stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Kausaalinen päättely
Menetelmät > Oletukset

Mitä parempia havaintoja on kerätty, sitä vähemmän oletuksia joudutaan tekemään kausaalisen päätelmän tekemiseksi. Esim. hyvissä satunnaistetuissa kokeissa konsistenssi, alkuvaihdettavuus (engl. baseline exchangeability) ja positiivisuus ovat suunnitellusti totta, jolloin kausaalinen päättely on paljon luotettavampaa. Kun oletukset taas eivät ole totta, kausaaliseen päättelyyn syntyy systemaattista virhettä – erityisesti valintaharhaa, mittausharhaa ja sekoittuneisuutta. Eri menetelmiin liittyy erilaisia oletuksia, joten vertaamalla eri menetelmillä saatuja tuloksia voidaan tehdä yksinkertainen herkkyysanalyysi, tunnistaa ongelmia ja näin vahvistaa päätelmien luotettavuutta. Herkkyysanalyysi tarkoittaa yleisesti oletuspoikkeamien vaikutusten arvioimista.
Kausaalisessa päättelyssä käytettäviin oletukseen kuuluvat muun muassa
interferenssin puute eli yksilöt ovat riippumattomia toisistaan
konsistenssi eli kontrafaktuaali ja havaittu vastaavat toisiaan samassa tilanteessa
syyerojen merkityksettömyys eli kaikilla syyn eri versioilla on sama vaikutus
hyvin määritellyt interventiot, kontrafaktuaalit ja kohdeväestöt
vaihdettavuus eli kontrafaktuaalinen vaste ja havaittu syy ovat riippumattomia toisistaan
jälkivaikutuksen puute eli yksilön siirtyessä syyn arvosta toiseen edellisen arvon vaikutus päättyy
yksilövaikutuksen ja verrokkikontrafaktuaalin aikariippumattomuus
positiivisuus (tai satunnaiset nollat) eli jokainen syyn arvo on mahdollinen
siirrettävyys eli vaikutus on sama eri väestöissä (ulkoinen validiteetti)
determistinen kontrafaktuaali eli yksilötasolla ei ole sattumaa
tunnettu, sama tai merkityksetön määrä mittaamatonta sekoittuneisuutta
ei mittausvirhettä eli muuttujien todelliset ja mitatut arvot ovat samat (harha tai satunnaisvirhe)
ei valintaharhaa eli aineistosta ei puutu havaintoja syyn ja vasteen yhteisten vaikutusten ehdolla
oikeat mallioletukset (esim. parabolinen hahmo Gaussilaisella satunnaisvirheellä)
poissuljentarajoitus (engl. exclusion restriction) eli instrumenttimuuttujalla on vaikutus vasteeseen ainoastaan syyn kautta
vaikutuksen homogeenisyys (useita versioita) eli syyn vaikutus vasteeseen on aina yhtä suuri (ei muovaajia)
monotoonisuus eli instrumenttimuuttujan ja syyn yhteys on ei-negatiivinen ja
yhteisjakauman uskollisuus (engl. faithfulness) eli kausaalisesti yhteydessä olevien muuttujien välillä on myös assosiaatio.
Vaikutusta voidaan kuvata erilaisilla vaikutussuureilla, kuten odotusarvojen erotus, riskisuhde, riskiero ja NNT. Nämä eivät ole samoja kuin vastaavat assosiaatiosuureet, mutta oletusten avulla kuitenkin pyritään tekemään yhtäläisyys assosiaatio- ja vaikutussuureen välille, jolloin assosiaatiosuureelle voidaan antaa kausaalinen tulkinta.
Ideaalitapauksessa vaikutus laskettaisiin ei-parametrisesti äärettömästä havaintomäärästä, mutta interpolointia yleensä tarvitaan, jolloin yleistetyt lineeariset mallit ovat yksinkertaisuudessaan yleisiä. Kuitenkin myös vähemmän mallioletuksia tekeviä ns. ei- ja semi-parametrisia sekä koneoppimisessa käytettyjä malleja voidaan eri tilanteissa käyttää.
Menetelmät > IP-painotus

