?

Log in



Основное возражение Ужаса против бегемотизма выглядит так: бегемот не нутрит строительство акведуков, он хочет поливать украинский огородик, таская вёдра на горбу из ближайшего пруда.

Тогда как Ужас способен указать новый путь человечеству, осуществив масштабнейший многотриллионный проект по созданию новых потралов.

Бегемот - мелкий украинский торговец, коробейник, прожирающий ресурсы человечества, никогда не построит маяк, помогающий всем рыбакам побережья.

И тут на сцену выходит индус из ролика. Вкратце: чувак "из говна и палок" сделал набор для определения, болен ли человек малярией или нет. Микроскоп сделан из картона, внутри светодиодная подсветка "предметного стекла" и одна лупа, дающая 150-кратное увеличение. Центрифуга сделана по принципу детской игрушки типа йо-йо (но не йо-йо, называется как-то не так, и проще, у меня была в детстве такая).

Эталонное, даже пародийное бегемотское решение на коленке, цель которого - облегчить и спасти жизнь ДРУГИМ, при этом МНОГИМ ДРУГИМ.

Интересно, что если бы с задачей столкнулся Ужас, он бы её зафейлил так, как только можно. Было бы сказано примерно следующее:

1) Если разделить все деньги Гейтса (дело в его фонде происходит) на 10к стоимости центрифуги и микроскопа, то есть грубо 1 миллиард на 10к, то получится 100 тысяч деревень, этого для Индии наверняка достаточно. При оптовой цене хватит и на дизель-генераторы. А если индусы-селюки проебут оборудование, то сами виноваты, в Краснодаре было лучше.

2) Я не буду делать это, пока мне не дадут 2 миллиона долларов.

3) Я сделал гораздо лучше, но меня приковали в подвале и отобрали. Выкройка была посчитана на Фортране.

4) Я не буду разрабатывать такое в свободное от работы время, потому что сильно устаю после работы.

5) Самые лучшие линзы были в ГОИ, а это фуфло, даже в руки брать не хочется. Технология утеряна.

6) Я сделал питч, но руководство "не даёт".

7) Я сделал, но оно сломалось, Линукс фуфло.

Okja

Спойлеры!

Как начал бы рецензию на такой фильм Юрий Герман (это НЕ папа Алексея), "прекрасно осознавая, насколько просчитан и манипулятивен этот фильм, невозможно удержаться от..." (того, чтобы фильм понравился).

С годами и просмотренными фильмами проводить время за кино становится всё скучнее и скучнее, потому что понимаешь, как это всё построено, теряется магия. А если у человека есть "звание" режиссёра, то есть он известен именно как "режиссёр", а не просто как один из бесчисленной команды, занимающейся производством фильмов на конвейере, то, скорее всего, смотреть будет ещё скучнее, потому что в этом случае вместо апробированных зрительских схем будут подсовываться такие же апробированные "символы", "режиссёрские находки" и "стилевые элементы".

Но иногда, увидев что-то в фильме, вместо быстро проходящего удовольствия от осознания очередного расшифрованного символа я чувствую зависть. Мне хотелось бы, чтобы этот элемент придумал я...

В "Окче" такое было 4 раза.

1) Главная героиня, оказавшись в офисе Монсанто (в фильме корпорация называется "Мирандо", но мы-то понимаем...), разбегается и бросается в закрытую стеклянную дверь. Дверь выдерживает удар... ровно столько, сколько требуется зрителю, чтобы обдумать мысль "вот наивная дура". И тотчас после стекло трескается, открывая путь.

Крайне остроумное решение, пересмотрел три раза. Посыл - надо просто ударить посильнее, даже если крепость кажется неприступной.

2) Герой Пола Дано жестоко избивает своего товарища по организации, до этого нелепо и полупародийно избегая насилия в гораздо более подходящих ситуациях с чужаками. Аналогичный приём режиссёр использовал и в Snowpiercer, когда у солдат не было патронов, зато учителя в школе были ими снабжены в изобилии. Удачный смысловой контрапункт, одним махом превращающий вроде бы положительных героев со своими недостатками в тоталитарную секту.

3) Первое, что видит Окча по дороге в Нью-Йорк - кладбище. Фильм с его погонями и почти слэпстиком в этой точке неожидано обретает классическую мощь.

