Функциональные состояния человека в труде: works.doklad.ru — Учебные материалы

Автор: | 30.11.1978

Содержание

Функциональные состояния в спорте | Teoriya.ru

Функциональные состояния в спорте

Доктор медицинских наук И.В. Левшин. Доктор медицинских наук., профессор А.С. Солодков. Кандидат педагогических наук, профессор Ю.М. Макаров. Доктор медицинских наук А.Н. Поликарпочкин. Национальный государственный университет физической культуры, спорта и здоровья им. П.Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург

Ключевые слова: состояние, функциональное состояние, работоспособность, кондиция, тренированность, спортивная форма, функциональная яма.

Введение. Термин «функциональное состояние» – важнейшее понятие в современной науке о человеке, оно особенно широко используется в нормальной, спортивной и патологической физиологии, психофизиологии и других областях медицинских знаний [1, 6 – 8]. При этом дается оценка деятельности отдельных систем организма человека, таких как дыхание, кровообращение, центральная нервная, пищеварительная, или его «функционального состояния» в целом.

Чаще всего предполагается, что семантика указанного термина общеизвестна, и подразумевается, что он всем понятен. Однако при более детальном рассмотрении этого вопроса  возникает проблема недостаточности наших знаний об интегративной деятельности организма и отсутствия методов контроля таковой. Чаще всего проводимые исследования дают ответы лишь на частные вопросы функционирования отдельных систем.

Цель исследования – провести теоретический анализ современных понятий «функциональное состояние» и привести примеры их практического применения в спорте.

Выводы. В баскетбольном клубе на протяжении тренировочно-соревновательного периода уровень спортивной работоспособности игроков может достигать существенных различий по сравнению с исходным состоянием. Такие различия обусловлены интенсивностью тренировочного процесса, функциональным состоянием организма игроков, ближайшими и отдаленными целями и задачами, стоящими перед тренером, командой и игроками, а также многими другими факторами. По всей видимости, достижения пика спортивной формы и отсутствия состояния функциональной ямы можно достичь точным построением тренировочного процесса, правильным медицинским обеспечением соревновательной деятельности, а также избеганием неадекватных физических нагрузок.

Таким образом, понятие «функциональное состояние» является одной из наиболее интегральных характеристик организма человека, его здоровья, резервных возможностей,  характеризует успешность функционирования систем организма и выступает в качестве важнейшего фактора, обусловливающего успешность и продуктивность деятельности в области спорта, в познании, общении, что в существенной мере обусловливает качество его специфической деятельности. Правильное употребление понятия «функциональное состояние» в практике очень важно, потому что на определенных этапах деятельности тактика и стратегия поведения должны базироваться на совершенно разных принципах. Определяя функциональное состояние, исследователь формирует наиболее вероятный прогноз, установить вероятность достижения спортивных результатов.

Литература

1. Бальсевич В.К. Здоровье в движении / В.К. Бальсевич. – М.: Физкультура и спорт, 2005. – 102с. 

2. Воробьев К.П. Клинико-физиологический анализ категорий функционального состояния организма в интенсивной терапии / К.П. Воробьёв // Вестник интенсивной терапии. – 2001. – № 2. – С.3-8.

3. 

Дружинин В.Н. Предисловие. Психические состояния / В.Н. Дружинин // (Хрестоматия). Сост. и общ. ред. Л.В. Куликова. – СПб.: Питер, 2000. – 512 с.

4. Леонова А.Б. Функциональные состояния человека в трудовой деятельности / А.Б. Леонова, В.И. Медведев:  Учеб. пособие. – М.: Изд-во МГУ, 1981. – 111с.

5. Лубышева Л.И. Социология физической культуры и спорта: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / Л.И. Лубышева. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Изд. центр «Академия», 2010. – 272 с.

6. Марищук В.Л. Функциональные состояния и работоспособность / В.Л. Марищук // Методология исследований по инженерной психологии и психологии труда.

Ч.1 / Под ред. А.А. Крылова. – Л., 1974. – С. 87-95.

7. Медведев В.И. Функциональные состояния работающего человека / В.И. Медведев // Эргономика: принципы и рекомендации. Метод. руководство. – М.: ВНИИТЭ, 1981. – С.43-60.

8. Солодков  А.С. Функциональные состояния спортсменов и способы их восстановления / А.С. Солодков. – СПб: СПбГАФК им. П.Ф. Лесгафта, 2001. – 34с.

9. Трифонов Е.В. Психофизиология профессиональной деятельности: Словарь / Е.В. Трифонов. – СПб., 1996. – С. 224.

10. Яхонтов Е.Р. Индивидуальная подготовка баскетболистов / Е.Р. Яхонтов. – Л., 1998. – 47с.

Информация для связи с автором: [email protected]

Поступила в редакцию 13.03.2013 г.

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ МЕДИЦИНЫ ТРУДАСБОРНИК ТРУДОВ ИНСТИТУТА

https://doi.org/10.31089/978-5-907035-94-2-2018-1-251-265

Название статьи:

РАЗРАБОТКА КЛАССИФИКАЦИИ ПО ОЦЕНКЕ СТАДИЙ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА РАБОТНИКОВ ПРИ ФИЗИЧЕСКОМ ТРУДЕ ЛОКАЛЬНОГО ХАРАКТЕРА

Страницы:

с 251 по 265 стр.

Авторы:

Бухтияров И.В., Шардакова Э.Ф., Елизарова В.В., Лагутина Г.Н., Быкова О.В.

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Научно-исследовательский институт медицины труда имени академика Н.Ф. Измерова», 105275, г. Москва, Проспект Буденного, 31

Ключевые слова:

физический труд, локальные нагрузки, функциональное состояние, рабочее напряжение и перенапряжение, нервно-мышечная и сердечно-сосудистая системы

Резюме:

В статье представлена классификация и стадии функционального состояния («нормы рабочего напряжения», «перенапряжения») основных систем организма работников физического труда локального характера для выявления ранних, доклинических проявлений и своевременного проведения профилактики нарушений здоровья. Для достижения указанной цели настоящей работы проводился ретроспективный анализ тяжести физического труда работников разных профессиональных групп, а также осуществлялись динамические (в течение трех смен) исследования функционального состояния нервно-мышечной и сердечно-сосудистой систем организма работников изучаемых профессий.

Физиолого-эргономические исследования и ретроспективный анализ изучаемых групп проводился на профессиональных группах в различных отраслях экономики. В исследованиях принимали участие 157 человек (83 женщины и 74 мужчин). Оценка тяжести по эргометрическим показателям позволила распределить все обследуемые группы работников по классам тяжести их труда. На основе обобщения материалов производственных физиолого-эргономических исследований и ретроспективного анализа выявлены основные этапы формирования функционального состояния работников физического труда локального характера. По результатам исследования и принципу ранжирования разработаны физиологические параметры рабочего напряжения и перенапряжения при физических нагрузках локального характера. Выявлено, что формирование перенапряжения функциональных систем организма работника приводит к развитию заболеваний, связанных с работой. Обосновано использование профилактических мероприятий.

Список литературы:
  1. «Концепция демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года», утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 09. 10.2007 г. № 135 [Текст] // Собрание законодательства Российской Федерации. 2007. — № 42. — Ст. 5009.
  2. Измеров, Н.Ф. Медицина труда. Введение в специальность [Текст]: Пособие для последипломной подготовки врачей / Н.Ф. Измеров, А.А. Каспаров. — М.: Медицина, 2002. — 392 с.
  3. Рыжов, А.Я. Физиологическая характеристика преподавательского труда и его оптимизация в условиях вуза [Текст] / А.Я. Рыжов. — Тверь: ТвГУ, 2009. — 216 с.
  4. Роль физиологии труда в сохранении работоспособности и здоровья у работников различных видов трудовой деятельности. Достижения и перспективы развития [Текст] / В.В. Матюхин [и др.] // Медицина труда и промышленная экология. — 2013. — №. 6. — С. 19–24.
  5. Медведев, В. И. Функциональные состояния оператора [Текст] / В.И. Медведев // Эргономика: принципы и рекомендации / Под ред. В.М. Мунипова. — М.: ВНИИТЭ, 1970. — С. 127–160.
  6. Попова, А.Ю. Состояние условий труда и профессиональная заболеваемость в Российской федерации [Текст] / А. Ю. Попова // Медицина труда и экология человека. — 2015. — № 3. — С. 7–13.
  7. Розенблат, В.В. Физиологические нормы напряжения организма при физическом труде: Методические рекомендации [Текст] / В.В. Розенблат, Ю.Г. Солонин — М.: Главное санитарно-эпидемиологическое управление Министерства здравоохранения СССР, 1980. — 7 с.
  8. Принципы комплексной оценки «напряженности труда» и «рабочего напряжения» при умственных видах деятельности [Текст]: Методические рекомендации. — М.: НИИ гигиены труда и профзаболеваний АМН СССР, 1986. — 26 с.
  9. Lassen, C.F. Risk factors for persistent elbow, forearm and hand pain among computer workers [Text] / C.F. Lassen [et al.] // Scand J Work Environ Health. — 2005. -Vol. 31 (2). — Pp. 122–131.
  10. Jensen, C. Development of neck and hand-wrist symptoms in relation to duration of computer use at work [Text] / C. Jensen // Scand J Work Environ Health. — 2003. — Vol. 29 (3). Pp. 197–205.
  11. Kuijer P., Paul F.M. Effect of Job Rotation on work demands, physical and mental workload, and recovery of refuse truck drivers and collectors [Text] / P.  Paul, F.M. Kuijer // Hum. Factors. — 2004. — Vol. 46. Pp. 437–448.
  12. Коурова О.Г. Экология человека и профессиональная адаптация [Текст]/ О.Г. Коурова, Т.В. Попова, Н.В. Парская, А.М. Муканова // Вестник Челябинского государственного университета. −2016.-С. 31–34.
  13. Коурова О.Г. Коррекция функционального напряжения при локальной мышечной деятельности[Текст]/ О.Г. Коурова // Журнал Фундаментальные исследования. — 2012. -№ 9. — С. 300–303
  14. Коурова О.Г. Мышечная деятельность локального характера — плюсы и минусы[Текст]/ О.Г. Коурова, Т.В. Попова // Вестник Челябинского государственного университета. −2013.- № 26 . -С. 64–66.
  15. Попова Т.В., Кокорева Е.Г., Корюкалов Ю.И., Максутова Г.И. Механизмы развития утомления при локальной мышечной деятельности / Современные проблемы развития физической культуры и спорта. Вестник УГТУ-УПИ. — 2006. Т. 2. — № 16 (68). — С. 82–86.
  16. Delaney E.P. Exaggerated sympathetic and pressor responses to handgrip exercise in older hypertensive humans: role of the muscle metaboreflex. / Delaney E.P., Greaney J.L., Edwards D.G., Rose W.C., Fadel P.J., Farquhar W.B. // Physiol. Heart Circ. Physiol. — 2010. —V.299 (5) . — P. 1318–1327.
  17. Sausen MT. Enhanced metaboreflex sensitivity in hypertensive humans/ Sausen MT, Delaney EP, Stillabower ME, Farquhar WB.// J. Appl. Physiol.— 2009 . — V. 105 (3). — Р. 351–356.
  18. Ашуркова Е.С. Исследование произвольной ритмической активности руки в аспекте сенсомоторной работоспособности [Текст] / Е.С. Ашуркова, А.Я. Рыжов, А.В. Павленко // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Биология и экология.- 2007.-Выпуск 5 № 21.-С. 39–44.
  19. Волнухина Л.В. К вопросу о влиянии факторов труда на состояние нервно-мышечного аппарата рук швей трикотажного производства [Текст]/ Л.В. Волнухина, А.Я. Рыжов, Н.Е. Медведева // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Биология и экология.- 2007.-Выпуск 5 № 21.-С. 44–49.
  20. Медведева Н.Е. Физиологическая характеристика ритмических движений пальцев рук с точки зрения функциональной асимметрии [Текст]/ Н. Е. Медведева, Л.В. Волнухина, М.Ф. Шляпников // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Биология и экология.- 2007.-Выпуск 6 № 22.-С. 57–60.
  21. Волнухина Л.В. К вопросу о состоянии нервно-мышечного аппарата рук у прядильщиц [Текст]. / Л.В. Волнухина // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Биология и экология .-2008.- Выпуск 10 № 31.-С. 44–47.
  22. Рыжов А.Я. Количественная характеристика рабочих движений рук швей-мотористок / [Текст] А.Я. Рыжов, Л.В. Волнухина, Н.Е. Медведева // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Биология и экология.-2008.- Выпуск 10 № 31.-С. 51–56.
  23. Мойкин, Ю.В. Условия возникновения мышечных перенапряжений при локальной физической работе [Текст] / Ю.В. Мойкин [и др.] // Гигиена труда. — 1982. — № 5. С. 11-15.
  24. Мойкин, Ю.В. Зависимость функционального состояния организма и частоты развития заболеваний опорно-двигательного аппарата от воздействия ведущих факторов трудового процесса [Текст] / Ю. В. Мойкин [и др.] // Координация соматосенсорных и вегетативных функций при трудовой деятельности. — Тверь, 1994. — С. 50–56.
  25. Тарасенко, Н.Ю. Оздоровление труда работников малоподвижных профессий [Текст] / Н.Ю. Тарасенко, Б.В. Ананьев, Ю.В. Мойкин. — М.: Медицина, 1978. — 136 с.
  26. Punnett, L. Estimating the global burden of low back pain attributable to combined occupational exposures [Text] / L. Punnett [et al.] // Am J Ind Med. — 2005. — Vol. 48. Pp. 459–469.
  27. Попова, А.Ю. Стратегические приоритеты Российской Федерации в области экологии с позиций сохранения здоровья нации [Текст] / А.Ю. Попова // Здоровье населения и среда обитания. — 2014. — № 2. — С. 4.
  28. Измеров, Н.Ф. Вопросы профессиональной заболеваемости: ретроспектива и современность [Текст] / Н.Ф. Измеров, И.В. Бухтияров, Л. В. Прокопенко // Материалы ХI Всероссийского конгресса «Профессия и здоровье». — Москва, 2012 — C. 29–36.
  29. Фомин, Е.П. Социально-гигиенические и медико-демографические аспекты здоровья работающего населения [Текст] / Е. П. Фомин // Здоровье населения и среда обитания. — 2014. — № 10. — С. 22–25.
  30. Федорович, Г.В. Зависимость «доза-эффект» для тяжелого труда [Текст] / Г.В. Федорович // Материалы ХII Всероссийского гигиенистов и санитарных Врачей «Российская гигиена — развивая традиции, устремляемся в будущее», 17–18 ноября 2017 г. — Москва, 2017. — Т. 2. — С. 654–657.
  31. Руководство Р 2.2.2006-05 по гигиенической оценке факторов рабочей среды и трудового процесса. Критерии и классификация условий труда [Текст] // Бюллетень нормативных и методических документов Госсанэпиднадзора. — М., 2005. — Вып. 3 (21). — 142 с.
  32. Баевский, Р.М. Прогнозирование состояний на границе нормы и патологии [Текст] / Р.М. Баевский. — М.: Медицина, 1979. — 294 с.
  33. Урбах, В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях [Текст] / В.Ю. Урбах. — М.: Медицина, 1975. — 326 с.
  34. Четыркин, Е.М. Статистические методы прогнозирования [Текст] / Е.М. Четыркин. М.: Статистика, 1977. — 199 с.
  35. Халафен, А.А. STATISTICA-6. Статистический анализ данных [Текст] / А.А. Халафен. — ООО «Бином-Пресс», 2007. — 512 с.

Леонова, Анна Борисовна — Функциональные состояния человека в трудовой деятельности : Учеб. пособие


Поиск по определенным полям

Чтобы сузить результаты поисковой выдачи, можно уточнить запрос, указав поля, по которым производить поиск. Список полей представлен выше. Например:

author:иванов

Можно искать по нескольким полям одновременно:

author:иванов title:исследование

Логически операторы

По умолчанию используется оператор AND.
Оператор AND означает, что документ должен соответствовать всем элементам в группе:

исследование разработка

author:иванов title:разработка

оператор OR означает, что документ должен соответствовать одному из значений в группе:

исследование OR разработка

author:иванов OR title:разработка

оператор NOT исключает документы, содержащие данный элемент:

исследование NOT разработка

author:иванов NOT title:разработка

Тип поиска

При написании запроса можно указывать способ, по которому фраза будет искаться. Поддерживается четыре метода: поиск с учетом морфологии, без морфологии, поиск префикса, поиск фразы.
По-умолчанию, поиск производится с учетом морфологии.
Для поиска без морфологии, перед словами в фразе достаточно поставить знак «доллар»:

$исследование $развития

Для поиска префикса нужно поставить звездочку после запроса:

исследование*

Для поиска фразы нужно заключить запрос в двойные кавычки:

«исследование и разработка«

Поиск по синонимам

Для включения в результаты поиска синонимов слова нужно поставить решётку «#» перед словом или перед выражением в скобках.
В применении к одному слову для него будет найдено до трёх синонимов.
В применении к выражению в скобках к каждому слову будет добавлен синоним, если он был найден.
Не сочетается с поиском без морфологии, поиском по префиксу или поиском по фразе.

#исследование

Группировка

Для того, чтобы сгруппировать поисковые фразы нужно использовать скобки. Это позволяет управлять булевой логикой запроса.
Например, нужно составить запрос: найти документы у которых автор Иванов или Петров, и заглавие содержит слова исследование или разработка:

author:(иванов OR петров) title:(исследование OR разработка)

Приблизительный поиск слова

Для приблизительного поиска нужно поставить тильду «~» в конце слова из фразы. Например:

бром~

При поиске будут найдены такие слова, как «бром», «ром», «пром» и т.д.
Можно дополнительно указать максимальное количество возможных правок: 0, 1 или 2. 4 разработка

По умолчанию, уровень равен 1. Допустимые значения — положительное вещественное число.
Поиск в интервале

Для указания интервала, в котором должно находиться значение какого-то поля, следует указать в скобках граничные значения, разделенные оператором TO.
Будет произведена лексикографическая сортировка.

author:[Иванов TO Петров]

Будут возвращены результаты с автором, начиная от Иванова и заканчивая Петровым, Иванов и Петров будут включены в результат.

author:{Иванов TO Петров}

Такой запрос вернёт результаты с автором, начиная от Иванова и заканчивая Петровым, но Иванов и Петров не будут включены в результат.
Для того, чтобы включить значение в интервал, используйте квадратные скобки. Для исключения значения используйте фигурные скобки.

Страница статьи : Гигиена и санитария

Аминев А.Г. Математические методы инженерной психологии. Уфа; 1982.

Бойцова А.В., Симонова Н.Н. Фасилитация компонентов психологической готовности к вахтовому труду в условиях Крайнего Севера на этапе профессиональной подготовки. В кн.: Материалы всероссийской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Психология и современный мир». Выпуск 7, Часть 1. Архангельск: КИРА; 2014: 159-62.

Большой энциклопедический словарь. М.: Большая Российская энциклопедия; 1991.

Громова Л.Е., Алексеенко В.Д., Дегтева Г.Н. Краткая характеристика санитарно-гигиенических условий труда нефтяников в условиях заполярья. Экология человека. 2009; (11): 16-9.

