Phù thai là gì? Các công bố khoa học về Phù thai
Phù Thai là một dân tộc thiểu số sống chủ yếu ở miền trung Thái Lan và một số vùng lân cận. Ngôn ngữ chính của Phù Thai cũng được gọi là Phù Thai, thuộc nhóm ng...
Phù Thai là một dân tộc thiểu số sống chủ yếu ở miền trung Thái Lan và một số vùng lân cận. Ngôn ngữ chính của Phù Thai cũng được gọi là Phù Thai, thuộc nhóm ngôn ngữ Nam Á. Dân tộc này có nền văn hóa và truyền thống riêng, bao gồm các nghi lễ, phong tục, truyền thống âm nhạc và múa. Cộng đồng Phù Thai được coi là một phần quan trọng của đa dạng văn hóa Thái Lan.
Dân tộc Phù Thai là một dân tộc thiểu số ở Thái Lan, đặc biệt tập trung ở các tỉnh Nakhon Ratchasima, Buriram, Surin và Ubon Ratchathani. Họ cũng có mặt ở một số tỉnh khác như Roi Et, Yasothon, Khon Kaen và Mukdahan. Dân số của Phù Thai ước tính khoảng 500.000 người.
Ngôn ngữ chính của Phù Thai cũng được gọi là Phù Thai hay Phou Thae, thuộc nhóm ngôn ngữ Nam Á. Đây là một ngôn ngữ tự do, không có quan hệ gần gũi với tiếng Thái, tiếng Việt hay ngôn ngữ khác. Tuy nhiên, do ảnh hưởng của tiếng Thái, nhiều người Phù Thai cũng biết nói tiếng Thái.
Phù Thai có nền văn hóa và truyền thống phong phú. Họ có những nghi lễ, phong tục truyền thống độc đáo như lễ hội, cúng tổ tiên, cúng cô hồn, lễ cưới, lễ tang, và các hoạt động tôn giáo. Nghệ thuật âm nhạc và múa của Phù Thai cũng được coi là phong phú và sôi động. Một số truyền thống nổi tiếng bao gồm múa Rong Ngeng, múa Grabok, và múa Lam Phak Ini. Các nhạc cụ truyền thống của họ bao gồm kèn đêendum và kèn bàan.
Cộng đồng Phù Thai đã và đang gặp phải nhiều thách thức về duy trì và bảo tồn ngôn ngữ và văn hóa của mình. Sự phát triển kinh tế, sự đổi mới công nghệ và sự ảnh hưởng của xã hội đô thị đã góp phần vào mất mát và lấn át văn hóa truyền thống của họ. Tuy nhiên, các cơ sở giáo dục và tổ chức văn hóa như Hội những người Phù Thai và các tổ chức bảo tồn ngôn ngữ đang cố gắng để duy trì và phát triển văn hóa của dân tộc Phù Thai.
Dân tộc Phù Thai là một trong những dân tộc thiểu số lớn nhất ở Thái Lan. Họ thường sinh sống ở vùng đồng bằng châu thổ sông Mê-kông, vùng Đông Bắc của Thái Lan. Dân tộc này có nguồn gốc từ các nhóm dân tộc Kinh Nghệ đã di cư từ nước Việt Nam vào Thái Lan vào thế kỷ 17 và 18.
Ngôn ngữ chính của Phù Thai là tiếng Phù Thai, hay còn được gọi là tiếng Phu Thai hay Phu Thae. Đây là một ngôn ngữ tự do, không thuộc gia đình ngôn ngữ Mon-Khmer nổi tiếng của Đông Nam Á. Ngôn ngữ Phù Thai cũng đã được nghiên cứu và lưu giữ bởi các nhà ngôn ngữ học và nhà nghiên cứu văn hóa.
Văn hóa truyền thống của Phù Thai phản ánh cuộc sống và công việc nông nghiệp của họ. Họ trồng lúa, mía, hành, và các loại cây trồng khác. Đồng nghiệp là hoạt động chính trong ngày Tết và rằm, khi mọi người cùng nhau làm việc trên đồng để trao đổi kinh nghiệm và giúp đỡ nhau. Các hoạt động truyền thống khác bao gồm sân khâu, câu đố, trò chơi và các màn biểu diễn nghệ thuật truyền thống.
