Proximal clavicle physeal fracture-separation mimicking an anterior sterno-clavicular dislocation

SummaryProximal physeal fracture-separation of the clavicle is a very rare injury occurring in the adolescent and in the young adult which involves a contact loss with fracture between the clavicle and its cartilaginous ossification center similar in appearance to a sternoclavicular dislocation. The authors report an unusual case of a proximal physeal fracture-separation of the clavicle with avulsion of sternoclavicular periosteal and ligamentous structures without vasculonervous injury in a 16-year-old young person. A CT scan examination is essential. Surgical management consisted in costoclavicular ligament and periosteum reattachment associated with reduction of the fracture-separation and pin fixation.This repair demonstrated a successful outcome at 8-month follow-up

Automated Detection and Forecasting of COVID-19 using Deep Learning Techniques: A Review

Coronavirus, or COVID-19, is a hazardous disease that has endangered the health of many people around the world by directly affecting the lungs. COVID-19 is a medium-sized, coated virus with a single-stranded RNA. This virus has one of the largest RNA genomes and is approximately 120 nm. The X-Ray and computed tomography (CT) imaging modalities are widely used to obtain a fast and accurate medical diagnosis. Identifying COVID-19 from these medical images is extremely challenging as it is time-consuming, demanding, and prone to human errors. Hence, artificial intelligence (AI) methodologies can be used to obtain consistent high performance. Among the AI methodologies, deep learning (DL) networks have gained much popularity compared to traditional machine learning (ML) methods. Unlike ML techniques, all stages of feature extraction, feature selection, and classification are accomplished automatically in DL models. In this paper, a complete survey of studies on the application of DL techniques for COVID-19 diagnostic and automated segmentation of lungs is discussed, concentrating on works that used X-Ray and CT images. Additionally, a review of papers on the forecasting of coronavirus prevalence in different parts of the world with DL techniques is presented. Lastly, the challenges faced in the automated detection of COVID-19 using DL techniques and directions for future research are discussed

Relationship between platelet count and platelet width distribution and serum uric acid 1 concentrations in patients with untreated essential hypertension

Hematological parameters have emerged as independent determinants of high serum concentrations of uric-acid and predictive-factors in the evaluation of the total cardiovascular-risk in patients with essential-hypertensive. Here we have investigated the possible relationships between hematological-factors and serum uric-acid levels in hypertensive-patients recruited as part of Mashhad-Stroke and Heart-Atherosclerotic-Disorders cohort study. Two-thousand three-hundred and thirty four hypertensive individuals were recruited from this cohort and these were divided into two groups; those with either high or low serum uric acid concentrations. Demographic, biochemical and hematological characteristics of population were evaluated in all the subjects. Logistic-regression-analysis was performed to determine the association of hematological-parameters with hypertension. Of the 2334 hypertensive-subjects, 290 cases had low uric-acid, and 2044 had high serum uric acid concentrations. Compared with the low uric acid group, the patients with high serum uric acid, had higher values for several hematological parameters, whilst platelet counts (PLT) were lower. Multiple linear regression analysis showed that PLT and serum hs-CRP were correlated with serum uric acid level. Stepwise multiple logistic regression model confirmed that PDW and gender were independent determinant of a high serum uric acid. PDW and PLT appear to be independently associated with serum uric acid level in patients with hypertension

DLACZEGO PROGNOZY EKONOMICZNE SĄ NIETRAFNE?

