Sterrekunde

Waar kan ek brondata vind vir die grafiek van metrieke uitbreiding oor tyd, soos aangedui op hierdie ESA-webblad?

Waar kan ek brondata vind vir die grafiek van metrieke uitbreiding oor tyd, soos aangedui op hierdie ESA-webblad?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Hierdie webblad van ESA / Hubble toon die grootte van die heelal oor tyd. (Ek weet dat 'grootte van die heelal' 'n groot vereenvoudiging is en oop is vir veelvuldige definisies en dubbelsinnigheid, maar hierdie soort grafiek is ongeveer wat ek soek).

Geen brondata word aangehaal nie. Dit is die naaste wat ek kan vind aan waarna ek soek - waar kan ek brondata vind om by hierdie grafiek te pas?


Ek het gehoop dat 'n fisikus dit sou beantwoord, want ek is net 'n entoesiastiese leunstoelwetenskaplike wie se voorgraadse berekening dertig jaar gelede was. Maar aangesien niemand anders probeer het nie, laat ek 'n antwoord probeer.

Die grafiek op die webblad is 'n eenvoudige en ietwat oordrewe weergawe van die evolusie van die kosmiese skaalfaktor by) oortyd. U kan die "brondata" self aflei met behulp van die volgende statistieke vir die drie verskillende tydperke in die uitbreiding van die heelal, aangesien die enigste veranderlike t wat in hierdie geval die ouderdom van die Heelal is. Die skaalfaktor by) is dimensieloos.

Vir die vroegste periode van die heelal tot ongeveer 47 000 jaar na die oerknal is die heelal deur straling oorheers. Die evolusie van die skaalfaktor in die FLRW-maatstaf vir hierdie periode word gegee deur: $$ a (t) propto sqrt t $$

Na daardie baie kort tydjie (in kosmologiese terme) het materie die volgende 9,8 miljard jaar as die dominante faktor in die Heelal oorgeneem, en die evolusie van die skaalfaktor word gegee deur: $$ a (t) propto t ^ { 2/3} $$

Ten slotte word die heelal in die huidige periode oorheers deur donker energie, en die evolusie van die skaalfaktor word gegee deur: $$ a (t) propto exp (Ht) $$ waar H die Hubble-konstante is.

In praktiese terme, as u 'n grafiek wil opstel wat soortgelyk is aan die op die webblad, kan u $ t_1 $ = 13,79 Gyr (dit wil sê die huidige ouderdom van die heelal) stel. Ek het gevind dat die eerste era van bestralingsoorheersing so kort is dat dit nie die moeite werd is om in die grafiek op te neem nie.

Hier is my eenvoudige weergawe:


deur Christopher Gerry
syfers deur Kristen Seim

Samevatting: Die menslike bevolking het in 'n ongelooflike tempo gegroei en dreig om die probleem wat die afgelope jare vererger het, verder te vererger: chroniese honger. Geneties gemodifiseerde gewasse kan help om hierdie probleem te verlig deur verhoogde opbrengste te lewer en meer bestand te wees teen omgewingstressors. Die toenemende voorkoms van droogte het veral gelei tot die ontwikkeling van gewasse wat meer bestand is teen hoë temperature. Hierdie pogings lewer egter gemengde resultate as gevolg van die genetiese kompleksiteit van droogteweerstand en soortgelyke eienskappe. Hoe dit ook al sy, om voort te gaan met die ondersoek na hierdie tipe genetiese ingenieurswese, bly 'n belowende strategie om die groeiende bevolking van die wêreld te voed.


Pandemies is grootskaalse uitbrake van aansteeklike siektes wat siektes en sterftes oor 'n wye geografiese gebied aansienlik kan verhoog en ekonomiese, sosiale en politieke ontwrigting kan veroorsaak. Bewyse dui daarop dat die waarskynlikheid van pandemies die afgelope eeu toegeneem het as gevolg van toenemende wêreldwye reis en integrasie, verstedeliking, veranderinge in grondgebruik en groter benutting van die natuurlike omgewing (Jones en andere 2008 Morse 1995). Hierdie tendense sal waarskynlik voortduur en toeneem. Beduidende beleidsaandag het gefokus op die noodsaaklikheid om opkomende uitbrake wat tot pandemies kan lei, te identifiseer en te beperk, en om beleggings uit te brei en te onderhou om paraatheid en gesondheidsvermoë te bou (Smolinsky, Hamburg en Lederberg 2003).

Die internasionale gemeenskap het vordering gemaak met die voorbereiding en versagting van die gevolge van pandemies. Die 2003-ernstige akute respiratoriese sindroom (SARS) -pandemie en die toenemende kommer oor die bedreiging van voëlgriep het daartoe gelei dat baie lande pandemieplanne beraam (Amerikaanse departement van gesondheid en menslike dienste 2005). Vertraagde aanmelding van vroeëre SAID-sake het ook daartoe gelei dat die Wêreldgesondheidsvergadering die Internasionale Gesondheidsregulasies (IHR) opgedateer het om alle lidlande van die Wêreldgesondheidsorganisasie te dwing om te voldoen aan spesifieke standaarde vir die opsporing, verslagdoening oor en reaksie hierop (WHO 2005). Die raamwerk wat deur die opgedateerde IHR ingestel is, het bygedra tot 'n meer gekoördineerde globale reaksie tydens die 2009 grieppandemie (Katz 2009). Internasionale donateurs het ook begin belê in die verbetering van paraatheid deur verfynde standaarde en befondsing vir die opbou van gesondheidskapasiteit (Wolicki en ander 2016).

Ten spyte van hierdie verbeterings, is daar groot leemtes en uitdagings in die wêreldwye pandemie-paraatheid. Die vordering met die ontmoeting met die IHR was ongelyk, en baie lande kon nie aan die basiese vereistes vir voldoening voldoen nie (Fischer en Katz 2013 WGO 2014). Verskeie uitbrake, veral die ebola-epidemie in Wes-Afrika in 2014, het leemtes blootgelê wat verband hou met die opsporing van siektes, beskikbaarheid van basiese sorg, opsporing van kontakte, kwarantyn- en isolasieprosedures en paraatheid buite die gesondheidsektor, insluitend wêreldwye koördinasie en mobilisering van reaksies ( Moon en ander 2015 Pathmanathan en ander 2014). Hierdie leemtes is veral duidelik in hulpbronbeperkte instellings en het uitdagings opgelewer tydens relatief gelokaliseerde epidemies, met ernstige gevolge vir wat tydens 'n volwaardige wêreldwye pandemie kan gebeur.

Vir die doeleindes van hierdie hoofstuk word 'n epidemie word gedefinieer as & # x0201c die voorkoms in 'n gemeenskap of streek van gevalle van 'n siekte. . . duidelik meer as die normale verwagting & # x0201d (Porta 2014). A pandemie word gedefinieer as & # x0201can epidemie wat oor 'n baie wye gebied voorkom, wat internasionale grense oorsteek, en gewoonlik 'n groot aantal mense beïnvloed & # x0201d (Porta 2014). Pandemies word dus geïdentifiseer deur hul geografiese skaal eerder as die erns van siekte. In teenstelling met byvoorbeeld jaarlikse seisoenale griepepidemies, pandemiese Influensa word gedefinieer as & # x0201cwanneer 'n nuwe griepvirus na vore kom en regoor die wêreld versprei, en die meeste mense het nie immuniteit nie & # x0201d (WHO 2010).

Hierdie hoofstuk behandel nie endemiese siektes & # x02014 -gene wat voortdurend in bepaalde lokaliteite of streke voorkom nie. Endemiese siektes kom baie meer voor as pandemies en kan aansienlike negatiewe gevolge vir die gesondheid en ekonomiese gevolge hê, veral in lande met lae en middelinkomste (LMIC's) met swak gesondheidstelsels. Gegewe die gebrek aan historiese gegewens en uiterste onsekerheid rakende bioterrorisme, word in hierdie hoofstuk nie spesifiek bioterrorisme-verwante gebeure in ag geneem nie, hoewel bioterrorisme hipoteties tot 'n pandemie kan lei.

Hierdie hoofstuk dek die volgende bevindings rakende die risiko's, gevolge en versagting van pandemies, sowel as kennisgapings:

Risiko's

Impak

Versagting

Kennisgapings


3. Die leerstroom vir taksonomie

Aanvanklike ekstraksie van terminologie (Afdeling 3.1): Die eerste stap pas 'n algoritme vir ekstraksie op die ingangsdomein-korpus toe om 'n aanvanklike domeinterminologie as uitvoer te produseer.

Definisie & amp; Hypernym ekstraksie (Afdeling 3.2): Kandidaatdefinisie-sinne word dan gesoek vir die geëxtraheerde domeinterminologie. Vir elke kwartaal t, a domein-onafhanklike klassifiseerder word gebruik om goed gevormde definisies uit die kandidaatsinne te kies en die ooreenstemmende hipernimms van te onttrek t.

Domeinfiltering (Afdeling 3.3): 'N Domeinfiltreringstegniek word toegepas om definisies wat nie op die belangstellingsdomein betrekking het nie, uit te filter. Die resulterende definisies van die domein word gebruik om die gerigte grafiek met hypernymiese verhoudings te verbind t na die onttrekte hiperniem h. Stappe (2) en (3) word dan op die nuutverworwe hipernimieë herhaal totdat 'n beëindigingstoestand voorkom.

Grafiese snoei (Afdeling 3.4): As gevolg van die iteratiewe fase verkry ons 'n digte hiperniemgrafiek wat potensieel siklusse en veelvoudige hypernyms vir die meeste nodusse bevat. In hierdie stap kombineer ons 'n nuwe gewigstrategie met die Chu-Liu / Edmonds-algoritme (Chu en Liu 1965 Edmonds 1967) om 'n optimale vertakking (d.w.s. 'n boomagtige taksonomie) van die aanvanklike raserige grafiek te lewer.

Edge Recovery (Afdeling 3.5): Ten slotte pas ons opsioneel 'n herstelstrategie toe om sommige van die hipernymrande wat tydens die vorige stap verwyder is, weer aan te heg, ten einde 'n volwaardige taksonomie in die vorm van 'n DAG te skep.


Notetaking is die beste werk vir voorgraadse studente
Elite Notetaker - Miami, FL - Mei 2018

Die beste manier om betaal te word as student. Gaan klas toe, neem aantekeninge en laai dit aanlyn op. Ek het geld verdien en my grade verbeter

Buigsame ure en vinnige betaling
Huidige Elite Notetaker in Auburn, AL


Werk aan u eie tyd. Laai dit een keer per week op en voor u eksamen. U word na elke middeltermyn of eksamen betaal. Geld is daardie week na my bankrekening gestuur


Gaan verder as Global Optima met Bayesiese algoritme-uitvoering

Datum: 30 April 2021 13:00 Stille Oseaan
Spreker: Willie Neiswanger (Stanford)

In baie werklike probleme wil ons die eienskappe van 'n duur swart-boks-funksie f aflei, gegewe 'n begroting van T-funksie-evaluerings. Een voorbeeld is begrotingsbeperkte wêreldwye optimalisering van f, waarvoor Bayes-optimalisering 'n gewilde metode is. Ander eienskappe van belang is plaaslike optima, vlakstelle, integrale of grafiekgestruktureerde inligting wat deur f geïnduseer word. Dikwels kan ons 'n algoritme A vind om die gewenste eienskap te bereken, maar dit kan baie meer as T-navrae benodig om uit te voer. Gegewe so 'n A en 'n voorafgaande verspreiding oor f, verwys ons na die probleem van die afleiding van die uitset van A met behulp van T-evaluerings as Bayesiese algoritme-uitvoering (BAX). In hierdie toespraak bied ons 'n prosedure vir hierdie taak, InfoBAX, aan wat opeenvolgende navrae kies wat wedersydse inligting ten opsigte van die algoritme se uitsette maksimeer. As ons dit op Dijkstra se algoritme toepas, lei ons byvoorbeeld die kortste paaie af in sintetiese en werklike grafieke met swart boks-randkoste. Met behulp van evolusiestrategieë lewer ons variante van Bayesiaanse optimalisering wat op plaaslike, eerder as globale, optima gerig is. Ons bespreek InfoBAX, en gee agtergrond oor ander inligtingsgebaseerde metodes vir Bayes-optimalisering, asook oor die waarskynlike onsekerheidsmodelle wat hierdie metodes onderlê.


VERANDERING: Magnetiese veldsterkte en temperatuur

U het miskien 'n eksperiment probeer waar u 'n spyker gemagnetiseer het deur dit met 'n magneet te vryf en toe die spyker verhit is, verloor dit sy magnetisme. Magnetiese veldsterkte word beïnvloed deur temperatuur. Dit is 'n ideale EEI. In sy 12de EEI aan die Villanova College, Coorparoo, Brisbane, skryf student Peter Bergin:

& quotWanneer die magneet afgekoel word, beweeg die grense van die domeine effens sodat die belyning van die domeine verder verkieslik is en 'n sterker magneet skep. As die temperatuur van 'n magneet verhoog word, laat dit die willekeurige termiese beweging van die atome styg. Hierdie mosie maak die domeine ewekansig en die grense word verskuif sodat dit nie meer in 'n volledige rigting is nie, net soos die domeine vroeër verhit het & quot.