Гудков А.Б., Лабутин Н.Ю. Влияние специфических факторов заполярья на функциональное состояние организма человека. Экология человека. 2000; (2): 18.

Гуцыкова С.В. Взаимосвязь интегративных профессионально важных качеств и личностных характеристик специалистов с разной эффективностью деятельности: Автореф. дисс. … канд. психол. наук. М.; 2012.

Дикая Л.Г. Функциональные состояния в профессиональной деятельности. В кн.: Бодров В.А. Хрестоматия «Психологические основы профессиональной деятельности». М.: Персэ Лого; 2007: 588-96.

Ильин Е.П. Психофизиология состояний человека. СПб.: Питер; 2005.

Корнеева Л.Н. Основные закономерности развития личности профессионала. Психологическое обеспечение профессиональной деятельности. СПб.: СПбУ; 1991: 74-84.

Корнеева Я.А., Симонова Н.Н., Дегтева Г.Н., Дубинина Н.И. Стратегии адаптации вахтовых работников на Крайнем Севере. Экология человека. 2013; (9): 9-16.

Косова А.В., Симонова Н.Н. Психологические маркеры эффективности экспедиционной деятельности участников арктического плавучего университета в 2014 году. В кн.: Материалы Всероссийской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Психология и современный мир». Выпуск 8, Часть 1. Архангельск: САФУ; 2015: 112-7.

Лебедев В.И. Групповая изоляция. В кн.: Куликов Л.В. Психические состояния. СПб.: Питер; 2000.

Левандовская О.Я. Влияние самоорганизации на повышение эффективности управленческой деятельности офицеров МВД: Автореф. дисс. … канд. психол. наук. Тверь; 2002.

Леонова А.Б. Психологические механизмы саморегуляции функциональных состояний человека. В кн.: Моросанова В.И., ред. Субъект и личность в психологии саморегуляции. Ставрополь; 2007.

Манойлова М.А. Авторская методика диагностики эмоционального интеллекта — МЭИ. Педагогическая диагностика. 2007; 6(3): 339-45.

Маркова А.К. Психология профессионализма. М.: Знание; 1996.

Райгородский Д.Я. Практическая психодиагностика. Методики и тесты. Самара: БАХРАХ-М; 2001.

Ротенберг В.С., Бондаренко С.М. Мозг. Обучение. Здоровье. М.: Просвещение; 1989.

Симонова Н.Н. Психология вахтового труда на Севере. Архангельск; 2010.

Собчик Л.Н. МЦВ — метод цветовых выборов. Модифицированный восьмицветовой тест Люшера: Практическое руководство. СПб.: Речь; 2001.

Тихомиров Ю.А. Эффективность деятельности управленческих органов. Советское государство и право. 1971; (4): 51-2.

Тугушев Р.Х. К проблеме соответствия системы свойств личности и ее профессиональной пригодности. В кн.: Забродин Ю.М., Чернышев А.П., ред. Вопросы кибернетики. Эффективность деятельности оператора. М.; 1982: 78-83.

Чикер В.А. Связь интеллектуальных способностей личности с эффективностью профессиональной деятельности инженеров: Автореф. дисс. … канд. психол. наук. Ленинград; 1981.

Чуприков А.П. Антропоизомерия и охрана здоровья леворуких. В кн.: Сердюковская Г.Н. Леворукость у детей и подростков. М.; 1987: 7-13.

НПЦ «Психодиагностика». Шкала социального самоконтроля (ШСС). Руководство. Ярославль; 1996.

Якунина Ю.Е. Субъективные критерии эффективности профессиональной деятельности в профессиях типа «человек-человек»: Автореф. дисс. … канд. психол. наук. М.; 2004.

Функциональные состояния оператора — Эргономика


Функциональные состояния оператора

Категория:

Эргономика



Функциональные состояния оператора

Функциональное состояние оператора — это комплекс наличных характеристик тех функций и качеств человека, которые прямо или косвенно обусловливают’выполнение трудовой деятельности. Это определение проводит грайь между состоянием человека и состоянием его отдельных физиологических и психофизиологических функций. Получив сведения об этих функциях, мы еще не можем судить о состоянии оператора, не зная условий взаимодействия и взаимовлияния этих функций в процессе деятельности.

Вторая сторона этого определения заключается в его практической направленности — важно то изменение, которое сказывается на рабочей деятельности. В связи с этим вводятся еще два понятия: сдвиг состояния и изменения состояния.

Под сдвигом понимается любое отклонение изучаемых интегральных или частных характеристик от состояния, принятого за начало отсчета. Эти изменения могут быть количественно различны и обусловливаться как внутренними (флюктуация, биологический ритм), так и внешними причинами. В тех случаях, когда независимо от количественных характеристик сдвиг состояния ведет к изменению качества деятельности, говорят об изменении состояния.

Определение термина «функциональное состояние» позволяет дать и классификацию состояний, основанную на указанном выше критерии важности для выполнения рабочих реакций.

Исходным в такой классификации является состояние оперативного покоя, под которым понимается такой комплекс характеристик оператора, который обеспечивает его включение в непосредственный рабочий процесс. При включении оператора в трудовую деятельность состояние оперативного покоя сменяется рядом других состояний, зависящих как от самой деятельности и внешних факторов среды, так и от исходных физиологических и психологических характеристик человека.


Реклама:

Читать далее:
Динамика изменений функционального состояния во время работы оператора

Статьи по теме:

Статьи

Актуальность. В статье обсуждается актуализация понятия «региональной идентичности» для психологической науки. Во многом впервые происходит сравнение категориальной структуры представлений о страАктуальность. В свете изменений, происходящих в системе образования России, перехода к компетентностной парадигме, особое значение имеет изучение ресурсов и потенциалов как составляющих образовательного капитала. Этот вопрос еще недостаточно исследован в эмпирической плоскости.

Цель. Изучить индивидуально-интеллектуальные интеграции в 3-х периодах времени (в настоящем, в будущем, в будущем как обновленном настоящем — как раздельно, так и совместно) при исследовании выборки студентов гуманитарных специальностей.

Метод. В основу исследования положены представления о кросс-теоретическом синтезе теории интегральной индивидуальности В.С. Мерлина (1986) и структурно-динамической теории интеллекта Д.В. Ушакова (2011). В исследовании приняли участие 252 студента вузов г. Перми, из них 190 девушки и 62 юноши в возрасте от 17 до 22 лет. Гипотезы тестировались методом структурного моделирования. Были построены четыре модели индивидуально-интеллектуальных интеграций по критерию времени. В 3 моделях изучались индивидуально-интеллектуальные интеграции по отдельности в настоящем, в будущем, в будущем как обновленном настоящем. В 4-ю, медиаторную модель индивидуально-интеллектуальных интеграций настоящее, будущее, будущее как обновленное настоящее включались совместно.

Результаты. Обнаружено, что индивидуально-интеллектуальные интеграции возникают в каждом периоде времени по отдельности. В настоящем их можно трактовать предпосылками ресурсов, в будущем — предпосылками реализованных потенциалов, в будущем как обновленном настоящем — предпосылками обновленных ресурсов. Взятые совместно во всех периодах времени, индивидуально-интеллектуальные интеграции также были установлены. Они позволили расширить представление о «спирали развития» в дополнение к предыдущей трактовке (Дорфман, Калугин, 2020 а) и рассматривать ее по схеме «настоящее — будущее — реализованное будущее (обновленное настоящее)».

Выводы. Результаты исследования свидетельствуют о том, что индивидуально-интеллектуальные интеграции, представленные в трех периодах времени (в настоящем, в будущем, в будущем как обновленном настоящем), как раздельно, так и совместно, могут рассматриваться предпосылками ресурсов и потенциалов.

Благодарности: Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) в рамках научного проекта № 19-29-07046.не и о собственном регионе.

Цель. Сравнение образа России и образов собственных регионов у молодежи, проживающей в различных субъектах страны.

Методика. Методика семантического шкалирования с дальнейшей факторизацией полученных данных. В исследовании приняло участие 318 респондентов из 8 различных макрорегионов страны.

Результаты. Была получена 6-факторная структура представлений образа России и образа собственного региона. Данные структуры имеют свои существенные различия, как по самой структуре факторов, так и по степени важности иерархии факторов. Региональная идентичность молодёжи в определённой степени обуславливает модальность принятия гражданской идентичности.

Выводы. По результатам исследования можно утверждать следующее, что для тех представителей молодёжи, у которых складывался положительный образ собственного региона, формировался и положительный образ страны в целом.

Благодарности. Исследование выполнено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 19-313-90069.

Особая благодарность за помощь в организации сбора данных Звездиной Анастасии, начальнику отдела Центра молодежных проектов АНО ДПО «Корпоративный университет РЖД».

Ключевые слова: интегральная индивидуальность; интеллект; индивидуально-интеллектуальная интеграция; ресурсы; потенциалы; структурное моделирование

Влияние физических упражнений на организм человека

В условиях современного мира с появлением устройств, облегчающих трудовую деятельность (компьютер, автомобили) резко сократилась двигательная активность людей. по сравнению с предыдущими десятилетиями. Это привело к снижению функциональных возможностей человека и различным заболеваниям. Поэтому и при умственном, и при физическом труде необходимо заниматься оздоровительной физической культурой, укреплять организм.  Постоянное нервно — психическое перенапряжение и хроническое  переутомление без физической разрядки вызывают тяжёлые функциональные расстройства в организме, снижение работоспособности и наступление преждевременной старости. В сочетании труда и отдыха, нормализацией сна и питания, отказа от вредных привычек систематическая физкультура повышает психическую, умственную и эмоциональную устойчивость человека. Занятия физическими упражнениями увеличивают активность обменных процессов.

Работающие мышцы нуждаются в большем количестве кислорода и питательных веществ, а также в более быстром удалении продуктов обмена веществ. Это достигается благодаря тому, что в мышцы притекает больше крови и скорость тока крови в кровеносных сосудах увеличивается. Кроме того, кровь в легких больше насыщается кислородом. У тренированных людей сердце легче приспосабливается к новым условиям работы, а после окончания физических упражнений быстрее возвращается к нормальной деятельности. Число сокращений тренированного сердца меньше, а, следовательно, пульс реже, но зато при каждом сокращении сердце выбрасывает в артерии больше крови. При более редких сокращениях сердца создается более благоприятные условия для отдыха сердечной мышцы. Работа сердца и кровеносных сосудов в результате тренировки становится экономичнее и лучше регулируется нервной системой. Физическая работа способствует общему расширению кровеносных сосудов, нормализации тонуса их мышечных стенок, улучшению питания и повышению обмена веществ в стенках кровеносных сосудов. Напряженная умственная работа, малоподвижный образ жизни, особенно при эмоциональных напряжениях, вредных привычках вызывают повышение тонуса и ухудшению питания стенок артерий, потерю их эластичности. Во время физической нагрузки на 1 мм поперечного сечения мышцы открываются до 2500 капилляров против 30 — 80 в состоянии покоя. Поэтому для сохранения здоровья и работоспособности необходимо активизировать кровообращение с помощью физических упражнений. Особенно полезное влияние на кровеносные сосуды оказывают занятия циклическими видами упражнений: бег, плавание, ходьба на лыжах, на коньках, езда на велосипеде. Во время физических тренировок увеличивается количество эритроцитов и лимфоцитов в крови. Одно из доказательств того, что в результате физических упражнений увеличиваются защитные силы организма, повышается устойчивость организма против инфекции. Люди, систематически занимающиеся физическими упражнениями и спортом, реже заболевают, а если заболевают, то в большинстве случаев легче переносят  инфекционные болезни. При длительной работе мышц количество сахара в крови уменьшается.  При регулярных занятиях физическими упражнениями уменьшается в кровотоке холестерин и происходит активизация антисвертывающейся системы, препятствующей образованию тромбов в сосудах. В покое человек производит около 16 дыхательных движений в минуту. При физической нагрузке в связи с увеличением потребления  кислорода мышцами дыхание становится более частым и более глубоким. Количество воздуха, проходящего через легкие за одну минуту, увеличивается-с 8л в покое до 100-140л при быстром беге, плавании, ходьбе на лыжах и организм получает больше кислорода. В мышцах, находящихся в покое, большая часть кровеносных капилляров, окружающих мышечные волокна, закрыта для тока крови и кровь по ним не течет. Во время работы раскрываются все капилляры, поэтому приток крови в мышцу увеличивается более чем в 30 раз.

В процессе тренировки в мышцах образуются новые кровеносные сосуды- коллатерали. Под влиянием тренировок изменяется и химический состав мышцы. В ней увеличивается количество веществ, при распаде которых освобождается много энергии:  гликогена и фосфагена. В тренированных мышцах распадающиеся при сокращении мышечных волокон гликоген и фосфорные соединения быстрее восстанавливаются, а окислительные процессы протекают интенсивнее, мышечная ткань лучше поглощает и лучше использует кислород. Выполнение физических упражнений положительно влияет на весь двигательный аппарат, препятствуя развитию дегенеративных изменений, связанным с возрастом и гиподинамией, повышается минерализация косной ткани, прочнее становятся связки и сухожилия. Систематические занятия физическими упражнениями в зрелом и пожилом возрасте позволяют надолго сохранить красоту и стройность.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Движение это основа всей жизнедеятельности человека!!!

Физические упражнения — эффективное профилактическое средство, предохраняющее человека, как от заболеваний, так и от преждевременно наступающей старости.

Физические упражнения:

  • стимулируют обмен веществ, тканевой обмен, эндокринную систему;
  • повышая иммунобиологические свойства, ферментативную активность, способствуют устойчивости организма к заболеваниям;
  • положительно влияют на психоэмоциональную сферу и улучшают настроение, обладают антистрессовым действием;
  • оказывают на организм тонизирующее, трофическое, нормализующее влияние и формируют компенсаторные функции.

Большое значение физических упражнений заключается в том, что они повышают устойчивость организма по отношению к действию целого ряда различных неблагоприятных факторов.  Пониженное атмосферное давление, перегревание, некоторые яды, радиация и др. Физические упражнения способствуют сохранению бодрости и жизнерадостности.

 

Инструктор ЛФК    Демьянович Наталья Эдуардовна

УЗ «22- я городская поликлиника»

Иерархия функциональных состояний в оперативной памяти

участников.

Пятьдесят здоровых взрослых людей участвовали в двух экспериментах. Двадцать участников приняли участие в эксперименте 1 (средний возраст = 28,1 года; возрастной диапазон = 18–37 лет; 10 женщин, 1 левша), и 30 участников приняли участие в эксперименте 2 (средний возраст = 26,8 года; возрастной диапазон = 19–19 лет). 41 год; 14 женщин; 2 левши). В обоих экспериментах приняли участие по семь человек. Размеры выборки были аналогичны предыдущим исследованиям нашей группы (Wolff et al., 2017), но они не были определены на основе формального анализа мощности. Все субъекты сообщили о нормальном зрении или зрении с поправкой на нормальное и получили денежную компенсацию за участие. Исследование было одобрено и проведено в соответствии с руководящими принципами Комитета по этике исследований Центрального университета Оксфордского университета. Поскольку нас интересовали потенциальные нулевые эффекты (например, отсутствие экспериментальных связей между силой декодирования необработанных элементов и производительностью), мы решили объединить данные обоих экспериментов для нескольких анализов, чтобы максимизировать статистическую мощность и нашу способность обнаруживать даже тонкие эффекты.В этих анализах мы усреднили данные субъектов, которые участвовали в обоих экспериментах в течение двух сеансов, в результате чего получили 43 уникальных набора данных для объединенных анализов.

Аппарат.

Презентация стимула контролировалась в MATLAB с помощью Psychtoolbox на 22-дюймовом мониторе с частотой обновления 100 Гц. Если не указано иное, стимулы отображались белым шрифтом на сером фоне (контраст 50%; RGB = 127, 127, 127) на расстоянии ~ 60 см. Ответы давались указательными пальцами левой и правой руки на кнопках «B» и «Y» QWERTY-клавиатуры.Данные ЭЭГ были собраны с использованием 61 канала, которые были распределены по коже черепа в соответствии с расширенной системой позиционирования 10–20. Данные собирали при 1000 Гц с использованием усилителя NeuroScan SynAmps RT и программного обеспечения Curry 7. Импедансы всех каналов поддерживались <5 кОм. В обоих исследованиях движения глаз регистрировались с помощью электроокулографии (ЭОГ) с использованием электродов, расположенных выше и ниже левого глаза, слева от левого глаза и справа от правого глаза. В исследовании 2 мы дополнительно регистрировали движения глаз с помощью удаленного инфракрасного айтрекера (Eyelink 1000, SR Research), измеряя оба глаза с частотой 1000 Гц.Мы также зарегистрировали активность в первой спинной межкостной мышце левой и правой руки с помощью электромиографии (ЭМГ) при 1000 Гц.

План эксперимента и статистический анализ.

Экспериментальная задача требовала длительного обслуживания двух элементов в WM и гибкого переключения приоритетов между этими элементами для управления процессом принятия решений в зависимости от задачи (см. Рис. 2, иллюстрация). Всего задача разбита на блоки по 16 испытаний. В начале каждого блока участникам показывали две ориентированные полосы (длина, угол обзора 6 °; ширина, 0.Угол обзора 25 °; представлены в том же месте в центре экрана, что и последующие стимулы) синим (RGB = 25,5, 25,5, 204) и желтым (RGB = 204, 204, 25,5) цветами. Эти две полосы служили элементами памяти для оставшейся части блока. Для каждого участника один цвет был связан с тоном высокого тона, а другой цвет — с тоном низкого тона (отображение уравновешивается между участниками). Две ориентации были выбраны случайным образом из набора из 16 возможных ориентаций (с равным интервалом 11.С интервалом 25 ° от 2,8125 ° до 171,5625 °) с единственными ограничениями: ориентация двух элементов не может быть одинаковой или точно ортогональной. Участники могли кодировать два элемента на время по своему выбору и инициировать блокировку нажатием кнопки. Внутри блока каждое испытание начиналось с предъявления звукового сигнала (чистые синусоидальные тона: низкий тон, 440 Гц; высокий тон, 880 Гц; продолжительность: 100 мс, включая 10 мс нарастание и 10 мс на уменьшение). Идентификатор реплики сигнализировал, какой элемент памяти следует использовать в качестве границы для предстоящего перцептивного решения (элемент с указанием), в то время как другой элемент сохранялся только для последующего использования в блоке (элемент без привязки).За сигналом следовал период задержки 700 мс, в течение которого черная точка фиксации отображалась в центре экрана (диаметр 0,15 °). После этого был представлен случайно ориентированный участок Габора (ориентация, полученная из набора из 16 возможных ориентаций, равномерно распределенных с интервалом 11,25 ° от 8,4375 ° до 177,1875 °; пятна: диаметр 6 °; контраст 50%; 1,75 цикла / °; случайная фаза , Гауссова огибающая со стандартным отклонением 1,2 °). Участникам было дано максимальное временное окно в 4000 мс, чтобы классифицировать цель с помощью нажатия кнопки как повернутую по часовой стрелке или против часовой стрелки относительно элемента, на который указывает указатель.Цели были представлены в течение 100 мс и заменены точкой фиксации на оставшуюся часть периода ответа. В эксперименте 1 цель была представлена ​​в центре экрана во всех испытаниях. В эксперименте 2 мишень выставлялась сбоку на расстоянии 6 ° от центра экрана. Сторона представления цели (левая и правая) предсказуемо чередовалась между блоками. Изменение положения стимула в эксперименте 2 было реализовано для облегчения стабильной фиксации в течение целевого периода и минимизации потенциального загрязнения сигнала ЭЭГ движением глаз к цели (Mostert et al., 2018). Пятно шума (сглаженный по Гауссу случайный белый шум с использованием ядра со стандартным отклонением 0,13 °, свернутый с гауссовой огибающей со стандартным отклонением 1,2 °), который соответствовал целевому стимулу по яркости, размеру, контрасту и эксцентриситету, был представлен на боковой стороне экрана на при котором цель не появилась (см. рис. 2 B , иллюстрация). Решения по часовой стрелке и против часовой стрелки указывались указательными пальцами правой и левой руки соответственно. За периодом ответа следовал переменный интервал между испытаниями (400–900 мс; полученный из усеченного экспоненциального распределения: среднее значение, 550 мс) до начала следующего испытания с предъявлением сигнала.Важно отметить, что участники получали отзывы о своей работе только в конце каждого блока, когда были представлены их средняя точность и время отклика из предыдущего блока. Соответственно, они должны были поддерживать точные представления обоих элементов памяти на протяжении всего блока, поскольку они не могли полагаться на экспериментальную обратную связь, чтобы сделать вывод об ориентации элемента, если он был забыт. В целом участники выполнили 128 блоков, в результате чего было проведено 2048 попыток продолжительностью ~ 2 часа.

