stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ערך-p
דוגמאות נוספות > הטלה אחת של זוג קוביות

נניח שחוקר מטיל זוג קוביות פעם אחת, והשערת האפס היא שהן הוגנות. המבחן הסטטיסטי הוא "סכום תוצאות ההטלה" והוא חד צדדי. החוקר מטיל את הקוביות ומבחין ששתיהן מראות 6 ולכן מניב מבחן סטטיסטי של 12. ערך ה-p של תוצאה זו הוא 1/36 (מכיוון שתחת השערת האפס, המבחן הסטטיסטי מתפלג אחיד), או בערך 0.028 (המבחן הסטטיסטי הגבוה ביותר מתוך 6×6 = 36 אפשרויות). אם החוקר מניח רמת מובהקות של 0.05, הוא יקבע שתוצאה זו היא משמעותית ולכן ידחה את ההשערה שהקוביות הן הוגנות.
במקרה זה, הטלה אחת מניבה בסיס חלש מאוד (זאת אומרת חסר מידע) כדי להסיק מסקנה משמעותית לגבי הקוביות. זה מדגים את ה"סיכון" שביישום ערך-p ללא התחשבות בתכנון הניסוי.
דוגמאות נוספות > חמישה "עץ" ברצף

נניח שחוקר מטיל מטבע חמש פעמים ברצף והשערת האפס היא שהמטבע הוגן. מבחן סטטיסטי של "המספר הכולל של עץ" יכול להיות חד-צדדי או דו-צדדי: מבחן חד-צדדי מקביל לכך שנראה אם המטבע מוטה לטובת "עץ", לעומת זאת מבחן דו-צדדי מקביל לכך שנראה האם המטבע מוטה לצד כלשהו. החוקר מטיל את המטבע חמש פעמים ורואה "עץ" בכל פעם, מה שמניב מבחן סטטיסטי של 5. במבחן חד-צדדי זהו הערך הקיצוני ביותר האפשרי, ומניב ערך-p של (1/2)5 = 1/32 ≈ 0.03. אם החוקר הניח רמת מובהקות של 0.05, הוא יקבע שתוצאה זו משמעותית וידחה את ההשערה שהמטבע הוגן. במבחן דו-צדדי, סטטיסטי מבחן של "0 פעמים "עץ"" קיצוני באותה מידה, ולכן המידע של 5 פעמים "עץ" יניב ערך-p של 2×(1/2)5 = 1/16 ≈ 0.06, וזה לא משמעותי מספיק עבור רמת מובהקות 0.05.
זה מדגים שציון כיוון (על סטטיסטי מבחן סימטרי) חוצה את ערך p (מגדיל את המשמעותיות) ויכול להוות את ההבדל בין החשבת הנתונים למשמעותיים או לא.
היסטוריה