Hy het 'n Hall Effect-veldsterkte-sonde gebruik soos op die foto hieronder getoon. Peter het 'n veldsterkte van 45,2 mT by -25 & degC tot 43,8 mT by 20 & degC gevind. Hy het voorgestel dat vloeibare stikstof interessant sou wees. Die EEI kan versterk word deur 'n meer direkte meting van die veldsterkte. In plaas van 'n & quotblack box & quot-sonde, kan u die veld skat deur die wringkrag op 'n kompasnaald te meet of deur die ossillasietempo van 'n ander magneet wat in die veld naby swaai (soos in die ou dae). 'N Vergelyking van verskillende soorte magnete, of die lengte van die verhittingstyd of verskillende maniere om B te meet, is die moeite werd.

Peter Bergin se ontwerp Die Hall Effect-sonde kan beter vervang word deur 'n minder gesofistikeerde toestel. Meet temperatuur

VERPLIGTEND PRAKTIES: Doen 'n eksperiment om die krag wat op 'n geleier in 'n magnetiese veld inwerk, te ondersoek.

Dit is 'n verpligte eksperiment in die fisiese leerplan van Queensland (QCAA, 2019). In hierdie eksperiment word 'n draad tussen die pole van permanente seldsame aardmagnete geplaas wat op die pan van 'n elektroniese weegskaal lê. Wanneer elektriese lading as 'n elektriese stroom deur die draad vloei, is daar 'n krag wat opwaarts op die draad inwerk, wat 'n gelyke en teenoorgestelde krag afwaarts op die magnete tot gevolg het. Dit word geregistreer as 'n skaallesing in gram op die balans. Die elektriese stroom word op 'n ammeter geregistreer.

Die krag op 'n stroomdraende draad is afgelei as F = BIL sin & theta, en die rigting van die krag is vasgestel deur die regterhandreël (Figuur 1). In hierdie eksperiment sal die draad by 90 & deg tot die magneetveld wees, en die lengte word gemeet en konstant gehou. Daarom word verwag dat die verhouding lineêr sal wees met F & prop I, mits B, L en & theta konstant gehou word. 'N Grafiek van F vs I sal 'n gradiënt van B × L. produseer. Deur L te vervang, sal u die magnetiese veldsterkte van die veld (veronderstel uniform) tussen die pole van die permanente magnete kan bepaal. Deur onsekerheid te ontleed, kan u die sterkte van die magnetiese veld en die persentasie onsekerheid daarvan skat.

Hierdie video wat hieronder volg, is 'n demonstrasie van die krag op 'n stroomdraende draad in 'n magnetiese veld (NCPQ * U3 & amp4 Expt 7.4). Ek gee 'n paar wenke oor hoe die prac kan verloop.

In hierdie video word 'n sterk magnetiese veld vervaardig met behulp van twee skaars magnete van 10 mm x 5 mm skaars aarde met oppervlakveldsterkte 0.4667 T (4667 G) wat 10 mm uitmekaar gehou word deur 'n klein stuk aluminiumkanaal. 'N Stywe koperdraad word styf tussen die pole van die magnete gehou met behulp van 'n klem- en retortstandaard. 'N Elektriese stroom word deur die draad gelei en die afwaartse krag op die magnete en kanaal word getoon deur 'n skaalmeting op die balans in gram. Die effektiewe lengte van die draad in die magneetveld is 10 mm. 'N Reeks proewe word onderneem, met die stroom verhoog van 0,40 A tot 1,00 A en die skaallesing (omgeskakel na Newton, N) gaan van 0,0013 N tot 0,0033 N. Wanneer die stroom op die horisontale as en krag op die vertikale as geteken word , kry ons 'n gradiënt (F / I) gelyk aan 0,0033 N / A. As ons die formule F = BIL herrangskik na B = F / (IL), vervang ons die lengte (L) met 0,010 m en dit gee 'n waarde vir B van 0,33 T. Die aanvaarde waarde vir B = 0,4667 T, dit beteken dat daar 'n persentasie is fout (E%) = 36%. Dit lyk hoog, maar dit is redelik gegewe die beperkings van die meettoerusting en die ontwerp van die eksperiment.

Ek het weer 'n video gemaak (Maart 2021) wat 'n close-up van die ammeter en die elektroniese balans toon, sodat u u eie data kan versamel as u nie die toerusting kan kry om dit prakties te doen nie, of as u nie meer van die skool af was nie. Dit begin met 'n beskrywing van die toerusting en kragte.


VOORGESTELDE PRAKTIES: Doen 'n eksperiment om die geïnduseerde EMK vanaf 'n wisselstroomopwekker te ondersoek.

WYSIGING: Transformators en kragverliese
Elektriese transformators word gebruik om spanning van een vlak na 'n ander te kwantransformeer, gewoonlik van 'n hoër spanning na 'n laer spanning. 'N Veranderende stroom in die eerste stroombaan (die primêre) skep op sy beurt 'n veranderende magneetveld, dit magneetveld veroorsaak 'n veranderende spanning in die tweede stroombaan (die sekondêre). Transformators is van die doeltreffendste elektriese 'masjiene', met sommige groot eenhede wat 99,75% van hul insetkrag na hul uitset kan oordra. U EEI kan handel oor die faktore wat die kragverliese beïnvloed. Is dit frekwensie, spanning, stroom of net wat? Wat u ook al doen, gebruik nie netspanning nie (240V). Gebruik die skool se laboratoriumkragpakket of 'n seinopwekker.


VOORGESTELDE PRAKTIES: Doen 'n eksperiment om die induksie van 'n elektriese stroom met behulp van 'n magneet en spoel te ondersoek.

WYSIGING: ringinduktansie
As u 'n wisselstroom van ongeveer 2000 Hz deur 'n solenoïde lei, kan u die golfvorm op 'n CRO vertoon (ek sou die stroom verstel sodat 'n maksimum amplitude verkry word sonder dat daar 'n merkbare nie-lineêre vervorming is en die sinchronisasie op 'ekstern' stel). Vul nou 'n hulpspoel uit 'n nie-ysterhoudende materiaal soos 'n stuk aluminiumbuisies wat net in die solenoïed pas. Gee dit 6 keer fyn koperdraad en plaas dit in die solenoïde.

Volgens Faraday se wet van elektromagnetiese induksie sal 'n stroom in die ring in so 'n rigting vloei om die veranderende magnetiese vloed wat dit produseer teë te staan. Twee effekte sal in die CRO-spoor waargeneem word. Daar sal 'n afname in die amplitude wees, tesame met 'n faseverskuiwing. Die eksperiment kan dan herhaal word met ander insetfrekwensies (tot 3 kHz).

In een eksperiment het ek gelees, vir 'n frekwensie van 2 kHz het die spanning van 4,2 V tot 3,4 V gedaal en die fase is met 39 & deg geskuif. U kan dit gebruik om die induktansie van die hulpspoel te bereken (dit was 2,88 x 10 & ndash7 H). Daar is formules wat u kan gebruik om die teoretiese induktansie te bereken, en dit moet naby wees. Vir laer frekwensies sal die induktansie minder wees.

EENHEID 1.3 Elektrisiteit

Energie-uitset van 'n sonpaneel
Fotovoltaika (PV) is 'n metode om elektriese krag op te wek deur sonstraling in gelykstroom-elektrisiteit om te skakel deur middel van halfgeleiers wat die fotovoltaïese effek vertoon. Fotovoltaïese kragopwekking gebruik sonpanele wat bestaan ​​uit 'n aantal selle wat 'n fotovoltaïese materiaal bevat. Die Australiese regering bied aansporings vir die gebruik van PV's vir huishoudelike en industriële gebruik (u kan geld bespaar en die omgewing bespaar). Sonstrale produseer elektrisiteit in meer as 100 lande en is 'n klein fraksie van die 4800 GW totale kragopwekkingsvermoë uit alle bronne, maar dit is die vinnigste groeiende kragopwekkingstegnologie ter wêreld. Tussen 2004 en 2009 het die netaangesloten PV-kapasiteit met 'n gemiddelde jaarlikse koers van 60 persent toegeneem tot ongeveer 21 GW.

'N Goeie EEI is om stroom te meet as 'n funksie van die invalshoek van sonlig (alles binne 'n kort tydperk, bv. 30 minute), om die stroom te meet wanneer die kollektor loodreg op die strale bedags is (hoe moet dit gaan?). Maar miskien moet u meer as die huidige oorweeg, miskien is die kraglewering belangriker. As dit die geval is, kan u die stroombaan (weerstand) laai en V en I meet. In die onderstaande metode meet studente van Moreton Bay College die effek van die hoek op die vloeitempo (dus die kraglewering) van 'n elektriese waterpomp. . Dit was jaar 10.

Energie-uitset van 'n sonpaneel II
U kan ook die effek van skaduwee op die afvoer van 'n paneel ondersoek. Op hierdie foto gebruik studente lae (1, 2, 3, ens.) Skadukleed. Dit sal ook interessant wees om die effek van lig met verskillende golflengtes te sien of die sonselle sensitief is vir alle golflengtes.U kan gekleurde sellofaan gebruik - maar dan verminder dit die intensiteit en nie alle gekleurde sellofaan het dieselfde persentasie oordrag nie. Wat om te doen?

Die effek van stof op prestasies van sonkrag
Fotovoltaïese selle het lae omskakelingsdoeltreffendheid (gewoonlik tot 20%); die ophoping van sand- en stofdeeltjies op hul oppervlak verminder die uitsetdoeltreffendheid daarvan verder. Hierdie beperking maak fotovoltaïese selle 'n onbetroubare kragbron vir onbewaakte of afgeleë toestelle, soos verkeersborde wat deur sonkrag aangedryf word, of die Mars Rover van die NASA. Vir grootskaalse sonkragaanlegte om hul maksimum doeltreffendheid te behou, moet die fotovoltaïese selle skoon gehou word, wat 'n uitdagende taak in stoffige omgewings kan wees. Een goeie EEI sou wees om die effek van stof op die sonpaneel te ondersoek.

Dit is 'n moeiliker EEI as die twee hierbo. Dit behels die opstel van 'n sonpaneel op 'n kort afstand van 'n gloeilamp (bv. 15 cm) en die byvoeging van beheerde hoeveelhede & quotdust & quot (bv. Bentoniet kleipoeier, fyn sand, versiersuiker) aan die voorkant van die paneel (eweredig versprei). Dit is 'n goeie idee om die paneel aan te pas sodat dit op maksimum krag werk. Doen dit deur die stroombaan aan die linkerkant op te stel deur 'n veranderlike weerstand of vaste weerstand te gebruik wat van 0 ohm tot 300 ohm kan wissel. Teken 'n grafiek (volgende figuur) om die maksimum kragpunt te sien. Voeg dan die bentoniet by (0,1 g, 0,2 g en so meer) en teken die V en I (en die produk P) aan. Doeltreffendheid = Pstof/ Pgeen stof nie x 100%. 'N Goeie artikel is in Fisika-onderwys, V45, September 2010, bladsy 456.


Uitset en temperatuur van die sonpaneel
Die produksie van 'n fotovoltaïese paneel (PV) verander gedurende die dag om twee redes: die een is dat die sonlig wat op die paneel val verander (waarskynlik die middagpunt bereik) en dat die doeltreffendheid van die paneel styg. Die meeste panele word beoordeel om hul maksimum krag by 25 ° C uit te sit, wat 'n redelik onrealistiese syfer is, aangesien die paneeltemperatuur onder tipiese Australiese toestande tot 70 ° C kan wees. Dit is wat een gebruiker (Cabel) op die Whirlpool Forum gesê het:

Dit dui op 'n goeie EEI. U kan die V- en I-eienskappe meet oor 'n lasweerstand (byvoorbeeld 56 & Omega) wat aan 'n sonpaneel gekoppel is. Dan, met konstante beligting, kan u die PV-paneel bo-op die warmplaat plaas en die temperatuur verhoog. Hoe hoog die temperatuur is - wel, jy kan besluit. Alternatiewelik kan u die temperatuur konstant hou en die beligting verander. Jaargang 12-student Ryan Phillips van Villanova College, Brisbane, het 'n elektriese kroegverwarmer voor die sonpaneel gebruik. Die lig het konstant gebly terwyl die paneel verhit het en hy het 'n paar interessante resultate gekry (sien die opstelling hieronder).

Thermal Conductivity - & Aringngstr & oumlm se metode herbesoek
Die geleidingsvermoë van hitte deur 'n stof is 'n belangrike probleem wat baie gebiede van materiaalwetenskap en ingenieurswese raak. Hoe om die tempo van warmtegeleiding te meet, is 'n groot probleem. Dit is van toepassing op die ontwerp van sonpanele, wat hitte put uit elektriese komponente en selfs materiaal wat in tandheelkunde gebruik word. Soms monteer hulle halfgeleiers op diamante om skade aan oorverhitting te voorkom, aangesien diamante 'n uiters hoë termiese geleidingsvermoë het.