4) В начале своего пути "в большой город" дед говорит дочери - ты всё время проводишь со свиньёй, а ведь ты уже почти взрослая, тебе надо в городе найти парня... А заканчивается фильм тем, что героиня возвращается домой с Окчей и маленьким поросёнком.

Надточий бы протолковал этот момент так: поросёнок есть ребёнок героини, и на это работает несколько символов из фильма - героиня два раза спит рядом с Окчей, один раз прямо на свинье, второй - рядом со свиньёй, и утром чистит Окче зубы настолько тщательно, что Окча её наполовину проглатывает.

2 Setup: data and methods
There are several flavors of the macroeconomic theory of convergence. In this paper,
we are concerned mainly with so called ‘σ -convergence’ predicting a decrease in the
dispersion of income/growth across countries as opposed to the somewhat weaker ‘β-
convergence’ which holds that the economies of poorer countries will grow more rapidly
than those of richer ones. In [] it was shown that β-convergence is a necessary but not
sufficient condition for σ -convergence. There are a number of proposed and plausible
explanations for why this dynamic should occur. For instance, in a globalized economy,
relatively rich nations will experience faster rates of diminishing returns on freely traded
means of production, technologies, and innovations, than poorer countries. As a result,
poorer countries will realize faster relative rates of growth than rich countries. In fact, the
literature is littered with interpretations of what even counts as growth characteristics for
nations [–]. These dynamics are understood to act on very long timescales. For that
reason, it is important that growth studies that aim to investigate convergence dynamics
work with panel data at the longest timescales available.

Sampling issues notoriously frustrate attempts to observe convergence. For instance,
[] observed that the estimated speeds of β-convergence are so surprisingly similar
across data sets, that economists can use a simple rule: economies will converge at a speed
of two percent per year. And in [] it is was argued that σ -convergence did not occur
across the United States, or within a majority of the individual US states, from  to
. Up to a point, our work, below, seems to affirm the former. However, in the wake
of the economic crisis and in the data after , we also observe strong divergence dynamics.
So, in certain contexts, at certain statistical moments, and under certain decompositions
of the theory itself, our work lends credibility to both. That is, depending on
where, when, and how (with what instrument) one looks, one can obverse strong convergence
or strong divergence dynamics. Ultimately, we believe that this supports the need
for a gentle reassessment of the criteria, data, and instruments employed and deployed.
While proposed explanations for why the existence of such theorized dynamics should
occurmay be intellectually or politically satisfying, fromthe perspective of economic theory,
they ultimately do more to direct attention toward data and model selection rather
than to establish the validity of the theory itself. We argue that the following discussion
contributes a novel model of an additional, independent data set that provides evidence
for the existence of convergence and divergence dynamics.
****************************************

Вот очень хороший конструкт, Ужас молодец: "Ultimately, we believe that this supports the need
for a gentle reassessment of the criteria, data, and instruments employed and deployed."

the need for a gentle reassessment
the need for a gentle reassessment
the need for a gentle reassessment

И вот это тоже хорошо: "While proposed explanations for why the existence of such theorized dynamics should occurmay be intellectually or politically satisfying, fromthe perspective of economic theory, they ultimately do more to direct attention toward data and model selection rather than to establish the validity of the theory itself."

Вроде всё понятно, читаю дальше.

In what follows, we introduce a novel method with its own, independent set of microstate
assumptions and conditions to detect, sense, or ‘observe’ the theorized macroeconomic
phenomena known as ‘economic convergence’ and ‘divergence’. In particular, we use
the highly calibrated, high resolution (pixel-level) heterogeneousmagnitude of changes in
detectable light spillage over time as a salient proxy for the dynamism of human economic
activity. Given that, theories of economic convergence and divergence are, at bottom, concerned
with relative changes in economic activity over time, our approach can serve to
supply robustness to these theories since the derivation, identification, and measurement
of these phenomena can be achieved with novel parameters that are completely independent
from those used in all adjacent models.Moreover, in [] it was strongly argued that
the real test of economic convergence is a consistent diminution of variance, not among
themeans of aggregate variables, but among individual enterprises and households, there
by, rather indirectly, arguing against the plausibility of observing convergence dynamics
in models of aggregate national accounts data.
The remainder of this paper is organized as follows: Section  describes our data and
method (our Celestial Observatory), Section  presents our results, and Section  serves
as a summary and discussion.
**********************************************

Пока всё понятно.

