title: Loreen

text:
Lorine Zineb Nora Talhaoui (sinh ngày 16 tháng 10 năm 1983), được biết đến nhiều hơn với nghệ danh Loreen, là một ca sĩ nhạc pop và nhà sản xuất âm nhạc người Thụy Điển gốc Maroc. Loreen đã giành chiến thắng cuộc thi Eurovision Song Contest hai lần, vào năm 2012 với ca khúc "Euphoria" và vào năm 2023 với ca khúc "Tattoo".

Quan tâm đến trở thành một nhạc sĩ, cô đã tham gia trong cuộc thi thần tượng truyền hình Idol 2004, xếp thứ tư chung cuộc. Năm sau, cô phát hành đĩa đơn đầu tiên của cô, "The Snake", với ban nhạc Rob'n'Raz và trở thành một người dẫn chương trình truyền hình TV400. Làm việc như một nhà sản xuất phân đoạn và giám đốc cho một số chương trình truyền hình thực tế Thụy Điển, vào năm 2011, cô phát hành đĩa đơn "My Heart Is Refusing Me" thành công thương mại ở Thụy Điển.

Tiểu sử
Loreen sinh ra tại Stockholm, Thụy Điển vào năm 1983 nhưng gia đình sau đó chuyển đến Västerås, nơi cô học phổ thông. Cô đã dành hầu hết tuổi thanh thiếu niên của cô trong Gryta, một khu vực dân cư tại Västerås. Cha mẹ cô là người Berber nhập cư từ Maroc. Đầu năm 2017, Loreen công khai là người song tính.

Tham khảo

Sinh năm 1983
Nữ ca sĩ Thụy Điển
Người Stockholm
Người Västerås
Nhà sản xuất âm nhạc
Người đoạt giải Eurovision Song Contest
Nhân vật còn sống
Nghệ sĩ của Warner Music Group
Ca sĩ từ Stockholm
Người tham gia Eurovision Song Contest 2012
Người tham gia Eurovision Song Contest của Thụy Điển
Nữ ca sĩ thế kỷ 21
Ca sĩ LGBT


title: Mận gai

text:
Mận gai (danh pháp hai phần: Prunus spinosa) là một loài mận bản địa ở châu Âu, Tây Á, và cục bộ ở tây bắc châu Phi. Đây cũng là loài cây nhập tịch cục bộ tại New Zealand và miền đông Bắc Mỹ.

Mận gai là một loại cây rụng lá có kích cỡ cây bụi lớn hay cây nhỏ cao đến 5 m, vỏ cây hơi đen và các cành rậm rạp, cứng và có gai. Lá cây có hình bầu dục, dài 2–4.5 cm và rộng 1.2–2 cm, mép là có răng cưa. Hoa mận gai có đường kính 1,5 cm, với năm cánh hoa màu trắng kem; hoa xuất hiện trước khi trổ lá vào đầu xuân. Mận gai là loài lưỡng tính và được côn trùng thụ phấn. Quả mận gai có đường kính , có màu đen với một lớp phấn màu tím xanh, chín vào mùa thu, và vẫn được thu hoạch theo lối truyền thống, ít nhất là ở Anh Quốc, và tháng 10 hay tháng 11 sau đợt sương giá đầu tiên. Quả mận gai có lớp thịt mỏng.

Mận gai thường xuyên bị nhầm lẫn với P. cerasifera (mận anh đào), đặc biệt là vào đầu mùa xuân khi hoa mận anh đào ra hơi sớm hơn so với mận gai. Ta có thể phân biệt dựa vào màu hoa, mận gai có màu trắng kem và mận anh đào màu trắng thuần. Ta cũng có thể phân biệt chúng vào mùa đông do tập quan cây nhỏ hơn sẽ cứng hơn, các nhánh cây góc rộng ở mận gai; vào mùa hè với việc lá cây mận gai tương đối hẹp hơn, gấp hơn hai lần chiều rộng; và vào mùa thu nhờ màu sắc của vỏ quả — quả mận gai màu tím đen còn quả mận anh đào có màu vàng hay đỏ.

Mận gai có một tứ bội (2n=4x=32) nhiễm sắc thể.

Tham khảo

Liên kết ngoài

 Cookipedia entry for Sloe Recipes

S
Thực vật châu Âu
Thực vật được mô tả năm 1753
Thực vật Na Uy
Cây thuốc


title: Mận anh đào

text:
Mận anh đào (danh pháp khoa học: Prunus cerasifera) là loài bản địa tại bán đảo Balkan, Thổ Nhĩ Kỳ và Trung Á.

Mô tả
Loại mận anh đào hoang dã là cây bụi lớn hay cây nhỏ cao từ 6–15 m, là loài rụng lá và lá cây dài 4–6 cm. Đây là một trong những loài cây châu Âu đầu tiên trổ hoa vào mùa xuân, thường bắt đầu vào giữa tháng hai. Hoa mận anh đào có màu trắng và kích thước trên 2 cm, với năm cánh hoa. Quả mận anh đào là loại quả hạch, có đường kính 2–3 cm, có vỏ quả màu vàng hay đỏ. Quả mận anh đào có thể ăn được và đạt đến độ chín từ đầu tháng bảy đến giữa tháng chín.

Loài này có thể được tìm thấy với tình trạng mọc hoang dại, đã xuất phát từ các vườn cây và trở thành cây nội địa, như ở Bắc Mỹ.

Mận anh đào được trồng trọt có quả, lá và hoa với nhiều màu sắc khác nhau. Một số giống có quả ngọt và có thể ăn tươi, trong khi một số giống khác có quả chua và tốt nhất là nên dùng làm mứt.

Mận anh đào là một loại cây cảnh phổ biến được trồng tại sân vườn hay khu phong cảnh, do nó trổ hoa từ rất sớm. Nhiều giống cây mới đã được phát triển, nhiều trong số chúng có lá màu tím như 'Atropurpurea'. Các giống lá màu tím cũng có quả màu tím sẫm, và do vậy khá hấp dẫn. Mận anh đào có hoa màu tráng hoặc hồng. Giống 'mây dông' có lá màu đỏ tươi thẫm màu tím. Các loài khác như 'Lindsayae', có lá màu lục. Một số loài mận anh đào lá tím được sử dụng để làm bonsai và các dạng cây cắt tỉa khác.

Tham khảo

Liên kết ngoài

 Thư viện ảnh – University of California, Berkeley

C
Cây cảnh
Cây trang trí
Thực vật châu Á
Thực vật châu Âu


title: Họ Gà nước

text:
Họ Gà nước (danh pháp hai phần: Rallidae) là một họ chim phân bố toàn cầu thuộc bộ Sếu. Họ Gà nước gồm có 39 chi còn sinh tồn với khoảng 150 loài đã biết. Họ này thể hiện sự đa dạng đáng kể. Nhiều loài có môi trường sống liên quan tới các vùng đất ngập nước, mặc dù các loài trong họ này được tìm thấy trong mọi môi trường sống trên mặt đất, ngoại trừ các sa mạc khô, vùng cực và các khu vực núi cao phía trên đường tuyết. Các thành viên của họ Rallidae được tìm thấy trên tất cả các châu lục, trừ Nam Cực. Có rất nhiều loài sinh sống trên hải đảo. Môi trường sống phổ biến nhất là vùng đầm lầy hay rừng rậm. Gà nước đặc biệt thích cây cối rậm rạp.

Hệ thống và tiến hóa

Các chi còn sinh tồn

 Rallidae incertae sedis
 Rougetius - 1 loài gà nước Rouget.
 Rallinae - gà nước mỏ dài và đồng minh.
 Anurolimnas - 1 loài.
 Rallus - 12 loài gà nước điển hình.
 Biensis - 1 loài gà nước Madagascar.
 † Aphanapteryx - 1 loài gà nước đỏ, tuyệt chủng.
 † Erythromachus - 1 loài gà nước Rodrigues, tuyệt chủng.
 Dryolimnas - 1 loài gà nước họng trắng (Dryolimnas cuvieri), 1 loài tuyệt chủng (Dryolimnas augusti).
 Crex (bao gồm cả Crecopsis) - 2 loài.
 Lewinia (bao gồm cả Aramidopsis) - 5 loài gà nước; đôi khi nằm trong Rallus.
 Gymnocrex - 3 loài.
 Gallirallus (bao gồm cả Eulabeornis, Habroptila, Nesoclopeus) - 13 loài gà nước Austro-Thái Bình Dương còn sống, 6 loài tuyệt chủng gần đây.
 Gallinulinae
 Pardirallini - gà nước đồng rừng và đồng minh.
 Pardirallus - 3 loài.
 Mustelirallus (gồm cả Cyanolimnas, Neocrex) - 4 loài.
 Amaurolimnas - 1 loài.
 Aramides - 8 loài gà nước đồng rừng còn sống.
 Gallinulini - sâm cầm, kịch và đồng minh
 Pareudiastes - 1 loài sinh tồn (Pareudiastes silvestris), 1 loài tuyệt chủng (Pareudiastes pacificus)
 Tribonyx - 2 loài.
 Porphyriops - 1 loài.
 Porzana - 3 loài cuốc điển hình.
 Paragallinula - 1 loài.
 Gallinula (bao gồm Edithornis) - 4 loài chim kịch còn sinh tồn, 1 loài tuyệt chủng gần đây
 Fulica - 11 loài sâm cầm còn sinh tồn, 1 loài tuyệt chủng gần đây.
 Porphyrioninae
 Porphyrionini - Xít và đồng minh
 † Aphanocrex - 1 loài tuyệt chủng.
 Porphyrio (bao gồm Notornis và Porphyrula) - 10 loài chim xít (trích) còn sinh tồn, 2 loài tuyệt chủng gần đây.
 Himantornithini - Gà đồng, cuốc và đồng minh
 Himantornis - 1 loài gà nước Nkulengu
 Megacrex - 1 loài (New Guinea Flightless Rail)
 Aenigmatolimnas - 1 loài
 Poliolimnas - 1 loài gà nước mày trắng.
 Gallicrex - 1 loài gà đồng (cúm núm).
 Amaurornis - 5 loài cuốc.
 Zapornini - Cuốc Cựu thế giới.
 Rallina - 4 loài gà nước rừng.
 Limnocorax - 1 loài.
 Limnobaenus - 2 loài cuốc.
 Zapornia - 7 loài cuốc còn sinh tồn, 5 loài tuyệt chủng
 Laterallini - Cuốc Tân thế giới.
 Micropygia - 1 loài.
 Rufirallus - 1 loài cuốc chỏm đầu nâu đỏ.
 Laterallus - 6 loài.
 Coturnicops - 2 loài.
 Hapalocrex - 1 loài cuốc ngực vàng.
 Limnocrex - 2 loài.
 † Mundia - 1 loài tuyệt chủng (cuốc đảo Ascension).
 Atlantisia - 1 loài (gà nước đảo Inaccessible).
 Creciscus - 4 loài.

Các chi tuyệt chủng gần đây

Ngoài ra, có nhiều loài gà nước tiền sử thuộc các chi còn tồn tại, chỉ được biết đến từ các hóa thạch hay tàn tích bán hóa thạch, như gà nước Ibiza (Rallus eivissensis). Chúng không được liệt kê ở đây; xem ghi chép chi và các bài trên hóa thạch và Chim tiền sử Kỷ Đệ Tứ muộn về các loài này.

 Chi Nesotrochis - gà nước hang (3 loài; tuyệt chủng thời tiền sử hoặc sau đó)
 Gà nước hang Antil, Nesotrochis debooyi (Puerto Rico và quần đảo Virgin, Tây Ấn) - có thể đã sống sót đến thời kỳ lịch sử
 Gà nước hang Haiti, Nesotrochis steganinos (Haiti, Tây Ấn) - tiền sử
 Gà nước hang Cuba, Nesotrochis picapicensis (Cuba, Tây Ấn) - tiền sử
 Chi Diaphorapteryx - Gà nước Hawkins (tuyệt chủng vào thế kỷ 19)
 Chi Aphanapteryx (2 loài; tuyệt chủng giữa thế kỷ 18)
 Chi Cabalus - gà nước Chatham (đôi khi đặt trong Gallirallus; tuyệt chủng khoảng năm 1900)
 Chi Mundia - cuốc đảo Ascension - trước đây nằm trong Atlantisia; (cuối thế kỷ 17)
 Chi Aphanocrex - Xít St Helena (trước đây nằm trong Atlantisia; tuyệt chủng vào thế kỷ 16)

Gà nước Fernando de Noronha không được mô tả, chi và loài không xác định, có lẽ đã sống sót đến thời lịch sử.

Tuyệt chủng tiền sử Kỷ Đệ Tứ muộn
 Chi Capellirallus - Snipe-rail
 Chi Vitirallus - Gà nước Viti Levu. Mẫu chuẩn định loài của Vitirallus watlingi nằm trong bộ sưu tập của Bảo tàng New Zealand Te Papa Tongarewa.
 Chi Hovacrex - Xít Hova.
và xem các miêu tả của các chi này.