Анализ поведенческих данных.

Точность производительности и логарифмически преобразованное время реакции (log-RT) анализировали с использованием общих линейных моделей (GLM). Первоначально мы проверили, в какой степени на производительность влияет угловое расстояние между ориентацией цели и ориентацией объекта WM. Затем мы повторили анализ, но на этот раз проверили влияние расстояния между ориентацией цели и ориентацией объекта WM без привязки. Чтобы визуализировать эти результаты, мы подбираем пропорцию вариантов по часовой стрелке с биномиальной кумулятивной функцией распределения, используя GLM, реализованную в R с пакетами ggplot2 и psyphy (Webster et al., 2019). Мы подбираем другой GLM для проверки наличия затрат на производительность в результате смены приоритетов в WM, сравнивая точность и RT между испытаниями, в которых произошел сдвиг приоритета (испытания с переключением), и испытаниями, в которых этого не произошло (испытания с повторением). Наконец, мы проверили стабильность производительности внутри экспериментальных блоков и между ними, прогнозируя точность и log-RT на основе переменной, обозначающей номер испытания в блоке (1–16), и другой переменной, обозначающей номер блока в рамках эксперимента (1–128). ).

Предварительная обработка.

Данные ЭЭГ изначально были привязаны к среднему значению обоих сосцевидных отростков. Затем данные ЭЭГ, ЭОГ и ЭМГ подвергались субдискретизации до 250 Гц и полосовой фильтрации с использованием фильтра высоких частот 0,1 Гц и фильтра низких частот 45 Гц. Из-за недавних доказательств того, что чрезмерная фильтрация верхних частот может приводить к временному смещению декодированной информации (van Driel et al., 2019), мы повторили все наши анализы с более мягким фильтром верхних частот 0,01 Гц, который дал почти идентичный результат. полученные результаты.Каналы ЭЭГ с чрезмерным шумом были идентифицированы путем визуального осмотра и заменены интерполяцией с использованием средневзвешенного значения окружающих электродов. Затем данные непрерывного временного ряда были разделены на эпохи, соответствующие экспериментальным испытаниям, которые начинались за 200 мс до начала сигнала и заканчивались через 1800 мс после начала действия цели. Каждое испытание проверялось визуально на предмет морганий, движений глаз и нестереотипных артефактов. Испытания были отклонены, если они содержали какие-либо из этих артефактов во время задержки и / или целевого периода.Стереотипные артефакты за пределами этих периодов впоследствии были удалены из данных с помощью независимого компонентного анализа. Если не указано иное, данные были скорректированы по базовой линии для анализа декодирования с использованием среднего сигнала из временного окна 200–50 мс перед началом сигнала. Данные айтрекинга были понижены до 250 Гц, и мы идентифицировали и интерполировали мигания с помощью сплайн-интерполяции и временного окна ± 100 мс вокруг события (van Ede et al., 2019).

Анализ декодирования ЭЭГ.

Мы провели серию многомерного анализа паттернов, чтобы охарактеризовать нейронные представления, которые лежат в основе выполнения нашей задачи.

Декодирование с временным разрешением.

На первом этапе мы провели анализ декодирования с временным разрешением, чтобы выявить временные рамки, в которых три переменные нашей задачи были явно закодированы в активности датчика ЭЭГ, а именно: (1) ориентация целевого стимула; (2) ориентация выделенных и отключенных элементов памяти; и (3) переменная решения, которая была рассчитана как абсолютное расстояние между ориентацией цели и ориентацией двух элементов памяти.Чтобы восстановить параметрическую информацию об этих переменных из активности сенсора ЭЭГ с высоким временным разрешением, мы вычислили расстояния Махаланобиса между паттернами сенсорной активности, вызванными различными ориентациями стимулов, и измерили степень, в которой эти расстояния отражали лежащее в основе пространство круговой ориентации (или линейное пространство). пространство переменных решения; рис.1). Мы использовали процедуру перекрестной проверки с исключением одного блока и исключения, при этом данные из каждого блока служили тестовыми данными один раз, а все оставшиеся данные служили данными обучения.Данные обучения были разделены на 16 интервалов в соответствии с их ориентацией относительно данных теста, а затем усреднены. Затем были вычислены расстояния Махаланобиса между 16 средними шаблонами в обучающих данных и данными каждого испытания с использованием ковариации шума из обучающих данных. Ковариация шума рассчитывалась на основе средних остаточных данных после вычитания средней активности, зависящей от ориентации, из каждого испытания с соответствующей ориентацией. Остатки усреднялись по временному окну от 0 до 1.8 с относительно начала слуховой реплики (и, следовательно, включает фазы реплики, задержки, цели и принятия решения). Ковариация рассчитывалась по матрице средних остатков, измеренных датчиками, с использованием оценки усадки (Ledoit and Wolf, 2004). Эта процедура повторялась для каждого блока и для каждой временной точки в рамках испытания с использованием временных интервалов 4 мс. Мы нормализовали полученные расстояния паттернов путем вычитания среднего значения по 16 расстояниям для каждой временной точки из активности каждого датчика.Чтобы упростить интерпретацию, мы поменяли их знак местами, чтобы положительные значения отражали сходство паттернов, а не расстояние. Эта процедура позволила нам вычислить кривую настройки ориентации для каждой временной точки и каждого испытания, которая выражает степень уменьшения сходства рисунка в зависимости от углового расстояния. Чтобы преобразовать 16-мерную кривую настройки в одномерный показатель точности декодирования, мы вычислили среднее значение вектора косинуса каждой кривой настройки, изменив масштаб косинуса центра каждого интервала ориентации до диапазона от -180 до 180 и умножив его. с соответствующими сходствами узоров.Среднее значение полученных 16 значений служило показателем точности декодирования с положительными значениями, отражающими настройку сигнала ЭЭГ для ориентации стимула (Sprague et al., 2016; Wolff et al., 2017). Значения декодирования были сглажены с помощью ядра Гаусса (SD = 24 мс) для визуализации и проверки значимости. Мы протестировали на значимость, используя тесты t для одной выборки против 0 в каждый момент времени, и скорректировали множественные сравнения во времени с помощью кластерного тестирования перестановок с использованием 10 000 перестановок (Maris and Oostenveld, 2007).Для декодирования элементов памяти применялась кластерная коррекция для всего испытания. Напротив, для декодирования цели и переменной решения кластерная коррекция применялась только для целевого периода (т. Е. 1800 мс после начала действия цели), потому что эти переменные по определению могут быть закодированы только после начала действия целевого стимула. . В соответствии с предыдущей работой нашей группы (Wolff et al., 2020a, b), анализ декодирования проводился только в пределах задних датчиков ЭЭГ (P7, P5, P3, P1, P2, P4, P6, P8, PO7, PO5, PO3 , POz, PO4, PO8, O1, Oz, O 2 ).Мы выбрали эти каналы, чтобы они соответствовали предыдущим исследованиям и потому, что сигналы ориентации обычно наиболее сильно выражены в задних отделах (Cichy et al., 2015; Myers et al., 2015; Kok et al., 2017). Обратите внимание, однако, что ни один из представленных результатов не зависит от этого подвыбора канала (т.е. все зарегистрированные эффекты остаются значительными при использовании всех 61 канала). Кроме того, обратите внимание, что в эксперименте 2 анализ декодирования проводился отдельно для блоков с целевым представлением слева и справа, а точность декодирования впоследствии усреднялась по сторонам.Переменная решения (абсолютная разница между элементом памяти и целью) имела дискретное равномерное распределение между 5,625 ° и 84,375 °, в отличие от других переменных (элементы памяти и целевые стимулы), которые имели круговое распределение. Следовательно, наш подход к декодированию необходимо скорректировать для декодирования переменной решения. Вместо уменьшения размерности настроечной кривой с помощью среднего косинусного вектора мы вычислили линейный наклон настроечной кривой. Примечательно, что в предыдущих исследованиях сообщалось, что декодированные сигналы памяти могут быть загрязнены движениями глаз, специфичными для стимула (Mostert et al., 2018). Поэтому мы повторили вышеупомянутый анализ декодирования с данными из бинокулярных каналов EOG (эксперимент 1) или каналов айтрекера (эксперимент 2), чтобы выявить, были ли одни и те же переменные задачи закодированы в положениях глаз участников. Мы также регрессировали временные ряды декодирования на основе канала глаза по сравнению с временными рядами декодирования на основе ЭЭГ, чтобы выявить степень, в которой декодированные сигналы ЭЭГ были связаны с потенциальными сопутствующими глазодвигательными сигналами.

Рисунок 1.

Иллюстрация временного и пространственно-временного подходов, которые использовались для декодирования переменных задачи.Вверху, Иллюстрация подхода к декодированию с временным разрешением. Здесь для каждой обучающей выборки и момента времени вычислялись расстояния Махаланобиса между паттернами активации задних датчиков тестовых данных и обучающих данных (сгруппированных на основе их ориентации относительно тестовых данных). После повторения этой процедуры для каждой обучающей выборки и каждой временной точки полученные расстояния меняли знак, так что положительные оценки отражали сходство паттернов и были сосредоточены вокруг среднего напряжения на датчиках для каждой временной точки.Это было использовано для реконструкции кривой настройки популяции с временным разрешением, которая выражает степень, в которой сходство паттернов отражает сходство лежащего в основе пространства угловой ориентации во времени. Мы оценили высоту этой настроечной кривой для каждого момента времени, свернув ее с помощью функции косинуса (подробности см. В разделе «Материалы и методы»). Результирующий вектор служил показателем точности декодирования с временным разрешением. Внизу, иллюстрация подхода пространственно-временного декодирования. Здесь данные, поступающие в декодеры, были объединены в несколько моментов времени, чтобы использовать не только информацию, которая закодирована в шаблонах пространственной активации, но также информацию, которая закодирована в их временной структуре.Мы сосредоточились на временном окне от 100 до 400 мс после наступления целевого момента и рассматривали отдельные испытания как отдельные события. Кривые настройки оценивались на основе расстояний Махаланобиса с централизованным средним и с обратным знаком, как и в подходе с временным разрешением, давая в качестве окончательного результата единый индекс силы декодирования для каждого испытания.

Пространственно-временное декодирование сигналов ЭЭГ, вызванных стимулом.

На втором этапе мы использовали подход дополнительного анализа для декодирования тех же переменных задачи из более длительных временных окон активности мозга, вызванной стимулом.Этот подход использует динамическую временную структуру связанных с событием потенциалов путем объединения многомерной информации во времени, таким образом фиксируя не только информацию, закодированную в шаблонах пространственной активации, но также информацию, которая закодирована во временном развертывании этих пространственных шаблонов. Предыдущее исследование нашей группы показало, что такое объединение по соседним временным точкам в рамках испытаний может повысить чувствительность декодирования за счет временной точности (Wolff et al., 2020a). Следовательно, два подхода к декодированию охватывают дополнительные аспекты нейронных представлений и должны считаться взаимно информативными.В соответствии с предыдущим исследованием, мы объединили данные ЭЭГ из 17 задних каналов в пределах временного окна 100–400 мс после целевого начала, таким образом рассматривая отдельные испытания как отдельные события. Временное окно было выбрано, потому что сигналы WM, вызванные стимулом, в основном ограничиваются этим периодом (Wolff et al., 2017, 2020a, b). Средняя активность каждого датчика и каждого момента времени была удалена, чтобы нормализовать колебания напряжения и изолировать динамические состояния мозга, вызванные стимулами, от активности мозга, которая остается стабильной в течение выбранного периода времени.Чтобы избежать наличия большего количества функций данных (количество датчиков × количество моментов времени в обучающих данных), чем выборок данных (количество испытаний в обучающем наборе), мы также субдискретизировали сигнал на каждом датчике в 10 раз (т. Е. От От 250 до 25 Гц). После этой подготовки мы выполнили анализ декодирования с использованием расстояний Махаланобиса, используя ту же процедуру, что подробно описана выше. Пространственно-временной подход использовался для декодирования одних и тех же переменных задачи (целевой стимул, элементы памяти, переменная решения), давая единый вектор точности декодирования для каждого предмета и переменной задачи.Мы оценили значимость результатов с помощью теста t с одной выборкой против 0 (односторонний, тестирование на декодирование с повышенной вероятностью).

Регрессионный анализ.

Мы провели серию регрессионных анализов, чтобы установить поведенческую релевантность декодированных сигналов памяти и проверить нашу гипотезу о том, что запрошенные и неподтвержденные элементы памяти кодируются в качественно различных функциональных состояниях. На первом этапе мы регрессировали логарифм RT и точность по сравнению с пробной силой декодирования элементов памяти, на которые были поданы и не были получены запросы.То есть для каждого испытания и каждого пункта мы вычислили мощность декодирования с использованием пространственно-временного подхода, описанного выше, и нормализовали эти оценки путем вычитания среднего значения блока, чтобы изолировать колебания между испытаниями от более устойчивых изменений в декодировании. Затем мы использовали эти нормализованные баллы для прогнозирования отклонений в производительности с помощью общих линейных моделей, служащих для прогнозирования логарифмической RT, и моделей логистической регрессии, служащих для прогнозирования точности. Мы также включили регрессоры для номера блока и испытания в блок, чтобы учесть общие изменения производительности внутри и внутри блоков (см.Результаты; рис.2 D , E ). Поскольку нас интересовали потенциальные нулевые эффекты (то есть отсутствие связи между экспериментальной дисперсией в производительности и экспериментальной дисперсией в силе декодирования необработанных элементов), мы проанализировали веса регрессии с помощью комбинации частотной и байесовской статистики. Первоначально мы проверили, значительно ли отличаются веса регрессии от 0, используя тесты t для одной выборки, а также рассчитали байесовские факторы (BF) из байесовских тестов t для одной выборки, чтобы количественно оценить доказательства в пользу нулевой гипотезы и альтернативы. гипотеза.Основываясь на наших гипотезах, мы использовали односторонние тесты в направлении облегчения (т. Е. Положительные веса регрессии для точности и отрицательные веса для log-RT) для указанного элемента и в направлении вмешательства (т. Е. Отрицательные веса для точности и положительные веса для log-RT) для необработанного элемента. Эти анализы были реализованы в программном обеспечении JASP с использованием априорных значений по умолчанию для байесовского анализа (Keysers et al., 2020). Мы также сравнили весовые коэффициенты регрессии между заданиями с указанием и без привязки, используя парные тесты t (односторонний, тестирование для большего облегчения с помощью элементов с указанием) и вычислили байесовские коэффициенты, полученные на основе теста парных байесовских выборок t .

На втором этапе мы регрессировали log-RT и точность по отношению к средней мощности блочного декодирования каждого элемента памяти. То есть мы спрогнозировали производительность в каждом испытании (испытании) на основе средней мощности декодирования для всех оставшихся испытаний в том же блоке, в котором был запрошен соответствующий элемент памяти, или на основе средней мощности декодирования для всех испытаний, в которых соответствующая память товар не был доставлен. По аналогии с пробным анализом мы рассчитали частотную и байесовскую статистику для анализа результирующих весов регрессии.

Наконец, мы повторили пробный анализ с выходными данными перекрестного декодера элементов, который был обучен с данными, отсортированными по элементу, указанному в очереди, и протестирован с данными, отсортированными по элементу, для которого отсутствует запрос. Этот анализ был направлен на то, чтобы выявить, масштабируется ли вмешательство от несвязанных предметов в зависимости от степени, в которой эти предметы закодированы в нейронных паттернах, которые напоминают их функционально активное состояние. Первоначально весовые коэффициенты регрессии тестировались относительно уровня вероятности с использованием тестов t с одной выборкой (одностороннее тестирование для декодирования с превышением вероятности) и сравнивались с обычным декодером несвязанного элемента с использованием парных выборок t тестов и байесовских факторов (два -хвостовой, исходя из отсутствия априорных прогнозов).После этого весовые коэффициенты регрессии перекрестного декодера сравнивались с 0 с использованием тестов t с одной выборкой и байесовских факторов (одностороннее тестирование на эффекты интерференции). Мы повторили этот анализ отдельно для испытаний, которые требовали изменения приоритета между заданиями WM (переключение испытаний) по сравнению с предыдущим испытанием, и испытаниями, которые этого не сделали (испытания с повторением). Веса регрессии сравнивались между типами испытаний с помощью тестов для парных выборок t (односторонний, тестирование на более сильные интерференционные эффекты при испытаниях переключателей).Мы также провели контрольный анализ, чтобы сопоставить перекрестный декодер и обычный декодер неподключенного элемента с точки зрения среднего значения и стандартного отклонения. С этой целью мы сначала имеем в виду центрированные два вектора, которые обозначают пробные оценки каждого декодера. Затем центрированные в среднем векторы масштабировали с помощью SD вектора перекрестного декодирования. Затем мы вычислили SD шума, который требовался для согласования масштабированного перекрестного декодера с масштабированным обычным декодером перекрестного элемента, и добавили случайный шум с оцененными свойствами к выходному сигналу перекрестного декодера.Затем согласованный по шуму декодер использовался для прогнозирования производительности с использованием метода, описанного выше, для пробного регрессионного анализа. Эта процедура была повторена с 1000 инъекций шума, и веса регрессии были усреднены по всем итерациям.

Моделирование дрейфовой диффузии.