Разбираем подробно второй абзац из прошлой записи.

Remote sensing can be used to add robustness to and support the empirical validation of economic theories.
Это понятно.

As stated above, the macroeconomic tradition for the observation and measurement
of phenomena that are predicted by theory has been the employment of surveying and
accounting to gather data to which a model can be fit.

Это непонятно. Я даже на русский не могу это перевести. Ну например - имеется ли в виду конкретно кейс из второго абзаца снизу на прошлой странице, то есть [15-20], или речь о проверке моделей вообще?

Что если так:

Как было указано выше, в рамках макроэкономической традиции для наблюдения и измерения явлений, предсказанных теорией, применяются опросы и (бухгалтерский) учёт, которые и помогают собрать данные, пригодные для использования в модели.

Дальше
Apart from precise geographic and temporal resolution, the obvious benefits of these means of data acquisition are the uniform units of measure which are central to the internal structure of a given macroeconomic theory.

[Кроме / если не считать] возможностей получения точных данных по времени и географическому положению, эти средства получения данных служат однородными единицами измерения, являющимися центральными элементами внутренней структуры данной макроэкономической теории.

***********
Ага - скорее всего, Ужас тут собирается "ругать" опросы и бухгалтерию, но это становится ясно только чуть дальше. Сейчас он их "хвалит".

Да, точно. Уже следующий абзац построен по принципу "да, но, и ещё более но".

However, [ДА] to say nothing of the severe and highly problematic limitations
introduced by sample size [НО], the obvious drawbacks surround precision and accuracy of the measured units so that efforts to improve models and, therefore, theory require, at bottom, efforts to improve the institutional infrastructure needed for such measurement [ЕЩЁ БОЛЕЕ НО].

Похоже, разобрался.

Crucially, recent work has shown robust correlations between the relative intensity of
spatially disaggregated nighttime luminosity and GDP at both national and subnational
resolutions. Moreover, this work has demonstrated that using nighttime luminosity does
particularly well at resolving national and subnational GDP in countries that otherwise
lack the administrative statistical infrastructure necessary to derive high-quality national
accounts data []. Nevertheless, bymerely observing statistical correlations between terrestrial
light spillage and GDP, the extant literature on leveraging nighttime luminosity
data for economic analysis has done little to informor validate theory about global growth
and production dynamics.

In this paper, we argue and demonstrate that passive remote sensing of the Earth’s surface
can be leveraged to do more than merely proxy static accounting. Remote sensing
can be used to add robustness to and support the empirical validation of economic theories.
As stated above, the macroeconomic tradition for the observation and measurement
of phenomena that are predicted by theory has been the employment of surveying and
accounting to gather data to which a model can be fit. Apart from precise geographic
and temporal resolution, the obvious benefits of these means of data acquisition are the
uniform units of measure which are central to the internal structure of a given macroeconomic
theory. However, to say nothing of the severe and highly problematic limitations
introduced by sample size, the obvious drawbacks surround precision and accuracy of the
measured units so that efforts to improve models and, therefore, theory require, at bottom,
efforts to improve the institutional infrastructure needed for such measurement. At
a deeper level, and for the purposes of validation, the constraint placed on the primary
models of these theories by their parameterization and the near axiomatic requirement of
specific units (e.g., currency values) of measure in those parameters will ceaselessly frustrate
attempts to resolve inconsistencies between theoretical assumptions and observed
data. Thismay seem trivially obvious, but resolving such inconsistencies without substantial
modifications to either method or theory (or both) is anything but. These problems
are further compounded when the phenomena predicted by theory are, seemingly, only
observable by such indirect means.

Последний абзац непонятен, надо подумать над ним больше. Понятно, что Ужас предлагает свой метод в качестве универсальной площадки для проверки разного рода экономических теорий (и в следующем абзаце), но то ли я с трудом продираюсь через такие длинные предложения. то ли тут действительно "много нот".