Hồ sơ hóa thạch
Các loài hóa thạch của gà nước tiền sử tuyệt chủng từ lâu được ghi chép phong phú từ các tằng hệ được nghiên cứu kỹ của châu Âu và Bắc Mỹ, cũng như các địa tầng được nghiên cứu kém toàn diện hơn ở nơi khác:

 Chi Eocrex (Wasatch Eocen sớm ở Steamboat Springs, Hoa Kỳ)
 Chi Palaeorallus (Wasatch Eocen sớm ở Wyoming, Hoa Kỳ)
 Chi Parvirallus (Eocen sớm - giữa ở Anh)
 Chi Aletornis (Bridger Eocen giữa ở quận Uinta, Hoa Kỳ) - bao gồm cả Protogrus
 Chi Fulicaletornis (Bridger Eocen sớm ở Henry's Fork, Hoa Kỳ)
 Chi Latipons (Eocen giữa ở Lee-on-Solent, Anh)
 Chi Ibidopsis (Hordwell Eocen muộn ở Hordwell, Vương quốc Anh)
 Chi Quercyrallus (Eocen muộn -? Oligocen muộn ở Pháp)
 Chi Belgirallus (Oligocen sớm ở Tây Trung Âu)
 Chi Rallicrex (Corbula Oligocen giưa/muộn ở Kolzsvár, Romania)
 Rallidae gen. et sp. indet. (Oligocen muộn ở Billy-Créchy, Pháp)
 Chi Palaeoaramides (Oligocen muộn/Miocen sớm - Miocen muộn ở Pháp)
 Chi Rhenanorallus (Oligocen muộn/Miocen sớm ở bồn địa Mainz, Đức)
 Chi Paraortygometra (Oligocen muộn/?Miocen sớm -? Miocen giữa ở Pháp) - bao gồm cả Microrallus
 Chi Pararallus (Oligocen muộn? - Miocen muộn ở Trung Âu) - có lẽ thuộc Palaeoaramides
 Rallidae gen. et sp. indet. (Bathans Miocen sớm/giữa ở Otago, New Zealand)
 Rallidae gen. et sp. indet. (Bathans Miocen sớm/giữa ở Otago, New Zealand)
 Chi Miofulica (Anversian Black Sand Miocen giữa ở Antwerp, Bỉ)
Chi Miorallus (Miocen giữa ở Sansan, Pháp -? Miocen muộn ở Rudabánya, Hungary)
 Chi Youngornis (Shanwang Miocen giữa ở Lâm Cù, Trung Quốc)
 Rallidae gen. et sp. indet. (Sajóvölgyi Miocen giữa ở Mátraszõlõs, Hungary)
 Rallidae gen. et sp. indet. (Miocen giữa ở Grive-Saint-Alban, Pháp)
 Rallidae gen. et sp. indet. (Miocen muộn ở mỏ đá Lemoyne, Hoa Kỳ)
 Rallidae gen. et sp. indet. UMMP V55013-55014; UMMP V55012/V45750/V45746 (Rexroad Pliocen muộn ở Saw Rock Canyon, Hoa Kỳ)
 Rallidae gen. et sp. indet. UMMP V29080 (Rexroad Pliocen muộn ở Fox Canyon, Hoa Kỳ)
 Chi Creccoides (Blanco Pliocen muộn/Pleistocen sớm ở quận Crosby, Hoa Kỳ)
 Rallidae gen. et sp. indet. (Bermuda, Tây Đại Tây Dương)
 Rallidae gen. et sp. indet. (trước đây gọi là Fulica podagrica) (Pleistocen muộn ở Barbados)
 Chi Pleistorallus (Pleistocen giữa ở New Zealand). Mẫu chuẩn định kiểu của Pleistorallus flemingi nằm trong bộ sưu tập của Bảo tàng New Zealand Te Papa Tongarewa.

Đặt ở đây nhưng nghi ngờ
Các chi sau có thể không phải là thuộc họ Gà nước:
 Chi Ludiortyx (Eocen muộn) - bao gồm "Tringa" hoffmanni, "Palaeortyx" blanchardi, "P." hoffmanni.
 Chi Telecrex (Irdin Manha Eocen muộn ở Chimney Butte, Mông Cổ)
 Chi Amitabha (Bridger Eocen giữa ở Forbidden City, Hoa Kỳ) - phasianid?
 Chi Palaeocrex (Oligocen sớm ở mỏ đá Trigonias, Hoa Kỳ)
 Chi Rupelrallus (Oligocen sớm ở Đức)
 Neornithes incerta sedis (Oligocen muộn ở Riversleigh, Úc)
 Chi Euryonotus (Pleistocen ở Argentina)

Phát sinh chủng loài
Phát sinh chủng loài họ Rallidae theo John Boyd.

Chú thích

Liên kết ngoài

 15 loài gà nước trên trang SVRVN
 Worthy, T.H. (2004). The fossil rails (Aves: Rallidae) of Fiji with descriptions of a new genus and species.  Journal of the Royal Society of New Zealand 34 (3): 295-314. . Pdf


title: Gà nước vằn

text:
Gà nước vằn (danh pháp hai phần: Gallirallus striatus) là một loài gà nước được tìm thấy ở tiểu lục địa Ấn Độ và Đông Nam Á. Gà nước vằn có đỉnh đầu hung, mặt lưng nâu thẫm có nhiều vằn lượn sóng trắng, phần dưới lưng và lông cánh sơ cấp có nhiều chấm trắng, mỗi lông đều viền nâu hơi vàng
Khu vực sinh sản đã được ghi nhận từ tháng 7 ở chân núi Himalaya từ Dehradun ở phía tây.

Phân loài
Loài này có các phân loài sau:
Gallirallus striatus albiventer (Swainson, 1838)
Gallirallus striatus gularis (Horsfield, 1821)
Gallirallus striatus jouyi (Stejneger, 1887)
Gallirallus striatus obscurior (Hume, 1874)
Gallirallus striatus striatus (Linnaeus, 1766)
Gallirallus striatus taiwanus (Yamashina, 1932)

Tham khảo

S
Chim Bangladesh
Chim Nepal
Chim Ấn Độ
Chim Việt Nam
Chim Thái Lan
Chim Philippines


title: Phân tích độ nhạy

text:
Phân tích độ nhạy (SA) là kỹ thuật làm thế nào để phân chia sự không chắc chắn trong kết quả đầu ra của một mô hình toán học hoặc một hệ thống (hệ thống số hoặc các hệ thống khác) thành các nguồn không chắc chắn khác nhau ở đầu vào mô hình đó. Một kỹ thuật liên quan khác có tên là phân tích độ không chắc chắn, kỹ thuật này tập trung nhiều hơn vào định lượng độ không chắc chắn và sự lan truyền sự không chắc chắn. Lý tưởng nhất, phân tích độ nhạy và phân tích độ không chắc chắn nên được tiến hành song song.

Trong không chắc chắn điều khoản nói chung và phân tích độ nhạy điều tra sự vững mạnh của một nghiên cứu khi nghiên cứu bao gồm một số hình thức [[mô hình thống kê. Phân tích độ nhạy có thể hữu ích để lập mô hình máy tính cho một loạt các mục đích, bao gồm:
 Hỗ trợ ra quyết định hoặc phát triển các khuyến nghị cho các nhà sản xuất quyết định (ví dụ như kiểm tra sự vững mạnh của kết quả);
 Tăng cường thông tin liên lạc từ nhà mô hình cho các nhà sản xuất quyết định (ví dụ bằng cách đưa ra các khuyến nghị đáng tin cậy hơn, dễ hiểu, hấp dẫn, thuyết phục);
 Tăng cường sự hiểu biết hoặc định lượng của hệ thống (ví dụ như sự hiểu biết mối quan hệ giữa các biến số đầu vào và đầu ra);
 Mô hình phát triển (ví dụ như tìm kiếm các lỗi trong mô hình).

Hãy để chúng tôi đưa ra một ví dụ: trong bất kỳ quá trình lập ngân sách luôn có những biến không chắc chắn. Mức thuế suất trong tương lai, lãi suất, tỷ lệ lạm phát, số lượng nhân viên, chi phí hoạt động và các biến khác có thể không được biết đến với độ chính xác tuyệt vời. Độ nhạy phân tích trả lời câu hỏi, "nếu các biến này đi chệch từ kỳ vọng, những gì các hiệu ứng sẽ là (kinh doanh, hệ thống, mô hình, hoặc bất cứ điều gì đang được phân tích)?"

Tổng quan

Vấn đề gặp nhau trong lĩnh vực khoa học xã hội, kinh tế, tự nhiên có thể dẫn đến việc sử dụng các mô hình máy tính, mà nói chung không cho vay mình một sự hiểu biết đơn giản của mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào (những gì đi vào mô hình) và đầu ra (phụ thuộc vào mô hình của các biến). Đánh giá cao như vậy, tức là sự hiểu biết về mô hình hoạt động đáp ứng với những thay đổi trong đầu vào của nó, được tầm quan trọng cơ bản để đảm bảo sử dụng đúng các mô hình.

Mô hình máy tính được xác định bởi một loạt các phương trình, yếu tố đầu vào, các thông số, và các biến nhằm mục đích mô tả các quá trình đang được điều tra.

Đầu vào là nhiều nguồn của sự không chắc chắn bao gồm cả lỗi của đo lường, sự vắng mặt của thông tin và sự thiếu hiểu biết hoặc một phần của các lực lượng và cơ chế lái xe. Không chắc chắn này áp đặt một giới hạn về sự tự tin  của chúng tôi trong các phản ứng hoặc đầu ra của mô hình. Hơn nữa, các mô hình có thể phải đối phó với biến đổi bản chất tự nhiên của hệ thống, chẳng hạn như sự xuất hiện của sự kiện ngẫu nhiên.

Thực hành mô hình tốt yêu cầu cung cấp một đánh giá rằng mô hình của sự tự tin trong mô hình, có thể đánh giá những điều không chắc chắn liên quan đến quá trình mô hình hóa và với kết quả của mô hình chính nó. [[Không chắc chắn và độ nhạy Phân tích cung cấp các công cụ giá trị đặc trưng cho sự không chắc chắn liên quan với một mô hình. Phân tích không chắc chắn (UA) định lượng không chắc chắn trong các kết quả của một mô hình. Phân tích độ nhạy cảm có vai trò bổ sung đặt hàng bởi tầm quan trọng của sức mạnh và sự liên quan của các yếu tố đầu vào trong việc xác định sự thay đổi ở đầu ra.

Trong các mô hình liên quan đến nhiều phân tích độ nhạy cảm biến đầu vào là một thành phần thiết yếu của xây dựng mô hình và đảm bảo chất lượng. Cơ quan quốc gia và quốc tế tham gia trong các nghiên cứu đánh giá tác động bao gồm phần dành để phân tích độ nhạy trong hướng dẫn của họ. Ví dụ như Ủy ban châu Âu, Văn phòng Quản lý và Ngân sách Nhà Trắng, ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu và Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ.

Đôi khi một phân tích độ nhạy có thể tiết lộ những hiểu biết đáng ngạc nhiên về các chủ đề quan tâm. Ví dụ, lĩnh vực của ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) nghiên cứu (trong số các chủ đề khác) vấn đề làm thế nào để lựa chọn thay thế tốt nhất trong số một số lựa chọn thay thế cạnh tranh. Đây là một nhiệm vụ quan trọng trong ra quyết định. Trong bối cảnh như vậy, thay thế từng được mô tả trong điều khoản của một tập hợp các chỉ tiêu đánh giá. Các tiêu chí này được kết hợp với trọng lượng quan trọng. Trực giác, người ta có thể nghĩ rằng lớn hơn trọng lượng cho tiêu chí quan trọng hơn mà tiêu chí cần có. Tuy nhiên, điều này có thể không phải là trường hợp. Điều quan trọng là để phân biệt khái niệm "tới hạn" với tầm quan trọng "" By "quan trọng.", Chúng tôi có nghĩa là một tiêu chí với sự thay đổi nhỏ (như là một tỷ lệ phần trăm) trọng lượng của nó, có thể gây ra một thay đổi đáng kể của giải pháp cuối cùng. Đó là tiêu chí có thể với trọng lượng khá nhỏ tầm quan trọng (ví dụ, những người mà không phải là rất quan trọng trong đó tôn trọng) là quan trọng hơn trong một tình huống nhất định hơn so với người có trọng lượng lớn hơn.  Đó là, một phân tích độ nhạy có thể làm sáng tỏ các vấn đề không dự đoán vào đầu của một nghiên cứu. Điều này, đến lượt nó, có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các nghiên cứu ban đầu và hỗ trợ trong việc thực hiện thành công của giải pháp cuối cùng.

