Кросс дистанция: Кроссовый бег: дистанции, особенности, виды

Кроссовый бег: дистанции, особенности, виды

Рассказываем, что такое кроссовый бег, почему это не то же самое, что и трейл, но так же полезно, и причём тут собаки и зайцы.  

Что такое кроссовый бег

Кроссовый бег – это бег по пересечённой местности, то есть по природной трассе, по траве, грунту, холмам. Это может быть лес, парк, нечто похожее на поле для гольфа.

Кроссовый бег как вид спортивной забавы с определёнными правилами родился в Англии 19 века. Участники cross country running должны были разделиться на две группы: воображаемые зайцы и воображаемые собаки. «Зайцы» убегали, оставляя за собой «следы», чаще всего это были куски бумаги. «Собаки» должны были выследить их и догнать. Первые забеги такого типа начались в 1830-е гг, а через 30 лет, в 1867 году, были утверждены национальные состязания за чемпионские титулы.

Конечно же, игры проходили на природной территории, потому что она подходит под задумку «охоты», да и других мест для бега особо не было. Примерно в таком виде кроссовый бег пришёл в нашу современность – быстрый, активный забег на природе.      

Особенности кроссового бега

Чтобы понять особенности кроссового бега, проще всего сравнить его с трейлом. Трейлы тоже бегают по холмам и пересечённой местности, но трейловые забеги продолжительнее, а ландшафт более крутой. В случае с трейлом это чаще всего горы, иногда с большим набором и перепадом высоты. Трейлы также бегают в пустынях.

Дистанции на трейле всегда больше, некоторые забеги длятся часы и сутки. Если видите забег на 12 и более километров на природной территории, то это уже не кросс – это трейл.

Трейловые трассы почти всё время проходят там, где есть речки, грязь, сложный ландшафт, для прохождения которого иногда нужно переходить на шаг. В кроссовом беге на трассах тоже могут встречаться речки и грязевые участки, но соревнования проводятся исключительно на грунте, пусть и холмистом.

Кроссовый бег относится к легкоатлетической дисциплине. У него есть общие рекомендации по продолжительности и особенностям трассы, хотя строгая международная стандартизация невозможна. Международная организация легкоатлетических федераций (IAAF) даёт лишь рекомендации относительно кроссового бега, так сказать – идеальной трассы. 

Что такое трейлраннинг: особенности трасс, требования к участникам и экипировке

Тренировочные планы к марафону и полумарафону. Скачайте и начните подготовку сегодня.

фото: Беговое сообщество

Виды кроссового бега

Повторим, что международного общепринятого стандарта кроссового забега нет – слишком отличаются природные ландшафты и погодные условия в разных регионах. Но IAAF так описывает идеальную трассу на кроссовом забеге: 

• Это типичный лесопарк с относительно небольшим перепадом высот или типичное поле для гольфа. Кстати, за рубежом на полях для гольфа часто разрешается проводить кроссовые забеги. В общем, кроссовый забег – это природная территория, по которой сможет проехать, например, горный велосипед.
• Это последовательность естественных препятствий в виде холмов и иногда рек, которые требуют от спортсмена смены тактики бега, но позволяют поддерживать ровный темп. Отрезки со сменой ландшафта примерно равны, но превалирует сложный рельеф, то есть ровные участки короче холмистых.
• Это травянистая трасса с минимумом дорог, в идеале без них либо по грунту.
• Это круги от 1750 до 2000 метров. Такие циклы делают на международных соревнованиях.
• Трасса должна иметь от 400 до 1200 м ровного участка на старте до первого поворота, чтобы избежать столпотворения участников и падений.
• Старт происходит одновременно для всех участников с одной линии или дуги по выстрелу судьи.
• На финише бегун пересекает линию и уходит по отдельному коридору, как и на любых соревнованиях по бегу.
• Забеги-кроссы проводятся весной или осенью.

Так выглядит классический кроссовый забег. От одного соревнования к другому варьируются дистанции и местность, а также погодные условия. Но чаще всего дистанции на кроссах бывают не больше 12 километров.

Некоторые классификации относят к кроссам и трейловые забеги, и новый вид бега в горах – скайраннинг. Но мы бы с такой классификацией поспорили, поскольку у этих забегов отличаются экипировка, цель и ландшафт, который меняет саму суть кроссового бега.

Зато к кроссовому бегу вполне можно отнести спортивное ориентирование – бег с элементами ориентирования на местности. Задача участников – найти контрольные точки, отметиться на них и при этом обогнать соперников. Но дистанции на них могут быть больше обычных кроссов. Плюс нет строгого направления трассы. Бегуны могут достигать точки любым путём, лишь бы не заблудиться.

Дистанции в кроссовых забегах

Длина дистанции кроссовых забегов обычно составляет от 3 до 12 километров. Опять же, дистанции отличаются от одного конкретного забега к другому. Вновь возьмём за основу соревновательный стандарт.

Спортсмены делают от трёх до шести кругов длиной от 1750 до 2000 м в зависимости от гонки и возрастов участников.

Взрослая дистанция – 12 км. Старший возраст соревнуется в дистанциях на 10 км. Юноши соревнуются в забегах на 8 км, а девушки в забегах на 6 км.

Любительские кроссовые забеги, по сути, отталкиваются от этих стандартов. Можно рассмотреть один из самых популярных московских забегов – кросс «Лисья гора». Он проводится в Битцевском лесопарке. Трасса строится из кругов в 2 километра, максимальная дистанция – 8 км, то есть четыре круга. Организаторы описывают трассу как грунтовую с встречающимися лужами и грязью. 

Техника кроссового бега

Техника кроссового бега в основах мало чем отличается от обычной техники бега – требования к движениям рук и ног те же. Между тем, физика бега будет меняться на протяжении всей дистанции, в зависимости от бега вверх или со спуска, также будет меняться степень нагрузки и механика бега.

В отличие от шоссейного бега, на кроссе иная постановка стопы. В кроссовом беге нога опускается на землю всей стопой и даже с особым акцентом на пятку. Во-первых, вниз с горки с носка не побежать. Во-вторых, большая площадь постановки стопы даёт большую устойчивость на скользкой траве или грязи.

В целом, на кроссовом забеге от бегуна требуется не столько идеальная техника, сколько сиюминутная смена тактики и умение видеть то, что под ногами. Корни, камни, шишки, лужи и грязь заставляют спортсменов быстрее соображать, куда именно поставить ногу, а не как.

фото: Nattrass/Getty Images, источник: runnersworld.com

От бегуна на кроссе требуется большая сила и выносливость ног, сила голеностопных суставов, мышц бёдер, чтобы преодолевать холмистые препятствия. Нужны развитые мышцы корпуса, которые помогут сохранять равновесие и устойчивость.

Так что участникам кроссов имеет смысл делать упор на общую физическую подготовку, силовые тренировки, плиометрические упражнения, обращать внимание на тренировку мышц-стабилизаторов, укрепления мышц стопы и кора. Имеет смысл также делать взрывные упражнения, вроде бёрпи, выпрыгивания из приседа и прыжковые выпады. 

Ещё один аспект подготовки – пробежать кросс хорошо не получится, если не тренироваться на пересечённой местности. Научиться бегать по траве, неровной дороге, перепрыгивать корни и ямы можно только в том случае, если бегать в лесопарке или в лесу.

На самом забеге значение имеет индивидуально подобранная стратегия забега. Особенность трассы, которая начинается с ровного участка, позволяет стартовать быстро, а при грамотной подготовке и правильном распределении сил на забеге одинаковый темп получится поддерживать на всей дистанции – с усиленной работой, забегая вверх на холм и отдыхая на спуске с холма.

Польза кроссового бега

Кроссовый бег развивает сердечно-сосудистую систему и лёгкие, а подготовка к нему помогает снизить вес, подтянуть мышцы и развить их силу. Целевая подготовка к кроссу помогает развивать взрывную силу и мощь, «прорисовать» мышечный рельеф, особенно на ногах.

Но главная изюминка кроссового бега в том, что для участника, настроенного серьёзно, это настоящее физическое и психологическое испытание на выносливость, силу, выдержку. Заставить себя, не снижая темпа, вбежать в холм до самого конца – это потребует собранности и дисциплины.

Особенности выбора экипировки

На кроссовых забегах не нужна дополнительная экипировка. Наоборот, бежать их надо налегке – рюкзаки на кроссовых бегах не используются, сумки для бега тоже, потому что на классических забегах можно обойтись без воды и без перекусов.

Особенность экипировки для кроссов только в подборе обуви. Это должны быть трейловые кроссовки, то есть с хорошим протектором, либо шиповки.

Имеет смысл брать кроссовки с водоотталкивающим покрытием, например, GoreTex. Особое внимание уделите носовой части кроссовок: хорошо бы, чтобы у них была защита пальцев ног, Toe Protector – от травмирующих ударов о камни или корни. Также эта часть обуви должна быть достаточно просторной, чтобы при беге вниз пальцам было достаточно места.

В остальном рекомендации подбора экипировки к забегам такие же, как и к любым соревнованиям. Обувь на полразмера больше, спортивная одежда по погоде, беговые бесшовные носки.

Кстати, на многих кроссах запрещается бегать в наушниках, чтобы слышать, что происходит вокруг. Не разрешается бегать без маек, чтобы снизить травмоопасность при возможных падениях.

Соревнования по кроссовому бегу в России и мире

Один из классических вариантов кроссового забега в России уже был назван. Это кросс «Лисья гора» в Битцевском парке в Москве. Проходит весной. Круг 2 км, грунтовое покрытие. Дистанции от 2 до 8 километров: юноши и девушки бегут 4 и 2 км, взрослые участники могут пробежать от 4 до 8 км.

Ещё один вариант кросса в Битцевском парке – «Быстрый пёс». Его участники пробегают не в одиночку, а со своей собакой. Участники бегут один круг в 2 км. Обязательно участие четвероногого компаньона.

Ежегодное событие – кросс для лыжников «Царь горы» в Подмосковье. Это молодёжное соревнование для воспитанников лыжных секций. Мероприятие проходит осенью и закрывает бесснежный сезон подготовки. Трасса проходит в лесистой и холмистой местности на грунтовом покрытии. Дистанции – от 500 метров до 8 км. Этот ежегодный забег немного похож на популярные за границей национальные состязания для школьников.

Это лишь некоторые примеры проводимых соревнований по кроссовому бегу в России, больше забегов на любой вкус вы сможете найти в нашем календаре.  

В мире проводятся национальные чемпионаты в кроссовом беге – в Канаде, в Австралии, в США, в Англии. Помимо взрослых участников, которые борются за чемпионские титулы, в подобные соревнования активно вовлекаются школьники и учащиеся колледжей: особенно это популярно в Англии, Канаде и США.

По прямому запросу можно найти десятки состязаний на дистанциях 5-10 километров для юношей и девушек. Некоторые соревнования длятся несколько дней подряд, потому что в них участвуют целые команды – по несколько участников от каждой школы.

Дисциплины и виды бега — Библиотека знаний

Легкая атлетика объединяет несколько спортивных дисциплин — прыжки, спортивную ходьбу, метания, но наиболее популярная среди них — бег, который в 1896 году стал олимпийским видом спорта. Соревнования по бегу могут проводиться не только на легкоатлетических стадионах с размеченными дорожками, но и широко распространены такие виды соревнований, как бег по шоссе, по пересечённой местности, массовые городские забеги.

Стадионные беговые дисциплины

Короткие дистанции

спринт

60 м, 100 м, 200 м, 400 м

барьерный

60 м, 80 м, 100 м, 110 м, 400 м в закрытом помещении: 50 — 60 м

Средние дистанции

800 м, 1000 м, 1500 м, 1 миля, 2000 м, 3000 м

Длинные дистанции

2 мили, 5000 м, 10 000 м, 42 195 м

Бег с препятствиями

4×100 м, 4×200 м, 4×400 м, 4×800 м, 4×1500 м, с барьерами, «шведская эстафета»

Спринтерский и барьерный бег

Спринт — бег на короткие дистанции от 60 до 400 м по стадиону. Он входит в состав многих нормативов для спортсменов. Спринтер тратит во время соревнований много сил, рекомендовать такой вид бега можно только очень здоровым людям.

Усейн Болт из Ямайки считается самым быстрым человеком Планеты. Ролики с его забегами пользуются огромной популярностью у телезрителей и занимают верхние строчки рейтингов в соцсетях. Самые яркие рекорды Болт поставил на Чемпионате мира в Берлине в 2009 году на открытом воздухе: 9,58 на 100-метровке и 19,19 на дистанции 200 м.

Барьерный бег — спринтерский вид бега, когда спортсмену необходимо преодолевать барьеры, установленные на равных расстояниях. Бег на короткие дистанции летом: 110 м для мужчин, 100 м для женщин и бег на целый круг 400 м с барьерами. «Зимние» дистанции в закрытых помещениях: 50 или 60 м. Высота барьера зависит от пола и возраста спортсмена, а расположение барьеров — от длины дистанции.