חישוב הערך p החל במאה ה-18 כאשר פייר-סימון לפלס חישב אותו:
"במהלך העשור של 1770 לפלס התייחס לסטטיסטיקה לגבי חצי מיליון לידות. הסטטיסטיקה הראתה כמות לידות גדולה יותר של זכרים לעומת נקבות. הוא הגיע למסקנה על ידי חישוב הערך p כי עודף לידות הזכרים הוא אמיתי, אם כי בלתי מוסבר".
הערך p הוצג באופן פורמלי על ידי קרל פירסון, במבחן פירסון שפיתח, כאשר במבחן זה הוא השתמש בהתפלגות חי בריבוע וסימן את ערך ה-p ב-P גדולה.
השימוש בערך p בסטטיסטיקה הפך לפופולרי בזכות רונלד פישר, ומשחק תפקיד מרכזי בהתייחסות שלו לנושא. בספרו המשפיע Statistical Methods for Research Workers פישר הציע את קביעת ערך p להיות p=0.05, או כסיכוי של 1 מתוך עשרים לקבל תוצאה קיצונית יותר באופן מקרי, כגבול למובהקות סטטיסטית. הוא יישם את הרעיון של הערך p להתפלגות הנורמלית (בתור מבחן דו-צדדי), ובכך יצר את הכלל של שתי סטיות התקן (עבור התפלגות נורמלית) כמובהקות סטטיסטית.
לאחר מכן פישר חישב טבלה של ערכים, בה חישב את ערכי החי בריבוע השונים אשר יניבו ערכי p מסוימים, הוא חישב את ערכי החי עבור ערכי ה- p הבאים: 0.99, 0.98 ,0.95 ,0.9 ,0.8 ,0.7 ,0.5, 0.3 ,0.2 ,0.1 ,0.005 ,0.02 ו- 0.01. דבר זה אפשר להשוות ערכי חי בריבוע שונים כנגד ערכי סף שונים ועודד את השימוש בערך p (בעיקר 0.05, 0.02 ו-0.01) כערכי סף במקום לחשב ולדווח את הערך p על ידי עורך המחקר עצמו. טבלאות דומות חושבו במאמר של פישר וייטס מ-1938 אשר ביצר את הגישה של התייחסות לערך p כערך סף.
כדוגמה לשימוש בערך p בתכנון וניתוח ניסויים בספרו The Design of Experiments (1935)‎, פישר הציג את ניסוי טעימת התה, שנחשב היום כדוגמה הארכיטיפית לשימוש בערך p.
ניסוי טעימת התה: על מנת לבדוק את הטענה של גברת (Murie Bristol) שהיא יכולה להבחין באופן בו הוכן התה (הוספה של חלב לכוס ולאחריה תה, או בסדר הפוך), הוצגו בפניה 8 כוסות תה, כאשר ארבעה הוכנו בצורה הראשונה, וארבעה בצורה השנייה. היא נשאלה איזו כוס תה הוכנה באיזו צורה (כאשר ידעה שישנם ארבע כוסות תה מכל סוג). במקרה זה, המבחן המתאים הוא מבחן פישר המדויק כאשר השערת האפס שאין לגברת כל יכולת מיוחדת להבחין בין סוגי התה. ערך ה-p היה 0.014 מאחר שהצליחה לזהות את כל ארבע כוסות התה.
לכן פישר היה מוכן לדחות את השערת האפס, מפני שהסיכוי שהיא הצליחה לסווג את כל כוסות התה באופן מקרי היא לא סבירה.
פישר הסביר שוב את ההיגיון מאחורי בחירת ערך סף של הערך p כשווה ל-0.05:
'זו דרך שכיחה ונוחה לחוקרים לקחת 5 אחוז כרמה הסטנדרטית למובהקות, במובן שהחוקרים מוכנים להתעלם מכל התוצאות שכושלות להגיע לסטנדרט הנ"ל, ובכך לחסל את הדיון לגבי חלק גדול מהתנודתיות שנגרמת באופן מקרי במהלך הניסוי.'
פישר יישם את הגישה של ערך הסף גם עבור תכנון ניסויים, כאשר ציין שאם היו שש כוסות בלבד (3 מכל סוג), סיווג מושלם של הכוסות היה נותן ערך p של 0.05, אשר לא היה עונה על רמת המובהקות. פישר הדגיש את הפרשנות השכיחותנית של p, כאשר פירש אותו כפרופורציה בטווח הארוך של ערכים שהם לפחות קיצוניים כמו אלה של המידע תחת השערת האפס.
במהדורות מאוחרות, פישר ציין במפורש את ההבדל בין שימוש בערך p בהסקה סטטיסטית במדע, לבין שיטת ניימן-פירסון, אותה כינה בתור "תהליכי קבלה".
פישר הדגיש שאף על פי שהשימוש בערכים קבועים של 5%, 2% ו-1% הם נוחים, ערך ה-p המדויק ניתן לשימוש, וחוזק העדויות ישפיעו עליו עם ביצוע ניסויים נוספים. בניגוד לכך, תהליכי החלטה דורשים החלטה חד משמעית, אשר יוצרים פעולה בלתי הפיכה, והפרוצדורה מבוססת על מחיר הטעות, פרוצדורות אשר פישר טען שאינן ניתנות ליישום במחקר מדעי.
אי הבנות