В следующей серии анализов мы стремились более подробно охарактеризовать функционально активные состояния WM, описывая, как они влияют на принимаемые WM решениями в нашей задаче. С этой целью мы подгоняем набор моделей дрейфовой диффузии (DDM) к нашим поведенческим данным и регрессируем дисперсию параметров модели по сравнению с дисперсией в силе декодирования.DDM характеризуют решения как накопление зашумленных доказательств между двумя конкурирующими вариантами, при этом один вариант выбирается после того, как накоплено достаточное количество доказательств (Ratcliff and McKoon, 2008; Shepherdson et al., 2018). DDM разбивают производительность в двух альтернативных задачах выбора на скрытые параметры решения на основе распределений RT и вероятностей выбора. Самая экономная версия DDM имеет следующие три параметра: скорость дрейфа, время отсутствия решения и порог принятия решения.Во-первых, скорость дрейфа отражает качество или силу информации, относящейся к принятию решений, и отрицательно масштабируется в зависимости от сложности категоризации (т. Е. Более низкая скорость дрейфа с более сложными различиями). Во-вторых, считается, что время отсутствия решения отражает время, необходимое для процессов, которые не имеют прямого отношения к накоплению доказательств, таких как кодирование стимула или выполнение ответа. Наконец, порог принятия решения (или разделение границ) отражает количество свидетельств, необходимых для принятия поведенческого выбора.Считается, что этот параметр находится под стратегическим контролем и регулирует компромисс между скоростью и точностью (например, более высокие пороги приведут к более медленным, но более точным ответам).

После наблюдения за этой экспериментальной вариацией в мощности декодирования запрошенных, но не открепленных элементов памяти, отслеживалась вариация в выполнении задачи (см. Результаты), центральной целью этого анализа было определить, какой параметр решения может учитывать это преимущество. Это позволило нам сравнить следующие две гипотезы, которые ранее предлагались в литературе: (1) гипотеза согласованного фильтра; и (2) гипотеза быстрого старта поиска.Согласно гипотезе согласованного фильтра, вариация силы декодирования должна отслеживать легкость, с которой сенсорный ввод интерпретируется и преобразуется в переменную решения. Это могло бы иметь место, например, если бы та же популяция нейронов, которая кодирует элементы с указанием, также обрабатывает входящие стимулы и вычисляет сигнал, отражающий их соответствие / несоответствие (Sugase-Miyamoto et al., 2008; Hayden and Gallant, 2013). Эта точка зрения предсказывает, что вариация силы декодирования в испытаниях должна быть положительно связана с вариацией скорости дрейфа (см.рис.8 А ). В качестве альтернативы, согласно гипотезе быстрого старта поиска, приоритезация элементов WM в первую очередь влияет на их доступность для принятия решений, тем самым сокращая задержку, с которой может начаться сбор доказательств. Это представление предсказывает, что отклонение в мощности декодирования в испытаниях должно отрицательно масштабироваться с изменением во времени отсутствия решения (см. Рис. 8 B ).

Чтобы проверить эти гипотезы, мы провели серию анализов с использованием набора инструментов Python HDDM в версии 0.6 (Wiecki et al., 2013). HDDM реализует иерархическую байесовскую версию DDM, в которой соответствие модели отдельным участникам ограничено групповым распределением. Он применяет методы выборки цепи Маркова Монте-Карло для оценки апостериорных распределений по параметрам DDM. Каждый параметр был смоделирован так, чтобы он имел нормальное распределение и был сосредоточен вокруг среднего значения группы. Более того, предварительное распределение для каждого параметра было основано на совокупности 23 эмпирических исследований, документирующих параметры решения с оптимальным соответствием для целого ряда парадигм принятия решений (Wiecki et al., 2013). Из каждого дистрибутива было взято по пять тысяч выборок, из которых первые 1000 были отброшены как приработки. Это было сделано потому, что исходные образцы, вероятно, будут ненадежными из-за случайного выбора начальной точки. Чтобы установить связь между экспериментальными флуктуациями параметров решения и экспериментальными флуктуациями силы декодирования указанного элемента памяти, мы подобрали набор моделей линейной регрессии с использованием библиотеки patsy. Отдельные анализы были проведены для скорости дрейфа и времени отсутствия решения.Мы оценили результаты статистически с помощью апостериорного распределения оцененных весов регрессии. Эффекты считались значительными, если по крайней мере 95% апостериорной вероятностной массы было выше или ниже 0 и в предсказанном направлении (положительное для скорости дрейфа и отрицательное для времени отсутствия решения; см. Объяснение выше).

Влияние сдвига приоритета на точность памяти.

В заключительном наборе анализов мы стремились более подробно охарактеризовать формат функционально скрытых состояний WM, проверяя, не приведет ли смещение приоритета от элемента WM к снижению его точности по сравнению с сохранением того же элемента в приоритетном состоянии.Такое зависимое от сдвига ухудшение предсказывается теориями ресурсов WM, которые предполагают, что элементы получают меньше мнемонических ресурсов, когда они поддерживаются в неприоритетном состоянии. Этот прогноз контрастирует с теориями, основанными на состоянии, которые предполагают, что приоритетные и неприоритетные элементы WM представлены с разными функциональными атрибутами, но с одинаковой точностью. Следовательно, исследуя потенциальное влияние сдвигов приоритета на точность памяти, мы могли бы сравнить различные учетные записи приоритезации WM, основанные на распределении мнемонических ресурсов или реконфигурации функциональных состояний.

Чтобы изучить этот вопрос, мы провели серию поведенческих анализов и анализов ЭЭГ. Первоначально мы провели еще один регрессионный анализ, чтобы проверить, может ли количество смен приоритетов, предшествовавших данному испытанию в пределах блока, предсказывать снижение производительности сверх чисто зависящего от времени спада (измеряемого числом испытаний в блоках). . Мы спрогнозировали точность и log-RT, используя GLM, который содержал переменные-предикторы для номера испытания в текущем блоке (испытание блока) и количества переключателей сигналов, предшествующих текущему испытанию в пределах блока (последовательность сигналов; см. Рис.9 А ). Переменная блочного испытания индексирует зависящую от времени деградацию, тогда как переменная контрольной последовательности индексирует зависящую от сдвига деградацию. Что касается предыдущих анализов, мы оценили веса регрессии каждой переменной-предиктора, используя односторонние тесты t (односторонние в направлении деградации) и байесовские факторы из байесовских тестов t с одной выборкой.

На втором этапе мы проверили, приведет ли смещение приоритета от элемента к увеличению категориальных смещений, в результате чего элементы кодируются относительно их ближайшей кардинальной границы.Поэтому мы вычислили переменную, отражающую угловое расстояние между объектом WM, на который указывает указатель в каждом испытании, и ближайшей кардинальной осью (вертикальной или горизонтальной; см. Рис. 9 B ). Эта переменная использовалась в качестве предиктора точности и log-RT отдельно для каждой последовательности сигналов. Веса регрессии снова оценивали с использованием теста t для одной выборки (односторонний в направлении категориальных смещений) и факторов Байеса и сравнивали между последовательностями сигналов с использованием тестов t для парных выборок и факторов Байеса.Тесты парных выборок t были односторонним тестированием на деградацию, зависящую от сдвига (то есть большее влияние кардинального расстояния с более поздними последовательностями сигналов).

Наконец, мы также протестировали влияние сдвигов приоритета на представления WM, используя мощность декодирования на основе ЭЭГ в качестве показателя точности WM. Поэтому мы разделили выходные данные декодера на основе первых четырех последовательностей сигналов в каждом блоке (см. Рис. 9 A ). Чтобы проверить различия во времени декодирования, мы сравнили мощность декодирования с временным разрешением между четырьмя последовательностями сигналов, используя кластерную коррекцию, описанную выше.Мы также сравнили мощность пространственно-временного декодирования (см. Описание выше) между первыми четырьмя последовательностями сигналов, используя тест t для парных выборок и факторы Байеса (односторонний, тестирование на деградацию, зависящую от сдвига). Наконец, мы также провели регрессионный анализ, прогнозируя log-RT и точность на основе силы пространственно-временного декодирования, отдельно для каждой последовательности сигналов. Что касается предыдущих анализов, веса регрессии были проверены на случайность с использованием тестов t для одной выборки и коэффициентов Байеса и сравнивались с использованием тестов для парных выборок t и коэффициентов Байеса (односторонний, тестирование на снижение прогноза производительности с большим последовательности реплик).

Разумные приспособления на рабочем месте

(Версия PDF для печати | 238 КБ)
(Версия PDF с крупным шрифтом | 239 КБ)
(Испанская версия)

Этот информационный бюллетень служит основным обзором разумных приспособлений на рабочем месте и включает некоторые примеры и краткий обзор процесса разумных приспособлений. В этом документе содержится информация, которая может быть полезна сотрудникам, работодателям, персоналу отдела кадров и другим лицам. Поскольку это очень общий базовый документ, на более конкретные вопросы может ответить читатель в местном центре ADA.

Ключевые определения

Что такое разумное приспособление?

Разумное приспособление — это любое изменение в заявлении или процессе приема на работу, в работе, в способе выполнения работы или в рабочей среде, которая позволяет человеку с ограниченными возможностями, имеющему квалификацию для работы, выполнять основные функции этой работы. работать и пользоваться равными возможностями трудоустройства. Приспособления считаются «разумными», если они не создают чрезмерных затруднений или прямой угрозы.

Кто такой «человек с ограниченными возможностями?»

Человек соответствует закону «инвалидность» по определению Закона об американцах с ограниченными возможностями, который дает им право на разумные приспособления, если у него есть «физическое или умственное нарушение, которое существенно ограничивает одну или несколько основных жизненных функций (иногда называемых в правилах «Фактическая инвалидность»).«Если инвалидность не очевидна для работодателя, он может попросить медицинскую документацию у поставщика медицинских услуг, чтобы подтвердить необходимость в жилье.

Лица, которые «считаются» инвалидами, но не имеют инвалидности, не имеют права на получение разумных приспособлений.

Что такое «основные функции»?

Для того, чтобы претендовать на должность, кандидат или сотрудник должны уметь выполнять основные должностные функции. Основные функции — это должностные обязанности, которые имеют основополагающее значение для должности, они являются причиной существования должности.Некоторые из факторов для определения основных функций работы включают:

  • Существует ли должность специально для выполнения этих важных функций.
  • Количество других сотрудников, которые могут выполнять те же должностные обязанности.
  • Опыт или навыки, необходимые для выполнения основных функций.

Обязанности работодателя

Какие типы работодателей должны предоставлять разумные приспособления?

Согласно Закону об американцах с ограниченными возможностями, работодатели, у которых есть 15 или более сотрудников, обычно обязаны предоставлять разумные приспособления.Некоторые государственные и местные законы могут требовать, чтобы работодатели с меньшим количеством сотрудников обеспечивали разумные приспособления.

Разумное приспособление бывает разных форм.

Чтобы определить, что является разумным, работодатель должен изучить запрос, сделанный заявителем или работником с ограниченными возможностями. Разумность приспособления будет зависеть от должности, которую занимает сотрудник, от того, как его инвалидность влияет на его способность выполнять свою работу, и от среды, в которой он работает.

Какие типы приспособлений обычно считаются разумными?

  • Изменить рабочие задачи.
  • Обеспечить зарезервированную парковку.
  • Повышение доступности в рабочей зоне.
  • Изменить представление тестов и учебных материалов.
  • Предоставить или настроить продукт, оборудование или программное обеспечение.
  • Разрешите гибкий график работы.
  • Оказать помощь или услугу для расширения доступа.
  • Перевести на вакантную должность.

Какие примеры разумного приспособления?

Предоставьте альтернативные форматы : Руководитель дает обратную связь в письменной форме, а не устно, для сотрудника, который лучше общается с помощью письменных материалов.

Доступная парковка : Работодатель меняет свою практику, предлагая парковку только высшему руководству, чтобы позволить работнику, который не может ходить на большие расстояния, доступ к зарезервированному месту для парковки рядом со зданием.

Животные-поводыри : Работодатель обоснованно меняет политику своего офиса «запретить животных», чтобы разрешить использование животных-поводырей.

Замена оборудования : Работодатель приобретает программное обеспечение, увеличивающее экран компьютера, чтобы позволить сотруднику с ослабленным зрением правильно вводить и считывать информацию на компьютере.

Реорганизация работы : Работодатель предоставляет контрольный список для обеспечения выполнения задачи для работника с умственной отсталостью.

Переназначение : Переназначение является разумным приспособлением в некоторых ситуациях. Работодатель может переназначить работника на открытую должность, если работник больше не может выполнять основные функции своей текущей работы. Работодателю не нужно создавать новую должность, других сотрудников не нужно переводить или увольнять, чтобы освободить должность с целью переназначения, и человек с ограниченными возможностями должен иметь право на новую должность.

Процесс разумного приспособления

Согласно Комиссии равных возможностей трудоустройства (EEOC) и Разделу I ADA, каждый запрос о разумном приспособлении должен рассматриваться в индивидуальном порядке. В этом разделе рассматриваются этапы процесса разумного приспособления. Первым шагом в процессе разумного приспособления является раскрытие информации об инвалидности, поскольку работодатели обязаны приспособить только те инвалидности, о которых они знают. Важно отметить, что процесс должен быть интерактивным, с участием как инвалида, так и работодателя, чтобы можно было согласовать эффективное решение.

Начать процесс

После того, как работник сообщает об инвалидности своему руководителю или персоналу, важно инициировать любой разумный процесс приспособления, который есть у работодателя. Раскрытие информации обычно принимает форму: из-за моей инвалидности у меня возникли проблемы с X должностными обязанностями или льготами или привилегиями при приеме на работу. Для сотрудника, сообщившего о наличии у него инвалидности, не сказав при этом, что это влияет на его работу, обычно недостаточно для начала процесса адаптации.Раскрытие информации об инвалидности никогда не следует игнорировать.

Начать интерактивный диалог между работодателем и работником.

Цель этого диалога — понять, с какими препятствиями сталкивается человек и почему. Также полезно узнать, есть ли у человека какие-либо идеи о том, что может быть для него полезным. На этом этапе работодатель также может предоставить обзор процесса, чтобы человек, запросивший жилье, понимал, что будет дальше, и у кого будет доступ к предоставленной информации.Все вовлеченные участники должны согласиться сохранять конфиденциальность при обсуждении условий проживания; Информация о разумных приспособлениях может быть передана только по служебной необходимости, никогда не будет передаваться в личное дело и не будет передана коллегам. Коллеги, которым может потребоваться что-то другое в результате приспособления, могут быть рассказаны о необходимых изменениях, но не о причинах, по которым это изменение было сделано.

При необходимости получить предварительную документацию.

Если необходимость в жилье неочевидна, от работника могут потребовать предоставить документацию об инвалидности от соответствующего специалиста в области здравоохранения или реабилитации.

Приспособление должно быть эффективным.

И работодатель, и работник являются важными участниками процесса поиска эффективного жилья. Сотрудник часто знает, какое жилье (а) подойдет лучше всего, потому что ему известны препятствия, связанные с его инвалидностью. Работодатель должен участвовать, поскольку он знаком с системами, политиками и практиками, действующими в организации. В конце концов, именно работодатель решает, какое приспособление будет создано, но оно должно эффективно устранять функциональные ограничения, связанные с инвалидностью.

Выполнить согласованное разумное приспособление.

После того, как работодатель определит эффективное приспособление, составьте план его применения на рабочем месте, включая любое необходимое обучение работника. Если работодатель планирует отказать в просьбе о размещении, у него должна быть подготовленная причина для отказа в просьбе предоставить сотруднику.

Процесс интерактивного размещения должен продолжаться.

Работодатель и работник должны продолжать общение, чтобы определить, работают ли жилые помещения, и внести соответствующие коррективы.

Задокументируйте даты, предпринятые действия и внесенные изменения, чтобы обеспечить дальнейший успех.

Все вовлеченные стороны должны задокументировать информацию о процессе разумного приспособления, чтобы вести точный учет и чтобы они могли проанализировать процесс и знать, что они сделали, чтобы действовать в отношении приспособления.

ресурсов

Национальная сеть ADA

800-949-4232

www.adata.org

Сеть размещения вакансий (JAN)

800-526-7234

www.askjan.org

Комиссия по равным возможностям трудоустройства (EEOC) Информационная линия ADA

800-669-4000 (голос)

800-669-6820 (TTY)

www.eeoc.gov

Content был разработан Северо-западным центром ADA и основан на профессиональном консенсусе экспертов ADA и национальной сети ADA.


www.nwadacenter.org

Содержание этого информационного бюллетеня было разработано в рамках грантов Национального института исследований инвалидности, самостоятельного образа жизни и реабилитации (номер гранта NIDILRR 90DP0095 и 90DP0086).NIDILRR является центром Управления общественной жизни (ACL), Департамента здравоохранения и социальных служб (HHS). Содержание этого информационного бюллетеня не обязательно отражает политику NIDILRR, ACL, HHS, и вы не должны рассчитывать на одобрение со стороны федерального правительства.

© Copyright 2018 Национальная сеть ADA. Все права защищены.
Можно бесплатно воспроизводить и распространять с указанием ссылки на Национальную сеть ADA (www.adata.org).

Как разработать описание должности

Описание должности — это полезный простой инструмент, который объясняет задачи, обязанности, функции и обязанности должности.В нем подробно указано, кто выполняет конкретный вид работы, как эта работа должна быть завершена, а также частота и цель работы, поскольку она связана с миссией и целями организации. Описания должностей используются по разным причинам, например, для определения уровня заработной платы, проведения обзоров производительности, уточнения миссий, установления титулов и классов оплаты, а также создания разумных средств контроля за приспособлением, а также в качестве инструмента для приема на работу. Должностные инструкции полезны при планировании карьеры, предлагая учебные упражнения и устанавливая юридические требования в целях соблюдения нормативных требований.Описание должности дает сотруднику ясный и краткий ресурс, который можно использовать в качестве руководства для выполнения работы. Точно так же руководитель может использовать описание должности в качестве инструмента измерения, чтобы убедиться, что сотрудник соответствует ожиданиям от должности.

Шаг 1. Выполните анализ задания

Этот процесс сбора, изучения и интерпретации данных о задачах задания предоставит точную информацию о задании, чтобы организация могла выполнять свою работу эффективно. Выполнение анализа работы включает следующие шаги:

  • Опрос сотрудников, чтобы точно узнать, какие задачи выполняются.
  • Наблюдение за выполнением задач.
  • Задание сотрудникам заполнить анкеты или рабочие листы.
  • Сбор данных о вакансиях из других источников, таких как обзоры заработной платы и Справочник по перспективам занятости.

    • Знание — понимание совокупности информации, полученной путем опыта или изучения.
    • Навык — наблюдаемая в настоящее время способность выполнять изученную деятельность.
    • Способность — способность выполнять наблюдаемое поведение или поведение, которое приводит к наблюдаемому продукту.
    • Физические характеристики — физические характеристики, которые сотрудник должен иметь для выполнения своих должностных обязанностей с разумными приспособлениями или без них.
    • Факторы окружающей среды — условия труда (внутри или вне офиса).
    • Полномочия / опыт — минимальный уровень образования, опыта и сертификатов, приемлемый для должности.

    Шаг 2: Установите основные функции

    После того, как был установлен стандарт производительности для конкретной работы, необходимо определить основные функции должности. Это обеспечит лучшую возможность для оценки запросов на проживание в соответствии с Законом об американцах с ограниченными возможностями (ADA). Определение основных функций включает следующие шаги:

    • Убедитесь, что задачи, входящие в рабочую функцию, действительно необходимы или являются требованием для выполнения работы.
    • Определите частоту, с которой выполняется задача, или сколько времени тратится на выполнение задачи.
    • Определите последствия невыполнения функции, а также то, может ли это нанести ущерб деятельности работодателя или привести к серьезным последствиям.
    • Определите, можно ли переделать задачи или выполнить их другим способом.
    • Определите, можно ли переназначить задачи другому сотруднику.