Бег на средние дистанции

Средние дистанции — от 800 м до 3000 м. Дистанция 600 м также относится к средним и чаще используется как тренировочная. Соревнования на ней проводятся реже, причем в основном в закрытых помещениях или для детей старшего возраста. 800 м и 1500 м — являются олимпийскими дистанциями. Соревнования по бегу на остальных дистанциях имеют обычно статус коммерческих или проводятся в рамках местных чемпионатов. Дистанция 3000 м часто используется в беге с препятствиями (стипль-чез).

Кения – родина самых выносливых бегунов. Гордость страны – рекордсмен на дистанции 800 м Дэвид Рудиша. 9 августа 2012 года на Олимпийских играх в Лондоне спортсмен без особых усилий пробежал 800 м за 1:40,91. Скорее всего, это не последнее мировое достижение кенийца.

Бег на длинные дистанции (стайерский)

Длинными считаются дистанции свыше 3000 м или 2 миль. Дистанции на 5000 м, 10000 м и 42195 м (марафон) являются классическими олимпийскими, бегуны соревнуются на стадионах или бегут по шоссе.

«Радуйтесь люди, мы победили!» — греческий воин Фидиппид донёс радостную весть в Афины и упал замертво. Сейчас марафонскую дистанцию бегут не гонцы с радостными вестями, а профессионалы, стараясь показать лучшее время. И самый быстрый и выносливый сегодня – кенийский бегун Патрик Макау. Он пробежал Берлинский марафон в 2011 году за рекордные 2:03,38.

Стадионные дистанции измеряются в метрах, шоссейные пробеги — в километрах (например, на стадионе проводят соревнования на 5000 метров, а по шоссе — 5 километров). Бег на длинные и средние дистанции подходит как начинающим любителям для похудения и укрепления жизненного тонуса, так и опытным профессионалам в качестве общефизической подготовки.

Часовой бег

Легкоатлетическая дисциплина, в которой результатом является расстояние, преодоленное спортсменом за один час по дорожке стадиона.

Соревнования по часовому бегу начали проводиться с конца XVII века. Первый мировой рекорд был зарегистрирован в 1904 году и принадлежит англичанину Альфреду Шраббу.

Бег с препятствиями (стипль-чез)

Бег с препятствиями или стипль-чез — яркое и зрелищное соревнование с непредсказуемым финалом. Это бег на дистанцию в 3000 м на открытом стадионе (или 2000 м в манеже), во время которого приходится преодолевать несколько препятствий, представляющих собой тяжелые конструкции и одно главное — массивный барьер перед ямой с водой.

Гимн России на легкоатлетических соревнованиях мирового уровня исполняется не так часто, как нам бы всем этого хотелось. Поэтому яркие победы наших спортсменов так ценны. Гульнара Самитова-Галкина завоевала золото на дистанции 3000 м с препятствиями с фантастическим временем 8:58,81, финишировав с сильным отрывом от соперников на Олимпийском стадионе в Пекине в 2008 году.

Эстафеты

В легкой атлетике эстафета — это поочередное прохождение бегунами этапов дистанции, где передача очереди осуществляется с помощью эстафетной палочки. Эстафетные команды соревнуются между собой в скорости прохождения всей дистанции.

Классическая эстафета состоит из 4-х этапов по 100 м или 400 м: 4х100 м, 4х400 м.

В закрытых помещениях из-за виражей проводят эстафеты 4х200 м и 4х800 м.

На чемпионатах по эстафетному бегу есть такой вид эстафеты как 4х1500 м.

Также встречаются и другие виды эстафет, проводимые на стадионе:

4х110 м с барьерами.

«Шведская эстафета» 800 м + 400 м + 200 м + 100 м. Такие эстафеты проводятся на чемпионатах по эстафетному бегу.

Во многих странах популярна эстафета экиден (марафонская), в которой роль эстафетной палочки выполняет лента.

Беговые дисциплины вне стадиона

Бег по шоссе (пробеги)

Бег на дистанции длиннее 10 км, как правило, организуется не на стадионах, а на дорогах или шоссе под открытым небом. Организаторы соревнований стараются подобрать дистанцию без ярко выраженных спусков и подъемов, с минимальным количеством ветреных участков. Бегать на сверхдлинные дистанции по шоссе всегда сложнее, чем на стадионе. К таким дистанциям относятся в том числе:

Марафон. Длина дистанции 42 км 195 м. Это классическая олимпийская легкоатлетическая дисциплина для мужчин и женщин. Иногда термин «марафон» применяется как название или характеристика соревнований на длинные дистанции в экстремальных условиях или на сильно пересеченной местности.

Полумарафон. Как видно из названия, длина этой дистанции в два раза короче классической марафонской и составляет 21 км 97,5 м. Соревнования проводятся на шоссе или в городских условиях. Несмотря на то, что полумарафон не является олимпийской дисциплиной, он популярен среди любителей бега. Во многих крупных городах— Чикаго, Лиссабоне, Берлине, Лондоне — регулярно проводятся соревнования по полумарафону.

Сверхмарафон — бег на 100 км. Также к сверхмарафону относится суточный бег. Атлет должен пробежать максимальное расстояние за 24 часа. Соревнования по суточному бегу проводятся как по стадионах, так и по шоссе или в городе.

Бег по пересечённой местности (кросс)

Бег в условиях естественного ландшафта хорошо развивает силу, выносливость и тренирует дыхание. Спортсмену приходится преодолевать неровности местности, лесные заросли, спуски и подъемы, перепрыгивать ямы и даже пересекать водные преграды. Развивать большие скорости в кроссовом беге вряд ли получится, так как приходится чередовать низкую скорость по пересеченной местности с ускорениями на относительно ровных участках. Кроссовый бег, в отличие от бега по шоссе, не так сильно нагружает коленные суставы атлета. Кросс относится к длинным и продолжительным по времени дистанциям.

Трейлраннинг

Трейлраннинг — разновидность кроссового бега, характеризуется повышенной сложностью трассы. Бегуны преодолевают высокие холмы, горные перевалы, быстрые реки, участки пустынь и т.п. Если перепад высот на трассе превышает 1000 м, то такой вид бега называют горным или «скай раннингом». Любители трейла могут выбираться за город как на короткие однодневные тренировки, так и в трейловый забег на несколько дней или даже недель, преодолевая сотни километров с минимальной экипировкой.

Триатлон

Триатлон — мультиспортивная дисциплина, состоящая в классическом варианте из трех последовательных этапов: плавания, велосипедной гонки и бега. Существует несколько видов триатлона, различающихся между собой главным образом длиной дистанции на каждом этапе. Самыми популярными являются:

Ультратриатлон

Ультратриатлон — дистанции IronMan, увеличенные в несколько раз. Дека-триатлон — дистанция IronMan, увеличенная в 10 раз, рассчитанная на 10 дней.

Более тысячи камчатцев вышли на старт «Кросса нации»

19 сентября 2020

Всероссийский день бега прошёл сегодня на биатлонном комплексе имени Виталия Фатьянова. К самому массовому в стране легкоатлетическому забегу присоединились 1050 жителей полуострова. Самую протяжённую дистанцию, 12 километров, преодолел и глава региона Владимир Солодов.

«Настроение супер! Было ощущение, что в середине силы кончились, и я не добегу, но, как и в жизни, всегда есть такое волшебное слово “надо”: с середины маршрута открылось второе дыхание, — поделился на финише Владимир Солодов. — Очень здорово, что на трассе была взаимовыручка, все подбадривали друг друга: “Давай, ещё чуть-чуть”, “Там уже легче”, — бывало, что кого-то, кто идёт пешком подбадривают, водой угощают. Самое главное в таких забегах — это праздник, то, что все вместе: и любители, и спортсмены, и дети, и взрослые бегут на природе, несмотря на дождь!».

Впервые за всё время проведения «Кросса нации» на Камчатке выдалась настолько пасмурная погода, но всё же это не испугало жителей края, которые решили посвятить этот день бегу.

«Данные соревнования на Камчатке проводятся с 2004 года, это уже 17-й кросс. Погода, конечно, внесла свои коррективы, но не такие большие, как мы ожидали. Вышло на старт более тысячи человек, все пробежали, всё прошло без эксцессов, трасса не сильно раскисла. Считаю, что организация прошла на должном уровне, люди получили заряд хорошего настроения», — рассказал врио министра спорта региона Константин Хмелевский.

В зависимости от возраста и спортивной подготовки спортсмены бежали на дистанциях 1, 4, 6, 8 и 12 километров. По итогам соревнований победителями в своих возрастных группах стали: елизовчанка Милена Березань, житель Петропавловска Максим Ситчихин, Ирина Канина из села Мильково, Александр Хен из краевого центра, Виолетта Саенко из Петропавловска, елизовчанин Семён Князев, Юлия Огаркова из города Елизово и Николай Дедуренков из Петропавловска-Камчатского. На километровой дистанции у самых юных участников победили жители краевого центра Эмилия Гарипова и Марк Плохих.

«В прошлом году пробовал бежать на “Кроссе нации” в первый раз — не получилось, трасса была плохо размечена, не там свернули. В этом году хорошая погода, трасса отличная. Правда, людей немного: наверное, испугались дождя», — сказал победитель на дистанции 12 километров Николай Дедуренков.

«Я пробежала один километр, мне понравилось. В начале я чуть не упала, потому что была трасса скользкая, но в конце, когда я спускалась, меня обогнали мальчики, и я стала ориентироваться на них, чтобы догнать», — поделилась девятилетняя Эмилия Гарипова.

Кроме того, участники соревнований были отмечены в специальных номинациях. Так, самым юным бегуном стала сестрёнка победительницы Эльмира Гарипова. Кроме того, семья девочек была признана самой спортивной. Самой опытной участницей стала Вера Лукина, среди трудовых коллективов отличился ООО «Газпром трансгаз Томск», среди студенческих — Педагогический колледж, а среди школ — СОШ № 7.

«Практически каждый год принимаю участие в этом забеге. Сегодня только четыре километра пробежала: я две недели не бегала, да и потом очень скользко. Первый раз у меня такая дистанция маленькая, обычно восемь или десять бегу. Вообще занимаюсь лыжами, поэтому летом бег — это основная тренировочная база. Главная цель для меня — это Авачинский марафон. Сегодня, несмотря на дождь, мы все победили себя, победили дистанцию и получили максимум удовольствия», — сказала мастер спорта по лыжным гонкам Вера Лукина.

Добавим, Всероссийский день бега «Кросс нации» — самый масштабный спортивный праздник в России. Он ежегодно проходит во всех регионах нашей страны и собирает сотни тысяч любителей бега.

Маунтинбайк :: Федерация велосипедного спорта России

Маунтинбайк (от англ. «mountain
bike») гонки вне дорог на горных велосипедах.

В конце 70-х годов, новая форма
велосипедных гонок несколько аналогичных цикло-кроссу начала развиваться в
Калифорнии. В конструкцию велосипеда были добавлены мотоциклетные толстые шины
и постепенно он развился в современный горный велосипед. Первый национальный
чемпионат по горному велосипеду прошел в 1983 году в Соединенных Штатах. Первые
Чемпионаты мира по горному велосипеду начали проводиться в 1987 году.

В 1990 году МТБ, как вид велоспорта, был
признан Международным союзом велосипедистов (UCI). А в 1993 году, гонки по
пересеченной местности на горных велосипедах (кросс-кантри) были приняты в
программу олимпийских игр и дебютировали в 1996 году в Атланте.

Существует несколько видов горных
велосипедов, каждый из них предназначен для различного типа гонок.

4 ТИПА ГОНОК:

КРОСС-КАНТРИ

Олимпийский
кросс-кантри: XCO (олимпийская дисциплина)

Гонки по холмистой местности на
кольцевой трассе в 5-9 км с включением лесных дорог, полей, грунтовых дорог,
участков с гравием, а также значительным количеством подъемом и спусков.
Мощеные или асфальтовые дороги не должны составлять 15% от общей протяженности
трассы. Гонщики стартуют одной группой. В зависимости от категории гонка может
занимать от 1 часа 45 минут до 2 часов 30 минут.

Марафонский
кросс-кантри:XCM

Марафон – это
удлиненная версия олимпийского кросс-кантри, дистанция составляет от 60 до 120
км. Специфика гонки заключается в том, что участие в соревнованиях могут
принимать как профессионалы, так и любители вместе. Марафон обычно проводится в
гористой местности. В отличие от олимпийского кросс-кантри гонщики марафона
никогда не проходят одну и ту же точку дистанции дважды.