IP-painotus (inverse probability weighting, IPW) tehdään yleensä käytännössä sovittamalla jokin parametrinen ehdollinen keskiarvomalli käyttäen virhefuntiona IP-painotettua neliöetäisyyttä. Kun mukana on sekoittavia tekijöitä (L) ja valintaharhaa (C), on siis mallinnettava jakauma  P(A=a,C=0|L), joka voidaan arvioida mallintamalla jakaumat  P(A=a|L) ja  P(C=0|A=a,L). Yleistetty stabiloitu IP-kerroin on muotoa  \prod _{k=0}^{K}{\frac {f(A_{k}|{\bar {A}}_{k-1})}{f(A_{k}|{\bar {A}}_{k-1},{\bar {L}}_{k})}}, missä  {\bar {A}}_{k} tarkoittaa syyhistoriaa aikapisteeseen  k asti.
Laskennallisesti IP-painotus voi näyttää esim. seuraavalta (R):
syymalli <- glm(
    # Huom. "seko" viittaa sekoittajaan tai tämän edustajaan.
    # Muuttujat seko1 ja seko2 ovat ns. riittävä korjausjoukko.
    formula = syy ~ seko1 + seko2 + I(seko2^2),
    family = binomial(),
    data = data
) 
syyjakauma <- glm(syy ~ 1, family = binomial(), data = data)

syymalli_ennuste <- predict(syymalli, type = "response")
syyjakauma_ennuste <- predict(syyjakauma, type = "response")

# SIP viittaa stabiloituun IP-kertoimeen. 
sip_kerroin <- ifelse(
    condition = syy == 0,
    true = ((1 - syyjakauma_ennuste) / (1 - syymalli_ennuste)),
    false = (syyjakauma_ennuste / syymalli_ennuste)
) 

# GEE-malli (engl. generalized estimating equations)
vastemalli <- geeglm(
    vaste ~ syy,
    weights = sip_kerroin,
    corstr = "independence",
    id = id,
    data = data
)
Usein on parasta kerätä mahdollisimman täsmällinen aineisto, jossa on myös aikatietoa. Tyypillisesti aikatietoa on jostakin vastetapahtumasta (esim. kuoleman ajankohta). Tällöin IP-painotettu analyysi voisi näyttää seuraavalta:
vastemalli <- glm(
    # IP-painotettu hasardimalli epäjatkuvalla ajalla.
    formula = vaste == 0 ~ syy + aika + aika2 + I(syy*aika) + I(syy*aika2),
    weight = sip_kerroin,
    data = data %>% mutate(aika2 = aika^2),
    family = binomial
)
vastemalli_ennuste <- crossing(aika = 0:100, syy = c(0,1)) %>%
    arrange(aika) %>%
    mutate(aika2 = aika^2) %>%
    mutate(vaste = predict(vastemalli, .data, type = "response")) %>%
    group_by(syy) %>%
    mutate(kumulatiivinen_vaste = cumprod(vaste))
Menetelmät > G-estimointi

G-estimointi perustuu käytännössä hakualgoritmiin, joka etsii kertoimen, jolla haluttu sisäkkäinen rakenteellinen keskiarvomalli täyttää konsistenssi- ja vaihdettavuusoletuksen. Kun mukana on sekoittavia tekijöitä (L) ja valintaharhaa (C), mallinnetaan siis keskiarvoa  E[Y^{a,c=0}-Y^{a=0,c=0}|A=a,L]. Yleistetty versio tarvittavasta vasteen kontrafaktuaalista on mallia  Y-\sum _{j=k}^{K}A_{j}\gamma _{j}({\bar {A}}_{j-1},{\bar {L}}_{j},\psi ^{\dagger }).
Laskennallisesti g-estimointi voi näyttää esim. seuraavalta (R):
arvioi_vaihdettavuus <- function(arvaus) {
    # vaste_syy0 tarkoittaa vasteen kontrafaktuaalia syyn arvolla 0.
    syymalli <- geeglm(
        formula = syy ~ vaste_syy0 + seko1 + seko2 + I(seko2),
        data = data %>% mutate(vaste_syy0 = vaste - arvaus * syy),
        family = binomial,
        id = id,
        corstr = "independence"
    )
    tulos <- syymalli %>%
        tidy() %>%
        filter(term == "vaste_syy0") %>%
        select(vaihdettavuus = abs(estimate), p_arvo = p.value) %>%
        mutate(arvaus = arvaus)
    return(tulos)
}
vaikutus <- seq(from = 0.1, to = 5, by = 0.1) %>%
    map_dfr(arvioi_vaihdettavuus) %>%
    slice_min(vaihdettavuus) %>%
    rename(vaikutus = arvaus)
# Arvioi epävarmuus p-arvojen tai resampling-menetelmän avulla.
Menetelmät > Vasteregressio