למרות שכיחות השימוש בערך p, השימוש בו מבוקר בגלל החסרונות הטבועים בו, ובגלל אי ההבנות שנובעות ממנו.
המידע שמתקבל על ידי שימוש בערך p והשוואתו לרמת מובהקות מניב אחת משתי תוצאות: קבלה של השערת האפס, או אי דחיית השערת האפס ברמת המובהקות הזו (משמע שלא ניתן לטעון כי השערת האפס היא נכונה, אלא רק שלא ניתן לדחות אותה כרגע). בניסוח של פישר, ישנו חוסר עקביות: לפי ניסוחו ערך p נמוך אומר או כי השערת האפס היא נכונה והנתונים הנבדקים התקבלו על ידי אירוע לא סביר, או שהשערת האפס היא שגויה.
למרות זאת, אנשים רבים מפרשים את הערך p במספר רב של צורות שגויות, ומסיקים מהערך מסקנות שגויות אשר אינן מתאימות לפרשנות המקורית.
הערך p כשלעצמו אינו מאפשר הסקה על ההסתברות של ההשערות, דבר אשר דורש מספר השערות או טווח של השערות עם הסתברות אפריורית על הנראות שלהם, כמו בסטטיסטיקה בייסיאנית, שם ניתן להשתמש בפונקציית הנראות עבור כל הערכים האפשריים עבור התפלגות האפריורית, במקום שימוש בערך p עבור השערת אפס בודדת.
הערך p מתייחס להשערה בודדת, השערת האפס, ולא מאפשר הסקה לגבי שאר ההשערות אחרות (ההשערה האלטרנטיבית). בגישה של ניימן פירסון לבדיקת השערות, ישנה פונקציית החלטה בין שתי אלטרנטיבות, ומבוססת בדרך כלל על סטטיסטי מבחן, עבורם מחושבים הסיכויים לטעות מסוג ראשון ושני. למרות זאת, הערך p של סטטיסטי המבחן לא ניתן להשוואה לסיכויי הטעות מסוג ראשון ושני ובמקום זאת מוזן לתוך פונקציית ההחלטה.
ישנן מספר אי הבנות נפוצות לגבי הערך p:
הערך p הוא לא ההסתברות שהשערת האפס היא נכונה או שההשערה האלטרנטיבית היא לא נכונה. הוא לא קשור להסתברויות הללו. בסטטיסטיקה שכיחותנית לא ניתן לחבר הסתברויות להשערות. השוואה בין גישות בייזיאניות לגישות קלאסיות מראה שהערך p יכול להיות קרוב מאוד לאפס וההסתברות הפוסטריורית קרובה ל-1 עבור אותה השערת האפס (אם אין השערה אלטרנטיבית עם הסתברות אפריורית גדולה מספיק אשר יכולה להסביר את התוצאות בקלות יותר).
הערך p הוא לא ההסתברות שהממצא התקבל במקריות לחלוטין. חישוב הערך p מבוסס על ההנחה, שכל ממצא הוא מקרי, ותוצר של מזל גרידא. הביטוי 'התוצאות האלו הן מקריות' מתכוון לכך שהשערת האפס כנראה נכונה. למרות זאת הטיעון הנ"ל הוא חזרה על הטעות לגבי הצמדה של הסתברויות להשערות, מאחר שהערך p לא מעיד על ההסתברות שהשערה היא נכונה או לא.
הערך p הוא לא ההסתברות לדחות באופן לא נכון את השערת האפס. הטעות הזו היא גרסה של כשל התובע.
הערך p הוא לא ההסתברות לבצע את הניסוי שוב ולקבל את אותה מסקנה. הניסיון לכמת את ההדירות של ניסוי נוסתה באמצעות הרעיון של p-rep.
רמת מובהקות של 0.05 לא נקבעת על ידי הערך p. אלא, רמת המובהקות נקבעת מראש על ידי מתכנן הניסוי (כאשר 0.05 הוא הסטנדרט בקרב הקהילה המדעית), לפני שהנתונים נצפים על ידו והיא מושוות לערך p לאחר שהמבחן מבוצע. (למרות זאת, דיווח של הערך p הוא שימושי יותר מאשר ציון של העובדה אם התוצאות מובהקות או לא, מאחר שכל קורא יכול לקבוע את רמת המובהקות שלו ולהחליט בעצמו אם התוצאות מובהקות או לא בהתאם לרף שיקבע).
הערך p לא מציין את גודל או חשיבות האפקט הנצפה. השניים משתנים יחדיו ככל שהאפקט גדול יותר, אך אפקטים קטנים מאוד, אשר נבדקים במבחן עם גודל מדגם גדול, יכולים להניב ערך p קטן מאוד. ככל שגודל האפקט גדול יותר כך גודל המדגם שיידרש על מנת להגיע למובהקות קטן יותר.
ביקורת

המבקרים של הערך p מציינים כי הקריטריון (ערך הסף) נועד על מנת לקבוע מובהקות סטטיסטית והסף שלפיו נקבעת המובהקות נקבע באופן שרירותי, ועובדה זו מובילה לכמות גדולה של תוצאות חיוביות שגויות.
אם נגדיר את שיעור התוצאות המובהקות השגויות כאחוז של מתוך המבחנים שנמצאו מובהקים סטטיסטית בהם השערת האפס היא למעשה כן נכונה, יש הטוענים כי לפחות שלושים אחוז מערכי ה-p הם קרובים ל-0.05. כדי להגיע למספר הנ"ל צריך להניח משהו לגבי ההסתברות האפריורית כי אפקט אמיתי אכן קיים. למרות זאת, המסקנה הזו חסינה במובן שללא קשר למה היא ההתפלגות האפריורית שהונחה, השערת האפס נדחתה שלא בצדק, הרבה יותר מ-5% מהמקרים.
סימולציות של מבחני t מראים כי אם אנו מקבלים p = 0.047 במבחן בודד, וטוענים כי ישנה תגלית (דהיינו דחייה של השערת האפס), הטענה הזו תהיה שגויה לפחות 26% מהפעמים, והרבה יותר אם ההשערה איננה סבירה. העובדה הזאת בלבד תורמת למספר הרב של מחקרים שלא ניתנים לשחזור בתחומים מדעיים שונים, גם לפני הבעיות שנגרמות בעקבות בחינה של השערות מרובות, p-hacking וגורמים נוספים שידועים לגבי תגליות שגויות. הדבר הוביל לקריאה לשימוש בערכי p קטנים יותר לדוגמה (0.005 או 0.001).
הערך p לוקה בחוסר התאמה לעקרון הנראות ותלוי בתכנון הניסוי וסטטיסטי המבחן הנבדק. זאת אומרת שההגדרה של "קיצוני יותר" במידע תלוי בשיטת הדגימה אשר בה החוקר השתמש. למשל עבור סיטואציה בה חוקר מטיל מטבע 100 פעמים, והמטבע נופל 50 פעמים על פלי, יש סט של נתונים "קיצוניים יותר" מזה אשר בהם החוקר ממשיך להטיל את המטבע עד אשר 50 פעמים הוא מקבל פלי וזה מצביע על מקרה בו בוצעו 100 הטלות.
אי ההתאמה של הערך p עם עיקרון הנראות, מעיד על חוסר של שלמות רעיונית במתודולוגיה הנ"ל מאחר שהכוונה של המנתח לנתח את הנתונים בצורות שונות (סוגי תכנון ניסוי, בחירה של סטטיסטי וכו') יניבו תוצאות שונות על גבי אותו מידע ולגבי אותן שאלות בקשר להוגנות המטבע. הדאגה הזאת לגבי עקביות הסקה, הובילה את ריצ'רד קוקס לפתח בסיס אקסיומטי להסתברות אשר מותנית על הדרישה לעקביות אשר מובילה בסופו של דבר לכלל בייס.
פישר הציע את הערך p כדרך לא רשמית למדידת עדויות כנגד השערת האפס. הוא קרא לחוקרים לשלב את הערך p עם סוגים נוספים של עדויות, כמו הסבירות האפריורית של ההשערות.
במקרים נדירים מאוד, הערך p נאסר לשימוש במגזינים שונים.
ביקורת > p-hacking