Additionally,many nations either lack the necessary organizational or administrative infrastructure
to construct accurate and reliable, if nevertheless basic, national accounts or
they seek to frustrate the transparency of accounts data for political reasons or economic
gain as noted in [, ]. As a result,many theories that are central tomacroeconomics often
have an outsized influence on policy even when empirical validation of those theories
is missing or, worse, misleading. Extensive discussion of related issues in [–] stresses
the importance of rigorous model verification using a wide variety of methods.
While it is not at all clear what the direct observation of, for instance, gross domestic
product (GDP), would be, it has been demonstrated that reliable proxies other than variables
in national accounts data can been derived through the passive remote sensing of
the Earth’s surface from space. In particular, nighttime luminosity data has been shown
convincingly to be a useful and reliable proxy for socioeconomic statistics [–]. For instance,
the strong correlation between aggregate real GDP growth and aggregate changes
in luminosity levels was found in [] to be highly significant for the period -.
What is more, [] found that variations in GDP explain roughly  percent of observed
variation in the aggregate nighttime light emissions.

Более грамотные коллеги Тестов и Отец Фёдор меня поправили, правильный текст статьи Ужаса вот тут. Соответственно моя критика неправильно оформленной точки в прошлой записи неправильная.

The rise of more creative and powerful simulation, modeling, and computation along with a superlinear expansion in both the variety and size of data is transforming science [, ]. From high energy physics to cosmology, biology, and genetics, sophisticated instrumentation, massive, high throughput experiments and observatories are increasingly leveraged by scientists and scholars to empirically validate deep, longstanding theories [–].

Nevertheless, in many fields, it is still too often the case that deep theory remains untested due to the relative dearth of available, system wide data that would be necessary and sufficient for validation. Data of the commensurate size and shape needed to validate a big theory is often either merely unattainable, too expensive to derive, too elusive to observe, and, for some theories, it may simply be unclear what would so much as count as appropriate data in the first place. Where the requisite data needed to validate a given theory or even observe a theorized phenomenon is lacking, researchers often turn to various methods of indirect detection. An obvious example here is the search for empirical validation of the existence of weakly interacting massive particles [, ].

Perhaps not as obviously, many macroeconomic theories, the validity of which carry huge practical, political, and social ramifications, also rely on indirect detection for validation. Data for inferring the state or dynamics of many subnational, national, and global economy-wide phenomena (e.g., employment, income, production, migration, etc.) are gathered through national income and product accounts surveys. Moreover, given that these data are collected almost exclusively through surveying, they are often very small and of uncertain quality relative to the broad importance of the object of study. For instance, in the United States, data on national unemployment is gathered monthly by the Bureau of Labor and Statistics by surveying roughly 0.02%% of US households. These data are then modified with additional data weighting and statistical adjustments to enhance their stability over time []. As a result, these data and the dynamics that are subsequently inferred from them are often unreliable. To give an example, [] demonstrated that much of the observed decrease in US interstate migration was, in fact, a statistical artifact attributable to the Census Bureau’s introduction of a seemingly minor change to its procedures for imputing missing data.

Вроде пока все слова понятны. Читаю дальше.


Making of Macarons Hippopotame Voeux animateurs from Nicolas Deveaux on Vimeo.

The rise of more creative and powerful simulation, modeling, and computation along
with a superlinear expansion in both the variety and size of data is transforming
science, [1, 2]. From high energy physics to cosmology, biology, and genetics, sophis-
ticated instrumentation, massive, high throughput experiments and observatories
are increasingly leveraged by scientists and scholars to empirically validate deep,
longstanding theories. [3-5].

Корректор ленится. Или в первом предложении убрать запятую перед квадратной скобкой, или во втором предложении убрать точку.

В целом угадывается выспренный стиль Ужаса - все эти powerful, superlinear, massive, high throughput, deep, longstanding можно найти даже тут: "фундаментально, гораздо более высокого, значительно более высокой" и т.д.

Прекращаю изучать Ужаса и начинаю изучать его статью.

https://arxiv.org/pdf/1604.04312

Convergence of Economic Growth and the Great Recession as Seen From a Celestial Observatory

Нет и не будет, обработка массива данных по России требует порядка 10-20 тысяч часов времени, и единственного в мире человека, способного это сделать, убили.

Нет и не будет, обработка массива данных по России требует порядка 10-20 тысяч часов времени, и единственного в мире человека, способного это сделать, убили.

Нет и не будет, обработка массива данных по России требует порядка 10-20 тысяч часов времени, и единственного в мире человека, способного это сделать, убили.