попробуйте альтернативный исторический экзамен

Начало теста

Что такое Черная смерть?

No Collections

Here you’ll find all collections you’ve created before.

Начнем с основ. На какой территории было создано Древнерусское государство?

Роман Романович Кругляков commented on the post, В помощь попаданцу в ВОВ. Флот 3- Мал, да удал (катера СССР) 6 часов, 5 минут назад

Мы зададим вам простейшие вопросы, касательно дат, знаменитых исторических событий и великих личностей.

И если в этом тесте вы не сможете набрать и 10 правильных ответов из 12, то в школе по истории России вы явно получали одни двойки. А не знать историю своей страны даже как-то стыдно, не так ли?

Тем, кто решится в конце этого учебного года сдавать ЕГЭ по истории, придется подучить факты о ВОВ

Понимаем, в конце августа совсем не думаешь о Великой Отечественной войне, но в Рособрнадзоре на днях сообщили, что выпускников образца 2023 года ждут изменения в ЕГЭ по истории — пятая часть заданий будет посвящена Великой Отечественной войне. В Госдуме считают, что это нужно для того, чтобы «дети обладали достаточным объемом знаний о роли России в освобождении мира от фашизма, гордились подвигом своих дедов и прадедов». Вот мы и решили составить этот тест, чтобы проверить, достаточно ли этих знаний нам с вами.

Увидели опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter

Варианты ответов

Сколько колоний принадлежало Великобритании на пике развития Британской империи?

В каком году произошло восстание декабристов в Санкт-Петербурге?

6 вопрос

Какой математик первым воскликнул “Эврика!”?

Кому восточнославянские племена платили дань?

Что такое операция в заливе Свиней?

Статистические и не очень

Вернёмся к самому первому и главному вопросу – как измерить разницу между контрольной и пилотной группами? Получить статистически значимый результат можно через серию наблюдений. Давайте сначала поймем, где мы их возьмём. Для этого применим несколько манипуляций, статистических и не очень.

Сначала применим чисто понятийный подход. Он заключается в увеличении гранулярности замеров. Этот подход в зависимости от того, что мы измеряем, все время будет разный. Рассмотрим наш пример изменений в ассортименте магазинов. Сначала возьмём только разницу продаж всех магазинов помесячно и получим 12 наблюдений в год – немного. Альтернативно сравним все магазины по отдельности и понедельно и получим количество замеров равное количеству магазинов в нашей выборке помноженное на количество недель. Уже больше. Далее, предположим, что продажи разных категорий товаров независимы между собой и получим количество замеров равное количеству магазинов, умноженное на количество категорий, умноженное на количество недель. Идеально.

Теперь применим статистическую манипуляцию – сформируем из нашей выборки много подвыборок и сравним их между собой. Таким образом мы искусственно еще раз увеличим количество замеров. Этот метод увеличения количества замеров называется бутстрапированием (bootstrapping). Метод бутстрапирования нам потребуется также позже для формирования доверительных интеровалов.

В контексте наших манипуляций возникает два новых вопроса:

Гранулярность замеров, размер выборки и продолжительность теста

Итак, что будет если рассматривать не уровень категории, а уровень товара. То есть не сравнивать продажи категории телевизоры в разных магазинах, а зайти внутрь категории и сравнивать продажи конкретных моделей или, например, групп моделей в разрезе диагоналей. В этом случае возникает риск, что наши замеры будут зависимыми. Нужно иметь абсолютную уверенность (читай – провести отдельный статистический тест для каждой группы товара), что продажи телевизоров разных моделей и диагоналей независимы между собой. Если они зависимы, то каждый новый замер не добавляет ценной информации в наш тест. Кроме этого, ввиду того что мы сравниваем ассортимент, возникает риск, что каких-то товаров просто может не быть в контрольной или целевой группах. Таким образом, спускаться глубже в иерархию товаров нужно с осторожностью.

Хорошо, а что если просто перейти от замеров на уровне недели к уровню дня, часа или минуты. Здесь однозначного ответа нет, нужно считать. В некоторых случаях увеличение гранулярности добавит информацию, а в некоторых – приведёт к зашумленности. Ведь наши продажи – это случайная величина, которая, даже при более-менее стабильных показателях колеблется изо дня в день, от часа к часу. Соответственно, добавляя шум, мы никак не приближаемся к нашей цели проверить гипотезу за наименьшее время.

Что касается размера выборки, то для ее определения обратимся к историческим данным. Берём исторические продажи тех магазинов, которые мы выбрали и в той гранулярности, которую считаем разумной. Считаем за какой период наблюдений у нас получится набрать необходимое количество замеров, чтобы наша гипотеза стала статистически значимой. Период оказался слишком долгим? Меняем гранулярность и пробуем снова. Так повторяем до тех пор, пока не найдём правильное решение для гранулярности, чтобы обеспечить то время замеров, которое нас устроит.

Статистическую значимость определяем также на основе бутстрапирования в комбинации с тестом Стьюдента, о чем подробнее позже.

Подбор контрольной группы

Для пилотной и контрольной выборок нам необходимо подобрать схожие объекты, в нашем примере – схожие магазины. Очевидно, нет смысла сравнивать между собой изначально разные объекты. Так, из-за разницы структуры и уровня спроса магазин в регионе и магазин в центре Москвы могут торговать по-разному. Также у этих магазинов может быть разная площадь, разный ассортимент и множество других факторов, из-за которых их сравнение будет нерелевантным. Соответственно, еще до начала нашего теста нужно доказать, что выбранные для него магазины не отличаются друг от друга, т.е. провести A/A-тест.