Przewidywanie przyszłości jest niezbędnym elementem w przygotowaniu ludzkiego działania, a jedną z form przewidywania przyszłości jest prognozowanie. Metodologia prognozowania zjawisk ekonomicznych jest bardzo bogata i nadzwyczaj trudna warsztatowo i dlatego istnieje wiele metod prognozowania. W artykule omówione zostały warunki, w których można wyznaczyć mniej lub bardziej trafne prognozy przyszłego stanu. Celem opracowania jest wskazanie głównych przyczyn zawodności prognoz przy jednoczesnym podkreśleniu konieczności ich opracowywania. Możliwość dowiedzenia się, co nas czeka w przyszłości, jest bardzo kusząca. Gdyby kryło się w niej jakieś niebezpieczeństwo, można by spróbować mu zapobiec albo przynajmniej przygotować się na nie. Jeśliby zaś przyszłość okazała się pomyślna, oczekiwałoby się jej w spokoju. W każdym przypadku, umiejętność przewidywania zmniejsza niepewność i ryzyko związane z przyszłością. Dotyczy to również zjawisk gospodarczych. Niepewność towarzyszy każdej działalności gospodarczej, zarówno w skali mikroekonomicznej, jak i makroekonomicznej. W literaturze często wyróżnia się niepewność behawioralną i niepewność egzogeniczną1. Pierwszy rodzaj związany jest z zachowaniem się uczestników życia gospodarczego, drugi natomiast dotyczy tzw. „stanu natury”. Można powiedzieć, że w przypadku niepewności behawioralnej prawdopodobieństwo pojawienia się danego zdarzenia jest zależne od indywidualnego zachowania się jednostki i nie jest niezmienne w czasie. Poprzez wymianę informacji, umowy handlowe itp. można zredukować rozmiary tego rodzaju niepewności. W przypadku niepewności egzogenicznej na prawdopodobieństwo pojawienia się zdarzenia nie ma wpływu decyzja jednostki. Należy podkreślić, że pojęcia przewidywanie przeszłości nie powinno się rozumieć identycznie jak pojęcia prognozowanie. Są ze sobą powiązane jednak nie są tożsame. Prognozowanie jest jedną z form przewidywania przyszłości. Jest to przewidywanie przyszłych faktów, zjawisk czy zdarzeń na podstawie uzasadnionych przesłanek ustalonych w toku badań naukowych. Jeśli jest ono wykonywane za pomocą metod naukowych i jeśli dotyczy ono zdarzeń związanych z gospodarowaniem, nazywa się je, na ogół, prognozowaniem gospodarczym. Definicja prognozowania jednoznacznie wskazuje, że jest to działanie mające na celu przewidywanie przyszłości z wykorzystaniem dorobku nauki. Wynikiem tego działania jest prognoza2 . Użytkownicy prognozy (zwłaszcza gospodarczej) wymagają, aby przedstawione im prognozy były uzasadnione, a najlepiej uzasadnione naukowo. Zainteresowanie przyszłością w działalności ludzkiej występowało zawsze i ma ono charakter powszechny. Stopień tego zainteresowania bardzo wzrósł w ostatnim okresie. Główną tego przyczyną jest fakt, iż przewidywanie przyszłości jest niezbędnym elementem w przygotowaniu ludzkiego działania. Nie można gospodarować racjonalnie bez konstrukcji prognozy. Jest ona niezbędna zarówno rządowi, politykowi gospodarczemu, samorządowi lokalnemu, producentowi, menedżerom, jak i zwykłemu człowiekowi, który musi w konkretnych warunkach podjąć decyzję wyboru jednej ze stojących do dyspozycji możliwości. Ich znaczenie wzrasta szczególnie w sytuacjach wymagających częstego podejmowania decyzji, które najczęściej dotyczą dalszej lub bliższej przyszłości. Główną trudnością, która się wówczas pojawia, to całkowity brak danych na temat przyszłych stanów różnych procesów i zjawisk w momencie ustalania decyzji. A zatem nie istnieje możliwość ustalenia jednoznacznej miary korzyści płynących z podejmowanych decyzji. Prognozy mogą być zatem konstruowane w celu