Trang phục truyền thống của Phù Thai bao gồm áo dài nữ tính và đa dạng. Đàn ông thường mặc áo sơ mi và quần dài. Phụ nữ thường mặc áo dài hoặc áo blouse dùng chần, và váy dài. Trang phục truyền thống thường có những hoa văn độc đáo và màu sắc tươi sáng.
Các nghi lễ và lễ hội truyền thống của Phù Thai là những dịp quan trọng để duy trì và vinh danh văn hóa của họ. Một trong những lễ hội nổi tiếng của Phù Thai là lễ hội Rong Ngeng, diễn ra vào tháng 6 hàng năm tại tỉnh Nakhon Ratchasima. Lễ hội này bao gồm múa, hát và diễu hành trên đường phố.
Dân tộc Phù Thai cũng duy trì các truyền thống tôn giáo của mình, bao gồm đạo Thiên Chúa giáo và đạo Hi Lộc. Tuy nhiên, một số thành viên của cộng đồng Phù Thai cũng theo đạo Phật giáo và đạo Hồi.
Tuy còn nhiều thách thức và áp lực từ sự phát triển kinh tế và global hóa, các thành viên của cộng đồng Phù Thai vẫn đang cố gắng bảo vệ và duy trì văn hóa, truyền thống và ngôn ngữ của họ thông qua các hoạt động giáo dục, tổ chức cộng đồng và các dự án bảo tồn văn hóa.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "phù thai":
Đề xuất một phương pháp tổng quát, phù hợp với các máy tính nhanh, để nghiên cứu các thuộc tính như phương trình trạng thái cho các chất được tạo thành từ các phân tử tương tác với nhau. Phương pháp này bao gồm việc tích phân Monte Carlo đã được điều chỉnh trên không gian cấu hình. Kết quả cho hệ thống hình cầu cứng hai chiều đã được thu thập trên máy tính MANIAC của Los Alamos và được trình bày ở đây. Những kết quả này được so sánh với phương trình trạng thái thể tích tự do và với sự mở rộng hệ số virial bốn hạng tử.
Một tập hợp cơ sở Gaussian loại thu gọn (6-311G**) đã được phát triển bằng cách tối ưu hóa các số mũ và hệ số ở cấp độ bậc hai của lý thuyết Mo/ller–Plesset (MP) cho trạng thái cơ bản của các nguyên tố hàng đầu tiên. Tập hợp này có sự tách ba trong các vỏ valence s và p cùng với một bộ các hàm phân cực chưa thu gọn đơn lẻ trên mỗi nguyên tố. Tập cơ sở được kiểm tra bằng cách tính toán cấu trúc và năng lượng cho một số phân tử đơn giản ở các cấp độ lý thuyết MP khác nhau và so sánh với thực nghiệm.