Daar is baie maniere om geleidingsvermoë te meet, maar een wat buitengewoon goed is vir 'n Senior Fisika EEI, is om 'n aangepaste & Aringngstr & oumlm metode te gebruik. Die Sweedse fisikus Anders & Aringngstr & oumlm het hierdie metode in 1863 ontwikkel. Dit behels die periodieke verhitting en verkoeling van 'n metaalstaaf en die meting van die temperatuur met sensore langs die staaf in twee posisies op 'n bekende afstand van mekaar. U sal sien dat die eerste hittegolf by die eerste sensor verby kom en 'n minuut later sal dit by die volgende sensor aankom. 'N Stuk van die gegewens is baie onthullend.

Hieronder is die plot van so 'n eksperiment wat my held, prof. Alexander Crichton Mitchell, in Edinburgh op 9 Januarie 1886 gedoen het. Hy meet die geleidingsvermoë van ys.

Die tydsinterval tussen die pieke is 50 sekondes en dit kan gebruik word om geleidingsvermoë te bepaal [Proc. Royal Soc Ed, V13, Januarie 1886, 592-596].

Ek het sy eksperiment herhaal met behulp van 'n aluminiumstaaf bedek met borrelplastiek met sensors wat met ritssluiters vasgehou word. Vir sensors gebruik ek LM335Z Temperatuursensor Lineêre IC (Jaycar $ 4,50). Ek het 'n heatsink-verbinding gebruik om seker te maak dat die sensors goed met die staaf in aanraking kom (verbinding beskikbaar by Jaycar $ 3,95, hoewel ek wou hê dat ek die silwer-gebaseerde een vir $ 5,95 gekoop het). Al wat u hoef te doen, is om u laboratorium-kookplaat op 'vol' te sit en te wag totdat dit heeltemal warm is (die termostaat moet klik). Plaas die einde van die staaf vir 'n kort rukkie daarop (besluit u) en haal dit dan af. U kan dit dan op 'n bietjie ys plaas. Herhaal dit op 'n eenvormige en periodieke manier.

Die probleem vir u is hoe om die data te vertoon en te ontleed. U kan seker 'n grafiek teken wat die tydsverloop tussen pieke wys en die grootte van die pieke toon. Maar as u dit vir die 3de jaar Fisika of ingenieurswese aan die universiteit doen, doen u dan 'n Fourier-analise om harmonieke uit te werk, ensovoorts. Veels te veel vir Senior Fisika, maar goed om oor na te dink. Google en & quotAngstrom se Heat Method & quot; of kyk na die metode wat by die Pasco-toestel pas. Ek sal meer daaraan dink om verskillende stawe (staal, koper, ens.) Te vergelyk en te sien hoe dit vergelyk. Die moontlikhede is groot.

Temperatuur langs 'n verhitte metaalstaaf
U is deeglik daarvan bewus dat hoe nader u aan iets warm is, hoe hoër die temperatuur. As u byvoorbeeld die einde van 'n metaalstaaf in 'n vuur sit, sal die staaf 'n hoë temperatuur hê aan die rooi punt, maar die temperatuur sal aan die ander kant naby u hand laer wees. Die Franse wetenskaplike Guillaume Amontons (1663-1705), het aangeneem dat die temperatuur so langs die staaf wissel, maar Johann Lambert (1728-1777) het bevind dat die temperatuurprofiel langs die staaf logaritmies afgeneem het. Hy het bevind dat die verhouding:

Victoria en Alexa het 'n aluminiumstaaf van 12 mm op 'n kookplaat aangebring. Hulle het elke 10 cm gate geboor om termometers te neem. Moreton Bay College - Mei 2016.

Om dit te probeer, het ek 'n lengte aluminiumstaaf geneem (eintlik die staaf van 'n retortstaander afgedraai) en LM335Z Temperatuursensor Lineêre IC's (Jaycar $ 4,50) aan die staaf vasgeplak met 'n bietjie koelmiddel (Jaycar $ 3,95) elke 10 cm. Dit is met draaddraaie op hul plek gehou (ritssluiters sou ook werk). Die een punt van die staaf is op 'n warmplaat (150 & C) geplaas en aan die ander kant gesteun. Ek het dit aangeskakel (ongeveer 150 & ° C) en gewag totdat die temperatuur langs die staaf gestabiliseer het. Ek het die afvoer van elke IC gemeet deur hulle op hul beurt aan 'n Arduino te koppel met 'n eenvoudige 'skets' vir temperatuurlesing. Laai my skets hier af as u wil.

My resultate was redelik goed, so ek het dit met 'n baie langer staaf probeer en gekry wat ek dink 'n wonderlike EEI sou maak. Ek dink jy kan ook elke 10 cm gate van 8 mm in die staaf boor en gekalibreerde termometers inbring. U weet dat iemand dit sal klop en een sal breek. Gelukkige tye. [Opmerking: om te kalibreer, plaas dit almal in kookwater en let op die temperatuur. Sit band op elkeen en let op hoeveel +/- hulle van 100 en C is.

Die termokoppel
Een apparaat wat baie gebruik word in die wetenskap, industrie en medisyne om temperatuur te meet, word 'n termokoppel genoem. Dit bestaan ​​uit twee drade van twee verskillende materiale wat aan elke punt verbind word. As hierdie twee aansluitings by verskillende temperature gehou word, kom 'n klein spanning voor. Hierdie spanningsval hang af van die temperatuurverskil tussen die twee aansluitings. Die verskynsel word genoem Seebeck-effek. Die meting van die spanningsval (of emk) kan dan gekorreleer word met hierdie temperatuurverskil. Thermokoppels is een van die maklikste temperatuursensors om te gebruik en is baie gewild omdat hulle oor die algemeen baie akkuraat is en in baie warm en koue temperature kan werk. Aangesien dit elektriese strome genereer, is dit ook nuttig om outomatiese metings te maak.

Wees gewaarsku oor inligting wat u van die internet af kry oor termokoppels. Een gewilde webwerf sê 'n termokoppel is & quot. 'n aansluiting van verskillende metale wat 'n spanning skep wat u met temperatuur kan vereenselwig. & quot Hierdie verkeerde inligting verskyn steeds op bedryfswebwerwe, in toepassingsnotas en in artikels. U kan 'n eenvoudige thermokoppel van koper en yster draad maak (sien onderstaande diagram) met kookwater en ysige water om u toestel te kalibreer. Dan kan u die verkoelingskurwe (en tydskonstante) ondersoek wanneer die warm punt in 'n sagte briesie afkoel. Of u kan kyk na maniere om die aansluiting te vorm (draai, soldeer, sweis). Of hoe gaan dit met verskillende legerings en watter faktore die spanning beïnvloed (miskien weerstand). Daar is baie dinge wat 'n uitstekende EEI sal wees.


Warm draad anemometrie & ndash meet windspoed
Miskien het u gehoor van windkoue. As die wind op 'n warm voorwerp waai, is dit geneig om dit af te koel, en hoe vinniger die wind, hoe groter word die verkoeling. Dit is die basis van warm draad anemometrie. Dit is 'n algemene metode om die vloeistofsnelheid te meet. Die tegniek hang af van die hitteverlies van die omringende vloeistof vanaf 'n elektries verhitte draad. Aangesien die vloeistofsnelheid wissel, is die hitteverlies 'n maatstaf van die veranderlike. Dit dui op 'n uitstekende EEI.

As u 'n klein spoel (sê maar 20 cm) van nichroomdraad maak en dit aan 'n 6V GS-kragbron koppel, sal dit opwarm. Gestel die draad het 'n weerstand van 2 ohm, die kraglewering sal P = V 2 / R = 36/2 = 18 W. Vir my toets is die temperatuur op 40 & degC gelyk. Toe ek nou koel lug uit 'n haardroër daaroor blaas, val die spoel tot 'n temperatuur van 31 & degC. Ek het die windspoed met 'n windmeter op 1,3 m / s gemeet. Hoër snelhede het die lesing laat daal (bv. Teen 3,3 m / s was dit 28 & C). Ek het 'n digitale bloedmeter van Jaycar ($ 70) gebruik. Vir temperatuur het ek 'n LM335Z Temperatuursensor Lineaire IC (Jaycar $ 4,50) aan die draad vasgeplak en 'n bietjie koellichaam (Jaycar $ 3,95 gepak, alhoewel u die silwerpasta vir $ 5,95 wil hê).

Hitte gaan van die draad verlore deur geleiding na die lug, konveksie in die lug en bestraling. Daar is 'n wonderlike referaat oor hierdie eksperiment deur prof. Mohamed El Abed Lyc en die keurder Paul Eluard, Saint-Denis, Frankryk in die Tydskrif Fisika-onderwys, V51, Januarie 2016. Ek het met Mohamed bespreek hoe dit as Senior Physics EEI kan werk en hy het my raad gegee (hy was eens 'n hoërskoolonderwyser by Lyc & eacutee Suger in Saint-Denis, sodat hy weet wat sal werk).

Hy het bestraling uitgeskakel as 'n moontlikheid, aangesien dit so klein was. Die formule Prad = & epsilon & sigmaA (Tvgl & ndash To ) gee 'n waarde van 6,49 mW [& epsilon is die totale emissie van die draad (= 0,05 vir nikkel) en & sigma = 5,67 x 10 & ndash8 Wm & ndash2 K & ndash4 is die Stephan Constant A is die oppervlakte van die draad, en T is kamer temperatuur in K.

Mohamed besluit op 'n formule gebaseer op King's Equation en stel voor dat Tvgl = To + RI 2 / (A + BUvgl & frac12) [waar A en B konstantes is (onderskeidelik -0.275 en +0.575 vir sy eksperimente, R = weerstand in ohm, en I stroom in ampère]. Dit is baie moeilik om die vergelyking vir die (nie-lineêre) kurwe te vind so vir Senior Fisika, wil u dit miskien nie doen nie. Laat my egter nie keer dat u probeer nie. Maar soos Mohamed gesê het & quot; billike ooreenkoms met King se wet gee konsekwentheid in die metings wat die doel bereik word: studente besef dat dit in staat om 'n bekende fisiese wet te herontdek. Verdere kwalitatiewe besprekings oor die geldigheid van die wet en die akkuraatheid van die maat is dan welkom. Aangesien ons te make het met nie-lineêre pasvorm, sal u altyd 'n stel parameters kan vind wat pas by die kurwe, maar wat geen fisiese grond het nie. & quot

Daar is wel genoeg ruimte om foute te bespreek en hoe dit aangespreek kan word. Die wiskundige formule gee die kromme wat die beste pas by die eksperimentele data binne die foutbalke. Maar dit moet met omsigtigheid gebruik word: die bestaan ​​van 'n afsnysnelheid U groter as 0.228 ms -1 het 'n fisiese interpretasie. Dit beteken dat u nie met hierdie metode U = 0 ms -1 kan bereik nie. Mohamed het daarop gewys dat:

& quotWanneer die snelheid nul is (wat altyd die geval is op die grenslaag van die draad), is die hittevloei te danke aan geleiding, dit beteken net dat die Nusselt-getal (Nu) gelyk is aan 1. Aangesien metings ver van die grens uitgevoer word laag, is die gemete spoed nooit gelyk aan nul nie. Die blote bestaan ​​van 'n ewewigtemperatuur Tvgl bo kamertemperatuur hou verband met die bestaan ​​van 'n vloei. Aangesien Tvgl& ndash To is hoogstens gelyk aan 'n temperatuurstyging van 55K, Nu (eweredig aan 1 / (Tvgl& ndash To) is ten minste gelyk aan 20. Dit beteken dat U in die omstandighede van die eksperiment nooit gelyk aan nul kan wees nie en dat geleidingswarmte-oordrag verwaarloos kan word.

King's Law is 'n empiriese wet wat slegs geldig is vir 'n silindriese draad in 'n onkompressiewe lae Reynolds-getalstroom. Dit hang af van baie verborge parameters, soos die beeldverhouding, die oriëntasie van die draad ten opsigte van die vloei, die teenwoordigheid van 'n vaste oppervlak in die omgewing wat verantwoordelik is vir 'n toename in hitte-oordrag, turbulensie, die Prandl-getal. Dit kan verklaar waarom die model met lae snelhede misluk. Baie gereeld in vloeistofmeganika is geen analitiese oplossings beskikbaar nie, aangesien baie dimensielose getalle onlosmaaklik aan mekaar gekoppel is, en baie dikwels word eksperimentele data (verkry met gekalibreerde sensors in strome met bekende spoed) gebruik om die koëffisiënte te bepaal wat hierdie dimensielose getalle tussen hulle in verband bring.

Digtheid van water by verskillende temperature
Senior lektor in fisika, Stephen Hughes, van Queensland University of Technology, het 'n tegniek beskryf om die digtheid van water by verskillende temperature te meet. Dit pas Archimedes se beginsel toe om die effek van aardverwarming op die oseane te ondersoek, naamlik dat 'n groot komponent van seevlakstyging te wyte is aan die toename in die volume water as gevolg van die afname in waterdigtheid met toenemende temperatuur.