dostarczania tych dodatkowych informacji zmniejszających lukę informacyjną, a tym samym mogą przyczynić się do zmniejszania ryzyka związanego z podejmowanymi decyzjami i ułatwianie ich podjęcia. W celu zachowania racjonalności podejmowanych decyzji makroekonomicznych należy podejmować próby konstrukcji prognoz, np. określenia poziomów liczbowych takich wielkości jak: inflacja, stopa procentowa, stopa bezrobocia, PKB, płaca, cena itp. Prawidłowy proces prognozowania tych wielkości wymaga uwzględniania szeregu czynników wpływających na nie, czyli m. in.: liczbę ludności, skłonność do konsumpcji, oszczędzania, poziom tych wielkości, wrażliwość indywidualnych konsumentów i podmiotów gospodarczych. Na otoczenie makroekonomiczne składają się zatem: prognozy demograficzne, ekonomiczne, naturalne, technologiczne, polityczno-prawne i społeczno-kulturowe. Zarządzanie gospodarką narodową łączy się z konstrukcją prognoz zarówno wielkości przyszłych dochodów państwa, jak i wydatków. Ze sporządzanych prognoz wynika również konieczność podejmowania określonych działań celem uniknięcia występowania niekorzystnych sytuacji, czy też zmniejszenia ich skutków, ale również celem przyśpieszenia przebiegu pożądanego procesu. Prognozy te są również podstawą sporządzania planów gospodarczych dotyczących polityki państwa: fiskalnej, monetarnej, czy też odnośnie działań na rynku pracy itp. A zatem decyzje oparte na zupełnie nietrafnych prognozach mogą okazać się katastrofalne w skutkach. W gospodarce rynkowej decyzje dotyczące rodzaju i wielkości działalności, wyboru rynków zaopatrzenia i zbytu, cen sprzedaży, technologii itp. podejmuje samodzielny podmiot gospodarczy-przedsiębiorstwo. Prowadzenie działalności gospodarczej w ramach systemu ekonomicznego wymaga opanowania trudnej sztuki podejmowania trafnych decyzji. Decyzje te są określane na podstawie antycypowanych, przyszłych sytuacji, a ich skutki ujawniają się po pewnym czasie od ich wdrożenia. W procesie podejmowania decyzji przyszłość jest więc brana pod uwagę ze względu zarówno na warunki, w jakich będzie realizowana. Potrzeba prognozowania występuje w każdym przedsiębiorstwie, bez względu na to, czy zajmuje się działalnością wytwórczą, usługową czy handlową. Prognozy są zatem częścią systemu wspomagania decyzji menedżerskich i są stosowane w zdecydowanej większości przedsiębiorstw. Współczesne, szybko zmieniające się i konkurencyjne warunki funkcjonowania przedsiębiorstw w gospodarce rynkowej powodują, że decydującego znaczenia w ich efektywnym zarządzaniu nabiera informacja zorientowana na przyszłość. Jedną z najważniejszych umiejętności współczesnego menedżera powinna być zdolność do wykorzystania dostępnych mu danych do sporządzania prognoz i przewidywania przyszłego kierunku rozwoju zjawisk ekonomicznych. Im menedżerowie bardziej precyzyjnie zrozumieją czego należy oczekiwać w przyszłości, tym bardziej będą wykorzystywać pojawiające się szanse i tym skuteczniej unikać zagrożeń. Nowoczesny proces zarządzania i podejmowania decyzji wymaga opracowania obiektywnych rozwiązań, które uzyskiwane są na podstawie wiarygodnych informacji i reprezentatywnych danych. Złożoność problemów zarządzania oraz szybki rozwój produkcji, dystrybucji i transportu implikuje konieczność coraz szerszego stosowania naukowych metod pozwalających na racjonalizację i optymalizację gospodarowania w wielu obszarach działalności. Bez stosowania metod naukowych rozwój nowoczesnego i efektywnego zarządzania jest obecnie niemożliwy. Za pomocą metod prognozowania można uzyskiwać zbiory informacji prognostycznych, dzięki którym