Vasteregressio tehdään yhdessä vaiheessa siten, että vastemuuttujaa mallinnetaan suoraan syyn, sekoittajien ja valintamuuttujan funktiona – tietyin oletuksin tämän mallin parametreille voidaan antaa kausaalinen tulkinta. Kun mukana on sekoittavia tekijöitä (L) ja valintaharhaa (C), vasteregressiomenetelmässä mallinnetaan siis keskiarvoa  E[Y^{a,c=0}|L], jonka parametrit vastaavat kausaalioletuksien jälkeen mallin  E[Y|A,C=0,L] parametreja.
Laskennallisesti vasteregressio voi näyttää esim. seuraavalta (R):
vastemalli <- glm(
    # Termi syy*seko2 mallittaa vaikutuksen muovausta.
    formula = vaste ~ syy + seko1 + seko2 + I(seko2^2) + I(syy * seko2),
    data = data
)
# Määritä kontrastimatriisilla haluttu vertailu. 
vaikutukset <- glht(vastemalli, kontrastimatriisi)
Menetelmät > Propensiteettiarvot

Propensiteettiarvo tarkoittaa syyn (A) todennäköisyyttä muiden muuttujien (L) perusteella, mitä voidaan käyttää kaikissa menetelmissä edustamaan tätä mahdollisesti suurtakin joukkoa muuttujia L. Propensiteettiarvoja käytetään IP-painotuksessa ja g-estimoinnissa, mutta niitä voidaan myös käyttää sekoittavien tekijöiden sijasta osittamismenetelmissä ja vakioinnissa.
Menetelmät > Instrumenttimuuttujat

Instrumenttimuuttuja (instrumental variable, IV) on tekijä Z, joka 1) on yhteydessä syyhyn A, 2) vaikuttaa vasteeseen Y ainoastaan syyn A kautta ja 3) ei jaa yhteisiä syitä vasteen kanssa. Instrumentin lisäksi on tehtävä homogeenisyys- tai monotonisuus-oletus. (Huom. monotonisuus auttaa arvioimaan vaikutuksen vain instrumenttia seuraavien osaryhmässä.)
Tyypillisiä instrumentteja terveystieteissä ovat satunnaistaminen, geneettiset tekijät, preferenssi ja saatavuus. Tavallinen vaikutussuure IV-analyysissä on muotoa  {\frac {E[Y|Z=1]-E[Y|Z=0]}{E[A|Z=1]-E[A|Z=0]}}, joka arvioidaan usein kahdessa vaiheessa niin, että ensin ennustetaan mallista  E[A|Z] kaikille syy (s) ja sitten sovitetaan lineaarinen malli muotoa  E[Y|Z]=a+b*s, missä b on haluttu vaikutussuure. Mitä suurempi instrumentin ja syyn yhteys on, sitä vähemmän satunnaisvirhettä arviossa on. Vaihtoehtoisesti voidaan käyttää rakenteellista keskiarvomallia ja g-estimointia, jolloin ei tarvita yhtä voimakkaita oletuksia mallin muotoon liittyen.
Laskennallisesti IV-analyysi voi näyttää esim. seuraavalta (R):
# tsls-funktio on kaksivaiheisen pienimmän neliösumman menetelmä. 
vastemalli <- sem::tsls(
    formula = vaste ~ syy, 
    instruments = ~ instrumentti, 
    data = data,
    weights = rep(1, nrow(data))
)
summary(vastemalli)
Keiteleen kanava

