stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Şili Ulusal Marşı
Marş sözleri

Dulce Patria, recibe los votos

con que Chile en tus aras juró

que o la tumba serás de los libres 

o el asilo contra la opresión.



I 

Ha cesado la lucha sangrienta;

ya es hermano el que ayer invasor; 

de tres siglos lavamos la afrenta 

combatiendo en el campo de honor. 

El que ayer doblegábase esclavo 

hoy ya libre y triunfante se ve; 

libertad es la herencia del bravo, 

la Victoria se humilla a su pie.



II 

Alza, Chile, sin mancha la frente; 

conquistaste tu nombre en la lid; 

siempre noble, constante y valiente 

te encontraron los hijos del Cid. 

Que tus libres tranquilos coronen 

a las artes, la industria y la paz, 

y de triunfos cantares entonen 

que amedrenten al déspota audaz.



III 

Vuestros nombres, valientes soldados, 

que habéis sido de Chile el sostén, 

nuestros pechos los llevan grabados; 

los sabrán nuestros hijos también. 

Sean ellos el grito de muerte 

que lancemos marchando a lidiar, 

y sonando en la boca del fuerte 

hagan siempre al tirano temblar.



IV 

Si pretende el cañón extranjero 

nuestros pueblos, osado, invadir; 

desnudemos al punto el acero 

y sepamos vencer o morir. 

Con su sangre el altivo araucano 

nos legó, por herencia, el valor; 

y no tiembla la espada en la mano 

defendiendo, de Chile, el honor.



V

Puro, Chile, es tu cielo azulado,

puras brisas te cruzan también,

y tu campo de flores bordado

es la copia feliz del Edén.

Majestuosa es la blanca montaña

que te dio por baluarte el Señor,

y ese mar que tranquilo te baña

te promete futuro esplendor.



VI 

Esas galas, ¡oh, Patria!, esas flores 

que tapizan tu suelo feraz, 

no las pisen jamás invasores; 

con su sombra las cubra la paz. 

Nuestros pechos serán tu baluarte, 

con tu nombre sabremos vencer, 

o tu noble, glorioso estandarte, 

nos verá, combatiendo, caer.
Jacques Loussier

| --- | --- |
Loussier 2004'te
Genel bilgiler
Doğum: 26 Ekim 1934(1934-10-26) Angers, Fransa
Ölüm: 5 Mart 2019 (84 yaşında) Blois, Fransa
Tarzlar: Klasik müzik jazz third stream
Meslekler: Müzisyen, Besteci
Çalgılar: Piyano
Müzik şirketi: Decca Philips Telarc Naxos
İlişkili hareketler: Jacques Loussier Trio

Jacques Loussier (d. 26 Ekim 1934, Angers - ö. 5 Mart 2019, Blois), Fransız besteci ve piyanist.
Yaşamı ve kariyeri

"Goldberg Variations" vb. gibi Johann Sebastian Bach'ın birçok eserinin üçlü caz müziği türüne çevrimi eserleriyle tanındı. Müzisyen 26 Ekim 1934'te Angers, Fransa'da doğdu.
Loussier ayrıca birçok film ve dizininde müziklerini yapmıştır. Bunlar arasında; Heaven on One's Head (1965), Living It Up (1966), The Killing Game (1967), Dark of the Sun (1968), Monique (1970) ve The Man Who Went Up in Smoke (1980) sayılabilir. Ayrıca 1960'ların  Fransız TV dizisi "Thierry La Fronde" 'nin ana müziğinide bestelemiştir.
2002 yılının Mart ayında, Loussier, rapçi Eminem ve "The Marshall Mathers LP" albümü yapımcısı Dr. Dre'ye karşı 10 milyon dolarlık dava açtı. Dava mahkemede görülerek konu çözülmüştür.
Ölümü

Fransız besteci ve piyanist Jacques Loussier 5 Mart 2019'da Paris'te 84 yaşında ölmüştür.
Yavaş mimari