Кросс-кантри с выбыванием
(Элиминатор): XCE

Трасса гонки
Кросс-кантри Элиминатор должна составлять от 500м до 1000м и включать в себя
естественные и/или искусственные препятствия. Препятствия, такие, как деревья,
лестницы (вверх/вниз), резкие спуски, мосты или деревянные конструкции могут
создать динамичную короткую гонку. Гоночные номера для главной гонки
распределяются на основании результатов квалификационного раунда, стартовый
номер 1 поучает победитель квалификационного раунда. Главная гонка включает в
себя заезды с выбыванием.

Прочие дисциплины:

Кросс-кантри по дистанции от одного
пункта до другого: XCP

Кросс-кантри по короткой кольцевой
трассе: XCC (шорт трек)

Кросс-кантри гонка на время: XCT (гонка
на время)

Кросс-кантри командная эстафета: XCR
(командная эстафета)

Кросс-кантри многодневная гонка: XCS
(многодневная гонка)

СКОРОСТНОЙ СПУСК: DH (DOWNHILL)

Индивидуальный скоростной
спуск: DHI

Индивидуальное прохождение трассы в виде
спуска с горы на время. Максимальная протяженность дистанции – 3,5 км,
максимальная продолжительность гонки – 5 минут. Трасса скоростного спуска
должна быть проложена по склону и может включать участки с различным рельефом:
узкие и широкие отрезки, лесные дороги и тропы, участки с открытой местностью и
скалистые участки. Трасса включает в себя как скоростные, так и технически
сложные участки. Скорость достигает 80 км/ч у мужчин и 70 км/ч у женщин.

Cкоростной спуск
марафон: DHM

Марафон по даунхиллу — даунхилл с
массовым стартом.

ГОНКА 4-КРОСС (4Х)

Гонка с одновременным стартом четырех
участников по одной и той же трассе. Характер данной гонки предусматривает
возможность непреднамеренного контакта между участниками.Трасса проходит по
умеренному спуску с постоянным уклоном и включает участки с резкими переходами,
буграми, развороты с креном, насыпи, откосы, естественные плоские участки и
другие препятствия. Время прохождения дистанции составляет от 30 до 60 секунд.
Побеждает гонщик, первым пересекший линию финиша.

ГОНКА ЭНДУРО (END)

Гонка состоит из
нескольких проходных и временных этапов (минимум 3 временных этапа). Трасса
должна состоять из узких и широких участков, быстрых и медленных участков
движения, на временных этапах трасса преимущественно идет на спуск. Участники
соревнований проходят временные этапы, затем едут по проходному этапу на
велосипеде или на любом другом техническом средстве к старту следующего
временного этапа. Участники соревнований стартуют раздельно с 20-и секундным
перерывом.

Результаты
генеральной классификации подсчитываются путём суммирования времени прохождения
всех временных этапов для каждого гонщика.

Кросс нации в Иркутской области пройдет без массовых забегов

Всероссийский день бега «Кросс Нации – 2020» в Иркутской области пройдет 19 сентября. В связи с угрозой распространения новой коронавирусной инфекции традиционные соревнования состоятся в новом формате – без массовых забегов, рассказал заместитель министра спорта Приангарья Павел Богатырев, сообщает 16 сентября 2020 года пресс-служба регионального правительства.

– В этом году Всероссийский день бега «Кросс Нации» будет проводиться при соблюдении профилактических мер, утвержденных Роспотребнадзором, в учреждениях физической культуры и спорта, в рамках тренировочного или учебного процесса, в отдельных образовательных и спортивных учреждениях, спортивных клубах. Каждое муниципальное образование самостоятельно определяет возможность для проведения забегов, исходя из санитарно-эпидемиологической обстановки в территории, – отметил Павел Богатырев.

Для юношей и девушек 19 лет и младше, мужчин и женщин 20 лет и старше предусмотрена дистанция 4 км. На дистанцию 6 км могут зарегистрироваться девушки 19 лет и младше. Юноши 19 лет и младше, женщины 20 лет и старше могут выбрать дистанцию 8 км. Самая большая дистанция – 12 км, она предусмотрена для мужчин 20 лет и старше. Забег на 1 км рассчитан на детей 7-9 лет. В рамках «Кросса Нации» муниципальные центры тестирования могут организовать прием нормативов Всероссийского физкультурно-спортивного комплекса «Готов к труду и обороне» (ГТО) по испытаниям – бег на 1,2, 3 км и кросс по пересеченной местности.

Предварительные заявки принимаются с 15 по 18 сентября на электронную почту: [email protected]. Комиссия по допуску участников будет работать в ОГБУ «Ресурсно-методический центр развития физической культуры и спорта Иркутской области» с 16 по 18 сентября с 10.00 до 16.00 по адресу: г. Иркутск, ул. Поленова, 18, кабинет 206. Здесь же муниципалитетам и организациям будут выдаваться нагрудные номера. Справки по телефону: (3952) 33-64-79.

Как рассказал заместитель министра спорта области, на утро 16 сентября поступили предварительные заявки на участие более 1700 человек. Их подали четыре муниципальных образования (Усть-Илимск, Черемхово, Нижнеилимский и Нижнеудинский районы), а также пять учреждений из Иркутска, Ангарска, Саянска и Тулуна.

По итогам проведения «Кросса Нации» будет подготовлен сводный протокол, после чего определятся победители и призеры. Участники, занявшие первое, второе и третье места в каждой возрастной группе, награждаются медалями и дипломами министерства спорта России. Победителям в каждой возрастной группе будут вручены кубки минспорта России.

Осенний кросс лыжников 2020

Дисциплины3

Местоположение

Московская обл, г.о.Серпухов, деревня Борисово

Серпухов. Московская обл, г.о.Серпухов, деревня Борисово

Как добраться

На автомобиле.

Из Серпухова по Борисовскому ш.. После моста через речку в д.Борисово поворот на
д.Лужки. Около знака «Конец населенного пункта» повернуть налево.

Из Москвы по автомагистрали М2 до поворота на Серпухов. Далее двигаться
по направлению в Серпухов. В д.Борисово на первом светофоре повернуть налево, на д.Лужки. Около знака «Конец населенного пункта» повернуть налево.

Общественным транспортом.

Электричкой
Москва-Серпухов или Москва-Тула, например, от м.Царицыно, м.Текстильщики,
м.Курская, до станции Серпухов. Затем автобусом до остановки «д.Борисово»
(далее через мост и поворот на Лужки) 
или «Путевая развилка» (50 метров вглубь леса до трассы) по маршрутам в
населенные пункты Пущино, Данки, Лужки, Турово, Ланьшино, Каргашино, Зиброво,
Птицесовхоз, Яковлево.

Также от м.Лесопарковая ходят междугородние автобусы
Москва-Серпухов, Москва-Протвино, Москва-Кременки.

Программа

25 октября 2020

10:00 Начало выдачи номеров и предстартовая регистрация

11:45 Окончание выдачи номеров и предстартовой регистрация

12:00 Старт

14:00 Награждение

Карты

Партнёры

Итуруп пробежал «Кросс нации — 2020»

15:35 19 сентября 2020.

Алексей Сакунов

В Курильске состоялся легкоатлетический забег «Кросс нации — 2020». В нём приняли участие около 150 человек разного возраста. Самым взрослым стал 53-летний курильчанин, а самой юной бегунье едва исполнилось 4 года.

Начало соревнований было намечено на 11 часов, и единственное, что беспокоило организаторов мероприятия, — будут ли в субботу утром осадки? В остальном же опасений никаких: желающих пробежаться в достатке, инвентарь, трасса, призы и грамоты — подготовлены.

В 2020-м на дистанцию вышли чуть меньше спортсменов, чем годом ранее, зато результаты бега оказались выше. Участники были разделены по возрастным категориям, в зависимости от которых и предлагалась дистанция: 500 (для совсем юных мальчиков и девочек), для бегунов постарше — 800 метров и один километр, а для старшеклассников — два километра. Заключительный старт — дистанция пять километров, и чтобы её преодолеть, нужно было добежать до смотровой площадки в селе Китовом и вернуться обратно на стадион курильской средней школы. Люди с ограниченными возможностями также могли пробежать «пятисотку», но желающих это сделать пока не нашлось.

Перед стартом директор курильского физкультурно-оздоровительного комплекса Денис Казаков сказал приветственную речь, пожелал участникам лёгкого бега, напомнил правила безопасности и призвал уважать соперников.

«Кросс нации — 2020» стал дебютом для группы юных черлидеров из КСШ. Девочки исполнили танец и затем подбадривали и встречали бегунов на трассе.

Практически в каждом забеге была отчаянная борьба, а на километровой дистанции победителя и серебряного призёра разделила всего секунда. Впрочем, были и победы за явным преимуществом. Так, 15-летний Игорь Чечулин из Курильска лихо пронёсся по дистанции и остановился за несколько метров до финиша, чтобы демонстративно вразвалочку пересечь финишную черту.

Аплодисментами встречали на финише 4-летнюю Василису, которая ни на мгновение не сбавила ход и, пробежав 500 метров, заработала свой первый и, вероятно, не последний в жизни приз.

Организатором «Кросса нации — 2020» на Итурупе стал районный ФОК, помогли ему провести мероприятие сотрудники централизованной клубной системы, буревестниковского сельского клуба, городской библиотеки и руководство дивизии из Горячих Ключей.

перекрестных дистанций — RapidMiner Documentation

1. Документация

2. 9.9 (Последняя версия)

   9,8

   9,7

   9,6

   9,5

   9,4

   9,3

   9.2

   9.1

   9.0

   8,2

   8.1

   8.0

   7,6

3. Студия
4. Операторы
5. Поперечные дистанции

Краткое содержание

Этот оператор вычисляет расстояние между каждым примером «набора запросов» ExampleSet и каждым примером «набора ссылок» ExampleSet.Этот оператор также может вычислять сходство, а не расстояние.

Описание

Оператор «Перекрестные расстояния» принимает в качестве входных данных два набора примеров, то есть набор примеров «набор ссылок» и «набор запросов». Он создает ExampleSet, который содержит расстояние между каждым примером «набора запросов» ExampleSet и каждым примером «набора ссылок» ExampleSet. Обратите внимание, что оба входных набора примеров должны иметь одинаковые атрибуты и в одном порядке. Этот оператор не будет работать должным образом, если порядок атрибутов другой.Этот оператор также может вычислять сходство, а не расстояние. Если для параметра вычислить сходства задано значение «истина», вместо расстояний вычисляются сходства. Обратите внимание, что оба входных набора примеров должны иметь атрибуты id . Если атрибуты id отсутствуют, этот оператор автоматически создает атрибуты id для таких ExampleSets. Меру, используемую для расчета расстояний, можно указать с помощью параметров. Предусмотрены четыре типа мер: смешанные меры , номинальные меры , числовые меры и расхождения Брегмана .

Если данные импортируются из двух разных источников, которые должны представлять одни и те же данные, но имеют столбцы в разном порядке, оператор перекрестных расстояний не будет вести себя должным образом. Это можно обойти, используя оператор Generate Attributes для воссоздания атрибутов в обоих ExampleSets в том же порядке.

Входной

• набор запросов (IOObject)

  Этот входной порт ожидает ExampleSet. Этот ExampleSet будет использоваться как «набор запросов».Обратите внимание, что оба входных набора примеров («набор запросов» и «набор ссылок») должны иметь одинаковые атрибуты и в одном порядке. Этот оператор не будет работать должным образом, если порядок атрибутов другой. Также обратите внимание, что оба входных набора примеров должны иметь атрибуты id. Если атрибуты id отсутствуют, этот оператор автоматически создает атрибуты id для таких ExampleSets.

• набор ссылок (IOObject)

  Этот входной порт ожидает ExampleSet. Этот ExampleSet будет использоваться как «эталонный набор».Обратите внимание, что оба входных набора примеров («набор запросов» и «набор ссылок») должны иметь одинаковые атрибуты и в одном порядке. Этот оператор не будет работать должным образом, если порядок атрибутов другой. Также обратите внимание, что оба входных набора примеров должны иметь атрибуты id. Если атрибуты id отсутствуют, этот оператор автоматически создает атрибуты id для таких ExampleSets.

Выходные данные

• результирующий набор (IOObject)

  ExampleSet, который содержит расстояние (или сходство, если для параметра compute подобия установлено значение true) между каждым примером ‘набора запросов’ ExampleSet для каждого примера ‘ набор ссылок ‘ExampleSet доставляется через этот порт.

• набор запросов (IOObject)

  «Набор запросов» ExampleSet, который был предоставлен на входном порте набора запросов, доставляется через этот порт. Если входной ExampleSet имеет атрибут id, то ExampleSet доставляется без каких-либо изменений. В противном случае атрибут id автоматически добавляется во входной ExampleSet.

• эталонный набор (IOObject)

  «эталонный набор» ExampleSet, который был предоставлен на входном порте эталонного набора, доставляется через этот порт. Если входной ExampleSet имеет атрибут id, то ExampleSet доставляется без каких-либо изменений.В противном случае атрибут id автоматически добавляется во входной ExampleSet.