Phương pháp luận

Có một số thủ tục có thể thực hiện sự không chắc chắn (UA) và phân tích độ nhạy (SA). Các lớp học quan trọng của phương pháp là:

 Các phương pháp địa phương, chẳng hạn như phái sinh đơn giản của đầu ra   with respect to an input factor :
,
where the subscript  chỉ ra rằng phái sinh được thực hiện tại một số điểm cố định trong không gian của đầu vào (vì thế các địa phương trong tên của lớp). liên hợp mô hình and Automated Differentiation là phương pháp trong lớp này.
 A sampling-based sensitivity là một trong đó mô hình được thực hiện liên tục kết hợp các giá trị lấy mẫu từ các phân bố xác suất | phân phối]] (giả định được biết đến) của các yếu tố đầu vào. Một khi mẫu được tạo ra, một số chiến lược (bao gồm cả đầu vào-đầu ra scatterplots đơn giản) có thể được sử dụng để lấy được các biện pháp nhạy cảm cho các yếu tố.
 Phương pháp dựa trên giả lập (ví dụ: Bayesian). With these methods the value of the output  , or directly the value of the sensitivity measure of a factor , được xử lý như một quá trình ngẫu nhiên và ước tính từ dữ liệu máy tính tạo ra điểm. Điều này rất hữu ích khi các chương trình máy tính mô tả các mô hình là đắt tiền để chạy.
 Các phương pháp sàng lọc. Đây là một ví dụ cụ thể của mẫu phương pháp dựa trên. Mục tiêu ở đây là ước tính một vài yếu tố hoạt động trong các mô hình với nhiều yếu tố. Một trong những phương pháp sàng lọc được sử dụng phổ biến nhất là tiểu tác dụng phương pháp.
 Variance based methods. Here the unconditional variance   of   được phân hủy thành các điều kiện do các yếu tố cá nhân cộng với các điều khoản do tương tác giữa các yếu tố. Phân tách sai hoàn toàn chỉ có ý nghĩa khi các yếu tố đầu vào là độc lập với nhau.
 High Dimensional Model Representations (HDMR). The term is due to H. Rabitz and include as a particular case the variance based methods. In HDMR the output  is expressed as a linear combination of terms of increasing dimensionality.
 Methods based on Monte Carlo filtering. Đây cũng là lấy mẫu dựa trên mục tiêu ở đây là để xác định các vùng trong không gian của các yếu tố đầu vào tương ứng với giá trị cụ thể (ví dụ như cao hoặc thấp) của đầu ra.

Thường (ví dụ như dựa trên phương pháp lấy mẫu) UA và SA được thực hiện phối hợp thực hiện các mô hình liên tục cho sự kết hợp của các giá trị yếu tố lấy mẫu với một số phân phối xác suất. Các bước sau đây có thể được liệt kê:

 Xác định mục tiêu chức năng quan tâm.
 Đây là dễ dàng hơn để giao tiếp kết quả của một phân tích độ nhạy khi mục tiêu quan tâm có liên quan trực tiếp đến các vấn đề được giải quyết bằng các mô hình.
 Chỉ định một xác suất mật độ chức năng]] các yếu tố lựa chọn.
 Khi điều này liên quan đến việc gợi ra những ý kiến của các chuyên gia đây là một phần tiêu thụ đắt tiền và thời gian phân tích.
 Tạo ra một  ma trận đầu vào với phân phối (s) thông qua một thiết kế phù hợp. ** Trong thử nghiệm thiết kế, một thiết kế tốt cho các thí nghiệm số nên cung cấp cho tối đa các hiệu ứng với tối thiểu các điểm tính toán. * Đánh giá các mô hình và tính toán phân phối của chức năng mục tiêu. ** Đây là bước thời gian máy tính chuyên sâu. * Chọn một phương pháp để đánh giá ảnh hưởng, tầm quan trọng tương đối của mỗi yếu tố đầu vào trên các chức năng mục tiêu. ** Điều này phụ thuộc vào mục đích phân tích, ví dụ như đơn giản hóa mô hình, yếu tố ưu tiên, giảm sự không chắc chắn,....  ===Assumptions vs. inferences=== Trong không chắc chắn và phân tích độ nhạy có là một thương mại quan trọng giữa nhà phân tích tỉ mỉ như thế nào là khám phá đầu vào giả định và làm thế nào rộng các kết quả suy luận có thể là. Điểm cũng được minh họa bởi econometrician Edward E. Leamer (1990)  :  Tôi đã đề xuất một hình thức tổ chức phân tích độ nhạy mà tôi gọi là "phân tích toàn cầu nhạy cảm 'trong một khu phố của các giả định thay thế được lựa chọn và được xác định khoảng thời gian tương ứng của suy luận. Kết luận được đánh giá là mạnh mẽ, chỉ khi khu phố của các giả định là đủ rộng để được đáng tin cậy và khoảng thời gian tương ứng của kết luận là thu hẹp, đủ để có ích.  Lưu ý Leamer của sự nhấn mạnh về sự cần thiết cho sự tín nhiệm 'trong việc lựa chọn các giả định. Cách dễ nhất để làm mất hiệu lực một mô hình là để chứng minh rằng nó là mong manh đối với sự không chắc chắn trong các giả định hoặc để cho thấy rằng giả định của nó đã không được thực hiện "đủ rộng. Cùng một khái niệm được thể hiện bởi Jerome R. Ravetz, mà mô hình xấu là khi không chắc chắn "trong đầu vào phải được ngăn chặn vì sợ rằng kết quả đầu ra trở thành không xác định.  === Các lỗi ===  Trong một phân tích độ nhạy, Sai lầm loại I được đánh giá là một yếu tố không quan trọng quan trọng và một lỗi Type II được đánh giá là yếu tố quan trọng không quan trọng. Một lỗi Loại III tương ứng với phân tích các vấn đề sai, ví dụ như thông qua một đặc điểm kỹ thuật không chính xác của những điều không chắc chắn đầu vào. Cạm bẫy có thể có trong một phân tích độ nhạy là:  * Mục đích của phân tích không rõ ràng. Kiểm tra thống kê khác nhau và các biện pháp được áp dụng cho vấn đề này và các bảng xếp hạng yếu tố khác nhau thu được. Kiểm tra thay vào đó nên được thay đổi để nhằm mục đích phân tích, ví dụ như ai sử dụng lọc Monte Carlo nếu được quan tâm, trong đó yếu tố chịu trách nhiệm để tạo ra giá trị cao/thấp của đầu ra. * Kết quả đầu ra quá nhiều mô hình được xem xét. Điều này có thể được chấp nhận để đảm bảo chất lượng của mô hình phụ nhưng nên tránh khi trình bày kết quả của phân tích tổng thể. * Piecewise nhạy cảm. Điều này là khi thực hiện phân tích độ nhạy trên mô hình tiểu tại một thời điểm. Cách tiếp cận này là không thận trọng vì nó có thể bỏ qua sự tương tác giữa các yếu tố phụ khác nhau, mô hình (lỗi Type II).  ===Về OAT===  Trong phân tích độ nhạy một tiếp cận chung là sự thay đổi mỗi-lần-một-nhân-tố (OFAT hay OAT), để xem thủ tục này gây ảnh hưởng cho đầu ra như thế nào.R. Bailis, M. Ezzati, D. Kammen, Science 308, 98 (2005)J. Murphy, et al., Nature 430, 768-772 (2004)  OAT customarily involves:  * Di chuyển mỗi lần một yếu tố và * Trở lại điểm trung tâm/cơ sở sau mỗi di chuyển.  Điều này xuất hiện một cách tiếp cận hợp lý như bất kỳ thay đổi quan sát thấy ở đầu ra rõ ràng là do yếu tố duy nhất thay đổi. Hơn nữa bằng cách thay đổi một yếu tố tại một thời điểm, người ta có thể giữ tất cả các yếu tố khác cố định giá trị trung tâm hoặc cơ sở của chúng. Điều này làm tăng so sánh các kết quả (tất cả các hiệu ứng được tính toán với các tham chiếu đến cùng một điểm trung tâm trong không gian) và giảm thiểu nguy cơ bị treo chương trình máy tính, nhiều khả năng một số yếu tố đầu vào thay đổi cùng một lúc. "OAT thường được ưa thích bởi các nhà mô hình vì lý do thực tế. Trong trường hợp mô hình theo phân tích OAT thất bại người lập mô hình ngay lập tức biết đó là yếu tố đầu vào chịu trách nhiệm cho thất bại."  Mặc dù nó đơn giản, phương pháp này là không khám phá không gian của các yếu tố và không đưa vào tài khoản sự thay đổi đồng thời của chúng. Điều này có nghĩa rằng cách tiếp cận OAT không thể phát hiện sự hiện diện của tương tác giữa các yếu tố đầu vào.   ==Các khái niệm liên quan== Trong khi phân tích không chắc chắn nghiên cứu không chắc chắn tổng thể trong kết luận của nghiên cứu, phân tích độ nhạy cố gắng xác định nguồn gốc của trọng lượng không chắc chắn nhiều hơn vào kết luận của nghiên cứu. Ví dụ, một số hướng dẫn cho mô hình   (see e.g. one from the US EPA) or for impact assessment (see one from the European Commission) prescribe sensitivity analysis as a tool to ensure the quality of the modelling/assessment.  Cài đặt vấn đề trong phân tích độ nhạy có điểm tương đồng mạnh mẽ với thiết kế của các thí nghiệm[21] nên cung cấp cho tối đa các hiệu ứng với tối thiểu các điểm tính toán. * Đánh giá các mô hình và tính toán phân phối của chức năng mục tiêu. ** Đây là bước thời gian máy tính chuyên sâu. * Chọn một phương pháp để đánh giá ảnh hưởng, tầm quan trọng tương đối của mỗi yếu tố đầu vào trên các chức năng mục tiêu. ** Điều này phụ thuộc vào mục đích phân tích, ví dụ như đơn giản hóa mô hình, yếu tố ưu tiên, giảm sự không chắc chắn,....  ===Assumptions vs. inferences=== Trong không chắc chắn và phân tích độ nhạy có là một thương mại quan trọng giữa nhà phân tích tỉ mỉ như thế nào là khám phá đầu vào giả định và làm thế nào rộng các kết quả suy luận có thể là. Điểm cũng được minh họa bởi econometrician Edward E. Leamer (1990)  :  Tôi đã đề xuất một hình thức tổ chức phân tích độ nhạy mà tôi gọi là "phân tích toàn cầu nhạy cảm 'trong một khu phố của các giả định thay thế được lựa chọn và được xác định khoảng thời gian tương ứng của suy luận. Kết luận được đánh giá là mạnh mẽ, chỉ khi khu phố của các giả định là đủ rộng để được đáng tin cậy và khoảng thời gian tương ứng của kết luận là thu hẹp, đủ để có ích.  Lưu ý Leamer của sự nhấn mạnh về sự cần thiết cho sự tín nhiệm 'trong việc lựa chọn các giả định. Cách dễ nhất để làm mất hiệu lực một mô hình là để chứng minh rằng nó là mong manh đối với sự không chắc chắn trong các giả định hoặc để cho thấy rằng giả định của nó đã không được thực hiện "đủ rộng. Cùng một khái niệm được thể hiện bởi Jerome R. Ravetz, mà mô hình xấu là khi không chắc chắn "trong đầu vào phải được ngăn chặn vì sợ rằng kết quả đầu ra trở thành không xác định.  === Các lỗi ===  Trong một phân tích độ nhạy, Sai lầm loại I được đánh giá là một yếu tố không quan trọng quan trọng và một lỗi Type II được đánh giá là yếu tố quan trọng không quan trọng. Một lỗi Loại III tương ứng với phân tích các vấn đề sai, ví dụ như thông qua một đặc điểm kỹ thuật không chính xác của những điều không chắc chắn đầu vào. Cạm bẫy có thể có trong một phân tích độ nhạy là:  * Mục đích của phân tích không rõ ràng. Kiểm tra thống kê khác nhau và các biện pháp được áp dụng cho vấn đề này và các bảng xếp hạng yếu tố khác nhau thu được. Kiểm tra thay vào đó nên được thay đổi để nhằm mục đích phân tích, ví dụ như ai sử dụng lọc Monte Carlo nếu được quan tâm, trong đó yếu tố chịu trách nhiệm để tạo ra giá trị cao/thấp của đầu ra. * Kết quả đầu ra quá nhiều mô hình được xem xét. Điều này có thể được chấp nhận để đảm bảo chất lượng của mô hình phụ nhưng nên tránh khi trình bày kết quả của phân tích tổng thể. * Piecewise nhạy cảm. Điều này là khi thực hiện phân tích độ nhạy trên mô hình tiểu tại một thời điểm. Cách tiếp cận này là không thận trọng vì nó có thể bỏ qua sự tương tác giữa các yếu tố phụ khác nhau, mô hình (lỗi Type II).  ===Về OAT===  Trong phân tích độ nhạy một tiếp cận chung là sự thay đổi mỗi-lần-một-nhân-tố (OFAT hay OAT), để xem thủ tục này gây ảnh hưởng cho đầu ra như thế nào.  OAT customarily involves:  * Di chuyển mỗi lần một yếu tố và * Trở lại điểm trung tâm/cơ sở sau mỗi di chuyển.  Điều này xuất hiện một cách tiếp cận hợp lý như bất kỳ thay đổi quan sát thấy ở đầu ra rõ ràng là do yếu tố duy nhất thay đổi. Hơn nữa bằng cách thay đổi một yếu tố tại một thời điểm, người ta có thể giữ tất cả các yếu tố khác cố định giá trị trung tâm hoặc cơ sở của chúng. Điều này làm tăng so sánh các kết quả (tất cả các hiệu ứng được tính toán với các tham chiếu đến cùng một điểm trung tâm trong không gian) và giảm thiểu nguy cơ bị treo chương trình máy tính, nhiều khả năng một số yếu tố đầu vào thay đổi cùng một lúc. "OAT thường được ưa thích bởi các nhà mô hình vì lý do thực tế. Trong trường hợp mô hình theo phân tích OAT thất bại người lập mô hình ngay lập tức biết đó là yếu tố đầu vào chịu trách nhiệm cho thất bại."  Mặc dù nó đơn giản, phương pháp này là không khám phá không gian của các yếu tố và không đưa vào tài khoản sự thay đổi đồng thời của chúng. Điều này có nghĩa rằng cách tiếp cận OAT không thể phát hiện sự hiện diện của tương tác giữa các yếu tố đầu vào.   ==Các khái niệm liên quan== Trong khi phân tích không chắc chắn nghiên cứu không chắc chắn tổng thể trong kết luận của nghiên cứu, phân tích độ nhạy cố gắng xác định nguồn gốc của trọng lượng không chắc chắn nhiều hơn vào kết luận của nghiên cứu. Ví dụ, một số hướng dẫn cho mô hình (see e.g. one from the US EPA) or for impact assessment (see one from the European Commission) prescribe sensitivity analysis as a tool to ensure the quality of the modelling/assessment.  Cài đặt vấn đề trong phân tích độ nhạy có điểm tương đồng mạnh mẽ với thiết kế của các thí nghiệm[21] nên cung cấp cho tối đa các hiệu ứng với tối thiểu các điểm tính toán. * Đánh giá các mô hình và tính toán phân phối của chức năng mục tiêu. ** Đây là bước thời gian máy tính chuyên sâu. * Chọn một phương pháp để đánh giá ảnh hưởng, tầm quan trọng tương đối của mỗi yếu tố đầu vào trên các chức năng mục tiêu. ** Điều này phụ thuộc vào mục đích phân tích, ví dụ như đơn giản hóa mô hình, yếu tố ưu tiên, giảm sự không chắc chắn,....  ===Assumptions vs. inferences=== Trong không chắc chắn và phân tích độ nhạy có là một thương mại quan trọng giữa nhà phân tích tỉ mỉ như thế nào là khám phá đầu vào giả định và làm thế nào rộng các kết quả suy luận có thể là. Điểm cũng được minh họa bởi econometrician Edward E. Leamer (1990)  :   Trong thiết kế của các thí nghiệm nghiên cứu tác dụng của một số quá trình hoặc can thiệp ('điều trị') trên một số đối tượng ('đơn vị thử nghiệm'). Trong phân tích độ nhạy một nhìn vào tác động của thay đổi các yếu tố đầu vào của một mô hình toán học trên đầu ra của mô hình chính nó. Trong cả hai ngành, người ta phấn đấu để có được thông tin từ hệ thống với tối thiểu các thí nghiệm vật lý hoặc số.

