Разное

Гражданство окин рф: ОКИН, код 02 — Гражданство

Содержание

ОКИН, код 02 — Гражданство

КлассификаторКодРасшифровкаЧисло дочерних элементов
ОКИН Фасет 02 Гражданство 4

Уточняющие коды

Запись в классификаторе с кодом 02 содержит 4 уточняющих (дочерних) кода.

В списке ниже указаны коды в рамках родительского фасета 02 классификатора ОКИН.

1 Гражданин Российской Федерации
2 Гражданин Российской Федерации и иностранного государства (двойное гражданство)
3 Иностранный гражданин
4 Лицо без гражданства
Печатать

Схема

Схема иерархии в классификаторе ОКИН для кода 02:

— ОКИН (верхний уровень)

  ↳ 02 — Гражданство (текущий уровень)

  ↳ 1 . .. 4 — (уровень ниже: 4 кода)


Комментарии

По коду 02 классификатора ОКИН пока нет комментариев пользователей.

Оставьте комментарий, если 1) у вас есть дополнительная информация по коду классификатора, 2) заметили ошибки и неточности, 3) хотите задать вопрос, ответ на который могут дать другие пользователи сайта.

Все поля формы обязательны для заполнения. При отправке комментария Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.


ОКИН: 290 — Лица, которым Российская Федерация предоставляет...

КлассификаторКодРасшифровкаЧисло дочерних элементов
ОКИН
Фасет 290
Лица, которым Российская Федерация предоставляет политическое убежище 2

Уточняющие коды

Запись в классификаторе с кодом 290 содержит 2 уточняющих (дочерних) кода.

В списке ниже указаны коды в рамках родительского фасета 290 классификатора ОКИН.

01 Ищущие убежище и защиту от преследования или реальной угрозы стать жертвой преследования в стране своей гражданской принадлежности или в стране своего обычного местожительства за общественно-политическую деятельность и убеждения, которые не противоречат д
02 - лица без гражданства и члены их семей при условии их согласия с ходатайством (кроме согласия детей, не достигших 14-летнего возраста)
Печатать

Схема

Схема иерархии в классификаторе ОКИН для кода 290:

— ОКИН (верхний уровень)

  ↳ 290 — Лица, которым Российская Федерация предоставляет политическое убежище (текущий уровень)

  ↳ 01 02 — (уровень ниже: 2 кода)


Комментарии

По коду 290 классификатора ОКИН пока нет комментариев пользователей.

Оставьте комментарий, если 1) у вас есть дополнительная информация по коду классификатора, 2) заметили ошибки и неточности, 3) хотите задать вопрос, ответ на который могут дать другие пользователи сайта.

Все поля формы обязательны для заполнения. При отправке комментария Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.


ОКИН, код 10 — Состояние в браке

КлассификаторКодРасшифровкаЧисло дочерних элементов
ОКИН Фасет 10 Состояние в браке 6

Уточняющие коды

Запись в классификаторе с кодом 10 содержит 6 уточняющих (дочерних) кодов.

В списке ниже указаны коды в рамках родительского фасета 10 классификатора ОКИН.

1 Никогда не состоял(а) в браке
2 Состоит в зарегистрированном браке
3 Состоит в незарегистрированном браке
4 Вдовец (вдова)
5 Разведен(а) официально (развод зарегистрирован)
6 Разошелся(лась)
Печатать

Схема

Схема иерархии в классификаторе ОКИН для кода 10:

— ОКИН (верхний уровень)

  ↳ 10 — Состояние в браке (текущий уровень)

  ↳ 1 . .. 6 — (уровень ниже: 6 кодов)


Комментарии

Пользователи сайта оставили 2 комментария по коду 10.
Комментарии к другим кодам можно найти на странице классификатора ОКИН во вкладке «Комментарии».

Оставьте комментарий, если 1) у вас есть дополнительная информация по коду классификатора, 2) заметили ошибки и неточности, 3) хотите задать вопрос, ответ на который могут дать другие пользователи сайта.

Все поля формы обязательны для заполнения. При отправке комментария Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.


"ОБЩЕРОССИЙСКИЙ КЛАССИФИКАТОР ИНФОРМАЦИИ О НАСЕЛЕНИИ ОК 018-95" (ОКИН) (утв. Постановлением Госстандарта РФ от 31.07.95 N 412) (ред. от 01.08.2004)