p-hacking הוא כינוי לשיטות סטטיסטיות המוצאות מתאמים בין משתנים שאינם באמת קשורים זה לזה. על ידי כריית מידע, כלומר איסוף נתונים רבים מאד וחיפוש מתאמים בין הנתונים, אפשר למצוא באופן מקרי מתאמים מובהקים סטטיסטית בין נתונים שאין ביניהם מתאם במציאות, ליצור על פי המתאמים שנמצאו השערה למחקר, ולדווח על תוצאות מובהקות אלה. לדוגמה: כאשר כוללים במחקר סטטיסטי מספר גדול מאוד של משתנים על בני אדם, כגון: גיל, שם, מאכל אהוב, מקום מגורים, מוצא, גובה, מחלות כרוניות, שנות לימוד ועוד רבים, הסיכוי שלא יימצא מתאם מקרי בין אף זוג משתנים הוא קטן. במיוחד אם גודל המדגם, כלומר מספר האנשים שהוכנסו למחקר, הוא קטן. אם נמצא קשר מקרי כזה, החוקרים יכולים לדווח על כך שהם ציפו למצוא קשר כזה, כלומר לייצר השערה פוסט-הוק, ואז לדווח על כך שהיא נמצאה מובהקת.
המונח p-hacking (בהתייחס לערכי p) הוטבע במאמר משנת 2014 על ידי שלושת החוקרים מאחורי הבלוג Data Colada, שמתמקד בגילוי בעיות כאלה במחקר במדעי החברה.
p-hacking הוא דוגמה להתעלמות מבעיית ההשוואות המרובות. למשל, כאשר משווים תת-קבוצות מבלי ליידע את הקורא על מספר ההשוואות הכולל של תת-הקבוצות שנבדקו.
ראו גם

E-value - רעיון קרוב לנושא הוא ה E-value אשר הוא הערך המצופה של מספר הפעמים בבחינה של השערות מרובות שחוקר יקבל סטטיסטי מבחן שהוא "קיצוני" לפחות כמו זה שנצפה אם אותו חוקר מניח שהשערת האפס היא הנכונה. הערך E הוא פונקציה של מספר המבחנים והערך p, ושווה למכפלתם.
ביאורים

↑  לתוצאות הניסוי כפי שתואר כאן יש התפלגות בינומית  B(30,0.4). ההסתברות שהתפלגות כזו תקבל ערך קטן או שווה ל-10 היא בקירוב 30%.
הערות שוליים

↑  George Davey Smith, Shah Ebrahim, Data dredging, bias, or confounding, BMJ : British Medical Journal 325, 2002-12-21, עמ' 1437–1438
↑  Lewis-Kraus, Gideon (2023-09-30). "They Studied Dishonesty. Was Their Work a Lie?". The New Yorker (באנגלית אמריקאית). ISSN 0028-792X. נבדק ב-2024-06-25.
↑  Simonsohn, U., Nelson, L. D., & Simmons, J. P. (2014), P-curve: A key to the file-drawer.
↑  Deming, data and observational studies A process out of control and needing fixing
| --- | --- |
בקרת זהויות :  GND: 4605821-7
פרס לסקר-קושלנד להישג מיוחד במדע הרפואה

| --- | --- |
 מדינה:  ארצות הברית 
 הגוף המעניק:  קרן לסקר 
 תקופת הפרס:  1994–הווה (כ־30 שנה) 
 נקרא על שם:  אלברט לסקר 
 