Yavaş mimari, 1980'lerin ortasındaki yavaş yemek hareketinden ortaya çıktığına öne sürülen bir kavramdır. Yavaş mimari, kısa vadeli hedefler için hızlı bir şekilde inşa edilmenin aksine, genellikle yavaş yavaş ve organik olarak yaratılan mimari stildir. Genellikle ekolojik, çevresel açıdan sürdürülebilir bir yaklaşımla birlikte anılmaktadır.
Yavaş mimari aynı zamanda kelimenin tam anlamıyla inşa edilmesi çok uzun zaman alan mimari anlamına da gelebilir; örneğin Barselona'daki Sagrada Familia bu tarzda bir mimari yapıdır ve 1882'den beri yapımı devam etmektedir.
Eduardo Souto de Moura 2011 Pritzker Ödülü'nü kazandığında, bir jüri üyesi onun binalarını yavaş mimari olarak tanımladı çünkü inceliklerini takdir etmek için dikkatli olarak yapılması gereken bir değerlendirme lazımdı. Profesör Kenneth Frampton, "Souto de Moura'nın çalışması bir bakıma sağlam temellere dayanıyor... Karakterleri, yapılar olarak geliştirilme şekillerinden geliyor." dedi. 2012 Pritzker kazananı Wang Shu, "Çin'in Yavaş mimari öncüsü" olarak tanımlandı.
Yavaş mimari örnekleri > Kanada

Calgary Üniversitesi'nden Profesör John Brown, "yavaş evleri" teşvik etmek üzere tasarlanmış, kâr amacı gütmeyen bir internet sitesi açtı. Bu on yıllık bir araştırmanın neticesidir. Yavaş evler çekici, çevreyle uyumlu ve daha az karbon ayak izi bırakan enerji tasarruflu evler olarak tanımlanmaktadır.
Yavaş mimari örnekleri > Çin

Pritzker Ödülü sahibi mimar Wang Shu, "Çin'in Yavaş mimarisinin öncüsü" olarak tanımlanıyor. Binaları, samimi avluları, eğimli duvarları ve çeşitli eğimli çatılarıyla Çin'in eski şehirlerinin yoğun mimarisini çağrıştırıyor. "Günümüzde şehirler çok fazla büyüdü. Gerçekten endişeliyim, çünkü bu çok hızlı oluyor ve şimdiden çok şey kaybettik" demektedir.
Yavaş mimari örnekleri > İrlanda

İrlanda'daki yavaş mimari projesi 2010 yılında bir kanal gemisiyle gezici bir sergi başlattı. Gemi altı haftalık bir süre boyunca yedi nokta arasında seyahat etti ve her durak noktasında sanatçılar ve mimarlar atölye çalışmaları ve konferanslar düzenledi.
Yavaş mimari örnekleri > Amerika Birleşik Devletleri

2008 yılında ABD'nin önde gelen uygulamalarından mimarlar, Slow Food Nation adlı San Francisco merkezli bir projede yer aldı. Çeşitli köşkler, geri dönüştürülmüş şişelerden yapılmış bir su istasyonu, bir gübre sergisi ve çiftçiler için bir "sabun kutusu" da dahil olmak üzere, genellikle gıda ile ilgili ve ekolojik motivasyonlu yapılar yarattılar.
Çokdeğişirli normal dağılım