66 ВЕДОМСТВЕННЫЕ НАГРАДЫ, УСТАНОВЛЕННЫЕ ФЕДЕРАЛЬНЫМИ ОРГАНАМИ ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ВЛАСТИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
(в ред. Изменения N 2/2000, утв. Госстандартом РФ)
Ведомственные почетные звания
7025 Звание "Почетный разведчик недр" Министерства природных ресурсов Российской Федерации
7026 Звание "Почетный работник водного хозяйства" Министерства природных ресурсов Российской Федерации
7030 Звание "Лучший по профессии на железнодорожном транспорте" Министерства путей сообщения Российской Федерации и Президиума ЦК Российского профсоюза железнодорожников и транспортных строителей
7035 "Почетный работник топливно - энергетического комплекса" Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7036 Заслуженный работник Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7037 "Почетный нефтяник" Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7038 "Почетный нефтехимик" Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7039 "Почетный работник угольной промышленности" Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7040 "Почетный шахтер" Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7041 "Почетный энергетик" Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7042
"Почетный работник топливно - энергетического комплекса" Министерства энергетики Российской Федерации
7043 "Почетный работник газовой промышленности" Министерства энергетики Российской Федерации
7044 "Почетный нефтяник" Министерства энергетики Российской Федерации
7045 "Почетный нефтехимик" Министерства энергетики Российской Федерации
7046 "Почетный строитель" Министерства энергетики Российской Федерации
7047 "Почетный работник угольной промышленности" Министерства энергетики Российской Федерации
7048 "Почетный шахтер" Министерства энергетики Российской Федерации
7049 "Почетный энергетик" Министерства энергетики Российской Федерации
(в ред. Изменения N 4/2001, утв. Госстандартом РФ)
7065 Звание "Почетный химик" Министерства экономики Российской Федерации
(в ред. Изменения N 7/2003, утв. Госстандартом РФ)
7066 "Почетный машиностроитель" Министерства экономики Российской Федерации
7067 "Почетный работник лесной промышленности" Министерства экономики Российской Федерации
7068 Звание "Почетный металлург" Министерства экономики Российской Федерации
(в ред. Изменения N 7/2003, утв. Госстандартом РФ)
7070 Звание "Почетный горняк" Министерства промышленности, науки и технологий Российской Федерации
(в ред. Изменения N 7/2003, утв. Госстандартом РФ)
7071 Звание "Почетный машиностроитель" Министерства промышленности, науки и технологий Российской Федерации
(в ред. Изменения N 7/2003, утв. Госстандартом РФ)
7072 Звание "Почетный металлург" Министерства промышленности, науки и технологий Российской Федерации
(в ред. Изменения N 7/2003, утв. Госстандартом РФ)
7073 Звание "Почетный работник лесной промышленности" Министерства промышленности, науки и технологий Российской Федерации
(в ред. Изменения N 7/2003, утв. Госстандартом РФ)
7074 Звание "Почетный химик" Министерства промышленности, науки и технологий Российской Федерации
(в ред. Изменения N 7/2003, утв. Госстандартом РФ)
7075 Звание "Почетный работник текстильной и легкой промышленности" Министерства промышленности, науки и технологий Российской Федерации
(в ред. Изменения N 7/2003, утв. Госстандартом РФ)
7080 Звание "Лучший рационализатор" Министерства оборонной промышленности Российской Федерации
7081 Звание "Лучший изобретатель" Министерства оборонной промышленности Российской Федерации
7082 Звание "Лучший патентовед" Министерства оборонной промышленности Российской Федерации
7110Звание "Почетный авиастроитель" Российского авиационно-космического агентства
(в ред. Изменения N 7/2003, утв. Госстандартом РФ)
Ведомственные нагрудные знаки, знаки, значки
7120 Знак отличия в труде "Ветеран атомной энергетики и промышленности" Министерства Российской Федерации по атомной энергии
7125 Нагрудный знак "Почетный сотрудник МВД" Министерства внутренних дел Российской Федерации
7130 Нагрудный знак "Почетный знак МЧС России" Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий
7131 Нагрудный знак "Участнику ликвидации последствий ЧС" Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий
7132 Нагрудный знак "За заслуги" Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий
7150 Значок "Почетный радист" Министерства печати и информации Российской Федерации
7160 Нагрудный знак "Отличнику здравоохранения" Министерства здравоохранения Российской Федерации
7170 Нагрудный знак "За достижения в культуре" Министерства культуры Российской Федерации
7180 Нагрудный знак "Командир корабля" Министерства обороны Российской Федерации
7181 Нагрудный знак "Отличник военного строительства" Министерства обороны Российской Федерации
7182 Нагрудный знак "За службу в полевых учреждениях Банка России" Министерства обороны Российской Федерации
7183 Знак отличия "За службу в ракетных войсках стратегического назначения" Министерства обороны Российской Федерации
7184 "Знак отличия офицеров Генерального штаба Вооруженных Сил Российской Федерации" Министерства обороны Российской Федерации
7185 Знак отличия "Метрологическая служба Вооруженных Сил Российской Федерации" Министерства обороны Российской Федерации
7186 Нагрудный знак "За дальний поход" Министерства обороны Российской Федерации
7187 Нагрудный знак "За разминирование" Министерства обороны Российской Федерации
7188 Нагрудный знак "Чемпионат Вооруженных Сил России" (I место) Министерства обороны Российской Федерации
7189 Нагрудный знак "Чемпионат Вооруженных Сил России" (II место) Министерства обороны Российской Федерации
7190 Нагрудный знак "Чемпионат Вооруженных Сил России" (III место) Министерства обороны Российской Федерации
7191 Нагрудный знак "Первенство Вооруженных Сил России" (I место) Министерства обороны Российской Федерации
7192 Нагрудный знак "Первенство Вооруженных Сил России" (II место) Министерства обороны Российской Федерации
7193 Нагрудный знак "Первенство Вооруженных Сил России" (III место) Министерства обороны Российской Федерации
7194 Нагрудный знак "Главный маршал артиллерии Неделин" Министерства обороны Российской Федерации
7195 Нагрудный знак "За службу в военной разведке" Министерства обороны Российской Федерации
7210 Нагрудный знак "Почетный работник среднего профессионального образования России" Государственного комитета Российской Федерации по высшему образованию
7211 Нагрудный знак "Почетный работник общего образования Российской Федерации" Министерства образования Российской Федерации
7212 Нагрудный знак "Почетный работник начального профессионального образования Российской Федерации" Министерства образования Российской Федерации
7213 Нагрудный знак "Почетный работник среднего профессионального образования Российской Федерации" Министерства образования Российской Федерации
7214 Нагрудный знак "Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации" Министерства образования Российской Федерации
7215 Нагрудный знак "Почетный работник высшего профессионального образования России" Государственного комитета Российской Федерации по высшему образованию
7230 Значок "Отличник разведки недр" Министерства природных ресурсов Российской Федерации
7231 Значок "Отличник водного хозяйства" Министерства природных ресурсов Российской Федерации
7240 Памятный нагрудный знак "130 лет Министерству путей сообщения"
7241 Знак "Почетному железнодорожнику" Министерства путей сообщения Российской Федерации
7250 Нагрудный знак "Шахтерская слава" I степени Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7251 Нагрудный знак "Шахтерская слава" II степени Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7252 Нагрудный знак "Шахтерская слава" III степени Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7253 Нагрудный знак "Трудовая слава" I степени Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7254 Нагрудный знак "Трудовая слава" II степени Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7255 Нагрудный знак "Трудовая слава" III степени Министерства топлива и энергетики Российской Федерации
7256 Нагрудный знак "Шахтерская слава" I степени Министерства энергетики Российской Федерации
7257 Нагрудный знак "Шахтерская слава" II степени Министерства энергетики Российской Федерации
7258 Нагрудный знак "Шахтерская слава" III степени Министерства энергетики Российской Федерации
7259 Нагрудный знак "Трудовая слава" I степени Министерства энергетики Российской Федерации
7260 Нагрудный знак "Трудовая слава" II степени Министерства энергетики Российской Федерации
7261 Нагрудный знак "Трудовая слава" III степени Министерства энергетики Российской Федерации
(в ред. Изменения N 4/2001, утв. Госстандартом РФ)
7270 Нагрудный знак "Почетный работник транспорта России" Министерства транспорта Российской Федерации
7271 Нагрудный знак "Почетный работник Российской транспортной инспекции" Министерства транспорта Российской Федерации
7272 Нагрудный значок "Почетный автотранспортник" Министерства транспорта Российской Федерации
7273 Нагрудный значок "Почетному работнику морского флота" Министерства транспорта Российской Федерации
7274 Нагрудный значок "Почетному полярнику" Министерства транспорта Российской Федерации
7275 Нагрудный значок "Почетный работник речного флота" Министерства транспорта Российской Федерации
7276 Нагрудный значок "Отличник речного флота" Министерства транспорта Российской Федерации
7277 Нагрудный значок "Почетный работник горэлектротранспорта" Министерства транспорта Российской Федерации
7278 Знак "За безаварийный налет часов" Министерства транспорта Российской Федерации
7279 Нагрудный значок "Почетный дорожник" Министерства транспорта Российской Федерации

Окин гражданство российской федерации

Классификатор Код Расшифровка Число дочерних элементов
ОКИН 02 Гражданство 4

Если у вас возникнут вопросы, можете бесплатно проконсультироваться в чате с юристом внизу экрана или позвонить по телефону 8 800 350-81-94 (консультация бесплатно), работаем круглосуточно.