Các ứng dụng

Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng

 Để đơn giản hóa các mô hình
 Để điều tra sự vững mạnh của các mô hình dự đoán
 Để chơi những gì nếu phân tích khám phá tác động của các giả định đầu vào và các kịch bản khác nhau
 Là một yếu tố đảm bảo chất lượng (yếu tố nhạy cảm bất ngờ có thể được liên kết để mã hóa các lỗi hoặc misspecifications).

Nó cung cấp thông tin cũng như trên:

 Các yếu tố chủ yếu góp phần để các đầu ra  biến đổi
 Các khu vực trong không gian của các yếu tố đầu vào đầu ra mô hình hoặc tối đa hoặc tối thiểu hoặc trong giới hạn được xác định trước (xem lọc Monte Carlo ở trên)
 Tối ưu hóa (toán học) tối ưu hoặc không ổn định khu vực trong phạm vi không gian của các yếu tố sử dụng trong một tiếp theo chuẩn nghiên cứu
 [[Tương tác (thống kê)| Tương tác giữa các yếu tố  Phân tích độ nhạy cảm là phổ biến trong vật lý và hóa học, trong ứng dụng tài chính, phân tích rủi ro, xử lý tín hiệu, thần kinh mạng lưới và bất kỳ khu vực nơi các mô hình được phát triển. Phân tích độ nhạy cũng có thể được sử dụng trong mô hình dựa trên chính sách đánh giá nghiên cứu. Sensitivity analysis can be used to assess the robustness of composite indicators, also known as indices, such as the Environmental Performance Index.  ===Môi trường=== Mô hình máy tính về môi trường đang ngày càng được sử dụng trong nhiều nghiên cứu và ứng dụng. Ví dụ, mô hình khí hậu toàn cầu được sử dụng cho cả dự báo thời tiết ngắn hạn và biến đổi khí hậu dài hạn.  Hơn nữa, các mô hình máy tính đang ngày càng được sử dụng cho môi trường ra quyết định ở quy mô địa phương, ví dụ như để đánh giá tác động của nhà máy xử lý nước thải trên một dòng sông, hoặc để đánh giá hành vi và chiều dài cuộc sống của sinh bộ lọc đối với nước thải bị ô nhiễm.  Trong cả hai trường hợp phân tích độ nhạy có thể giúp đỡ để hiểu sự đóng góp của các nguồn khác nhau của sự không chắc chắn sự không chắc chắn đầu ra mô hình và hiệu năng hệ thống nói chung. Trong những trường hợp này, tùy thuộc vào mô hình phức tạp, chiến lược lấy mẫu khác nhau có thể là chỉ số nhạy cảm nên truyền thống và có thể được tổng quát để trang trải nhiều biến phân tích độ nhạy,  heteroskedastic effects and correlated inputs.

Kinh doanh
Trong một vấn đề quyết định, các nhà phân tích có thể muốn xác định các trình điều khiển chi phí cũng như số lượng khác mà chúng ta cần phải tiếp thu kiến thức tốt hơn để ra một quyết định. Mặt khác, một số lượng không ảnh hưởng đến các dự đoán, để chúng ta có thể tiết kiệm tài nguyên tại mà không làm giảm độ chính xác bằng cách thư giãn một số điều kiện. Tài chính doanh nghiệp: xác định số lượng không chắc chắn.
Phân tích độ nhạy có thể giúp đỡ trong một loạt các trường hợp khác mà có thể được xử lý bởi các thiết lập được minh họa dưới đây:
 Để xác định các giả định quan trọng hoặc so sánh cấu trúc mô hình thay thế
 Hướng dẫn các bộ sưu tập dữ liệu trong tương lai
 Phát hiện các tiêu chí quan trọng
 Tối ưu hóa khả năng chịu đựng của các bộ phận sản xuất trong điều kiện không chắc chắn trong các tham số
 Tối ưu hóa nguồn lực phân bổ
 Mô hình đơn giản hóa hoặc mô hình gộp.
Tuy nhiên cũng có một số vấn đề liên quan đến phân tích nhạy cảm trong bối cảnh kinh doanh:
 Các biến thường phụ thuộc lẫn nhau, mà làm cho kiểm tra mỗi cá nhân không thực tế, ví dụ như: thay đổi một trong những yếu tố như khối lượng bán hàng, rất có thể sẽ ảnh hưởng đến các yếu tố khác như giá bán.
 Thường thì các giả định phân tích được thực hiện bằng cách sử dụng các kinh nghiệm quá khứ/dữ liệu mà có thể không tổ chức trong tương lai.
 Phân công một giá trị (hoặc lạc quan và bi quan) tối đa và tối thiểu là mở để giải thích chủ quan. Ví dụ 'lạc quan' một người dự báo có thể là bảo thủ hơn so với một người khác thực hiện một phần khác nhau của phân tích. Điều này sắp xếp của tính chủ quan bất lợi có thể ảnh hưởng đến tính chính xác, khách quan tổng thể của phân tích.

Trong kinh tế hiện đại, sử dụng phân tích độ nhạy để dự đoán những lời chỉ trích là chủ đề của một trong các điều răn mười ứng dụng kinh tế (từ Kennedy, năm 2007):

Ngươi phải thú nhận trong sự hiện diện của nhạy cảm. Hệ luỵ: Ngươi phải lường trước những lời chỉ trích [· · · Khi báo cáo phân tích độ nhạy, các nhà nghiên cứu cần giải thích đầy đủ đặc điểm kỹ thuật tìm kiếm của họ để người đọc có thể tự đánh giá cho kết quả có thể đã bị ảnh hưởng. Điều này về cơ bản là một 'sự trung thực là phương pháp tiếp cận chính sách tốt nhất, ủng hộ của các Leamer, (1978).

Động học phản ứng
Với sự tích lũy kiến thức về các cơ chế động học được điều tra và trước sức mạnh của công nghệ máy tính hiện đại, chi tiết mô hình động học phức tạp đang ngày càng được sử dụng như một công cụ dự báo và hỗ trợ cho sự hiểu biết các hiện tượng cơ bản. Một mô hình động học thường được mô tả bởi một tập hợp các phương trình vi phân biểu diễn mối quan hệ theo thời gian. Phân tích độ nhạy đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ để điều tra một mô hình động học phức tạp.<ref name="SRI">
Komorowski M, Costa MJ,  Rand DA, Stumpf MPH  (2011). Sensitivity, robustness, and identifiability in stochastic chemical kinetics models. Proc Natl Acad Sci U S A', 108(21), 8645-50.</ref>

Các thông số động học thường xuyên được xác định từ dữ liệu thực nghiệm thông qua dự toán phi tuyến. Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng tối ưu thiết kế thử nghiệm, ví dụ như xác định điều kiện ban đầu, vị trí, đo lường, và thời gian lấy mẫu, để tạo ra dữ liệu thông tin đó rất quan trọng đến độ chính xác dự toán. Một số lượng lớn các thông số trong một mô hình phức tạp có thể là ứng cử viên cho dự toán nhưng không phải tất cả là tôn kính. Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng để xác định các thông số ảnh hưởng có thể được xác định từ dữ liệu có sẵn trong khi sàng lọc ra những người không quan trọng. Phân tích độ nhạy cảm cũng có thể được sử dụng để xác định các loài dự phòng và phản ứng cho phép giảm mô hình.

 Trong phân tích meta
Trong một phân tích meta, độ nhạy kiểm tra phân tích nếu kết quả là nhạy cảm với hạn chế về các dữ liệu bao gồm. Ví dụ thường gặp là những thử nghiệm lớn, thử nghiệm chất lượng cao hơn, và các thử nghiệm gần đây chỉ. Nếu kết quả phù hợp cung cấp bằng chứng mạnh mẽ hơn về hiệu quả và khái quát.

Xem thêm
 Thử nghiệm phân tích không chắc chắn
 Fourier biên độ nhạy cảm thử nghiệm
 Thông tin-lý thuyết quyết định khoảng cách
 Perturbation phân tích
 Xác suất thiết kế
 Giới hạn phân tích xác suất
 Tăng sức mạnh
 Trung Hoa Dân Quốc đường cong
 Interval FEM
 Morris phương pháp

Chú thích

Tham khảo
Cruz, J. B., editor, (1973) System Sensitivity Analysis, Dowden, Hutchinson & Ross, Stroudsburg, PA.
Cruz, J. B. and Perkins, W.R., (1964), A New Approach to the Sensitivity Problem in Multivariable Feedback System Design, IEEE TAC, Vol. 9, 216-223.
Fassò A. (2007) Statistical sensitivity analysis and water quality. In Wymer L. Ed, Statistical Framework for Water Quality Criteria and Monitoring. Wiley, New York.
Fassò A., Esposito E., Porcu E., Reverberi A.P., Vegliò F. (2003) Statistical Sensitivity Analysis of Packed Column Reactors for Contaminated Wastewater. Environmetrics. Vol. 14, n.8, 743 - 759.
Fassò A., Perri P.F. (2002) Sensitivity Analysis. In Abdel H. El-Shaarawi and Walter W. Piegorsch (eds) Encyclopedia of Environmetrics, Volume 4, pp 1968–1982, Wiley.
Saltelli, A., S. Tarantola, and K. Chan (1999). Quantitative model-independent method for global sensitivity analysis of model output. Technometrics 41(1), 39–56.
Santner, T. J.; Williams, B. J.; Notz, W.I. Design and Analysis of Computer Experiments; Springer-Verlag, 2003.
Haug, Edward J.; Choi, Kyung K.; Komkov, Vadim (1986) Design sensitivity analysis of structural systems. Mathematics in Science and Engineering, 177. Academic Press, Inc., Orlando, FL.
Taleb, N. N., (2007) The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable, Random House.
Pilkey, O. H. and L. Pilkey-Jarvis (2007), Useless Arithmetic. Why Environmental Scientists Can't Predict the Future.'' New York: Columbia University Press.

Đọc thêm
 VỀ MỘT CẤU TRÚC MỚI CỦA CẢM BIẾN GIA TỐC ÁP ĐIỆN TRỞ BA BẬC TỰ DO NHẰM NÂNG CAO ĐỘ NHẠY
 Nghiên cứu thiết kế và mô phỏng cảm biến gia tốc áp điện trở có độ nhạy cao
 International Journal of Chemical Kinetics - September 2008  - Special Issue on Sensitivity Analysis
Reliability Engineering and System Safety (Volume 91, 2006) - special issue on sensitivity analysis

Liên kết ngoài
 Seventh Summer School on Sensitivity Analysis, Ispra, (ITALY) 3–ngày 6 tháng 7 năm 2012
Sixth International Conference on Sensitivity Analysis of Model Output , Bocconi University, Milan (ITALY), 19–ngày 22 tháng 7 năm 2010
 web-page on Sensitivity analysis   - (Joint Research Centre of the European Commission)
 SimLab , the free software for global sensitivity analysis of the Joint Research Centre

Thuật ngữ kinh doanh
Mô hình khoa học
Quản lý quá trình

Mô hình hóa khoa học
Quản lý quy trình


title: Căn cứ không quân Thủy Môn

text:
Căn cứ không quân Thủy Môn (tiếng Trung: 水门空军基地) là một căn cứ không quân của Quân giải phóng nhân dân Trung Quốc đang được xây dựng tại ở hương dân tộc Xa-Thủy Môn, huyện Ninh Đức, tỉnh Phúc Kiến, Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa. Căn cứ này nằm trên một khu vực đồi núi rộng 2km2 ở độ cao 364m so với mực nước biển. Căn cứ không quân Thủy Môn đã gần như hoàn tất, cho phép các loại máy bay như J-10, Sukhoi Su-30 và các máy bay không người lái có thể triển khai ở đây.