| --- | --- |
Olasılık yoğunluk fonksiyonu 
Yığmalı dağılım fonksiyonu 
Parametreler:  \mu =[\mu _{1},\dots ,\mu _{N}]^{T} konum parametresi (reel vektör)  \Sigma  kovaryans matrisi (pozitif-kesin reel  N\times N matris)
Destek:  x\in \mathbb {R} ^{N}\!
Olasılık yoğunluk fonksiyonu (OYF):  f_{X}(x_{1},\dots ,x_{N})={\frac {1}{(2\pi )^{N/2}\left|\Sigma \right|^{1/2}}}  \exp \left(-{\frac {1}{2}}(x-\mu )^{\top }\Sigma ^{-1}(x-\mu )\right)
Birikimli dağılım fonksiyonu (YDF): 
Ortalama:  \mu 
Medyan:  \mu 
Mod:  \mu 
Varyans:  \Sigma  (kovaryans matrisi)
Çarpıklık: 0
Fazladan basıklık: 0
Entropi:  \ln \left({\sqrt {(2\,\pi \,e)^{N}\left|\Sigma \right|}}\right)\!
Moment üreten fonksiyon (mf):  M_{X}(t)=\exp \left(\mu ^{\top }t+{\frac {1}{2}}t^{\top }\Sigma t\right)
Karakteristik fonksiyon:  \phi _{X}(t;\mu ,\Sigma )=\exp \left(i\mu ^{\top }t-{\frac {1}{2}}t^{\top }\Sigma t\right)
Olasılık kuramı ve istatistik bilim kollarında, çokdeğişirli normal dağılım
veya çokdeğişirli Gauss-tipi dağılım, tek değişirli bir dağılım olan normal dağılımın (veya Gauss-tipi dağılımın) çoklu değişirli hallere genelleştirilmesidir.
Genel hal > Yığmalı dağılım fonksiyonu

Genel bir tanımla,  F(X) olarak ifade edilen yığmalı dağılım fonksiyonu, bir rassal vektörun,  x vektörüne eşit veya bu vektör değerlerden daha az olduğu zaman karşıtı olarak bulunan bütün olasılıkların toplamını ifade eden bir fonksiyondur. Çokdeğişirli normal dağılım için bir cebirsel kapalı eşitlik şeklinde bir  F ifadesi bulunmamaktadır. Ancak bu fonksiyonun sayısal değerlerini tahmin etmek için birkaç algoritma bulunmaktadır. Bu algoritma kullanışına bir örnek için verilen referanslarda MVNDST adlı algoritmaya bakınız. (  veya
).
Genel hal > Bir karşıt örneğin

İki rassal değişken olan X ve Y tek tek normal dağılım gösterseler bile bu iki rassal değişkenin bileşik olarak (X, Y) bir çoklunormal dağılım göstereceği anlamına gelmez. Buna basit bir örnekte eğer |X| > 1 ise Y=X olması ve eğer |X| < 1 ise Y = -X olmasıdır. Bu gerçek ikiden fazla sayıda rassal değişken içinde doğrudur.
Buna benzer bir karşıt örneğin için normal olarak dağılımlı olup ve korrelasyon olmaması bağımsızlık ifade etmez maddesine bakınız.
Genel hal > Normal dağılım gösterme ve bağımsızlık

Eğer X ve Y rassal değişkenleri tek tek normal dağılım gösterirlerse ve birbirlerinden istatistiksel olarak Bağımsızlarsa, o halde bu iki rassal değişken bileşiği (yani rassal vektörü)
ikideğişirli normal dağılım gösterir veya diğer bir ifade ile ortaklaşa normal dağılımlılardır. Ancak ortaklaşa normal dağılım gösteren her iki rassal değişkenin birbirinden bağımsız olduğu gerçek değildir.
İki değişirli hal

İki boyutlu singuler olmayan halde, ikideğişirli normal dağılım için (ortalamalar (0,0)da ise) olasılık yoğunluk fonksiyonu şöyle tanımlanır:
Burada  \rho  terimi  X ve  Y arasındaki korelasyonu gösterir ve şu ifade kovaryans matrisi olur:
Geometrik açıklama

Bir singuler olmayan çokdeğişirli normal dağılım için aynı yoğunluk gösteren kontur eğrileri elipsoitlerdir; yani ortalamada merkezleşmiş çok-boyutlu-kürelerin doğrusal dönüşümleridir. Bu elipsoitlerin 
esas eksenlerinin yönleri kovaryans matrisinin özvektörleri (eigenvector) olarak verilmiştir. Esas eksenlerin orantılı uzunluklarının karesi bunlara karşıt olan özdeğerler (eigenvalues) olurlar. Bu 
halde şu ifade ortaya çıkar:
Bunun yanında, U bir rotasyon matrisi olarak seçilebilir; çünkü bu eksenin tersini alınca 
 N(0,\Lambda ) hiç etkilenmemektedir; buna karşıt olarak bir matris sütûnunun tersi alınırsa unun determinantının işaretleri değişir.  N(\mu ,\Sigma )  ile özetlenen dağılım böylelikle  N(0,I)  ifadesinin  \Lambda ^{1/2} ile ölçeğinin değiştirilmesi, u ile rotasyon yapılması ve  \mu  ile çevrilmesi ile ortaya çıkar.
Bunun aksine bakılırsa,  \mu  ve tam ranklı U matrisi ve pozitif çapraz girdiler  olan  \Lambda _{i} değerleri için yapılan herhangi bir seçim, bir singuler olmayan çokdeğişirli normal dağılım ortaya çıkartır. Eğer herhangi bir  \Lambda _{i} sıfıra eşitse ve u kare matris ise, bunun sonucunda ortaya çıkan  U\Lambda U^{T} kovaryans matrisi bir singuler matris olur. Geometrik olarak bunun açıklaması her kontur elipsoitin sonsuz olarak inceleşmesi ve n-boyutlu bir uzayda 0 bir hacim kapsamasıdır, çünkü en aşağı bir tane esas eksenin uzunluğu sıfır olmaktadır.
Korelasyonlar ve bağımsızlık

Genel olarak, rassal değişkenler birbirleriyle çok yüksek derecede bağımlı olabilirler ama hiç korelasyon göstermeyebilirler. Ama, eğer bir rassal vektör çokdeğişirli normal dağılım gösterirse o halde aralarında hiç korelasyon göstermeyen  iki veya daha fazla sayıda vektör parçası istatistiksel olarak birbirinden bağımsızdır. Bundan da şu sonuc çıkartılabilir: eğer vektörün herhangi iki veya daha fazla parçası ikişer ikişer bağımsızlık gösteriyorsa, bu parçalar birbirinden bağımsızdırlar.
Fakat ayrı ayrı olarak ve marjinal olarak, iki rassal değişken normal dağılım gösterirlerse ve aralarında hiç korelasyon bulunmazsa, o halde bu iki değişkenler birbirinden bağımsızdır. Normal dağılım gösteren iki rassal değişken, ortaklaşa normal dağılım göstermeyebilirler; yani bir parçası oldukları vektör bir çokdeğişkenli normal dağılım göstermeyebilir. İki korelasyon göstermeyen ama normal dağılım gösteren fakat bağımsız olmayan rassal değişken için örneğin normal dağılım gösterip hiç korelasyon göstermemek bağımsız olmak demek değildir maddesine bakınız.
Daha yüksek momentler

Genel olarak X için kinci derecede momentler şöyle tanımlanmaktadır:
Burada  r_{1}+r_{2}+\cdots +r_{N}=k.
Merkezsel  kinci derecede momentler şöyle verilir:
(a)Eger  k tek ise  \mu _{1,\dots ,N}(X-\mu )=0 olur.
(b)Eger  k cift ise ve  k=2\lambda , o halde
Burada toplam  \left\{1,\dots ,2\lambda \right\} setinin  \lambda  (sıralanmamış) çiftler üzerine tahsis edilmelerinin hepsi birlikte alınmasıdır. Bu işlem sonucunda toplam içinde  (2\lambda -1)!/(2^{\lambda -1}(\lambda -1)!)  sayıda terim bulunur, Her bir terim  \lambda  tane kovaryansın çarpımıdır.
Özellikle, 4-üncü derecedeki momentler şöyle verilirler:
Dört değişken halindeki dördüncü derece moment içinde üç tane terim bulunur.
Altıncı-derecede moment içinde  (3 × 5 =) 15 terim; sekizinci derecede momentler arasında (3 × 5 × 7) = 105 terim bulunur. Altıncı-derecedeki moment için ifade şöyle genişletilebilir:
Koşullu dağılımlar

Eğer  \mu  ve  \Sigma  şu şekilde kısımlara ayrılırlarsa:
Bu halde  x_{2}=a ifadesiyle koşullu olan  x_{1} şöyle özetlenen çokdeğişirli normal dağılım gösterir:
Burada
olur ve covaryans matrisi şöyle verilir:
Bu matris  {\mathbf {\Sigma } } içinde  {\mathbf {\Sigma } _{22}} ifadesinin Schur tamamlayıcısı olur.
Bundan dikkati çekmesi gereken şu sonuçlar çıkartılır:  x_{2} değerinin  a olduğunu bilmek varyansı değiştirir. Daha şaşırtıcı olarak, ortalama değeri  \Sigma _{12}\Sigma _{22}^{-1}\left(a-\mu _{2}\right) ile kayma gösterir. Eğer   a bilinmese idi,  x_{1}  nin göstereceği dağılım   N_{q}\left(\mu _{1},\Sigma _{11}\right) olurdu.
\Sigma _{12}\Sigma _{22}^{-1}  matrisi regresyon katsayıları olarak da bilinirler.
Fisher'in enformasyon matrisi

Bir normal dağılım için Fisher'in enformasyon matrisi bir ozel sekil alir.  X\sim N(\mu (\theta ),\Sigma (\theta )) için Fisher'in enformasyon matrisinin  (m,n) elemanı su olur:
Burada
{\frac {\partial \mu }{\partial \theta _{m}}}={\begin{bmatrix}{\frac {\partial \mu _{1}}{\partial \theta _{m}}}&{\frac {\partial \mu _{2}}{\partial \theta _{m}}}&\cdots &{\frac {\partial \mu _{N}}{\partial \theta _{m}}}&\end{bmatrix}}
{\frac {\partial \mu ^{\top }}{\partial \theta _{m}}}=\left({\frac {\partial \mu }{\partial \theta _{m}}}\right)^{\top }={\begin{bmatrix}{\frac {\partial \mu _{1}}{\partial \theta _{m}}}\\\\{\frac {\partial \mu _{2}}{\partial \theta _{m}}}\\\\\vdots \\\\{\frac {\partial \mu _{N}}{\partial \theta _{m}}}\\\\\end{bmatrix}}
{\frac {\partial \Sigma }{\partial \theta _{m}}}={\begin{bmatrix}{\frac {\partial \Sigma _{1,1}}{\partial \theta _{m}}}&{\frac {\partial \Sigma _{1,2}}{\partial \theta _{m}}}&\cdots &{\frac {\partial \Sigma _{1,N}}{\partial \theta _{m}}}\\\\{\frac {\partial \Sigma _{2,1}}{\partial \theta _{m}}}&{\frac {\partial \Sigma _{2,2}}{\partial \theta _{m}}}&\cdots &{\frac {\partial \Sigma _{2,N}}{\partial \theta _{m}}}\\\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\\\{\frac {\partial \Sigma _{N,1}}{\partial \theta _{m}}}&{\frac {\partial \Sigma _{N,2}}{\partial \theta _{m}}}&\cdots &{\frac {\partial \Sigma _{N,N}}{\partial \theta _{m}}}\end{bmatrix}}
\mathrm {tr}  trace fonksiyonu olur.
Kullback-Leibler ayrılımı

N0_{N}(\mu _{0},\Sigma _{0}) den   N1_{N}(\mu _{1},\Sigma _{1}) dağılımına Kullback-Leibler ayrılımı şöyle verilir:
Parametrelerin kestrimi

Cokdegisirli normal dağılımın kovaryansinin maksimum olabilirlik kestiriminin  elde edilmesi şaşırtıcı şekilde düzenli ve zekice yapılmıştır. Kovaryans matrislerin kestirimi maddesine bakın. Bir N-boyutlu cokludegisirli normal dağılımın olasılık yoğunluk fonksiyonu şöyle verilir:
ve kovaryans matrisinin maksimum olabilirlik kestirimi söyle yazılır:
Bu basit olarak bir n büyüklüğünde bir örneklem için örneklem kovaryans matrisidir. Bu bir yanli kestirim olup beklenen değeri
Oliur. Bir yansız örneklem kovaryansi kestirmi sudur:
Entropi

Çokdeğişirli normal dağılım için diferansiyel entropi ifadesi şöyle verilir: h\left(f\right)=-\int _{-\infty }^{\infty }\int _{-\infty }^{\infty }\cdots \int _{-\infty }^{\infty }f(x)\ln f(x)\,dx
Burada  \left|\Sigma \right| covaryans matrisi olan  \Sigma nın determani olur:
Çokdeğişirli normallik sınamaları

Çokdeğişirli normallik sınamaları bir verilmiş veri seti için bir teorik çokdeğişirli normal dağılıma  benzerlik olup olmadığını sınamak için hazırlanmıştır. Bu sınamalarda sıfır hipotez veri setinin çokdeğişirli normal dağılıma benzerlik gösterdiğidir. Eğer sınama ile bulunan p-değeri yeter derece küçük ise (yani genellikle 0,05 veya 0,01den daha küçük ise), sıfır hipotez reddedilir ve verinin çokludeğişirli normal dağılım göstermediği kabul edilir. Bu çokludeğişirli normallik sınamaları arasında popüler olan Cox-Small sınamasıdır:
Smith ve Jain'in Friedman-Rafsky testini adaptasyonu için şu referansa bakın:
Dağılımdan değerlerin bulunması

\mu  ortalama vektörü ve (simetrik ve pozitif kesin olması gereken) kovaryans matrisi  \Sigma  olan bir  N-boyutlu çokdeğişirli normal dağılımdan bir rastgele vektör   
 X çekmek için çok kullanılan bir yöntem şöyle uygulanır:
\Sigma  için (matris kare kökü olan) Çoleski dekompozisyonu hesap edilir. Yani  A\,A^{T}=\Sigma  koşuluna uyan tek bir alt üçgensel matris olan  A bulunur.
Örneğin Box-Müller dönüşümü ile üretilip elde edilebilen  N tane birebirine bağımsiz normal dağılım gösteren değişebilir parçalarından oluşan bir vektör  Z=(z_{1},\dots ,z_{N})^{T} bulunur.
X,  \mu +AZ ifadesine eşit olarak bulunur.
Valdez, Colorado

| Valdez, Colorado |
| --- | --- |
Koordinatlar: 37°07′26″N 104°40′46″W﻿ / ﻿37.1238877°K 104.6794169°B﻿ / 37.1238877; -104.6794169﻿ (Valdez CDP, Colorado)
Rakım: 1982 m
Nüfus (2020)
 • Toplam: 46
Zaman dilimi: UTC-7
ZIP Code: Trinidad 81082
Valdez, Amerika Birleşik Devletleri'nin Colorado eyaletinde yer Las Animas ilçesinde yer alan, belediyeye ait olmayan bir şehirdir. 1907'den 1960'a kadar Valdez, Colorado Fuel & Iron Şirketi'nin en üretken ve en büyük ikinci madeni olan Frederick kömür madeni için bir şirket kasabası olarak görev yaptı. Valdez CDP'nin nüfusu 2020 Amerika Birleşik Devletleri Nüfus Sayımı'na göre 46'dır.[1] Trinidad Postanesi (posta Kodu 81082) bölgeye hizmet vermektedir.[2]
Valdez, Las Animas ilçesinin batısında, Purgatoire Nehri vadisinde yer almaktadır. Batıda Segundo ile sınırlanmıştır. Colorado Eyalet Otoyolu 12, topluluğun kuzey kenarı boyunca uzanır ve doğuya (nehrin aşağısında) 13 mil (21 km) Trinidad'a, ilçe merkezine ve batıya (nehrin yukarısında) 20 mil (32 km) Stonewall Gap'a gider.
Valdez CDP'nin tüm arazisi 4.166 kilometrekare (1.029.000 akre) boyutundadır.
Tarih

Colorado Fuel & Iron, önce John D. Rockefeller ve ardından oğlu John D. Rockefeller Jr.'ın rehberliğinde, şirkete yaptıkları 1903 yatırımını takip eden on yılda güney Colorado kömür sahalarında büyük ölçüde genişledi. Bu açılımlar arasında 1907 yılında Valdez madeninin inşası da vardı. Kuruluşundan kısa bir süre sonra maden "Frederick" olarak yeniden adlandırıldı ve hızla genişleyerek Segundo'daki pişirme fırınlarına gönderilen bitümlü kömür üretti. Frederick kömürü ayrıca, 1918'den itibaren şirketin dikey entegrasyon stratejisinin bir parçası olan Colorado ve Wyoming Demiryolu boyunca CF&I Minnequa Çelik Fabrikası'na sevk edildi. Bu erken dönemde, Apaçi Kızılderililerinin kasabayı ve çevresini sık sık ziyaret ettiği bildirildi.
1913-14'te Colorado Ulusal Muhafızları ve Baldwin–Felts dedektifleri tarafından desteklenen CF&I, Colorado Kömür Sahası Savaşı'nı  Amerika Birleşik Maden İşçileri madencilerine karşı savaştı. Valdez, greve önemli bir katılım görmeyen şirket şehirlerinden biri olmasına rağmen, Ludlow Katliamı'nın şiddeti ve sonraki günler Rockefeller Jr.'ı CF&Is imajını iyileştirmeye zorladı. Bu görev için halkla ilişkiler uzmanı Ivy Lee ve gelecekteki Kanada başbakanı William Lyon Mackenzie King'i işe aldı ve Eylül 1915'te kömür madenciliği bölgesi genel turu kapsamında Valdez'i ziyaret edecekti. Bu çabalardan şirket kasabasının iyileştirilmesi ve şirket önderliğindeki sendikalaşma olan "Rockefeller Planı" doğdu.
1917 yılına gelindiğinde, maden 500 erkek ve 28 katırın çalışmasıyla günde yaklaşık 1.500 ton kömür üretiyordu. Tramvaylar 1940'ta katırların yerini aldı ve toplam madenci sayısı 750'ye yükseldi. Madenin 1960 yılında kapanmadan önceki toplam üretimi 29,6 milyon tonun üzerindeydi.
Demografik

Amerika Birleşik Devletleri Nüfus Sayımı Bürosu'nun Valdez CDP için başlangıçta tanımlanmış ABD 2010 Nüfus Sayımı.
| Valdez CDP, Colorado> Yıl | Valdez CDP, Colorado> Nüfus   | Valdez CDP, Colorado> %±    |
| --- | --- | --- |
| 2010 | 47 | —     |
| 2020 | 46 | %−2.1 |
Kaynak: Amerika Birleşik Devletleri Sayım Bürosu 
Rockefeller Jr. (sağda) ve Mackenzie King (ortada), Frederick Madeni' nde bir madenci ile CF&I Holdingleri 1915'teki tur sırasında.
Ahmet Ertay

Ahmet Ertay (d.19 Kasım 1947, Aydın), Türk büyükelçi. TED Ankara Koleji'ni 1965 yılında, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi'ni de 1970 yılında bitirmiştir. Dışişleri Bakanlığında çeşitli görevlerde bulunduktan sonra 1996-2000 yılları arasında Kuveyt Büyükelçiliği, 2000-2001 yılları arasında Dışişleri Bakanlığı Teftiş Kurulu üyeliği, 2001-2003 yıllarında Dışişleri Bakanlığı Birinci Hukuk Müşavirliği, 2003-2004 yılları arasında da Dışişleri Bakanlığı İdari işlerden sorumlu Müsteşar Yardımcılığı ve 2004-2009 yılları arasında da Birleşmiş Milletler Viyana Ofisi nezdinde Türkiye Daimi Temsilciliği görevlerini yürütmüştür. 2009 yılı sonunda ise Dışişleri Bakanlığı Dış Politika Danışma Kurulu üyeliğine getirilmiş ve 2012 yılı itibarıyla emekli olmuştur.
Şıhlar, Taşkent

| Şıhlar |
| --- | --- |
Mahalle

 ŞıhlarŞıhlar'ın Konya'daki konumu 
 Mahallenin haritadaki yeri
 Konya ilinin Türkiye'deki konumu
Ülke:  Türkiye
İl: Konya
İlçe: Taşkent
Coğrafi bölge: Akdeniz Bölgesi
İdare
 • Yönetici: Muhtar İhtiyar heyeti
Nüfus (2019): 484
Zaman dilimi: UTC+03.00 (TSİ)
İl alan kodu: 332
İl plaka kodu: 42
Posta kodu: 42960
Şıhlar, Konya ilinin Taşkent ilçesine bağlı bir mahalledir.
Nüfus

| Yıllara göre mahalle nüfus verileri |
| --- | --- | --- |
| 2019 | 484 |  |
| 2018 | 416 |  |
| 2017 | 342 |  |
| 2016 | 408 |  |
| 2015 | 449 |  |
| 2014 | 426 |  |
| 2013 | 433 |  |
| 2012 | 405 |  |
| 2011 | 417 |  |
| 2010 | 415 |  |
| 2009 | 442 |  |
| 2008 | 436 |  |
| 2007 | 403 |  |
Sezgisel yeme

Sezgisel yeme, kişinin sağlık ihtiyaçlarına ve isteklerine göre kişisel bir diyet oluşturmayı amaçlar. Hedefleri, yaygın diyet kültürü iddialarını reddetmek, gıda özgürlüğünü teşvik etmek, gıda ile pozitif bir ilişki geliştirmek ve vücut kabulünü ilerletmektir. Sezgisel yeme ile ilişkili on yol gösterici ilke vardır.
Sezgisel yeme, vücudun açlık ve tatmin olmaya dair ipuçlarına verdiği tepkiye odaklanan bir yemek yeme yaklaşımıdır. Yaygın diyetler aksine bireyin "kilo kontrolü"ne odaklanması yerine yiyeceklerle pozitif bir ilişki geliştirmesini amaçlar. Sezgisel yeme, insanların diyet yapma, fiziksel sağlık, zihinsel ve sosyal olarak iyi olma hali hakkındaki görüşlerini değiştirerek tüm bunlara bütünsel bir yaklaşımla bakılabilmesini aşılamayı amaçlar. Bununla birlikte, yiyecekler, fiziksel aktivite ve bedene karşı olumlu bir tutum ve ilişki oluşturmaya yardımcı olur.
Evelyn Tribole ve Elyse Resch tarafından ortaya atılan "sezgisel yeme" terimi ilk olarak 1990'larda hakemli bir dergi makalesinde yer aldı. 2012'de, Tribole ve Resch'in sezgisel yemenin on bileşenini tanımlayan ve üzerinde yürütülen bilimsel araştırmaları gözden geçiren Sezgisel Yeme: Sağlıklı Beslenme Alanında Çığır Açan Yaklaşım adlı kitabı yayınlandı.
Özellikler

Çoğu diyetin aksine, sezgisel yeme, yiyeceklere "iyi veya kötü" olarak bakılmaması gerektiği şeklindeki zihniyetiyle belirli yiyecekleri yasaklamaya veya kısıtlamaya çalışmaz. Uygulayıcılar bunun yerine vücutlarını dinlemeye ve kendileri için doğru olanı yemeye teşvik edilir.
Sezgisel yeme, 10 yönergeyi takip eder:
Diyet zihniyetini reddedin
Açlığınızı onurlandırın
Yiyeceklerle barışın
Gıda polisine karşı çıkın
Tokluğunuzu hissedin
Tatmin olma faktörünü keşfedin
Duygularınızla yiyecekleri kullanmadan baş edin
Bedeninize saygı duyun
Egzersiz yapın: değişimi hissedin
Sağlığınızı onurlandırın: sahici beslenme