Запись в классификаторе с кодом 02 содержит 4 уточняющих (дочерних) кода. В списке ниже указаны номера пунктов (позиций) в рамках родительского кода 02 классификатора ОКИН.
1 Гражданин Российской Федерации
2 Гражданин Российской Федерации и иностранного государства (двойное гражданство)
3 Иностранный гражданин
4 Лицо без гражданства
Схема иерархии в классификаторе ОКИН для кода 02:

Для заполнения некоторых документов как россиянам, так и гражданам других стран необходимо знать коды гражданства, чтобы вписывать их в соответствующие графы. Неправильное заполнение официальных бумаг влечет за собой штрафные санкции. Физическое лицо, будь то иностранец или гражданин России, являясь налогоплательщиком, обязано знать все необходимые коды для справки 2-НДФЛ.

Образец справки 2-НДФЛ


Всю необходимую информацию для оформления налоговых документов можно найти в специальном общероссийском классификаторе, включающем идентификационные наборы символов для всех государств мира (сокращенное название ОКСМ).

Заполнение справки россиянами

Вне зависимости от того, является ли местом вашей постоянной регистрации Россия, Украина, Беларусь или другая страна, заполняя налоговые бланки и другие документы, связанные с трудовой деятельностью и получением доходов, вы должны знать все необходимые коды, ОКИН, гражданства и т. п. Пока они не будут вписаны в соответствующие графы, документ будет считаться недействительным, так как не даст полную исчерпывающую информацию о вас. Российским гражданам в справке 2-НДФЛ понадобится указать кодовое сочетание цифр, присвоенных РФ. Оно пишется в пункте 2.5 второго блока документа, именующегося «Данные о гражданском лице». В ОКСМ Российской Федерации присвоен номер 643. Его и нужно вписать в указанную выше графу. Статус лица без гражданства не освобождает вас от обязанности вписывать в справку данные, фиксируемые в классификаторах. В документ такому лицу нужно внести информацию о стране, которая выдала ему бумагу, удостоверяющую личность. Бланк справки 2-НДФЛ и образец заполнения можно скачать здесь.

Образец заполнения справки 2-НДФЛ

Если у вас возникнут вопросы, можете бесплатно проконсультироваться в чате с юристом внизу экрана или позвонить по телефону 8 800 350-81-94 (консультация бесплатно), работаем круглосуточно.

Далее, продолжая работать со справкой, следует повторить номер из пункта 2.5, но уже в строке 2.9. Следом указывается подробный адрес, где живет тот, на кого заполняется документ. Если речь идет об иностранном гражданине, вписывается не российская временная прописка, куда осуществлялась регистрация, а данные о месте проживания иностранца на родине, код которой он указывает, беря его в общероссийском классификаторе. Для удобства строчку можно заполнять как кириллическими символами, так и латиницей.

Особенности оформления справок для иностранных граждан

Гражданином какой бы страны вы ни числились, оформляясь на работу в Российской Федерации, вы становитесь на учет в налоговой службе.
На трудоустроенных иностранных граждан распространяется законодательство РФ, которому они обязаны неукоснительно следовать. Получив статус налогоплательщика, вы становитесь обладателем ИНН. Если данная аббревиатура актуальна и в вашей родной стране, в НДФЛ указываются оба ИНН. Иностранному работнику разрешается писать свои личные данные латинскими буквами. К примеру, обладатели гражданства Молдовы могут вносить имя и фамилию так, как принято у них на родине. Это не будет считаться ошибкой. Важно, чтобы данные справки соответствовали данным заграничного паспорта и других документов.

Идентификационный номер налогоплательщика (ИНН) — цифровой код, упорядочивающий учёт налогоплательщиков в Российской Федерации. В 2-НДФЛ фигурируют код и адрес РФ, а также код и адрес страны проживания. Таблица кодов государств, большой процент граждан которых работает в России.

Государство Код цифрами Код буквами
Альфа2 Альфа3
1. Россия 643 RU RUS
2. Абхазия 895 AB ABH
3. Азербайджанская Республика 031 AZ AZE
4. Армения 051 AM ARM
5. Беларусь 112 BY BLR
6. Грузия 268 GE GEO
7. Украина 804 UA UKR
8. Казахстан 398 KZ KAZ
9. Киргизия 417 KG KGZ
10. Молдова 498 MD MDA
11. Таджикистан 762 TJ TJK
12. Туркмения 795 TM TKM
13. Узбекистан 860 UZ UZB
То есть в отношении РФ все должны в графе, посвященной кодировке, писать «643», а ниже, в графе «Код страны проживания», — код страны гражданства. Если это Белоруссия, указывают «112», граждане Украины пишут «804», Армении — «051», физическое лицо, основной страной которого является Кыргызстан, должно написать «417». Таким образом, в документ вносится информация о гражданстве вставшего на учет налогоплательщика. Иногда у бухгалтеров возникает вопрос, что делать с лицами, которые не являются гражданами ни одной страны. Для них актуален код 999.

Классификация информации о населении

При поступлении на работу на всех новых сотрудников кадровые служащие заводят личные карточки. В них присутствуют и такие сведения:
  1. Семейное положение.
  2. Наличие или отсутствие образования.
  3. Знание языков других стран.
  4. Гражданство и т. д.

Если у вас возникнут вопросы, можете бесплатно проконсультироваться в чате с юристом внизу экрана или позвонить по телефону 8 800 350-81-94 (консультация бесплатно), работаем круглосуточно.

Для их заполнения потребуется ОКИН — еще один классификатор, применяемый в России для систематизации сведений о населении.
Являетесь вы лицом без гражданства или же приняли его в одной из стран мира, на вас обязательно должны завести этот документ.
Ныне действующий ОКИН был утвержден в 2015 году. Вступив в силу, он упразднил свой ранее действующий аналог. Применяемый для карточек Т-2 классификатор представляет собой набор цифирных блоков, которые могут быть использованы в различных документах. Информация, собираемая для учета населения, систематизируется и изучается с помощью ОКИН. Преимущество классификатора в том, что он состоит из фасетов, которые можно применять независимо друг от друга. Предлагаем Вам ознакомиться с видео, где подробно описано , как правильно заполнить справку 2-НДФЛ. Система учета населения продолжает совершенствоваться и приводится в соответствии с мировыми стандартами. Налогоплательщики должны быть в курсе всех происходящих изменений.