współczesny człowiek ma możliwość wyeliminowania niekorzystnych, a czasami wręcz szkodliwych, przedsięwzięć w różnych obszarach swojej działalności. Aby podejmować racjonalne decyzje i stymulować rozwój interesujących nas zjawisk gospodarczych trzeba posiadać umiejętność przewidywania procesów rozwojowych tych zjawisk. Zagadnienia prognostyczne stosowane są zarówno w problemach poznawczych, jak i decyzyjnych. Należy wyraźnie podkreślić, że w podejmowaniu decyzji ważnym okazuje się, poza świadomością korzyści płynących z prognozowania, znajomość jego ograniczeń. Termin „prognoza” wywodzi się od greckiego prognosis i oznacza przewidywanie na podstawie określonych danych. W greckim źródłosłowie pojęcia „pro- -gnoza” można wyróżnić dwa człony: przedrostek pro oraz gnosis. Przedrostek wskazuje na wstępną, przygotowawczą fazę, a określenie gnosis oznacza wiedzę o czymś, co jeszcze nie nastąpiło. Prognozę należy zatem odróżnić od wróżby, przypuszczenia, wizji, przepowiedni, itp. Na gruncie prognozowania sformułowano różnorodne definicje prognozy. Oto dwa kontrastujące ze sobą ujęcia: Z. Czerwiński uważa, że: „Przez prognozę rozumiemy sąd o zajściu określonego zdarzenia w czasie określonym z dokładnością co do momentu (punktu) lub okresu (przedziału) czasu, należącego do przyszłości”3 . Z. Hellwig podaje zaś taką definicję: „Prognozą statystyczną nazywać będziemy każdy sąd, którego prawdziwość jest zdarzeniem losowym, przy czym prawdopodobieństwo tego zdarzenia jest znane i wystarczająco duże dla celów praktycznych”4 . Powyższe definicje są jednymi z wielu definicji. Jest to uwarunkowane różnorodnością sytuacji prognostycznych, celów i metod badań. Zdaniem M. Cieślak5 , prognoza to sąd charakteryzujący się następującymi właściwościami: ■ jest sformułowany z wykorzystaniem dorobku nauki, ■ odnosi się do określonej przyszłości, jest weryfikowany empirycznie, tzn. jest sformułowany precyzyjnie i możliwy do sprawdzenia, ■ jest niepewny, ale akceptowany. Prognoza służy wspomaganiu procesów decyzyjnych. W związku z tym wyróżnia się trzy podstawowe funkcje prognoz6 : 1. preparacyjną, 2. aktywizującą, 3. informacyjną. Preparacyjna funkcja prognoz wynika z tego, że jest ona działaniem, które przygotowuje inne działania podejmowane przez decydenta (pojedynczego człowieka, grupę osób, podmiot gospodarczy lub instytucję). Decydent opierając się na sformułowanej przez prognostę prognozie jest w stanie postępować racjonalnie wtedy, kiedy będzie miał do niej zaufanie. Aktywizująca funkcja prognoz polega na pobudzaniu do podejmowania działań sprzyjających realizacji prognozy zapowiadającej korzystne zdarzenia oraz przeciwstawiającej się jej spełnieniu, jeśli przewidywane zdarzenia są oceniane negatywnie (np. prognoza spadku sprzedaży w firmie, czy wzrostu udziału produktów nie odpowiadających normom jakościowym). Informacyjna funkcja prognoz związana jest z oswajaniem społeczeństwa z nadchodzącymi zmianami i zmniejszaniem lęku przed przyszłością. Taką rolę odgrywały w przeszłości proroctwa przepowiadające, np. pomór bydła czy suszę. Ogłoszenie niektórych prognoz może wywołać opanowane reakcje na zmiany, a nawet pełną ich akceptację. Oprócz wymienionych trzech podstawowych, wyróżnia się również funkcje pomocnicze prognoz, a mianowicie7 : ■ funkcję argumentacyjną – prognoza dostarcza decydentom argumentów ułatwiających podejmowanie takich, a nie innych decyzji; ■ funkcję doradczą – prognoza przygotowuje odpowiednie informacje odnoszące się do zjawisk będących przedmiotem procesu decyzyjnego; ■ funkcję mediacyjną – prognoza jest pomocna przy określaniu cen