Kapeenkosken sulku Keiteleen kanavalla.
Keiteleen kanava on kanavareitti, joka yhdistää Keiteleen ja Päijänteen vesistöjä Viitasaarelta Jyväskylään. Se oli uitto- ja veneilykäytössä vuosina 1994–2002. Kanava on ollut sen jälkeen vain veneilykäytössä. Kanava ja sen väylästö on suunniteltu maksimikooltaan 110 m × 11,8 m proomuyhdistelmille.
Historia

Keiteleen ja Päijänteen välisen vesireitin kanavoimista suunniteltiin 1840-luvulta alkaen, mutta rautatien rakentaminen vuonna 1898 Jyväskylän ja Suolahden välille hiljensi suunnitelmat pitkäksi aikaa. Kanavahanke nousi uudelleen esille 1950-luvulla, mutta seuraavalla vuosikymmenellä puuta ryhdyttiin aiemman irtouiton sijaan kuljettamaan Päijänteen Keljonlahden ja Keiteleen Suolahden välillä rautatietä, ns. rautakanavaa pitkin.
Kanavareitistä tehtiin yleissuunnitelma 1962, mutta tuolloin sitä ei ryhdytty rakentamaan. Suunnitelma ajanmukaistettiin vuonna 1981.
Lopulta toteutuneen kanavahankkeen käynnisti liikenneministeri Pekka Vennamo syksyllä 1988. Hän esitti vuoden viimeistä lisäbudjettia käsiteltäessä kanavan kannattavuudesta uudet laskelmat, joiden mukaan 150 vuotta vireillä ollut hanke olisi kannattava. Metsäteollisuus oli hankkeen takana, sillä se tarvitsi sitä puiden uittoon. Budjettiin saatiin suunnittelumäärärahaa kaksi miljoonaa markkaa, ja seuraavassa varsinaisessa budjetissa oli investointipäätös. Kanavan rakentamisesta vastasi Neuvostoliitto, jolta Suomella oli velkasaatavia bilateraalisessa kaupan järjestelmän aikaan, ja juuri tämä oli hankkeen toteutumisessa ratkaiseva asia. Vennamon lisäksi idean isänä pidetään ulkoministeri Kalevi Sorsaa, joka oli huolissaan kaupan epätasapainosta. Kanavan hinnaksi tuli 245 miljoonaa markkaa (52,5 miljoonaa euroa vuoden 2011 rahassa).
Kanava rakennettiin vuosina 1990–1993, ja sen vihki käyttöön presidentti Martti Ahtisaari 20. toukokuuta 1994. Uitot olivat vilkkaimmillaan vuonna 1995, jolloin kanavasta kulki puuta 160 000 kuutiota. Viimeiset uitot kanavassa kulkivat vuonna 2002.
Kanavareitti

Kanavareitti koostuu viidestä erillisestä sulkukanavasta (Vaajakoski, Kuhankoski, Kuusa, Kapeenkoski ja Paatela) ja kaiken kaikkiaan kuudesta järvestä (Keitele, Kuhnamonjärvi, Vatianjärvi, Saraavesi, Leppävesi ja Päijänne). Pituutta koko reitillä on yli 45 kilometriä ja korkeuseroa yli 21 metriä. Paatelan sulkua ohjataan paikallisohjauksena sulun käyttökeskuksesta, muut sulut toimivat itsepalveluperiaatteella.
Kanavalla liikkumista rajoittavat sillat, joista matalin Paatelanlahden rautatiesilta kanavan pohjoispäässä rajaa reitin suurimman alikulkukorkeuden 4,8 metriin. Kanavan valmistuessa alikulkukorkeudeltaan matalin silta oli Leppäveden ja Kuhankosken kanavan välille sijoittunyt vain noin 3,5 metriä korkea Vuonteensalmen silta. Sen korotus oli mukana valtion liikenneväylien korjausvelkaohjelmassa 2016–2018 ja uusittu alikulkukorkeudeltaan 5,5-metrinen silta avattiin liikenteelle kesän 2019 alussa.
Kanavan käyttö- ja kunnossapitotehtävistä vastaa nykyään Väyläviraston urakoitsijana Arctia Meritaito Oy. Edelliset urakoitsijat olivat Mismo Oy ja VR Track.
Kanavan sulut