Заполнение личной карточки форма Т-2

А если студент только поступил в учебное заведение и учится на начальных курсах, то в личную карточку нужно записывать то образование, которое имеется у него в момент устройства на работу. Допустим, студент до поступления в вуз окончил среднюю школу. Значит, у него есть основное общее образование.

В качестве основной указывается обычно профессия, представляющая наибольший интерес для фирмы, или профессия, по которой сотрудник приобрел самый большой опыт работы. Для кодирования профессии вам понадобится ОКПДТР.

Личная карточка Т-2: рекомендации по заполнению

Москве в графе «Код» указывается: 45. Гражданство записывается без сокращений. Запись гражданства и ее кодирование осуществляется по Общероссийскому классификатору информации о населении.

Если у вас возникнут вопросы, можете бесплатно проконсультироваться в чате с юристом внизу экрана или позвонить по телефону 8 800 350-81-94 (консультация бесплатно), работаем круглосуточно.

ОК 018-95, утв. постановлением Госстандарта России от 31.07.95 № 412 (ОКИН).

Степень знания языка Код по ОКИН владею свободно 3 читаю и могу объясняться 2 читаю и перевожу со словарем 1 При кодировке графы «Знание иностранного языка» указывается два кода, при этом первый обозначает код языка, второй — степень его знания.

Личная карточка работника — заполняем правильно

Считаем, что заполнение личной карточки в бумажном виде неизбежно, так как с некоторыми записями работник должен быть ознакомлен под подпись. Если посмотреть на первую и вторую страницы формы, видны поля для проставления кодов. Нужно ли их заполнять? Да, нужно. Для этого надо использовать следующие классификаторы: — ОКАТО (Общероссийский классификатор объектов административно-территориального деления ОК 019-95), утвержден Постановлением Госстандарта РФ от 31.07.1995 N 413; — ОКИН (Общероссийский классификатор информации о населении ОК 018-95), утвержден Постановлением Госстандарта РФ от 31.07.1995 N 412; — ОКСО (Общероссийский классификатор специальностей по образованию ОК 009-2003), утвержден Постановлением Госстандарта РФ от 30.09.2003 N 276-ст; — ОКПДТР (Общероссийский классификатор профессий рабочих, должностей служащих и тарифных разрядов ОК 016-94), утвержден Постановлением Госстандарта РФ от 26.

Коды гражданства: что это такое и где их найти

При поступлении на работу на всех новых сотрудников кадровые служащие заводят личные карточки. В них присутствуют и такие сведения:
  • Знание языков других стран.
  • Гражданство и т. д.
  • Наличие или отсутствие образования.
  • Семейное положение.
Для их заполнения потребуется ОКИН — еще один классификатор, применяемый в России для систематизации сведений о населении.Являетесь вы лицом без гражданства или же приняли его в одной из стран мира, на вас обязательно должны завести этот документ.Ныне действующий ОКИН был утвержден в 2015 году.

ОК 018-2014 Общероссийский классификатор информации о населении (ОКИН) (с Изменениями N 1, 2)

Идет завершение процесса оплаты.

Попробуйте подождать несколько минут и повторить платеж еще раз.

Заполнение карточки Т2 (образец).

Личная карточка работника

Если у вас возникнут вопросы, можете бесплатно проконсультироваться в чате с юристом внизу экрана или позвонить по телефону 8 800 350-81-94 (консультация бесплатно), работаем круглосуточно.

Образец внесения сведений в заголовок: Заполнение данного раздела начинается с указания в таблице «Трудовой договор» номера и даты трудового договора, заключенного с работником. Далее заполнение карточки Т2, образец которой представлен ниже, проводится в следующем порядке:1.

Общероссийский классификатор информации о населении ОКИН

При необходимости в фасетах применяется сокращенная форма записи наименований объектов, а именно: начальная часть наименования опускается и заменяется тире (-), если она повторяет предшествующее наименование (или его часть). В этом случае предшествующее наименование (или его часть) отделяется косой чертой (/). Ведение классификатора осуществляет ВНИИКИ Госстандарта России совместно с Управлением статистических стандартов и классификаций Госкомстата России. 1 Мужской 2 Женский 1 Гражданин Российской Федерации 2 Гражданин Российской Федерации и иностранного государства (двойное гражданство) 3 Иностранный гражданин 4 Лицо без гражданства *В данном фасете этнические группы располагаются непосредственно за народами, в состав которых они входят, и выделяются в тексте путем сдвига позиции.

Общероссийский классификатор информации о населении ОК 018-95 (ОКИН) (утв. постановлением Госстандарта РФ от 31 июля 1995 г.

