2,835 matches
-
matricea de date (proximități) și caracteristicile modelului. Tot aici specificăm criteriul de convergență a algoritmului (valoarea minimă pentru s-stress și numărul maxim de iterații). Programul va produce și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau proximitățile la transformatele proximităților. Aceste diagrame sunt foarte utile în evaluarea modelului, pentru că ne indică numărul și magnitudinea erorilor modelului (diferențele dintre transformatele proximităților și distanțele reprezentării poziționării relative a obiectelor pe harta perceptuală). Pentru o prezentare
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
și caracteristicile modelului. Tot aici specificăm criteriul de convergență a algoritmului (valoarea minimă pentru s-stress și numărul maxim de iterații). Programul va produce și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau proximitățile la transformatele proximităților. Aceste diagrame sunt foarte utile în evaluarea modelului, pentru că ne indică numărul și magnitudinea erorilor modelului (diferențele dintre transformatele proximităților și distanțele reprezentării poziționării relative a obiectelor pe harta perceptuală). Pentru o prezentare mai detaliată recomandăm consultarea
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Tot aici specificăm criteriul de convergență a algoritmului (valoarea minimă pentru s-stress și numărul maxim de iterații). Programul va produce și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau proximitățile la transformatele proximităților. Aceste diagrame sunt foarte utile în evaluarea modelului, pentru că ne indică numărul și magnitudinea erorilor modelului (diferențele dintre transformatele proximităților și distanțele reprezentării poziționării relative a obiectelor pe harta perceptuală). Pentru o prezentare mai detaliată recomandăm consultarea manualului de utilizare
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau proximitățile la transformatele proximităților. Aceste diagrame sunt foarte utile în evaluarea modelului, pentru că ne indică numărul și magnitudinea erorilor modelului (diferențele dintre transformatele proximităților și distanțele reprezentării poziționării relative a obiectelor pe harta perceptuală). Pentru o prezentare mai detaliată recomandăm consultarea manualului de utilizare SPSS 10.1, 1999, sau meniul Help din program. Exemplul 1: Reprezentarea orașelor României pe o hartă perceptuală, plecând de la
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
ele, voi realiza o scalare multidimensională pornind de la baza de date a distanțelor. Obiectele a căror configurație spațială voi încerca să o obțin sunt cele 23 de orașe ale României enumerate mai sus. Informația din baza de date reprezintă direct proximități între obiecte. Nu este deci nevoie ca asupra bazei de date să fie efectuate transformări pentru a obține proximități între obiecte din date de similaritate sau preferință. Matricea va fi una pătrată simetrică, întrucât pe linii și pe coloane vom
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
încerca să o obțin sunt cele 23 de orașe ale României enumerate mai sus. Informația din baza de date reprezintă direct proximități între obiecte. Nu este deci nevoie ca asupra bazei de date să fie efectuate transformări pentru a obține proximități între obiecte din date de similaritate sau preferință. Matricea va fi una pătrată simetrică, întrucât pe linii și pe coloane vom avea elementele aceleiași mulțimi (orașele), iar distanța dintre două orașe oarecare A și B este identică cu distanța dintre
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sud de București. Teoretic, dacă distanțele introduse de noi ar fi cele geografice, măsurate ca distanțe euclidiene (ca linii drepte între orașe), nu ar trebui să apară inexactități, căci distanțele modelului scalat ar corespunde perfect, conform algoritmului de reprezentare, transformatelor proximităților. De ce apar totuși mici erori? Explicația este simplă și nu se referă nici la algoritm, nici la specificația modelului, ci la datele noastre. Distanțele (proximitățile) introduse în baza de date nu sunt distanțele reale dintre orașe, ci distanțele dintre orașe
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
să apară inexactități, căci distanțele modelului scalat ar corespunde perfect, conform algoritmului de reprezentare, transformatelor proximităților. De ce apar totuși mici erori? Explicația este simplă și nu se referă nici la algoritm, nici la specificația modelului, ci la datele noastre. Distanțele (proximitățile) introduse în baza de date nu sunt distanțele reale dintre orașe, ci distanțele dintre orașe pe calea ferată. Cum calea ferată nu leagă orașele în linie dreaptă, ci are diferite trasee, distanțele sunt doar aproximative, în funcție de felul în care a
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
linie dreaptă între orașe, ci distanța dintre orașe pe calea ferată. O măsură a erorilor introduse de inacuratețea distanțelor dintre orașe (pe calea ferată) ne este dată de reprezentarea distanțelor din configurație și transformatele distanțelor din baza de date (transformatele proximităților). În cazul unei reprezentări perfecte, punctele ar trebui să se găsească pe o dreaptă aflată în unghi de 45 de grade față de axe. Erorile existente în datele originale (adică în evaluările subiecților, pentru cazul modelului general de scalare multidimensională) vor