פרס לסקר-קושלנד להישג מיוחד במדע הרפואה הוא אחד מפרסי לסקר הניתנים על מחקר רפואי בארצות הברית. הפרס ניתן על "For research accomplishments and scientific statesmanship that engender the deepest feelings of awe and respect". הפרס הראשון ניתן בשנת 1994. הפרס לא מוענק בכל שנה. עד שנת 2008 שם הפרס היה "פרס ההישג המיוחד של אלברט לסקר" אז שונה שם הפרס לכבוד דניאל קושלנד.
זוכים

הזוכים בפרס במשך השנים:
1994: מקלין מקארטי
1996: פול זמקניק
1997: ויקטור מקקושיק
1998: דניאל קושלנד
1999: סימור קיטי
2000: סידני ברנר
2002: ג'יימס דארנל
2004: מתיו מסלסון
2006: ג'וזף גול
2008: סטנלי פאלקוב
2010: דייוויד וות'רל
2012: דונלד בראון וטום מאניטיס
2014: מרי-קלייר קינג
2016: ברוס אלברטס
2018: ג'וא סטייץ
2021: דייוויד בולטימור
2023: פיט בורסט
הערות שוליים

↑  Mark Hofschneider, About the Awards, Lasker Foundation (באנגלית אמריקאית)
↑  רשימת הזוכים באתר קרן לסקר.
פרס אוסקר לסרט הקצר הטוב ביותר

| --- | --- |
 מיקום הטקס:  לוס אנג'לס, קליפורניה
 מדינה:  ארצות הברית 
 הגוף המעניק:  האקדמיה האמריקאית לקולנוע
 תקופת הפרס:  1931–הווה (כ־93 שנים) 
 www.oscars.org
 
סרט הלייב אקשן הקצר הטוב ביותר היא קטגוריה בטקס פרסי האוסקר, הקיימת תחת שמות שונים כקטגוריה נפרדת מאז 1957.
משנת 1936 עד 1956 היו שני פרסים נפרדים, "הנושא הקצר הטוב ביותר, סליל אחד" ו"הנושא הקצר הטוב ביותר, שני סלילים", בהתייחסו לזמן הריצה של הסרט הקצר: סליל סטנדרטי של סרט הוא 1,000 רגל, או בערך 11 דקות של זמן ריצה. הקטגוריה השלישית "הנושא הקצר הטוב ביותר, צבע" שימשה רק לשנים 1936 ו -1937. מאז פתיחת פרסי הנושא הקצר לשנת 1932 עד 1935 המונחים היו " הנושא הקצר הטוב ביותר, קומדיה " ו"הנושא הקצר הטוב ביותר, חידוש".
קטגוריות אלה מוזגו החל בפרסי 1957, בשם "נושאים קצרים, נושאי לייב אקשן", ששימש עד 1970. במשך שלוש השנים שלאחר מכן, היה ידוע בשם " נושאים קצרים, סרטי לייב אקשן". השם הנוכחי לפרס האוסקר לסרט לייב אקשן הקצר הטוב ביותר, הוצג בשנת 1974.
רשימת הזוכים > בין השנים 1932–1956 (שניים/שלושה פרסים)

| --- | --- |
 1932: "The Music Box" ו-"Wrestling Swordfish"  1933: "!So This Is Harris" ו-"Krakatoa"  1934: "La Cucaracha" ו-"City of Wax"  1935: "How to Sleep" ו-"Wings Over Everest"  1936: "Give Me Liberty", "Bored of Education" ו-"The Public Pays"  1937: "Penny Wisdom", "The Private Life of the Gannets" ו-"Torture Money"  1938: "That Mothers Might Live" ו-"Declaration of Independence"  1939: "Busy Little Bears" ו-"Sons of Liberty"  1940: "Quicker'n a Wink" ו-"Teddy, the Rough Rider"  1941: "Of Pups and Puzzles" ו-"Main Street on the March!"  1942: "Speaking of Animals and Their Families" ו-"Beyond the Line of Duty"  1943: "Amphibious Fighters" ו-"Heavenly Music"  1944: "Who's Who in Animal Land" ו-"I Won't Play":  1945: "Stairway to Light" ו-"Star in the Night"  1946: "Facing Your Danger" ו-"A Boy and His Dog"  1947: "Goodbye, Miss Turlock" ו-"Climbing the Matterhorn"  1948: "Symphony of a City" ו-"Seal Island"  1949: "Aquatic House Party" ו-"Van Gogh"  1950: "Grandad of Races" ו-"In Beaver Valley"  1951: "World of Kids" ו-"Nature's Half Acre"  1952: "Light in the Window" ו-"Water Birds"  1953: "Overture to The Merry Wives of Windsor" ו-"Bear Country"  1954: "This Mechanical Age" ו-"A Time Out of War"  1955: "Survival City" ו-"The Face of Lincoln"  1956: "Crashing the Water Barrier" ו-"The Bespoke Overcoat"
רשימת הזוכים > מאז שנת 1957 (פרס אחד)

| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|  1957: "The Wetback Hound"  1958: "Grand Canyon"  1959: "The Golden Fish"  1960: "Day of the Painter"  1961: "Seawards the Great Ships"  1962: "Heureux Anniversaire"  1963: "An Occurrence at Owl Creek Bridge"  1964: "Casals Conducts: 1964"  1965: "The Chicken"  1966: "Wild Wings"  1967: "A Place to Stand"  1968: "Robert Kennedy Remembered"  1969: "The Magic Machines"  1970: "The Resurrection of Broncho Billy"  1971: "Sentinels of Silence"  1972: "Norman Rockwell's World... An American Dream"  1973: "The Bolero"  1974: "One-Eyed Men Are Kings"  1975: "Angel and Big Joe"  1976: "In the Region of Ice"  1977: "I'll Find a Way" |  1978: "Teenage Father"  1979: "Board and Care"  1980: "The Dollar Bottom"  1981: "Violet"  1982: "A Shocking Accident"  1983: "Boys and Girls"  1984: "Up"  1985: "Molly's Pilgrim"  1986: "Precious Images"  1987: "Ray's Male Heterosexual Dance Hall"  1988: "The Appointments of Dennis Jennings"  1989: "Work Experience"  1990: "The Lunch Date"  1991: "Session Man"  1992: "Omnibus"  1993: "Black Rider"  1994: "Franz Kafka's It's a Wonderful Life" ו-"Trevor" (שוויון)  1995: "Lieberman in Love"  1996: "Dear Diary"  1997: "Visas and Virtue"  1998: "Election Night" |  1999: "My Mother Dreams the Satan's Disciples in New York"  2000: "Quiero Ser"  2001: "The Accountant"  2002: "This Charming Man"  2003: "Two Soldiers"  2004: "Wasp"  2005: "Six Shooter"  2006: "West Bank Story"  2007: "Le Mozart des pickpockets"  2008: "Toyland"  2009: "הדיירים החדשים"  2010: "אלוהי האהבה"  2011: "החוף" - סרט צפון-אירי  2012: "עוצר"  2013: "הליום" - סרט דני  2014: "שיחת הטלפון" - סרט בריטי  2015: "Stutterer"  2016: "Sing"  2017: "The Silent Child"  2018: "סקין"  2019: "החלון של השכנים"  2020: "זרים גמורים"  2021: "The Long Goodbye"  2022: "An Irish Goodbye" |
שיאים

מספר הפרסים הרב ביותר: וולט דיסני 6 פרסים (ו-12 מועמדויות)
מספר המועמדויות הרב ביותר: גורדון הולינגסד (אנ') 20 מועמדויות (ו-5 פרסים)
ישראלים בתחרות

הסרט הישראלי "איה" בבימוים של מיכל ברזיס ועודד בן נון היה מועמד בטקס פרסי אוסקר ה-87 בשנת 2014.
הסרט "Skin" של הבמאי הישראלי גיא נתיב זכה בפרס בטקס פרסי אוסקר ה-91 בשנת 2018.
לטקס פרסי האוסקר ה-93 בשנת 2020, היה מועמד הסרט הישראלי "עין לבנה" של הבמאי תומר שושן.
פרי קינג

| --- | --- |

קינג, 1975
 לידה:  30 באפריל 1948 (בן 76) Alliance, ארצות הברית 
 מדינה:  ארצות הברית 
 תקופת הפעילות:  מ-1971 
 מקום לימודים:  בית הספר ג'וליארד  אוניברסיטת ייל  בית הספר למשחק סטלה אדלר 
 פרופיל ב-IMDb
 
פרי פיירסטון קינג (באנגלית: Perry Firestone King; נולד ב-30 באפריל 1948) הוא שחקן קולנוע וטלוויזיה אמריקאי.
ביוגרפיה

קינג נולד באליאנס, אוהיו. אביו היה רופא. סבו מצד אמו היה מקסוול פרקינס, עורך ידוע של בית ההוצאה לאור "צ'ארלס סקריבנר ובניו". דרך פרקינס, קינג הוא הנין של הסנאטור האמריקני ויליאם אברטס והנכד של רוג'ר שרמן, אחד החותמים על הכרזת עצמאות האמריקאית. קינג קיבל תואר בדרמה מאוניברסיטת ייל, ותואר מבית הספר ג'וליארד.
קריירה