Дизайн таких тестов в нашем случае отличается от аналогичных экспериментов в онлайне.Чтобы решить эту задачу мы используем два подхода: векторное расстояние и критерий Стьюдента. Следуем тому подходу, который даст наилучшие результаты с точки зрения ошибок.

Первый подход заключается в том, что каждый объект выборки (в нашем случае магазин), мы представляем точкой в многомерном пространстве, или вектором. Магазины, например, очень просто векторизовать – достаточно взять подневные продажи каждого из них, например, за 60 дней. Таким образом, каждый магазин предстанет вектором в 60-ти мерном пространстве. Далее, по правилам векторной алгебры, мы можем находить расстояние между векторами. Соответственно, для каждого магазина мы можем найти другой магазин, который к нему ближе всего по расстоянию. Такой магазин и будет парой в контрольной выборке. Бизнес-смысл такой векторной математики в том, что для каждого магазина мы находим магазин, который по совокупности подневных продаж максимально к нему близок.

Второй подход состоит в том, что для каждой пары магазинов мы проверяем гипотезу о том, что они не отличаются до начала нашего теста. Другими словами, гипотезу о том, что их продажи равны с точностью до случайных отклонений. Для этого мы снова используем бутстрапирование, чтобы из подневных продаж собрать максимальное количество наблюдений. Далее с помощью критерия Стьюдента проверяем гипотезу о том, что магазины не отличаются. В примере ниже p-value = 0, и мы отклоняем нулевую гипотезу о равенстве магазинов – A/A-тест не пройден, подбираем пары магазинов дальше.

В обоих случаях мы можем оценивать ошибку, которая в одном случае следует из расстояния, а в другом из применения критерия Стьюдента. Для того случая, где ошибка меньше, мы и берём парный магазин.

Оценка эффекта

Ура, у нас есть замеры в достаточном количестве! Теперь мы могли бы взять среднее значение всех попарных разностей продаж магазинов в нужной гранулярности между пилотной и контрольной выборками. Однако, это будет случайная величина и нужно будет доказать, что разница между пилотной и контрольной группой не обусловлена случайными колебаниями значений этой величины. Для этого разницу средних необходимо нормировать на этот диапазон колебаний этой величины, или по-другому, на ее дисперсию. Однако, само по себе это тоже будет неким случайным значением.

Чтобы ответить на вопрос о наличии эффекта мы используем механизм проверки гипотез из математической статистики. Наши гипотезы состоят в том, что пилотная и контрольная группы после наших изменений отличаются на некоторый процент, например, 1, 5 или 10. Мы берем разные проценты, так как чем меньше процент, тем больше измерений требуется, чтобы подтвердить гипотезу о его наличии. Каждый раз мы задаем серию последовательных вопросов: есть ли эффект в 10%, да или нет? Если нет, а есть ли эффект в 5% и так далее.

Чтобы подтвердить или опровергнуть наши гипотезы мы используем упомянутый выше критерий Стьюдента. Он основывается на использовании разницы средних между пилотной и контрольной выборках, которые нормируют на дисперсию величин и размер выборки. Другими словами, критерий Стьюдента показывает отличие разницы средних при условии фиксирования допустимой ошибки принятия гипотезы. То есть, если мы согласны, что ошибка принятия неверной гипотезы не превышает 5 процентов (обычно берут это значение), то при соблюдении условий критерия значения средних или совпадают, или отличаются. Это именно то, что нам и нужно проверить   .

Итого, весь процесс проведения теста выглядит следующим образом. Сначала формируем целевую и контрольные группы. Далее выбираем гранулярность замеров. Берём исторические данные и инжектируем в них наш ожидаемый эффект на метрику (например, 5%). Считаем на исторических данных замеры исходя из выбранной гранулярности и далее прогоняем замеры через критерий Стьюдента. Смотрим, сколько времени нам нужно, чтобы получить подтверждение гипотезы об эффекте в 5% (который точно есть, так как мы его сами инжектировали) на исторических данных. Если срок нас не устраивает, то корректируем гранулярность и снова считаем критерий. Так делаем до тех пор, пока не получим ту продолжительность теста, которая нам подходит. После этого начинаем тест на реальных данных и ждем, пока проверится одна из наших гипотез.

Например, таблица ниже на примере категории “Холодильники” показывает зависимость количества наблюдений (в ячейках), которое нам необходимо, от размера эффекта (по строкам), который мы хотим найти, и той ошибки при оценке эффекта (по столбцам), которую мы согласны допустить.

Для верификации оценки нашего эффекта мы также используем метод доверительных интервалов. Помните бутстрапирование, о котором мы говорили выше? Мы берем разницу многих средних между целевой и контрольной группами и каждую такую разницу обозначаем точкой. Получаем множество точек (значений) или по-другому множество значений оценки разницы. Среди всех этих оценок берем 2.5% и 97.5% перцентиль – это и есть наш доверительный интервал, в котором будет находиться наш эффект. Если диапазон значений эффекта сочетается с нашими ожиданиями, хорошо, если нет, то продолжаем тест, как описано выше. Если доверительный интервал пересекает ноль, то это значит, что эффекта может не быть вообще и тест нужно однозначно продолжать. Однако, в нашем случае такого быть не должно, так как мы заранее проверяли наличие эффекта с помощью критерия Стьюдента.

Влияние смежных процессов

Перейдем к третьему “нюансу”, о котором мы говорили ранее – процессам. Про них все часто забывают. Вспомним, зачем мы вообще затевали А/B тесты – замерить эффект от каких-либо изменений. Однако, если сами изменения не происходят так, как мы планировали, или мы по каким-то причинам не можем собрать сами замеры, тест обречен на провал.

На что стоит обратить внимание при подготовке к тесту?