Параметры

• measure_types Этот параметр используется для выбора типа меры, которая будет использоваться для вычисления расстояний (или подобия). Доступны следующие варианты: смешанные меры , номинальные меры , числовые меры и Расхождения Брегмана .
  Диапазон: выбор
• mixed_measure Этот параметр доступен, если для параметра типа меры задано значение «смешанные меры».Единственный доступный вариант — «Смешанное евклидово расстояние».
  Диапазон: выбор
• nominal_measure Этот параметр доступен, если для параметра типа меры задано значение «номинальные меры». Этот параметр нельзя применить, если входной ExampleSet имеет числовые атрибуты. Если входной ExampleSet имеет числовые атрибуты, следует выбрать опцию «числовая мера».
  Диапазон: выбор
• числовое_мерение Этот параметр доступен, если для параметра типа меры задано значение «числовые меры».Этот параметр не может быть применен, если входной ExampleSet имеет номинальные атрибуты. Если входной ExampleSet имеет номинальные атрибуты, следует выбрать опцию «номинальная мера».
  Диапазон: выбор
• расхождение Этот параметр доступен, если для параметра типа меры установлено значение «расхождения Брегмана».
  Диапазон: выбор
• kernel_type Этот параметр доступен, только если для параметра числовой меры установлено значение «Евклидово расстояние ядра». Тип функции ядра выбирается через этот параметр.d, где d — степень полинома, определяемая параметром степени ядра. Ядра Polynomial хорошо подходят для задач, в которых все данные обучения нормализованы.
• нейронная сеть: нейронное ядро ​​определяется двухслойной нейронной сетью tanh (a x * y + b), где a — альфа, а b — константа пересечения. Эти параметры можно настроить с помощью параметров ядра a и ядра b. Обычное значение альфа — 1 / N, где N — размер данных. Обратите внимание, что не все варианты a и b приводят к правильной функции ядра.
• сигмовидное ядро: это сигмовидное ядро. Обратите внимание, что сигмовидное ядро ​​недопустимо для некоторых параметров.
• anova: это ядро ​​anova. Имеет регулируемые параметры гаммы и степени.
• epachnenikov: Ядро Епанечникова — это функция (3/4) (1-u2) для u от -1 до 1 и ноль для u вне этого диапазона. Он имеет два настраиваемых параметра: ядро ​​sigma1 и степень ядра.
• gaussian_combination: это комбинационное ядро ​​Гаусса. Он имеет настраиваемые параметры ядра sigma1, ядра sigma2 и ядра sigma3.2. Имеет настраиваемые параметры ядра sigma1 и ядра sigma shift.

Диапазон: selection

Учебные процессы

Введение в оператор перекрестных расстояний

Этот пример процесса начинается с оператора подпроцесса.Этот подпроцесс генерирует «набор запросов» ExampleSet и «набор ссылок» ExampleSet. Сюда вставляется точка останова, чтобы вы могли взглянуть на ExampleSets перед применением оператора Cross Distances. Вы можете видеть, что в «наборе запросов» есть только 1 пример с идентификатором «id_1». В «эталонном наборе» всего два примера с идентификаторами «id_1» и «id_2». Оба набора примеров имеют три атрибута в одинаковом порядке. Очень важно, чтобы оба набора ExampleSet имели одинаковые атрибуты и в одном порядке, иначе оператор Cross Distances не будет вести себя должным образом.Оператор Cross Distances применяется к этим ExampleSets. Результирующий ExampleSet, который содержит расстояние между каждым примером «набора запросов» ExampleSet и каждым примером «набора ссылок» ExampleSet, вычисляется оператором Cross Distance. Результирующий ExampleSet можно просмотреть в рабочей области результатов.

Крест издали (Болт)

Розничная торговля:

21,90 долл. США
/
Соответствие:
21,90 долл. США

Требуется соответствие 11.2 или выше.

Также доступен в комплекте с 42 томами NSBT. См. Список других томов NSBT.

«Они привели Иисуса на место, называемое Голгофа. . . . И они распяли его. . . . Некоторые женщины наблюдали издалека ». (Марка 15:22, 24, 40).

В кульминационный момент Евангелия от Марка Иисус из Назарета предан смерти на римском кресте. В тексте говорится, что в тот одинокий час группа женщин наблюдала за распятием «издалека». В некотором смысле им дается позиция по отношению к кресту, которую мы можем разделить.

В этом исследовании Евангелия от Марка Питер Дж. Болт смотрит на то, почему крест занимает такое видное место в повествовании, спрашивает, какой вклад учение Марка может внести в наше понимание искупления, и показывает, как это учение может информировать, исправлять и обогащать наше собственное проповедование Евангелия в современном мире. Этот том «Новые исследования библейской теологии» помогает нам стоять в изумлении перед Богом, который приблизился к нам на кресте Иисуса Христа, и жить в надежде на лучшее, что грядет.

О серии:
Работы, входящие в «Новые исследования библейского богословия», посвященные ключевым вопросам библейского богословия, представляют собой творческие попытки помочь христианам лучше понять их Библию. Серия NSBT редактируется Д. А. Карсоном с целью одновременно наставлять и наставлять, взаимодействовать с текущими исследованиями и указывать путь вперед.

томов «Новые исследования библейского богословия» сосредоточены на трех областях:

• Природа и статус библейского богословия, включая его связь с другими дисциплинами
• артикуляция и изложение структуры мысли конкретного библейского писателя или текста
• Очертание библейской темы в библейском корпусе

Хотя примечания к тому взаимодействуют с лучшими из последних исследований, текст каждой работы избегает непереведенных греческого и иврита или слишком большого количества специализированного жаргона.Тома написаны в рамках конфессионального евангелизма, но они также затрагивают множество других соответствующих точек зрения и значительную литературу.

Система координат

— Проецирование поперечного расстояния на большом круге?

РЕДАКТИРОВАТЬ: я удалил свой предыдущий ответ, поскольку он был неправильным. Первой большой ошибкой, которую я сделал, было точечное произведение и кросс-произведение с использованием сферических координат. Сначала их нужно преобразовать в декартовы.

(я не понял, как набирать математику, поэтому вставляю изображения, показывающие всю математику).

Ниже представлена ​​реализация Python:

  def spherical2Cart (lat, lon):
    clat = (90-шир.) * np.pi / 180.
    лон = лон * np.pi / 180.
    x = np.cos (долг) * np.sin (clat)
    y = np.sin (lon) * np.sin (clat)
    z = np.cos (clat)

    вернуть np.array ([x, y, z])

def cart2Spherical (x, y, z):
    r = np.sqrt (x ** 2 + y ** 2 + z ** 2)
    clat = np.arccos (z / r) /np.pi*180
    lat = 90.-clat
    lon = np.arctan2 (y, x) /np.pi*180
    долг = (долг + 360)% 360

    return np.array ([lat, lon, np.ones (lat.shape)])

def greatCircle (lat1, lon1, lat2, lon2, r = None, verbose = False):
    '' 'Вычислите расстояние по большому кругу на сфере

    , : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, широта в градусах для
                    место 1 и 2., : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, долготы в градусах для
                    место 1 и 2.

    : скалярный поплавок, сферический радиус.

    Return : расстояние по большому кругу на сфере.
    '' '
    если r равно None:
        r = 6371 # км

    d2r = лямбда x: x * np.pi / 180
    lat1, lon1, lat2, lon2 = map (d2r, [lat1, lon1, lat2, lon2])
    dlon = abs (lon1-lon2)

    числитель = (cos (lat2) * sin (dlon)) ** 2 + \
            (cos (lat1) * sin (lat2) - sin (lat1) * cos (lat2) * cos (dlon)) ** 2
    числитель = np.sqrt (числитель)
    знаменатель = sin (lat1) * sin (lat2) + cos (lat1) * cos (lat2) * cos (dlon)

    dsigma = np.arctan2 (числитель, знаменатель)
    дуга = r * dsigma

    обратная дуга


def getCrossTrackPoint (lat1, lon1, lat2, lon2, lat3, lon3):
    '' 'Получите ближайшую точку по траектории большого круга к третьей точке

    , : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, широта и долгота в
                    градус, начальная точка большого круга.
    , : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, широта и долгота в
                    градус, конечная точка большого круга., : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, широта и долгота в
                    градус, точка от большого круга.

    Return , : широта и долгота точки P на большом
                           окружность, соединяющая точки P1, P2 и ближайшая к
                           в точку P3.
    '' '

    x1, y1, z1 = spherical2Cart (lat1, lon1)
    x2, y2, z2 = spherical2Cart (lat2, lon2)
    x3, y3, z3 = spherical2Cart (lat3, lon3)

    D, E, F = np.cross ([x1, y1, z1], [x2, y2, z2])

    а = E * z3-F * y3
    б = F * x3-D * z3
    с = D * y3-E * x3

    f = c * E-b * F
    г = а * F-c * D
    h = b * D-a * E

    tt = np.sqrt (е ** 2 + г ** 2 + ч ** 2)
    xp = f / tt
    yp = g / tt
    zp = h / tt

    result1 = cart2Spherical (xp, yp, zp)
    результат2 = cart2Spherical (-xp, -yp, -zp)
    d1 = greatCircle (результат1 [0], результат1 [1], lat3, lon3, r = 1)
    d2 = greatCircle (результат2 [0], результат2 [1], lat3, lon3, r = 1)

    если d1> d2:
        вернуть результат2 [0], результат2 [1]
    еще:
        вернуть результат1 [0], результат1 [1]

def getCrossTrackDistance (lat1, lon1, lat2, lon2, lat3, lon3, r = None):
    '' Вычислить поперечное расстояние

    , : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, широта и долгота в
                    градус, начальная точка большого круга., : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, широта и долгота в
                    градус, конечная точка большого круга.
    , : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, широта и долгота в
                    градус, точка от большого круга.

    Возврат : большое расстояние между точкой P3 и ближайшей точкой
                  на большом круге, соединяющем точки P1 и P2.

                  ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ, что знак dxt указывает, с какой стороны 3-я точка.
                  P3 включен.'' '

    если r равно None:
        r = CONS.EARTH_RADIUS

    # получить угловое расстояние между P1 и P3
    delta13 = greatCircle (lat1, lon1, lat3, lon3, r = 1.)
    # подшипник между P1, P3
    theta13 = getBearing (lat1, lon1, lat3, lon3) * np.pi / 180
    # подшипник между P1, P2
    theta12 = getBearing (lat1, lon1, lat2, lon2) * np.pi / 180

    dtheta = np.arcsin (sin (delta13) * sin (theta13-theta12))
    dxt = r * dtheta

    вернуть dxt

def getAlongTrackDistance (lat1, lon1, lat2, lon2, lat3, lon3, r = None):
    '' 'Вычислить расстояние от начальной точки до ближайшей точки до 3-й точки

    , : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, широта и долгота в
                    градус, начальная точка большого круга., : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, широта и долгота в
                    градус, конечная точка большого круга.
    , : скалярное число с плавающей запятой или nd-массив, широта и долгота в
                    градус, точка от большого круга.

    Return : расстояние от начальной точки до ближайшей точки на
                  большой круг, соединяющий P1 и P2.

    См. Также getCrossTrackDistance (), getCrossTrackPoint ().
    '' '

    если r равно None:
        r = МИНУС.EARTH_RADIUS

    # угловое расстояние от P1 до P3
    delta13 = greatCircle (lat1, lon1, lat3, lon3, r = 1.)
    # угловое расстояние от Pcloset до P3
    dxt = getCrossTrackDistance (lat1, lon1, lat2, lon2, lat3, lon3, r = 1)

    dat = r * np.arccos (cos (delta13) / cos (dxt / r))

    вернуть это
  

А вот и тест:

  p1 = [30,100]
p2 = [50,210]
p3 = [40,180]

pp = getCrossTrackPoint (p1 [0], p1 [1], p2 [0], p2 [1], p3 [0], p3 [1])
напечатать 'pp', pp

dxt = getCrossTrackDistance (p1 [0], p1 [1], p2 [0], p2 [1], p3 [0], p3 [1], r = 1)
печать 'dxt', dxt

dat = getAlongTrackDistance (p1 [0], p1 [1], p2 [0], p2 [1], p3 [0], p3 [1], r = 1)
напечатать 'dat', dat

dxt2 = greatCircle (pp [0], pp [1], p3 [0], p3 [1], r = 1)
печать 'dxt2', dxt2

dat2 = greatCircle (pp [0], pp [1], p1 [0], p1 [1], r = 1)
напечатать 'dat2', dat2
  

, где getCrossTrackDistance () использует тот же метод, который упоминается OP здесь, такой же, как getAlongTrackDistance () .Показанных результатов:

  стр. (56.66932839386002, 185.31664265798963)
dxt 0.297182506587
dat 1.09661554384
dxt2 0,297182506587
dat2 1.09661554384
  

, поэтому у нас стабильные результаты.