N 412) (с изменениями и дополнениями) (отменен) В этом случае предшествующее наименование (или его часть) отделяется косой чертой (/). Ведение классификатора осуществляется ВНИИКИ Госстандарта России совместно с Управлением статистических стандартов и классификаций Госкомстата России. 01 Пол 1 Мужской 2 Женский 02 Гражданство 1 Гражданин Российской Федерации 2 Гражданин Российской Федерации и иностранного государства (двойное гражданство) 3 Иностранный гражданин 4 Лицо без гражданства 11/2006 в фасет «Национальности» настоящего классификатора внесены изменения, вступающие в силу с 1 октября 2006 г. 03 Национальности Народы и этнические группы Российской Федерации 001 Русские 002 Аварцы 003 Тлибишинцы 004 Хунзалы 005 Агулы 006 Адыгейцы 007 Алтайцы 008 Андийцы 009 Арчинцы 010 Ахвахцы 011 Балкарцы 012 Башкиры 013 Бежитинцы (капучины) 014 Ботлихцы 015 Буряты 017 Гинухцы 018 Годоберинцы 019 Гунзибцы 020 Даргинцы 021 Ингуши 025 Кабардинцы 026 Кайтагцы 027 Калмыки 028 Каратинцы 029 Карачаевцы 030 Карелы 031 Кванадинцы (багулалы) 032 Коми 033 Кубачинцы 034 Кумыки 035 Лакцы 036 Лезгины 039 Марийцы 040 Мордва 041 Мокша 042 Эрзя 043 Ногайцы 044 Осетины 045 Рутульцы 046 Саха (якуты) 047 Табасараны 048 Татары 049 Тиндинцы 051 Тувинцы 057 Удмурты 058 Хакасы 059 Хваршинцы 060 Цахуры 061 Цезы (дидойцы) 062 Чамалинцы 064 Чеченцы (нохчо) 065 Аккинцы (ауховцы) 066 Черкесы 067 Чуваши 068 Евреи 069 Коми-пермяки Коренные малочисленные народы Российской Федерации, Коренные малочисленные народы Севера, Сибири и Дальнего Востока Российской Федерации 080 Долганы 081 Коряки 082 Алюторцы 083 Манси 084 Ненцы 085 Ханты 086 Чукчи 087 Эвенки 088 Алеуты 089 Ительмены 090 Кереки 092 Тубалары 093 Челканцы 095 Кеты 096 Кумандинцы 097 Нанайцы 098 Нганасаны 100 Негидальцы 101 Нивхи 103 Камчадалы 105 Сойоты 107 Теленгиты 108 Орочи 109 Саамы 110 Селькупы 111 Телеуты 112 Тофалары 113 Тувинцы-тоджинцы 114 Удэгейцы 115 Ороки (ульта) 116 Ульчи 117 Чуванцы 118 Шорцы 119 Эвены 120 Энцы 121 Эскимосы 122 Юкагиры 132 Вепсы 133 Евреи горские 136 Тазы 137 Татары сибирские 138 Финны-ингерманландцы 139 Цыгане 140 Чулымцы Коренные малочисленные народы Российской Федерации,кроме коренных малочисленных народов Севера, Сибири и Дальнего Востока 141 Шапсуги 143 Абазины 145 Бесермяне 147 Ижорцы 149 Нагайбаки Народы и этнические группы, проживающие в основном за пределами Российской Федерации 155 Азербайджанцы 156 Армяне 157 Белорусы 158 Грузины 159 Лазы 160 Мегрелы 161 Сваны 162 Казахи 163 Киргизы 164 Латыши 165 Литовцы 166 Молдаване 167 Таджики 168 Туркмены 169 Узбеки 170 Украинцы 171 Эстонцы 180 Абхазы 181 Каракалпаки 182 Рушанцы 183 Шугнанцы 184 Язгулемцы 185 Гагаузы 186 Евреи грузинские 187 Евреи среднеазиатские 188 Караимы 189 Кисты 190 Крызы 191 Крымчаки 192 Ливы 193 Талыши 194 Татары крымские 195 Таты 196 Турки-месхетинцы 197 Удины 198 Хемшилы 199 Хиналугцы 210 Австрийцы 211 Албанцы 212 Американцы 213 Англичане 214 Арабы 215 Ассирийцы 216 Афганцы 217 Белуджи 218 Болгары 219 Венгры 220 Вьетнамцы 221 Голландцы 222 Греки 223 Дунгане 224 Испанцы 225 Итальянцы 226 Йезиды 227 Китайцы 228 Корейцы 229 Курды 230 Немцы 231 Персы (ирани) 232 Поляки 233 Румыны 234 Сербы 235 Словаки 236 Турки (османы) 237 Уйгуры 238 Финны 239 Французы 240 Халха-монголы 241 Хорваты 242 Чехи 243 Шведы 244 Японцы 249 Другие национальности 04 Языки народов Российской Федерации и иностранные языки 001 Абазинский 002 Абхазский 003 Аварский 005 Агульский 006 Адыгейский 007 Азербайджанский 008 Аккинский (ауховский) 010 Албанский 011 Алеутский 012 Алтайский 013 Алюторский 014 Английский 017 Андийский 018 Арабский 019 Армянский 020 Арчинский 021 Ассирийский 022 Афганский 023 Ахвахский 026 Башкирский 027 Бежитинский 028 Белорусский 029 Белуджский 030 Бесермянский 031 Болгарский 032 Ботлихский 033 Бурятский 038 Венгерский 039 Вепсский 040 Вьетнамский 044 Гагаузский 045 Гинухский 046 Годоберинский 047 Голландский 048 Греческий 049 Грузинский 050 Гунзибский 055 Даргинский 058 Дунганский 061 Еврейский 065 Ижорский 066 Ингушский 069 Испанский 070 Итальянский 071 Ительменский 075 Кабардино-черкесский 076 Казахский 077 Кайтагский 078 Калмыцкий 079 Караимский 080 Каракалпакский 081 Каратинский 085 Карачаево-балкарский 086 Карельский 087 Кванадинский (багулальский) 088 Керекский 089 Кетский 090 Киргизский 092 Китайский 096 Коми 097 Коми-пермяцкий 098 Корейский 099 Корякский 100 Крызский 102 Крымско-татарский 103 Кубачинский 104 Кумандинский 105 Кумыкский 106 Курдский 111 Лазский 112 Лакский 113 Латышский 114 Лезгинский 115 Ливский 116 Литовский 120 Мансийский 121 Марийский 122 Мегрельский 123 Мокшанский 124 Молдавский 125 Монгольский 126 Мордовский 131 Нагайбакский 132 Нанайский 133 Нганасайский 134 Негидальский 135 Немецкий 136 Ненецкий 137 Нивхский 138 Ногайский 144 Орокский 145 Орочский 146 Осетинский 149 Персидский 150 Польский 154 Румынский 155 Русский 157 Рутульский 158 Рушанский 164 Саамский 166 Сванский 168 Селькупский 170 Сербскохорватский 171 Словацкий 174 Табасаранский 178 Таджикский 180 Талышский 181 Татарский 185 Татский 186 Телеутский 187 Тиндинский 191 Тлибишо-тлиссинский 192 Тофаларский 194 Тубаларский (тубский) 196 Тувинский 197 Турецкий 199 Туркменский 201 Удинский 202 Удмуртский 203 Удэгейский 204 Узбекский 205 Уйгурский 206 Украинский 207 Ульчский 211 Финский 213 Французский 217 Хакасский 219 Хантыйский 221 Хваршинский 222 Хиналугский 225 Хунзальский 227 Цахурский 228 Цезский (дидойский) 229 Цыганский 236 Чамалинский 237 Челканский (лебединский) 238 Чеченский 239 Чешский 242 Чуванский 243 Чувашский 244 Чукотский 245 Чулымско-тюркский 251 Шапсугский 252 Шведский 253 Шорский 254 Шугнайский 261 Эвенкийский 262 Эвенский 263 Энецкий 264 Эрзянский 265 Эскимосский 267 Эстонский 271 Юкагирский 274 Язгулемский 275 Якутский 276 Японский 279 Другие языки 05 Степень знания иностранных языков и языков народов Российской Федерации 1 Читает и переводит со словарем 2 Читает и может