Во-первых, нужно реализовать запланированные изменения. Если мы что-то меняем на сайте и хотим измерить динамику конверсии, сделать это довольно просто: случайным образом делим трафик на два потока, часть направляем на старую версию, а часть – на новую. В этом случае у нас нет никаких проблем в реализации запланированных изменений или они минимальны. В физических магазинах все по-другому. Например, чтобы поменять ассортимент в магазинах, нужно товар сначала закупить, потом привезти в магазины, потом поставить на полку, при условии, что на этой полке есть место. Далее, необходимо мониторить, что «пилотный» ассортимент не закончился, так как он «пилотный» и регулярно не закупается.

В условиях розничных пилотов изменения часто происходят поверх регулярных процессов компании. Само проведение таких А/B-тестов превращается в серьезный управленческий кейс, который требует высокой вовлеченности не только от самого продукта, но и от бизнес-команды: коммерсантов, логистов, мерчендайзеров, сотрудников магазинов и прочих специалистов. Чем гибче ваша организация, тем проще вам будет провести А/B-тест, но в любом случае к этой задаче стоит подходить как к серьёзному проекту.

Во-вторых, важно контролировать ход A/B-теста. Для этого мы разработали набор дэшбордов, которые позволили нам в реальном времени следить за прогрессом и реагировать на отклонения. Для задачи с ассортиментом нам было важно отслеживать две вещи. Первое, поведение ключевых метрик: выручки, маржи и количества чеков, чтобы быть уверенными, что мы не “роняем” экономику пилотных магазинов. Второе, наполненность магазинов товарами относительно нашей пилотной ассортиментной матрицы. Примеры дэшбордов приведены ниже.

Пример 1. Выручка и маржа. Обратите внимание, что мы начали замер метрик за 3 недели до начала теста, так как нам было важно понимать поведение пилотных и контрольных магазинов до внесения изменений.

Пример 2. Наполненность матрицы. По графику видно, что в течение нескольких недель магазины «просели» по представленности товара в матрице. Однако, эта просадка была зафиксирована как в контрольной (Матрица КМ), так и в пилотной  (Матрица Opt.) группах, а, следовательно, была связана с проблемой доступности товара в целом, а не с самим А/B-тестом.

В-третьих, важно управлять ожиданиями команд. Когда мы только начали внедрять культуру А/B-тестирования в нашей компании, в одном из подразделений нас попросили посчитать экономический эффект от проведения теста, чтобы решить, стоит ли его вообще проводить. То есть, еще до того, как мы что-то померили, нас уже попросили оценить эффект. Надо понимать, что проведение пилота в рознице – это инвестиция. В магазинах вам нужно поставить другой товар, который по замыслу должен быть лучше текущего, но, в теории, может оказаться хуже. Но тест нужно сделать, чтобы это узнать.

Другая часть управления ожиданиями – это заранее предполагать разумные эффекты. Если ваши стейкхолдеры предполагают, что эффект внедряемого изменения на метрику составит 30%, а вы находите только 3%, вероятно, результаты ваших тестов понравятся не всем.

И наконец, выше в этой статье мы разбирались с определением продолжительности теста. Ее следует чётко оговорить и согласовать с основными стейкхолдерами вашего продукта.

3 вопрос

После Февральской революции 1917 года в России на смену гимну «Боже, царя храни» приходит:

Тест на знание истории

Готовы проверить свои знания по мировой истории? Тогда приступайте к этому тесту. Удачи!

Какие страны входили в состав Антанты?

2 вопрос

В 1812 году во Франции правил Наполеон I, а кто возглавлял Россию?

Что было раньше — Куликовская битва или нашествие Тамерлана на Русь?

***

«Волан-де-Морт: „Гарри, я твой отец. У тебя глаза твоей матери“», — lushoxd

* * *

В завершении разговоров о неоднозначности трактовок стоит обратить внимание на ответы Веры Викторовны в её официальной группе во ВКонтакте, где писательница подтвердила, что в последних книгах цикла:

Все линии к концу сходятся в одну точку, даже самые, на первый взгляд, самостоятельные и «лишние».

А подобное, учитывая объемы истории, всё же вряд ли возможно без изначально продуманного плана.

Если вы нашли опечатку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Часть 1. От теории к практике

В теории проведение A/B-теста не представляет особой сложности. Предположим, мы хотим оценить эффект от некого изменения в онлайне (на сайте или в мобильном приложении) или офлайне (в розничном магазине). Для этого разобьем множество исследуемых объектов на две группы: контрольную (“A”) и пилотную (“B”) – и решим, эффект на какую метрику мы хотим замерить: трафик, конверсию, средний чек и т.д. Внедрив изменение на изолированной пилотной группе, замерим разницу полученного эффекта с контрольной группой и сделаем выводы о ее статистической значимости. Если эффект на пилотном множестве превышает эффект на контрольном, открываем шампанское и празднуем успех.

Однако на практике есть несколько нюансов, которые усложняют применение этой, казалось бы, простой концепции, особенно в ритейле с большим офлайн присутствием. Вот несколько из них.

Магазин как объект наблюдения

Бывает так, что нововведение настолько масштабно, что эффект от него виден невооруженным глазом. Ну, например, применение скидки 20% и последующий рост продаж. Такой эффект все еще требует статистической проверки, однакочаще всего нововведения носят оптимизационный характер, а эффекты от них исчисляются единицами процентов. Здесь мы упираемся в то, что сам эффект является случайной величиной, колебания которой могут быть соизмеримы с тем выигрышем, который мы хотим найти.