Dit is 'n eenvoudige tegniek: water naby 0 & degC word in 'n beker geplaas en 'n glasmarmer hang in die water aan die onderkant van die elektroniese weegskaal. Namate die water warm word (miskien kookplaat en staafroerder), neem die skaalmeting op die weegskaal toe met temperatuur omdat die water minder lewendig is as gevolg van die afname in digtheid. Sodra die temperatuur 50 ° C is, kan u dit afkoel en 'n tweede stel lesings neem. Stephen het 'n weegskaal met 'n presisie van 0,1 mg en 'n albaster met 'n volume van 40,0 cm 3 en 'n massa van 99,3 g gebruik, wat meting van waterdigtheid oplewer met 'n gemiddelde fout van 0,008 en plus11,011%.

Opstel vir die meting van die digtheid van water. Met die skaalmeting op die weegskaal kan u die stoot bereken. U moet die volume van die albaster akkuraat ken. Tipiese grafiek. Hoe goed stem u data ooreen met hierdie grafiek? Wat is die bronne van foute?

Hieruit kan 'n goeie EEI gemaak word deur na die bronne van foute te kyk as 'n grafiek van resultate met bekende resultate vergelyk word. Verdere ondersoeke kan wees om water van byvoorbeeld 1%, 2% en 3% soutgehalte by verskillende temperature te probeer. Kyk: Stephen Hughes en Darren Pearce & quot; Ondersoek na seevlakstyging as gevolg van aardverwarming in die onderriglaboratorium met behulp van Archimedes se beginsel & quot, European Journal of Physics, Vol. 36, nr. 6, September 2015.

Temperatuur en weerstand met behulp van nichroomdraad - Deel 1
Hier is 'n uittreksel uit my handboek oor weerstand en temperatuur:

Soos baie fisiese eienskappe, hang weerstand nie net af van die materiaal nie, maar ook van die temperatuur. Die weerstand van suiwer metale neem lineêr toe met temperatuur omdat 'n temperatuurverhoging die roosterione met 'n groter amplitude laat vibreer. Dit verhoog die waarskynlikheid van elektronbotsings en verminder die stroom deur die geleier. Die uitdrukking vir die toename in weerstand teen temperatuur vir enige geleier is:

en aangesien weerstandigheid eweredig is aan die weerstand, R, kan ons ook skryf:

waar RT = geleidingsweerstand by 'n temperatuur van T & degC R0 = geleierweerstand by 'n temperatuur van 0 & degC & alpha = temperatuur weerstandskoëffisiënt & degC -1 & DeltaT = temperatuurverandering in & degC.

Dit kan 'n goeie EEI maak ondanks die feit dat die verhouding so bekend is. Soos hierbo genoem, het nichroom 'n redelike hoë weerstand (gewoonlik 10 ohm / m). Die probleem met die verandering van die temperatuur van die draad is dat as u 'n waterbad gebruik, u die draad op 'n spoel moet wikkel sodat dit nie kortsluit nie. 'N Ander manier is om die draad te isoleer met elektriese band of maskeerband. Dit is wat die meisies van Our Lady's College, Annerley, gedoen het:

Die ander probleem is dat as u die weerstand meet deur 'n spanning oor die draad te druk en die stroom te meet, u Joule-verwarming sal kry. U moet versigtig wees met die spanning wat u gebruik (en probeer 'n paar om te sien watter uitwerking dit het). Groot bron van foute vir bespreking. U kan ook die draad in 'n los spoel draai (sonder dat die draaie raak) om te sien of die een draai die volgende keer steur.

Omdat die verandering in weerstand nie groot is nie, moet u u meter en weegskaal met sorg kies. 'N 2,5 m lang nichroomdraad mag 25 en Omega wees. As u 'n voltmeter het met 'n volskaalse afbuiging (FSD) van 1V, moet die draad 'n stroom van ongeveer 40mA gee. Dit pas mooi op 'n ammeter met 'n FSD van 50mA. Op die foto hierbo kies die meisies om die FSD van 500mA-reeks te gebruik, aangesien hul stroom 55mA was en net buite die 50mA-skaal. Dit is alles 'n balans tussen draadlengte en spanning sodat die lesings naby FSD is.

Temperatuur en weerstand van nichroomdraad - Deel II
Soos hierbo genoem, is die weerstand in drade moeilik om akkuraat te meet, want die meeste metaalweerstand is te laag om met standaardmetodes (ammeter en voltmeter) akkuraat te meet. Dit sou moontlik wees om dit akkuraat met 'n Wheatstone-brug te doen, maar as u draad met lae weerstand (bv. Koper, aluminium, staal) gebruik, kan u probleme met die weerstand van verbindings aansienlik vind. Die gebruik van iets soos nichroom moet egter goed werk. 'N Kruikelement is 'n eenvoudige manier om met nichrome te eksperimenteer.

Kruikelemente - soos die meeste waterverwarmingselemente - gebruik Nichrome 80/20 (80% nikkel, 20% chroom). Studente se uitslae toon dat die element van 0,3 mm nichroomdraad bestaan, en as die temperatuurverandering 100 & degC is, is die warm weerstand van 38.2 & Omega ongeveer 1.2 & Omega hoër as by kamertemperatuur. In 'n EEI sal u moet kyk na weerstand, weerstandskoëffisiënte en waarom - op atoomvlak - weerstand verander. Hoe groter die temperatuur verander, hoe beter. Onder toesig van onderwysers kan u regtig koue goed soos vloeibare stikstof (-198 & degC) of droë ys (-78.2 & deg) en warm dinge soos verhitte kookolie probeer (canola-olie het 'n rookpunt van 204 & degC, maar doen dit onder toesig van onderwysers).



Die fisika-koördineerder Peter Finch van St Joseph's College, Gregory Terrace, Brisbane, het gesê dat die resultate van sulke eksperimente oor die algemeen uitstekend is (as die eksperiment behoorlik gedoen word). Hy maak hierdie voorstel:

Daar is een moontlike nadeel, dit is die meting van weerstand. Aangesien die weerstande baie klein is, huur ek twee mikroohmmeters - dit kos my geheue ongeveer $ 300 per week. As u die voorbereiding behoorlik doen, kan u een mikroohmeter vir 'n week wegkom as u sê 40 studente, maar bereid is om voor skool en middagete te werk. Vir my tagtig [Jaargang 12] -studente ('n goeie getal sal die weerstand EEI doen) gebruik ek twee mikroohmmeters vir twee weke. Die apparaat kos ongeveer $ 5000 om te koop.

Daar is 'n alternatief vir die mikroohmmeter en dit is 'n opstelling met behulp van 'n Wheatstone Bridge. Die stroombaan is baie eenvoudig en kos ongeveer $ 30 uit die geheue (dit bevat $ 20 vir 'n multimeter). Ek het 'n vergelyking met die Wheatstone-brug en die mikroohmmeter getref en opvallend akkuraat oor 'n wye verskeidenheid weerstande gevind. Uit die geheue was dit nie besonder akkuraat oor die onderste reeks van (sê maar) 1 tot 1500 mikroohms nie. U kan hierdie probleem omseil deur langer en / of dunner draad te gebruik.

Temperatuur en weerstand van draad - Deel III
Een ander manier om 'n redelike weerstandsverandering van koperdraad te kry, is om 'n lang lengte daarvan te gebruik. Drie van my jaar 12 fisiese meisies (Georgia, Shannon en Georgina) aan die Moreton Bay College het spoel koperdraad op katoen-rolle opgemaak in 'n eksperiment oor kitaar-bakkies. In een geval het hulle 'n spoel van 800 draaie van 'n geëmailleerde koperdraad van 0,25 mm geëmailleer. Toe hulle klaar was, het ek dit gebruik vir 'n eksperiment oor weerstand en temperatuur (sien hieronder). Hulle het nie geweet dat ek dit geneem het nie, maar dit werk goed.

Ek het dit aan 'n multimeter-stel gekoppel om weerstand te meet. By kamertemperatuur was dit ongeveer 13 & Omega. Ek het dit in 'n beker op 'n kookplaat met 'n deksel van polistireen geplaas en 'n termometer in die middel van die spoel gevoeg. Ek het dit tot 70 & deg C verhit, die weerstand gemeet (ongeveer 16 & Omega), die kookplaat afgeskakel en stadig laat afkoel. Gedurende die volgende 30 minute het dit teruggesak na kamertemperatuur en sodoende het ek meetlesings gedoen. Hier is my opstelling en grafiek. Die meisies het my nie sien doen nie, want hulle was besig om hul EEI's op te skryf, sommige was die res - die res het gekla dat hulle gedurende die vakansie vyf take moes doen. Die grafiek gaan byna deur 0 & Omega by 0K, en die temperatuurweerstandskoëffisiënt is redelik naby aan die aanvaarde waarde. Ek weet dit kan baie verbeter word - maar dit lyk asof dit werk.

Stoor lading in 'n tuisgemaakte kondensator
Kondensators is regtig eenvoudige dinge: twee velle metaalfoelie wat deur 'n dun vel papier of plastiek geskei word. Dit word gebruik om elektriese lading op te berg. Dit is egter absoluut belangrik vir die meeste elektriese toestelle vanaf mobiele telefone, radio's, motors, rekenaars, ensovoorts. Hul eiendomme is al 'n paar honderd jaar bekend, maar nuwe verwikkelinge vind deurgaans plaas. Die 18-jarige Eesha Khare van Kalifornië het byvoorbeeld 'n superkapasitor ontwikkel wat 'n selfoonbattery in minder as 'n minuut kan herlaai. Sy het die Intel Foundation Young Scientist Award van $ 50,000 gewen en is deur Google genader.

Die verband tussen kapasitansie en plate-skeiding vir 'n parallelle plaatkondensator is bekend: C = & kappa & epsilonoA / d wat toon dat kapasitansie omgekeerd eweredig is aan skeidingsafstand (d). Die diëlektriese dikte word gewoonlik gevarieer deur toenemende getalle velle papier of plastiek te gebruik (watter diëlektriese materiaal u ook al kies). Maar as u die resultate ondersoek, kom u dikwels agter dat die omgekeerde verhouding (C & prop 1 / d) nie te goed hou nie. Dit lyk asof die lug tussen die lakens sake verwar. Dit dui op 'n uitstekende EEI.

Meet die kapasitansie van 'n tuisgemaakte kondensator met behulp van 'n digitale multimeter (met kapasitatiewe meting) en varieer die aantal velle diëlektrikum. Hierdie multimeters is goedkoop ($ 15), maar u moet dit dalk koop. Herhaal dit maar probeer die druk op die plate verhoog deur toenemende gewig by te voeg (kopermassa of huisstene) en kyk wat dit doen. Natuurkundiges aan die Indiana Universiteit (VSA) het dit net gedoen en interessante en onverwagse neigings gevind (American Journal of Physics, V73 (1) Jan 2005, 52-56).

Hier is die slim deel. In plaas daarvan om net verskeie lae plastiek as diëlektrikum te gebruik, kan u verskillende diktes van dieselfde soort plastiek koop. U kan byvoorbeeld 'n duidelike & quotCentrefold & quot-bouplastiek in diktes van 50 & mamma, 100 & mamma en 150 & mamma kry. Op hierdie manier is daar geen luggaping nie en kan u dalk aantoon dat die resultate meer is soos wat u sou verwag en wat dit beteken met die idee dat lug 'n probleem is.

Kondensators en verwarmingswater
As u van elektrisiteit hou en 'n bietjie gevaar wil hê, kan hierdie EEI iets vir u wees. Dit kyk na die energie wat in 'n kondensator gestoor word wat vrygestel word om water te verhit. Sal dit 100% doeltreffend wees, is die vraag.

Kondensators kan laai, sodat dit 'n bron van elektriese energie kan wees. Hierdie energie kan stadig of vinnig vrygestel word, afhangende van die weerstand van die lading. Wees versigtig wanneer u aan kondensators raak, want u kan nie sien of dit gelaai is deur net daarna te kyk nie. Alhoewel hulle van 'n voorraad ontkoppel is, kan hulle steeds 'n lading behou, en hierdie gestoorde energie kan u 'n ernstige skok gee! Dit het met my gebeur toe ek 'n kameraflits uitmekaar haal.

Die energie wat in 'n kondensator gestoor word, word gegee deur W = & frac12 CV 2 en die hoeveelheid energie wat deur die water opgeneem word, is mc & DeltaT. Stel die stroombaan hieronder op en laai die kondensator deur dit oor 'n battery te koppel. U sal moet uitvind hoe u dit kan doen. Namate die kondensator oplaai, neem die potensiaalverskil oor sy plate stadig toe, en die tyd wat die lading op die kondensator neem om 63% van die maksimum moontlike spanning te bereik, staan ​​bekend as een tydkonstante, (& Tau, tau). Dit is gelyk aan die produk van R en C, waar R in ohm (& Omega) en C in Farad (F) is. Dit neem 'n tyd van 5T om die kondensator volledig te laai. Laai dus die kondensator vir 5 & Tau op en skakel dit dan af deur 'n klein spoel in water. U kan met die verwarmingsspoel eksperimenteer, maar 'n kort lengte nichroomdraad kan werk. Hou die volume water klein sodat die temperatuurstyging redelik is. Pas op vir die hitteverliese in die draad, die houer, die lug en die sensor.