Надеюсь, на этот раз я все понял.

РЕДАКТИРОВАТЬ : загружены определения функций getCrossTrackDistance () и getAlongTrackDistance () .

Аногенитальное расстояние у новорожденных мужского и женского пола: описательное кросс-секционное исследование | Гигиена окружающей среды

Измерение расстояний поперечного сечения

Измерение расстояний поперечного сечения

Измерение расстояний поперечного сечения

Расстояния могут быть измерены на 2D-поперечных сечениях в
Окно графического дисплея.У вас уже должны быть созданы поперечные сечения
и быть в поперечном разрезе в 2D виде. Подробнее о просмотре поперечных сечений
в 2D-виде см. «Показать
и Скрыть полилинии сечения «.

Для создания поперечного сечения Дальномер:

1. Из облака точек,
   QuickCloud или сетка
   панели инструментов (Вид | Панели инструментов) щелкните стрелку раскрывающегося списка Поперечное сечение, чтобы отобразить панель инструментов Поперечное сечение.

2. Щелкните слайд 2D-сечения
   Отобразите кнопку (), чтобы перейти в 2D-вид.

3. Нажмите Показать предыдущее
   2D-разрез или Показать следующий 2D-разрез
   до тех пор, пока поперечное сечение не отобразится на графическом дисплее.
   окно.

4. В окне графического дисплея наведите указатель мыши на значок
   поперечное сечение, а затем щелкните и перетащите, чтобы отобразить начальную точку.

5. Перетащите курсор в конечную точку и щелкните
   выбрать его.Дальномер рассчитывается, создается и отображается
   в 2D-виде с соответствующей меткой.

При перетаскивании курсора
программное обеспечение интуитивно определяет, совпадают ли начальная и конечная точки.
ось. Если они есть, направление распознается и ограничивается параллелью.
к этой оси.

Пример параллельного дальномера

Создание дальномера
параллельно выбранной первой стороне:

1. Нажмите и удерживайте клавишу Shift.

2. Щелкните начальную точку, перетащите и щелкните
   конечная точка.

Примером этого будет
быть, если поперечное сечение не было создано по осям X, Y или Z.

Если начальная и конечная точки
смещены от одной стороны к другой, направление оси по-прежнему распознается.
Однако расстояние рассчитывается параллельно, но между точками смещения.

Пример датчика расстояния со смещением

6. Чтобы изменить свойства дальномера,
   нажмите кнопку «Параметры датчика расстояния» () на
   этикетка.Диалоговое окно «Параметры датчика расстояния»
   появится окно.

Например, если вы не
хотите, чтобы измеритель расстояния рассчитывался как расчет смещения, выберите
Параллельный вариант из Ограничения
список. Щелкните начальную и конечную точки, как и раньше; Дальномер рассчитывается
между двумя точками.

Пример дальномера
вычислено с выбранной опцией Parallel Constraint

7. Измените свойства измерителя расстояния:

Размер
— Если в списке Тип выбран вариант Нет, размер
значение используется для определения размера значков начальной и конечной точек в
Окно графического дисплея.Если любой из них лучше всего подходит,
Максимальный размер или минимальный размер
параметр выбран из списка Тип, значение размера используется, как описано ниже. Размер
4 по умолчанию.

Тип
— Щелкните стрелку раскрывающегося списка, чтобы отобразить следующие параметры:

• Нет (по умолчанию) —
  Расчет двухточечного расстояния между ближайшим поперечным сечением
  точки полилинии на основе выбранных начальной и конечной точек.

• Наилучшее соответствие — наименьшее количество
  Квадратная линия рассчитывается на основе всех желтых точек в пределах
  первая зона выбора, определяемая значением размера
  (по умолчанию 4) и выбранная начальная точка.Это повторяется
  для второй зоны выбора, определяемой размером
  значение и выбранная конечная точка. Центроид первого наименьшего
  На линию зоны измерения проецируется квадратная линия. Это повторяется
  для центра тяжести второй линии наименьших квадратов. Расстояние
  между этими двумя прогнозируемыми точками.

• Max Fit — Определено
  по точке, наиболее удаленной в первой зоне выбора, определяемой значением размера и выбранной начальной точкой, и
  самая дальняя точка во второй зоне выбора, определяемая значением размера и выбранной конечной точкой.Макс
  Точки подгонки проецируются на линию зоны измерения. Максимальное расстояние
  находится между этими двумя прогнозируемыми точками.

• Мин. Посадка — определено
  ближайшей точкой в ​​первой зоне выбора, определяемой значением размера и выбранной начальной точкой, и в
  вторая зона выбора, определяемая размером
  значение и выбранная конечная точка. Точки минимальной подгонки проецируются
  на линию зоны измерения. Минимальное расстояние между этими
  две прогнозные точки.

Если Тип
опция изменена, измеренное расстояние автоматически пересчитывается,
и обновленное значение отображается в зависимости от выбранной опции.

Ограничение
— Выберите Нет (по умолчанию), если вы не хотите
ограничить его любой осью. Выберите соответствующий вариант, чтобы ограничить
Дальномер до X, Y,
или ось Z, или параллельная
для расчета расстояния параллельно первой выбранной стороне.

Создание измерителя расстояния с измерением и без него
Очки

Вы можете создать дальномер с измерением или без него.
точки по обе стороны от датчика.

Пример # 1

Дальномер создан с использованием измеренных точек на обоих
стороны (обозначены цветными стрелками)

Пример # 2

Дальномер создан с использованием только измеренных точек
с одной стороны

В этом случае PC-DMIS предшествует значению расстояния.
со звездочкой. Это указывает на то, что одна или несколько сторон не измерены.
Значение показывает расстояние между номиналами (сторона серой стрелки)
и мерная сторона.

, пример # 3

Дальномер создан без измеренных точек на
с обеих сторон (серые стрелки)

В этом случае дальномер показывает номинальное
ценить.

Создание 3D-дальномера

Для создания 3D-дальномера без ограничений
на любую ось:

1. Нажмите и удерживайте клавишу Ctrl, наведите указатель мыши на
   поперечное сечение в окне графического дисплея, щелкните и перетащите на
   отобразить начальную точку.

2. Продолжайте перетаскивать курсор с помощью клавиши Ctrl
   нажата до местоположения конечной точки.

3. Щелкните, чтобы выбрать конечную точку и отобразить
   Дальномер и связанный с ним ярлык.

Доступны те же функции, что описаны ранее.
для 2D-дальномеров. Щелкните Параметры датчика расстояния
для просмотра диалогового окна «Параметры датчика расстояния».
коробка. Для параметра «Ограничение» установлено значение «Нет».

Больше:

Крест
Раздел

2D
Вид сечений

Создание
Поперечное сечение по кривой

Создание
Поперечное сечение между 2 точками

Показать
и скрыть полилинии сечения

Просмотр
Метки сечений в отчетах

A Guide to Isolation Distances

Сохранение уникальных свойств сорта жизненно важно в практике сохранения семян, а изоляция является одним из трех ключевых аспектов (наряду с управлением размером популяции и отбором), которые необходимы для успешного сохранения семян, соответствующих типу .Узнайте, как добиться оптимального расстояния изоляции в вашем саду с этими советами и идеями.

Изоляция: обзор

Изоляция предотвращает нежелательное перекрестное опыление и является основной практикой, необходимой для сохранения соответствия сортов типу. Изоляция начинается с понимания расстояния, необходимого для ограничения или устранения шансов перекрестного опыления между двумя разновидностями одного и того же вида.

Вы можете управлять изоляцией несколькими способами: по расстоянию, по времени цветения или с помощью сдерживания.Изоляция по расстоянию — самый надежный метод, который предполагает обеспечение достаточного расстояния между сортом и любыми источниками заражающей пыльцы, чтобы гарантировать, что сорт остается верным своему типу. Расстояние изоляции, необходимое для эффективного предотвращения перекрестного опыления, во многом зависит от системы спаривания вида и может варьироваться от 10 футов для преимущественно самоопыляющихся зерен, таких как овес, до нескольких миль для перекрестноопыляющихся культур, таких как шпинат.

Фактор опыления

Выращивание других цветущих растений, таких как декоративный соломенный цветок, между двумя разновидностями одного и того же вида, которые цветут в одно и то же время, может отвлекать опылителей и препятствовать их переходу от одного сорта непосредственно к другому, фактически сводит к минимуму нежелательное перекрестное опыление.

Нежелательная пыльца может поступать из разных источников. Чаще всего это происходит от других разновидностей того же вида, выращиваемых в непосредственной близости, включая растения в вашем собственном саду, в соседних садах или на близлежащих фермах. Другой менее частый источник нежелательного перекрестного опыления (хотя он может быть значительным для определенных видов) — это пыльца диких растений — местных или натурализованных — одного и того же вида или видов, которые перекрестно совместимы с теми, которые выращиваются для семян. Имейте в виду, что растения обмениваются пыльцой только во время цветения, а изоляция требуется только тогда, когда одновременно цветут два или более сорта.

Как правило, растения, которые в первую очередь самоопыляются, требуют меньшего расстояния изоляции, в то время как растения, которые в первую очередь перекрестно опыляются, требуют больших расстояний. У опыляемых ветром сельскохозяйственных культур, таких как шпинат и свекла, очень мелкая и легкая пыльца, которая легко переносится воздушными потоками на большие расстояния, что часто делает расстояние изоляции для видов, опыляемых ветром, довольно большим. Для культур, опыляемых насекомыми, может потребоваться несколько меньшее расстояние между сортами, чем для культур, опыляемых ветром, потому что насекомые часто собирают нектар и пыльцу на ограниченных территориях.

Физические преграды и особенности ландшафта, такие как здания, частоколы, линии деревьев и изгороди кустарников, влияют на то, как пыльца перемещается по ландшафту, и могут препятствовать потоку переносимой ветром пыльцы. Они также могут повлиять на характер передвижения насекомых-опылителей. Некоторые хранители семян сажают разные сорта одного и того же вида на противоположных сторонах своей территории, полагая, что, если два растения не находятся в поле зрения друг друга, маловероятно, что насекомое будет путешествовать между ними, не останавливаясь по пути и не рассеивая случайным образом растения. пыльцу он несет.Кроме того, густые насаждения цветков, богатых нектаром и пыльцой, растущих между разными разновидностями одного и того же вида, могут отвлекать опылителей и препятствовать их нежелательным скрещиваниям. Однако, хотя препятствия и отвлекающие факторы помогают свести к минимуму распространение пыльцы в саду, они не являются гарантированными методами изоляции. Они только помогают снизить вероятность нежелательного перекрестного опыления и могут позволить сократить расстояние изоляции.

Другие факторы, влияющие на степень распространения пыльцы (и вероятность перекрестного опыления), включают преобладающее направление ветра, топографию, размер насаждений и местные популяции насекомых.Важно учитывать не только общее размещение растений в ландшафте по отношению к другим перекрестно совместимым популяциям, но и размер обеих популяций. Чем больше растений одного сорта, тем больше вероятность того, что случайная пыльца, разносимая ветром или опылителем, попадет в популяцию в целом. Точно так же, чем больше растений одного и того же вида находится в более обширном ландшафте — либо в виде диких растений, в соседних садах, либо в больших насаждениях близлежащих сельскохозяйственных полей — тем больше перекрестно совместимой пыльцы, с которой приходится бороться, и тем выше риск. что произойдет нежелательное перекрестное опыление.

Коммерческие производители семян обычно изолируют сорта на расстоянии, но, учитывая расстояние изоляции, требуемое для некоторых видов, это может оказаться непрактичным для домашних садоводов. Однако хранители семян часто экспериментируют с более короткими изоляционными расстояниями и, если следующее поколение растений не соответствует типу, просто получают новые семена.

Достижение изоляционных расстояний для сохранения семян

Часто изоляция по расстоянию может быть эффективно достигнута путем сохранения семян только одного сорта за раз.Если растение обычно выращивают ради съедобных плодов или семян, например дынь, бамии или подсолнечника, то сохранение семян одного сорта означает выращивание только одного сорта. Если урожай, как правило, собирают до начала репродуктивной фазы, например, репы или мангольда, в одном саду можно выращивать несколько сортов при условии, что будут приняты меры для обеспечения того, чтобы только один сорт мог зацвести и завязать семена. Этот подход предполагает, что загрязняющая пыльца не будет поступать из окружающих садов или ферм, и поэтому возможна только тогда, когда садовники могут исключить возможность нежелательного перекрестного опыления с растениями в соседних садах или ландшафте.Учитывая, что семена многих видов овощей могут оставаться жизнеспособными в течение многих лет, сохранение семян одного сорта в пределах одного вида за один раз является разумным подходом. Другими словами, любимый сорт капусты можно сохранить в один сезон, а сорт брокколи — в следующий.