Предположим, мы сделали какое-то изменение в работе наших магазинов. Пусть речь идет об изменении схем выкладки товара в торговом зале. Для замера эффекта мы взяли по 50 магазинов в пилотной и контрольной группах. Эффект определили как суммарные продажи всех 50 магазинов в каждой из групп за один месяц. Далее, рассчитали разницу и получили 3% – пилотная группа в выигрыше. Далее решили взять не месяц, а 6 недель, снова посчитали разницу и получили минус 1% – пилотная группа в проигрыше. Мы можем продолжать делать это бесконечно и все время получать различные значения. Все это происходит потому, что выручка магазина – это случайная величина, которая колеблется день ото дня. Сегодня магазин мог продавать на одну сумму, завтра на другую и так далее.

Соответственно, чтобы провести A/B-тест, нам нужно ответить, как минимум, на три вопроса:

Забегая вперёд, скажем, что простой ответ на первый вопрос – взять среднее по набору замеров. Однако одного среднего недостаточно, чтобы сделать выводы о результатах нашего теста, о чем поговорим далее. Что касается продолжительности замеров, то мы, например, можем и дальше измерять суммарную выручку магазинов за месяц, но в этом случае за год у нас будет всего 12 наблюдений и наш A/B-тест растянется на неопределенное время.

База сравнения

Если не придать этому особого значения, мы можем ошибочно сформировать пилотную и контрольную группы таким образом, что они будут изначально сильно отличаться друг от друга. Чтобы далеко не уходить от примера с магазинами, мы можем включить в пилотную группу наиболее успешные объекты по метрике выручки, а в контрольную наоборот. Мы увидим разницу, но разве она будет вызвана нашим нововведением? Другими словами, на старте тестирования мы должны уметь доказать, что выборки пилотной и контрольной групп значимо не отличались до проведения A/B-теста. Для этих целей, как и в случае, с онлайн-сервисами, мы проводим A/A-тесты, о дизайне которых также расскажем ниже.

Сопоставимостью объектов задача формирования целевой и контрольных выборок не заканчивается. Давайте для примера возьмём телевизор диагональю 85 дюймов стоимостью более полумиллиона рублей. Наша задача оценить его продажи в двух группах магазинов. Предположим, мы поставили этот телевизор на полки магазинов в небольших городах, где средняя заработная плата не превышает 40 тыс. рублей в месяц. В этом случае можно будет говорить, что этот телевизор не будет продаваться ни в пилотной, ни в контрольной группах, и никакой эффект мы не замерим. Таким образом, для пилотной группы нам нужно уметь выбирать объекты, на которых в целом резонно ожидать эффект от наших нововведений.

Бизнес-контекст

Представим, что мы хотим протестировать наш рекомендательный сервис планирования ассортимента, о котором мы говорили в самом начале статьи. Для целей A/B-теста наполним полки пилотных магазинов в соответствии с рекомендациями сервиса, полки в контрольной группе оставим без изменений и будем считать, что товар в пилотной группе будет лучше продаваться по метрике выручки.

И вот мы сформировали целевую и контрольную группу, настроили ассортимент в соответствующем приложении и ждем эффектов. Однако, магазины же не пустуют, там уже есть товар. В обычной жизни требуется время на то, чтобы новый ассортимент мог встать на полку. В разных категориях ассортимента срок оборачиваемости товара разный и иногда очень длительный. Проблема здесь не только в долгом ожидании, а еще и в том, что часть нового ассортимента встанет на полку раньше, часть позже (за счет естественной оборачиваемости), а часть может и вовсе не доехать до магазинов в силу ограниченных остатков на складах. Получается, что эффект мы еще не доказали, а в большом количестве магазинов уже может частично стоять наш «пилотный» ассортимент. Поскольку он стоит частично, то эффект замерить мы все еще не можем. Поскольку он «пилотный», то возможно, он менее эффективный, чем тот, что стоял бы на полке вместо него. Как результат, получаем недовольство менеджмента из-за потенциально негативного влияния пилота на выручку компании.

Следовательно, при подготовке к проведению любого A/B-теста (особенно розничного) важно также синхронизировать все смежные процессы, физические и виртуальные, которые потенциально влияют на его результат и продолжительность.

Теперь обо всем подробнее.

«За секунду до того, как Волан-де-Морт убивает Гарри, из ниоткуда появляется Ford Anglia (летающий автомобиль семьи Уизли. — Прим. ред.) и сбивает злодея», — applejax5309

«Гарри понимает, что лучший способ победить Волан-де-Морта — заставить его почувствовать любовь. И когда битва подходит к кульминации, Гарри бросает палочку, обнимает Волан-де-Морта и говорит: „Том, я тебя прощаю“. Волан-де-Морт падает на колени, внезапно почувствовав тяжесть раскаяния и сожалений. Темная сила покидает его, и остается лишь Том Реддл. Чтобы расплатиться за совершенное зло, он возглавляет Хогвартс и работает вместе с Гарри (министром магии), пытаясь восстановить баланс в мире волшебников», — Jwalla83

Кто был самым юным правителем России?

Первая столица США?

Кто изобрел электрическую лампочку?

Битва при Гастингсе была между какими странами?

Чем прославился русский инженер Павел Яблочков?

«Вся история Гарри — фанфик Колина Криви. На самом деле главной проблемой Поттера было проводить все лето с Дурслями, которые, если честно, не были настолько ужасными, насколько их изобразил Колин. Волан-де-Морт на самом деле умер, когда наложил заклинание, после которого мальчик выжил. А так Поттер был типичным студентом Хогвартса. Все остальное — плод дикого воображения Колина и его одержимости Гарри», — ccaccus

Кто разработал политический строй — коммунизм?

«Гарри просыпается. Все произошедшее оказалось сном. Но позже в тот день прилетает сова из Хогвартса с письмом для Дадли», — Ellynne729

Подробности по теме

Тест: какая семья из «Гарри Поттера» вам подойдет?