Keiteleen kanavareitin sulkukanavat on lueteltu alla järjestyksessä etelästä pohjoiseen. Kanavien leveys 16 metriä ja syvyys 2,4 metriä.
Kanavan sulut > Vaajakosken sulku

Päijänne–Leppävesi
Vedenpintojen korkeusero 2,50–2,65 m
Veden korkeus merenpinnasta 80,2 m
Kanavan pituus 250 m
Sulun koko: pituus 110,0 m, leveys 11,8 m, syväys 2,4 m ja korkeus 5,5 m
Kanavan sulut > Kuhankosken sulku

Leppävesi–Saraavesi
Vedenpintojen korkeusero: 4,00–4,10 m
Veden korkeus merenpinnasta 84,2 m
Kanavan pituus 750 m
Sulun koko: pituus 110,0 m, leveys 11,8 m, syväys 2,4 m ja korkeus 8,0 m
Kanavan sulut > Kuusan sulku

Saraavesi–Vatianjärvi
Vedenpintojen korkeusero: 3,90–4,10 m
Veden korkeus merenpinnasta 88,3 m
Kanavan pituus 350 m
Sulun koko: pituus 110,0 m, leveys 11,8 m, syväys 2,4 m ja korkeus 6,1 m
Kanavan sulut > Kapeenkosken sulku

Vatianjärvi–Kuhnamo
Vedenpintojen korkeusero: 2,70–3,00 m
Veden korkeus merenpinnasta 91,0 m
Kanavan pituus 300 m
Sulun koko: pituus 110,0 m, leveys 11,8 m, syväys 2,4 m ja korkeus 8,0 m
Kanavan sulut > Paatelan sulku

Kuhnamo–Keitele
Vedenpintojen korkeusero: 7,40–7,85 m
Veden korkeus merenpinnasta 98,8 m
Kanavan pituus 500 m
Sulun koko: pituus 110,0 m, leveys 11,8 m, syväys 2,4 m ja korkeus 8,0 m
Aiheesta muualla

Kuvia tai muita tiedostoja aiheesta Keiteleen kanava Wikimedia Commonsissa
Keiteleen kanavan rakentaminen 1990–1993 Picasa-verkkoalbumissa
Väyläviraston kanavasivut
Suomen kanavat: Päijänne–Keitele-kanavareitti (Arkistoitu – Internet Archive)
https://www.doria.fi/bitstream/handle/10024/139930/5149tie.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Näkymä Paatelan sulun keskusvalvomosta.
Kuusan sulun yläportit avautumassa.
Kapeenkosken sulku maantiesillalta katsottuna.
Paatelan sulun äänimaisemaa.
Paatelan sulku
Tyyny

Tyynyjä
Tyyny on pehmeä, usein nukkuessa käytettävä päänalusta. Tyynyn tarkoituksena on tukea nukkujan tai lepääjän päätä, jotta se pysyisi kyljellään nukuttaessa suorassa. Tyynyä voi käyttää myös tukena paremman istuma-asennon saamiseksi. Silloin tyyny voi olla myös pehmikkeenä kovaa alustaa vasten. Tyynyjä käytetään myös koriste-esineinä esimerkiksi vuoteella tai sohvalla. Koristetyynyillä on usein epämukava nukkua niiden litteyden, paksuuden tai kovuuden takia.
Pikkulapsille oma tyyny voi olla rakas ja myös turvan tuoja, varsinkin jos sen muoto tai päällinen ovat yksilöllisiä.
Tyynyä voidaan käyttää myös aseena leikkimielisessä tyynysodassa. Aseen teho perustuu tyynyn liikemäärään. Vuosittain vietetään maailman tyynysotapäivää (engl. World Pillow Fight Day), johon ottaa osaa useita kymmeniä kaupunkeja ympäri maailmaa.
Rakenne