Công trình này xem xét dữ liệu hiện có về các thuộc tính nhiệt động lực học của carbon dioxide và trình bày một phương trình trạng thái mới dưới dạng phương trình cơ bản rõ ràng trong năng lượng tự do Helmholtz. Hàm cho phần còn lại của năng lượng tự do Helmholtz được điều chỉnh theo các dữ liệu đã chọn của các thuộc tính sau: (a) các thuộc tính nhiệt của vùng một pha (pρT) và (b) của đường bão hòa thể lỏng-hơi (ps, ρ′, ρ″) bao gồm tiêu chí Maxwell, (c) tốc độ âm w và (d) khả năng chứa nhiệt riêng cp của vùng một pha và của đường bão hòa, (e) khả năng chứa nhiệt riêng cv, (f) enthalpy riêng h, (g) năng lượng nội riêng u, và (h) hệ số Joule–Thomson μ. Bằng cách áp dụng các chiến lược hiện đại cho việc tối ưu hóa dạng toán học của phương trình trạng thái và cho việc điều chỉnh phi tuyến đồng thời dữ liệu của tất cả các thuộc tính này, công thức kết quả có khả năng đại diện ngay cả cho những dữ liệu chính xác nhất trong các giới hạn không chắc chắn của thí nghiệm. Trong vùng kỹ thuật quan trọng nhất với áp suất lên đến 30 MPa và nhiệt độ lên đến 523 K, độ không chắc chắn ước tính của phương trình dao động từ ±0.03% đến ±0.05% ở mật độ, ±0.03% đến ±1% ở tốc độ âm, và ±0.15% đến ±1.5% ở khả năng chứa nhiệt với áp suất không đổi. Sự quan tâm đặc biệt đã được tập trung vào mô tả vùng giới hạn và hành vi ngoại suy của công thức. Mà không cần một mối liên kết phức tạp với một phương trình trạng thái được điều chỉnh, công thức mới cung cấp một mô tả hợp lý ngay cả về các thuộc tính nhiệt gần kề điểm giới hạn. Ít nhất cho các thuộc tính cơ bản như áp suất, fugacity và enthalpy, phương trình có thể được ngoại suy đến các giới hạn ổn định hóa học của carbon dioxide. Các phương trình độc lập cho áp suất hơi và cho áp suất trên đường thăng hoa và nóng chảy, cho mật độ lỏng bão hòa và hơi bão hòa, và cho khả năng chứa nhiệt lý tưởng với áp suất không đổi cũng được bao gồm. Bảng thuộc tính được tính toán từ phương trình trạng thái được cung cấp trong phần phụ lục.
Bài báo này nghiên cứu các tác động tiêu cực và tích cực của việc sử dụng đất nông nghiệp đối với bảo tồn đa dạng sinh học và mối quan hệ của nó với các dịch vụ hệ sinh thái từ quan điểm cảnh quan. Nông nghiệp có thể đóng góp vào việc bảo tồn các hệ thống có độ đa dạng sinh học cao, có thể cung cấp các dịch vụ hệ sinh thái quan trọng như thụ phấn và kiểm soát sinh học thông qua các hiệu ứng bổ sung và khảo sát. Quản lý sử dụng đất thường tập trung vào một số loài và các quy trình địa phương, nhưng trong các cảnh quan nông nghiệp động, chỉ một sự đa dạng của các loài bảo hiểm mới có thể đảm bảo khả năng phục hồi (khả năng tái tổ chức sau sự cố). Các loài tương tác trải nghiệm cảnh quan xung quanh ở những quy mô không gian khác nhau, ảnh hưởng đến các tương tác dinh dưỡng. Cảnh quan có cấu trúc phức tạp nâng cao đa dạng địa phương trong các hệ sinh thái nông nghiệp, có thể bù đắp cho quản lý cường độ cao tại địa phương. Các sinh vật có khả năng phân tán cao dường như là nguyên nhân chính điều khiển các mô hình đa dạng sinh học và các dịch vụ hệ sinh thái, nhờ vào khả năng tái định cư và việc trải nghiệm các nguồn lực lớn hơn. Các chương trình môi trường nông nghiệp (khuyến khích cho nông dân để cải thiện môi trường) cần mở rộng cái nhìn và tính đến các phản ứng khác nhau đối với các chương trình trong các cảnh quan nông nghiệp đơn giản (tác động cao) và phức tạp (tác động thấp). Trong các cảnh quan đơn giản, việc phân bổ nơi sống địa phương quan trọng hơn trong các cảnh quan phức tạp, vốn toàn bộ có nguy cơ. Tuy nhiên, hiểu biết hạn chế về tầm quan trọng tương đối của quản lý địa phương và cảnh quan đối với đa dạng sinh học và mối quan hệ của nó với các dịch vụ hệ sinh thái làm cho việc đưa ra các khuyến nghị đáng tin cậy trở nên khó khăn.