Кем были гунны?

8 вопрос

Какая из этих стран была колонией Португалии?

Проще простого! По инициативе какого ученого был построен первый в России университет?

Югославия была разбита на сколько признанных стран?

Хотите проверить свои знания по истории мира? Готовы задать вам непростые вопросы

Ну что, проверим, как у вас обстоят дела со знанием важных мировых исторических событий? Учтите, тест не будет легким: лишь людям с очень хорошим образованием удастся пройти его на 80% и больше.

И, наконец, кого завел в болото Иван Сусанин и какого царя спас?

Первая цивилизация, известная человечеству?

5 вопрос

Как изначально назывался город Константинополь, известный сейчас как Стамбул?

1 вопрос

9 вопрос

Кто был известен как “Орлеанская дева”?

Кто такой Пётр Иванович Багратион?

Что послужило поводом к началу Первой мировой войны?

Фанатская реконструкция

Примерно в то же время у «неправильных» читателей возникла теория, что разрастание обещанной трилогии с трёх томов до десятка объясняется переменой изначального писательского замысла. Фанаты выдвинули предположение, что Вера Викторовна в какой-то момент поменяла мнение о собственных героях и в соответствии с новым взглядом переписала не только их дальнейшую, но и предшествующую судьбу, сделав Ричарда злодеем, Алву – искусным актёром, Сильвестра – плохим политиком, а некоторых из эориев и вовсе лишив предполагаемой у них благородной крови.

Фанатская теория глобального «реткона» признаёт каноном два первых тома и фрагментарно – третий, весь последующий текст считая попыткой перетолковать уже написанное. Поэтому изменения в переиздании и были так болезненно восприняты частью поклонников, принявших редактуру за попытку отнять у них те «настоящие» тома «Отблесков Этерны», на которых когда-то и зародился костяк фандома.

Ближе к концу Реконструкции, четверо Повелителей и Ракан должны были попасть в Лабиринт, где Альдо выяснял, что на самом деле он Придд, а Алва жертвовал собой, после чего в Кэртиане начинается хаос. Чтобы остановить безумие, Оставленная возвращает Алву из посмертия (заодно возвращая ему зрение), и рассказывает, как пробудить память Одинокого. В финальной битве Ринальди сражается вместе с изначальными тварями и Повелителями против раттонов, а затем становится родоначальником новой ветви Раканов. В мире наступает мир и процветание, конец.

Как и первые тома «Отблесков Этерны», фанатская Реконструкция построена по привычным законам жанра, где добро побеждает зло, а герои если и ошибаются, то обязательно получают шанс исправить свои ошибки. Но к положению дел в книгах Веры Викторовны привычные фэнтези-шаблоны уже не применимы.

Проблема «ненадёжного рассказчика» сыграла в сюжете настолько яркую роль, что поклонники в шутку называют цикл «каноном с непредсказуемым прошлым» (с). Поступки персонажей то и дело раскрываются в новом свете, предполагаемая мотивация героев оказывается читательской ошибкой, а постепенно открывающиеся подробности личной жизни персонажей до неузнаваемости меняют их характеры в глазах некоторых поклонников.

Случаются ли подобные перемены в обычной жизни? Довольно часто, к сожалению. Вскрываются тайны, меняющие наше отношение к хорошо знакомым, казалось бы, людям. Предполагаемые герои трусят, верные друзья оказываются предателями, безобидные коллеги – подводят под монастырь, а дипломированные учёные допускают порой непростительные ошибки. Но в книгах подобное – редкость, обычно читателя к такого рода переменам готовят сильно заранее, несколько раз, по нарастающей настойчиво намекая на грядущей сюжетный твист. В «Отблесках Этерны» предупредительные звоночки звенят предельно деликатно и ненавязчиво, так, что порой заметить их получается лишь при детальном разборе текста и то – после подсказки от первых догадавшихся или уточнения спорных моментов у самой писательницы, что довольно непривычно для жанра.

«Я с детства думал о такой альтернативной концовке: что если Гарри победил Волан-де-Морта и уничтожил все крестражи кроме того, что внутри него самого. Душа Волан-де-Морта захватывает контроль над телом Гарри, и „темный лорд“ перерождается», — ThatOneGuyJake12

Каких животных используют для тестирования

Согласно отчетам, в научных исследованиях используются абсолютно разные животные — от круглых червей и рыбок до обезьян, собак, кошек и других. На генетическом уровне ближе всего к человеку шимпанзе, далее гориллы, а следом остальные человекообразные обезьяны. Еще дальше находятся приматы, а за ними в этой цепочке, как ни странно, идут грызуны. На долю домашних мышей, крыс, морских свинок и кроликов приходится до 90% всех экспериментов. В Академгородке Новосибирска напротив Института цитологии и генетики Сибирского отделения РАН установлен памятник мыши, вяжущей нить ДНК — именно этим грызунам современная наука обязана многими своими достижениями. Мышей чаще других животных используют в экспериментах из-за их изученности, дешевизны и простоты условий содержания. Кроме того, у грызунов небольшая продолжительность жизни, поэтому эффект, интересующий ученых, можно без труда наблюдать на нескольких поколениях.

Животных используют в исследованиях влияния различных веществ на человека — считается, что тесты предсказывают реакцию организма человека. Но все же грызуны — не люди, и иногда тестирование искажает прогнозы, приводя к реальным жертвам. Так, в 1950-е годы в Германии в продажу поступил талидомид — средство от тревоги, головных болей и даже простуды. Его активно прописывали и взрослым, и детям, а также беременным, считая абсолютно безопасным, так как исследование на крысах не выявило такой дозы лекарства, которая могла бы нанести вред. В 1961 году была обнаружена связь лекарства и тяжелых врожденных дефектов у родившихся детей — талидомид негативно повлиял на 161 ребенка. Компанию обвинили в недостаточности клинических испытаний, что укрепило общественность во мнении — лучше ставить эксперименты на животных, чем на людях.