Tyyny koostuu sisällä olevasta pehmusteesta ja päällyskankaasta. Tyynyissä on käytetty entisaikoina pehmusteena olkia. Nykyisin pehmusteena käytetään vaahtomuovia tai synteettisiä kuituja, jotka voivat olla profiloituja ilmavuuden aikaansaamiseksi. Joissakin tyynyissä pehmusteena käytetään untuvaa ja höyheniä.
Tyynyn sisus painuu aikaa myöten nukkujan pään painon vaikutuksesta. Tyynyä tulee aika ajoin pöyhiä ilmavuuden ja pehmeyden lisäämiseksi. Ennen vanhaan tyynyn oljet vaihdettiin tarvittaessa. Nykyisin kertakäyttökulttuurissa heikkolaatuinen, kovahkoksi muuttunut tyyny voidaan korvata uudella tyynyllä. Hyvälaatuiset tyynyt säilyttävät kuohkeutensa, kun niitä muistaa välillä pöyhiä.
Sängyn tyynyssä on päällä helposti pestävä vaihdettava puuvilla- tai pellavakankainen tyynyliina. Tyynyliina suojaa tyynyä suusta tulevalta kuolalta, hiusten rasvalta ja hilseeltä. Tyynyliina suojaa myös poskilla olevilta epäpuhtauksilta. Koristetyynyissä tyynynpäällinen voi olla kirjailtu.
Tyynytyyppejä

Lämpötyynyn sisällä on verkkovirralla lämmitettävä vastuslanka. Lämpöä tarvitaan sairauksien oireiden lievittämisessä esimerkiksi hammassäryssä tai nenäontelotulehduksissa.
Koristetyynyjä käytetään sohvilla tai vuoteilla  sisustuksellisina koristeina. Koristetyynyt ovat yleensä nukkumistyynyjä pienikokoisempia. Tyynyn päällinen voi olla vaikkapa satiinia tai vohvelikangasta.
Terveystyyny on muotoiltu tyyny, joka antaa päälle parempaa tukea.
Sanan muita merkityksiä

Purukumin palasia sanotaan usein tyynyiksi, koska ne ovat muodoltaan tyynymäisiä.
Aiheesta muualla

Wikimedia Commonsissa on kuvia tai muita tiedostoja aiheesta .
Saija Räsänen: Elä ilman: Untuvatyyny (Arkistoitu – Internet Archive). Vihreä lanka 28.8.2009.
Uniliitto - tyynyn valinta (Arkistoitu – Internet Archive)
Nukkumiseen tarkoitettuja tyynyjä sängyllä.
JP Karliak

| JP Karliak |
| --- | --- |
 JP Karliak vuonna 2024.
Henkilötiedot
Koko nimi:  John Paul Karliak
Näyttelijä
Aktiivisena:  2007–
Merkittävät roolit:  Gargamel, Razamel (Smurffit -elokuva) Wolfgang  (Skylanders: Trap Team, Skylanders: SuperChargers & Skylanders: Imaginators)
Aiheesta muualla
www.jpkarliak.com
IMDb
John Paul Karliak on yhdysvaltalainen näyttelijä ja koomikko.
Filmografia

| Elokuvat / TV Sarjat / Videopelit> Vuosi | Elokuvat / TV Sarjat / Videopelit> Elokuva / TV Sarja / Videopeli | Elokuvat / TV Sarjat / Videopelit> Rooli |
| --- | --- | --- |
| 2007 | Viidakkovekara Juuso 3 | General Maximus |
| 2009 | Premarital Six | Delivery Boy |
| 2009 | Little Black Dress | Kevin |
| 2010 | Dante's Inferno: An Animated Epic | The Avenger |
| 2011 | Ringer | Party Planner |
| 2014 | Skylanders: Trap Team | Wolfgang |
| 2015 | Skylanders: SuperChargers | Wolfgang |
| 2016 | Skylanders: Imaginators | Wolfgang |
| 2016 | Batman: The Killing Joke | Reese |
| 2019 | Neon Genesis Evangelion | Kouzou Fuyutsuki |
| 2019 | Millennium Actress (2001) | Scarface |
| 2019 | Lemmikkien salainen elämä 2 | sivuäänet |
| 2019 | Kingdom Hearts III | sivuäänet |
| 2020 | Crash Bandicoot 4: It’s About Time | Tri. Nefarious Tropy |
| 2021 | Näin meillä | Viki |
| 2021 | Star Wars: Visions | Trandoshan |
| 2021 | Ratchet & Clank: Rift Apart | Ramubotti |
| 2021 | Sing 2 | sivuäänet |
| 2022 | Kätyrit: Grun tarina | sivuäänet |
| 2023 | Star Wars: The Bad Batch | Babwa Venomor |
| 2024– | X-Men ’97 | Morph, William Stryker, sivuäänet |
| 2025 | Smurffit | Gargamel, Razamel |
Cesare Milani