▪ Tóm tắt Phương pháp giai đoạn gần đây đã nổi lên như một phương pháp tính toán mạnh mẽ để mô hình hóa và dự đoán sự phát triển cấu trúc hình thái và vi cấu trúc ở quy mô trung gian trong vật liệu. Nó mô tả một vi cấu trúc bằng cách sử dụng một bộ biến trường được bảo toàn và không được bảo toàn, có tính liên tục qua các vùng giao diện. Sự tiến hóa tạm thời và không gian của các biến trường được điều khiển bởi phương trình khuếch tán phi tuyến Cahn-Hilliard và phương trình thư giãn Allen-Cahn. Với thông tin nhiệt động lực học và động lực học cơ bản làm đầu vào, phương pháp giai đoạn có khả năng dự đoán sự phát triển của các hình thái tùy ý và vi cấu trúc phức tạp mà không cần theo dõi rõ ràng vị trí của các giao diện. Bài báo này đề cập một cách ngắn gọn những tiến bộ gần đây trong việc phát triển các mô hình giai đoạn cho các quá trình vật liệu khác nhau, bao gồm đông đặc, biến đổi pha cấu trúc trạng thái rắn, sự lớn lên và tinh thể hóa hạt, sự phát triển miền trong phim mỏng, hình thành cấu trúc bề mặt, vi cấu trúc dạng biến dạng, sự lan truyền vết rạn nứt và điện di.
Một phương pháp transit đồng bộ tuyến tính hoặc transit đồng bộ bậc hai được sử dụng để tiến gần hơn đến vùng bậc hai của trạng thái chuyển tiếp và sau đó các phương pháp quasi-Newton hoặc theo dõi véc tơ riêng được sử dụng để hoàn thành quá trình tối ưu hóa. Với ước lượng thực nghiệm về ma trận Hessian, các phương pháp này hội tụ hiệu quả cho nhiều trạng thái chuyển tiếp từ một loạt các cấu trúc khởi đầu.
Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng cần phải nâng cao độ chính xác trong việc xây dựng và đánh giá các mô hình sinh cảnh sinh thái (ENM) dựa trên dữ liệu có mặt chỉ. Hai mục tiêu chính là cân bằng tính phù hợp của mô hình với độ phức tạp của mô hình (ví dụ: bằng cách ‘điều chỉnh’ các cài đặt mô hình) và đánh giá các mô hình với dữ liệu độc lập theo không gian. Những vấn đề này đặc biệt quan trọng đối với các tập dữ liệu bị ảnh hưởng bởi thiên lệch trong việc lấy mẫu, và cho các nghiên cứu yêu cầu chuyển giao các mô hình qua không gian hoặc thời gian (ví dụ: phản ứng với biến đổi khí hậu hoặc sự lan truyền của các loài xâm hại). Việc thực hiện hiệu quả các quy trình để đạt được những mục tiêu này, tuy nhiên, yêu cầu phải tự động hóa. Chúng tôi đã phát triển gói ENMeval, một gói R mà: (i) tạo ra các tập dữ liệu cho phép kiểm tra chéo k‐fold bằng một trong nhiều phương pháp phân chia dữ liệu có mặt (bao gồm các tùy chọn cho các phân chia độc lập theo không gian), (ii) xây dựng một loạt các mô hình ứng cử viên sử dụng Maxent với nhiều cài đặt do người dùng định nghĩa và (iii) cung cấp nhiều chỉ số đánh giá để hỗ trợ trong việc chọn cài đặt mô hình tối ưu. Sáu phương pháp để phân chia dữ liệu bao gồm jackknife n−1, k‐fold ngẫu nhiên (=bins), các fold do người dùng chỉ định và ba phương pháp phân chia theo cấu trúc địa lý có mặt. ENMeval định lượng sáu chỉ số đánh giá: diện tích dưới đường cong của đồ thị đặc điểm hoạt động của bộ thu cho các địa điểm thử nghiệm (AUCTEST), sự khác biệt giữa AUC huấn luyện và AUC kiểm tra (AUCDIFF), hai tỷ lệ thiếu sót cơ sở ngưỡng khác nhau cho các địa điểm thử nghiệm và tiêu chí thông tin Akaike điều chỉnh cho kích thước mẫu nhỏ (AICc). Chúng tôi đã chứng minh ENMeval bằng cách điều chỉnh các cài đặt mô hình cho tám loài cây thuộc chi Coccoloba ở Puerto Rico dựa trên AICc. Các chỉ số đánh giá đã thay đổi đáng kể giữa các cài đặt mô hình, và các mô hình được chọn với AICc khác với các mô hình mặc định. Tóm lại, ENMeval tạo điều kiện thuận lợi cho việc sản xuất các ENM tốt hơn và nên thúc đẩy nghiên cứu phương pháp trong tương lai về nhiều vấn đề nổi bật hiện có.