объясняться 3 Владеет свободно 10 Состояние в браке 1 Никогда не состоял (не состояла в браке) 2 Состоит в зарегистрированном браке 3 Состоит в незарегистрированном браке 4 Вдовец (вдова) 5 Разведен (разведена) 6 Разошелся (разошлась) 11 Родство, свойство 01 Муж 02 Жена 03 Отец 04 Мать 05 Сын 06 Дочь 07 Дедушка 08 Бабушка 09 Внук 10 Внучка 20 Брат 21 Сестра 40 Отчим 41 Мачеха 42 Пасынок 43 Падчерица 50 Тесть 51 Теща 52 Свекор 53 Свекровь 54 Зять 55 Невестка (сноха) 70 Другая степень родства, свойства 15 Участие в войне 1 Участвовал в Великой Отечественной войне 2 Участвовал в боевых действиях на территориях других государств 3 Не участвовал в войне 16 Отношение к военной службе 1 Военнослужащий 2 Военнообязанный 3 Невоеннообязанный 4 Призывник 5 Служащий таможенных органов 17 Воинские звания 01 Рядовой (матрос) 02 Ефрейтор (старший матрос) 03 Младший сержант (старшина 2-й статьи) 04 Сержант (старшина 1-й статьи) 05 Старший сержант (главный старшина) 06 Старшина (главный корабельный старшина) 07 Прапорщик (мичман) 08 Старший прапорщик (старший мичман) 09 Младший лейтенант и ему равные 10 Лейтенант и ему равные 11 Старший лейтенант и ему равные 12 Капитан (капитан-лейтенант) и им равные 13 Майор (капитан 3-го ранга) и им равные 14 Подполковник (капитан 2-го ранга) и им равные 15 Полковник (капитан 1-го ранга) и им равные 16 Генерал-майор (контр-адмирал) и им соответствующие 17 Генерал-лейтенант (вице-адмирал) и им соответствующие 18 Генерал-полковник (адмирал) и им соответствующие 19 Генерал армии (адмирал флота, маршал рода войск) и им соответствующие 21 Главный маршал рода войск 23 Маршал Советского Союза (Адмирал Флота Советского Союза) 31 Действительный государственный советник таможенной службы 32 Государственный советник таможенной службы I ранга 33 Государственный советник таможенной службы II ранга 34 Государственный советник таможенной службы III ранга 35 Советник таможенной службы I ранга 36 Советник таможенной службы II ранга 37 Советник таможенной службы III ранга 38 Инспектор таможенной службы I ранга 39 Инспектор таможенной службы II ранга 40 Инспектор таможенной службы III ранга 20 Виды занятости 1 Работающий на постоянной работе 2 Работающий на временной работе 3 Работающий на сезонной работе 4 Работающий по срочному трудовому договору 5 Неработающий 6 Безработный 7 Безработный, зарегистрированный в органах службы занятости 21 Стаж работы 01 Стаж работы / менее месяца 02 — от 1 до 3 мес 03 — от 4 до 6 мес 04 — от 7 до 11 мес 05 — до 1 года 06 — от 1 года до 2 лет 07 — не менее 2 лет 08 — 2 года и более лет 09 — от 2 лет до 3 лет 10 — от 1 года до 3 лет 11 — до 3 лет 12 — от 3 лет до 5 лет 13 — от 1 года 14 — менее 5 лет 15 — 5 лет 16 — от 5 лет и выше 17 — от 5 до 10 лет 18 — от 5 до 15 лет 19 — 6 лет 20 — 7 лет 21 — 8 лет 22 — 9 лет 23 — 10 лет 24 — 10 лет и выше 25 — свыше 10 лет 26 — от 10 до 15 лет 27 — от 10 до 25 лет 28 — 11 лет 29 — 12 лет 30 — 13 лет 31 — 14 лет 32 — 15 лет 33 — 15 лет и выше 34 — 16 лет 35 — 17 лет 36 — 18 лет 37 — 19 лет 38 — 20 лет 39 — 21 год 40 — 22 года 41 — 23 года 42 — 24 года 43 — 25 лет 44 — 25 и более лет 45 — 30 и более лет 46 — 35 и более лет 47 — 40 и более лет 48 — 45 и более лет 49 — Стаж работы не указан 22 Смены работы 1 Смена / первая 2 — вторая 3 — третья 4 — четвертая 23 Режимы работы 01 Работники, работающие / полный рабочий день 02 — неполный рабочий день или неполную рабочую неделю, а также на дому 03 — неполный рабочий день или неполную рабочую неделю 04 Работники, работающие неполный рабочий день / 05 — до 4 ч 06 — до 5 ч 07 — до 6 ч 08 — полдня 09 Работники, работающие неполную рабочую неделю 10 Работники, работающие на дому 11 Работники, работающие / через день 12 — через двое суток 13 — через трое суток 14 — в ночное время 15 — по скользящему графику 16 Работники, работающие рабочую неделю / непрерывную 17 — пятидневную 18 — шестидневную 19 Работники, работающие по прочим режимам работы (проводники на ж/д, пароходах) 20 — по двухсменному режиму работы 21 — по двухциклическому распорядку дня 22 — в одну смену 23 — в две смены 24 — в три смены 25 — в четыре смены 24 Виды отпусков 01 Ежегодный отпуск 02 Отпуск без сохранения заработной платы 03 Отпуск по беременности и родам 04 Отпуск женщинам, усыновившим новорожденных детей непосредственно из родильного дома 05 Дополнительный отпуск рабочим и служащим, занятым на работах с вредными условиями труда 06 Дополнительный отпуск рабочим и служащим, занятым в отдельных отраслях народного хозяйства и имеющим продолжительный стаж работы на одном предприятии, в организации 07 Дополнительный отпуск работникам с ненормированным рабочим днем 08 Дополнительный отпуск рабочим и служащим, работающим в районах Крайнего Севера и приравненных местностях 09 Дополнительный отпуск работающим на территориях в районах загрязнения от аварий на ЧАЭС 10 Дополнительный отпуск участникам ликвидации аварий на ЧАЭС и других радиационных аварий 12 Отпуск для сдачи экзаменов в вечерних (сменных) общеобразовательных школах 13 Отпуск в связи с обучением в вечерних профессионально-технических училищах 14 Дополнительный отпуск для сдачи вступительных экзаменов в аспирантуру 15 Дополнительный ежегодный отпуск аспирантам 16 Отпуск без сохранения заработной платы для сдачи вступительных экзаменов в высшие и средние учреждения профессионального образования 17 Отпуск в связи с обучением в вечерних и заочных высших и средних учреждениях профессионального образования 18 Отпуск для ознакомления с работой по избранной специальности и подготовки материалов к дипломному проекту 20 Дополнительный отпуск за донорство 21 Творческий отпуск 22 Частично оплачиваемый отпуск женщинам, имеющим детей в возрасте до 1,5 лет 23 Дополнительный отпуск без сохранения заработной платы матерям, имеющим детей в возрасте до 3 лет 24 Дополнительный отпуск государственного служащего за стаж работы 25 Основания прекращения трудового договора См.

