که ROC اطلاعات کمتری را نسبت به TOC نشان می‌دهد. برای هر محدوده، ROC دو نسبت را نشان می‌دهد، ضربه‌ها/(ضربه‌ها + اشتباهات‌) و هشدارهای نادرست/(هشدارهای نادرست + مردودی‌های صحیح)، در حالی که TOC کل اطلاعات را در جدول احتمالی برای هر محدوده نشان می‌دهد. روش TOC همه‌ی اطلاعاتی را که روش ROC ارائه می‌دهد، علاوه بر اطلاعات مهم دیگری که ROC فاش نمی‌کند، نشان می‌دهد، یعنی اندازه هر ورودی در جدول احتمالی برای هر یک. محدوده TOC همچنین منطقه محبوب زیر منحنی (AUC) ROC را فراهم
همچنین منطقه محبوب زیر منحنی (AUC) ROC را فراهم می‌کند. TOC برای اندازه‌گیری قدرت تشخیصی در بسیاری از زمینه‌ها از جمله (اما نه محدود به): علم تغییر زمین، تصویربرداری پزشکی، پیش‌بینی آب و هوا، سنجش از دور و آزمایش مواد، قابل استفاده است. = مفهوم اولیه = روش ساخت منحنی TOC با تشخیص هر مشاهده به عنوان وجود یا عدم وجود، بسته به نحوه ارتباط شاخص با محدوده‌های متفاوت، متغیر بول را با متغیر شاخص مقایسه می‌کند. اگر شاخص مشاهده بزرگتر یا مساوی یک محدوده باشد، مشاهده به عنوان وجود تشخیص داده می‌شود، در غیر این صورت
به عنوان وجود تشخیص داده می‌شود، در غیر این صورت مشاهده به عنوان عدم وجود تشخیص داده می‌شود. جدول اقتضایی که از مقایسه بین متغیر بول و تشخیص برای یک محدوده منزوی حاصل می‌شود، دارای چهار ورودی مرکزی است. چهار ورودی مرکزی عبارتند از: ضربه (H)، اشتباهات (M)، هشدار نادرست (F) و مردودی صحیح (C). تعداد کل مشاهدات P + Q است. اصطلاحات "مثبت‌های واقعی"، "منفی‌های کاذب"، "مثبت‌های کاذب" و "منفی‌های واقعی" به ترتیب معادل ضربه‌ها، اشتباهات‌، هشدارهای نادرست و مردودی‌های صحیح هستند. ورودی‌ها را می‌توان در یک جدول
صحیح هستند. ورودی‌ها را می‌توان در یک جدول احتمالی دو به دو یا ماتریس سردرگمی‌ به صورت زیر فرموله کرد: چهار بیت اطلاعات همه ورودی‌های جدول احتمالی، از جمله مجموع نهایی آن را تعیین می‌کنند. به عنوان مثال، اگر H، M، F و C را بدانیم، آنگاه می‌توانیم همه‌ی خروجی‌های نهایی را برای هر محدوده محاسبه کنیم. از طرف دیگر، اگر H / P، F / Q، P و Q را بدانیم، می‌توانیم همه‌ی ورودی‌های جدول را محاسبه کنیم. دو بیت اطلاعات برای کامل کردن جدول احتمالی بسنده نیست. به عنوان مثال، اگر فقط H / P و F / Q را بدانیم (چیزی که ROC