Căn cứ không quân Thủy Môn có cự ly so với Đài Loan 246 km và cách quần quần đảo Senkaku (Điếu Ngư Đài) 380 km, cũng được trang bị các tên lửa đất đối không S-300. Hệ thống tên lửa tại căn cứ này bao gồm 32 dàn phóng di động và 198 tên lửa. Căn cứ này giúp không quân Trung Quốc có thể tấn công các mục tiêu ở biển Hoa Đông trong trường hợp có xung đột.

Tham khảo

Liên kết ngoài
 Trung Quốc xây căn cứ không quân Thủy Môn
 Trung Quốc xây căn cứ "khống chế biển Đông" ở Phúc Kiến
 台媒称大陆在福建修空军基地 加强钓鱼岛防卫

Không quân Quân Giải phóng Nhân dân Trung Quốc
T


title: Tử Cấm Thành (định hướng)

text:
Tử Cấm Thành hay Cấm Thành là tên gọi của khu vực dành riêng cho gia đình nhà vua ở trong thành. Đây là vòng thành trong cùng theo kết cấu "ba vòng thành" của kinh đô một số nước phương Đông như Trung Quốc và Việt Nam.

Tử Cấm Thành có thể chỉ đến một trong các cấm thành sau:
Tử Cấm Thành tại Bắc Kinh, Trung Quốc
Tử Cấm Thành Nam Kinh của nhà Minh tại Nam Kinh, Trung Quốc.
Tử Cấm Thành Huế của nhà Nguyễn, Việt Nam.


title: Sẻ nhà

text:
Sẻ nhà (danh pháp hai phần: Passer domesticus) là một loài chim cỡ nhỏ thuộc họ Sẻ, được tìm thấy trong hầu hết các nơi trên thế giới. Sẻ nhà có nơi sống gắn kết với nơi ở của con người, và có thể sống trong thành thị hoặc nông thôn.

Phân bố
Một trong số khoảng 25 loài trong chi Passer, sẻ nhà xuất hiện tự nhiên trong hầu hết châu Âu, khu vực Địa Trung Hải, và phần lớn châu Á. Việc du nhập loài này một cách cố ý hay vô tình đến nhiều khu vực, bao gồm các bộ phận của Úc, Châu Phi, và châu Mỹ, làm cho nó chim hoang dã phân bố rộng rãi nhất.

Mặc dù tìm thấy trong môi trường sống rộng rãi và khí hậu khác nhau, nó thường tránh rừng, đồng cỏ, và sa mạc rộng lớn cách xa các khu định cư của con người. Sẻ nhà là ăn chủ yếu những hạt giống của các loại ngũ cốc và cỏ dại và côn trùng, và có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và bất thường để có thức ăn. Những kẻ săn mồi của sẻ nhà bao gồm mèo, diều hâu, cú, và các loài chim ăn thịt và động vật có vú ăn thịt khác.

Mô tả
Một con chim nhỏ, nó có chiều dài điển hình là 16 cm (6,3 in) và cân nặng 24-39,5 gram (0,85-1,39 oz). Con mái có màu nâu nhạt và màu xám, và con trống có màu đen sáng hơn, màu trắng, và những mảng màu nâu. Sẻ nhà là loài chim lùn và chắc mập, thường dài trung bình khoảng , từ . Sẻ có đầu tròn lớn, đuôi ngắn và mỏ cứng. Sẻ nhà nặng từ . Con mái thường nhỏ hơn con trống.

Trọng lượng trung bình của sẻ ở lục địa châu Âu cả hai giới là khoảng , và các phân loài phía nam thì khoảng . Con chim non hơn thì nhỏ hơn, con trống lớn hơn con mái vào mùa đông, và con mái thì lớn hơn trong mùa sinh sản. Giữa và trong vòng phân loài, có thêm biến thể dựa trên vĩ độ, độ cao, khí hậu, và các yếu tố môi trường khác, theo quy tắc sinh học như quy tắc Bergmann.

Hình ảnh

Tham khảo

Đọc thêm

Liên kết ngoài

Media related to the House Sparrow  at the Internet Bird Collection

House Sparrow at the Royal Society for the Protection of Birds website
Indian Sparrow  and House Sparrow  at Birds of Kazakhstan
World Sparrow Day
Guide to House Sparrow ageing and sexing

D
Động vật được mô tả năm 1758
Chim toàn cầu
Nhóm loài do Carl Linnaeus đặt tên

simple:Sparrow#The House Sparrow


title: Sẻ ngô râu

text:
Sẻ ngô râu (danh pháp hai phần: Panurus biarmicus) là một loài chim trong họ Panuridae.

Đây là loài chim kỳ dị, có thể là chim dạng sẻ bí ẩn nhất. Nó không có họ hàng gần nào có thể được nhận dạng. Từng được xếp trong một trong các họ sau: Sylviidae, Timaliidae, Paridae, Paradoxornithidae. Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng nó có quan hệ họ hàng gần với các loài sơn ca trong họ Alaudidae và việc phục hồi họ Panuridae đơn loài là cần thiết.

Phân bố
Sẻ ngô râu là một loài sinh sống ở châu Âu và châu Á ôn đới. Là loài định cư, và hầu hết chúng không di cư mà chỉ di chuyển tránh trời lạnh. Nó là loài dễ bị tổn thương mùa đông khắc nghiệt, có thể khiến nhiều cá thể chết. Quần thể ở Anh khoảng 500 cặp phần lớn là giới hạn phía nam và phía đông với quần thể nhỏ trong Leighton Moss ở phía bắc Lancashire. Trong Ireland một số ít các cặp sinh sản ở hạt Wexford. Quần thể lớn nhất ở Anh được tìm thấy trong dưới đám sậy ở cửa sông Tay Perth và Kinross, Scotland, nơi có thể có hơn 250 cặp.

Phân loài
 P. b. biarmicus (Linnaeus, 1758): tây, trung và nam châu Âu tới tây nam Nga, khu vực Balkan và tây Thổ Nhĩ Kỳ.
 P. b. kosswigi Kumerloeve, 1959: trung nam Thổ Nhĩ Kỳ.
 P. b. russicus (Brehm, CL, 1831): trung đông và đông châu Âu qua nam Nga tới đông bắc Trung Quốc, Mông Cổ, Kazakhstan và trung Thổ Nhĩ Kỳ.

Chú thích

Tham khảo

Bearded Reedling videos, photos & sounds on the Internet Bird Collection
Song of the Bearded Tit (Real Audio soundfile from Sveriges Radio P2)
Ageing and sexing (PDF) by Javier Blasco-Zumeta

B
Đại lục Á Âu
Động vật được mô tả năm 1758


title: Đuôi cụt cầu vồng

text:
Pitta iris (trong tiếng Anh gọi là "rainbow pitta", đuôi cụt cầu vồng) là một loài chim nhỏ đặc hữu miền bắc Úc nằm trong họ Đuôi cụt (Pittidae). Họ hàng gần nhất của nó là Pitta superba trên đảo Manus. Đây là một loài chim màu sắc, đầu phủ lông đen bóng với sọc màu hạt dẻ bên trên mắt, nửa trên thân mình cùng đuôi màu xanh ôliu, nửa dưới đen. Chúng sống trong rừng mưa nhiệt đới theo mùa, cũng như trong một số rừng bạch đàn.

Giống các loài đuôi cụt khác, đây là loài chim nhút nhát. Chế độ ăn của chúng là chân đốt và động vật có xương sống nhỏ. Mỗi cặp chim có lãnh thổ riêng và sinh sản vào mùa mưa. Chim mái đẻ ba-bốn trứng trong tổ lớn hình vòm. Chim bố mẹ bảo vệ trứng, ấp trứng và cho chim con ăn. Dù có phân bố không rộng, IUCN cho đây là loài ít quan tâm do đây là loài phổ biến ở địa phương.

Phân loại và hệ thống
P. iris do nhà điểu học kiêm họa sĩ vẽ chim John Gould mô tả năm 1842 dựa trên một mẫu vật thu thập ở bán đảo Cobourg, Lãnh thổ Bắc Úc. Tên loài iris bắt nguồn từ ἶρις tiếng Hy Lạp cổ đại, nghĩa "cầu vồng"; đây là nguyên nhân loài này có tên "rainbow pitta" (đuôi cụt cầu vồng) trong tiếng Anh.

Loài này từng được coi là một phân loài của đuôi cụt ồn ào ở miền đông Australia, và cũng được coi là nằm trong một phức hợp loài đó, đuôi cụt Elegant và đuôi cụt mặt đen, mặc dù sự sắp xếp đó là không được chấp nhận phổ biến. Theo nghiên cứu năm 2006 về DNA hạt nhân của loài đuôi cụt và các loài Tyranni khác ở Cựu Thế giới cho thấy họ hàng gần nhất của nó là đuôi cụt to ở đảo Manus ngoài khơi Papua New Guinea. Nghiên cứu tương tự dẫn đến việc họ đuôi cụt bị tách từ một chi thành ba, loài này thuộc chi Pitta.

Loài này từ lâu đã được cho là loài đơn đại diện, nhưng vào năm 1999, quần thể Tây Úc đã được chia thành các phân loài P. i. johnstoneiana bởi Richard Schodde và Ian J. Mason.

Mô tả

Đuôi cụt cầu vồng có chiều dài từ , và nặng . Con cái nặng , trung bình hơn một chút so với khối lượng của con đực (). Nó thường đứng thẳng trong khi tìm kiếm thức ăn hoặc nghỉ ngơi, với đôi chân hơi cong và cơ thể được giữ ở góc 60–70°. Nó di chuyển xung quanh bằng cách nhảy. Đầu, cổ, ức, sườn và bụng trên của nó có màu đen nhung. Phần mình của nó có màu xanh ô liu và phần dưới bụng và vỏ bọc của nó có màu đỏ tươi. Đôi cánh có màu xanh lá cây với ánh vàng và có một mảng màu xanh lam sáng trên lớp vỏ cánh nhỏ hơn, lông bay và lông cánh có màu đen. Đuôi có màu xanh ô liu với phần gốc màu đen và phần đuôi trên đôi khi có một dải màu xanh bạc ngang qua chúng. Nó có mỏ đen, chân hồng, mắt nâu và sọc hạt dẻ dọc theo mỗi bên đỉnh đầu. Nhiều cá thể có các vệt tối đặc trưng của họ đuôi cụt, có thể là hình mũi tên hoặc sọc ở phần thân trên; kiểm tra Bộ sưu tập chim đã tìm thấy khoảng 60% đuôi cụt cầu vồng có chúng. Điều này thay đổi theo từng khu vực, vì chim từ Darwin được tìm thấy không có. Một điểm độc đáo trong họ đuôi cụt, các vệt không mờ hoặc đen mà thay vào đó là màu đồng.

Bộ lông về cơ bản là giống nhau ở cả hai giới; con cái có thể có màu vàng da bò hơn một chút ở hai bên và màu đỏ hơi khác ở bụng dưới, nhưng những khác biệt này không làm cho giới tính có thể phân biệt bằng bộ lông. Phân loài P. i. johnstoneiana rất giống với chủng loài được đề cử ngoại trừ lông mày màu hạt dẻ lớn hơn cũng như có đốm cánh nhưng tổng thể chim nhỏ hơn một chút.

Phân bố và môi trường sống

Đuôi cụt cầu vồng là loài đặc hữu của Lãnh thổ Bắc Úc và Tây Úc, và được tìm thấy từ mực nước biển đến 380 m (1.250 ft). Đây là loài duy nhất của đuôi cụt đặc hữu ở Úc. Trong Lãnh thổ phía Bắc, nó được tìm thấy ở Top End, từ phía đông Darwin đến rìa của Arnhem Land. Xa hơn về phía đông, nó được tìm thấy ở Groote Eylandt và Quần đảo Wessel. Ở Tây Úc, nó bị giới hạn ở vùng Kimberley ven biển, từ Walcott Inlet đến đảo Middle Osborn. Nó cũng được tìm thấy trên một số hòn đảo của Quần đảo Bonaparte.

Nó được tìm thấy phổ biến nhất ở rừng gió mùa và ở rừng hành lang và cây bụi liền kề, và cũng xuất hiện trong rừng bạch đàn, rừng tre, rừng tràm và bụi cây, rừng Lophostemon và rìa rừng ngập mặn (nhưng không bao giờ ở trong rừng ngập mặn). Nó chủ yếu được tìm thấy trong các khu rừng rậm, nhưng cũng được tìm thấy trong các khu rừng thưa hơn. Nó đôi khi được tìm thấy trong các đồn điền thông và thậm chí đã sinh sản trong môi trường sống đó. Loài này là một trong hai loài đuôi cụt đã được ghi nhận đã ăn trên bãi cỏ thưa trong thị trấn.