Как заполнить карточку Т-2?

Если организация использует унифицированную форму личной карточки (), то она состоит из одиннадцати разделов: I. Общие сведения. II. Сведения о воинском учете. III. Прием на работу и переводы на другую работу. IV. Аттестация. V. Повышение квалификации. VI. Профессиональная переподготовка. VII. Награды (поощрения) и почетные звания.

Если у вас возникнут вопросы, можете бесплатно проконсультироваться в чате с юристом внизу экрана или позвонить по телефону 8 800 350-81-94 (консультация бесплатно), работаем круглосуточно.

VIII. Отпуск. IX. Социальные льготы, на которые работник имеет право в соответствии с законодательством. X. Дополнительные сведения. XI. Основание прекращения трудового договора (увольнения). В каждом из этих разделов есть графы, куда нужно записывать сведения о сотруднике. В первом разделе «Общие сведения» предусмотрены еще и окна для кодирования информации.

Остались вопросы? Бесплатная консультация по телефону:

8 800 350-81-94
Круглосуточно

Справочники

004 - Разделы реестра должностей 009 - Области профессиональной деятельности 010 - Вид работы 012 - Тип изменения ФИО 013 - Общероссийский классификатор информации о населении 01 пол 014 - Общероссийский классификатор информации о населении 02 гражданство 015 - Общероссийский классификатор стран мира 016 - ОКАТО 017 - Цель пребывания за границей 018 - Тип документа 019 - Общероссийский классификатор информации о населении 30 образование 020 - Общероссийский классификатор информации о населении 33 Формы обучения 023 - Общероссийский классификатор информации о населении 36 ученые звания 024 - Общероссийский классификатор информации о населении 35 ученые степени 026 - Классификатор ДПО, согласованный Минздравсоцразвития 027 - Общероссийский классификатор информации о населении 04 Языки народов Российской Федерации и иностранные языки 028 - Общероссийский классификатор информации о населении 05 Степень знания иностранных языков и языков народов Российской Федерации 029 - Количество сотрудников 030 - Общероссийский классификатор видов экономической деятельности 031 - Уровень должности 032 - Область профессиональной деятельности 033 - Масштаб достижений 034 - Направление государственной службы 035 - Форма допуска 036 - Категория запаса 037 - Воинское звание 038 - Состав (профиль) 039 - Категория годности к военной службе 040 - Наименование военного комиссариата по месту жительства 041 - Воинская обязанность 042 - Род войск 043 - Степень родства 044 - Инвалидность 047 - Длительность испытательного срока 051 - Уровень резерва 052 - Категория и группа целевых должностей Направления профессиональной служебной деятельности Степень готовности для включения в федеральный резерв управленческих кадров Организации Командировки Графики рабочего времени Направления деятельности и функции Служебный транспорт Нормативы стоимости ДПО Антикоррупция - решения Антикоррупция - виды иной оплачиваемой работы Антикоррупция - основания проведения служебной проверки Антикоррупция - причины проведения служебной проверки Тематики новостей Публичные типы документов Типы электронных документов для резервов Направления подготовки Основание прекращения договора обучения Рубрики документов Субсидии - основания для постановки на учет Субсидии - основания для отказа в постановке на учет Типы электронных документов Подсистема обеспечения правовой информации - Вид правового акта Тип компетенции Классные чины Условия присвоения классного чина Мероприятия для командировок Специализации (сферы деятельности) Социальные льготы Организации, оказывающие социальные льготы Праздничные дни табеля Производственный календарь Подведомственные научные и образовательные учреждения Учебные заведения Требуемые дополнительные подготовки Реестр организаций, участвующих в информационном обмене Типы временного отсутствия работника Основания назначения на должность Основания освобождения от должности Коды исчисления страхового стажа: Дополнительные сведения Коды исчисления страхового стажа: Дополнительные сведения о периодах, не включаемых в страховой стаж Коды территориальных условий Коды особых условий труда Условия досрочного назначения страховой пенсии: основание Исчисление страхового стажа: основание Справочник подписантов Справочник должностей подписантов Таблица настроек видов денежного содержания Профессионально-функциональные группы Типы приказов Виды отпусков Подписи Темы вопросов Темы вопросов чата Календарь - буквенные обозначения Реестр проектов (программ) Виды материального стимулирования Виды оценочных заданий Права в должностном регламенте (ДПО) Области профессиональной служебной деятельности (ДПО) Виды профессиональной служебной деятельности (ДПО) Иные направления профессионального развития (ДПО) Квалификационные требования (ДПО) Базовые квалификационные требования (ДПО) Профессионально-функциональные квалификационные требования (ДПО) Квалификационные знания (ДПО) Квалификационные умения (ДПО) Поднаправление кадровой работы/подтема (ДПО) Профессиональные стандарты (ДПО) Типы документов образовательной организации ФГОС ВО и СПО OK 009-2016 Административные действия Виды административных действий Сотрудники службы технической поддержки Группы сотрудников службы технической поддержки SLA Службы технической поддержки Типовые вопросы Типовые ответы Основания закрытия вакансии Медицинские организации Сопоставление контрактов оказания услуг службой технической поддержки и соответствующих этапов обработки Основания оказания услуг службой технической поддержки Награды и поощрения Номенклатура дел Государственные услуги Мероприятия по наставничеству Экранные формы

Законодательство

Общероссийский классификатор информации о населении ОК 018-95 (ОКИН)

(утв. постановлением Госстандарта России от 31.07.95 № 412)

(с изм. и доп. № 1/99, 2/2000, 3/2001, 4/2001, 5/2002, 6/2003, 7/2003, 8/2004, 9/2005, 10/2005, 11/2006)

(выдержки)

01 Пол

01 Мужской
02 Женский

02 Гражданство

01 Гражданин Российской Федерации
02 Гражданин Российской Федерации и иностранного государства (двойное гражданство)
03 Иностранный гражданин
04 Лицо без гражданства