transakcyjnych (np. w procesie kupna-sprzedaży działki budowlanej). Szeroka tematyka prognozowania oraz formy sporządzanych prognoz wymagają ich usystematyzowania (klasyfikacji). Przy klasyfikacji prognoz wykorzystuje się różne kryteria. Najczęstszą przesłanką klasyfikacji prognoz jest horyzont czasowy, tj. okres, na który zostały one zbudowane. Ze względu na to kryterium wyróżnia się prognozy: krótkookresowe, średniookresowe i długookresowe. Z horyzontem czasowym wiąże się również podział na prognozy operacyjne i strategiczne. Ze względu na charakter czy strukturę prognoz dzielimy je na: prognozy proste i złożone. Ze względu na charakter lub strukturę prognoz, dzieli się je również na ilościowe oraz jakościowe. Kryterium charakteru lub struktury prognoz pozwala na ich podział na jednorazowe i powtarzalne. Prognozy dzielimy również na kompleksowe i sekwencyjne, na samosprawdzające się i destruktywne, na realistyczne i badawcze (w tym ostrzegawcze), prognozy zmiennych sterowalnych i nie sterowalnych itd.8 Prognozy dotyczące zjawisk ekonomiczno-społecznych są zwykle budowane przy wykorzystaniu opinii ekspertów lub modeli, które najlepiej – według określonego kryterium – opisują analizowane zagadnienie. Prognoza jest efektem prognozowania, które jest metodą przewidywania przyszłości. Prognozowanie jest mniej lub bardziej trafne w zależności od wybranej metodologii, przyjętych założeń, celu badania, ilości zmiennych, okresu na podstawie którego prognozujemy oraz okresu na jaki tworzymy prognozę. Dlatego istnieje wiele metod prognozowania. W literaturze przedmiotu brak jest jednoznacznego podziału metod prognozowania9 . Wynika to z faktu, że istnienie wielu złożonych metod prognostycznych i kryteriów ich klasyfikacji utrudnia jednoznaczne zakwalifikowanie poszczególnych metod do określonej grupy. Jedną z najczęściej stosowanych klasyfikacji metod jest ich podział na ilościowe i jakościowe. Metody jakościowe są oparte na sądach, opiniach czy oczekiwaniach. Istotne jest to, że nie jest budowany w tym przypadku model formalny (o charakterze statystyczno-ekonometrycznym). Stanowią one niejako zaprzeczenie podejścia ilościowego do prognozowania. Inną z klasyfikacji metod prognozowania, do której w literaturze jest dużo odwołań, jest podział zaproponowany przez A. Zeliasia10 na metody statystyczno-matematyczne i niematematyczne. W praktyce jest to zbieżne z podziałem na metody ilościowe i jakościowe. Takie klasyfikacje mogą sugerować, że do prognozowania wykorzystuje się jedną z metod, a tak naprawdę nigdy tak nie jest. Przewidywaniem zajmują się praktycznie zawsze eksperci, którzy wykorzystują swoją wiedzę, doświadczenie i intuicję. Mogą oni wykorzystywać m.in. modele matematyczne, statystyczne lub ekonometryczne. W praktyce, w zależności od tego, czy w konkretnym przypadku przeważa modelowanie matematyczne, statystyczne lub ekonometryczne, czy też wiedza, doświadczenie i intuicja eksperta (ekspertów), mówi się o przewidywaniu metodami matematycznymi (ilościowymi) (tj. na podstawie modeli matematycznych, statystycznych lub ekonometrycznych), bądź niematematycznymi, jakościowymi (ekspertologicznymi, heurystycznymi). Metody te w dużej mierze nakładają się na siebie. Powszechnie wiadomo, że eksperci w dużej mierze korzystają z modeli matematycznych, statystycznych lub ekonometrycznych. Z drugiej strony, wiedza, doświadczenie i intuicja ekspertów są niezbędne do wyboru: celu, przedmiotu i okresu badania, zmiennych objaśniających oraz modelu (matematycznego, statystycznego albo ekonometrycznego) przewidywania. Dlatego w praktyce zwykle stosuje się określoną mieszankę metod. Podział na przewidywanie heurystyczne oraz na podstawie modeli matematycznych, statystycznych i ekonometrycznych jest jednak bardzo wygodny, zwłaszcza z dydaktycznego punktu widzenia Metodologia prognozowania zjawisk ekonomicznych jest bardzo bogata i nadzwyczaj trudna warsztatowo. Obserwuje się wiele różnych podejść do tych samych problemów i często w wyniku zastosowania różnych metod otrzymuje się różne prognozy. Każdy prognostyk posługuje się pewną metodą, która także zależy od horyzontu prognozy, dostępności danych, łatwości użycia, łatwości interpretacji wyników oraz od kosztu tworzenia prognozy. Sama przez się narzuca się więc myśl, że trafność prognozy zależy od jakości metody prognozowania i podejścia prognostyka. Istnienie wielu złożonych metod prognostycznych i różny stopień „umiejętności” prognostyka wyklucza otrzymanie takich samych prognoz analizowanego zjawiska. Pomimo dość zaawansowanej metodologii prognozowania, nazbyt często nie udaje się przewidzieć tego, co czeka nas w bliższej lub dalszej przyszłości. Po pierwsze nie istnieją niezawodne metody prognozowania, po drugie zależą od wiedzy, doświadczenia i intuicji prognostyka. Sam fakt występowania różnych definicji i klasyfikacji prognoz, jak również istnienie wielu metod ich wyznaczania świadczy o niemożności wyznaczania jednakowo prawdopodobnych i trafnych prognoz. Wynikiem prognozowania jest prognoza, która w zależności od różnych czynników, w tym przede wszystkim jej wiarygodności, może zostać zaakceptowana lub nie. Niezależnie od tego, prognoza ta może zostać, po upływie momentu lub okresu, na który została zbudowana, zbadana pod względem trafności, co stanowi ocenę pojętej jej wąsko lub szeroko jakości. Analiza trafności prognoz (monitorowanie prognoz) jest również oceną samego działania jakim jest prognozowanie. Oceniając prognozę i prognozowanie często używa się pojęcia błędu prognozy ex ante i błędu prognozy ex post. Nie wchodząc w szczegóły, warto podkreślić, że właściwie tylko niewielka część prognoz może być uzupełniona przez błąd prognozy w momencie jej wyznaczenia (błąd ex ante). Są to głównie prognozy oparte na metodach ekonometrycznych. Dla zdecydowanej większości prognoz, w momencie ich wyznaczenia nie można wyznaczyć prawdopodobieństwa stawianej prognozy. Natomiast wszystkie prognozy mogą być zweryfikowane dopiero po zrealizowaniu się okresu prognozowanego (błędy ex post). Jednakże pomimo dość zaawansowanej metodologii prognozowania, nazbyt często nie udaje się przewidzieć tego, co czeka nas w bliższej lub dalszej przyszłości; błędy prognoz są zbyt duże. W związku z tym pojawia się pytanie: dlaczego prognozy społeczne (w tym ekonomiczne) są nietrafne. Z. Czerwiński podaje warunki, w których można wyznaczyć trafne i dokładne prognozy przyszłego stanu obiektu. Należą do nich11: ■ obiekt jest odizolowany od otoczenia, ■ istnieje prawo nauki obiektu, znane prognostykowi, ■ aktualny stan obiektu jest w pełni rozpoznawalny przez prognostyka. Nie trzeba nikogo przekonywać, że żaden z warunków potrzebnych do istnienia niezawodnej metody prognozowania nie jest spełniony w sferze zjawisk ekonomicznych. Żaden obiekt ekonomiczny (zjawisko ekonomiczne) nie jest odizolowany od otoczenia. Brak uniwersalnych, niezmiennych w czasie praw, a także brak dokładnego rozpoznania aktualnego stanu obiektów ekonomicznych wyklucza istnienie niezawodnych metod prognozowania. Zdając sobie sprawę z niepewności prognoz, można zapytać czy w ogóle warto się nimi zajmować? Prognozy społeczne nie mogą eliminować niepewności co do przyszłego stanu świata; prognozy te są użyteczne, gdyż tą niepewność redukują. Warto jednak znać i zdawać sobie sprawę z ograniczeń. Do postawienia trafnej prognozy stanu obiektu potrzebna jest z jednej strony znajomość przeszłości obiektu i otoczenia, a z drugiej strony- znajomość powiązań między zmiennymi charakteryzującymi obiekt i otoczenie. Słabość prognozowania jest następstwem słabego rozeznania w powiązaniach między zmiennymi. Brak znajomości praw podobnych do praw przyrody zmusza prognostyków do uciekania się do „substytutów” tych praw, jakimi są modele. Trzeba podkreślić rolę teorii jako ważnego źródła wiedzy o prognozowanym zjawisku. W naukach społecznych zwykle istnieje kilka teorii tego samego zjawiska. Teorie te różnią się założeniami instytucjonalnymi, założeniami behawiorystycznymi, założeniami technicznymi. Określony zbiór założeń stanowi podstawę każdej teorii. Analizując różne teorie, można wybrać te z nich, które wydają się adekwatne do sytuacji prognostycznej oraz wybrać modele z nich wynikające. Występuje tu więc oczywisty związek między trafnością prognoz a rozpoznaniem obiektu tj. wiedzą o obiekcie, którą dysponuje prognostyk, w szczególności znajomością praw rządzących obiektem. Niestety osiągnięty poziom rozwoju nauk ekonomicznych wydaje się relatywnie niski, bo nie ma wypracowanej spójnej całościowej teorii. Świadczy o tym najlepiej rozrzut opinii panujący wśród ekonomistów odnośnie różnych kwestii np. ostatniego kryzysu finansowego. Obecny stan wiedzy ekonomicznej nie pozwala w pełni wyjaśnić tych kwestii, a zatem wykorzystanie tej wiedzy do ingerowania w rzeczywistość oraz do prognozowania tej rzeczywistości jest obciążone wieloma ryzykami, z czego nie wszyscy zdają sobie sprawę. Przyczynowe zależności w ekonomii charakteryzują się na ogół tym, że między zdarzeniem-przyczyną i zdarzeniem-skutkiem występuje pośrednie stadium w postaci ekonomicznej decyzji. Przy czym przyczyna wpływa najpierw na np. na konsumenta, producenta, inwestora podejmującego odpowiednią decyzję, której realizacja jest skutkiem. W ekonomii zazwyczaj mamy do czynienia z taką sytuacją, że pewien skutek jest wynikiem jednoczesnego oddziaływania większej liczby przyczyn. Biorąc pod uwagę fakt, że pomiędzy przyczyną i skutkiem występuje ekonomiczna decyzja jako etap pośredni, można te przyczyny ująć w następujących grupach12: przyczyny ekonomiczne, ■ przyczyny techniczno-przyrodniczo-ekologiczne, ■ przyczyny polityczne i światopoglądowe oraz związane z wykształceniem fachowym, ■ przyczyny psychologiczne. Na te przyczyny reaguje decydent. Trzecia i czwarta grupa przyczyn różnicuje decydentów ze względu na ich reakcje na przyczyny grupy pierwszej i drugiej. Wiele przyczyn szczególnie z grupy trzeciej i czwartej, najczęściej pomija się w analizie. Teoria ekonomiczna podaje jedynie istotne czynniki zmian zjawiska ekonomicznego. Te czynniki nie mogą wyjaśnić zmian w sposób wyczerpujący, jak również nie pozwalają na przewidywanie zmian w przyszłości z zadowalającą dokładnością. Gdy chodzi o sferę zjawisk ekonomicznych istnieje brak praw naukowych tak dokładnych i bezwyjątkowych, jak prawa przyrody. Korzystanie z dorobku nauki nie gwarantuje więc „prawdziwego” odczytu rzeczywistości i co za tym idzie prawdziwego obrazu przyszłości. Za to ułatwia drogę do owej „prawdy” przez korzystanie ze wskazówek. Wśród przyczyn wpływających na zjawiska ekonomiczne wymienia się, między innymi, przyczyny polityczne i światopoglądowe. I właśnie zmieniająca się sytuacja polityczna często zmienia reguły gry ekonomicznej i przepisy prawno-finansowe. W procesie prognozowania wykorzy