Что такое урочные лета?

Альтернатива тестам на животных

Пока ученые не пришли к единому мнению, можем ли мы навсегда отказаться от тестирования косметических средств на животных. С одной стороны, это не только негуманно, но и не совсем логично — за десятилетия тестирований накопилась огромная база безопасных для человека компонентов, которые можно не тестировать повторно. К тому же, тесты на животных не всегда прогнозируют верную реакцию человека на испытуемое вещество — целых 25% лекарств, испытанных на животных, не показали побочных эффектов, но они обнаружились позже, во время применения лекарств человеком.

С другой стороны, нельзя выпускать какое-либо новое средство в продажу, не убедившись в его безопасности для человека. К тому же без тестирования на животных сложно представить себе развитие косметической отрасли и даже медицины — тем, что сегодня появляются альтернативные методы исследования, мы все еще обязаны лабораторным мышам и другим подопытным. Группа Андреаса Трумпа из Гейдельбергского института считает, что тестирование на животных имеет важное значение для новейших разработок и отказывать от него — значит сделать шаг назад.

Однако уже сейчас косметические компании, не использующие тестирование in vivo, успешно применяют другие методы исследования, в которых не участвуют животные.

На разработку и внедрение подобных методов ушли годы, поскольку тесты требуют испытания и доказательств своей эффективности. Альтернативные методы тестирования значительно быстрее, дешевле и эффективнее тестов на животных. Токсикологическое исследование на искусственной человеческой коже стоит около $850, в то время как тест на кроликах — $1800. Екатерина Матанцева, генеральный директор компании по производству органической косметики Мi&Ко, рассказывает об этом подробнее: «Та же донорская ткань человека после биопсии, косметической хирургии или трансплантаций даст более полные и ценные сведения о воздействии различных средств на человека, чем тестирование на животных. Так, из восстановленной ткани человека были смоделированы глаза и кожа, которые используются в тестах на раздражение вместо кроликов. Вывод, что курение вызывает рак, был сделан в результате исследования медицинской статистики. В то время как у мышей и крыс табачный дым рак не вызывает». Несмотря на это, многие компании остаются верны тестированию на животных, чтобы не менять регламент работы, не внедрять новые методы и не обучать персонал.

Как выбрать этичную косметику

По-настоящему массово новые методы исследования способные продвинуть только крупные косметические гиганты, которые переходят на них по научным, деловым и имиджевым причинам. Например, за последние 20 лет бренд Procter & Gamble потратил $225 млн на то, чтобы разработать и внедрить альтернативные методы тестов на свои многочисленные линейки товаров. Инициативу по разным причинам поддерживают и другие крупные компании — L’Oréal Research, Unilever. Но многие производители, продукция которых используется по всему миру, — Max Factor, Maybelline, Mary Kay, Estee Lauder — не хотят сужать рынок и продолжают применять тесты in vivo.

Компании, отказавшиеся от тестирования, проверяются специальными организациями, которые выдают производителю сертификат. Он позволяет ставить на этикетки соответствующую маркировку — значок Cruelty Free с изображением кролика. Однако только маркировка не гарантирует этичность товара — вместо официального кролика многие компании используют произвольное изображение, вводя покупателя в заблуждение. Такие действия получили собственный термин — «гринвошинг».

Кроме того, есть еще одна уловка: компания может не проводить тесты самостоятельно, а делегировать это другим фирмам. Или же тестировать не готовое средство, а компоненты, из которых оно состоит. Убедиться в покупке действительно этичного средства можно только после нескольких этапов самостоятельной проверки. Обращать внимание стоит на маркировку, страну-производителя, также важно сверяться со списками «белых» компаний или использовать приложение Bunny Free и обращаться к компании с вопросом об этичности напрямую, если сомнения все же остались.

Полностью отказаться от тестирования на животных на сегодняшний день производители косметики не могут, но механизм перехода к альтернативным экспериментам запущен. Помочь в этом деле могут частные инициативы покупателей, которые «голосуют рублем», отдавая предпочтение этичной продукции, и предают проблему огласке.

29 сентября РБК проведет второй ESG-конгресс ответственного бизнеса. Среди основных тем конгресса — мировые практики ESG, их внедрение, ESG-стандарты, регионы-драйверы ESG-инициатив.

История использования животных в медицине

С древних времен люди изучали процессы жизнедеятельности на животных. Прибегая к вивисекции — то есть к хирургическим операциям над живым животным с целью исследования функций организма — древние греки, например, врач и философ Гален, проводили медицинские исследования. Однако уже тогда люди задавались морально-этической стороной этого вопроса. Так, Аристотель считал, что у животных не развит интеллект, а значит, они не могут чувствовать боль так, как люди. Его преемник Теофраст возражал учителю, выступая против вивисекции, и настаивал на том, что любые живые существа одинаково чувствительны, а причинение боли живому — оскорбление для создавших их богов. Первое тестирование препарата на животном, а не просто вскрытие, было проведено в XII веке испанским врачом Ибн Зухром.

По-настоящему массово в научных целях животных стали использовать в XVIII—XIX веках. Людей, предлагавших тогда принять закон о запрете жестокого обращения с животными, поднимали на смех. «Если сегодня мы примем этот закон, завтра нам придется тратить время на законы о защите собак, кошек или попугайчиков», — так члены палаты общин британского парламента отреагировали на идею политика Ричарда Мартина законодательно защитить ослов и лошадей, которые чаще всего подвергались побоям от своих хозяев.