Een vraag is wat die geskikte grootte vir die kondensator is. U benodig genoeg energie daarin, sodat u 'n redelike temperatuurverandering in die water kan kry. 'N 220F 2.7V kondensator, volledig gelaai, het W = & frac12 CV 2 = & frac12 x 220 x (2.7) 2 = 800 J. As dit alles verhit word, sê 25 ml water, kan u Q = mc & DeltaT gebruik om & DeltaT te bereken, wat sou wees wees = 800 / (0,025 x 4180) = 7,6 & degC. Dit is redelik as u temperatuursensor akkuraat genoeg is. U kan hoërspanningskondensators kry (bv. 32V), maar u moet wonder hoe u dit in die laboratorium sal laai (met baie batterye in serie). Onthou dat die gestoorde lading redelik hoog en gevaarlik kan wees. Praat met u onderwyser voordat u proewe doen, en moenie 'n ou TV oopmaak om die kondensator uit te kry nie, want dit kan nog steeds dodelik laai.

Spanning en weerstand van grafiet
Terwyl die spanning / stroomverwantskap vir metaalgeleiers wesenlik lineêr is, is dit miskien nie so vir nie-metaalgeleiers nie. 'N Uitstekende EEI kan gedoen word op grafietpotlood & quotleads & quot. Dit is nie regtig lood (Pb) metaal nie, maar 'n mengsel van grafiet en klei in poeier. Hulle kom wel in verskillende hardhede en deursnee voor, maar dit is broos, en dit is soms problematies om 'n goeie elektriese verbinding te kry. Fisika-onderwyser Alan Whyborn aan die Urangan State High School, Queensland, maak hierdie voorstel vir 'n EEI: & quot; U kan die effek van temperatuur kwalitatief ondersoek deur 'n stel lesings in die lug te versamel met verskillende spannings (V is die onafhanklike veranderlike). Maar let op, die leidrade sal rooi warm word. U kan nog 'n stel lesings onder water versamel. & Quot Dit lyk baie pret - waarskynlik te veel pret. As u 'n negatiewe temperatuurkoëffisiënt het (teenoor metale), moet u dink dat die termiese energie van die elektrone miskien genoeg is om meer elektrone in 'n geleidingsband te plaas. Oor na jou.

Weerstand van verskillende soorte grafiet
Weerstande vir koolstofsamestelling word gemaak van 'n gevormde koolstofpoeier wat met 'n fenoliese (of was) bindmiddel gemeng is om 'n eenvormige weerstandige liggaam te skep. Dit word dan in 'n isolerende omhulsel omring nadat die eindpunte geheg is. Hoe groter die% koolstof, hoe laer is die weerstand. U kan 'n weerstand modelleer deur grafiet 'lood' potlode te gebruik. Die onderstaande tabel gee 'n uiteensetting van die samestelling van die verskillende soorte potlode:


Dit is die 16 cm lange potlode wat gebruik word. Op hierdie lengte is die & quotJoule & quot verwarmingseffek nie sterk nie, maar hulle het hulle koel gehou deur dit in nat weefsels toe te draai. 'N 16 cm lange 6B-potlood het 'n stroom van 2,25 mA gegee toe 6.0V DC oor sy ente beïndruk was. As u die deursnee meet, kan u weerstand bereken (45.0 & Omega.m).

Vir 'n EEI kan u die weerstand (V vs I) meet vir 6B tot 2H potloodgrafieke deur% grafiet as die onafhanklike veranderlike te gebruik. As hulle verhit, sal u die temperatuurveranderlike moet beheer, maar miskien kan u dit doen deur die & quotleads & quot in water te onderdompel. My studente Jess en Jamie van Our Lady's College het uitstekende resultate vir hul EEI behaal. Vir elke soort potlood het hulle ook drie verskillende lengtes gebruik, sodat hulle kon kyk of R eweredig was aan L (om dit as 'n artefak van die eksperiment uit te skakel). Ek sal nie al hul resultate weggee nie, maar vir 2B- en 4B-potlode het hulle weerstand van onderskeidelik 4.01 en 2.55 & Omega verkry (dws 'n weerstand van 95.35 en 98.26 & Omega.m). Die Queensland Curriculum and Assessment Authority het 'n voorbeeld EEI op potloodleidings wat u nuttig mag vind. Dit is 'n & quotA & quot-vlak en wys u waarna 'n onderwyser op hierdie vlak sou kyk. Klik hier om af te laai (pdf).

Weerstand van Play-Doh
Hier is 'n goeie EEI as u daarvan hou om mee te speel Speel Doh en wil die eienskappe van ohmiese materiale en weerstand ondersoek terwyl ons pret het. Speel-Doh is 'n modelleermiddel wat deur jong kinders gebruik word vir kuns- en kunsvlytprojekte tuis en op skool. Dit is die eerste keer in Cincinnati, Ohio, VS vervaardig as muurpapierreiniger. Dit bestaan ​​uit water, 'n stysel-gebaseerde bindmiddel, 'n retrogradasie-remmer, sout (NaCl), smeermiddel, benatter, preserveermiddel, verharder, bevochtigingsmiddel, geur en kleur. 'N Petroleumadditief gee die verbinding 'n gladde gevoel, en boraks verhoed dat vorm vorm.

Deur 'n spanningsverskil oor 'n geleier toe te pas en die stroom wat deur 'n weerstand vloei te meet, kan die weerstand van die geleidende materiaal bepaal word. Hieruit kan u die weerstand bereken as u die lengte van die monster en sy deursnee-area ken. Van die werk verrig deur Christopher Fuse en kollegas van Rollins College, Florida, VSA, is Play Doh tot ongeveer 1 V ohmies (danksy die natriumchloried) en daarna nie-ohmies [Die Fisika-onderwyser, V51 (6) Sept 2013, pp 351].

'N Goeie metode sou wees om 'n plastiekbuis (bv. Elektriese buis) te kry en 'n paar gate in die sy te boor. Vul dit dan met Play Doh en steek elektrodes in die punte. Namate die V en I verhoog word, kan u die spanningsval meet oor twee voltmeter-sondes wat op 'n gemete afstand in die Play Doh geplaas word. Ek het 'n eksterne spanning van 0.1V tot 1.0V probeer en die spanning tussen die sondes op verskillende afstande gemeet. Ek het weerstand van ongeveer 0,2 & Omegam gevind. U kan die voorwaardes (en rede) waaronder dit nie-ohmies raak, ondersoek. As u wil sien hoe die weerstand gedurende die dag verander, moet die punte met kleefplastiek of iets anders verseël word om te keer dat dit uitdroog (en weerstand bied teen die lading). U kan ook verskillende diameters pype probeer. Dit gaan alles in die rigting om te sien of die meet van die weerstand van hierdie snaakse dinge aan verskillende lengtes, oppervlaktes en spanning onderhewig is. Chris Fuse gesê oor die tyd faktor:

Alle kleure van Play Doh het weerstand wat wissel as die natuurlike logaritme van tyd. Slegs die rooi Play-Doh ervaar 'n beduidende verandering in weerstand, wat met 0,06 & Omegam toeneem. Ons is nie seker oor die oorsaak van die rooi Play-Doh se uiterste weerstandsverandering nie.

Weerstand en temperatuur vir nie-ohmiese worsies
U kan kos kook deur 'n elektriese stroom daardeur te dwing. Hierdie kookmetode staan ​​bekend as ohmiese verhitting en is aan die einde van die 19de eeu voorgestel. Geen duidelike gevolgtrekking is egter bereik met betrekking tot die potensiële gebruik van ohmiese kookkuns in kommersiële vleisverwerking nie.

Die geskiktheid van voedsel vir ohmiese verhitting hang hoofsaaklik af van die elektriese geleidingsvermoë daarvan, en daar is kritieke waardes onder 0,01 S / m en hoër as 10 S / m, waar ohmiese kook nie van toepassing is nie vanweë die groot strome wat nodig is om die Joule-verwarmingseffek te verkry. Daar is min inligting oor hoe die geleidingsvermoë van verwerkte vleis verander met toenemende temperatuur, maar dit lyk of die inligting daarop dui dat dit toeneem [Palaniappan & amp Sastry, 1991]. Tweedens kan kennis van die elektriese geleiding van vleis belangrike kennis gee oor elektriese veiligheid vir mense. In hierdie verband is die bepaling van die elektriese geleidingsvermoë van 'n wors 'n goeie ondersoek.

Daar is egter baie probleme hiermee. Eerstens wil u dalk weet of die wors 'n ohmiese weerstand is - deur V oor sy ente te verhoog en die stroom daardeur op te let. Maar hierin lê die probleem: as u V verhoog, sal die wors opwarm as gevolg van Joule-verhitting en sal die weerstand daarvan verander. U moet die temperatuur konstant hou om die wet van Ohm te kan nagaan. Dit is u eerste probleem.

Tweedens kan u Joule-verwarming gebruik om die wors op te warm en dan die weerstand daarvan (V / I) te meet terwyl dit warm word. Dit sal u in staat stel om geleidingsvermoë (1 / R) te bereken as 'n funksie van temperatuur. By elke gekose temperatuur kan u ook die weerstand daarvan bereken en die verandering in weerstand met temperatuur bereken (om te weet dat die lengte en deursnee nodig sou wees). As u in die versoeking kom om die wors te eet as u klaar is - moenie. Die bakterieë het moontlik 'n velddag gehad terwyl die wors warm gelaat word.

* Palaniappan S, Sastry S K. 1991. Elektriese geleidingsvermoë van geselekteerde sappe: invloede van temperatuur, vaste stofinhoud, toegepaste spanning en deeltjiegrootte. Tydskrif vir voedselverwerking en ingenieurswese 14:247-60.


Data-analise 101: sewe eenvoudige foute wat u salaris beperk

Data-analise is nie maklik nie. Dit neem jare om goed daaraan toe te raak, en sodra u goed daaraan toe kom, besef u hoeveel meer daar is om te leer. Dit is deel van die vreugde. Jy leer altyd. Jy groei altyd.

Hierdie blogpost is 'n versameling wenke wat ek deel met my vriende wat pas begin het. Elke wenk is 'n & # 034 eenvoudige & # 034 fout wat maklik vermy kan word. My hoop is dat u dit sal oorslaan as u daarvan bewus is, en oorgaan na meer belangrike waardevolle foute. :)

My plan is om elke wenk te wikkel met addisionele waarnemings, 'n konteks wat van waarde sal wees selfs vir diegene wat baie lank by hierdie speletjie was.

Klaar vir 'n blikkie gekonsentreerde saamgeperste energie?

1. Vergelyk nooit appels met waatlemoene nie.

Daar is 'n paar dinge wat baie belowend is aan hierdie grafiek.

Ek is dol daaroor dat die ontleder die data segmenteer eerder as om die totale neiging te toon (& # 034 al die gegewens in totaal is in wese kak & # 034 & # 8211 ek). Ek hou ook daarvan dat die ontleder 'n ses maande lange tendens toon.

Maar daar is iets fundamenteel verkeerd aan hierdie analise. Kan u raai wat verkeerd is met hierdie gegewens voordat u na my openbaring onder hierdie afbeelding gaan? Probeer dit?

Vier verskillende segmente word vergelyk (ja!), Maar hulle is verkeerd gekalibreer (boe!).

Op die oog af is dit moeilik om op te spoor.

Die deel wat skoon is, is dat daar baie min oorvleueling is tussen soekverkeer en verwysingsverkeer. As u Omniture & # 039s Site Catalyst of Google Analytics of wat ook al gebruik, doen hulle goeie werk om skoon data in die twee segmente te versamel. Maar Mobile is 'n platform. Die verkeer (of omskakelings in hierdie geval) is waarskynlik in beide verwysings en soektogte. Dit is dus onduidelik wat om van die oranje stapelstaaf te maak. Is dit goed? Is dit sleg? Daarbenewens word die omskakelings getoon wat alreeds in die soektog en verwysing ingesluit is (dubbel tel) en omdat u geen idee het wat dit is nie, is dit onmoontlik om te weet watter aksie u moet neem. [Die ontleder het 'n hoër belegging in Mobile aanbeveel op grond van hierdie grafiek!]

Ditto vir sosiale media. Dit is waarskynlik dat die sosiale media-omskakelings reeds in verwysings en natuurlik in Mobile opgeneem is. Om die groen grafiek nutteloos te maak. [Die ontleder het ook 'n groot toename in die belegging in sosiale media aanbeveel. 'N Onnauwkeurige gevolgtrekking.]

Sorg dat u altyd die & # 034-hoogte & # 034 van u segmente kalibreer. Altyd.

As u dus mobiele prestasies wil analiseer, wil u die segmente vir mobiele en lessenaars vergelyk. Baie maklik om te skep. Vir bonuspunte kan u verkeersprestasies vir mobiele soektogte analiseer met verkeersprestasies vir mobiele nie-soektogte. U kan die prestasie van Mobile Search met verkeersinligting vir mobiele verwysings analiseer. Vergelyk die twee dan met Desktop Search en Desktop Referring-verkeer. So aan en so aan.

Mooi skoon dele wat jou sal help om mooi skoon antwoorde te vind (so goed of so stinkend as wat dit dalk blyk te wees :).