Общие сведения о рекомендуемых изоляционных расстояниях

Изоляционные расстояния, используемые хранителями семян, часто значительно сокращаются по сравнению с расстояниями, используемыми при коммерческом выращивании семян. Это сокращение основано на двух предположениях: спасатели семян работают с гораздо меньшими популяциями растений, чем те, которые выращиваются коммерческими производителями семян, и что приусадебные участки имеют больше физических препятствий и отвлекающих факторов, чем сельскохозяйственные ландшафты.Иногда рекомендации по расстоянию изоляции для спасателей семян более строгие, чем коммерческие стандарты, поскольку коммерческие производители могут терпимо относиться к ауткроссированию между схожими сортами, или они могут применять другие методы, например, не собирать семена с внешних краев насаждения.

Рекомендация для каждого вида отражает диапазон расстояний изоляции, используемых хранителями семян для успешного получения семян, соответствующих типу, в приусадебных участках, хотя нет никакой гарантии, что перекрестного опыления удастся избежать даже в верхней части диапазона. .Каждый сад — и каждое растение — индивидуален; диапазон рекомендуемых расстояний изоляции отражает тот факт, что условия окружающей среды, особенности ландшафта, популяции опылителей и размеры популяций растений взаимодействуют друг с другом и влияют на то, как далеко может распространяться пыльца. Когда они доступны, коммерческие стандарты производства семян предоставляются в качестве справочной информации для тех, кто экономит семена, работающих с большими группами населения или для тех, кто занимается садоводством в районах, окруженных крупномасштабным сельскохозяйственным производством.

Рекомендуемые изоляционные расстояния являются общими указаниями; Каждый хранитель семян должен будет поэкспериментировать, чтобы найти изоляционные расстояния, которые окажутся достаточными в его или ее уникальной садовой среде.Для некоторых это может быть ближе, чем указанное кратчайшее расстояние, в то время как для других фактическое требуемое расстояние изоляции может превышать верхний предел рекомендации. Увеличение расстояния изоляции всегда снижает риск перекрестного опыления между сортами. Верхний предел рекомендуемого диапазона может быть более подходящей отправной точкой, если вы планируете обмен семенами или садоводство в условиях, когда отсутствуют отвлекающие факторы или препятствия. Если даже нижний предел диапазона расстояний изоляции недопустимо далеко, можно использовать другие стратегии изоляции, такие как сбор цветов в мешки или ручное опыление.При низкой толерантности к риску — например, при выращивании редких сортов — расстояние изоляции между сортами должно быть увеличено.

Этот текст адаптирован из книги Ли Буттала и Шанин Сигел «Семенной сад: искусство и практика сохранения семян», опубликованной Seed Savers Exchange. Отмеченная наградами книга представляет собой полезный ресурс и включает подробные инструкции, информацию и советы, в том числе руководства по выращиванию от одной культуры к другой по искусству и практике сохранения семян.

Бесплатное руководство

Получите наше руководство по экономии семян для каждой культуры (PDF).Он включает рекомендуемые расстояния изоляции, а также другие детали, важные для экономии семян.

Подробнее о Seed Savers Exchange

Журнал медицинских интернет-исследований

Введение

COVID-19 вселил страх во всех людей во всем мире. С момента начала пандемии COVID-19 в Ухане, Китай, в декабре 2019 года, по состоянию на 4 июня 2020 года во всем мире зарегистрировано более 6,5 миллиона случаев заболевания и 3

случаев смерти [].

Хотя пока нет лечения или вакцины от COVID-19 [], подход к смягчению последствий COVID-19 сосредоточен на инфекционном контроле, эффективном карантине и показателях излечения от лечения [,]. Инфицированные люди не часто проявляют какие-либо симптомы, болезнь быстро прогрессирует и убивает пациентов гораздо чаще, чем при обычном гриппе []. Ограниченная доступность тестирования в сочетании с несколькими вариантами лечения, кроме аппарата ИВЛ для облегчения дыхания, вынуждает людей принимать различные профилактические меры [-], включая меры, помогающие уменьшить психологическое воздействие [,].

Люди могут соблюдать правила респираторной гигиены, часто мыть руки водой с мылом в течение не менее 20 секунд и не прикасаться к глазам, носу или рту немытыми руками. Более решительные меры включают социальное дистанцирование или поддержание безопасного расстояния от других и методы укрытия, оставаясь дома, чтобы избежать любых контактов [].

Существуют различия в соблюдении гражданами рекомендаций по социальному дистанцированию, связанных с COVID-19, предложенных правительствами разных стран для управления и смягчения последствий заболевания, в соответствии с профилактическими мерами [], например, следует ли носить маску [ ,].Готовность гражданина следовать указаниям будет зависеть от страха и беспокойства, вызванного болезнью. Возможно, по сравнению с другими заболеваниями, инфекционные заболевания, такие как COVID-19, вызывают страх из-за известных и неизвестных причин, связанных с распространением и распространенностью, высокими показателями заболеваемости и смертности и последующей социальной стигматизацией и дискриминацией, связанной с диагностикой и лечением заболевания. [-].

Наряду с фактическим характером и воздействием COVID-19, информация, доступная по различным каналам, и обсуждения в социальных сетях сыграли значительную роль в влиянии на мышление людей.Пандемия COVID-19 связана с нарушением сна и суицидальными мыслями [], дезинформацией и дистрессом [,] и большей уверенностью в себе при получении информации из большего количества источников, но только для медицинских работников []. Таким образом, кульминация влияния информации и социальных сетей может повлиять на страх и стратегии выживания, связанные с заболеванием, и последующее соблюдение политических рекомендаций [].

Паника и страх, связанные с болезнью, вызовут борьбу в мышлении людей, включая создание наихудших сценариев для их ситуаций [].Последующие эффекты будут варьироваться в отношении стратегий преодоления и смягчения последствий для разных людей, следующих разными путями для управления ситуацией.

В этом контексте в данном исследовании задаются два исследовательских вопроса: (1) Как источники информации и социальные сети влияют на процесс оценки угроз и преодоления последствий COVID-19? и (2) Как процесс оценки угроз и преодоления влияет на соблюдение руководящих принципов политики?

Ситуация с COVID-19 вызывает чувство беспомощности в связи с отсутствием лечения, и поэтому люди полагаются на разные источники информации, чтобы узнать о болезни.Поскольку они не могут видеть у врача предварительную оценку или план лечения, информация, полученная из прессы, телевидения и Интернета, влияет на их стратегию ведения болезни и смягчения ее последствий. Таким образом, эти источники информации будут влиять на индивидуальное поведение, поскольку люди будут пытаться понимать сложные ситуации и маневрировать [-]. Кроме того, учитывая, что социальные сети становятся критически важным источником информации для влияния на индивидуальные убеждения и представления, нет сомнений в том, что такое влияние было бы весьма полезным в ситуации с COVID-19 [-].

Механизмы оценки угроз и преодоления, основанные на теории мотивации защиты (PMT), были предложены как предвестники действий людей по защите от инфекционных заболеваний [], таких как вспышка гриппа []. Намерение принять защитное поведение, такое как соблюдение рекомендаций по социальной дистанции, является результатом восприятия данной угрозы, такой как болезнь, и желания избежать неблагоприятных последствий такой угрозы []. С точки зрения мотивации защиты предполагается, что риск для здоровья оценивается с учетом того, что представляет собой угроза из-за серьезности заболевания или проблемы со здоровьем (оценка угрозы: серьезность), насколько уязвимым человек воспринимает болезнь или проблему со здоровьем (оценка угрозы: уязвимость), насколько успешным является превентивное поведение (оценка совладания: эффективность реакции) и насколько уверенно человек чувствует себя в предотвращении риска (оценка совладания: самоэффективность).Хотя несколько расширений и приложений концепции мотивации защиты применяются к контекстам здоровья, основная предпосылка оценки угрозы, состоящая из серьезности и уязвимости, и оценки выживания, состоящей из самооценки и эффективности реагирования, остались схожими (для метаанализа, видеть [,]).

Более пристальный взгляд на действия, мысли или эмоции людей может оказаться сложным процессом. Однако сопротивление или подавление наших эмоций приводит к парадоксальным результатам, таким как усиление наших страхов вместо того, чтобы заставлять их исчезать.Таким образом, эти стратегии выживания охватывают и направляют наши стрессоры, чтобы укрепить стойкость и сопротивляемость. Приступая к новому распорядку дня, это нормально. В этом контексте крайне важно изучить меры по смягчению последствий COVID-19 с использованием механизмов оценки угроз и преодоления трудностей.

Основываясь на этих обсуждениях, данное исследование направлено на проверку следующих гипотез:

1. Интенсивность использования источников информации о COVID-19 положительно влияет на оценку угрозы заболевания.
2. Интенсивность использования социальных сетей по поводу COVID-19 положительно влияет на оценку преодоления болезни.
3. Более высокая оценка угрозы COVID-19 положительно влияет на намерения граждан придерживаться режима лечения.
4. Более высокая оценка выживания в связи с COVID-19 положительно влияет на намерения граждан придерживаться режима лечения.

В этом исследовании проводится сравнительная оценка процесса соблюдения гражданами рекомендаций, связанных с COVID-19, правительствами трех разных стран: США, Кувейта и Южной Кореи.

Методы

Набор

Это исследование началось с обсуждения в фокус-группе в Кувейте. Десять человек, участвовавших в фокус-группе, высказали мнение, что оценка угроз и стратегий преодоления имеет важное значение для управления ситуацией с COVID-19. Наряду с этим пониманием группа также предположила, что разные культурные системы и соответствующие мировоззрения будут отличаться при соблюдении рекомендаций правительства. Это побудило нас изучить вопрос исследования в разных странах с поляризованным мышлением и разными культурными системами.Таким образом, исследование распространилось на другие страны с другой культурой. Из-за нехватки ресурсов выборка была ограничена странами, в которых авторы не понаслышке знакомы с объяснением сходств и различий.

Международная компания, проводящая исследования, собрала данные для этого исследования с помощью онлайн-платформ. Фирма набрала респондентов из США, Кувейта и Южной Кореи в мае 2020 года. Фирма отбирала респондентов с использованием страт и квот на основе возраста, пола, этнической принадлежности и географического региона.Участие в опросе было бесплатным и добровольным; респонденты заполнили электронное информированное согласие, которое было показано на первой странице опроса. Фирма защищает конфиденциальность анонимных респондентов.

Сбор данных

Данные были собраны с использованием инструмента исследования, как показано в Таблице A1. Участники задавали вопросы о причинах и текущем состоянии ситуации с COVID-19, их мнении о роли правительства во время пандемии COVID-19, использовании источников медицинской информации и социальных сетей для информации, связанной с COVID-19, и мерах ППН. для пандемии COVID-19 адаптировано на основе ранее утвержденных шкал [-].Пункты опроса включали простые вопросы для поиска информации и несколько существующих утвержденных шкал из предыдущих исследований [, -].

Инструмент опроса был апробирован на выборке из 48 респондентов, что привело к незначительным уточнениям в нескольких пунктах. Всего в опросе приняли участие 482 участника. Из-за отсутствия ответов на вопросы было исключено 64 наблюдения, в результате чего размер выборки составил 418. Ответы были закодированы, проверены и проанализированы с использованием Stata версии 16 (StataCorp).

Демография выборки

показывает описательную статистику и попарные корреляции между ключевыми переменными, используемыми в этом исследовании.Из 418 участников 299 (58,7%) составляли женщины. Самая большая возрастная группа выборки составляла 18–27 лет (n = 192, 37,3%). За этой группой следовали возрастная группа 28-37 лет (n = 150, 29,1%), возрастная группа 38-47 лет (n = 70, 13,6%), возрастная группа 48-57 лет (n = 43, 8,4%). , 58 лет и старше (n = 60, 11,7%). На диаграмме A1 показано сравнение возраста респондентов по странам. Что касается уровня дохода, 102 (20,5%) участника зарабатывают менее 30 000 долларов США в год; 92 (18,5%) составляют 30-50 000 долларов США; 102 (20.5%) составляют от 50 000 до 80 000 долларов США; 65 (13,1%) составляют 80–100 000 долларов США; 57 (11,5%) составляют 100-150000 долларов США; 79 (15,9%) — более 150 000 долларов США. Распределение доходов домохозяйств в зависимости от страны показано на Рисунке A2. Подробное распределение нескольких демографических средств контроля, используемых в моделях, доступно в Таблице A2.

Таблица 1.
Сводная статистика и парные корреляции между ключевыми переменными (N = 418).

