26 research outputs found

    Taskification – Gamification of Tasks

    Get PDF
    Leading a busy lifestyle can have a negative impact on the productivity levels of individuals. Lack of motivation is also another factor that can influence the output of any task or activity conducted by a user. This also applies to students within an academic context, where the distractions and lack of motivation can have a negative impact on their learning and results. In this paper, we propose β€˜Taskification’, a task management mobile application, which incorporates core gamification features. The objective of this application is to increase student engagement and motivation during tasks such as coursework or exam preparation

    The influence of environmental forcing on biodiversity and extinction in a resource competition model

    Get PDF
    In this paper, we study a model of many species that compete, directly or indirectly, for a pool of common resources under the influence of periodic, stochastic, and/or chaotic environmental forcing. Using numerical simulations, we find the number and sequence of species going extinct when the community is initially packed with a large number of species of random initial densities. Thereby, any species with a density below a given threshold is regarded to be extinct

    Π¦ΠΈΡ‚ΠΎΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ ΠΏΡ€ΠΎΡ„ΠΈΠ»ΡŒ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² с сочСтанной ΠΊΠ°Ρ€Π΄ΠΈΠΎ- ΠΈ ΠΎΡ„Ρ‚Π°Π»ΡŒΠΌΠΎΠΏΠ°Ρ‚ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠ΅ΠΉ