| Mitalit | Mitalit | Mitalit |  |
| --- | --- | --- | --- |
|  Cesare Milani vuoden 1928 kesäolympialaisissa. |  Cesare Milani vuoden 1928 kesäolympialaisissa. |  Cesare Milani vuoden 1928 kesäolympialaisissa. |  |
Maa:   Italia
|  Olympialaiset  |  Olympialaiset  |  Olympialaiset  |  |
Miesten soutu
|  Hopeaa | Los Angeles 1932 | kahdeksikko |  |
|  Hopeaa | Berliini 1936 | kahdeksikko |  |
Cesare Milani (4. tammikuuta 1905 Livorno – 21. kesäkuuta 1956) oli italialainen soutaja. Hän oli mukana saamassa hopeaa kahdeksikossa sekä kesäolympialaisissa 1932 Los Angelesissa että kesäolympialaisissa 1936 Berliinissä. Kesäolympialaisissa 1928 Amsterdamissa hän osallistui perämiehelliseen kaksikkoon.
José Pedro Fuenzalida

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |

Henkilötiedot
Koko nimi: José Pedro Fuenzalida Gana
Syntymäaika: 22. helmikuuta 1985 (ikä 40)
Syntymäpaikka: Santiago de Chile, Chile
Pelipaikka: oikea laitapuolustaja
Pituus: 170 cm
Seura
Seura: Universidad Católica
Pelinumero: 19
Junioriseurat
: Universidad Católica
Seurat
| Vuodet | Seura | O | (M) |
| 2004–2007 | Universidad Católica | 84 | (9) |
| 2008–2014 | Colo-Colo | 141 | (19) |
| 2008–2009 | → O’Higgins (laina) | 47 | (13) |
| 2014–2015 | Boca Juniors | 24 | (0) |
| 2016– | Universidad Católica | 13 | (4) |
| Yhteensä | Yhteensä | 309 | (45) |
Maajoukkue
| 2008– | Chile | 48 | (3) |
 Seurajoukkueuran tilastot kattavat vain kansalliset sarjat, päivitetty 23. kesäkuuta 2016.  Maajoukkueuran tilastot päivitetty 17. tammikuuta 2019.
| Mitalit> Maa:   Chile.Miesten jalkapallo.Copa América  | Mitalit> Maa:   Chile.Miesten jalkapallo.Copa América  | Mitalit> Maa:   Chile.Miesten jalkapallo.Copa América  | Maa:   Chile> Miesten jalkapallo. |
| --- | --- | --- | --- |
|  Kultaa | Chile 2015 |  |  |
|  Kultaa | Yhdysvallat 2016 |  |  |
José Pedro Fuenzalida Gana (s. 22. helmikuuta 1985 Santiago de Chile, Chile) on chileläinen jalkapalloilija. Pelipaikaltaan hän on oikea laitapuolustaja. Fuenzalida edustaa Chilen Primera Divisiónissa pelaavaa Universidad Católicaa.
Seurajoukkueura

Fuenzalida on Universidad Católican kasvatti, joka nousi seuran edustusjoukkueeseen kaudeksi 2004. Hän on ammattilaisurallaan edustanut chileläisiä Universidad Católicaa (2004–2007, 2016–), Colo-Coloa (2008–2014) ja O’Higginsiä (lainalla 2008–2009) sekä argentiinalaista Boca Juniorsia (2014–2015).
Fuenzalida on voittanut Chilen-mestaruuden kolmesti – Universidad Católicassa 2005 ja 2015–2016 sekä Colo-Colossa 2008 – ja Argentiinan-mestaruuden Boca Juniorsissa 2015. Hän voitti Boca Juniorsissa 2015 myös Argentiinan cupin.
Maajoukkueura