    После определения основных функций работодатель может определить, являются ли функции важными или второстепенными.Использование термина «основная функция» должно быть частью должностной инструкции, и в нем должно быть четко указано, как человек должен выполнять эту работу. Это послужит руководством в будущем относительно того, можно ли выполнять работу с жилым помещением или без него.

    Шаг 3. Упорядочивайте данные в сжатой форме

    Структура должностной инструкции может варьироваться от компании к компании; однако все описания должностных обязанностей в организации должны быть стандартизированы, чтобы иметь одинаковый внешний вид.

    Необходимо включить следующие темы:

    • Должность — название должности.
    • Классификация — освобождение или отсутствие освобождения в соответствии с Законом о справедливых трудовых стандартах (FLSA).
    • Уровень заработной платы / уровень / семья / диапазон — уровни вознаграждения, группы или диапазоны заработной платы, в которые помещаются рабочие места одинаковой или аналогичной ценности, включая диапазоны минимальной и максимальной заработной платы.
    • Подотчетен на — название должности, на которую подотчетно данное задание.
    • Дата — дата написания или последней проверки описания должности.
    • Резюме / цель — сводка и общие цели работы.
    • Основные функции — основные функции, включая то, как человек должен их выполнять, и частоту, с которой выполняются задачи; задачи должны быть частью служебной функции и действительно необходимы или требуются для выполнения работы.
    • Компетенция — знания, навыки и способности.
    • Обязанности надзора —отчеты руководства, если таковые имеются, и уровень надзора.
    • Рабочая среда — рабочая среда; температура, уровень шума внутри или снаружи или другие факторы, которые могут повлиять на условия труда человека при выполнении работы.
    • Физические требования — физические требования к работе, включая сгибание, сидение, подъем и вождение.
    • Тип должности и ожидаемые часы работы — полный или неполный рабочий день, типичные рабочие часы и смены, дни недели и ожидаемая сверхурочная работа.
    • Путешествие — процентное время в пути, ожидаемое для позиции, где это путешествие происходит, например, локально или в определенных странах или штатах, и является ли поездка ночным.
    • Требуемое образование и опыт —образование и опыт, основанные на требованиях, связанных с работой и соответствующих потребностям бизнеса.
    • Желаемое образование и опыт — предпочтительное образование и опыт, основанные на требованиях, связанных с работой и соответствующих потребностям бизнеса.
    • Дополнительные квалификационные требования —дополнительные требования, такие как сертификаты, отраслевой опыт и опыт работы с определенным оборудованием.
    • Заявление о плане позитивных действий / равных возможностях трудоустройства (AAP / EEO) — положение (я), в котором излагаются требования и практика федеральных подрядчиков и / или заявление о равных возможностях работодателя.
    • Прочие обязанности — заявление об отказе от ответственности, см. Шаг 4.

    Шаг 4. Добавьте заявление об отказе от ответственности

    Рекомендуется добавить заявление, указывающее, что описание должности не предназначено для охвата или включения исчерпывающего перечень видов деятельности, обязанностей или ответственности, которые требуются от работника.Обязанности, ответственность и действия могут измениться или новые могут быть назначены в любое время с уведомлением или без него.

    Шаг 5: Добавьте строки подписи

    Подписи являются важной частью проверки описания должности. Они показывают, что должностная инструкция была утверждена и что сотрудник понимает требования, основные функции и обязанности должности. Подписи должны включать подписи руководителя и сотрудника.

    Шаг 6: Завершить

    Черновик описания должности должен быть представлен высшему руководству и руководителю должности для рассмотрения и утверждения.Черновик дает возможность просмотреть, добавить или убрать любые детали до утверждения окончательного описания должности.

    Окончательные описания должностных обязанностей должны храниться в надежном месте, а копии должны использоваться для объявлений о вакансиях, собеседований, запросов на размещение, обзоров компенсации и служебной аттестации. Работодатели также могут разместить их в своей внутренней сети.


    % PDF-1.3 % 316 0 объект > эндобдж xref 316 1885 0000000016 00000 н. 0000038054 00000 п. 0000038278 00000 п. 0000038334 00000 п. 0000040575 00000 п. 0000040818 00000 п. 0000040841 00000 п. 0000040924 00000 п. 0000060759 00000 п. 0000060862 00000 п. 0000060886 00000 п. 0000080916 00000 п. 0000080940 00000 п. 0000100624 00000 н. 0000100648 00000 н. 0000114332 00000 н. 0000114356 00000 н. 0000127712 00000 н. 0000127736 00000 н. 0000140926 00000 н. 0000140950 00000 н. 0000142183 00000 п. 0000142391 00000 н. 0000142604 00000 н. 0000142814 00000 н. 0000143031 00000 н. 0000144276 00000 н. 0000145509 00000 н. 0000145717 00000 н. 0000145924 00000 н. 0000147157 00000 н. 0000148396 00000 н. 0000149640 00000 н. 0000162988 00000 н. 0000163012 00000 н. 0000176406 00000 н. 0000176430 00000 н. 0000245822 00000 н. 0000284950 00000 н. 0000322271 00000 н. 0000358650 00000 п. 0000396111 00000 п. 0000432671 00000 н. 0000455045 00000 н. 0000455159 00000 н. 0000455356 00000 н. 0000455479 00000 н. 0000455676 00000 н. 0000455790 00000 н. 0000455987 00000 н. 0000456110 00000 н. 0000456307 00000 н. 0000456421 00000 н. 0000456618 00000 н. 0000456741 00000 н. 0000456938 00000 п. 0000457052 00000 н. 0000457249 00000 н. 0000457372 00000 н. 0000457569 00000 н. 0000457683 00000 н. 0000457880 00000 н. 0000458003 00000 н. 0000458200 00000 н. 0000458314 00000 н. 0000458511 00000 н. 0000458634 00000 н. 0000458831 00000 н. 0000458945 00000 н. 0000459142 00000 п. 0000459265 00000 н. 0000459462 00000 н. 0000459576 00000 н. 0000459773 00000 п. 0000459896 00000 н. 0000460093 00000 н. 0000460207 00000 н. 0000460404 00000 п. 0000460527 00000 н. 0000460724 00000 н. 0000460838 00000 п. 0000461035 00000 п. 0000461158 00000 н. 0000461355 00000 н. 0000461469 00000 н. 0000461666 00000 н. 0000461789 00000 н. 0000461986 00000 н. 0000462100 00000 н. 0000462297 00000 н. 0000462420 00000 н. 0000462617 00000 н. 0000462731 00000 н. 0000462928 00000 н. 0000463051 00000 н. 0000463248 00000 н. 0000463362 00000 н. 0000463559 00000 н. 0000463682 00000 н. 0000463879 00000 п. 0000463993 00000 п. 0000464190 00000 н. 0000464313 00000 н. 0000464510 00000 н. 0000464624 00000 н. 0000464821 00000 н. 0000464944 00000 н. 0000465141 00000 п. 0000465255 00000 н. 0000465452 00000 п. 0000465575 00000 н. 0000465772 00000 н. 0000465886 00000 н. 0000466083 00000 н. 0000466206 00000 н. 0000466403 00000 н. 0000466517 00000 н. 0000466714 00000 н. 0000466837 00000 н. 0000467034 00000 н. 0000467148 00000 п. 0000467345 00000 н. 0000467468 00000 н. 0000467665 00000 н. 0000467779 00000 н. 0000467976 00000 п. 0000468099 00000 н. 0000468296 00000 н. 0000468410 00000 н. 0000468607 00000 н. 0000468730 00000 н. 0000468927 00000 н. 0000469041 00000 н. 0000469238 00000 п. 0000469361 00000 п. 0000469558 00000 н. 0000469672 00000 н. 0000469869 00000 н. 0000469992 00000 н. 0000470189 00000 п. 0000470303 00000 п. 0000470500 00000 н. 0000470623 00000 п. 0000470820 00000 н. 0000470934 00000 п. 0000471131 00000 н. 0000471254 00000 н. 0000471451 00000 н. 0000471565 00000 н. 0000471762 00000 н. 0000471885 00000 н. 0000472082 00000 н. 0000472196 00000 н. 0000472393 00000 н. 0000472516 00000 н. 0000472713 00000 н. 0000472827 00000 н. 0000473024 00000 н. 0000473147 00000 н. 0000473344 00000 н. 0000473458 00000 н. 0000473655 00000 н. 0000473778 00000 н. 0000473975 00000 н. 0000474089 00000 н. 0000474286 00000 н. 0000474409 00000 н. 0000474606 00000 н. 0000474720 00000 н. 0000474917 00000 н. 0000475040 00000 н. 0000475237 00000 п. 0000475351 00000 п. 0000475548 00000 н. 0000475671 00000 н. 0000475868 00000 н. 0000475982 00000 п. 0000476179 00000 н. 0000476302 00000 н. 0000476499 00000 н. 0000476613 00000 н. 0000476810 00000 н. 0000476933 00000 н. 0000477130 00000 н. 0000477244 00000 н. 0000477441 00000 п. 0000477564 00000 н. 0000477761 00000 п. 0000477875 00000 н. 0000478072 00000 н. 0000478195 00000 н. 0000478392 00000 н. 0000478506 00000 н. 0000478703 00000 н. 0000478826 00000 н. 0000479023 00000 н. 0000479137 00000 н. 0000479334 00000 н. 0000479457 00000 н. 0000479654 00000 н. 0000479768 00000 н. 0000479965 00000 н. 0000480088 00000 н. 0000480285 00000 н. 0000480399 00000 н. 0000480596 00000 н. 0000480719 00000 п. 0000480916 00000 н. 0000481030 00000 н. 0000481227 00000 н. 0000481350 00000 н. 0000481547 00000 н. 0000481661 00000 н. 0000481858 00000 н. 0000481981 00000 н. 0000482178 00000 н. 0000482292 00000 н. 0000482489 00000 н. 0000482612 00000 н. 0000482809 00000 н. 0000482923 00000 н. 0000483120 00000 н. 0000483243 00000 н. 0000483440 00000 н. 0000483554 00000 н. 0000483751 00000 н. 0000483874 00000 н. 0000484071 00000 н. 0000484185 00000 н. 0000484382 00000 н. 0000484505 00000 н. 0000484702 00000 н. 0000484816 00000 н. 0000485013 00000 н. 0000485136 00000 н. 0000485333 00000 н. 0000485447 00000 н. 0000485644 00000 н. 0000485767 00000 н. 0000485964 00000 н. 0000486078 00000 н. 0000486275 00000 н. 0000486398 00000 н. 0000486595 00000 н. 0000486709 00000 н. 0000486906 00000 н. 0000487029 00000 н. 0000487226 00000 н. 0000487340 00000 н. 0000487537 00000 н. 0000487660 00000 н. 0000487857 00000 н. 0000487971 00000 н. 0000488168 00000 н. 0000488291 00000 н. 0000488488 00000 н. 0000488602 00000 н. 0000488799 00000 н. 0000488922 00000 н. 0000489119 00000 н. 0000489233 00000 н. 0000489430 00000 н. 0000489553 00000 н. 0000489750 00000 н. 0000489864 00000 н. 00004