    Get PDF
    БочСтанная кардиологичСская ΠΈ ΠΎΡ„Ρ‚Π°Π»ΡŒΠΌΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠ°Ρ патология ΠΈΠΌΠ΅Π΅Ρ‚ Π²Ρ‹ΡΠΎΠΊΡƒΡŽ Ρ€Π°ΡΠΏΡ€ΠΎΡΡ‚Ρ€Π°Π½Ρ‘Π½Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒ Π² ΡΡ‚Π°Ρ€ΡˆΠΈΡ… возрастных Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠ°Ρ… насСлСния ΠΈ ΠΎΠ±Ρ‰ΠΈΠ΅ патогСнСтичСскиС ΠΌΠ΅Ρ…Π°Π½ΠΈΠ·ΠΌΡ‹, ΠΊ числу ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Ρ…, бСзусловно, относится Π½Π°Ρ€ΡƒΡˆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ†ΠΈΡ‚ΠΎΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ профиля. Однако Ρ†ΠΈΡ‚ΠΎΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ ΠΏΡ€ΠΎΡ„ΠΈΠ»ΡŒ ΠΊΡ€ΠΎΠ²ΠΈ практичСски Π½Π΅ анализировался Ρƒ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² ΠΏΠΎΠΆΠΈΠ»ΠΎΠ³ΠΎ возраста с сочСтанной ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ болСзнью сСрдца с Π³Π»Π°ΡƒΠΊΠΎΠΌΠΎΠΉ. ЦСль исслСдования – ΠΈΠ·ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ†ΠΈΡ‚ΠΎΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ профиля Ρƒ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² с сочСтанной ΠΊΠ°Ρ€Π΄ΠΈΠΎ- ΠΈ ΠΎΡ„Ρ‚Π°Π»ΡŒΠΌΠΎΠΏΠ°Ρ‚ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠ΅ΠΉ. ИсслСдованиС Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½ΠΎ Π² Вамбовском Ρ„ΠΈΠ»ΠΈΠ°Π»Π΅ МНВК Β«ΠœΠΈΠΊΡ€ΠΎΡ…ΠΈΡ€ΡƒΡ€Π³ΠΈΡ Π³Π»Π°Π·Π° ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ Π°ΠΊΠ°Π΄Π΅ΠΌΠΈΠΊΠ° Π‘.Н. Π€Π΅Π΄ΠΎΡ€ΠΎΠ²Π°Β» Π² Π΄Π²ΡƒΡ… Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠ°Ρ…: ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚Ρ‹ с сочСтанной ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ болСзнью сСрдца с Π³Π»Π°ΡƒΠΊΠΎΠΌΠΎΠΉ (n=58 Ρ‡Π΅Π»ΠΎΠ²Π΅ΠΊ) ΠΈ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚Ρ‹ с ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ болСзнью сСрдца (n=49 Ρ‡Π΅Π»ΠΎΠ²Π΅ΠΊ), ΠΈΠΌΠ΅ΡŽΡ‰ΠΈΡ… Π² ΠΎΠ±ΠΎΠΈΡ… случаях ΠΎΠ΄ΠΈΠ½Π°ΠΊΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ возраст 60-74 Π»Π΅Ρ‚. Диагностика Π³Π»Π°ΡƒΠΊΠΎΠΌΡ‹ ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π° Π² соотвСтствии с критСриями Β«ΠΠ°Ρ†ΠΈΠΎΠ½Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠ³ΠΎ руководства ΠΏΠΎ Π³Π»Π°ΡƒΠΊΠΎΠΌΠ΅Β». Для диагностики ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π±ΠΎΠ»Π΅Π·Π½ΠΈ сСрдца Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½ΡΠ»ΠΈΡΡŒ элСктрокардиографичСскиС, эхокардиографичСскиС, рСнтгСнографичСскиС, энзимныС исслСдования. ΠžΠΏΡ€Π΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ†ΠΈΡ‚ΠΎΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ² Π² ΠΏΠ»Π°Π·ΠΌΠ΅ ΠΊΡ€ΠΎΠ²ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΠ»ΠΎΡΡŒ Π½Π° Π°ΠΏΠΏΠ°Ρ€Π°Ρ‚Π΅ Β«Beckton Dickinson FACS Canto 2 (USA)Β» с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ ΡΠΏΠ΅Ρ†ΠΈΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π½Π°Π±ΠΎΡ€Π° CBA (BD Biosciences, USA). Π‘Ρ€Π΅Π΄ΠΈ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² сравниваСмых Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏ ΠΎΠ΄ΠΈΠ½Π°ΠΊΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ возраста выявлСны достовСрныС различия ΠΏΠΎ Π±ΠΎΠ»ΡŒΡˆΠΈΠ½ΡΡ‚Π²Ρƒ Ρ†ΠΈΡ‚ΠΎΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ², Π° ΠΈΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎ прСимущСствСнноС ΠΏΠΎΠ²Ρ‹ΡˆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Ρƒ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² с сочСтанной ΠΊΠ°Ρ€Π΄ΠΈΠΎ- ΠΈ ΠΎΡ„Ρ‚Π°Π»ΡŒΠΌΠΎΠΏΠ°Ρ‚ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠ΅ΠΉ ΠΎΡ‚Π½ΠΎΡΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΡ‹ с ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ болСзнью сСрдца. ΠŸΠΎΠ²Ρ‹ΡΠΈΠ»ΠΎΡΡŒ Π² ΠΏΠ»Π°Π·ΠΌΠ΅ ΠΊΡ€ΠΎΠ²ΠΈ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² с ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ болСзнью сСрдца, сочСтанной с Π³Π»Π°ΡƒΠΊΠΎΠΌΠΎΠΉ, содСрТаниС IL-5, IL-12, IFN-Ξ³, TNF-Ξ± c достовСрным Ρ€Π°Π·Π»ΠΈΡ‡ΠΈΠ΅ΠΌ ΠΏΠΎ ΡΡ€Π°Π²Π½Π΅Π½ΠΈΡŽ с ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚Π°ΠΌΠΈ с ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ болСзнью сСрдца. Однако Π½Π°ΠΈΠ²Ρ‹ΡΡˆΠ΅Π΅ ΡƒΠ²Π΅Π»ΠΈΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ срСди рассматриваСмых Ρ†ΠΈΡ‚ΠΎΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ² Ρ…Π°Ρ€Π°ΠΊΡ‚Π΅Ρ€Π½ΠΎ для IL-6 ΠΈ IL-17, ΡΠΎΡΡ‚Π°Π²ΠΈΠ²ΡˆΠ΅Π΅ Ρƒ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² с сочСтанной ΠΊΠ°Ρ€Π΄ΠΈΠΎ- ΠΈ ΠΎΡ„Ρ‚Π°Π»ΡŒΠΌΠΎΠΏΠ°Ρ‚ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠ΅ΠΉ 23,8Β±1,1 ΠΏΠ³/ΠΌΠ» ΠΈ 20,2Β±1,7 ΠΏΠ³/ΠΌΠ» ΠΏΡ€ΠΎΡ‚ΠΈΠ² 6,3Β±0,3 ΠΏΠ³/ΠΌΠ» ΠΈ 7,9Β±0,5 ΠΏΠ³/ΠΌΠ» соотвСтствСнно Ρƒ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² с ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ болСзнью сСрдца. ВмСстС с Ρ‚Π΅ΠΌ сущСствСнно снизился ΡƒΡ€ΠΎΠ²Π΅Π½ΡŒ IL-4 ΠΈ IL-10 Π΄ΠΎ 2,2Β±0,2 ΠΏΠ³/ΠΌΠ» ΠΈ 6,4Β±0,4 ΠΏΠ³/ΠΌΠ» ΠΏΡ€ΠΎΡ‚ΠΈΠ² 4,8Β±0,3 ΠΏΠ³/ΠΌΠ» ΠΈ 11,9Β±0,6 ΠΏΠ³/ΠΌΠ». ИспользованиС логистичСской рСгрСссии ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΠΈΠ»ΠΎ ΠΎΠΏΡ€Π΅Π΄Π΅Π»ΠΈΡ‚ΡŒ Π²Π΅Π»ΠΈΡ‡ΠΈΠ½Ρ‹ ΠΎΡ‚Π½ΠΎΡΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠ³ΠΎ риска ΠΈΠ·ΡƒΡ‡Π΅Π½Π½Ρ‹Ρ… Ρ†ΠΈΡ‚ΠΎΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ² ΠΊΡ€ΠΎΠ²ΠΈ ΠΈ Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ нСскоррСктированныС ΠΈ скоррСктированныС ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ, согласно ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΌ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ тСсная ассоциация с риском развития сочСтанной ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π±ΠΎΠ»Π΅Π·Π½ΠΈ сСрдца с Π³Π»Π°ΡƒΠΊΠΎΠΌΠΎΠΉ установлСна для IL-6 ΠΈ IL-17, с Π²Π΅Π»ΠΈΡ‡ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈ ΠΎΡ‚Π½ΠΎΡΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠ³ΠΎ риска Π² нСскоррСктированной ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ 2,87 ΠΈ 2,71 соотвСтствСнно (p<0,001). Однако Π² скоррСктированной ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ассоциация IL-6 с сочСтанной ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ болСзнью сСрдца с Π³Π»Π°ΡƒΠΊΠΎΠΌΠΎΠΉ ΠΏΠΎΠ²Ρ‹ΡΠΈΠ»Π°ΡΡŒ Π΄ΠΎ 2,92 (Π”Π˜ 2,80-3,27, Ρ€=0,004), Π° IL-17 ΡƒΠΌΠ΅Π½ΡŒΡˆΠΈΠ»ΠΎΡΡŒ Π΄ΠΎ 2,64 (Π”Π˜ 2,51-2,85, Ρ€=0,003). УстановлСна Ρ‚Π°ΠΊΠΆΠ΅ достовСрная ассоциация IL-4, IL-5, IL-12, IFN-Ξ³ ΠΈ TNF-Ξ± с сочСтанной ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ болСзнью сСрдца с Π³Π»Π°ΡƒΠΊΠΎΠΌΠΎΠΉ. ИсслСдованиС продСмонстрировало Π½ΠΎΠ²Ρ‹Π΅ ассоциации систСмных Ρ†ΠΈΡ‚ΠΎΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ² с риском развития сочСтанной ΠΈΡˆΠ΅ΠΌΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠΉ болСзнью сСрдца с Π³Π»Π°ΡƒΠΊΠΎΠΌΠΎΠΉ

    A mathematical model for positive permafrost carbon-climate feedback

    No full text
    The permafrost methane emission problem is the focus of attention on different climate models. Here, we present a mathematical model for permafrost lake methane emission and its influence on the climate system. We model this process using the theory of non-linear phase transitions. Further, we find that a climate catastrophe possibility depends on a value of feedback connecting the methane concentration in the atmosphere and temperature, and on the tundra permafrost methane pool.We note that the permafrost lake model that we developed for the methane emission positive feedback loop problem is a conceptual climate model

    Time Series Analysis of Atmospheric Precipitation Characteristics in Western Siberia for 1979–2018 across Different Datasets

    No full text
    A comparative statistical analysis of the spatiotemporal variability of atmospheric precipitation characteristics (mean and extreme values) in Western Siberia was performed based on data acquired from meteorological stations, global precipitation datasets such as the project of Asian Precipitation—Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation (APHRODITE) and from Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and reanalysis archives, including from National Centers of Environmental Prediction (NCEP-DOE) and the European Center for Medium Range Weather Forecasts (ERA5) for the period 1979–2018. The best agreement of the values from the observational data was observed with the values from GPCC. This archive also represented the periodicities in the time series of observational data from meteorological stations, especially in the short-period part of the spectrum. Underestimated values were revealed for the APHRODITE archive, while overestimated ones were found for the NCEP reanalysis data. In comparison with GPCC, the ERA5 dataset reproduced the general variability but with a smaller amplitude (the correlation coefficient was up to 0.9). In general, the median estimates of the precipitation amount derived from the meteorological stations’ data, as well from the reanalysis data, were in better agreement with each other rather than their extreme values. However, their temporal variability can be effectively described by other datasets
    corecore