Как регулируется тестирование на животных в разных странах

Несмотря на критику, закон о жестоком обращении со скотом был был принят в 1822 году (и получил название «закон Мартина»), а сам Мартин создал свое общество, которое вскоре поддержала королева Виктория, тем самым сделав защиту животных модной среди аристократии. Королева была потрясена деталями научных экспериментов и в 1876 году вынудила законодателей принять закон о гуманном отношении к животным. Вслед за Великобританией в разное время похожие законы приняли и в других странах, а в 1981 году было образовано Всемирное общество защиты животных. Большую роль в решении проблемы сыграла Фрэнсис Пауэр Кобб — основательница «Британского союза за отмену вивисекции», который сейчас носит название Cruelty Free International и борется против тестирования косметики и бытовой химии на животных. Ведь во многих странах мира вивисекция животных до сих пор остается актуальной проблемой. По оценкам организации, в 2015 году во всем мире в научных целях использовалось не менее 192,1 млн животных, и это число не снижается до сих пор.

Сейчас тестирование на животных частично или полностью запрещено в 40 странах, в том числе Индии, Израиле, Южной Корее, Новой Зеландии, Турции, Норвегии, Австралии, Мексике, Гватемале, Швейцарии. В России такого запрета нет — согласно правилам альтернативных методов тестирования парфюмерно-косметической продукции, введенным в 2012 году, производитель сам выбирает, тестировать средства на животных или нет. Но и это касается только косметики, бытовая химия в нашей стране в обязательном порядке тестируется на животных, даже если это ввозимый продукт, и компания-производитель не прибегает к таким методам. В 2020 году были приняты четыре новых ГОСТа, разрешающих некоторые альтернативные методы. Однако это лишь первый шаг на длинном пути перехода к производству полностью этичной бытовой химии, поскольку для этого нужно подготовить новый регламент по каждому продукту, перевести на него все лаборатории, аккредитовать их и обучить сотрудников.

В Китае же вся производимая и ввозимая косметика и бытовая химия должна подвергаться обязательному тестированию in vivo — то есть на живых существах. Правда, с 1 января 2021 года было допущено послабление: импортные косметические средства, такие как шампуни, румяна, тушь и духи больше не должны проходить испытания на животных в китайских лабораториях. Однако официального регламента, который бы гарантировал, что запрет вступит в силу, пока нет.

4 вопрос

Какая из этих цивилизаций жила дольше всех?

В каком году закончился апартеид в Южной Африке?

Как тестируют косметику

Тесты косметики — это не припудривание шерсти кролика и не нанесение помады на кожу — эксперименты проводятся не только с уже готовым продуктом, но и с его компонентами. Это многоступенчатая процедура, которая включает в себя:

Например, тест Драйзера определяет, как вещество влияет на слизистую оболочку глаза. Животное помещают в специальный станок, который фиксирует голову, и наносят вещество непосредственно на глаз. Чаще всего для этого эксперимента используют кроликов — у них выделяется меньше слез, а значит, средство дольше не смоется. Кролик не имеет возможности смыть средство, протереть глаз лапой или просто хоть сколько-нибудь шевельнуться. Это вызывает болевой шок, агонию, животное постепенно впадает в апатию. Средство в ожидании результата оставляют на 21 день. Кролик либо слепнет, либо умирает. Но даже если он выжил в ходе эксперимента, для него ничего не заканчивается — его используют для другого теста. После прохождения теста Драйзера на этикетке продукта появляется надпись «При попадании в глаза промыть водой».

Для определения кожных реакций у животного выбривается шерсть и в кожу втирается испытуемое вещество. Иногда для этого делают надрез и наносят средство на открытую рану. Держат вещество до получения выраженного эффекта. Ни в одном из тестов обезболивание для животного не предусматривается.

На токсичность косметика и бытовая химия проверяются с помощью теста LD50, другое его название — «Смертельная доза 50». В желудок подопытного животного вводится трубка, по которой поступает тестируемое вещество. Начинается эксперимент с малой дозы, которая постепенно увеличивается — необходимо зафиксировать объем, который приведет к летальному исходу. Сначала у животного появляются признаки тяжелого отравления: судороги, кровотечения, затруднение дыхания, после чего оно умирает. Тест длится от 14 до 90 дней. Если животное выжило, его умерщвляют, чтобы изучить влияние вещества на организм. После прохождения теста LD50 на этикетке продукта появляется надпись «Не употреблять внутрь».

Для проверки аэрозольной продукции используется тест в парфюмерных камерах. Используют для эксперимента кроликов и мышей, кошек и собак. Животное помещается в барокамеру из органического стекла, куда подаются пары тестируемого средства. Токсичные испарения пагубно действуют изнутри, проникая в легкие и обжигая их. У подопытного начинаются конвульсии, он задыхается.

Тестирования in vivo приносят животным страдания и ведут к гибели. Ярко и емко об этой проблеме высказалось Общество защиты животных США, выпустив знаменитый короткометражный мультфильм «Спасти Ральфа» (Save Ralph). Его герой кролик Ральф работает в лаборатории испытуемым. Он уже оглох на одно ухо, ослеп на один глаз, а на его спине видны глубокие раны. Все родственники и дети кролика тоже работали в лабораториях и умерли, что считается нормой в их мире, ведь они помогают людям покупать безопасную косметику. Мультфильм, обличающий жестокость, завоевал всевозможные награды и сыграл значимую роль в огласке проблемы.

В каком году Империя инков впервые подверглась серьезной угрозе?

Кто изобрел печатный станок?

7 вопрос

Правда ли, что японцы в Первой мировой войне были на стороне союзных держав?

Что такое Великая Хартия вольностей?