اگر فقط H / P و F / Q را بدانیم (چیزی که ROC نشان می‌دهد) آنگاه نمی‌توان همه ورودی‌های جدول را دانست. = تاریخچه = رابرت گیلمور پونتیوس جونیور، استاد جغرافیا در دانشگاه کلارک و Kangping Si در سال 2014 برای اولین بار TOC را برای کاربرد در علم تغییر حوزه توسعه دادند. = فضای TOC = منحنی TOC با چهار کادر نشان می‌دهد که چگونه یک نقطه در منحنی TOC، ضربه‌ها، اشتباهات، هشدارهای نادرست و مردودی‌ها صحیح را نشان می‌دهد. منحنی TOC یک روش موثر برای نشان دادن کل اطلاعات در جدول احتمالی برای همه محدوده‌ها است. داده‌های
در جدول احتمالی برای همه محدوده‌ها است. داده‌های مورد استفاده برای ایجاد این منحنی TOC برای دانلود در اینجا موجود است. این مجموعه داده دارای 30 مشاهده است که هر کدام از مقادیر یک متغیر بول و یک متغیر شاخص تشکیل شده است. مشاهدات از بیشترین تا کمترین مقدار شاخص رتبه بندی می‌شوند. 31 محدوده وجود دارد که شامل 30 مقدار شاخص و یک محدوده اضافی است که بزرگتر از همه مقادیر شاخص است که نقطه را در مبدا ایجاد می‌کند (0,0). هر نقطه برای نشان دادن مقدار هر محدوده برچسب‌گذاری شده است. محورهای افقی از 0 تا 30 متغیر است که
شده است. محورهای افقی از 0 تا 30 متغیر است که تعداد مشاهدات در مجموعه داده است (P + Q). محور عمودی از 0 تا 10 متغیر است، که تعداد مشاهدات حضوری متغیر بول P است (یعنی ضربه‌های ++ اشتباه). منحنی‌های TOC همچنین محدوده‌ای را نشان می‌دهند که در آن مقدار وجود تشخیص داده شده با مقدار وجود بول مطابقت دارد، که نقطه محدوده‌ای است که مستقیماً زیر نقطه‌ای است که حداکثر خط با ضربه‌ها برخورد می‌کند + خط را از دست می‌دهد، همانگونه که منحنی TOC در سمت چپ نشان می‌دهد. چهار قطعه اطلاعات زیر، ورودی‌های اصلی جدول احتمالی برای
اطلاعات زیر، ورودی‌های اصلی جدول احتمالی برای هر محدوده هستند: = منحنی‌های TOC در مقابل ROC = این اعداد منحنی‌های TOC و ROC با استفاده از داده‌ها و محدوده‌های یکسان هستند. نقطه‌ای را در نظر بگیرید که مرتبط با محدوده 74 است. منحنی TOC تعداد ضربه‌ها را نشان می‌دهد که 3 است، و از این رو تعداد خطاها را نشان می‌دهد که 7 است. علاوه بر این، منحنی TOC نشان می‌دهد که تعداد هشدارهای نادرست 4 است و تعداد مردودی‌ها صحیح 16 است. در هر نقطه معینی از منحنی ROC، می‌توان مقادیری را برای نسبت‌های نادرست جمع آوری کرد.