9090

9023 907

9023

79023 9023

79023

7907

907 907 907 907 907 907 907 907 907 907 907 907 907 907 907 907 907 907

(3,62)

7

8

90

13

90 –0,09

Переменная в исследовании

.Как показано в Таблице A1, приверженцев были измерены с использованием трех вопросов о том, будут ли они соблюдать меры социального дистанцирования. Внутренняя согласованность пунктов была протестирована с использованием альфа Кронбаха (0,81), и стандартизованный балл был получен для переменной приверженности . показывает, что в среднем приверженцев, — это 4,18 из 5, что свидетельствует о том, что большинство людей придерживаются рекомендаций по социальному дистанцированию. Средний уровень приверженности в Кувейте был самым высоким (средний 4.53, стандартное отклонение 0,81), за которыми следуют США (среднее значение 4,14, стандартное отклонение 0,92) и Южная Корея (среднее значение 3,53, стандартное отклонение 1,18). На Рисунке A3 показана средняя приверженность по странам.

Три основных независимых переменных представляли интерес в этом исследовании для проверки приверженности . Во-первых, независимая переменная оценка угрозы состоит из серьезности и уязвимости ситуации []. Степень тяжести — это предполагаемая степень вреда от нездорового поведения, степень, в которой человек испытает или умрет от заражения COVID-19, если не будет следовать рекомендациям по социальному дистанцированию. Уязвимость — это предполагаемая вероятность возникновения угрозы, степень, в которой человек заразится COVID-19, если не будет следовать рекомендациям по социальному дистанцированию. Обе переменные были задействованы с использованием трех вопросов, взятых из предыдущих исследований для оценки серьезности и уязвимости пандемии COVID-19 (см. Таблицу A1). Внутренняя согласованность элементов была протестирована с использованием альфа Кронбаха (0,63 и 0,76 соответственно), и стандартизированная оценка была получена для переменных серьезности и уязвимости .

Второй главной независимой переменной была оценка , которая включает в себя как самоэффективность, так и эффективность реакции на ситуацию []. Самоэффективность — это воспринимаемое убеждение, что можно успешно сохранять безопасное расстояние от других при контакте или оставаться дома, чтобы избежать любых контактов. Эффективность ответа — это предполагаемая эффективность приверженности, согласно которой принятие социального дистанцирования будет эффективным в снижении угрозы COVID-19. Обе переменные были задействованы с использованием трех вопросов, взятых из предыдущих исследований для оценки самоэффективности, и эффективности ответа , соблюдения правил пандемии COVID-19 (см. Таблицу A1).Внутренняя согласованность элементов была протестирована с использованием альфа Кронбаха (0,6 и 0,8, соответственно), и стандартизованный балл был получен для обеих переменных: самоэффективности и эффективности ответа переменных.

Наконец, переменная знаний была закодирована, чтобы отразить общие знания респондентов о COVID-19, как показано в таблице A1. Среднее значение знаний составило 15,04, минимум 4 и максимум 24. Среднее значение знаний COVID-19 было самым высоким в Кувейте (среднее значение 16.32, стандартное отклонение 3,05), за которыми следуют США (среднее значение 15,04, стандартное отклонение 3,62) и Южная Корея (среднее значение 11,85, стандартное отклонение 3,74). На рисунке A4 показаны средние знания по странам.

Для изучения оценки угроз и оценки выживания , в этом исследовании основное внимание уделяется использованным источникам информации о COVID-19 и использованию социальных сетей о COVID-19. источников информации о COVID-19 было введено в действие как общее количество источников, используемых для получения медицинской информации о COVID-19.отображает среднее значение для всей выборки как 2,26, показывая, что люди используют в среднем два источника информации для получения информации о COVID-19. Среднее значение было самым высоким в Кувейте (среднее значение 2,50, стандартное отклонение 1,13), за которыми следовали США (среднее значение 2,31, стандартное отклонение 1,34) и Южная Корея (среднее значение 1,68, стандартное отклонение 1,11). Социальные сети COVID-19 также были введены в действие как общее количество платформ социальных сетей, используемых для получения медицинской информации о COVID-19. отображает среднее значение для всей выборки как 1,16, показывая, что люди используют одну платформу социальных сетей для получения информации о COVID-19.Среднее значение было самым высоким в Кувейте (среднее значение 2,10, стандартное отклонение 1,38), за ним следовали Южная Корея (среднее значение 1,48, стандартное отклонение 1,36) и США (среднее значение 1,29, стандартное отклонение 1,41). COVID-19 Социальные сети был дополнительно исследован путем разделения платформ на платформы социальных сетей (Facebook и LinkedIn), платформы обмена медиа (Instagram, Snapchat, TikTok и YouTube), а также платформы для отправки текстовых сообщений и микроблогов (Twitter и Whatsapp). Подробности анализа показаны в Таблице A5.

В дополнение к этим ключевым переменным, представляющим интерес, были включены несколько контрольных переменных, таких как возраст, пол и доход домохозяйства, чтобы учесть противоречивые объяснения, относящиеся к нашим моделям (подробности см. В Таблице A1).

Эконометрический анализ

После PMT эмпирическая модель определяет, как люди выражают свое мнение о соблюдении рекомендаций правительства по социальному дистанцированию посредством оценки угроз , оценки выживания и знаний COVID-19. Кроме того, оценка угроз и оценка выживания были указаны через источники информации COVID-19 ( источников информации COVID-19 и социальных сетей COVID-19 ).Набор контрольных переменных для повышения надежности нашей эмпирической модели включал демографические характеристики участников опроса, такие как пол , возраст и доход домохозяйства . Формальная спецификация общей модели выглядит следующим образом:

Модель оценки угроз:

Оценка угрозы _i = β ₀ + β ₁ × Источники информации о COVID-19 _i + β ₂ × COVID-19 социальные сети _i + β ₃ × Страна + Контроль _i + ɛ i (1)

Модель оценки соответствия:

Оценка соответствия _i 914 = β _{+ β 1 × Источники информации о COVID-19 i + β 2 × Социальные сети COVID-19 i + β 3 × Страна + Контроль i +} ɛ i (2)

Модель приверженности:

Соблюдение режима _i = β ₀ + β ₁ × Угроза оценка_ шляпа _i + β ₂ × 377 × 377 знаний я + β ₄ × Country + Controls _i + ɛ i (3)

Где контролирует включает пол , возрастных групп и семейный доход .Макет страна был включен в полную модель выборки, но был удален для анализа подвыборки.

По-видимому, несвязанная регрессия (SUR) использовалась для оценки коэффициентов β ключевых параметров и использования устойчивых стандартных ошибок для тестирования моделей. возмущения, связанные с каждым наблюдением. SUR использовался для оценки того, в какой степени наш набор ключевых переменных влияет на приверженность . Модель приверженности (уравнение 3) использует прогнозируемые значения оценки угроз ( угроза_каталога ) и оценки преодоления трудностей ( оценка совладания ) из моделей первого этапа (уравнения 1 и 2).

Результаты

представляет основные результаты оценки для уравнений 1-3 для всей выборки. В первом столбце (1) таблицы показаны оценки параметров для зависимой переменной оценки выживания , в столбце (2) показаны оценки параметров для зависимой переменной оценки угроз , а в столбце (3) показаны оценки параметров для приверженность зависимой переменной для полной выборки. отображает ключевые результаты оценки для уравнений 1 и 2 для отдельных стран.Столбцы 1-3 показывают оценки параметров для зависимой переменной оценки выживания , а столбцы 4-6 отображают оценки параметров для зависимой переменной оценки угроз для США, Южной Кореи и Кувейта, соответственно. представлены ключевые результаты оценки для зависимой переменной приверженности , как в уравнении 3, для США, Южной Кореи и Кувейта. В таблице A3 дополнительно анализируется модель приверженности с использованием составляющих переменных (степень серьезности , уязвимость , самоэффективность и эффективность ответа ).

Таблица 2.
На первый взгляд несвязанные результаты регрессионной модели для полной выборки.

23

23

23

3

A

907

0,04 0,09)

НЕТ

^a DV: зависимая переменная.

^b Стандартные ошибки в скобках.

^c Н / Д: не применимо.

Таблица 3.
Результаты оценки преодоления и оценки угроз, казалось бы, несвязанные с результатами регрессионной модели для отдельных стран.

907,12 )

0,03290 (0,11) 0,76

0,055 (0,03)

97 НЕТ

908 Хи-квадрат

A

P значение

^a DV: зависимая переменная.

^b Стандартные ошибки в скобках.

^c Н / Д: не применимо.

Таблица 4.
Приверженность, казалось бы, несвязанные результаты регрессионной модели для отдельных стран.

0,531 (0,16)

907

0,17)

DV: зависимая переменная.

^b Стандартные ошибки в скобках.

^c Н / Д: не применимо.

Далее предполагаемые коэффициенты сравнивались в разных странах с использованием основанного на модели критерия сравнения хи-квадрат с поправками Бонферрони, как показано в. В таблице A4 дополнительно сравниваются коэффициенты для разных стран по подробным переменным PMT ( серьезность , уязвимость , самоэффективность и эффективность ответа ).

Таблица 5.
Сравнение коэффициентов по странам по основным переменным.

значение 89 916 916 916 916 916

Источники информации о CO. 0.49

3

9 Оценка угрозы

907

9 0,01 a значений хи-квадрат с поправкой Бонферрони.

^b DV: зависимая переменная.

Первый набор результатов проверяет соответствие модели в и. Сначала мы исследовали влияние переменной оценки угроз на приверженность .Как показано в и, коэффициенты оценки угрозы были положительными и статистически значимыми при P <0,001 по всей выборке (столбец 3), США ( P = 0,006; столбец 1) и Южной Корее. ( P <0,001; столбец 2). Это говорит о том, что люди, которым угрожает пандемия COVID-19, строго соблюдают рекомендации по социальному дистанцированию. Дальнейший анализ коэффициентов степени тяжести в таблице A3 показывает положительное и статистически значимое влияние на приверженность (столбец 1: все образцы P <.001; столбец 2: США P = 0,03; столбец 3: Южная Корея P <0,001; столбец 4: Кувейт P <0,001). Однако, как показано в Таблице A3, уязвимость не была статистически значимой ни в одной из выборок. Этот вывод показывает, что оценка угроз в основном была связана с серьезностью с точки зрения соблюдения правил социального дистанцирования COVID-19. Как показано на рисунке, сравнивая коэффициенты по странам, мы обнаружили, что значительный положительный эффект оценки угроз на соблюдение режима показывает, что люди, проживающие в США, с большей вероятностью будут соблюдать приверженность, чем в Южной Корее, и те, кто проживает в Южная Корея с большей вероятностью будет следить за соблюдением режима лечения, чем жители Кувейта ( P <.001).

Аналогичным образом, как показано в Таблице A4, сравнивая коэффициенты по странам, мы обнаружили, что значительный положительный эффект степени тяжести на соблюдение показывает, что люди, проживающие в Соединенных Штатах, с большей вероятностью будут соблюдать приверженность, чем Южная Корея ( P = 0,02), и те, кто в Южной Корее, с большей вероятностью будут соблюдать приверженность, чем те, кто в Кувейте ( P = 0,046). Как показано в таблице A4, с точки зрения уязвимости положительный и значительный эффект показал, что уязвимость оказала большее влияние на соблюдение для лиц, проживающих в Южной Корее, чем в Кувейте ( P =.07).

Впоследствии мы исследовали влияние оценки выживания на приверженность . Как показано на и, мы обнаружили, что коэффициент оценки преодоления трудностей был положительным и статистически значимым для всех моделей (столбец 1: полная выборка, P <0,001; столбец 1: США, P =. 002; столбец 2: Южная Корея, P = 0,001; столбец 3: Кувейт, P <0,001). Дальнейший анализ в таблице A3 показал, что самоэффективность была положительной и статистически значимой в полной модели ( P =.02) и только Кувейт ( P = 0,01). Однако эффективность ответа была положительной и статистически значимой во всех моделях (столбец 1: полная выборка, P <0,001; столбец 2: США, P <0,001; столбец 3: Южная Корея, P <0,001; столбец 4: Кувейт, P = 0,001). Интересно, что в разных странах мы обнаружили, что, как показано на, значительное положительное влияние оценки выживания показало, что те, кто в Соединенных Штатах, с большей вероятностью соблюдали приверженность, чем те, кто в Кувейте ( P =.049). Что касается самоэффективности в разных странах, как показано в таблице A4, мы обнаружили значительный положительный эффект самоэффективности на приверженность . показал, что люди, проживающие в США и Южной Корее, с большей вероятностью будут следовать приверженности, чем в Кувейте ( P, <0,001 и P = 0,04, соответственно). Что касается эффективности ответа по странам, не было значительных сравнительных различий в этом эффекте, поскольку сравнительные значения хи-квадрат не были значимыми, как показано в таблице A4.

Затем мы исследовали влияние знаний на приверженность . Как показано на и, коэффициенты знания были положительными и статистически значимыми (столбец 3: все образцы, P <0,001; столбец 1: США, P = 0,01; столбец 3: Кувейт P = 0,03) при соблюдении за исключением Южной Кореи. Как показано в, сравнения коэффициентов для знаний в трех странах не показали статистически значимых результатов.