Vir sosiale media kan u dit vergelyk met Search (sonder enige ander veranderinge aan die segment, gebruik die standaard in GA / SC / WT / YWA), en maak seker dat u 'n nuwe segment skep waar u verwysers soos Facebook uithaal. .com, Twitter.com, plus.Google.com, Stumbleupon.com ensovoorts, ensovoorts. Dus vergelyk u skoon emmers van sosiale media, soek- en verwysingsverkeer sonder sosiale verwysings ingesluit.

Mooi skoon segmente wat mooi skoon antwoorde bied.

Bly altyd stil en vra uself af: & # 034Is my segmente almal op die regte & # 039 -hoogte? & # 039 Word hulle individueel onbesoedeld deur die ander? & # 034

Gaan dan analiseer en doen met vertroue aanbevelings op grond van wat u vind.

2. Moenie HiPPO's en Sr.-leiers onnodig alarm maak nie.

Om grafieke te maak, is maklik en ek kan vyf blogposte vul met al die onsin wat mens kan bereik deur met die asse te speel. Ja, dit is my troeteldier.

Wat dink u is verkeerd met hierdie algemeen beskikbare grafiek?

Kyk dit mooi? Het dit gekry?

Dit laat die belangrikheid van verandering in die maatstaf kunsmatig nie so belangrik opblaas nie. In hierdie geval is dit nie statisties betekenisvol vir my gegewens nie (meer hieroor later in hierdie pos), maar daar is geen manier dat u dit sal weet nie (of nie weet nie) net uit die gegewe voor u.Die skaal wat vir die y-as gebruik word, impliseer egter dat iets reusagtig gebeur het.

Ek gaan op 'n ledemaat uitgaan & # 8230. Tensy u die operasie uitvoer en die bostaande grafiek die hartslag of bloeddruk toon, moet u vermy dat u so melodramaties is in u data-aanbieding. Dit veroorsaak dat mense dinge in die uitvoering lees wat hulle waarskynlik nie moet lees nie.

U hoef nie altyd die y-as op nul te hê nie. Maar om hierdie verskil van 1,5 punte te dramaties te maak, is 'n vermorsing van almal se tyd. En weet u wat het gebeur met die seun wat te veel keer een aan wolf gehuil het?

Watter tydperk dek hierdie grafiek? Die afgelope x uur? Die laaste y weke? Die laaste z maande? Afhangend van wat u kies, is die data heeltemal onkundig of verdien u kranksinnige bykomende analitiese liefde. (Veronderstel natuurlik dat u die y-as eers vasmaak.)

As ontleder hou u baie krag in u hande as u data visualiseer. Gebruik die mag met omsigtigheid en met groot verantwoordelikheid.

3. Kalibreer u tydreeks optimaal.

Ek is positief dat baie van u, insluitend my vriende wat pas begin het, hierdie skermfoto uit Google Analytics geneem het en dit in 'n paneelbord of aanbieding van een of ander aard sou insluit.

Kyk mooi daarna & # 8230. wat & # 039's verkeerd daarmee?

Dit is 'n grafiek wat nege maande se prestasie toon & # 8230 bedags! Die & # 034trend & # 034 is heeltemal nutteloos.

Maar omdat dit die standaardaansig is in Google Analytics wat almal gebruik, is. [Arrrrrhhh!] Die nutteloosheid kom van die feit dat as u na individuele dae oor so 'n lang tydperk kyk, u insigte / belangrike veranderinge effektief wegsteek.

Dit is onmoontlik om hierbo iets van waarde te vind.

Laat ons oorskakel na presies dieselfde tydperk, maar per week.

Baie beter, nè? Nie meer 'n pukkie van kronkelende lyne wat niks beteken nie, niks wys nie. U kan 'n soort tendens hierbo sien, veral aan die einde van die grafiek (selfs hierdie eenvoudige ding was in wese voorheen verborge).

Hier is die wonderlike ding & # 8230 as jy na lang tydperke kyk, kan jy beter vaar!

Die beste praktyk wat ek in Web Analytics 2.0 aanbeveel, is dat as u na vier weke se data kyk, u na die daaglikse tendens kan kyk en steeds interessante insigte kan vind.

As u na drie maande se data kyk ('n kwart), moet u van die dagaansig na die weekaansig oorskakel. Die makro-neigings word nie gemasker / weggesteek in die daaglikse geraas nie.

As u langer as dit kyk, is dit optimaal om na die maandelikse siening van die data te kyk.

In ons geval is dit hoe dit sou lyk & # 8230.

U kan die onderdompeling van Januarie tot Februarie duidelik sien. U kan 'n lekker konstante duik in Julie sien. Toe gebeur daar iets magies (Wat! Wat! Wat!) Wat verkeer tot rekordvlakke laat styg.

Dit was byna onmoontlik om in die daaglikse grafiek te sien, en die meeste daarvan was moeilik om in die weeklikse grafiek te sien.

Onthou u hierdie baie belangrike punt: as u na baie data kyk, in hierdie geval nege maande, is u gewoonlik nie op soek na taktiese stukkies nie, probeer u groot harige dinge vind en kalibreer u tydreeks dienooreenkomstig.

En as u u segmente optimaal kalibreer, kan u vinnig begin om diep duik-ontledings te doen op soek na antwoorde. Wat het na Julie gebeur? Wat het die funk tussen Maart en Julie veroorsaak? Waarom het x of y of z nie gebeur nie? Al die regte goeie vrae wat andersins sigbaar kon wees.

Eenvoudige beste praktyk. Gebruik dit.

4. Altyd, altyd, altyd u punt duidelik maak! (O, en die kleure is belangrik.)

Almal van u sal dek met 95 skyfies aanbied. Of ten minste 55. :)

Wanneer u die data-regurgitasie doen, is dit belangrik om die lewe aan die ander kant (gewoonlik u baas, of erger nog u baas & # 039-baas) se lewe so maklik moontlik te maak.

Op 'n stadium in die data-tsoenami laat u die oë los en die lewe raak vervelig.

Probeer dus & # 8230 ok, wat dink jy stel die twee kleure in die onderstaande grafiek voor? Kyk nie na die legende nie.

Bonus, wat dink u vertel die data u? Moenie blaai nie, dink net vyf sekondes.

My eerste gedagte was hoekom net 29 persent van die organisasies meer as een persoon het! Dit is sleg.

Wag. Dit het nie sin gemaak nie.

Ek het teruggegaan om die vraag te lees. Dan die grafiek. Dan die legende. Dan terug na die vraag. Dan die legende.

Probleem een ​​is dat & # 034rooi & # 034 in hierdie geval & # 034goed & # 034 aandui en & # 034groen & # 034 verteenwoordig & # 034 sleg. & # 034

Hier is iets baie, baie eenvoudig wat u moet verstaan ​​en slaafs volg: Rooi is sleg en Groen is goed. Altyd. Moenie oulik probeer wees nie. Mense sal dit instinktief dink. Ons is so gevorm. Wys dus & # 034goed & # 034 in groen en & # 034 sleg & # 034 in rooi. Dit sal u punt vinniger kommunikeer.

Probleem twee, baie erger, en miskien net vir my, was dat dit moeiliker was om te verstaan ​​wat hierdie data is. Eerste stapel hierbo: & # 034Ja 71 persent van die organisasies Ja, meer as een persoon. & # 034 Te veel ja's.

En wat is die 29 persent? As die vraag is hoeveel mense direk verantwoordelik is vir die verbetering van die omskakelingskoers en 71 persent meer as een persoon het, dan is 29 persent diegene wat minder as een persoon of niemand het nie? Of net minder as een persoon? Onduidelik (en frustrerend).

[Derde balk hierbo] En as 62 persent van die mense sê & # 034Ja, is daar niemand wat verantwoordelik is vir die verbetering van die omskakelingskoers nie, & # 034, wat beteken die 38 persent in groen? Is dit: & # 034Nee, nee, ons het iemand wat verantwoordelik is vir die verbetering van die omskakelingskoers? & # 034

Hierdie grafiek kom eintlik uit 'n bron wat ek baie respekteer, 'n organisasie met baie goeie ontleders. Maar ek is bang dat ek die punt heeltemal nie begryp nie. Verstaan ​​u dit?

Soms wil u net die grafiek oorslaan.

Ek verstaan ​​nie die gegewens hierbo nie, dus gaan ek 'n paar getalle opstel, maar sou 'n tabel soos die onderstaande baie beter gewerk het om die punt te kommunikeer?

Goed, soms kan die toepassing van iets humoristies dalk nie werk nie (ek probeer altyd :). Maar die res van die tafel? Effektief?

En as u die afgelope twee jaar inligting het, is hierdie tabel miskien nog meer waardevol & # 8230

Baie, baie beter met konteks. Ek is baie lief vir konteks. Ongelooflik so ook jou baas.

Of as u dit aan baie senior bestuurders wil wys, is die getalle self miskien minder nuttig. U kan saam met so iets gaan & # 8230

Kyk nou na die tabel hierbo.

Ek ry perd! Nee nie regtig nie. Wat dink jy?

Ek hou net so baie van grafieke soos julle almal. Maar bowenal, waarna ek smag, is eenvoudige en effektiewe kommunikasie. Ek wil die punt so vinnig as moontlik maak, sodat ons die politiek en harde werk van aksie kan begin. Dit is tog wat betaal ons salaris reg?

5. Statistiese betekenis is u BFF.

Goed, ek het hierdie een met die titel weggegee. Ons almal (beginners en kundiges) begaan hierdie fout heeltyd.

Ons maak 'n tabel soos hieronder. (Genadiglik word die segmente reg gekalibreer, hoe!) Ons skep 'n & # 034verhittingskaart & # 034 in die tabel wat uitlig waar die omskakelingskoers goed is. Ons verklaar Organic as die wenner, Direct is naby. Dan die ander twee. En ons beveel aan dat u meer SEO doen.

Wat is die probleem daarmee?

Nie een van hierdie gegewens kan betekenisvol wees nie, net soos die getalle blyk om so anders te wees, beteken miskien niks. [As ons na Julie en # 8230 kyk] Dit is heeltemal moontlik dat dit heeltemal onbelangrik is dat Direct 34% en e-pos 10% is, of dat verwysing 7% is.

Een eenvoudige oplossing (wat in meer besonderhede in hierdie berig bespreek word: 4 Nie bruikbare KPI-metingstegnieke nie) is om die rou getalle te deel om te sien of die persentasie hoegenaamd betekenisvol is. Al die gegewens in die Direkte ry kan byvoorbeeld omskakelings uit tien besoeke verteenwoordig, en al die verwysingsdata kan elke maand 'n omskakeling van 1 000 000 besoeke verteenwoordig.

Die beter, baie, baie beter ding om te doen, is om statistiese betekenisvolheid te bereken om te bepaal watter vergelykingsstelle ons kan vertrou, en in watter gevalle ons eenvoudig nie genoeg vertroue het nie.

Ek het iets spesiaals vir jou. Ek & # 039 het sopas 'n nuwe sakrekenaar vir statistiese beduidendheid in my ou boodskap oor die onderwerp gelaai. Dit doen 1-stert en 2-stert toetse en die nog meer geliefde chi-kwadraat toets. Laai dit af. Pas dit aan vir u gebruik. Ekstase sal volg.

Een van die algemeenste klagtes van ons Sr.-leiers is dat ons besig is met massiewe datapuking (waar!) En hulle nooit sal help om met enige mate van sekerheid te identifiseer as 'n aksie wat u aanbeveel, resultate sal lewer nie. Wel, dit is ons kans. As u kyk of die resultate wat u sien, statisties beduidend is, doen dan aanbevelings oor die optrede en weet dat dit die resultate sal lewer (alle ander dinge word konstant gehou).

Opdatering: Bonus: As u Google Analytics gebruik, het die altyd wonderlike Michael Whitaker iets verrukkelik geskep (veroorsaak deur ons bespreking in die kommentaar hieronder). 'N Z-toets-berekening wat u direk in Google Analytics kan insluit!

Hier is 'n mini-handleiding oor hoe u hierdie pragtige funksie kan gebruik:

1. Besoek die Michael & # 039s-blog en sleep die boekmerk in u blaaier- & # 039-boekmerkebalk. Statistiek sakrekenaar vir Google Analytics.

2. Gaan na enige verslag in Google Analytics en skakel oor na 'n tabblad Doel of die tabblad E-handel.

3. Klik op Z-Test bookmarklet in u boekmerkbalk.

4. Onderaan u GA-rapporttabel sien u 'n nuwe knoppie genaamd Z-test.

5. Merk die blokkie by twee dimensies vir wie u statistiese beduidendheid wil nagaan (pas die Z-toets toe).

6. Druk op die knoppie onderaan die tabel, Z-toets en boom (!). U het u antwoord. Groen is goed, rooi (laer as 95%) beteken dat u meer data moet versamel voordat u besluit.

Die omskakelingskoers tussen ons twee hoof PPC-sleutelwoorde is 1,33% en 1,94%. Is die data statisties beduidend? Moet ons voortgaan om meer in Calico Critters te belê (as ons vaste begrotings gebruik of daar meer voorraad is)? Kom ons kyk & # 8230

Twitter stuur 5 546 besoeke en het (op 'n nie-e-commerce webwerf) 'n Doelskakelingsyfer van 5,27%. Facebook stuur ongelukkig net 'n fraksie van die verkeer en het 'n laer omskakelingskoers van 4,71%. Hou op om geld / tyd op Facebook te spandeer op grond van hierdie data? Deprimiseer dit ten minste? Kom ons kyk & # 8230.