    00000 н. 00004

    00000 н. 00004

  • 00000 п. 00004

    00000 н. 00004

    00000 н. 0000490815 00000 н. 0000491012 00000 н. 0000491126 00000 н. 0000491323 00000 н. 0000491446 00000 н. 0000491643 00000 н. 0000491757 00000 н. 0000491954 00000 н. 0000492077 00000 н. 0000492274 00000 н. 0000492388 00000 н. 0000492585 00000 н. 0000492708 00000 н. 0000492905 00000 н. 0000493019 00000 н. 0000493216 00000 н. 0000493339 00000 н. 0000493536 00000 н. 0000493650 00000 н. 0000493847 00000 н. 0000493970 00000 н. 0000494167 00000 н. 0000494281 00000 н. 0000494478 00000 н. 0000494601 00000 н. 0000494798 00000 н. 0000494912 00000 н. 0000495109 00000 н. 0000495232 00000 н. 0000495429 00000 н. 0000495543 00000 н. 0000495740 00000 н. 0000495863 00000 н. 0000496060 00000 н. 0000496174 00000 н. 0000496371 00000 н. 0000496494 00000 н. 0000496691 00000 н. 0000496805 00000 н. 0000497002 00000 н. 0000497125 00000 н. 0000497322 00000 н. 0000497436 00000 н. 0000497633 00000 н. 0000497756 00000 н. 0000497953 00000 н. 0000498067 00000 н. 0000498264 00000 н. 0000498387 00000 н. 0000498584 00000 н. 0000498698 00000 п. 0000498895 00000 н. 0000499018 00000 н. 0000499215 00000 н. 0000499329 00000 н. 0000499526 00000 н. 0000499649 00000 н. 0000499846 00000 н. 0000499960 00000 н. 0000500157 00000 н. 0000500280 00000 н. 0000500477 00000 н. 0000500591 00000 н. 0000500788 00000 н. 0000500911 00000 н. 0000501108 00000 н. 0000501222 00000 н. 0000501419 00000 н. 0000501542 00000 н. 0000501739 00000 н. 0000501853 00000 н. 0000502050 00000 н. 0000502173 00000 н. 0000502370 00000 н. 0000502484 00000 н. 0000502681 00000 н. 0000502804 00000 н. 0000503001 00000 п. 0000503115 00000 н. 0000503312 00000 н. 0000503435 00000 н. 0000503632 00000 н. 0000503746 00000 н. 0000503943 00000 н. 0000504066 00000 н. 0000504263 00000 н. 0000504377 00000 н. 0000504574 00000 н. 0000504697 00000 н. 0000504894 00000 н. 0000505008 00000 н. 0000505205 ​​00000 н. 0000505328 00000 н. 0000505525 00000 н. 0000505639 00000 п. 0000505836 00000 н. 0000505959 00000 н. 0000506156 00000 н. 0000506270 00000 н. 0000506467 00000 н. 0000506590 00000 н. 0000506787 00000 н. 0000506901 00000 н. 0000507098 00000 н. 0000507221 00000 н. 0000507418 00000 н. 0000507532 00000 н. 0000507729 00000 н. 0000507852 00000 н. 0000508049 00000 н. 0000508163 00000 н. 0000508360 00000 н. 0000508483 00000 н. 0000508680 00000 н. 0000508794 00000 н. 0000508991 00000 н. 0000509114 00000 н. 0000509311 00000 н. 0000509425 00000 н. 0000509622 00000 н. 0000509745 00000 н. 0000509942 00000 н. 0000510056 00000 н. 0000510253 00000 н. 0000510376 00000 п. 0000510573 00000 н. 0000510687 00000 н. 0000510884 00000 н. 0000511007 00000 н. 0000511204 00000 н. 0000511318 00000 н. 0000511515 00000 н. 0000511638 00000 н. 0000511835 00000 н. 0000511949 00000 н. 0000512146 00000 н. 0000512269 00000 н. 0000512466 00000 н. 0000512580 00000 н. 0000512777 00000 н. 0000512900 00000 н. 0000513097 00000 н. 0000513211 00000 н. 0000513408 00000 н. 0000513531 00000 н. 0000513728 00000 н. 0000513842 00000 н. 0000514039 00000 н. 0000514162 00000 н. 0000514359 00000 н. 0000514473 00000 н. 0000514670 00000 н. 0000514793 00000 н. 0000514990 00000 н. 0000515104 00000 н. 0000515301 00000 н. 0000515424 00000 н. 0000515621 00000 н. 0000515735 00000 н. 0000515932 00000 н. 0000516055 00000 н. 0000516252 00000 н. 0000516366 00000 н. 0000516563 00000 н. 0000516686 00000 н. 0000516883 00000 н. 0000516997 00000 н. 0000517194 00000 н. 0000517317 00000 н. 0000517514 00000 н. 0000517628 00000 н. 0000517825 00000 н. 0000517948 00000 н. 0000518145 00000 н. 0000518259 00000 н. 0000518456 00000 н. 0000518579 00000 н. 0000518776 00000 н. 0000518890 00000 н. 0000519087 00000 н. 0000519210 00000 н. 0000519407 00000 н. 0000519521 00000 н. 0000519718 00000 н. 0000519841 00000 н. 0000520038 00000 н. 0000520152 00000 н. 0000520349 00000 н. 0000520472 00000 н. 0000520669 00000 н. 0000520783 00000 н. 0000520980 00000 н. 0000521103 00000 п. 0000521300 00000 н. 0000521414 00000 н. 0000521611 00000 н. 0000521734 00000 н. 0000521931 00000 н. 0000522045 00000 н. 0000522242 00000 н. 0000522365 00000 н. 0000522562 00000 н. 0000522676 00000 н. 0000522873 00000 н. 0000522996 00000 н. 0000523193 00000 п. 0000523307 00000 н. 0000523504 00000 н. 0000523627 00000 н. 0000523824 00000 н. 0000523938 00000 п. 0000524135 00000 н. 0000524258 00000 н. 0000524455 00000 н. 0000524569 00000 н. 0000524766 00000 н. 0000524889 00000 н. 0000525086 00000 н. 0000525200 00000 н. 0000525397 00000 н. 0000525520 00000 н. 0000525717 00000 н. 0000525831 00000 н. 0000526028 00000 н. 0000526151 00000 н. 0000526348 00000 н. 0000526462 00000 н. 0000526659 00000 н. 0000526782 00000 н. 0000526979 00000 н. 0000527093 00000 п. 0000527290 00000 н. 0000527413 00000 н. 0000527610 00000 н. 0000527724 00000 н. 0000527921 00000 н. 0000528044 00000 н. 0000528241 00000 н. 0000528355 00000 н. 0000528552 00000 п. 0000528675 00000 н. 0000528872 00000 н. 0000528986 00000 н. 0000529183 00000 н. 0000529306 00000 н. 0000529503 00000 н. 0000529617 00000 н. 0000529814 00000 н. 0000529937 00000 н. 0000530134 00000 н. 0000530248 00000 н. 0000530445 00000 н. 0000530568 00000 н. 0000530765 00000 н. 0000530879 00000 н. 0000531076 00000 н. 0000531199 00000 н. 0000531396 00000 н. 0000531510 00000 н. 0000531707 00000 н. 0000531830 00000 н. 0000532027 00000 н. 0000532141 00000 н. 0000532338 00000 н. 0000532461 00000 н. 0000532658 00000 н. 0000532772 00000 н. 0000532969 00000 н. 0000533092 00000 н. 0000533289 00000 н. 0000533403 00000 н. 0000533600 00000 н. 0000533723 00000 н. 0000533920 00000 н. 0000534034 00000 н. 0000534231 00000 п. 0000534354 00000 п. 0000534551 00000 п. 0000534665 00000 н. 0000534862 00000 н. 0000534985 00000 н. 0000535182 00000 н. 0000535296 00000 н. 0000535493 00000 п. 0000535616 00000 н. 0000535813 00000 н. 0000535927 00000 н. 0000536124 00000 н. 0000536247 00000 н. 0000536444 00000 н. 0000536558 00000 н. 0000536755 00000 н. 0000536878 00000 н. 0000537075 00000 п. 0000537189 00000 п. 0000537386 00000 п. 0000537509 00000 н. 0000537706 00000 н. 0000537820 00000 н. 0000538017 00000 н. 0000538140 00000 н. 0000538337 00000 н. 0000538451 00000 п. 0000538648 00000 н. 0000538771 00000 п. 0000538968 00000 н. 0000539082 00000 н. 0000539279 00000 н. 0000539402 00000 н. 0000539599 00000 н. 0000539713 00000 н. 0000539910 00000 н. 0000540033 00000 н. 0000540230 00000 н. 0000540344 00000 н. 0000540541 00000 н. 0000540664 00000 н. 0000540861 00000 н. 0000540975 00000 н. 0000541172 00000 н. 0000541295 00000 н. 0000541492 00000 н. 0000541606 00000 н. 0000541803 00000 н. 0000541926 00000 н. 0000542123 00000 п. 0000542237 00000 н. 0000542434 00000 н. 0000542557 00000 н. 0000542754 00000 н. 0000542868 00000 н. 0000543065 00000 н. 0000543188 00000 п. 0000543385 00000 н. 0000543499 00000 н. 0000543696 00000 н. 0000543819 00000 н. 0000544016 00000 н. 0000544130 00000 н. 0000544327 00000 н. 0000544450 00000 н. 0000544647 00000 н. 0000544761 00000 н. 0000544958 00000 н. 0000545081 00000 н. 0000545278 00000 н. 0000545392 00000 п. 0000545589 00000 н. 0000545712 00000 н. 0000545909 00000 н. 0000546023 00000 н. 0000546220 00000 н. 0000546343 00000 п. 0000546540 00000 н. 0000546654 00000 н. 0000546851 00000 н. 0000546974 00000 н. 0000547171 00000 н. 0000547285 00000 н. 0000547482 00000 н. 0000547605 00000 н. 0000547802 00000 н. 0000547916 00000 н. 0000548113 00000 н. 0000548236 00000 н. 0000548433 00000 н. 0000548547 00000 н. 0000548744 00000 н. 0000548867 00000 н. 0000549064 00000 н. 0000549178 00000 п. 0000549375 00000 н. 0000549498 00000 п. 0000549695 00000 п. 0000549809 00000 н. 0000550006 00000 н. 0000550129 00000 н. 0000550326 00000 н. 0000550440 00000 н. 0000550637 00000 п. 0000550760 00000 н. 0000550957 00000 н. 0000551071 00000 н. 0000551268 00000 н. 0000551391 00000 н. 0000551588 00000 н. 0000551702 00000 н. 0000551899 00000 н. 0000552022 00000 н. 0000552219 00000 п. 0000552333 00000 п. 0000552530 00000 н. 0000552653 00000 п. 0000552850 00000 н. 0000552964 00000 н. 0000553161 00000 п. 0000553284 00000 н. 0000553481 00000 п. 0000553595 00000 н. 0000553792 00000 н. 0000553915 00000 н. 0000554112 00000 н. 0000554226 00000 н. 0000554423 00000 н. 0000554546 00000 н. 0000554743 00000 н. 0000554857 00000 н. 0000555054 00000 н. 0000555177 00000 н. 0000555374 00000 н. 0000555488 00000 н. 0000555685 00000 н. 0000555808 00000 н. 0000556005 00000 н. 0000556119 00000 п. 0000556317 00000 н. 0000556441 00000 н. 0000556640 00000 н. 0000556755 00000 н. 0000556954 00000 н. 0000557078 00000 н. 0000557277 00000 н. 0000557392 00000 н. 0000557591 00000 н. 0000557715 00000 н. 0000557914 00000 н. 0000558029 00000 н. 0000558228 00000 н. 0000558352 00000 п. 0000558551 00000 п. 0000558666 00000 н. 0000558865 00000 н. 0000558989 00000 н. 0000559188 00000 п. 0000559303 00000 п. 0000559502 00000 н. 0000559626 00000 н. 0000559825 00000 н. 0000559940 00000 н. 0000560139 00000 н. 0000560263 00000 н. 0000560462 00000 н. 0000560577 00000 н. 0000560776 00000 п. 0000560900 00000 н. 0000561099 00000 н. 0000561214 00000 н. 0000561413 00000 п. 0000561537 00000 н. 0000561736 00000 н. 0000561851 00000 н. 0000562050 00000 н. 0000562174 00000 п. 0000562373 00000 п. 0000562488 00000 н. 0000562687 00000 н. 0000562811 00000 п. 0000563010 00000 н. 0000563125 00000 н. 0000563324 00000 н. 0000563448 00000 н. 0000563647 00000 н. 0000563762 00000 н. 0000563961 00000 н. 0000564085 00000 п. 0000564284 00000 н. 0000564399 00000 н. 0000564598 00000 н. 0000564722 00000 н. 0000564921 00000 н. 0000565036 00000 н. 0000565235 00000 п. 0000565359 00000 н. 0000565558 00000 н. 0000565673 00000 н. 0000565872 00000 н. 0000565996 00000 н. 0000566195 00000 н. 0000566310 00000 н. 0000566509 00000 н. 0000566633 00000 н. 0000566832 00000 н. 0000566947 00000 н. 0000567146 00000 н. 0000567270 00000 н. 0000567469 00000 н. 0000567584 00000 н. 0000567783 00000 н. 0000567907 00000 н. 0000568106 00000 н. 0000568221 00000 н. 0000568420 00000 н. 0000568544 00000 н. 0000568743 00000 н. 0000568858 00000 н. 0000569057 00000 н. 0000569181 00000 п. 0000569380 00000 п. 0000569495 00000 п. 0000569694 00000 п. 0000569818 00000 п. 0000570017 00000 н. 0000570132 00000 н. 0000570331 00000 п. 0000570455 00000 н. 0000570654 00000 н. 0000570769 00000 н. 0000570968 00000 н. 0000571092 00000 н. 0000571291 00000 н. 0000571406 00000 н. 0000571605 00000 н. 0000571729 00000 н. 0000571928 00000 н. 0000572043 00000 н. 0000572242 00000 н. 0000572366 00000 н. 0000572565 00000 н. 0000572680 00000 н. 0000572879 00000 п. 0000573003 00000 п. 0000573202 00000 н. 0000573317 00000 н. 0000573516 00000 н. 0000573640 00000 н. 0000573839 00000 н. 0000573954 00000 н. 0000574153 00000 н. 0000574277 00000 н. 0000574476 00000 н. 0000574591 00000 н. 0000574790 00000 н. 0000574914 00000 н. 0000575113 00000 п. 0000575228 00000 н. 0000575427 00000 н. 0000575551 00000 н. 0000575750 00000 н. 0000575865 00000 н. 0000576064 00000 н. 0000576188 00000 н. 0000576387 00000 н. 0000576502 00000 н. 0000576701 00000 н. 0000576825 00000 н. 0000577024 00000 н. 0000577139 00000 н. 0000577338 00000 п. 0000577462 00000 н. 0000577661 00000 н. 0000577776 00000 н. 0000577975 00000 н. 0000578099 00000 н. 0000578298 00000 н. 0000578413 00000 н. 0000578612 00000 н. 0000578736 00000 н. 0000578935 00000 н. 0000579050 00000 н. 0000579249 00000 н. 0000579373 00000 н. 0000579572 00000 н. 0000579687 00000 н. 0000579886 00000 н. 0000580010 00000 н. 0000580209 00000 н. 0000580324 00000 н. 0000580523 00000 п. 0000580647 00000 н. 0000580846 00000 н. 0000580961 00000 п. 0000581160 00000 н. 0000581284 00000 н. 0000581483 00000 н. 0000581598 00000 н. 0000581797 00000 н. 0000581921 00000 н. 0000582120 00000 н. 0000582235 00000 н. 0000582434 00000 н. 0000582558 00000 н. 0000582757 00000 н. 0000582872 00000 н. 0000583071 00000 н. 0000583195 00000 н. 0000583394 00000 н. 0000583509 00000 н. 0000583708 00000 н. 0000583832 00000 н. 0000584031 00000 н. 0000584146 00000 н. 0000584345 00000 н. 0000584469 00000 н. 0000584668 00000 н. 0000584783 00000 н. 0000584982 00000 н. 0000585106 00000 п. 0000585305 00000 н. 0000585420 00000 н. 0000585619 00000 н. 0000585743 00000 н. 0000585942 00000 н. 0000586057 00000 н. 0000586256 00000 н. 0000586380 00000 н. 0000586579 00000 п. 0000586694 00000 н. 0000586893 00000 н. 0000587017 00000 н. 0000587216 00000 н. 0000587331 00000 н. 0000587530 00000 н. 0000587654 00000 н. 0000587853 00000 н. 0000587968 00000 н. 0000588167 00000 н. 0000588291 00000 н. 0000588490 00000 н. 0000588605 00000 н. 0000588804 00000 н. 0000588928 00000 н. 0000589127 00000 н. 0000589242 00000 н. 0000589441 00000 п. 0000589565 00000 н. 0000589764 00000 н. 0000589879 00000 п. 00005 00000 н. 00005 00000 н. 00005

  • 00000 п. 00005

    00000 н. 00005

  • 00000 н. 0000590839 00000 н. 0000591038 00000 п. 0000591153 00000 н. 0000591352 00000 н. 0000591476 00000 н. 0000591675 00000 н. 0000591790 00000 н. 0000591989 00000 н. 0000592113 00000 п. 0000592312 00000 н. 0000592427 00000 н. 0000592626 00000 н. 0000592750 00000 н. 0000592949 00000 н. 0000593064 00000 н. 0000593263 00000 н. 0000593387 00000 н. 0000593586 00000 н. 0000593701 00000 н. 0000593900 00000 н. 0000594024 00000 н. 0000594223 00000 п. 0000594338 00000 п. 0000594537 00000 н. 0000594661 00000 н. 0000594860 00000 н. 0000594975 00000 п. 0000595174 00000 п. 0000595298 00000 п. 0000595497 00000 п. 0000595612 00000 н. 0000595811 00000 н. 0000595935 00000 н. 0000596134 00000 н. 0000596249 00000 н. 0000596448 00000 н. 0000596572 00000 н. 0000596771 00000 н. 0000596886 00000 н. 0000597085 00000 н. 0000597209 00000 н. 0000597408 00000 н. 0000597523 00000 п. 0000597722 00000 н. 0000597846 00000 н. 0000598045 00000 н. 0000598160 00000 н. 0000598359 00000 н. 0000598483 00000 н. 0000598682 00000 н. 0000598797 00000 н. 0000598996 00000 н. 0000599120 00000 н. 0000599319 00000 н. 0000599434 00000 н. 0000599633 00000 н. 0000599757 00000 н. 0000599956 00000 н. 0000600071 00000 п. 0000600270 00000 п. 0000600394 00000 п. 0000600593 00000 п. 0000600708 00000 п. 0000600907 00000 н. 0000601031 00000 н. 0000601230 00000 н. 0000601345 00000 н. 0000601544 00000 н. 0000601668 00000 н. 0000601867 00000 н. 0000601982 00000 н. 0000602181 00000 п. 0000602305 00000 н. 0000602504 00000 н. 0000602619 00000 п. 0000602818 00000 н. 0000602942 00000 н. 0000603141 00000 п. 0000603256 00000 н. 0000603455 00000 н. 0000603579 00000 п. 0000603778 00000 н. 0000603893 00000 н. 0000604092 00000 н. 0000604216 00000 н. 0000604415 00000 н. 0000604530 00000 н. 0000604729 00000 н. 0000604853 00000 н. 0000605052 00000 н. 0000605167 00000 н. 0000605366 00000 п. 0000605490 00000 н. 0000605689 00000 н. 0000605804 00000 н. 0000606003 00000 п. 0000606127 00000 н. 0000606326 00000 н. 0000606441 00000 н. 0000606640 00000 н. 0000606764 00000 н. 0000606963 00000 н. 0000607078 00000 н. 0000607277 00000 н. 0000607401 00000 п. 0000607600 00000 н. 0000607715 00000 н. 0000607914 00000 п. 0000608038 00000 н. 0000608237 00000 н. 0000608352 00000 н. 0000608551 00000 п. 0000608675 00000 н. 0000608874 00000 н. 0000608989 00000 н. 0000609188 00000 п. 0000609312 00000 н. 0000609511 00000 п. 0000609626 00000 н. 0000609825 00000 н. 0000609949 00000 н. 0000610148 00000 п. 0000610263 00000 п. 0000610462 00000 п. 0000610586 00000 п. 0000610785 00000 п. 0000610900 00000 н. 0000611099 00000 н. 0000611223 00000 н. 0000611422 00000 н. 0000611537 00000 п. 0000611736 00000 н. 0000611860 00000 н. 0000612059 00000 н. 0000612174 00000 н. 0000612373 00000 п. 0000612497 00000 н. 0000612696 00000 н. 0000612811 00000 н. 0000613010 00000 н. 0000613134 00000 н. 0000613333 00000 п. 0000613448 00000 н. 0000613647 00000 н. 0000613771 00000 п. 0000613970 00000 н. 0000614085 00000 н. 0000614284 00000 н. 0000614408 00000 н. 0000614607 00000 н. 0000614722 00000 н. 0000614921 00000 н. 0000615045 00000 н. 0000615244 00000 н. 0000615359 00000 н. 0000615558 00000 н. 0000615682 00000 н. 0000615881 00000 н. 0000615996 00000 н. 0000616195 00000 н. 0000616319 00000 п. 0000616518 00000 н. 0000616633 00000 п. 0000616832 00000 н. 0000616956 00000 н. 0000617155 00000 н. 0000617270 00000 н. 0000617469 00000 н. 0000617593 00000 н. 0000617792 00000 н. 0000617907 00000 н. 0000618106 00000 п. 0000618230 00000 н. 0000618429 00000 н. 0000618544 00000 н. 0000618743 00000 н. 0000618867 00000 н. 0000619066 00000 н. 0000619181 00000 п. 0000619380 00000 н. 0000619504 00000 н. 0000619703 00000 п. 0000619818 00000 н. 0000620017 00000 н. 0000620141 00000 п. 0000620340 00000 н. 0000620455 00000 н. 0000620654 00000 н. 0000620778 00000 н. 0000620977 00000 н. 0000621092 00000 н. 0000621291 00000 н. 0000621415 00000 н. 0000621614 00000 н. 0000621729 00000 н. 0000621928 00000 н. 0000622052 00000 н. 0000622251 00000 н. 0000622366 00000 н. 0000622565 00000 н. 0000622689 00000 н. 0000622888 00000 н. 0000623003 00000 н. 0000623202 00000 н. 0000623326 00000 н. 0000623525 00000 н. 0000623640 00000 п. 0000623839 00000 н. 0000623963 00000 н. 0000624162 00000 н. 0000624277 00000 н. 0000624476 00000 н. 0000624600 00000 н. 0000624799 00000 н. 0000624914 00000 н. 0000625113 00000 п. 0000625237 00000 п. 0000625436 00000 н. 0000625551 00000 п. 0000625750 00000 н. 0000625874 00000 н. 0000626073 00000 п. 0000626188 00000 н. 0000626387 00000 п. 0000626511 00000 н. 0000626710 00000 н. 0000626825 00000 н. 0000627024 00000 н. 0000627148 00000 н. 0000627347 00000 н. 0000627462 00000 н. 0000627661 00000 н. 0000627785 00000 н. 0000627984 00000 н. 0000628099 00000 н. 0000628298 00000 п. 0000628422 00000 н. 0000628621 00000 н. 0000628736 00000 н. 0000628935 00000 н. 0000629059 00000 н. 0000629258 00000 н. 0000629373 00000 п. 0000629572 00000 н. 0000629696 00000 н. 0000629895 00000 н. 0000630010 00000 н. 0000630209 00000 н. 0000630333 00000 н. 0000630532 00000 н. 0000630647 00000 н. 0000630846 00000 н. 0000630970 00000 н. 0000631169 00000 н. 0000631284 00000 н. 0000631483 00000 н. 0000631607 00000 н. 0000631806 00000 н. 0000631921 00000 н. 0000632120 00000 н. 0000632244 00000 н. 0000632443 00000 н. 0000632558 00000 н. 0000632757 00000 н. 0000632881 00000 н. 0000633080 00000 н. 0000633195 00000 п. 0000633394 00000 н. 0000633518 00000 н. 0000633717 00000 н. 0000633832 00000 н. 0000634031 00000 н. 0000634155 00000 н. 0000634354 00000 п. 0000634469 00000 п. 0000634668 00000 н. 0000634792 00000 н. 0000634991 00000 п. 0000635106 00000 п. 0000635305 00000 п. 0000635429 00000 н. 0000635628 00000 н. 0000635743 00000 н. 0000635942 00000 н. 0000636066 00000 н. 0000636265 00000 н. 0000636380 00000 п. 0000636579 00000 п. 0000636703 00000 п. 0000636902 00000 н. 0000637017 00000 п. 0000637216 00000 п. 0000637340 00000 н. 0000637539 00000 н. 0000637654 00000 п. 0000637853 00000 п. 0000637977 00000 н. 0000638176 00000 п. 0000638291 00000 п. 0000638490 00000 н. 0000638614 00000 н. 0000638813 00000 н. 0000638928 00000 п. 0000639127 00000 н. 0000639251 00000 п. 0000639450 00000 н. 0000639565 00000 н. 0000639764 00000 н. 0000639888 00000 н. 0000640087 00000 н. 0000640202 00000 н. 0000640401 00000 п. 0000640525 00000 п. 0000640724 00000 н. 0000640839 00000 н. 0000641038 00000 н. 0000641162 00000 н. 0000641361 00000 н. 0000641476 00000 н. 0000641675 00000 н. 0000641799 00000 н. 0000641998 00000 н. 0000642113 00000 п. 0000642312 00000 н. 0000642436 00000 н. 0000642635 00000 н. 0000642750 00000 н. 0000642949 00000 н. 0000643073 00000 н. 0000643272 00000 н. 0000643387 00000 н. 0000643586 00000 н. 0000643710 00000 н. 0000643909 00000 н. 0000644024 00000 н. 0000644223 00000 п. 0000644347 00000 н. 0000644546 00000 н. 0000644661 00000 н. 0000644860 00000 н. 0000644984 00000 н. 0000645183 00000 п. 0000645298 00000 п. 0000645497 00000 п. 0000645621 00000 п. 0000645820 00000 н. 0000645935 00000 п. 0000646134 00000 н. 0000646258 00000 н. 0000646457 00000 н. 0000646572 00000 н. 0000646771 00000 н. 0000646895 00000 н. 0000647094 00000 н. 0000647209 00000 н. 0000647408 00000 н. 0000647532 00000 н. 0000647731 00000 н. 0000647846 00000 н. 0000648045 00000 н. 0000648169 00000 н. 0000648368 00000 н. 0000648483 00000 н. 0000648682 00000 н. 0000648806 00000 н. 0000649005 00000 н. 0000649120 00000 н. 0000649319 00000 п. 0000649443 00000 н. 0000649642 00000 н. 0000649757 00000 н. 0000649956 00000 н. 0000650080 00000 н. 0000650279 00000 н. 0000650394 00000 н. 0000650593 00000 н. 0000650717 00000 н. 0000650916 00000 п. 0000651031 00000 н. 0000651230 00000 н. 0000651354 00000 н. 0000651553 00000 н. 0000651668 00000 н. 0000651867 00000 н. 0000651991 00000 н. 0000652190 00000 н. 0000652305 00000 н. 0000652504 00000 н. 0000652628 00000 н. 0000652827 00000 н. 0000652942 00000 н. 0000653141 00000 п. 0000653265 00000 н. 0000653464 00000 н. 0000653579 00000 п. 0000653778 00000 н. 0000653902 00000 н. 0000654101 00000 п. 0000654216 00000 н. 0000654415 00000 н. 0000654539 00000 н. 0000654738 00000 н. 0000654853 00000 н. 0000655052 00000 н. 0000655176 00000 н. 0000655375 00000 н. 0000655490 00000 н. 0000655689 00000 н. 0000655813 00000 н. 0000656012 00000 н. 0000656127 00000 н. 0000656326 00000 н. 0000656450 00000 н. 0000656649 00000 н. 0000656764 00000 н. 0000656963 00000 н. 0000657087 00000 н. 0000657286 00000 н. 0000657401 00000 н. 0000657600 00000 н. 0000657724 00000 н. 0000657923 00000 п. 0000658038 00000 н. 0000658237 00000 н. 0000658361 00000 н. 0000658560 00000 н. 0000658675 00000 н. 0000658874 00000 н. 0000658998 00000 н. 0000659197 00000 н. 0000659312 00000 н. 0000659511 00000 п. 0000659635 00000 н. 0000659834 00000 н. 0000659949 00000 н. 0000660148 00000 п. 0000660272 00000 н. 0000660471 00000 п. 0000660586 00000 п. 0000660785 00000 п. 0000660909 00000 н. 0000661108 00000 н. 0000661223 00000 н. 0000661422 00000 н. 0000661546 00000 н. 0000661745 00000 н. 0000661860 00000 н. 0000662059 00000 н. 0000662183 00000 п. 0000662382 00000 н. 0000662497 00000 н. 0000662696 00000 н. 0000662820 00000 н. 0000663019 00000 н. 0000663134 00000 н. 0000663333 00000 н. 0000663457 00000 н. 0000663656 00000 п. 0000663771 00000 н. 0000663970 00000 н. 0000664094 00000 н. 0000664293 00000 п. 0000664408 00000 н. 0000664607 00000 н. 0000664731 00000 н. 0000664930 00000 н. 0000665045 00000 н. 0000665244 00000 п. 0000665368 00000 н. 0000665567 00000 н. 0000665682 00000 н. 0000665881 00000 н. 0000666005 00000 н. 0000666204 00000 н. 0000666319 00000 н. 0000666518 00000 н. 0000666642 00000 н. 0000666841 00000 н. 0000666956 00000 н. 0000667155 00000 н. 0000667279 00000 н. 0000667478 00000 н. 0000667593 00000 н. 0000667792 00000 н. 0000667916 00000 н. 0000668115 00000 н. 0000668230 00000 н. 0000668429 00000 н. 0000668553 00000 п. 0000668752 00000 н. 0000668867 00000 н. 0000669066 00000 н. 0000669190 00000 н. 0000669389 00000 н. 0000669504 00000 н. 0000669703 00000 н. 0000669827 00000 н. 0000670026 00000 н. 0000670141 00000 п. 0000670340 00000 п. 0000670464 00000 н. 0000670663 00000 п. 0000670778 00000 н. 0000670977 00000 н. 0000671101 00000 п. 0000671300 00000 н. 0000671415 00000 н. 0000671614 00000 н. 0000671738 00000 н. 0000671937 00000 н. 0000672052 00000 н. 0000672251 00000 н. 0000672375 00000 н. 0000672574 00000 н. 0000672689 00000 н. 0000672888 00000 н. 0000673012 00000 н. 0000673211 00000 н. 0000673326 00000 н. 0000673525 00000 н. 0000673649 00000 н. 0000673848 00000 н. 0000673963 00000 н. 0000674162 00000 н. 0000674286 00000 н. 0000674485 00000 н. 0000674600 00000 н. 0000674799 00000 н. 0000674923 00000 н. 0000675122 00000 н. 0000675237 00000 н. 0000675436 00000 н. 0000675560 00000 н. 0000675759 00000 н. 0000675874 00000 н. 0000676073 00000 н. 0000676197 00000 н. 0000676396 00000 н. 0000676511 00000 н. 0000676710 00000 н. 0000676834 00000 н. 0000677033 00000 н. 0000677148 00000 н. 0000677347 00000 н. 0000677471 00000 н. 0000677670 00000 н. 0000677785 00000 н. 0000677984 00000 н. 0000678108 00000 н. 0000678307 00000 н. 0000678422 00000 н. 0000678621 00000 н. 0000678745 00000 н. 0000678944 00000 н. 0000679059 00000 н. 0000679258 00000 н. 0000679382 00000 н. 0000679581 00000 н. 0000679696 00000 н. 0000679895 00000 н. 0000680019 00000 н. 0000680218 00000 н. 0000680333 00000 п. 0000680532 00000 н. 0000680656 00000 н. 0000680855 00000 н. 0000680970 00000 н. 0000681169 00000 н. 0000681293 00000 н. 0000681492 00000 н. 0000681607 00000 н. 0000681806 00000 н. 0000681930 00000 н. 0000682129 00000 н. 0000682244 00000 н. 0000682443 00000 н. 0000682567 00000 н. 0000682766 00000 н. 0000682881 00000 н. 0000683080 00000 н. 0000683204 00000 н. 0000683403 00000 н. 0000683518 00000 н. 0000683717 00000 н. 0000683841 00000 н. 0000684040 00000 н. 0000684155 00000 н. 0000684354 00000 н. 0000684478 00000 н. 0000684677 00000 н. 0000684792 00000 н. 0000684991 00000 н. 0000685115 00000 н. 0000685314 00000 н. 0000685429 00000 н. 0000685628 00000 н. 0000685752 00000 н. 0000685951 00000 н. 0000686066 00000 н. 0000686265 00000 н. 0000686389 00000 н. 0000686588 00000 н. 0000686703 00000 н. 0000686902 00000 н. 0000687026 00000 н. 0000687225 00000 н. 0000687340 00000 н. 0000687539 00000 н. 0000687663 00000 н. 0000687862 00000 н. 0000687977 00000 н. 0000688176 00000 н. 0000688300 00000 н. 0000688499 00000 н. 0000688614 00000 н. 0000688813 00000 н. 0000688937 00000 н. 0000689136 00000 н. 0000689251 00000 н. 0000689450 00000 н. 0000689574 00000 н. 0000689773 00000 н. 0000689888 00000 н. 00006