Во втором комплекте результатов была изучена модель оценки угроз в и. Как показано в столбце 2, коэффициенты COVID-19 в социальных сетях были положительными и статистически значимыми при P <0,001 по всей выборке и США (столбец 4). Это говорит о том, что платформы социальных сетей влияют на оценку угроз. Однако мы не обнаружили значимости для источников информации о COVID-19 . Сравнивая коэффициенты по странам, как показано в, мы обнаружили, что значительный положительный эффект COVID-19 в социальных сетях на оценку угроз показал, что люди, проживающие в США, с большей вероятностью имели более высокую оценку угроз , чем те, кто в Кувейт ( P =.02) и Южной Кореи ( P = 0,03).

Дальнейший анализ категорий платформ социальных сетей, показанных в таблице A5, показал, что в США такие платформы социальных сетей, как Facebook и LinkedIn, положительно повлияли на оценку угроз ( P = 0,03), а также на текстовые платформы или платформы микроблогов, такие как Twitter и Whatsapp положительно повлияли на оценку угроз во всей выборке ( P, <0,001) и в США ( P, = 0,007). Некоторые элементы управления модели оценки угроз и были значительными.Женщины показали более высокую оценку угрозы на , чем мужчины в полной выборке и в Кувейте (столбец 2: P = 0,04 и столбец 6: P = 0,02, соответственно). В Соединенных Штатах, чем ниже доход домохозяйства, тем выше оценка угрозы (столбец 4: P = 0,02).

Последний набор результатов исследовал оценки выживания модель в и. В отличие от модели оценки угроз , социальная сеть COVID-19 не имела никакого значения.Однако коэффициенты для источников информации о COVID-19 были положительными и значимыми для всей выборки (столбец 1: P <0,001), США (столбец 1: P = 0,01) и Южной Кореи ( столбец 2: P = 0,007). Этот вывод предполагает, что использование большего количества источников информации влияет на оценку выживания. Сравнивая коэффициенты в разных странах, как показано в, мы обнаружили, что значительный положительный эффект источников информации о COVID-19 на оценки выживания показал, что люди, проживающие в Южной Корее, с большей вероятностью имели более высокую оценку , чем жители Кувейта. ( P =.047).

Дальнейший анализ категорий платформ социальных сетей, как показано в таблице A5, показал, что платформы социальных сетей, такие как Facebook и LinkedIn, отрицательно повлияли на оценку выживания по всей выборке ( P = ,001), а также на текстовые платформы или платформы микроблогов, такие как Twitter. и Whatsapp положительно повлиял на оценку преодоления трудностей во всей выборке ( P <0,001). Некоторые элементы контроля модели оценки преодоления трудностей и были значительными. Пожилые люди в США имели более низкую оценку преодоления трудностей (столбец 1: P =.01). По сравнению с мужчинами, женщины имели более высокую оценку совладания в полной модели (столбец 1: P = 0,005). Те, у кого более высокий доход домохозяйства, имели более высокую оценку выживания в полной модели (столбец 1: P = ,01).

Обсуждение

Основные результаты

В целом, это исследование показало, что оценка выживания, оценка угроз и знания положительно влияют на приверженность. Кроме того, использование различных источников информации о COVID-19 влияет на оценку выживания, а использование социальных сетей для информации о COVID-19 влияет на оценку угроз.и обобщить результаты этого исследования (в таблице A6 представлена ​​сводка результатов по конкретным конструкциям PMT и конструкциям платформ социальных сетей). В этом разделе мы подробно рассмотрим полученные результаты, чтобы предоставить полезные политические и управленческие идеи.

Таблица 6.
Сводка результатов (часть 1).

907 907 907 907 907 907 907 908

90

90 NS

^a Pos: положительная ассоциация.

^b NS: не имеет значения.

^c H: гипотеза.

Таблица 7.
Сводка результатов (часть 2).

^a Pos: положительная ассоциация.

^b NS: не имеет значения.

^c H: гипотеза.

Во-первых, исследование показало, что использование большего количества источников информации положительно влияет на оценку выживания, связанную с ситуацией пандемии COVID-19. Несомненно, важность этого открытия связана с растущим использованием источников информации и обменом на них со стороны общественности.Несмотря на то, что люди любят использовать множество источников информации, остается открытым вопрос, полезно это или нет. Кроме того, на граждан могут влиять популярные источники информации, такие как Интернет, телевидение и газеты. Этот вывод подчеркивает преимущества использования нескольких источников информации во время пандемии COVID-19. Это может быть связано с большим количеством дезинформации и постоянным развитием пандемии. Следовательно, доступ к нескольким источникам информации позволяет людям получать более точную информацию, которая помогает им в оценке преодоления трудностей.Этот результат согласуется с недавним исследованием COVID-19, которое показало связь между большим количеством источников информации и более высокой уверенностью в себе, чтобы справиться с COVID-19 у медицинских работников, однако направление ассоциации не было подтверждено в их исследовании [ ]. Таким образом, это исследование проливает свет на эту литературу и показывает важность множества источников информации для борьбы с пандемией COVID-19 []. Исследование также показало, что источники информации имеют большее влияние на оценку выживания в Южной Корее, чем в Кувейте, показывая, что люди в Южной Корее более рационально используют источники информации для решения проблем, чем люди в Кувейте.

Во-вторых, это исследование показало, что использование социальных сетей для получения информации о COVID-19 положительно влияет на оценку угроз. Это важный вывод для подтверждения растущего доверия социальных сетей к решениям людей и роли социальных сетей в этой пандемии. Социальные сети — один из основных каналов, используемых для предоставления обновленной информации о COVID-19 []. Результаты этого исследования согласуются с предыдущими исследованиями [], которые показали, что частота использования социальных сетей связана с высокой вероятностью беспокойства [].Эта связь может быть связана с тем, что на протяжении всей пандемии COVID-19 многие ложные сообщения и дезинформация подвергались бомбардировке соцсетей, что приводило к большому замешательству и тревоге []. Более того, многие люди используют социальные сети, чтобы выразить свои чувства беспокойства, беспокойства, нервозности и страха, которые заразительны в социальных сетях []. Как мы заявляли ранее, роль социальных сетей в сознании людей во время пандемии не свободна от вредных аспектов, таких как повышенная тревожность, нарушение сна, суицидальные мысли [], дезинформация и дистресс [,].Таким образом, интересно отметить положительные аспекты, такие как роль социальных сетей в принятии решений о приверженности. Что касается сравнения стран, мы обнаружили, что социальные сети более влияют на оценку угроз в США, чем в Южной Корее и Кувейте. Возможная причина этого вывода заключается в том, что информация в социальных сетях в Соединенных Штатах может быть более пугающей или загадочной (например, доверять ли сообщениям в Твиттере или нет) по сравнению с Южной Кореей и Кувейтом.

В-третьих, оценка угрозы положительно влияет на приверженность социальному дистанцированию.Одна из основных эмоциональных реакций во время пандемии — страх []. Этот страх — защитная система для борьбы с экологическими угрозами []. Метаанализ показал, что нацеливание на страхи может быть полезно в ситуациях, например, обращение к страху заставляет людей изменить свое поведение, если они чувствуют себя способными справиться с угрозой, но приводит к защитным реакциям, когда они чувствуют себя беспомощными []. Это исследование проливает свет на этот поток исследований, показывая, что оценка страха или угрозы была полезна во время пандемии COVID-19, поскольку она меняет поведение человека и влияет на его приверженность социальному дистанцированию.

На основе PMT апелляция к страху — это когнитивная оценка, которая готовит людей к серьезности угрожающего события. Люди рассматривают плюсы и минусы, а также вероятность того, что событие произойдет, чтобы развить реакцию. Рекомендуемый ответ в контексте COVID-19 — приверженность. Когнитивная оценка усиливает призыв к страху и последующую мотивацию к защите себя, без чего рекомендуемые действия не будут эффективными для граждан. Кроме того, в США существует более серьезная оценка угрозы приверженности социальной дистанции, чем в Южной Корее и Кувейте.Это следует из результатов сравнения стран в социальных сетях; Кроме того, это открытие показывает, что оценка угроз в Соединенных Штатах более рациональна, чем в Южной Корее и Кувейте.

В-четвертых, оценка выживания положительно влияет на приверженность социальному дистанцированию, и этот эффект более влиятелен в Соединенных Штатах, чем в Кувейте, снова демонстрируя, что люди в Соединенных Штатах более прагматичны в процессе выживания и приверженности. Один из основных факторов, на который обращали внимание во время пандемии COVID-19, — это то, как справиться с текущей ситуацией [].Исследования показали, что сосредоточение на проблеме совладания связано с большей приверженностью к поведению, связанным со здоровьем, и более высоким чувством контроля [,]. Полученные данные подтверждают эти взгляды и предполагают, согласно ГУП, что превентивные действия будут предпочтительнее в ситуации с высокой угрозой, когда как самоэффективность, так и эффективность планов приверженности высоки. Этот вывод согласуется с этим потоком исследований и демонстрирует важность оценки выживания во время пандемии COVID-19 для соблюдения рекомендаций по социальному дистанцированию.

Эти результаты частично объясняют наблюдаемые вариации в результатах приверженности, которые можно объяснить вариациями, наблюдаемыми в оценках угроз и совладания. Наконец, в качестве дополнительного результата мы обнаружили, что знание положительно влияет на приверженность социальному дистанцированию во всей выборке, в США и Кувейте. Сравнительной разницы в результатах по странам не было. Это проливает свет на важность правильных знаний во время этой пандемии, чтобы иметь возможность придерживаться рекомендаций по социальному дистанцированию.Связь между приверженностью к лечению и лучшими знаниями о заболевании согласуется с недавними открытиями и предоставляет доказательства использования надлежащих мер надлежащего общения, связанного с заболеванием, для улучшения приверженности [,].

Практические и политические последствия

Из этого исследования можно сделать ряд выводов и рекомендаций для должностных лиц общественного здравоохранения и политиков. Это исследование указывает на пробелы в ответственном поведении людей в отношении соблюдения режима лечения. Нынешние усилия правительства по смягчению последствий и ожидание того, что все должно вернуться в нормальное русло, имеют разные последствия.Существующие исследования показывают, что эффективность и результаты политических рекомендаций зависят от убеждений людей и их последующих действий [,]. Первым шагом в этом процессе является твердая уверенность в том, что рекомендуемые действия уменьшат угрозу или помогут справиться с пугающей ситуацией.

Таким образом, ключ к минимизации отказов и максимальному принятию рекомендаций зависит от сообщений и информации, предоставляемых гражданам. Часто средства массовой информации и источники информации оставляют свои сообщения самостоятельно или свободно, без рекомендаций, рекомендованных политиками.Должны быть руководящие принципы политики, в которых особое внимание уделяется тому, какие сообщения и как их передавать, чтобы они не внушали слишком большого страха и не позволяли гражданам проявлять излишнюю беспечность (т. Е. Сообщения и информация должны иметь баланс, чтобы вовлекать соответствующие оценки угроз и совладания в сознании граждан).

Ограничения

В этом исследовании изучаются факторы, влияющие на граждан, придерживающихся социального дистанцирования в определенный момент времени. Однако гражданин может перемещаться туда и обратно в процессе соблюдения, и оценка угроз, оценка выживания, уровень знаний и источники информации могут со временем меняться.Это ограничение данного исследования, поскольку использованный набор данных представляет собой перекрестное исследование. В будущих исследованиях можно будет изучить, как с течением времени меняется оценка гражданами выживания, оценка угроз и приверженность лечению.

Кроме того, использование процесса случайной выборки в выборках из США, Кувейта и Южной Кореи может включать меньшее количество знакомых респондентов в контексте исследования. В частности, анкета была только онлайн. Таким образом, все респонденты были пользователями Интернета. В исследовании не исследуются пользователи, не подключенные к Интернету, которые могут иметь разное влияние.Таким образом, обобщение выборки до единой характеристики национальной культуры является ограничением данного исследования. В будущих исследованиях можно было бы провести онлайн- и офлайн-опросы и изучить разницу в оценке угроз и совладания с точки зрения поведения приверженности.

К выводам следует относиться с осторожностью, поскольку выборка является репрезентативной для трех стран; таким образом, будущие исследования могут быть расширены на большее количество стран для изучения еще большего количества культурных различий. Еще одним ограничением является небольшой размер выборки для Южной Кореи, что ограничивает возможность обобщения результатов.

Выводы

Поскольку глобальная пандемия COVID-19 продолжает расти, а правительственные ограничения продолжаются, очень важно понимать разочарование людей, чтобы уменьшить панику и способствовать социальному дистанцированию для борьбы с пандемией. Это исследование указывает на механизм оценки угроз и преодоления, который может прояснить вариации приверженности. В этом исследовании также подчеркивается, что социальные сети влияют на оценку угрозы пандемии COVID-19. Кроме того, интенсивность источников информации, используемых для получения информации о COVID-19, влияет на оценку преодоления пандемии.