Loài này ít vận động, hầu hết các cặp ở trong lãnh thổ của mình suốt năm. Một số di chuyển địa phương đến môi trường sống cận biên hơn đã được ghi nhận trong mùa khô. Chuyển động của nó có thể khó theo dõi trong mùa hậu sinh sản, vì nó im lặng trong quá trình thay lông hàng năm, và nói chung là nhút nhát trong suốt cả năm. Chim non sẽ phân tán khỏi lãnh thổ của cha mẹ chúng và tìm kiếm lãnh thổ của riêng chúng. Một con chưa thành niên được đeo vòng được phát hiện cách lãnh thổ tự nhiên 6,5 km (4,0 dặm).

Tập tính

Hót và Khoe mẽ
Đuôi cụt cầu vồng hót và khoe mẽ để liên lạc với đồng loại. Con đực hót nhiều hơn con cái, và chim hót nhiều hơn trong mùa sinh sản. Trong suốt một năm, một con chim dành 12% thời gian trong ngày để hót. Một lần hót bắt đầu một giờ trước bình minh, và thường xuyên nhất là vào khoảng bình minh, và sau đó bất cứ lúc nào trước 10 giờ sáng và sau 4 giờ chiều.

Kiểu khoe mẽ phổ biến là khoe mẽ cúi đầu, trong đó hai chân được giữ thẳng và cơ thể được giữ thẳng đứng, với ức gần như chạm đất. Kiểu khoe mẽ này chỉ được quan sát thấy được thực hiện bởi con đực. Trong kiểu khoe mẽ này, đuôi cụt tạo ra âm thanh thì thầm phát ra cùng lúc. Kiểu khoe mẽ này là lãnh thổ, và được thực hiện bởi những người hàng xóm dọc theo ranh giới lãnh thổ, một con chim khoe mẽ sau một con khác. Màn khoe mẽ và tiếng hót được điều chỉnh để có thể nhận ra trong ánh sáng mờ của tầng rừng nhưng không quá dễ thấy để thu hút những kẻ săn mồi. Tiếng hót (âm thanh) phổ biến nhất như "teow-whit, teow-whit" hoặc "choowip-choowip" có lẽ cũng thuộc lãnh thổ.

Một tập tính phòng thủ của loài này là đập cánh, trong đó cánh được mở một nửa trong một giây cứ sau năm giây. Hành vi này được kết hợp với một tiếng hót "keow" và được thực hiện khi những kẻ săn mồi tiềm năng tiếp cận gần với tổ. Nó cũng sẽ thực hiện một màn hình xòe cánh khi những kẻ săn mồi đang ở gần tổ, đứng thẳng và đột nhiên mở cánh. Hành vi này có thể đánh lạc hướng sự chú ý của động vật săn mồi ra khỏi tổ. Khi một con trưởng thành bị đe dọa, nó có thể có tư thế vịt, giữ ức của nó chúi xuống đất và đuôi của nó nhổng cao.

Các cặp đã kết đôi tham gia vào một nghi thức đơn giản khi ấp trứng bạn tình. Chim bố hoặc mẹ đến sẽ đậu trên một cành cây gần tổ và phát ra một tiếng huýt sáo hai hoặc ba lần. Khi nghe điều này, chim ấp trứng rời đi mà không phát ra âm thanh và bố hoặc mẹ đang rãnh rỗi sẽ đến ấp thay thế.

Chế độ ăn và thức ăn

Đuôi cụt cầu vồng là không giống với hệ chim trong vùng trong phạm vi tìm kiếm thức ăn trên mặt đất. Chế độ ăn của đuôi cụt cầu vồng bị chi phối bởi côn trùng và ấu trùng, các loài động vật chân đốt khác, ốc sên và giun đất. Gần Darwin, hai phần ba chế độ ăn là giun đất, chủ yếu có trong mùa mưa từ tháng 10 đến tháng 4. Côn trùng và các loài động vật chân đốt khác thường được ăn trong mùa khô; côn trùng và động vật chân đốt bao gồm gián, bọ cánh cứng, kiến, sâu bướm và châu chấu, rết, nhện và các loại động vật nhiều chân khac. Nó cũng ăn trái cây Carpentaria đã rơi xuống đất cũng như ếch và thằn lằn.

Các cá thể tìm kiếm thức ăn riêng lẻ bằng cách nhảy trên nền rừng, sau đó dừng lại để quét; chúng dùng chân bới lá và đất và vạch lá bằng mỏ. Khi ăn ốc, nó phá vỡ vỏ ốc bằng cách sử dụng rễ cây làm đe. Không giống như đuôi cụt ồn ào, nó chỉ sử dụng rễ và cành làm đe chứ không dùng đá. Con mồi lớn hơn như rết lớn bị lắc và quật xuống, sau đó con chim bỏ chạy trong vài giây trước khi lặp lại quá trình.

Sinh sản

Đuôi cụt cầu vồng sống một vợ một chồng trong mùa sinh sản, nhưng không hình thành liên kết suốt đời. Một cặp có thể ở cùng nhau vào năm sau sau khi sinh sản, nhưng họ có nhiều khả năng tìm được đối tác mới. Sinh sản ở loài này là theo mùa, từ tháng 12 đến tháng 4. Những cơn mưa đầu tiên của mùa mưa dường như là nguyên nhân cho việc xây dựng tổ, vì mùa sinh sản dường như tương quan với sự sẵn có của giun đất, một phần chính trong chế độ ăn của cả chim non và trưởng thành trong thời gian này.

Vùng lãnh thổ sinh sản có kích thước khác nhau từ ; lãnh thổ lớn hơn nếu rừng khô hơn. Các vị trí làm tổ được đặt ngẫu nhiên trong lãnh thổ của cặp chim, mặc dù các tổ thứ hai trong một năm được đặt cách xa các tổ được sử dụng vào đầu mùa đó. Tổ chim chỉ được dùng một lần; Nếu cặp chim này đẻ một ổ trứng mới trong một mùa thì một tổ mới được xây dựng. Không giống như đuôi cụt ồn ào chủ yếu làm tổ gần mặt đất, đuôi cụt cầu vồng chỉ hiếm khi làm tổ gần mặt đất, có thể vì môi trường sống của nó dễ bị ngập lụt hơn. Nó làm tổ ở bất cứ đâu từ mặt đất lên đến  trên cây và cùng một cặp có thể cho thấy sự thay đổi tương tự về vị trí trong một mùa làm tổ. Tổ có thể được đặt trong chạc ba của cây, trên ngọn cây cọ, trên cành ngang, trong mớ dây leo hoặc trên rễ trụ của cây.

Một tổ mất khoảng một tuần để xây dựng và được xây dựng bởi cả chim bố và mẹ. Nó bắt đầu như một nền của cành cây, trên đó được xây dựng một mái vòm. Tổ đuôi cụt sau đó được lót bằng vỏ cây và lá; lớp cuối cùng là sợi mịn hơn như thân cây dương xỉ và rễ con. Một đặc điểm khác thường của đuôi cụt cầu vồng (chỉ có đuôi cụt ồn ào giống nó trong họ này) là việc bổ sung các viên phân Wallaby vào lối vào của tổ. Trong một nghiên cứu về 64 tổ ở Lãnh thổ Bắc Úc, 34% được trang trí theo cách này. Chức năng của phân không được chắc chắn; Người ta đã suy đoán rằng mùi phân ngụy trang cho mùi trứng, chim non hoặc chim ấp trứng trưởng thành trước những kẻ săn tổ chim, nhưng các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng tổ đuôi cụt được trang trí thường xuyên như những tổ đuôi cụt sạch. Lối vào cũng có thể được trang trí với các đồ vật khác như lông chó dingo hoặc lông vũ; chức năng của những thứ này cũng chưa được biết nhưng có thể là để giao tiếp với những con khác cùng loài. Tổ của đuôi cụt có thể được tạo hình vòm để bảo vệ chúng khỏi những kẻ săn tổ chim nhưng bằng chứng về điều này là không thuyết phục. Tổ đuôi cụt được săn bắt bởi loài gặm nhấm và rắn, và tổ bị đột kích thường xuyên hơn trong các khu rừng gió mùa so với trong rừng bạch đàn. Tỉ lệ mất tổ khá cao đối với loài này; 12% số tổ bị làm mồi trong rừng bạch đàn và 60% số tổ trong rừng gió mùa.

Một ổ trứng đuôi cụt cầu vồng trung bình chứa bốn quả trứng, một số có ba hoặc năm. Những quả trứng có hình tròn và màu trắng với những đốm nâu đỏ và những đốm màu và những vết xám bên dưới. Họ đo trung bình . Cả hai cha mẹ ấp trứng trong 14 ngày. Thời gian ấp kéo dài trung bình 87 phút và cặp này ấp trứng khoảng 90% số giờ ban ngày. Những con chim con được sinh ra không lông, da đen và móng màu vàng. Mắt chim con mở sau bốn ngày, và lông tơ, khi nó mọc, có màu xám. Cả chim cha và mẹ đều cho chim con ăn, với thời gian trung bình giữa các lần cho ăn chỉ 7,5 phút. Giun đất bị giết trước khi được cho những con non nhỏ hơn. Chim con được cho ăn cho đủ lông đủ cánh sau 14 ngày, trước khi chúng trưởng thành hoàn toàn. Chúng tiếp tục được cho ăn trong khoảng từ 15 đến 20 ngày sau khi rời tổ, sau đó chúng độc lập với bố mẹ và thậm chí có thể bị bố mẹ đuổi ra khỏi lãnh thổ. Sau khi nuôi được một lứa, một số đuôi cụt cầu vồng có thể xây dựng một tổ mới và tiếp tục sinh sản lần hai; trong một nghiên cứu, hai trong số bốn cặp nghiên cứu chặt chẽ cho kết quả như vậy. Các cặp chim thậm chí có thể xây dựng tổ tiếp theo trong khi vẫn đang cho lứa hiện tại ăn.

Hiện trạng và bảo tồn
Đuôi cụt cầu vồng không được cho là có nguy cơ tuyệt chủng. Nó có một phân bố toàn cầu hạn chế nhưng thường là phổ biến trong phạm vi của nó. Trong Vườn quốc gia Kakadu, nó được tìm thấy với mật độ một con chim trên 10.000 m2 (110.000 sq ft). Phân loài Tây Úc P. i. johnstoneiana có thể không hoạt động tốt, vì gia súc hoang dã phá hủy môi trường sống của nó và dường như gây ra một số suy giảm, mặc dù phân loài này được biết đến rất ít. Nhìn chung, đuôi cụt cầu vồng được đánh giá là ít được quan tâm trong Sách đỏ IUCN.

Xem thêm
 Danh sách các loài chim của Úc

Chú thích

Tham khảo

  Database entry includes justification for why this species is of least concern

Liên kết ngoài
 BirdLife Species Factsheet
 IUCN Red List
 Many Australian bird pictures and calls

I
Chim Úc
Động vật được mô tả năm 1842
Chim Tây Úc


title: Băng tần W

text:
Băng tần W là dải tần số vô tuyến từ 75 GHz tới 110 GHz trong phổ điện từ. Băng W nằm trên băng tần V của IEEE (50–75 GHz), chồng lấn với băng tần M của NATO (60–100 GHz). Băng W được dùng cho vệ tinh thông tin, nghiên cứu radar sóng mm, đài radar bắt bám mục tiêu quân sự, và một số ứng dụng dân sự khác.

Một số máy ảnh sóng mm thụ động dùng để phát hiện vũ khí được cất giấu hoạt động ở tần số 94 GHz. Tần số khoảng 77 GHz được dùng cho radar điều khiển hành trình tự động. Tần số 94 GHz trong cửa sổ vô tuyến khí quyển được dùng cho radar ảnh sóng mm trong thiên văn học, quân sự và an ninh.

Hiện nay trên thế giới có một số loại vũ khí không sát thương dùng sóng mm để đốt nóng một lớp mỏng trên da người, khiến người bị chiếu tia không thể chịu được nhiệt độ nóng phải di chuyển tới nơi khác. Một chùm sóng ở tần số 95 GHz khi chiếu vào da người chỉ 2 giây đã có thể làm nóng da với nhiệt độ lên tới 130 °F (54 °C) và xuyên sâu vào lớp da 0,4 mm (1/64 inch). Không quân và thủy quân lục chiến Hoa Kỳ hiện đang sử dụng hệ thống khống chế hành động sử dụng nguyên lý trên.

Về mặt dung lượng thông tin, băng W có thông lượng tốc độ dữ liệu cao khi sử dụng ở độ cao lớn và trong không gian (71 – 76 GHz / 81 – 86 GHz của băng W được Liên minh Viễn thông Quốc tế ấn định cho dịch vụ vệ tinh).

Các băng tần sóng cực ngắn khác
Phổ sóng cực ngắn thường được định nghĩa là phổ điện từ trong dải tần số 1.0 GHz đến 30 GHz, nhưng một số định nghĩa cũ hơn tính cả các tần số thấp hơn. Hầu hết các ứng dụng phổ biến trong dải tần 1,0 đến 30 GHz. Các băng tần số sóng cực ngắn, được định nghĩa bởi Hiệp hội Vô tuyến Anh (RSGB), được thể hiện trong bảng dưới đây. Chú ý là các tần số trên 30 GHz thường được gọi là "sóng mm". Tần số 30 GHz tương ứng với bước sóng 10 mm, hay 1 cm.