Việc đo lường chính xác nồng độ amoniac là cơ sở để hiểu biết về sinh hóa nitơ trong các hệ sinh thái thủy sinh. Thật không may, phương pháp indophenol blue thường được sử dụng thường cho kết quả không nhất quán, đặc biệt là khi nồng độ amoniac thấp. Ở đây, chúng tôi trình bày một phương pháp phát quang cho phép đo chính xác nồng độ amoniac trên một dải rộng nồng độ và độ mặn, đặc biệt nhấn mạnh vào các mức dưới micromol. Quy trình này không chỉ giải quyết các vấn đề phân tích mà còn đơn giản hóa đáng kể việc thu thập và bảo quản mẫu. Nó sử dụng một thuốc thử làm việc duy nhất (bao gồm ortho-phthaldialdehyde, natri sulfite và natri borat) có thể bảo quản ổn định trong nhiều tháng nếu được lưu trữ trong bóng tối. Thuốc thử làm việc và mẫu có thể được trộn ngay sau khi thu thập mẫu và phản ứng xảy ra trong vòng 3 giờ ở nhiệt độ phòng. Các ảnh hưởng của chất nền và huỳnh quang nền có thể được điều chỉnh mà không làm gia tăng lỗi đáng kể. Phương pháp đơn giản này tạo ra kết quả có độ tái lập cao ngay cả ở nồng độ amoniac rất thấp.
Dữ liệu đã được thu thập về sự có mặt của các sản phẩm phụ khử trùng (DBPs) trong nước uống và ảnh hưởng của các quy trình xử lý đến sự hình thành và kiểm soát DBP. Ba mươi lăm cơ sở xử lý nước đã được chọn để cung cấp một phạm vi rộng lớn về chất lượng nước nguồn và các quy trình xử lý. Trihalomethanes là lớp DBP lớn nhất được phát hiện (trên cơ sở trọng lượng) trong nghiên cứu này, với axit haloacetic là phân đoạn DBP quan trọng tiếp theo. Formaldehyde và acetaldehyde, các sản phẩm phụ của quá trình ozonation, cũng đã được chứng minh là được sản xuất thông qua quá trình clo hóa. Cyanogen chloride được phát hiện là sản phẩm ưu tiên trong nước đã được cloamin hóa.
Một mô hình lựa chọn phương thức di chuyển được thử nghiệm thông qua một cuộc khảo sát trên 199 cư dân của một ngôi làng. Hành vi lựa chọn ô tô cho một chuyến đi cụ thể được dự đoán từ thái độ đối với việc lựa chọn ô tô và thái độ đối với việc lựa chọn một phương thức thay thế (tức là, tàu), một mặt, và từ thói quen sử dụng ô tô tổng quát, mặt khác. Không giống như các biện pháp truyền thống về thói quen, một biện pháp dựa trên kịch bản đã được sử dụng. Thói quen tổng quát được đo bằng các lựa chọn phương thức di chuyển phản ứng với những mô tả rất tổng quát về các chuyến đi tưởng tượng. Trong mô hình, thói quen được dự đoán từ mức độ tham gia vào quyết định về lựa chọn phương thức di chuyển cho chuyến đi cụ thể (sự tham gia quyết định) và từ mức độ cạnh tranh trong một hộ gia đình liên quan đến việc sử dụng ô tô. Mô hình cho thấy đạt yêu cầu. Hơn nữa, như được Triandis (1977) gợi ý, có một sự trao đổi giữa thái độ và thói quen trong việc dự đoán hành vi: Khi thói quen mạnh thì mối quan hệ giữa thái độ và hành vi yếu, trong khi khi thói quen yếu thì mối liên kết giữa thái độ và hành vi mạnh.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10