Geen! Kyk hoe dit jou bok gered het; jy was op die punt om 'n miljoen dollar op Twitter te plunder! :)

7. Vier u nuutgevonde ontsaglikheid!

Dit werk tans net vir die belangrikste prestasie-aanwysers van die e-handel en die omskakelingskoers van die doelwit.

Vir rekenaarbetekenis (& # 034 is die twee wisselkoerse verskillend genoeg sodat u met selfvertroue kan optree & # 034) op die wisselkoerse vir e-handel, kan u dit sonder enige gedagtes gebruik. (Ok, pas altyd toe sommige gedink!) Maar as u dit gebruik om betekenis te bereken vir die Doelomskakelingsyfer, moet u 'n bietjie versigtiger wees. In teenstelling met die omskakelingskoers vir e-handel, is dit moontlik vir 'n persoon om meer as een unieke doelwitomskakeling te hê tydens 'n besoek in Google Analytics. As u die Z-toets toepas, vergelyk u & # 034rotte appels met vrot appels, & # 034, dit wil sê dat u op dieselfde manier meet vir alle afmetings. In die ideaalste situasie sal u die Z-toets op elke doel op sigself toepas. Ek glo steeds dat dit van waarde is om die Z-toets te gebruik vir Doelskakelings, maar wees bewus van die nuanses.

Nog 'n belangrike voorbehoud. Z-toets / statistiese berekeninge word die beste toegepas op die resultate van beheerde eksperimente en nie op waarnemingsdata nie, want in laasgenoemde kan daar ander, ongekontroleerde, veranderlikes wees. Dit is dus nie in 'n sekere sin & # 034pure & # 034 nie. Maar (soos ek hieronder in opmerkings noem), is dit beter dat ons bewus is van hierdie suiwerheid en steeds hierdie toets gebruik, want die insig wat gelewer word, is beter as net die nommer om uit te vind wanneer u moet optree.

Baie dankie aan Michael wat dit gedoen het. Ons gaan nie meer uitblink nie (ten minste vir GA), ons kan direk in ons webanalise-instrumente vinniger 'n bietjie slimmer wees. Laat my wonder waarom webanalise-verkopers so verlief is op data-puking en nie al hierdie dinge oorspronklik kan bou om meer van ons Analise Ninjas te maak nie!

6. Daar is so iets soos te min gegewens!

'N Variasie op die bogenoemde & # 034 eenvoudige & # 034 fout.

Ek weet ons raak almal opgewonde daaroor dat ons data het, veral as ons nuut is hieroor. En ons kry ons tabelle en kaarte bymekaar, en ons begin om data te rapporteer en baie pret te hê.

Dit, liewe leser, is baie gevaarlik. U sien daar is iets soos te min data.

U wil nie wag totdat u miljoene rye data versamel het om enige besluit te neem nie, maar die tabel aan die linkerkant is amper nutteloos. Dit sou 'n ernstige fout wees om aan te beveel om so vroeg in u evolusie op Facebook te verdubbel (soos die ontleder gedoen het).

Dinge kan binne 'n paar dae soveel verander (en dit sal ook vir u wees!).

Jy kan dus nie doen nie enigiets met gegewens soos hierdie?

Maar wat u kan doen, is om na hierdie verslag te kyk of plekke waar u tyd belê het om skakels te verdien, verkeer (al dan nie) stuur. Soek na verrassings, plekke waar u nie geld belê het nie, en kyk waarom dit aan u gekoppel is. U kan 'n bietjie begrip kry van u aanvanklike bemarkingstrategie.

Kyk na u soektogwoordverslae. Sien u dat daar 'n paar mense kom met sleutelwoorde waarvoor u die webwerf opgestel het? Nog beter, gaan na Webmaster Tools en kyk of u webwerf goed geïndekseer is. Kyk na die sleutelwoorde waarvoor u werf in Google-soekresultate verskyn. Is dit diegene wat u verwag het?

Nog beter & # 8230 bestee tyd aan mededingende intelligensie-instrumente soos Compete / Trends for Websites, Insights for Search, Ad Planner en ander om leidrade te soek by u mededingers en u ekosisteem in die bedryf. Op hierdie stadium kan u baie meer uit hul data leer as u data!

Ons is almal geneig om soms te veel in data in te lees. 'N Goeie ontleder weet wanneer daar net nie veel is nie en gee sy / haar tyd aan om 'n opname vir die voltooiing van die taak te help of om nuwe / beter programme vir inkomende bemarking te skep. Gaan kry verkeer!

7. Tertgrafieke is kwaad.

Goed miskien nie boos nie. Dit is baie seldsaam. Sien & # 034 Betowerende analise: Reël 2: stel makrobelang vas & # 034 in hierdie pos: Pasgemaakte verslae aan maat met gevorderde segmente!

Maar dit is meestal 'n belemmering om iets van waarde te kommunikeer.

Voorbeelde van aaklige sirkelgrafieke is volop. Maar laat my hierdie baie eenvoudige een deel, waarvan ek seker is dat u dit self gesien het of self geskep het. :)

Neem 'n oomblik om dit in jou brein in te blaas. Wat dink jy?

Die 3D-effek help nie. Vertrou my daarop.

Hierdie stel kaarte verberg baie beskikbare insigte baie slim, want dit laat u bestuurder hierdie handelinge doen vir elke begrip: Kyk links, vind die interessante stuk. Plaas die kleur en nommer in die geheue. Gaan regs. Soek die kleur en segment en plaas die nuwe nommer in die geheue. Trek nou die eerste getal van die tweede af. Besluit of die resultaat goed of sleg is.

Onthou om net die interessante stukkies te onthou.

Het u, toe u die grafiek opstel, gedink u gaan vandag u bestuurder martel? Sal dit dan verbasend wees dat almal atome in hierdie heelal dink & # 034omg, die getalle is so haaaarrrrd! & # 034?

Waarom mense martel wat so belangrik is vir u finansiële welstand?

Gebruik net 'n tabel (soos in # 4 hierbo).

Op die heel minste hoef u nie die heeltyd van links na regs te skiet en getalle in die geheue te pleeg om te verstaan ​​wat daar gebeur nie.

En omdat u die Ninja-in-making nie net betaal word vir data puke nie, waarom moet u dinge wys wat dalk nie wesenlik is nie?

Sou die bespreking met u bestuurspan nou baie meer gefokus wees? En vinniger?

O en jy het al soveel moeite gedoen om die data te versamel en te ontleed. Waarom gebruik u u intelligensie (en die sakrekenaar vir statistiese beduidendheid) nie om data te filter nie en wys u net wat & # 039 die belangrikste is?

Dit is maklik om dinge moeilik te verstaan. Dit is glorie wat hard werk om dit maklik te verstaan. Volgehoue ​​glorie.

Wat is die eenvoudige foute wat u geleer het om te vermy? Sou u 'n ander strategie aanbeveel om een ​​van die foute hierbo te volg? Het u 'n beter prentjie om in te dien? Die fout wat u die meeste laat afkom op die gebied van webanalise? Hoe het u geleer om hierdie foute nie te maak nie?

Deel asseblief u terugvoer, foto's, klagtes, foute via kommentaar.

Kommentaar

Ons (ek bedoel ons Nerds) suig almal aan kommunikasie en die kern van u boodskap gaan oor kommunikasie.

Ek was in 'n seminaar waar 'n aanbieder 'n klomp uitvoerende tipes op die verhoog gesê het (en ek haal aan omdat ek dit neergeskryf het) & # 034 Die CPA's en die CPC's in ons SEM-veldtogte presteer nie goed genoeg nie.
Verder beteken die PageRank in ons SERP's dat ons beter SEO moet doen. Dus het ons gedink dat ons meer terugskakels van die ODLP's moet kry. & # 034

So 'n kommunikasie en sirkeldiagramme is die rede waarom ons suig. Ons praat daaroor dat HiPPO's nie kry wat ons doen nie, en ons neem die hoë morele terrein saam met hulle (hulle moet onheilspellend wees om nie te kry wat ons sê nie). & # 034Jy sal na jou ontleder luister & # 034 as die ontleder eintlik 'n gobbledigook praat. Daardie dudes is om 'n rede in die werk en dit is omdat hulle gewoonlik beter as ons aan hul meerderes (of hul klante) kommunikeer.

Dit is dieselfde met die aanbieding van inligting.

Die ergste misdaad wat u hier aanwys, is egter die eerste. Ek noem dat & # 034 Die gebruik van statistieke soos 'n dronkaard gebruik 'n lamppaal, vir ondersteuning nie vir verligting nie & # 034. Iemand anders het dit terloops gesê. Ek gebruik net die analogie.

Die basiese vermenging van data om 'n gevolgtrekking te ondersteun wat heeltemal irrelevant kan wees, is die vinnigste manier om vertroue in die data te vernietig.

Ons het eintlik weeklikse e-posse wat deur die kantoor gestuur word met & # 039Grim Graph of the week & # 039. Die grafieke is geneem uit aanbiedings wat ons in die mediabedryf teëgekom het, en ons is soms skuldig aan styl. 3D-grafieke en infografika word gereeld aangebied.

My grootste ergernis is met die skoenhoring van sirkeldiagramme wanneer hulle regtig daar moet wees. Veral in situasies waar die totaal nie 100% is nie (iets wat SiteCatalyst se koppelvlak gereeld doen) & # 8211, moet u 'n segment hê vir & # 039Andere & # 039 of in die eerste plek nie 'n sirkeldiagram gebruik nie.

Ek is ook dikwels gefrustreerd met & # 039top 10's & # 039 in situasies waar daar 'n lang stert is. Die beste een is miskien die mees algemene soekterm / verwysingsblad / besoekende bladsy, ens., Maar as die hele top 10 slegs 10% van die totaal bymekaar tel, mis u 90% van u data met 'n top 10.Segmenteer die data op 'n ander manier as dit die resultaat gaan wees. U het minder datapunte nodig om betekenis uit te haal en aanbevelings te gee, anders raak dit alles deurmekaar.

Alec: Jou nommer 2 is een van my langtermyn troeteldiere. Ek kan nie glo hoeveel van ons eweknie-ontleders bly vas in die top tien rye nie. En kla dan dat daar geen insigte is nie! # frustrerend

Dit is ook die rede waarom ek van cool funksies soos Weighted Sort en Absolute Change hou. Klein, maar effektiewe maniere om buite die tien beste rye te beweeg.

Deur die jare heen het ek baie beter geraak met die aanbieding van data (as gevolg van u blog en leerstellings), want, ongeag hoeveel data / hoe akkuraat u data het, as u nie weet hoe om dit toepaslik aan u gehoor voor te lê nie , sal u heel waarskynlik # misluk.

Ek is 'n groot data- / analitiese man en hou van akronieme, verhoudings, jargon, ensovoorts. En as ek dit nie binne die mure van my organisasie kan vertaal nie, sal ek uiteindelik misluk.

P.S. Ek hou van & # 034Rood is sleg, groen is goed & # 034. Hoeveel keer het ek dit die afgelope 5 jaar gebruik? Ek het telling verloor. Dit & # 039s ongelooflik.

Dankie vir die berig. Ons moet hierdie punte in 'n kontrolelys maak (onder 'n paar ander vrae) en dit voor elke ontleder as herinnering moet hê wanneer hulle 'n ontleding voorberei.

My grootste troeteldier is # 5 / # 6 en sien dat gevolgtrekkings gemaak word sonder genoeg data. Ek het my afgevra of u dink dat die nuwe Real Time-analise-opsies in GA hierdie probleem kan vererger. Dit laat my dink aan mense wat heeltyd na aandelemarkers kyk as hulle veronderstel is om langtermynbeleggers te wees. Ek is 'n bietjie bekommerd dat Real Time, hoewel dit wonderlik is as dit reg gebruik word, 'n fokus kan word van diegene wat daarvan hou om vinnig te maak en om van belang te vergeet.

Die tweede grootste klag wat ek het, is hoe% veranderinge gekommunikeer word (of eerder gewoonlik nie gekommunikeer word nie), veral vir waardes wat normaalweg as persentasies bereken word. Dit maak 'n groot verskil as u praat oor die vermindering van die weieringskoers op 'n webwerf met 10% en u bedoel om die weieringskoers van 50% tot 40% te neem (10% in nominale of absolute terme) teenoor die vermindering van die weieringskoers van 50% tot 45 % (10% in relatiewe terme). Gevallestudies is berug daarvoor dat hulle op hierdie manier met syfers speel en hoegenaamd nie duidelik is oor die getal & # 039s nie. Dit is 'n groot geval van & # 034Your Mileage May Vary & # 034. Byvoorbeeld, in # 7 moet u aandui dat die verandering 'n absolute verandering van -3% is vir Direct in plaas van 'n relatiewe verandering van -3%.