קינג ערך את הופעת הבכורה שלו בקולנוע, בגיל 23 בסרט "Slaughterhouse-Five" מ-1972. בשנת 1975, הוא גילם את האמונד מקסוול בסרט הבלאקספלויטיישן "מנדיגו".
מאז שנות ה-70 הוא הופיע בעשרות סרטים עלילתיים, סדרות טלוויזיה וסרטי טלוויזיה. הוא נבחן לתפקיד האן סולו ("מלחמת הכוכבים"), אבל את התפקיד קיבל בסופו של דבר האריסון פורד. עם זאת, הוא גילם את הדמות בתוכניות הרדיו של מלחמת הכוכבים ובשני המשכיו.
בשנת 1984, קינג היה מועמד לפרס גלובוס הזהב על תפקידו בסרט הטלוויזיה "The Hasty Heart". באותה שנה, הוא לוהק לתפקיד של קודי אלן בסדרה "Riptide" (אנ').
ב-1993 שיחק בעיבוד הטלוויזיה לרומן "זר במראה", שביים סידני שלדון. בשנת 1995, הוא גילם את התפקיד של היילי ארמסטרונג בסדרה "מלרוז פלייס". הוא הופיע גם בתור ריצ'רד ויליאמס בסדרת הטלוויזיה "Titans" של NBC עם יסמין בלית' בשנת 2000 וכנשיא ארצות הברית במותחן "היום שאחרי מחר" משנת 2004.
קינג הופיע בתפקידי אורח בסדרות טלוויזיה רבות בהן, "ספין סיטי", "ויל וגרייס", "איב" ו"פשע מן העבר".
קריירה > חיים אישיים

קינג היה נשוי וגרוש פעמיים. לקינג יש שתי בנות ונכדה אחת.
הוא רוכב אופנוע נלהב. בדצמבר 2008, איגוד רוכבי האופנועים האמריקאי (AMA) מינה את קינג למועצת המנהלים שלו.
הערות שוליים

1 2 3  Perry King Official website biography (אורכב 05.03.2002 בארכיון Wayback Machine)
↑  Sklar, Ronald. "Perry King: A Different Story". נבדק ב-2008-01-02.
↑  "Perry King". TVGuide.com. TV Guide. נבדק ב-30 במרץ 2020. {{cite web}}:  (עזרה)
↑  Actor Perry King Appointed To Replace Dal Smilie On AMA Board Of Directors. Road Racing World. December 1, 2008
| --- | --- |
בקרת זהויות :  NLI: 987007410006005171  PLWABN: 9810590001805606  BNE: XX1293849  BnF: cb14193650p (data)  GND: 1131109694  ISNI: 0000 0000 2927 4364  LCCN: n85201970  NTA: 073147818  SUDOC: 16937663X  VIAF: 54357660   WorldCat (עם VIAF): 54357660
צלפאים

| צלפאים |
| --- | --- |

מיון מדעי
ממלכה:: צומח
מערכה:: בעלי פרחים
מחלקה:: דו-פסיגיים
סדרה:: צלפאים
שם מדעי
 Brassicales ‏ברומהד, 1838
כובע הנזיר
צלפאים (שם מדעי: Brassicales) היא סדרה של צמחים בעלי פרחים. הסדרה יורשת את שמה בעברית מהסוג צלף, ובשפות אחרות נקראת על שם אחד הסוגים החשובים שבה - כרוב (Brassica).

מיני הסדרה מכילים גלוקוזינולטים (נקראים גם שמן חרדל), השחלה עילית והיא בעלת שלושה עלים (שחלילים). השיליה דפנית ועובר הזרע בדרך כלל ירוק.
בסדרה נכללות כיום המשפחות הבאות:
מצליבים (Brassicaceae), הכוללת את הכרוב ואת החרדל
צלפיים (Capparaceae), הכוללת את הצלף
פפאיים (Caricaceae), הכוללת את הפפאיה
מורינגיים (Moringaceae), הכוללת את המינים מורינגה רותמית ומורינגה מכונפת
רכפתיים (Resedaceae), הכוללת את המין רכפתן מדברי
סלוודוריים (Salvadoraceae), הכוללת את המין סלוודורה פרסית
טרופאוליים (Tropaeolum), הכוללת את כובע הנזיר
Setchellanthus
Tovaria
Limnanthaceae
Koeberliniaceae
Gyrostemonaceae
Pentadiplandra
Akaniaceae
Bataceae
Borthwickia ובה מין אחד
Emblingia ובה מין אחד
קוד גריי

קוד גריי הוא שיטה לקידוד מספרים באופן בינארי שבה כל מספר-עוקב שונה מקודמו בספרה בינארית אחת בלבד.
זהו קוד מראה שנהגה על ידי פרנק גריי במעבדות בל בשנת 1947 כדי למנוע פלט שגוי ממתגים אלקטרומכניים. כיום שימושו העיקרי של קוד גריי הוא בתיקוני טעויות בתקשורת ספרתית כגון טלוויזיה בכבלים.
דוגמה
| עשרוני | בינארי | גריי |
| --- | --- | --- |
0: 000
1: 001
| 2 | 010 | 011 |
| 3 | 011 | 010 |
| 4 | 100 | 110 |
| 5 | 101 | 111 |
| 6 | 110 | 101 |
| 7 | 111 | 100 |
כפי שניתן לראות, הקוד של 2 ו־3 הוא היפוך הסדר של הקוד של 0 ו־1, בהוספת הסיבית 1 משמאל. באותו אופן, הקוד של 4 עד 7 הוא היפוך הקוד של 0 עד 3, בהוספת 1 משמאל (והצבת אפסים בספרות החסרות). באופן זה, ניתן להמשיך ולבנות את הקוד. הקוד עבור 8 יהיה 1100, והקוד עבור 15 יהיה 1000.
המרה בין קוד גריי ובסיס 2