    00000 н. 00006 00000 н. 00006
  • 00000 н. 00006

    00000 н. 00006

    00000 н. 0000690848 00000 н. 0000691047 00000 н. 0000691162 00000 н. 0000691361 00000 н. 0000691485 00000 н. 0000691684 00000 н. 0000691799 00000 н. 0000691998 00000 н. 0000692122 00000 п. 0000692321 00000 п. 0000692436 00000 н. 0000692635 00000 п. 0000692759 00000 н. 0000692958 00000 н. 0000693073 00000 н. 0000693272 00000 н. 0000693396 00000 н. 0000693595 00000 п. 0000693710 00000 п. 0000693909 00000 н. 0000694033 00000 н. 0000694232 00000 н. 0000694347 00000 п. 0000694546 00000 н. 0000694670 00000 п. 0000694869 00000 н. 0000694984 00000 н. 0000695183 00000 п. 0000695307 00000 п. 0000695506 00000 п. 0000695621 00000 п. 0000695820 00000 н. 0000695944 00000 п. 0000696143 00000 п. 0000696258 00000 п. 0000696457 00000 п. 0000696581 00000 н. 0000696780 00000 н. 0000696895 00000 н. 0000697094 00000 п. 0000697218 00000 н. 0000697417 00000 п. 0000697532 00000 н. 0000697731 00000 н. 0000697855 00000 п. 0000698054 00000 н. 0000698169 00000 н. 0000698368 00000 н. 0000698492 00000 н. 0000698691 00000 п. 0000698806 00000 н. 0000699005 00000 н. 0000699129 00000 н. 0000699328 00000 н. 0000699443 00000 н. 0000699642 00000 н. 0000699766 00000 н. 0000699965 00000 н. 0000700080 00000 н. 0000700279 00000 н. 0000700403 00000 н. 0000700602 00000 н. 0000700717 00000 н. 0000700916 00000 н. 0000701040 00000 н. 0000701239 00000 н. 0000701354 00000 н. 0000701553 00000 н. 0000701677 00000 н. 0000701876 00000 н. 0000701991 00000 н. 0000702190 00000 н. 0000702314 00000 н. 0000702513 00000 н. 0000702628 00000 н. 0000702827 00000 н. 0000702951 00000 н. 0000703150 00000 н. 0000703265 00000 н. 0000703464 00000 н. 0000703588 00000 н. 0000703787 00000 н. 0000703902 00000 н. 0000704101 00000 п. 0000704225 00000 н. 0000704424 00000 н. 0000704539 00000 н. 0000704738 00000 н. 0000704862 00000 н. 0000705061 00000 н. 0000705176 00000 н. 0000705375 00000 п. 0000705499 00000 н. 0000705698 00000 п. 0000705813 00000 н. 0000706012 00000 н. 0000706136 00000 н. 0000706335 00000 н. 0000706450 00000 н. 0000706649 00000 н. 0000706773 00000 н. 0000706972 00000 н. 0000707087 00000 п. 0000707286 00000 н. 0000707410 00000 п. 0000707609 00000 н. 0000707724 00000 н. 0000707923 00000 п. 0000708047 00000 н. 0000708246 00000 н. 0000708361 00000 п. 0000708560 00000 н. 0000708684 00000 н. 0000708883 00000 н. 0000708998 00000 н. 0000709197 00000 н. 0000709321 00000 н. 0000709520 00000 н. 0000709635 00000 н. 0000709834 00000 п. 0000709958 00000 н. 0000710157 00000 н. 0000710272 00000 н. 0000710471 00000 н. 0000710595 00000 н. 0000710794 00000 н. 0000710909 00000 н. 0000711108 00000 н. 0000711232 00000 н. 0000711431 00000 н. 0000711546 00000 н. 0000711745 00000 н. 0000711869 00000 н. 0000712068 00000 н. 0000712183 00000 н. 0000712382 00000 н. 0000712506 00000 н. 0000712705 00000 н. 0000712820 00000 н. 0000713019 00000 н. 0000713143 00000 н. 0000713342 00000 н. 0000713457 00000 н. 0000713656 00000 н. 0000713780 00000 н. 0000713979 00000 н. 0000714094 00000 н. 0000714293 00000 н. 0000714417 00000 н. 0000714616 00000 н. 0000714731 00000 н. 0000714930 00000 н. 0000715054 00000 н. 0000715253 00000 н. 0000715368 00000 н. 0000715567 00000 н. 0000715691 00000 н. 0000715890 00000 н. 0000716005 00000 н. 0000716204 00000 н. 0000716328 00000 н. 0000716527 00000 н. 0000716642 00000 н. 0000716841 00000 н. 0000716965 00000 н. 0000717164 00000 н. 0000717279 00000 н. 0000717478 00000 n 0000717602 00000 n 0000717801 00000 n 0000717916 00000 n 0000718115 00000 n 0000718239 00000 n 0000718438 00000 n 0000718553 00000 n 0000718752 00000 n 0000718876 00000 n 0000719075 00000 n 0000719190 00000 n 0000719389 00000 n 0000719513 00000 n 0000719712 00000 n 0000719827 00000 n 0000720026 00000 n 0000720150 00000 n 0000720349 00000 n 0000720464 00000 n 0000720663 00000 n 0000720787 00000 n 0000720986 00000 n 0000721101 00000 n 0000721300 00000 n 0000721424 00000 n 0000721623 00000 n 0000721738 00000 n 0000721937 00000 n 0000722061 00000 n 0000722260 00000 n 0000722375 00000 n 0000722574 00000 n 0000722698 00000 n 0000722897 00000 n 0000723012 00000 n 0000723211 00000 n 0000723335 00000 n 0000723534 00000 n 0000723649 00000 n 0000723848 00000 n 0000723972 00000 n 0000724171 00000 n 0000724286 00000 n 0000724485 00000 n 0000724609 00000 n 0000724808 00000 n 0000724923 00000 n 0000725122 00000 n 0000725246 00000 n 0000725445 00000 n 0000725560 00000 n 0000725759 00000 n 0000725883 00000 n 0000726082 00000 n 0000726197 00000 n 0000726396 00000 n 0000726520 00000 n 0000726719 00000 n 0000726834 00000 n 0000727033 00000 n 0000727157 00000 n 0000727356 00000 n 0000727471 00000 n 0000727670 00000 n 0000727794 00000 n 0000727993 00000 n 0000728108 00000 n 0000728307 00000 n 0000728431 00000 n 0000728630 00000 n 0000728745 00000 n 0000728944 00000 n 0000729068 00000 n 0000729267 00000 n 0000729382 00000 n 0000729581 00000 n 0000729705 00000 n 0000729904 00000 n 0000730019 00000 n 0000730218 00000 n 0000730342 00000 n 0000730541 00000 n 0000730656 00000 n 0000730855 00000 n 0000730979 00000 n 0000731178 00000 n 0000731293 00000 n 0000731492 00000 n 0000731616 00000 n 0000731815 00000 n 0000731930 00000 n 0000732129 00000 n 0000732253 00000 n 0000732452 00000 n 0000732567 00000 n 0000732766 00000 n 0000732890 00000 n 0000733089 00000 n 0000733204 00000 n 0000733403 00000 n 0000733527 00000 n 0000733726 00000 n 0000733841 00000 n 0000734040 00000 n 0000734164 00000 n 0000734363 00000 n 0000734478 00000 n 0000734677 00000 n 0000734801 00000 n 0000735000 00000 n 0000735115 00000 n 0000735314 00000 n 0000735438 00000 n 0000735637 00000 n 0000735752 00000 n 0000735951 00000 n 0000736075 00000 n 0000736274 00000 n 0000736389 00000 n 0000736588 00000 n 0000736712 00000 n 0000736911 00000 n 0000737026 00000 n 0000737225 00000 n 0000737349 00000 n 0000737548 00000 n 0000737663 00000 n 0000737862 00000 n 0000737986 00000 n 0000738185 00000 n 0000738300 00000 n 0000738499 00000 n 0000738623 00000 n 0000738822 00000 n 0000738937 00000 n 0000739136 00000 n 0000739260 00000 n 0000739459 00000 n 0000739574 00000 n 0000739773 00000 n 0000739897 00000 n 0000740096 00000 n 0000740211 00000 n 0000740410 00000 n 0000740534 00000 n 0000740733 00000 n 0000740848 00000 n 0000741047 00000 n 0000741171 00000 n 0000741370 00000 n 0000741485 00000 n 0000741684 00000 n 0000741808 00000 n 0000742007 00000 n 0000742122 00000 n 0000742321 00000 n 0000742445 00000 n 0000742644 00000 n 0000742759 00000 n 0000742958 00000 n 0000743082 00000 n 0000743281 00000 n 0000743396 00000 n 0000743595 00000 n 0000743719 00000 n 0000743918 00000 n 0000744033 00000 n 0000744232 00000 n 0000744356 00000 n 0000744555 00000 n 0000744670 00000 n 0000744869 00000 n 0000744993 00000 n 0000745192 00000 n 0000745307 00000 n 0000745506 00000 n 0000745630 00000 n 0000745829 00000 n 0000745944 00000 n 0000746143 00000 n 0000746267 00000 n 0000746466 00000 n 0000746581 00000 n 0000746780 00000 n 0000746904 00000 n 0000038485 00000 п. 0000040551 00000 n трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 317 0 объект > >> эндобдж 318 0 объект > эндобдж 319 0 obj > / Кодировка> >> / DA (/ Helv 0 Tf 0 г) >> эндобдж 2199 0 объект > транслировать HVmL[>l| )[ MUYX[!qWl$`»Lu#::)DtԮ(J Pmč6680l|[email protected]?&m}>9s5

    Functional Areas of a Business: Definition & Groups — Video & Lesson Transcript

    Why Would a Company Organize by Functional Area?

    Companies organize by functional areas for many reasons.Во-первых, эффективнее объединять в одну группу сотрудников с одинаковыми навыками. Они могут легко объединяться в команды для проектов, требующих их опыта, и будут иметь дополнительный опыт, если один из сотрудников не сможет завершить свою работу. Например, компания собирается установить новый сервер в своем центре обработки данных, и ей, вероятно, потребуется несколько разных сотрудников из отдела информационных технологий, участвующих в проекте. Поскольку все они работают в одной функциональной области, один менеджер может назначить их всех для проекта и убедиться, что проект завершен вовремя.

    Организация по функциональным областям также позволяет руководителю с аналогичными навыками и опытом анализировать работу, проделанную членами функции. Чтобы использовать приведенный выше пример нового сервера, ИТ-менеджер, отвечающий за проект, должен обладать значительными знаниями о навыках, используемых в проекте, и при необходимости может предложить помощь и рекомендации.

    Наконец, эта организационная схема упрощает обучение и обмен знаниями, поскольку сотрудники, выполняющие аналогичные функции, работают вместе и могут делиться своим опытом.

    Что такое общие функциональные группы?

    Есть несколько групп, которые обычно делятся на функции.

    Продажи : Члены отдела продаж обычно работают напрямую с потенциальными покупателями, чтобы помочь им определить лучший продукт для своих нужд и разместить заказы.

    Маркетинг : Члены группы маркетинга готовят материалы, используемые отделом продаж, такие как брошюры и прайс-листы, и управляют внешней рекламой и рекламной деятельностью.

    Финансы и бухгалтерский учет : Эта функция включает членов команды, которые отчитываются о результатах бизнеса и планируют будущее. Члены бухгалтерии получают информацию о продажах и затратах компании и создают финансовые отчеты и отчеты. Функция учета включает тех, кто выставляет счета клиентам, оплачивает счета и рассчитывает суммы заработной платы. Члены финансовой группы анализируют результаты, готовят бюджеты и управляют денежным потоком.

    Служба поддержки клиентов : Члены группы обслуживания клиентов обрабатывают проблемы и жалобы клиентов после того, как они приобрели продукцию компании.В крупной компании это может быть колл-центр, куда клиенты могут обращаться за помощью по телефону.

    Людские ресурсы : Члены группы кадров помогают нанимать и обучать новый персонал. Они также следят за тем, чтобы заполнены соответствующие документы, такие как формы, подтверждающие право на работу в США, и формы для удержания налогов, устанавливающие шкалы заработной платы на основе отраслевых норм. Они также обеспечивают справедливое обращение с сотрудниками в соответствии с требованиями законодательства.

    Исследования и разработки : Члены группы исследований и разработок проектируют продукцию компании.Эта область нужна не всем компаниям.

    Производство : Производство включает членов команды, которые фактически создают продаваемый продукт. Если компания продает услуги, это можно было бы назвать «консалтинг» или «услуги». Это группа, которая производит продукты, которые продают отделы продаж и маркетинга.

    Распределение : Эта функция включает членов группы, которые упаковывают и отправляют продукты компании покупателю.

    Итоги урока

    Давайте рассмотрим. Функциональные области — это группы сотрудников, обладающих аналогичными навыками и опытом. Компании организованы по функциональным направлениям по многим причинам. Более эффективно объединять в одну группу сотрудников со схожими навыками. Это позволяет руководителю с аналогичными навыками и опытом анализировать работу, проделанную членами функции, а также упрощает обучение и обмен знаниями, поскольку сотрудники с аналогичной работой могут помогать друг другу. Общие функциональные области в бизнесе включают продажи, маркетинг, финансы и бухгалтерский учет, обслуживание клиентов, человеческие ресурсы, исследования и разработки, производство и распространение.