10 вопрос

Какая страна 13 октября 1943 года сменила сторону во Второй мировой войне и стала воевать против Германии и стран Оси?

ТЕСТ ПО ИСТОРИИ ДРЕВНЕГО РИМА

Представленные пятнадцать вопросов теста по истории Древнего Рима временами ощутимо выходят за рамки школьной программы 5 класса общеобразовательной школы. Небольшой экзамен поможет обнаружить пробелы по «римскому периоду» и наметить ориентиры дальнейшей подготовки.

Знаете ли вы древнеримских богов, военачальников, законы, культуру, географию, быт? Знакомы ли с монументальными вехами судьбы Римской Республики и Империи? Краткий, но разноплановый тест послужит «историческим ликбезом» по основным главам летописи наиболее могущественной цивилизации древности.

ЖИЗНЬ АЛЕКСАНДРА МАКЕДОНСКОГО, ТЕСТ

Русский язык. ЕГЭ тест, 11 класс

История. Древний Человек, 5 класс

История. Древний Египет, 5 класс

История. Древняя Греция, 5 класс

История. Древний Рим, 5 класс

История. Александр Македонский

История. Христианская церковь

История России, Киевская Русь, 6 класс

История России, 15 век, 6 класс

История России, 16 век, 6-7 класс

Биология, Членистоногие, 7 класс

Биология, Насекомые, 7 класс

Биология, Рыбы, 7 класс

Биология, Земноводные, 7 класс

Биология, Пресмыкающиеся, 7 класс

Биология, Птицы, 7 класс

Биология, Млекопитающие, 7 класс

Биология, Итоговый тест, 7 класс

Биология, Сборник тестов, 7 класс

Биология, Органы чувств человека, 8 класс

Биология, Нервная система человека, 8 класс

Биология, Кожа, выделительная система, 8 класс

Биология, Система пищеварения человека, 8 класс

География. ЕГЭ тест, 11 класс

География. Занимательные факты

География, 5 класс

География, Гидросфера Земли, 6 класс

География, Итоговый тест, 6 класс

Английский язык, 4 класс

Английский язык, 5 класс

Английский язык, 6 класс

Английский язык, 7 класс

Английский язык, 8 класс

Английский язык, 9 класс

Английский язык, 10 класс

Английский язык. Типичные грамматические ошибки

Математическая вертикаль 2017, вариант 3

Математическая вертикаль 2018, вариант 1

Математическая вертикаль 2018, вариант 2

Тест на знание футбола

Полезные советы и документы

Как записать ребенка в школу

Как подготовить ребенка к школе: советы родителям

Что необходимо приобрести первокласснику к 1 сентября

Примерный набор для первоклассника

Рекомендации родителям первоклассников

Адреса ЦПМПК Москвы

Документы для ЦПМПК

Результаты Москвы на Всероссийской олимпиаде 2009-2016

Результаты и рейтинг московских школ по результатам регионального этапа всероссийской олимпиады 2016 года

Категории социально незащищенных семей

Статьи, рейтинги

Создать рисунок онлайн

Играть в шахматы онлайн

3D модель Солнечной системы

Популярные книги нашего времени

Кадетские корпуса России

Средние баллы ЕГЭ школьников России

Выбор учебного заведения

Стоимость урока репетитора в Москве

Шахматные партии, этюды, задачи

Тест по английскому языку

Тест по истории

Особенности репетиторского ремесла

Рейтинг лучших школ Москвы 2022 года

Рейтинг RAEX лучших школ Москвы 2022 года

Рейтинг лучших школ Подмосковья 2022 года

Рейтинг лучших школ Москвы 2021 года

ЕГЭ рейтинг 2021 года

Рейтинг лучших школ Москвы 2020 года

ЕГЭ рейтинг 2020 года

Рейтинг лучших школ Москвы 2019 года

ЕГЭ рейтинг 2019 года

Рейтинг лучших школ Москвы 2018 года

ЕГЭ рейтинг 2018 года

Рейтинг лучших школ Москвы 2017 года

Рейтинг лучших школ Москвы 2016 года

Рейтинг лучших вузов России 2018 — 2019

Рейтинг негосударственных колледжей

Результаты ЕГЭ-2016 школ Москвы

Результаты московских школ на Всероссийской олимпиаде 2016-2021

Рейтинг колледжей Москвы 2021-2022

Рейтинг колледжей Москвы 2019-2020

Рейтинг колледжей Москвы 2017-2018

Справка, информация

Профильные классы школ Москвы

Государственные бюджетные школы Москвы

Адреса школ Москвы

Вакансии учетелям в Москве

Оставить отзыв

1. Продукты, которые прямо или косвенно влияют на опыт клиента в офлайне, во многом отличаются от привычных онлайн-сервисов, но равным образом требуют проверки гипотез с помощью A/B-тестов.

2. Объектом наблюдения в случае офлайн-экспериментов становятся процессы на базе физической инфраструктуры (магазина, отделения банка, любой другой точки продаж), что предполагает альтернативный подход к дизайну A/B-теста: выбору метрики, подбору пилотной и контрольной групп, продолжительности и гранулярности замеров.

3. Успех розничного A/B-теста зависит не только от качества тестируемой фичи и усилий продуктовой команды, но и от того, как эта фича будет реализована в объектах наблюдения.

Если все это кажется ваш знакомым, офлайн A/B-тестирование может быть актуально для вашего продукта. Чтобы не наступить на те же грабли, что и в свое время мы, и правильно подготовиться к нему, предлагаем руководствоваться следующим набором шагов:

В работе над этим текстом нам помогали наши друзья из Студии Данных. Мы вместе внедряли практики A/B-тестирования и работы с данными в проекты команд М.Видео-Эльдорадо.