Chilen maajoukkueessa Fuenzalida on pelannut vuodesta 2008 lähtien. Hän oli mukana Chilen joukkueessa MM-kilpailuissa 2014 ja Chilen voittoon päättyneessä Copa Américassa 2015, muttei päässyt kentälle kummassakaan turnauksessa. Ensimmäiset arvoturnausottelunsa Fuenzalida pelasi Copa América Centenariossa 2016, jossa hän teki maalin lohkovaiheen ottelussa Panamaa vastaan Chilen voittaessa 4–2 ja välierässä Kolumbiaa vastaan Chilen voittaessa 2–0.
Fuenzalida on pelannut kaikkiaan 48 maaottelua ja tehnyt niissä kolme maalia.
Mitra

Katolinen piispa hiippa päässään
Mitra (kreik. μίτρα) eli piispanhiippa on eräissä kristillisissä kirkoissa piispan tai apotin liturgiseen asuun kuuluva päähine. Mitraa käytetään useimmiten katolisessa kirkossa, ortodoksisessa kirkossa sekä luterilaisessa ja anglikaanisessa kirkossa. Sitä on käytetty lännen kirkossa 11. vuosisadalta lähtien.
Läntisessä kristikunnassa

Mitra voi olla rikkaasti koristeltu, mitra pretiosa, tai yksinkertainen, mitra simplex. Lännessä mitra on korkea etu- ja takaosasta koostuva lakki, jonka molemmat osat on ommeltu yhteen sivuilta. Mitran takaosaan on kiinnitetty kaksi nauhaa, jotka riippuvat kantajan olkapäille. Niiden sanotaan kuvaavan Vanhaa ja Uutta testamenttia.
Katolisessa kirkossa mitraa saavat käyttää ainoastaan piispat ja apotit. Katolisissa mitroissa on kolme erilaista tyyppiä eri tilanteisiin:lähde?
Simplex (yksinkertainen) on koristelematon mitra, jota käytetään suuren paaston aikana, pitkäperjantaisin sekä hautajaisissa
Auriphrygiata on tasaisen kultainen tai kultavalkoinen mitra, jota käytetään katumusaikana
Pretiosa (arvokas) on erittäin koristeellinen mitra, jota käytetään sunnuntaisin ja pyhimysten muistopäivinä
Reformaation aikaan mitrojen käyttö loppui monissa protestanttisissa kirkoissa, mutta se palasi käyttöön 1800- ja 1900-luvuilla. Luterilaisissa kirkoissa mitraa saavat pitää vain piispanvirkaan vihityt.
Ruotsi-Suomessa piispat käyttivät keskiajalla mitraa jo 1100-luvulla. Mikael Agricola käytti mitraa ollessaan Turun piispana. Vuonna 1593 Uppsalan kokous kielsi mitran käytön. Reformaation jälkeen ensimmäinen piispa Ruotsi-Suomessa, jonka varmuudella tiedetään käyttäneen mitraa, oli suomenruotsalainen, Uppsalan arkkipiispa Karl Fredrik Mennander (arkkipiispana 1775–1786), ja Ruotsissa vuoden 1811 Kirkkokäsikirja määräsi, että vihittävälle piispalle annettiin mitra. Suomessa ensimmäinen mitra reformaation jälkeen hankittiin 1930, kun Lauri Ingman vihittiin arkkipiispaksi. Sen jälkeen kaikkiin Suomen luterilaisiin hiippakuntiin on hankittu mitra tai useampia mitroja, mutta niiden käyttö vaihtelee eri hiippakunnissa. Pohjoismaiden luterilaista kirkoista hiippaa käytetään Ruotsissa ja Suomessa, mutta ei Norjassa eikä Tanskassa.
Piispa käyttää perinteisesti mitraa jumalanpalveluksissa kulkueissa ja suorittaessaan piispalle kuuluvia vihkimys- tai siunaustoimituksia sekä jumalanpalveluksen loppusiunausta jakaessaan. Lisäksi hän voi pitää mitran päässään evankeliumin lukemisen aikana ja saarnatessaan.lähde?