Chú thích: "Băng tần P " đôi khi được dùng không chính xác cho băng tần Ku. "P" có nghĩa là "previous" (trước) là băng tần radar dùng ở Anh có dải tần 250 đến 500 MHz, hiện nay băng tần hoàn toàn lỗi thời theo tiêu chuẩn 521 của IEEE, xem  và  . Đối với các định nghĩa khác, xem Letter Designations of Microwave Bands

Tham khảo

 5th Framework Programme Information Societies Technologies (IST) - Multifunctional Automotive Radar Network (RadarNet)
 The design of a real-time 94 GHz passive millimetre-wave imager for helicopter operations, R. Appleby, R. Anderton, N. Thomson, J. Jack, Proc. SPIE, 5619, pp. 38 (2004).

Liên kết ngoài
 A cloud radar at 94 GHz

Xem thêm

Phổ vô tuyến


title: Băng tần U

text:
Băng tần U là dải tần số vô tuyến từ 40 GHz tới 60 GHz trong phổ điện từ.

Các băng tần sóng cực ngắn khác
Phổ sóng cực ngắn thường được định nghĩa là phổ điện từ trong dải tần số 1.0 GHz đến 30 GHz, nhưng một số định nghĩa cũ hơn tính cả các tần số thấp hơn. Hầu hết các ứng dụng phổ biến trong dải tần 1,0 đến 30 GHz. Các băng tần số sóng cực ngắn, được định nghĩa bởi Hiệp hội Vô tuyến Anh (RSGB), được thể hiện trong bảng dưới đây. Chú ý là các tần số trên 30 GHz thường được gọi là "sóng mm". Tần số 30 GHz tương ứng với bước sóng 10 mm, hay 1 cm.

Chú thích: "Băng tần P " đôi khi được dùng không chính xác cho băng tần Ku. "P" có nghĩa là "previous" (trước) là băng tần radar dùng ở Anh có dải tần 250 đến 500 MHz, hiện nay băng tần hoàn toàn lỗi thời theo tiêu chuẩn 521 của IEEE, xem  và  . Đối với các định nghĩa khác, xem Letter Designations of Microwave Bands

Tham khảo

 5th Framework Programme Information Societies Technologies (IST) - Multifunctional Automotive Radar Network (RadarNet)
 The design of a real-time 94 GHz passive millimetre-wave imager for helicopter operations, R. Appleby, R. Anderton, N. Thomson, J. Jack, Proc. SPIE, 5619, pp. 38 (2004).

Liên kết ngoài
 A cloud radar at 94 GHz

Xem thêm

Phổ vô tuyến


title: Trận Tali-Ihantala

text:
Trận Tali-Ihantala (25 tháng 6 - 9 tháng 7 năm 1944) là một phần của cuộc Mặt trận Phần Lan (Chiến tranh Xô-Đức) (1941–1944), xảy ra trong Chiến tranh thế giới thứ hai. Đây là trận đánh giữa Quân đội Phần Lan - dùng khí tài do Đức Quốc xã chi viện - và Hồng quân Liên Xô. Cho đến ngày nay, trận Tali-Ihantala là trận chiến lớn nhất trong lịch sử vùng Bắc Âu. Về kích cỡ, trận này còn lớn hơn cả trận El Alamein lần thứ hai.

Đây là một trận đánh tiêu hao – với tỉ lệ tổn thất của Phần Lan cao hơn Liên Xô. Trận Tali-Ihantala đánh dấu một điểm nhấn trong Chiến dịch tấn công của Liên Xô khi quân Phần Lan ban đầu đã khiến cho Liên Xô không thể thu được một thắng lợi đáng kể nào mặc dù trước đó tại Siiranmäki và Perkjärvi quân Phần Lan đã cản được bước tiến của Hồng quân. Quân Phần Lan đã giành được một chiến thắng phòng thủ, mặc dù nhà sử học Nga N. Baryshnikov phê phán đây là một phóng đại. Cuốn Swedish Volunteers in the Russo-Finnish Winter War, 1939-1940 của tác giả Martina Sprague thì xem trận Tali-Ihantala là một thắng lợi quyết định của Phần Lan.

Sau khi Liên Xô không thể làm nên một cuộc đột phá nào ở Tali-Ihantala, Vịnh Viipuri, hay Vuosalmi, Phương diện quân Leningrad của Liên Xô bắt đầu thực hiện kế hoạch chuyển quân (mà họ đã vạch ra trước đó) từ eo Karelia tới hỗ trợ cho Chiến dịch Bagration, nơi họ vấp phải sự kháng cự đặc biệt ác liệt. Dẫu cho Phương diện quân Leningrad không thể tiến vào Phần Lan theo lệnh của Đại bản doanh (Stavka) một số sử gia cho rằng chiến dịch tấn công của Liên Xô cuối cùng đã loại được Phần Lan ra khỏi vòng chiến. Song, trận Tali-Ihantala được xem là trận đánh quyết định nhất của Mặt trận Phần Lan vì là một chiến thắng cứu vãn nền độc lập của Phần Lan - điều ấy đến nay người Phần Lan vẫn không quên.

Bối cảnh lịch sử

Sau cuộc tiến công ban đầu của Phần Lan năm 1941, Mặt trận Phần Lan đã rơi vào tình trạng chiến tranh hầm hào với rất ít hoạt động của hai phía. Khi cuộc vây hãm Leningrad chấm dứt vào tháng 1 năm 1944, Tổng hành dinh Stavka nhận lệnh lập kế hoạch chiến dịch tấn công Phần Lan để đẩy Phần Lan ra khỏi vòng chiến.

Cuộc tấn công của Liên Xô trên Mặt trận Phần Lan nhằm thẳng vào eo Karelia ngày 9 tháng 6 năm 1944, (cùng lúc với cuộc đổ bộ Normandie của quân Đồng Minh). Cuộc tấn công Phần Lan có sự tham gia của 3 Tập đoàn quân Liên Xô, trong đó có vài đơn vị Cận vệ giàu kinh nghiệm.

Cuộc tấn công sớm chọc thủng tiền tuyến phòng thủ của Quân đội Phần Lan ở Valkeasaari vào ngày 10 tháng 6 và quân Phần Lan triệt thoái về tuyến phòng thủ thứ hai, tuyến VT (kéo dài từ Vammelsuu đến Taipale). Cuộc tiến công của Quân đội Liên Xô được hàng rào pháo di động dày đặc, những đợt không kích và các lực lượng thiết giáp yểm hộ.

Tuyến VT bị chọc thủng ở Sahakylä và Kuuterselkä vào ngày 14 tháng 6 và sau một đợt phản công thất bại của Sư đoàn Thiết giáp Phần Lan ở Kuuterselkä hàng phòng vệ Phần Lan bị đẩy lùi về tuyến VKT (Viipuri (tiếng Thụy Điển: Viborg, tiếng Nga: Vyborg) – Kuparsaari – Taipale).

Theo sau sự từ bỏ tuyến VT là một tuần lễ của triệt binh và những trận đánh trì hoãn. Chiến dịch tấn công của Liên Xô lên tới đỉnh cao khi Quân đội Liên Xô chiếm được thành phố Viipuri vào ngày 20 tháng 6 chỉ sau một trận đánh ngắn. Bất chấp thắng lợi lớn của Hồng quân quét tan hai tuyến phòng thủ của Phần Lan và chiếm đóng một phần lãnh thổ quan trọng chỉ trong 10 ngày, họ đã không thể tiêu diệt quân Phần Lan, trong khi Phần Lan đã tập kết được tàn quân trên tuyến VKT đồng thời có thời gian để tăng viện từ mặt trận lớn khác về phía Bắc Hồ Ladoga.

Tổng tư lệnh Quân đội Phần Lan Mannerheim cầu viện Đức vào ngày 12 tháng 6.

Ngày 21 tháng 6, Đại bản doanh Stava ra lệnh cho Phương diện quân Leningrad phá vỡ tuyến phòng thủ và tiến tới Hồ Saimaa.

Các chiến dịch liên quan

Ngày 22 tháng 6, Quân đội Liên Xô phát động một chiến dịch tấn công quy mô lớn vào Đông Ba Lan và Byelorussia.

Cùng lúc đó, Tập đoàn quân số 50 của Liên Xô tấn công các hòn đảo ở vịnh Viipuri kể từ ngày 4 tháng 6, và sau vài ngày chiến đấu họ đã đuổi được quân Phần Lan (với quân số ít hơn rất nhiều) khỏi phần lớn các đảo trong khi chịu thiệt hại nặng nề. Tuy nhiên, cuộc tấn công của Liên Xô nhằm mục đích vượt vịnh Viipuri đã thất bại do quân đội họ bị Sư đoàn số 22 của Đức thuộc Quân đoàn số 5 của Phần Lan.

Tập đoàn quân số 23 của Liên Xô dự tính bắt đầu vượt sông Vuoksi vào ngày 4 tháng 7 tại Vuosalmi, nhưng do sự kháng cự của quân Phần Lan ở đỉnh Äyräpää nên họ đã không thể bắt đầu vượt sông trước ngày 9 tháng 7. Thậm chí là sau khi đã băng qua sông, Quân đội Liên Xô bao gồm cách thần phần của ba Sư đoàn Liên Xô không thể mở rộng vị trí đầu cầu của mình trước sự chống trả của Sư đoàn số 2 của Phần Lan - sau Sư đoàn này được tăng viện. Các cố gắng đột phá bất thành khác của Liên Xô vẫn tiếp tục ở đây cho đến ngày 22 tháng 7.

Cùng với Tali-Ihantala, tiền tuyến Phần Lan đứng vững tại Kivisilta và Tienhaara về phía Bắc vịnh Viipuri. Hai bên còn giao tranh ác liệt về hướng Đông Bắc hồ Ladoga, và ở trận Ilomantsi quân Phần Lan đã hợp vây được hai Sư đoàn Liên Xô, dù phần lớn lính Liên Xô đã thoát khỏi vòng vây.

Vào ngày 12 tháng 7, Quân đội Liên Xô nhận lệnh chấm dứt các cố gắng tấn công và tổ chức phòng ngự.

Ngày nay, người Phần Lan vẫn xem các trận Tali-Ihantala và Tienhaara là tương đương với trận Thermopylae thời Hy Lạp cổ đại, chỉ có một điểm khác biệt duy nhất là kẻ thù của hai trận đánh này đã thất bại.

Xem thêm

Tali-Ihantala 1944 (phim)

Chú thích

Thư mục

 Henrik Stenius, Mirja Österberg, Johan Östling, Nordic Narratives of the Second World War: National Historiographies Revisited, Nordic Academic Press, 01-07-2011. ISBN 9185509493.
Martina Sprague, Swedish Volunteers in the Russo-Finnish Winter War, 1939-1940, McFarland, 23-08-2010. ISBN 0786439815.

 Philip Jowett, Brent Snodgrass, Finland at War 1939-45, Osprey Publishing, 25-07-2006. ISBN 184176969X.

 Ralf Norrman, Wholeness restored: love of symmetry as a shaping force in the writings of Henry James, Kurt Vonnegut, Samuel Butler, and Raymond Chandler, Peter Lang, 1998. ISBN 3631337299.

Trận đánh và chiến dịch trên Mặt trận Phần Lan (Chiến tranh Xô-Đức)
Eo Karelia
Phần Lan 1944
Trận đánh liên quan tới Đức
Những trận đánh lớn trong lịch sử


title: Jacquou người nông dân nổi dậy

text:
Jacquou người nông dân nổi dậy (tiếng Pháp: Jacquou le Croquant), là một tiểu thuyết của nhà văn hiện thực phê phán Pháp Eugène Le Roy, xuất bản lần đầu năm 1899.

Các địa danh chính trong tiểu thuyết
Hầu hết các địa danh trong tiểu thuyết tại vùng Périgord / Dordogne, mà nhắc nhiều nhất là khu rừng Barát (Forêt Barade), chếch phía đông của vùng, nằm nam trục đường Lyon - Brive - Bordeaux, trên địa phận các công xã Rouffignac (góc đông bắc), Ba (Bars -góc bắc), Tơnông (Thenon - tây - tây nam), Phốtxơmanhơ (Fossemagne -nam), Minhác - Ôbơrôsơ (Milhac-d'Auberoche - đông nam), Saint-Geyrac - đông; thời đó sang cả vùng Móctêmác (Mortemart), Lađurơ (La Douze), Xănđơriơ (Cendrieux) chếch hướng tây - tây nam. Di chuyển giữa các trung tâm các địa phận này khoảng gần nửa ngày đường theo tốc độ di chuyển thời đó.