    Результаты обучения

    После этого урока вы должны уметь:

    • Определить функциональные области
    • Определите причины организации по функциональным областям
    • Опишите общие функциональные области бизнеса

    Мультимодельный подход к оценке функционального состояния человека

    В связи с резким ростом и доступностью рынка носимых датчиков в последние годы, во многих областях работы растет интерес к использованию физиологических сигналов пользователей в реальном времени для измерения функциональных состояний, такие как рабочая нагрузка, стресс и усталость.В условиях военной обороны возможность контролировать эти состояния на протяжении всей миссии была бы ценным активом для оптимизации операций миссии и рабочего процесса истребителя. По мере того, как сложность военных операций продолжает расти, бойцы становятся все более уязвимыми для нежелательных когнитивных состояний. Измерение когнитивных состояний по отношению к выполнению задачи и миссии предоставит необходимые данные для определения того, достиг ли боец ​​его / ее пределов, и когда, при диагностике того, какое вмешательство лучше всего подходит для поддержания хорошей производительности и получения желаемых результатов.При введении этой возможности оценки состояний оператора станут неотъемлемыми параметрами системы в отношении миссии, которые будут активно отслеживаться и решаться до того, как возникнут потенциальные проблемы [1].

    Возможность получать физиологические данные в реальном времени обещает предоставить такую ​​возможность воинам. Значительное преимущество физиологических данных заключается в том, что они являются объективным источником информации, которая теоретически доступна любому человеку, работающему в любой области. Использование физиологических данных для классификации состояния человека-оператора широко исследовалось в течение последних нескольких десятилетий, часто предполагая существование измеримых индикаторов, которые позволяют прогнозировать конкретное состояние или изменение состояния [2, 3].В большинстве исследований использовалась комбинация электроэнцефалографии (ЭЭГ) [4], электрокардиографии (ЭКГ) [5], пупиллометрии [6] или кожно-гальванической реакции (GSR) [7]. Например, в среде Air Force Multi Attribute Task Battery (AF_MATB) Уилсон и Рассел (2003) представили новое приложение искусственных нейронных сетей (ИНС), обученных каждому отдельному человеку-исполнителю для классификации умственной нагрузки в реальном времени с использованием шести каналов электрическая активность мозга, а также сигналы глаз, сердца и дыхания [2].Wang et al. (2012) также использовали AF_MATB, чтобы представить новую иерархическую байесовскую технику, которая показала многообещающую классификацию кросс-предметной рабочей нагрузки [3]. Хотя большинство этих и других исследований были лабораторными и часто использовали дорогостоящее и / или инвазивное оборудование для мониторинга, недавние улучшения в надежности датчиков, уровне инвазивности, времени настройки и стоимости сделали эту концепцию более привлекательной для обеспечения высокой точности. рабочая среда.

    Если предположить, что ограничения датчиков в конечном итоге будут преодолены, как предполагают текущие тенденции, все еще существует несколько дополнительных ограничивающих факторов, которые препятствуют прогрессу в области оценки функционального состояния человека.Возможно, наиболее заметной проблемой является отсутствие последовательных физиологических индикаторов определенного состояния или изменения состояния. Чаще всего эти противоречивые паттерны физиологических сигналов возникают как функция индивидуальных различий людей. Однако эта проблема также может часто возникать во времени (например, в разные дни или время суток) у конкретного человека. Эти различия могут быть очень серьезными; например, высоконадежный индикатор уровня рабочей нагрузки для одного человека не может быть полезен при оценке рабочей нагрузки для другого человека, или наоборот.Предыдущие исследования часто были вынуждены решать эту проблему путем обучения классификатора на индивидуальной, ежедневной основе [2] или путем включения данных конкретного человека в наборы для обучения модели и тестирования модели [3], ни то, ни другое. из которых практично для реализации в реальных средах. Кроме того, у некоторых людей мало или слабые, различимые физиологические индикаторы функционального состояния, что затрудняет построение надежной модели для классификации интересующего состояния.

    За последние несколько лет мы достигли прогресса в разработке универсального подхода, основанного на машинном обучении, для точного определения состояния человека-оператора с высоким разрешением (шкала 0–100) и частотой обновления (секунда за секундой) с оценкой на основе физиологии [ 8].Наша концепция была дополнительно расширена для оценки дополнительной точности, предлагаемой путем интеграции контекстных данных с физиологическими сигналами в рамках механизма оценки функционального состояния (FuSE 2 ) [9]. В частности, было показано, что добавление контекстных данных обеспечивает заметные улучшения в решении проблемы непоследовательных и / или слабых паттернов в физиологических сигналах человека. Хотя это происходит за счет привязки классификатора моделей к конкретной среде задач, эти результаты не требуют использования персонализированных моделей, которые были обучены конкретному человеку [9].

    Несмотря на эти улучшения, желание создать универсальную вычислительную модель для оценки функционального состояния оказалось трудным, и остается значительный простор для инноваций для решения этой проблемы. По этой причине мы продолжаем исследовать новые и дополнительные стратегии для получения более согласованных результатов классификатора моделей, которые обеспечили бы необходимую надежность для использования в реальном мире. Одна концепция, которая не была полностью исследована при оценке функционального состояния человека, — это конвергенция нескольких классификаторов моделей в единое измерение состояния.В других связанных областях, таких как разработка адаптивных систем, есть свидетельства того, что принятие решений на основе многомодельного подхода может превзойти те же решения, принятые на основе одномодельного подхода [10]. Мы предполагаем, что подобный подход улучшит оценку состояния человека, учитывая множество различных способов моделирования физиологических данных, каждый из которых имеет свои уникальные преимущества и недостатки. Кроме того, для ситуаций, в которых никакая конкретная модель не может точно измерить функциональное состояние человека, многомодельный подход может повысить нашу уверенность в том, что проблемы измерения могут заключаться в самом наборе данных (например,g., из-за отсутствия различимых шаблонов), а не недостаток в использовании машинного обучения и разработки моделей. Это обязательно сместит акцент на потребность в более четких и последовательных источниках сенсорных данных, которые могут лучше указать на функциональное состояние человека.

    Целью данной работы было изучить, в какой степени многомодельный подход может повысить точность физиологических классификаторов когнитивного состояния в среде задач БПЛА. В частности, наша цель состояла в том, чтобы изучить многомодельный подход снизу вверх путем декомпозиции интересующего когнитивного состояния на несколько подкомпонентов, каждый из которых моделируется индивидуально и впоследствии объединяется вместе для построения конструкции.В следующих разделах мы рассмотрим исследование UAS, которое использовалось для получения данных для построения классификаторов рабочих нагрузок в реальном времени в системе FuSE 2 с использованием как единой модели, так и многомодельного подхода для сравнительного анализа. Мы также решили изучить эффекты добавления двух входных контекстных данных — скорости взаимодействия человека с компьютером (HCI) и выполнения основной задачи — чтобы выяснить, сохраняется ли эффект от использования многомодельного подхода после повышения точности, представленного в нашем предыдущем анализе [ 9].Хотя FuSE 2 способна к интерактивному обучению с учителем для адаптации к конкретному человеку для повышения точности модели, мы ограничиваем объем этой статьи исключительно классификацией межпредметной рабочей нагрузки, поскольку универсальная модель «включай и работай», которая не требует предметное обучение было бы идеальной технологической вехой.

    Связанные с артритом инвалидности и ограничения

    Артрит влияет на общее функционирование и подвижность человека, что может привести к активности и другим ограничениям.Это основная причина нетрудоспособности среди взрослого населения США. 1 Узнайте о распространенности ограничений, связанных с артритом, в Соединенных Штатах и ​​о том, как CDC определяет инвалидность и ограничения.

    Распространенность ограничений, связанных с артритом

    Национальная распространенность артрита и ограничения активности, связанные с артритом
    Программа

    CDC по лечению артрита анализирует данные Национального опроса о состоянии здоровья (NHIS), чтобы произвести национальные оценки распространенности артрита и ограничений активности, связанных с артритом.CDC определяет ограничения активности, связанные с артритом, как ответ «да» на вопрос «Есть ли у вас какие-либо ограничения в какой-либо из ваших обычных занятий из-за артрита или суставных симптомов?»

    На основе анализа данных с 2013 по 2015 год Национального опроса о состоянии здоровья (NHIS), 2 приблизительно

    • 58,5 миллионов (23,7%) взрослых в возрасте 18 лет и старше страдают артритом, диагностированным врачом.
    • 23.7 миллионов (43,5%) взрослых с артритом в возрасте 18 лет и старше имеют ограничение активности, связанное с артритом.

    На основании анализа данных Национального опроса общественного здоровья (NHIS) за 2010-2012 гг. 3 , к 2040 г. прогнозируется:

    • 78 миллионов (26%) взрослых в возрасте 18 лет и старше будут иметь диагностированный врачом артрит.
    • Среди взрослых с артритом примерно 44% ( 35 миллионов взрослых) сообщат об ограничениях активности, связанных с артритом.
    Распространенность и причины нетрудоспособности в стране

    На основании анализа данных NHIS за 2011–2013 гг., По оценкам, 10,4% (20,1 миллиона) взрослых трудоспособного возраста в возрасте от 18 до 64 лет сообщили о нетрудоспособности. Проблемы со спиной или шеей и артрит / ревматизм неизменно входили в тройку основных состояний, приводящих к инвалидности, независимо от возрастной группы, пола или основного хронического состояния.

    значок изображенияЗакрыть

    Текстовое описание доступно.

    Источник данных: Национальное интервью по вопросам здравоохранения за 2011–2013 гг.

    Ограничения распространенности артрита в зависимости от штата
    Программа

    CDC по лечению артрита анализирует данные Системы наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS) для получения оценок распространенности артрита в конкретных штатах. Карты распространенности ограничений, связанных с артритом, для конкретных штатов доступны на странице государственной статистики, в том числе:

    Перейдите в интерактивную базу данных индикаторов хронического заболевания (CDI), чтобы просмотреть оценки распространенности для конкретных штатов для ограничений активности и других выбранных характеристик распространенности артрита.

    CDC исследует инвалидность и ограничения, связанные с артритом

    Нет единого определения термина «инвалидность». В 2001 году Министерство здравоохранения и социальных служб выпустило рекомендацию по стандартам сбора данных по демографическим характеристикам, включая инвалидность. В результате постепенно вводится стандартизированный набор из шести вопросов, которые задаются в национальных обследованиях здоровья населения и связанных с ними обследованиях. Тем не менее, существует более 60 федеральных определений инвалидности, и всегда будет много определений, потому что люди с ограниченными возможностями не являются однородной группой.Различные определения, используемые по-разному для разных целей, будут продолжать существовать, и наше понимание инвалидности, измерения и использования данных об инвалидности будет продолжать развиваться с течением времени.

    Важно отметить, что одна и та же основная причина инвалидности у одного человека может влиять на другого человека по-разному. Важно помнить, что все люди могут быть здоровыми и хорошо жить с инвалидностью или без нее. Также важно оценить количество людей с ограниченными возможностями или ограничениями и типы трудностей, которые могут возникнуть, чтобы улучшить планирование программ и условий проживания.

    Программа

    CDC по лечению артрита рассматривает инвалидность и ограничения следующим образом:

    • Ограничения, связанные с артритом.
    • Особые функциональные ограничения.
    • Определения инвалидности из источников данных и для конкретных проектов.
    Ограничения, связанные с артритом

    Каждый человек с ограничением, «связанным с артритом», страдает артритом и сообщает, что его артрит является причиной определенных ограничений.

    • Ограничения активности, связанные с артритом (AAAL): «Есть ли у вас какие-либо ограничения в какой-либо из ваших обычных действий из-за артрита или суставных симптомов?»
    • Ограничение работы, связанное с артритом (AAWL): «В следующем вопросе мы имеем в виду оплачиваемую работу.Влияют ли теперь артрит или симптомы суставов на то, работаете ли вы, какой тип работы или объем выполняемой вами работы? »
    • Ограничение социального участия, связанное с артритом (AASPR): «В течение последних 30 дней в какой степени ваш артрит или симптомы суставов мешали вашей обычной социальной деятельности, такой как поход по магазинам, в кино, на религиозные или общественные собрания? ”

    Ограничения, связанные с артритом, могут быть представлены в виде процента среди взрослых с артритом (когда основное внимание уделяется взрослым с артритом) или доли среди всех взрослых (когда сосредоточено на всем взрослом населении).

    Особые функциональные ограничения

    Есть девять обычных повседневных занятий, которые многие люди с артритом считают «очень трудными» или которые они «делать не могут». Виды деятельности:

    • Беритесь за мелкие предметы.
    • Выше головы.
    • Посидеть около 2 часов.
    • Поднимите или перенесите до 10 фунтов.
    • Поднимитесь по лестнице без отдыха.
    • Толкните или потяните тяжелый предмет.
    • Пройдите 1/4 мили.
    • Постоять около 2 часов.
    • Наклонитесь, наклонитесь или преклоните колени.

    Публикации по конкретным функциональным ограничениям см. В: Theis KA, Murphy L, Hootman JM, Wilkie R. Ограничение социального участия среди взрослых США с артритом: популяционное исследование с использованием Международной классификации функционирования, инвалидности и здоровья. Уход и исследования артрита. 2013; 65 (7): 1059–1069.

    Источники данных и определения инвалидности для конкретных проектов

    Определения, обозначенные как «инвалидность», часто различаются в зависимости от используемого обследования и других критериев.Программа CDC по артриту использует данные и информацию из нескольких источников для характеристики инвалидности среди взрослых с артритом.

    Общая инвалидность. Типичный вопрос для выявления случая: «Из-за физического или психического состояния [есть ли у вас] трудности с выполнением любого из следующих действий в одиночку?» за которым следует список различных мероприятий. Дополнительную информацию см. В отчете Бюро переписи населения США «Американцы с ограниченными возможностями: 2010» внешний значок.

    Ограничение участия. Это относится к трудностям в жизненных ситуациях и иногда используется как общий термин для обозначения инвалидности. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) разработала эту концепцию как часть своей Международной классификации функционирования, инвалидности и здоровья (ICF). Структура отражает нарушения, ограничения активности, окружающую среду, личные факторы и ограничение участия как взаимосвязанные компоненты непрерывного функционирования. Применение концепции ограничения участия к различным условиям и ситуациям позволяет оценить способность человека участвовать (или не участвовать) в жизненных ситуациях.Измерение ограничений на участие в семейной жизни, работе и занятости, а также в общественной, социальной и гражданской жизни, среди других областей, дает ценную информацию для исследований и практики.

    • Ограничение на участие в общественной жизни отражает ограничение способности участвовать в определенных социальных мероприятиях и ситуациях (например, посещение друзей, посещение вечеринок, занятия хобби, волонтерство).
    • Ограничение на участие в сообществе отражает ограничение возможности участвовать в конкретных мероприятиях сообщества (например,g., местные клубы, собрания муниципалитета, посещение общественных центров или мест общественного отдыха) и само физическое сообщество. Поскольку окружающая среда влияет на способности, внешние характеристики окружающей человека среды (например, конструкция здания, лестницы, освещение, звук, тротуары, транспорт) идеально принимаются во внимание при оценке ограничения участия.

    Кроме того, структура ICF признает, что приспособления и адаптации могут отменять ограничения; например, трость или пандус могут обеспечить доступ к общественным мероприятиям и объектам.Для получения дополнительной информации см. Внешний значок Международной классификации функционирования, инвалидности и здоровья (ICF) ВОЗ.

    Для получения дополнительной информации об ограничении возможностей и ограничении участия см. Страницу обзора инвалидности на веб-сайте CDC Disability and Health.

    Другие источники данных об инвалидности

    Исследование влияния на здоровье состояний артрита (ACHES)

    В 2005–2006 годах программа CDC по лечению артрита провела первое национальное исследование, посвященное артриту, — Обследование последствий для здоровья при артрите (ACHES).ACHES — это общенациональный телефонный опрос с набором случайных цифр среди неинституционализированных взрослых в США в возрасте 45 лет и старше, призванный сформировать более полную картину воздействия артрита или совместных симптомов на жизнь людей.

    • Значок PDF с документацией по данным ACHES [PDF — 922KB]
    • Спецификация вопросника ACHES pdf icon [PDF — 360 КБ]
    • Публикации об ограничении участия добровольцев, связанных с артритом, ограничении участия в сообществе и ограничении участия в общественной жизни, соответственно, см .:
      • Тайс К.А., Мерфи Л., Хутман Дж. М., Хелмик К. Г., Сакс Дж. Дж.Артрит ограничивает участие волонтеров: распространенность и корреляты статуса волонтеров среди взрослых с артритом. Уход и исследования артрита. 2010; 62 (7): 907–916. абстракциявнешняя иконка
      • Тайс К.А., Фурнер С.Е. Закрыть в? Влияние хронических состояний на участие сообщества в ограничении пожилых людей. Журнал исследований старения. 2011; 759158. DOI: 10.4061 / 2011/759158.
      • Тайс К.А., Мерфи Л., Хутман Дж. М., Уилки Р. Ограничение участия взрослых в США с артритом: популяционное исследование с использованием Международной классификации функционирования, инвалидности и здоровья. Уход и исследования артрита. 2013; 65 (7): 1059–1069.
    Система данных об инвалидности и состоянии здоровья (DHDS)

    DHDS — это интерактивный онлайн-инструмент для сбора данных, который помогает пользователям переводить данные на уровне штата, относящиеся к инвалидности, в ценную информацию для общественного здравоохранения.

    С помощью этого инструмента CDC пользователи могут настраивать способ просмотра данных об инвалидности и состоянии здоровья по всей стране, что упрощает:

    • Получите информацию о неравенстве здоровья.
    • Определите тенденции.
    • Помогите поддержать разработку финансово ответственных, основанных на фактических данных программ, услуг и политик, которые охватывают людей с ограниченными возможностями.

    Эти данные доступны аналитикам.

    Среди множества функций DHDS позволяет фильтровать информацию, относящуюся к артриту.

    Посетите веб-сайт DHDS для получения дополнительной информации и просмотра данных через интерактивные карты и таблицы данных.

    Ресурсы для инвалидов

    Многие ресурсы доступны для людей с артритом и без него, имеющих инвалидность или ограничения:

    Список литературы

    1.Тайс К.А., Роблин Д., Хелмик К.Г., Луо Р. Распространенность и причины нетрудоспособности среди взрослого населения США трудоспособного возраста: 2011-2013 гг., NHIS. Disabil Health J . 2018; 11: 108–115. DOI: 10.1016 / j.dhjo.2017.04.010. PMID: 28476583.
    2. Барбур К.Э., Хелмик К.Г., Скучно М., Брэди Т.Дж. Жизненно важные признаки: распространенность диагностированного врачом артрита и ограничение активности, связанное с артритом — США, 2013–2015 гг. Morb Mortal Wkly Rep. 2017; 66: 246–253. DOI: 10.15585 / mmwr.mm6609e1
    3. Hootman JM, Helmick CG, Barbour KE, Theis KA, Boring MA.Обновленная прогнозируемая распространенность диагностированного врачом артрита и связанного с артритом ограничения активности среди взрослого населения США, 2015–2040 годы. Артрит и ревматология .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *