akla birlikte, ezici çoğunlukla kabul edilen tasarıların, muhatap devlet ya da devletler üzerinde siyasi baskı oluşturabildiği belirtildi.





2017 Dünya Judo Şampiyonası - Erkekler 60 kg

2017 Dünya Judo Şampiyonası'nda Erkekler 60 kg yarışması 28 Ağustos 2017'de gerçekleştirildi.





Oklüzyon

Oklüzyon ya da kapanış, diş bağlamında, basitçe dişlerin arasındaki temas demektir. Daha teknik olmak gerekirse, maksiller ve mandibular dişler arasındaki birbirlerine yaklaştıkça meydana gelen ilişkidir, çiğnemede ya da istirahatta olduğu gibi.

Maloklüzyon, dişlerin ya da çenelerin yanlış hizalanmasıdır ya da daha basit bir ifadeyle "yanlış bir ısırma"dır. Maloklüzyon birçok sağlık ve diş sorunlarına yol açabilir.

Statik oklüzyon, çeneler kapalı ve hareketsiz halde iken dişlerin arasındaki teması anlatır. Dinamik oklüzyon ise çene hareketli iken oluşan temasları anlatır. Dinamik oklüzyon aynı zamanda artikülasyon olarak da adlandırılır. Çiğneme sırasında, ağzın çiğneyen tarafında dişler arasında temas yoktur. 

Sentrik oklüzyon, mandibula sentrik ilişkideyken dişlerin karşılıklı oklüzyonudur. Sentrik oklüzyon dişler arasındaki ilk temasın sağlandığı andaki kapanıştır ve maksimum interküspidasyon ile denk gelebilir ya da gelmeyebilir. Buna alışkanlık oklüzyonu, kolay oklüzyon, ya da interküspidasyon pozisyonu (ICP) da denilebilir. Sentrik ilişki - sentrik oklüzyon ile karıştırılmamalı - maksilla ve mandibula arasındaki ilişkidir.

Maloklüzyon, vücudun disfonksiyonel çevredeki işlevini optimize etmeye çalışmasının sonucudur. Bu, aralarında çapraşık dişler, diş eti sorunları, temporomandibular eklem (TME) ve çene kasları bulunan birçok sorunla ilişkili olabilir. Dişler, dolgular, kuronlar yıpranabilir, kırılabilir, kaybedilebilir ve diş hassasiyetine ve ağrısına sebep olabilir. Diş eti çekilmesi, yanlış oklüzyon ile daha kötüye gidebilir. Eğer çene yanlış konumlanmışsa, çene kasları daha çok çalışır ve bu yorgunluğa ve kas spazmlarına yol açabilir. Bunun da bir sonucu olarak baş ağrıları ya da migrenler, göz ya da sinüs ağrıları ve boyun, omuz hatta sırt ağrıları görülebilir. Maloklüzyonun horlama, üst solunum yolları rezistans sendromu ve/ya uyku apnesi (apne nefessiz demektir) gibi uyku nefes alma bozuklukları üzerinde etkisi vardır. Tedavi edilmeyen zarar verici maloklüzyon, oklüzal travmaya yol açabilir.

Çeşitli oklüzal problemler için uygulanan bazı tedaviler şunlardır; diş splintleri ile dişleri korumak, diş ayarlamaları, dişlerin yer değiştirilmesi, ilaçlar (genellikle geçici), yumuşak besin diyetleri, gergin kasları rahatlatmak için TENS cihazları (Deri-yoluyla Elektriksel Sinir Uyarımı) ve stresle bağlantılı kenetlenmeler için rahatlatma terapileri. Çıkarılabilir diş araçları çenenin gelişimini değiştirmek için kullanılabilir. Sabit araçlar, braketler gibi, çenedeki dişleri hareket ettirmek için kullanılabilir. Maloklüzyonu düzeltmek için çene ameliyatı da göze alınabilir. 




Arese

Arese İtalya'nın Lombardiya bölgesinde yer alan bir komündür. Bu şehir Milano'nun 12 km kuzeybatısında yer almaktadır.





Temel oran safsatası

Temel oran ihmali, temel oran yanılgısı, temel oran yanlılığı olarak da adlandırılabilen temel oran safsatası, "biçimsel bir mantık safsatası"dır. Konuyla ilgili temel oran bilgisi, daha spesifik başka bilgilerle birlikte verildiğinde insan aklı, temel oran bilgisini ihmal edip sadece spesifik bilgilere odaklanarak çıkarım yapma eğilimindedir.
Temel oran ihmali, daha genel olan "genişleme ihmalinin" özel bir biçimidir.

Bir sağlık sorunu nedeniyle doktora gidiyorsunuz ve size bir test yapılıyor. Test, tüm hastaları "hasta" olarak doğru bir şekilde gösterebiliyor fakat %1 oranda sağlıklı insanları da "hasta" olarak gösteriyor. Hastalığın ise nüfustaki oranı 1/10000 (on binde bir). Testiniz pozitif çıkıyor.

Temel oranı, yani nüfustan rastgele seçilmiş bir kişinin hasta olma ya da olmama oranını hesaba katmayıp sadece testin doğruluk oranını düşünen kişiler (buna doktorlar da dahil olabilir) sizi %99 ihtimalle hasta kabul edip gerekli tedavi sürecini başlatabilirler. Siz de kendinizi %100'e yakın bir ihtimalle hasta kabul edip boşuna üzülebilirsiniz. Temel oranın etkisi hesaba katıldığında ise çok farklı bir gerçekle karşılaşılır. Test, nüfusun büyük çoğunluğunu oluşturan sağlıklı kişileri de %1 oranda hasta gösteriyor. %1 küçük bir oran gibi görünse de teste tabi tutulan nüfusun çok büyük kısmı hasta olmadığı için yine de çok sayıda insan yanlışlıkla "hasta" çıkıyor ve bu sayı gerçekten hasta olup da "hasta" çıkanlardan çok daha fazla sayıda insanı kapsıyor. Dolayısıyla test sonucu pozitif çıkan bir kişinin gerçekten hasta olma ihtimali de, bu örnekte, %1'den küçük oluyor:
Polislerin alkolmetresi %5 oranında ayık sürücüleri yanlışlıkla sarhoş olarak gösteriyor. Sarhoş sürücüleri ise hatasız olarak sarhoş gösteriyor. Her bin sürücüden biri sarhoş. Polislerin rastgele bir sürücüyü durdurup test ettiğini ve testin "sarhoş" çıktığını farz edin. Sürücüyle ilgili başka hiçbir bilgiye sahip olunmadığını varsayıyoruz. Sürücünün gerçekten sarhoş olma olasılığı nedir?

Birçok kişi bu soruya %95 cevabını veriyor ama doğru cevap yaklaşık %2'dir.
Açıklama şu şekildedir:

Ortalamada test edilen her 1000 sürücü için

Bu nedenle, test sonucu pozitif çıkan tüm sürücüler (1 + 49.95 = 50.95) arasındaki gerçekten sarhoş olan sürücülerin (1 kişi) oranı formula_1'dir.

Yalnız dikkat edilmelidir ki bu hesaplama en başta, polislerin sürücüleri tamamen rastgele durdurduğunu varsaymaktadır; arabayı kötü kullandıkları için değil. Bu rastgeleliği bozacak bu ya da başka herhangi bir koşulun varlığı, hesaplamaya iyi araba kullanan sarhoş sürücülerin olasılığını ve kötü araba kullanan ayık sürücülerin olasılığını da katmayı gerektirecektir.

0.02'lik bu olasılık daha yöntemsel biçimde Bayes Teoremi'yle de hesaplanabilir. Amaç, alkolmetre'nin pozitif sonuç verdiği durumda sürücünün sarhoş olma olasılığını bulmaktır. Bu şöyle ifade edilebilir:
Burada "Z", alkolmetrenin pozitif sonuç göstermesi koşulunu ifade eder. Tüm ifade ise alkolmetrenin pozitif sonuç gösterdiği bir durumda sürücünün sarhoş olma ihtimalidir. Bayes teorimine göre:
Aşağıdaki bilgiler ilk paragrafta verilmişti:
Görülebileceği gibi Bayes' teoremine göre testin pozitif çıkma olasılığını ifade eden p(Z) değerine ihtiyaç var. Bu oran, testi pozitif çıkan sarhoşların olasılığı (tüm nüfusa göre) ile testi pozitif çıkan ayıkların olasılığı (tüm nüfusa göre) toplanarak bulunabilir:
buna göre
Bu oranlar Bayes' teoremine konulduğunda şu sonuç bulunur:

1 milyon nüfuslu bir şehirde 100 kişinin terörist, 999900 kişinin ise terörist olmadığını farz edelim. Buna göre rastgele seçilmiş bir kişinin terörist olma temel oran olasılığı 0.0001 (10 binde 1) ve terörist olmama temel oran olasılığı 0.9999'dur (10 binde 9999). Teröristleri belirleyip yakalamak için güvenlik güçleri, şehrin çeşitli yerlerine yüz tanıma yazılımına bağlı alarm veren kameralar yerleştirsin.

Yazılımın iki hata payı da %1:

Şehirde herhangi bir kişinin alarmı tetiklediğini düşünürsek bu kişinin terörist olma olasılığı nedir? Başka bir ifadeyle, P (T|A) nedir, yani alarm tetiklenmişse bunun terörist olma olasılığı nedir?"Temel oran yanılgısı"na kapılanlar kişinin terörist olma ihtimalini %99 olarak verecektir. Bu çıkarım ilk bakışta anlamlı gibi görünse de aslında hatalı bir akıl yürütme gerçekleşmiştir ve aşağıda görüleceği gibi bu oran %99 değil %1'e yakındır.

Yanılgı, iki farklı hata oranının karıştırılmasından kaynaklanır. "Yüzü taranan her 100 terörist için tetiklenmemiş alarm sayısı" ve "tetiklenmiş her 100 alarm için gerçek terörist sayısı" ilgisiz niceliklerdir. Birinin diğerine illa eşit olması gerekmediği gibi yakın olmaları da gerekmez. Bunu daha net görebilmek için aynı alarm sisteminin geçerli olduğu ama hiç teröristi olmayan ikinci bir şehir farz edelim. Sistem burada ilk şehirdeki gibi terörist olmayan her 100 kişiden biri için yanlışlıkla tetiklenecektir ama şehirde hiç terörist olmadığından gerçek bir terörist için hiçbir zaman tetiklenmeyecektir. Dolayısıyla, alarmın tetiklenişlerinin %100'ünde alarm yanlıştır ama "yanlış negatif" oranı hesaplanamayacaktır bile. Bu şehirde, "her 100 alarm için terörist olmayan sayısı" 100'dür ama yine de P(T|A)=%0'dır. Alarm çaldığı zaman bir teröristin tespit edilme ihtimali %0'dır.

İlk şehrin tüm nüfusunun kameranın önünden geçtiğini düşünelim. 100 teröristten 99'u alarmı tetikleyecektir. Ayrıca terörist olmayan 999900 kişiden de 9999'u alarmı yanlışlıkla tetikleyecektir (çünkü yanlış pozitif oranı: %1). Bu durumda toplamda 10098 kez (99+9999) alarm tetiklenmiş olacak ve bunların sadece 99'u gerçekten terörist olacaktır. Dolayısıyla alarm tetiklendiğinde kişinin gerçekten terörist olma olasılığı 10098'de 99'dur; bu da %1'den daha azdır.

Temel oranı ihmal safsatası bu örnek özelinde aşırı yanıltıcıdır çünkü teröristlere göre çok daha fazla terörist olmayan vardır ve yanlış pozitiflerin sayısı (terörist olarak algılanmış terörist olmayanlar) gerçek pozitiflerden (terörist olarak algılanmış gerçek teröristler) çok daha yüksektir.

Deneyler, insanların özelleşmiş bilgiler varsa, bunları, genel bilgilere tercih ettiğini gösteriyor.

Bazı deneylerde, öğrencilerden varsayımsal başka öğrencilerin not ortalamalarını tahmin etmeleri istenmiştir. Not ortalamasını tahmin edecekleri spesifik bir öğrenciyle ilgili kendilerine tanımlayıcı kişisel bilgiler verildiğinde, bu bilgiler doğrudan okul performansıyla ilgili olmasa bile, not ortalaması dağılımlarıyla ilgili daha önceden verilmiş olan genel istatistiksel bilgileri reddetmeye meyilli oldukları gözlenmiştir. Bu bulgu, okula giriş süreçlerindeki mülakatların iptal edilmesi için bir argüman olarak bile kullanılmıştır çünkü mülakatı yapan kişiler doğru adayları temel istatistiksel çıkarımlardan daha başarılı olarak seçememektedir.

Psikolog Daniel Kahneman ve Amos Tversky bu bulguyu "temsil edilebilirlik" olarak adlandırılan daha basit bir kuralla ya da "höristik"le açıklamayı denedi. Bir olasılıkla y