مقادیری را برای نسبت‌های نادرست جمع آوری کرد. آلارم/(هشدارهای نادرست+مردودی‌های صحیح) و ضربه‌ها/(ضربه‌ها+نخوردن). به عنوان مثال، در محدوده 74، مشخص است که مختصات x 0.2 و مختصات y 0.3 است. با این حال، این دو مقدار برای ساختن همه ورودی‌های جدول احتمالی دو به دو، بسنده نیستند. = تفسیر منحنی‌های TOC = رایج است که ناحیه زیر منحنی (AUC) را برای خلاصه کردن یک منحنی TOC یا ROC گزارش کنید. با این حال، تغلیظ قدرت تشخیصی به یک عدد واحد نمی‌تواند شکل منحنی را درک کند. سه منحنی TOC زیر منحنی‌های TOC هستند که دارای AUC
سه منحنی TOC زیر منحنی‌های TOC هستند که دارای AUC 0.75 هستند اما اشکال مختلفی دارند. این منحنی TOC در سمت چپ نمونه‌ای را نشان می‌دهد که در آن متغیر شاخص قدرت تشخیص بالایی در محدوده‌های بالا نزدیک مبدا دارد، اما قدرت تشخیص تصادفی در محدوده‌های پایین نزدیک سمت راست بالای منحنی دارد. منحنی تشخیص دقیق وجود را نشان می‌دهد تا زمانی که منحنی به محدوده 86 برسد. در ادامه منحنی سطح می‌شود و حول خط تصادفی پیش‌بینی می‌کند. این منحنی TOC نمونه‌ای را نشان می‌دهد که در آن متغیر شاخص دارای قدرت تشخیصی متوسط ​​در همه‌ی
آن متغیر شاخص دارای قدرت تشخیصی متوسط ​​در همه‌ی محدوده‌ها است. منحنی همیشه بالای خط تصادفی است. این منحنی TOC نمونه‌ای را نشان می‌دهد که در آن متغیر شاخص دارای قدرت تشخیص تصادفی در محدوده‌های بالا و قدرت تشخیص بالا در محدوده‌های پایین است. منحنی از خط تصادفی در بالاترین محدوده‌های نزدیک به مبدأ پیروی می‌کند، در ادامه متغیر شاخص به درستی عدم وجود را تشخیص می‌دهد زیرا محدوده‌ها در نزدیکی گوشه سمت راست بالا کاهش می‌یابد. = ناحیه زیر منحنی = در زمان اندازه‌گیری قدرت تشخیصی، معیاری که معمولاً گزارش می‌شود،
قدرت تشخیصی، معیاری که معمولاً گزارش می‌شود، ناحیه زیر منحنی (AUC) است(AUC از TOC و ROC قابل محاسبه است). مقدار AUC برای همان داده‌ها سازگار است. AUC این احتمال را نشان می‌دهد که تشخیص یک مشاهده تصادفی انتخاب شده از وجود بول را بالاتر از یک مشاهده تصادفی انتخاب شده از نبود بول قرار می‌دهد. AUC برای اکثر از محققان جذاب است زیرا AUC قدرت تشخیص را در یک عدد خلاصه می‌کند. با این حال، AUC به عنوان یک معیار گمراه کننده، به ویژه برای تحلیل‌های واضح فضایی، مورد انتقاد قرار گرفته است. AUC عملکرد آزمایش را در مناطقی
قرار گرفته است. AUC عملکرد آزمایش را در مناطقی از فضای TOC یا ROC که به ندرت در آن انجام می‌شود، خلاصه می‌کند. AUC خطاهای حذف و کمیسیون را به طور مساوی وزن‌دار می‌کند. AUC اطلاعاتی در مورد توزیع فضایی خطاهای مدل نمی‌دهد. همچنین انتخاب ناحیه فضایی به شدت بر میزان غیبت‌های تشخیص داده شده دقیق و نمرات AUC تأثیر می‌گذارد. با این حال، بیشتر این انتقادات در مورد اکثر معیارهای دیگر اعمال می‌شود. در زمان استفاده از واحدهای نرمال شده، سطح زیر منحنی (اغلب به عنوان AUC نامیده می‌شود) برابر با احتمال این است که طبقه
نامیده می‌شود) برابر با احتمال این است که طبقه بندی کننده یک نمونه مثبت انتخاب شده را بالاتر از یک نمونه منفی تصادفی انتخاب کند (با فرض اینکه رتبه "مثبت" بالاتر از "منفی" باشد). این را می‌توان به صورت زیر مشاهده کرد: (مساحت زیر منحنی با (مرزهای انتگرال معکوس می‌شوند) چون T بزرگ مقدار کمتری در محور x دارد) که در آن X1 نمره برای یک مثال مثبت و X0 نمره برای یک مثال منفی است، و f1 و f0 چگالی احتمال هستند؛ همانگونه که در بخش قبل تعریف شده بود. همچنین می‌توان نشان داد که AUC ارتباط نزدیکی با Mann-Whitney U دارد،