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
ar trebui să se găsească pe o dreaptă aflată în unghi de 45 de grade față de axe. Erorile existente în datele originale (adică în evaluările subiecților, pentru cazul modelului general de scalare multidimensională) vor fi reflectate în disparitățile dintre transformatele proximităților obținute din setul de date original și distanțele din modelul scalat (i.e. din harta perceptuală, unde distanțele sunt distanțe euclidiene, adică linii drepte între puncte). Figura 5. Reprezentarea distanțelor și a transformatelor proximităților pentru model Modelul scalat bidimensional este adecvat
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
vor fi reflectate în disparitățile dintre transformatele proximităților obținute din setul de date original și distanțele din modelul scalat (i.e. din harta perceptuală, unde distanțele sunt distanțe euclidiene, adică linii drepte între puncte). Figura 5. Reprezentarea distanțelor și a transformatelor proximităților pentru model Modelul scalat bidimensional este adecvat pentru reprezentarea orașelor pe o hartă perceptuală. Știm acest lucru, deoarece cunoaștem realitatea geografică a dispunerii lor, și știm că două dimensiuni sunt suficiente pentru a reprezenta orașele pe o hartă. Dar interpretarea
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
infimă. Pentru rețeaua de sprijin profesional s-au obținut foarte puține date de la subiecții maghiari. Matricele astfel reconstruite sunt matrice binare rectangulare, din moment ce numărul și subiecții de pe linii diferă de cei de pe coloane. Datele din cele două matrice nu reprezintă proximități, astfel încât au fost transformate în distanțe (proximități) folosind metrica euclidiană pentru valori binare. Matricea distanțelor a fost construită pentru scriitorii reprezentați prin variabilele din baza de date SPSS, adică scriitorii situați pe coloane în matricele de date obținute așa cum s-
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
au obținut foarte puține date de la subiecții maghiari. Matricele astfel reconstruite sunt matrice binare rectangulare, din moment ce numărul și subiecții de pe linii diferă de cei de pe coloane. Datele din cele două matrice nu reprezintă proximități, astfel încât au fost transformate în distanțe (proximități) folosind metrica euclidiană pentru valori binare. Matricea distanțelor a fost construită pentru scriitorii reprezentați prin variabilele din baza de date SPSS, adică scriitorii situați pe coloane în matricele de date obținute așa cum s-a descris mai sus1. Aceștia sunt scriitorii
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
coloane în matricele de date obținute așa cum s-a descris mai sus1. Aceștia sunt scriitorii către care au fostinițiate relații (cei care au fost desemnați prieteni, respectiv cei care au fost menționați în contextul sprijinului la debut și publicare). Distanțele (proximitățile) sunt deci măsurate pe scală de intervale, producând un model de scalare metric. Am ales o reprezentare într-un spațiu bidimensional, urmând să evaluez adecvarea modelului rezultat. Iată rezultatele pentru prima bază de date de preferință, cea a prieteniilor dintre
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
variabile (rândurile și coloanele unui tabel de contingență), ci și relațiile dintre categoriile aceleiași variabile (categoriile reprezentate pe rânduri, respectiv categoriile reprezentate pe coloane). De exemplu, în cazul în care coloanele reprezintă atribute ale obiectelor, mai multe atribute așezate în proximitate arată că ele au profiluri similare pentru obiecte. Ele formează un grup în aceeași manieră în care se formează un factor în analiza componentelor principale. În fine, cel mai important lucru, analiza de corespondență realizează o reprezentare comună a categoriilor
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Principiul simplității. Principiul simplității afirmă că este preferabil să avem un model cât mai simplu pentru reprezentarea și descrierea realității, că o structură simplă este mai profitabilă decât una complexă. Trebuie să existe un echilibru între simplitatea și acuratețea modelului. Proximitatea. Proximitatea dintre două obiecte, în contextul metodelor decompoziționale, funcționează ca distanță și este o valoare numerică indicând cât de similare sunt obiectele în percepția subiecților sau cât de apropiate se găsesc ele în preferințele subiecților. Scalarea multidimensională. Este o tehnică
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
simplității. Principiul simplității afirmă că este preferabil să avem un model cât mai simplu pentru reprezentarea și descrierea realității, că o structură simplă este mai profitabilă decât una complexă. Trebuie să existe un echilibru între simplitatea și acuratețea modelului. Proximitatea. Proximitatea dintre două obiecte, în contextul metodelor decompoziționale, funcționează ca distanță și este o valoare numerică indicând cât de similare sunt obiectele în percepția subiecților sau cât de apropiate se găsesc ele în preferințele subiecților. Scalarea multidimensională. Este o tehnică multivariată