Wat punt # 4 betref: Google Analytics het hierdie kleurprobleem met die weieringstempo regdeur weergawe 4 in die Flash-gebaseerde grafieke bo-aan gehad. 'N Verlaging van die weieringskoers as u vergelykings in die grafiek doen, is rooi.

Michael: Daar is skaars geleenthede waar intydse data nuttig is. Skaars. :)

Ek & # 039m is 'n aanhanger of intydse data is slegs nuttig as dit aan twee kriteria voldoen: 1. (U noem dit) Kan u genoeg data versamel om die resultate beduidend te maak? 2. Het u die vermoë om intyds op te tree?

As albei ja is, gebruik dan intydse data, anders fokus u op strategiese ontleding.

Ek hou van u punt om persentasie veranderinge te kommunikeer. Dankie.

Dankie, Avinash! Ek het geweet dat ek nie van sirkeldiagramme hou nie, maar kon nie agterkom hoekom nie. Dit maak dit op. Nou weet ek wat om te doen (tabelle).

Pasteie is om te eet, nie om te karteer nie.

@Kim White, ek was presies op dieselfde manier en het nie geweet waarom ek nie van sirkeldiagramme hou nie. As ons kyk na die voorbeeld hierbo van Avinash & # 039, is die duidelike probleem dat sirkeldiagramme altyd net goed is vir kortstondige kiekies. En kiekies is nooit die beste manier om data aan te bied vir besluitneming nie. Op sy beste lyk dit asof kiekies mense net kan inlig oor dinge (en wie benodig deesdae net inligting ter wille van inligting?).

Om nie te praat nie, word verskille tussen segmente baie duideliker gemaak deur staafgrafieke. Die mentale toevoeging van tertskywe oor mekaar is 'n oefening in geestelike uitputting.

Wil net u gedagtes uitbrei as 'n manier om u duime te gee.

Maak dinge baie makliker. Dankie

Is mal oor hierdie boodskap! Dankie, Avinash.

Soms voel ontleders onder druk van die fout # 6 & # 034 te min data & # 034 deur belanghebbendes wat 'n gebrek het aan) statistiese insig, (b) geduld, (c) moed, of (d) al die bogenoemde, om aan hulle te verduidelik C-suite-bestuurders waarom hulle nie die veldtog of verbetering wat tot produksie gestoot word, kan verklaar nie, is 'n verpletterende sukses.

Ek het gevind dat dit # 5 en # 6 help om statistiese beduidendheid in gewone Engels te vertaal, iets soos & # 034 die herontwerp van die afhandelingproses het die verlagingskoers van 65% verminder tot êrens tussen 57% en 61%. & # 034 Die aanbieding van hierdie soort gegewens op 'n te vroeë, te klein gegewe steekproef lewer 'n pittige vertrouensinterval wat selfs nie-statistiese belanghebbendes erken, nie uitvoerbaar is nie.

Ons stuur nie baie e-pos nie, maar as ons dit doen, wil produkbestuurders altyd weet & # 039 hoe ons dit gedoen het & # 039, veral as hulle 'n gekoopte lys gebruik.

Dit is baie maklik om 'n datumreeks in te stel, KPI & # 039s (vormaansig, voltooiing, video) en verslagnommers te sien.

Dit sou maklik, vinnig en verkeerd wees. U moet onthou om die veldtog te segmenteer, want u rapporteer nie oor die totale vorms wat ingedien is nie, maar oor die vorms wat ingedien is as gevolg van die veldtog (of watter aksie u ook al wou doen).

As u veldtog nie korrek opgestel is nie, kan u na 'n periode kyk, 'n paar gemiddeldes kry en dit vergelyk om te bepaal hoeveel 'n hupstoot u veldtog bied.

Ek gebruik laasgenoemde benadering om die impak van persverklarings te skat.

Goeie boodskap! Tyd om bietjie leeswerk in te haal :)

U punt met betrekking tot die statisties beduidende gegewens het my baie tyd bespaar met die hantering van HiPPo & # 039's. Ek hou veral van punt 3, veral tesame met verskeie statistieke.

Die eenvoudige foute wat ek geleer het om te vermy, is:

-Nie annotasie nie. Daar is niks meer irriterend as om terug te gaan op historiese gegewens en 'n positiewe afwyking in die omskakelingskoers te sien en nie te weet waarom ek eers deur die gegewe punte gegrawe het in plaas daarvan dat ek 'n eenvoudige aantekening maak as 'n aantekening nie :)

-Vir # 3 voeg ek nog een tabel by wat die (mediaan datum & # 8211 einddatum) vergelyk met (mediaan datum & # 8211 begindatum). Ek dink ek doen dit om myself gelukkiger te maak deur die groen persentasie te sien!

-Die fout wat my die meeste benadeel op die gebied van webanalise, is die gebruik van nie-gesegmenteerde statistieke as sleutelprestasie-aanwysers. My manier om dit te vermy, is as ek nie in 'n sin kan verduidelik hoe 'n spesifieke maatstaf die kern van die besigheid beïnvloed wat ek help nie. Ek segmenteer en sny dit tot ek kan.

Brian: Ek hou van al drie wenke! So eenvoudig en so wonderlik (en ongelukkig so selde gevolg deur die meeste ontleders).

Al drie het dit gemeen: dit maak dit baie, baie makliker vir mense om te verstaan ​​wat u sê as hulle alleen met u data is (sonder u magnetiese teenwoordigheid om konteks te gee).

Ons los hierdie gereelde gebruiksgeval selde op en dit is hartseer.

Hallo Avinash, goeie wenke oor data-analise vir beide beginners en 'kundiges'.

'N Gevolgtrekking wat ek by # 4 wil voeg, is dat die veranderinge altyd beklemtoon word, aangesien ander die veranderinge dalk nie sal sien soos u wil hê nie - met ander woorde, beklemtoon die voor die hand liggende. 'N Paar jaar gelede was daar 'n pop-art-vasvra oor veranderingsblindheid in nuwe tye wat ek liefgehad het (http://goo.gl/t5bHc), want dit beklemtoon ons onvermoë om soms veranderinge op te spoor.

Ook moet 'n mens die 'bysiende strik' vermy - die slaggate om slegs na 'n gedeelte van die data te kyk. U het miskien goeie ontleding gedoen, maar die gevolgtrekkings wat u daaruit maak, kan redelik ver van die waarheid wees as u dit met 'n meer holistiese data beskikbaar stel.

Dikwels maak ons ​​kaarte sonder om ons gehoor in gedagte te hou. Die kaarte is vir ons sinvol (miskien), maar help dit om die punt oor te dra? As u twyfel, wys ek my grafieke vir vriende en vra hulle wat hulle sien. As hulle struikel, weet ek dat ek die kaart moet heroorweeg en weer moet doen.

Sirkelkaarte. Ek het onlangs 'n artikel gelees waarin 'n neurologiese studie bewys het dat mense nie die vermoë het om tertstukke akkuraat te vergelyk om die verskille te bepaal nie. Menslike brein verstaan ​​stawe en lyne baie beter. My mooi 3D-sirkeldiagramme verskyn nie meer in my verslae nie.

Dankie Avinash & # 8211 dit is alles nuttig. Ek stem veral saam met # 3 & # 8211 hoe nutteloos om daaglikse tendense oor lang tydperke te toon.

Behoorlike ontleding vir die oorwinning!

Ek hou van die denkproses agter u Market Motive-kursus. Ek begin inligting soos Neo van Matrix sien.

U eerste voorbeeld Vergelyk nooit appels met waatlemoene nie. Ek moet onthou dat GA 'n paar kategorieë vir verkeersbronne bevat: soek, verwysings, direk, veldtog. Dit is die 4 bronne in my GA en enigiets anders wat as bron, soos Twitter of Facebook, gerapporteer word, is reeds in een van die 4 bronne.

My fout: ek dink ek het Mobile Search opgeneem in een van die verslae reg langs die organiese soektog. oopps!

Ek vind baie waarde in u Market Motive Certification Course.

Ek is 'n beginner en dankie dat u dit verstaanbaar gemaak het vir 'n & # 034beperkte webanalis & # 034 soos ek.


Dokumentasiepret: DocuVana 2018

Ons het DocuFeest in 2016 gehad, DocuCeilidh in 2017, en nou was dit tyd vir DocuVana 2018. Verlede maand het 'n groep entoesiastiese SDSS IV-medewerkers gereis na die Universiteit van Washington in Seattle, om die SDSS-webbladsye voor te berei vir die volgende groot openbare data vrylating. Data Release 15 (DR15) word beplan vir Desember 2018 en bevat nuwe MaNGA-data. Dit is ook die eerste publieke vrystelling van data vir die MaNGA Stellar-biblioteek, MaStar, dus baie nuwe dokumentasie was nodig! En dit was nie net die nuwe data wat baie werk geskep het nie: die APOGEE-2-span het van die geleentheid gebruik gemaak om hul bestaande webbladsye deur te gaan en op te dateer en te verbeter waar nodig. En hulle het reeds 'n voorsprong gemaak vir die talle nuwe sterre-spektra wat hulle in 2019 in DR16 gaan uitreik.

SDSS IV-middele hard aan die werk by DocuVana (krediet: J. Sobeck)

Baie skryfwerk is gedoen, nuwe bladsye is verlore gegaan, maar tussen al die tik en redigering het die dokumentasie-span ook tyd geneem om Seattle te verken. Hulle het wonderlike kos geniet, die Museum of Modern Pop Culture besoek en 'n toer van ingenieur Curtis Bartosz deur die UW-masjienwinkel gekry, waar al die SDSS-borde gemaak word.

Die kos is altyd goed by ons dokumentasie-feeste! (krediet: J. Sobeck)

Inspeksie van plate in die werkswinkel van die Universiteit van Washington (krediet: J. Sobeck)

So, waarom het al hierdie mense aan DocuVana deelgeneem? Omdat hulle omgee vir dokumentasie: hulle wil seker maak dat hul data nie net beskikbaar is om af te laai nie, maar dat mense ook hul data kan gebruik: vir wetenskaplike projekte, onderrigprojekte, of net om na die pret te kyk. En om dit te kan doen, benodig die data duidelike en maklik toeganklike beskrywings, voorbeelde en tutoriale.

Bly op hoogte vir Desember, wanneer u hul harde werk sal kan sien as DR 15 regstreeks begin!

SDSS Data Release Coordinator

PS: 'n baie groot dank aan die DocuVana-organiseerder Jennifer Sobeck en José Sanchez-Gallego aan die Universiteit van Washington. En ook baie dankie aan al die deelnemers aan DocuVana sonder wie se harde werk ons ​​nie 'n webwerf vir DR15 sou hê nie: Amy Jones, Ben Murphy, Bonnie Souter, Brian Cherinka, David Stark, David Law, Dan Lazarz, Gail Zasowski, Joel Brownstein, Jordan Raddick, Julie Imig, Karen Masters, Kyle Westfall, Maria Argudo-Fernández, Michael Talbot, Rachael Beaton, Renbin Yan en Sten Hasselquist (asook Becky Smethurst, Rita Tojeiro, Ben Weaver en Ani Thaker via video-skakel)


Die banaliteit van gevaar

Toe ek na hierdie gesprekke geluister het, was ek getref deur hoe alledaags die bronne van hierdie gevare was wat die daaglikse lewe betref. Anders as kernoorlog of een of ander terroris wat 'n supervirus bou (bedreigings waarvan Sir Martin Rees welsprekend gepraat het), doen ons dit gesamentlik deur ons eie onskuldige individuele optrede as dit kom by die klimaatkrisis en 'n opkomende toesigkultuur. Dit is nie asof 'n uitheemse bedreiging aangebreek het en 'n megalaser sal gebruik om die Aarde se klimaat in 'n nuwe en gevaarlike toestand te dryf nie. Nee, dit is net ons - vlieg rond, gebruik plastiekbottels en hou ons huise in die winter lekker. En dit is nie asof soldate met 'n swart wapenrusting by ons deure aankom en ons dwing om 'n luisterapparaat te installeer wat ons aktiwiteite volg nie. Nee, ons sit hulle gewillig op die kombuistoonbank op omdat dit so maklik is. Hierdie bedreigings vir ons bestaan ​​of vir ons vryhede is dinge wat ons doen net deur ons lewens te leef in die kulturele stelsels waarin ons gebore is. En dit sal baie moeite verg om ons van hierdie stelsels te ontknoop.

So, wat is dan volgende? Is ons eenvoudig gedoem omdat ons nie gesamentlik kan uitvind hoe om met iets anders te bou en saam te leef nie? Ek weet nie. Dit is moontlik dat ons gedoem is. Maar ek het wel hoop gevind in die toespraak van die groot (en my gunsteling) wetenskapfiksieskrywer Kim Stanley Robinson. Hy het daarop gewys hoe verskillende tydperke verskillende 'gevoelstrukture' het, wat die kognitiewe en emosionele agtergrond van 'n era is. Robinson het na 'n paar positiewe veranderinge gekyk na aanleiding van die COVID-pandemie, waaronder 'n hernieude gevoel dat die meeste van ons besef dat ons almal hierin saam is. Miskien, volgens hom, gaan die struktuur van gevoel in ons eie tyd verander.


Kyk die video: EK voetbal 2021 (Desember 2022).