ENGROSSING ECONOMETRICS – DYNAMICS OF THE THOUGHTS AND ACHIEVEMENTS

W społeczeństwie i w gospodarce zachodzą ciągłe zmiany. Zmiany te powodują, że pojawiają się nowe, różne nurty naukowe, w tym ekonometryczne. Celem opracowania jest zwięzłe prześledzenie rozwoju badań ekonometrycznych, a szczególnie w zakresie dynamicznego modelowania ekonometrycznego oraz wskazanie najważniejszych kierunków badań oraz podejść do modelowania procesów ekonomicznych.In society and in the economy undergoing constant changes. These changes mean that there are new, different scientific areas, including econometrics. The aim of this paper is to trace the development of concise econometric studies, especially in the field of dynamic econometric modeling and an indication of the most important research directions and approaches to modeling of economic processes

WHY ECONOMIC FORECASTS ARE NOT ACCURATE

Predicting the future is an essential element in the preparation of human action, and one of the predictions of the future is forecasting. The methodology of forecasting economic processes is very rich and extremely difficult workshop and therefore there are many methods of forecasting. The article discusses the conditions under which more or less accurate forecasts of the future can be made. The purpose of the study is to identify the main causes for the failure of forecasts while emphasizing the need to develop them

The official report of 8th International Interdisciplinary Conference in reference to the „ONE WORLD – MANY CULTURES” congress, held in Bydgoszcz on 26-27 October 2017

On 26 October 2018 for the eight time Kujawy and Pomorze University in Bydgoszcz had the pleasure of inaugurating the International Interdisciplinary Conference accordingly to the „ONE WORLD – MANY CULTURES” congress. The theme of this year's seventh edition of the congress was called “Intercultural dialogue and the truth behind it.” Moreover, this effort became inseparable with other symposiums exhibited in our region, due to the multi-annual collaboration with the Joseph Ratzinger-Benedict XVI Vatican Foundation, Marshal's Office as well as Bydgoszcz City Hall

“I can feel two people inside of me” – binary oppositions in the poetic worlds of “Aurelia” by Gérard de Nerval and “The Imperfect” by Tadeusz Micinski

"Niniejsza praca podejmuje zagadnienie dualizmu będącego elementem konstytutywnym kreacji światów poetyckich "Aurelii" Gerarda de Nerval i "Niedokonanego" Tadeusza Micińskiego. Punktem wyjścia staje się tutaj kwestia konwencji onirycznej, wedle której kształtowane są oba teksty (naczelna opozycja świata snu i jawy). Kolejne rozdziały zostały poświęcone kreacjom sobowtórowym (dwoistość własnej tożsamości) oraz zagadnieniu starcia sił boskich i lucyferycznych, wyrażającemu w pełni ów tragizm jednostki, która w swej naturze scala oba sprzeczne pierwiastki. W zakończeniu moich badań omówione zostało zagadnienie poznania, pobudek kierujących podmiot w stronę zgłębienia niepoznawalnego oraz konsekwencji, jakimi obarczeni są bohaterowie decydujący się na tego typu dążenia."The present thesis tackles the problem of dualism constituting the poetic worlds “Aurelia” by G. de Nerval and “The Imperfect” by T. Micinski. The starting point of it is the issue of oniric convention due to which both texts have been formed (the chief opposition of dream and reality). The following chapters are devoted to the creation of one’s double (the duality of one’s identity) and to the issue of the clash of divine and luciferian forces, formulating in its entirety the tragedy of the person who embodies both conflicting elements. The conclusion of my research comments on the problem of perception, the motives behind probing into the unknowable and the consequences that entail such decisions