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cum funcționează comunicarea interculturală și a oferit câteva concepte care încercau să elucideze natura problematică a Comunicării interculturale în cartea sa, The Silent Language. Cărțile sale, The Silent Language și The Hidden Dimension, unde explorează temele comunicării nonverbale și ale proximității. Hall a identificat două dimensiuni ale culturii: culturi de context ridicat sau culturi de context scăzut, aceste concepte intersectându-se cu modul în care informația este transmisă, adică comunicată.Conceptele sale despre orientarea temporală policronică sau monocronă se referă la
Comunicarea interculturală. Paradigmă pentru managementul diversităţii by Silvia Popescu [Corola-publishinghouse/Science/923_a_2431]
-
și alte diferențe, ca normele culturale și practicile comportamentului non-verbal. "Comunicarea non-verbală se referă la toți stimulii, intenționați sau nu, între participanții la comunicare. Există patru categorii de comunicare non-verbală17": mișcarea (limbajul corpului: expresia facială, contactul vizual, atingerea, gesturile mâinilor), proximitatea (folosirea spațiului în procesul comunicării, cum ar fi arhitectura, mobila, sau distanța fizică între participanții la situația de comunicare), paralimbajul (toate sunetele pe care le producem și nu sunt cuvinte; aici intră râsul, tonalitatea, cuvintele vide de înțeles: "mm", "ăă
Comunicarea interculturală. Paradigmă pentru managementul diversităţii by Silvia Popescu [Corola-publishinghouse/Science/923_a_2431]
-
antropologiei sunt cauza, funcția, structura și istoria. Era amintit, în introducerea prezentului capitol, faptul că în mod pragmatic dialogul intercultural există în situațiile de contact direct între două persoane aparținând unor culturi diferite, indiferent dacă aceste culturi sunt culturi de proximitate sau nu. Așadar, un contact între culturi diferite are loc prin intermediul reprezentanților conștienți sau nu ai culturilor respective, deci la nivel individual, personal. Pe de altă parte, circulația bunurilor culturale joacă și ea un rol care nu trebuie neglijat. De
Comunicarea interculturală. Paradigmă pentru managementul diversităţii by Silvia Popescu [Corola-publishinghouse/Science/923_a_2431]
-
adaptate nevoilor persoanelor cu handicap. Comisia Europeană promovează serviciile sociale accesibile și de calitate, consolidând măsurile de protecție socială și de integrare. De asemenea, UE sprijină dezinstituționalizarea persoanelor cu handicap. Comisia Europeană finanțează studii privind prestarea de servicii sociale de proximitate destinate persoanelor cu handicap, pentru ca acestea să se poată integra în colectivitate în condiții bune de securitate, libertate și autonomie. Se recunoaște responsabilitatea față de angajații cu handicap și se urmărește eliminarea discriminarii nejustificate pe motive de handicap prin: * Recunoașterea bogăției
Comunicarea interculturală. Paradigmă pentru managementul diversităţii by Silvia Popescu [Corola-publishinghouse/Science/923_a_2431]
-
de pulsiunile "tribale", adjectiv devenit infamant datorită disputelor africane și împotriva căruia puriștii noii ideologii multiculturale se răzvrăteau. Cauza este de la sine înțeleasă. Tribalismul reapărea în vecinătatea noastră și nu era altceva decît o altă față a naționalismului. Dar însăși proximitatea sa, cu atît mai mult, atesta cumințenia noastră, atașamentul nostru față de valorile universale pe care ținem de altfel într-un mod curios să le atribuim unei "Europe a Națiunilor" cea occidentală, desigur, în lipsa unui federalism veritabil. Atitudinea ce se impunea
by GUY HERMET [Corola-publishinghouse/Science/968_a_2476]
-
supremația statului asupra societății. Există și cîteva excepții notabile circumscrise zonelor urbane, însă foarte puțin în raport cu restul. Dacă lăsăm deoparte Cehoslovacia dinainte de 1938 și fracțiunea prusacă și saxonă a Germaniei, putem spune că Europa Centrală se definește prin marea sa proximitate față de Europa de Est. Din punct de vedere politic, ea a constituit scena unui "liberalism ratat", după expresia lui Rupnik, adică, de la sfîrșitul secolului al XIX-lea și pînă la cel de-al Doilea Război Mondial a fost victima guvernărilor autoritare și
by GUY HERMET [Corola-publishinghouse/Science/968_a_2476]
-
Cel de-al doilea, fenomenul comunitarian este ecoul unei investigații populare a mediilor albe, servind totodată drept element de referință politicienilor. La prima vedere, comunitarismul împrumută registrul afectiv al ideologiei multiculturale în ceea ce se referă la preconizarea unei democrații de proximitate. În fapt însă ea operează o reîntoarcere a "politicii recunoștinței" relegitimînd astfel prioritatea apartenențelor comunitare, de data aceasta în avantajul majorității americanilor. În ochii acestei majorități, comuni-tarienii iau chipul de apărători ai unei noi ordini înscrise în responsabilitatea fiecăruia mai
by GUY HERMET [Corola-publishinghouse/Science/968_a_2476]
-
cînd se modifică granițe, interesele fiind, În primul rînd, de natură economică. Un alt criteriu folosit drept catalizator pentru existența națiunilor a fost componența mediului urban. În general, națiunile „dominante” au populat orașele, ulterior etnia majoritară revendicînd și spațiul din proximitatea așezărilor urbane. Aceasta a dus la rezultate contestate de pionierii mișcărilor naționale. Este adevărat că, În primii ani ai secolului al XIX-lea, Bucureștiul era un oraș grecesc, iar la 1848 Praga, Plžen (Pilsen) sau Ljubljana aveau o populație majoritar
[Corola-publishinghouse/Science/1866_a_3191]