על מנת להפוך מספר בבסיס 2 לקוד גריי נתחיל משמאל. את הספרה הראשונה משמאל נעתיק. עכשיו נביט בספרה הסמוכה לה – אם זו ספרה זהה נרשום מימין לספרה שהעתקנו 0, אם היא שונה נרשום 1 (פעולת XOR בין שני משתנים).
לדוגמה, נמצא את הייצוג של המספר 100110 בקוד גריי:
| --- | --- |
תחילה נעתיק את הראשונה: 1
יש שוני בין שתי הספרות 1,0 ולכן נרשום 1: 11
אין שוני בין שתי הספרות 0,0 ולכן נרשום 0: 110
יש שוני בין שתי הספרות 0,1 ולכן נרשום 1: 1101
אין שוני בין שתי הספרות 1,1 ולכן נרשום 0: 11010
יש שוני בין שתי הספרות 1,0 ולכן נרשום 1: 110101
על מנת לבצע את הפעולה ההפוכה (להפוך מייצוג של קוד גריי למספר בבסיס 2) צריך להתחיל מהספרה הימנית ביותר ולספור את מספר האחדות הנמצאים משמאלה. אם יש מספר זוגי של אחדות מעתיקים את הספרה, ואם יש מספר אי זוגי הופכים. לדוגמה נקח את המספר 110 (4) ונסתכל מהספרה הימנית. נראה שיש מספר זוגי (2) של אחדות ולכן נעתיק 0. נמשיך לספרה הבאה ונראה שמשמאלה יש רק ספרת 1 בודדה ולכן נהפוך אותה ל-0. את הספרה האחרונה פשוט מעתיקים לכן יצא לנו 100 שזהו 4 בבסיס 2.
שיטה נוספת להמרה מגריי לבינארי רגיל: מתחילים מהספרה השמאלית. הספרה המקבילה במספר הבינארי היא הספרה הנוכחית בקוד גריי XOR הספרה הקודמת בקוד הבינארי (עבור האיטרציה הראשונה אפשר להוסיף 0 משמאל למספר הבינארי). עבור אותו מספר: 110, נוסיף 0 אחד משמאל: ???0. XOR של 1 ו-0 זה 1- הספרה השמאלית במספר הבינארי, כך שבינתיים יש לנו ??01. עוברים לספרה הבאה מימין: XOR של 1 ו-1 זה 0, ונקבל ?010. עוברים עוד ספרה: XOR של 0 ו-0 זה 0. קיבלנו 0100 שזה 4 דצימאלי כמו בשיטה הקודמת.
אפשר לייצג זאת בנוסחה:
כאשר  G_{i} הספרה ה- i בקוד גריי, ו- B_{i} הספרה ה- i במספר הבינארי.
שימושים

אחד היתרונות של קוד גריי הוא בתיקון שגיאות בתקשורת נתונים. מכיוון שכל ספרה נבדלת מקודמתה (ולכן גם מהעוקבת לה) בסיבית אחת בלבד, קל לזהות שיבוש בקידוד. תכונה זו של הקוד גם מאפשרת להשתמש בו במפת קרנו (טכניקה ליצירת מעגל סיפרתי המממש פונקציה לוגית). לעיתים משתמשים גם בקוד גריי באלגוריתמים גנטיים (כדי שמוטציות ישנו רק במעט את התכונה של היצור). יכולים גם להשתמש בקוד לצורך פתירת משחק מגדלי האנוי.
פלאגיה

| --- | --- |

 לידה:  14 ביולי 1986 (בת 38) נובוסיבירסק, ברה"מ 
 שם לידה:  פולינה סרגייבנה סמירנובה
 מוקד פעילות:  רוסיה 
 תקופת הפעילות:  מ-1997 
 מקום לימודים:  האקדמיה הרוסית לאמנויות התיאטרון, Novosibirsk Specialized Music School 
 סוגה:  פולק רוק, פולק, ארט רוק
 שפה מועדפת:  רוסית 
 חברת תקליטים:  Feelee Records 
 בן או בת זוג:  איוואן טלגין (2016–דצמבר 2020) 
 פרסים והוקרה:  פרס המוזיקה הלאומי של רוסיה (10 בדצמבר 2015)  Triumph (2007)  אמן כבוד של הפדרציה הרוסית 
 pelagea.ru
 פרופיל ב-IMDb
 
פלאגיה סרגייבנה טלגינה (ברוסית: Пелаге́я Серге́евна Теле́гина; נולדה ב-14 ביולי 1986), המכונה בשם פלאגיה, היא זמרת רוסייה. שרה שירי עם מעמים שונים בשפות שונות, רומנסות וקומפוזיציות שנכתבו על ידי חברי להקתה, בעיקר בעיבודי רוק.