Ruphinhắc (Rouffignac): có lâu đài Héc (Herm) của Nănxắc phía bắc của thị trấn, rừng Héc (một phần rừng Barát- mạn tây) ăn vào cả một phần Xanh-Giâyrắc, trại lĩnh canh Côngbơnegơrơ (Combenègre) phía bắc lâu đài nơi ở gia đình Giắccu còn bé, trại lĩnh canh Puymegơrơ (Puymaigre) phải lâu đài của gia đình bà Mion, làng Héc sát lâu đài nơi Giắccu sống cuối đời, làng Pơrixơ (Prisse) phía đông gần lâu đài, làng Môrơdi (Maurezies) mạn đông - đông bắc lâu đài cạnh rừng, nơi Gianxu và ông Giăng ở, cũng như Giắccu sau đến ở với ông Giăng.
Ba (Bars): nằm ở phía đông - đông bắc Ruphinhắc, có làng Bars nơi chôn cất mẹ Jacquou, nông trang Puypautier nằm phía tây làng Bars, nam cánh rừng, trên trục La Gơrănvan đến làng Bars, là nơi gia đình Lina ở, làng nhỏ bên cạnh đó Bectơridơ ở, lò ngói mẹ Jacquou mất (hướng bắc, bìa rừng), hồ Gour (phía bắc lò ngói, trong rừng) nơi Lina tự vẫn, nông trang La Granval trong rừng chếch về phía tây làng Bars, gần Héc hướng tây nam và Phốtxơmanhơ phía bắc, nơi Bônan cho Rây ở thuê và sau thôi chức về đó ở cùng Jacquou.
Phănlắc (Fanlac): nằm nam - tây nam Bars, có làng lớn nơi Bônan làm chánh xứ địa phận, và nơi ở hiệp sĩ Galibe và chị là Hécmin, là nơi Jacquou ở một thời gian dài đến khi Bônan thôi chức.
Môngtinhắc (Montignac): nằm đông Fanlac, có thị trấn lớn, nơi Caxiút ở, và nơi các tu sĩ dòng Tên hô hào chống những người cách mạng
Tônắc (Thonac): công xã nằm phía nam Fanlac
Tơnông (Thenon): có thị trấn, trên trục Lyon đi Bordeaux, phía bắc-đông bắc của Bars
Phốtxơmanhơ (Fossemagne): phía bắc của Ruphinhắc và Bars, có trung tâm trên trục Lyon - Bordeaux, nằm mạn bắc rừng Barát, nơi có căn nhà Năm Tháng trong rừng mà Jacquou đến đó ở sau khi ông Giăng mất
Ôriắc (d’Auriac): đông của Ba và đông bắc Phănlắc, có nhà nguyện thánh Rêmi (Rémy) chếch ở mạn tây bắc từ trung tâm xã, giữa trục từ Ôriắc đi Ba, nơi Giắccu cùng Lina và Béctơridơ từng đến ngày lễ thánh
Xạclát (Sarlat): nằm về phía đông nam của vùng, có thị trấn lớn, là trung tâm tổng cùng tên, từ Môngtinhắc đến Xạclát gần bằng từ vùng rừng Barát đi Pêrigơ, nơi có nhà tù giam Giắccu và các bạn anh trước khi giải Pêrigơ xét xử sau khi đốt lâu đài.
Pêrigơ (Périgueux): thủ phủ vùng Pêrigo, nằm ở trung tâm vùng, trên đường Lyon - Boócđô, nơi xử cha Giắccu và Giắccu. Có nhà thờ Xanh Phơrông (Saint-Front) nổi tiếng, mà mẹ con Giắccu đến cầu nguyện. Vùng rừng Barát cách Pêrigơ khoảng một hay hơn một ngày đường theo tốc độ di chuyển thời đó, qua Phốtxơmanhơ (hoặc ngả Xanh Giâyrắc), Xanh Cêpanh (Saint-Crépin), Xanh Pie (Saint-Pierre), Saint-Laurent, theo hướng tây - tây bắc.

Các nhân vật quan trọng

Giắccơ Pheran (Giắccu - Jacques Ferral / Jacquou): con trai Máctítxu, có một trong các ông tổ là người nông dân nổi dậy thời Henry IV bị triều đình chém đầu, đặt biệt danh Croquant từ đó, có ông nội là người đốt lâu đài Râynhắc (Reignac) vùng Tuyếcxắc (Tursac -đông nam Pêrigo) trước cách mạng 1789 bị đưa ra xét xử và tử hình, nhưng sau được cứu sống thời cách mạng song chết ngay sau đó. Dòng họ do đó biệt danh Người nông dân nổi dậy (Croquant) mà cha và Giắccu đều mang. Giắccu năm 1815 đầu truyện lên 7 tuổi, sống đến 90 tuổi, cuối đời ở làng Héc.
Máctitxu (Máctanh Pheran - Martissou / Martin Ferral), là nông dân có ý chống lại Nănxắc, biệt danh Người nông dân nổi dậy (Martissou le Croquant), sống tại Côngbơnegơrơ, sau khi giết Labôri bị án 20 năm tù khổ sai, đày đi xa và mất trong tù do khổ sở sau đó, cha Giắccu
Phơrănxu (Françou): mẹ Giắccu, một nông dân do giận Đức Mẹ không thương chồng bà nên không đi lễ nhà thờ, sau khi mất ở lò ngói không được cha xứ làng Ba rửa tội, chôn tại nghĩa trang làng Ba
Nănxắc (de Nansac): bá tước có tư tưởng bảo hoàng, sùng đạo, ông nội là Cờrôdát (Crozat) nguyên là gã gánh nước nhờ nhiều âm mưu trở nên có địa vị cao, tự xưng " Đờ Nănxắc". Con trai ông ta và là cha của Nănxắc (gã hầu tước), có vợ lăng loàn với bộ trưởng toàn quyền nhờ đó mua tước hầu tước, một người vô thần nhưng độc ác. Nănxắc có bà vợ sùng đạo, chân chính (nhưng mất vào thời trước khi Giắccu nổi dậy). Từng đi ăn cướp thời cách mạng, Nănxắc sau khi khôi phục chế độ quân chủ Lui trở lại làm đại điền chủ ở Héc. Khi bị Giắccu đốt lâu đài, và cách mạng 1830 xảy ra ở thủ đô, rơi vào phá sản, đất đai bị bán đấu giá cho bọn đầu cơ rồi họ bán cho nông dân theo hình thức trả góp, phải lang thang ở nhờ nhiều nơi cuối cùng chết nhà thương. Nănxắc có sáu người con, một con trai sau lên Pari, con gái trưởng lăng loàn theo một gã vô lại bỏ nhà giai đoạn Giắccu ở Phănlắc, và bốn con gái khác (trừ cô út khá hơn, còn lại không tốt). Sau trong số này 3 rời bỏ quê, sau khi Giắccu nổi dậy, trừ Galiốt
Bônan (Bonal): linh mục có nguồn gốc nông dân, chánh xứ Phănlắc (từng phó xứ Môngtinhắc), sau do bị các tu sĩ dòng Tên có nhiều quyền thế tác động giám mục Pêrigo (do ông từng tuyên thệ Quy chế công dân cho hàng giáo sĩ thời cách mạng) nên thôi chức, về nông trang của mình ở La Gơrănvan sống đời nông dân và qua đời, là người cưu mang Giắccu khi cậu đến Phănlắc.
Galibe (Galibert): hiệp sĩ thuộc thành phần quý tộc có tư tưởng cấp tiến, thế hệ con cháu của Giăng đờ La Dalagiơ (Jean de La Jalage) có công trong chiến tranh 100 năm đánh đuổi người Anh nên được thưởng vùng đất Galibe, và trở thành tước hiệu dòng họ, là bạn Bônan, Giắccu đến làm việc ban ngày nhà ông khi khá lớn. Do tốt bụng nên cuối đời gần như khánh kiệt, sau mất già khi Giắccu đã lấy Béctơridơ và có nhiều con.
Lina (Lina): con bà Mativơ, cô bé chăn dê và ngỗng, sau là người yêu Giắccu, do bị ép lấy Ghinhem và tưởng Giắccu chết do Nănxắc hãm hại nên tự vẫn ở hồ Gua.
Galiốt (la Galiote): con gái út Nănxắc, chống quyết liệt cuộc nổi dậy của Giắccu nhưng khai thật thà khi ra tòa sau đó. Sau khi lâu đài bị đốt ở với mẹ nuôi vốn là tá điền của Nănxắc, sống giản dị, gần tòa lâu đài cũ. Giắccu có cảm tình với cô. Sau cô bỏ xứ ra đi khi anh chị khó khăn ép phải bán mảnh đất cô ở, sau khi Giắccu đã có con đầu lòng.
Béctơridơ (la Bertrille): bạn Lina sống gần nông trang của Lina, có người yêu trong quân ngũ nhưng chết tại châu Phi, cuộc sống khốn khó do đó Giắccu giúp đỡ. Sau khi mẹ cô mất một thời gian, Giắccu đến với cô, họ có 13 người con. Mất khi Giắccu 80 tuổi.
Viđan- Phônggơravơ (Vidal-Fongrave): trạng sư tốt bụng, sống tại Pêrigơ, trả tiền trọ cho mẹ con Giắccu khi họ lên tỉnh, bào chữa cho cha Giắccu và sau này là Giắccu và các bạn anh
Giăng (Jean): người đốt than trong rừng, nâng đỡ cha Giắccu khi ông bỏ trốn. Sau thân với Bônan và Giắccu khi họ về La Gơrănvan, khi Bônan mất thì Giắccu về ở với ông, có tham gia cuộc nổi dậy và mất một thời gian gần sau đó.
Hécmin (Hermine): chị hiệp sĩ Galibe, một người tốt bụng, mất một năm trước khi Giắccu lấy Béctơridơ.
Phănti (Fantille): bà giúp việc Bônan, sau khi ông mất chức về sống cùng ông ở La Gơrănvan, khi Bônan mất, thì chuyển đến chỗ Galibe ở tạm một thời gian
Mion (Mïon): bà láng giềng nhà Giắccu, tá điền Nănxắc, từng bị Labôri dụ dỗ, khi mẹ Giắccu mất cậu có đến tìm nhưng bà dời chỗ ở.
Pie (Pierre): chồng bà Mion, đưa mẹ con Giắccu đến lò ngói ở, sau rời trang trại cùng gia đình
Labôri (Laborie): quản gia Nănxắc, độc ác, từng gạ gẫm mẹ Giắccu, sau bị Máctítxu giết khi y bắn chết con chó nhà Giắccu do họ không muốn cha Giắccu đi săn trong rừng.
Mátxcơrê (Mascret): gia nhân của Nănxắc, từng nhiều lần gây hấn với gia đình Giắccu, bị các nông dân bắt khi Giắccu đốt lâu đài, sau bỏ xứ
Đông Engianbe (dom Enjalbert): linh mục, tuyên úy ở lâu đài Héc, do Nănxắc nuôi, một người xấu xa, bị Giắccu bắt khi đốt lâu đài, và khai không trung thực tại tòa, sau được bổ nhiệm coi giáo xứ ở Cáclút (Carlux)
Mativơ (Mathive): mẹ Lina, một người xấu tính tìm cách đuổi mẹ con Giắccu khi họ đến chỗ Giêran làm việc, sau cản Lina quan hệ với Giắccu, lẳng lơ và chòng ghẹo Giắccu, cuối đời ăn mày, chết thảm sau khi Galibe mất một thời gian
Giêran (Géral): nông dân khá giả chưa vợ, tốt bụng, sau lấy người quản lý Mativơ, khi Giắccu lớn thì đã già yếu ngồi chết dí ở bếp lò và mất một năm trước khi Mativơ lấy Ghinhem sau khi Lina tự vẫn 3 tháng
Ghinhem (Guilhem): gã chuyên làm thuê, đến nhà Lina ở khi Lina lớn, sau đó tìm cách lấy Lina để có di sản thừa kế do Giêran để lại, nhưng quan hệ với Mativơ và sau lấy mụ (khi Lina mất được 3 tháng) rồi bỏ rơi mụ, cuối bị tù chung thân do phạm tội
Gianxu (Jansou): ở làng Môrơdi, làm thuê cho Nănxắc, gia đình nghèo, cho con cả theo dõi cha Giắccu khi ông bị truy nã và chỉ điểm ông, sau đó hết tiền bỏ xứ đi
La Ramê (La Ramée): từng đi lính cho Napôlêông, bị chính quyền mới cắt tai, bạn của Bônan, đi chăn ngỗng cho bà chị dâu góa, ở Phănlắc.
Caxiút (Cassius): ở Môngtinhắc, một người cách mạng từng cứu Galibe và chị ông khi bị những người yêu nước cực đoan xét xử thời cách mạng, từng phát biểu có thể phải làm cách mạng lại.
Rây (Rey): người nông dân ở thuê trên đất của Bônan ở La Gơrănvan, cha của Giắccu bị bắt ở nhà anh, sau khi Bônan đến lấy ở chuyển chỗ khác
Cariôn (Cariol): người làm công cho gia đình bà Hécmin và ông Galibe
Linh mục xã Ba, và linh mục mới ở Phănlắc khi Bônan rời chức, linh mục cai quản ở Ôriắc, đều là người xấu
Linh mục giáo xứ Phốtxơmanhơ, và linh mục mới giáo xứ Phănlắc, bổ nhiệm sau 2 năm trống ở giáo phận Phănlắc (do người kế thừa Bônan bị người Phănlắc tìm cách đuổi, ép ra đi), đều là người tốt
Các biện lý, và chánh án tham gia xử án, đều là người xấu

Nội dung

Bản dịch các ngôn ngữ khác
Bản tiếng Anh là Jacquou the Rebel (Jacquou nổi dậy). Tác phẩm được dịch sang tiếng Trung và xuất bản ở Trung Quốc năm 2011 có tên 雅古复仇记 (Jacquou trả thù) (Nhà xuất bản Văn học nhân dân)

Bản dịch tiếng Việt
Tác phẩm được xuất bản tại Việt Nam năm 1986, với tên Người nông dân nổi dậy do Nhà xuất bản Văn nghệ Thành phố Hồ Chí Minh ấn hành, theo ấn bản của Nhà xuất bản Calmann - Lévy, Paris năm 1971.

Tư tưởng và tranh cãi

Các phim chuyển thể và khác biệt

Chú thích

Xem thêm
Jacquou, người nông dân nổi dậy (phim)

Tiểu thuyết năm 1899
Tiểu thuyết Pháp