04 Языки народов Российской Федерации и иностранные языки

014 Английский
019 Армянский
028 Белорусский
049 Грузинский
069 Испанский
070 Итальянский

076 Казахский
090 Киргизский
092 Китайский
098 Корейский
113 Латышский
135 Немецкий

155 Русский
181 Татарский
206 Украинский
213 Французский
267 Эстонский
276 Японский

05 Степень знания иностранных языков и языков народов Российской Федерации

01 Читает и переводит со словарем
02 Читает и может объясняться
03 Владеет свободно

10 Состояние в браке

01 Никогда не состоял (не состояла в браке)
02 Состоит в зарегистрированном браке
03 Состоит в незарегистрированном браке
04 Вдовец (вдова)
05 Разведен (разведена)
06 Разошелся (разошлась)

11 Родство, свойство

01 Муж
02 Жена
03 Отец
04 Мать
05 Сын
06 Дочь
07 Дедушка
08 Бабушка

09 Внук
10 Внучка
20 Брат
21 Сестра
40 Отчим
41 Мачеха
42 Пасынок
43 Падчерица

50 Тесть
51 Теща
52 Свекор
53 Свекровь
54 Зять
55 Невестка (сноха)
70 Другая степень родства

16 Отношение к военной службе

01 Военнослужащий
02 Военнообязанный
03 Невоеннообязанный

04 Призывник
05 Служащий таможенных органов

20 Виды занятости

01 Работающий на постоянной работе
02 Работающий на временной работе
03 Работающий на сезонной работе
04 Работающий по срочному трудовому договору
05 Неработающий
06 Безработный
07 Безработный, зарегистрированный в органах службы занятости

24 Виды отпусков

01 Ежегодный отпуск
02 Отпуск без сохранения заработной платы
03 Отпуск по беременности и родам
04 Отпуск женщинам, усыновившим новорожденных детей непосредственно из родильного дома
05 Дополнительный отпуск рабочим и служащим, занятым на работах с вредными условиями труда
06 Дополнительный отпуск рабочим и служащим, занятым в отдельных отраслях народного хозяйства и имеющим продолжительный стаж работы на одном предприятии, в организации
07 Дополнительный отпуск работникам с ненормированным рабочим днем
08 Дополнительный отпуск рабочим и служащим, работающим в районах Крайнего Севера и приравненных местностях
09 Дополнительный отпуск работающим на территориях в районах загрязнения от аварий на ЧАЭС
10 Дополнительный отпуск участникам ликвидации аварий на ЧАЭС и других радиационных аварий
12 Отпуск для сдачи экзаменов в вечерних (сменных общеобразовательных школах
13 Отпуск в связи с обучением в вечерних профессионально-технических училищах
14 Дополнительный отпуск для сдачи вступительных экзаменов в аспирантуру
15 Дополнительный ежегодный отпуск аспирантам
16 Отпуск без сохранения заработной платы для сдачи вступительных экзаменов в высшие и средние учреждения профессионального образования
17 Отпуск в связи с обучением в вечерних и заочных высших и средних учреждениях профессионального образования
18 Отпуск для ознакомления с работой по избранной специальности и подготовки материалов к дипломному проекту
20 Дополнительный отпуск за донорство
21 Творческий отпуск
22 Частично оплачиваемый отпуск женщинам, имеющим детей в возрасте до 1,5 лет
23 Дополнительный отпуск без сохранения заработной платы матерям, имеющим детей в возрасте до 3 лет
24 Дополнительный отпуск государственного служащего за стаж работы

30 Образование

01 Дошкольное образование
02 Начальное (общее) образование
03 Основное общее образование
07 Среднее (полное) общее образование
10 Начальное профессиональное образование
11 Среднее профессиональное образование
15 Неполное высшее образование
18 Высшее образование
19 Послевузовское образование

32 Отношение к учебе

01 Учится в общеобразовательном учреждении
02 Учится в профессионально-техническом училище
03 Учится в среднем профессиональном учебном заведении
04 Учится в высшем учебном заведении
05 Учится в институте, на факультете, курсах повышения квалификации
11 Обучается в аспирантуре, ординатуре, адъюнктуре
12 Соискатель ученой степени
13 Обучается в докторантуре
14 Не учится

33 Формы обучения

01 Очное
02 Очное-заочное (вечернее)
03 Заочное

04 Экстернат
05 Семейное образование
06 Самообразование

35 Ученые степени

01 Доктор наук
02 Кандидат наук

36 Ученые звания

01 Академик Российской Академии Наук
02 Академик международной академии наук
03 Академик отраслевой академии наук
04 Член-корреспондент Российской Академии Наук
05 Член-корреспондент международной академии наук
06 Член-корреспондент отраслевой академии наук
07 Профессор
08 Доцент
09 Старший научный сотрудник
10 Младший научный сотрудник
11 Ассистент
12 Член зарубежной академии наук

91 Срок трудового договора (контракта)

01 Неопределенный срок
02 Определенный срок не более пяти лет
03 Время выполнения определенной работы

93 Работа в неблагоприятных условиях труда

01 Работа в условиях, не отвечающих санитарно-гигиеническим нормам
02 Работа под воздействием вредных производственных факторов
03 Работа, связанная с тяжелым физическим трудом
04 Работа на оборудовании, не отвечающем безопасности труда

94 Категории работников с сокращенной продолжительностью рабочего времени

01 Работники моложе 18 лет
02 Работники занятые на работах с вредными условиями труда
03 Женщины, имеющие дополнительные перерывы в работе для кормления ребенка
04 Женщины, работающие в сельской местности

Возврат к списку

Между Полисом и Империей: политика Аристотеля в JSTOR

Abstract

Ристотель жил в период беспрецедентного имперского экспансионизма, инициированного царями Македонии, но большинство современных политических теоретиков ограничивают его политические теории классическим греческим городом-государством. Для многих мысль Аристотеля демонстрирует узкую эллиноцентрическую «бинарную логику», которая отдает предпочтение грекам перед не-греками и выдает ксенофобскую подозрительность к инопланетянам и иностранцам.В ответ на эти стандартные «полисцентрические» взгляды я вызываю в воображении другое поле восприятия - «между полисом и империей», внутри которого я интерпретирую Политику Аристотеля. И теоретики, и тексты, кажется, глубоко внимательны к тому, чтобы настоящие непосредственные вещи «возникали и исчезали» в эллинском мире. Более того, «между полисом и империей» мы можем видеть, что Политика фактически нарушает различные гегемонистские бинарные оппозиции Греции (греческий / варвар; гражданин / инопланетянин; центр / периферия), а не усиливает их.Понимание политики в контексте быстротечности полиса предлагает новый способ прочтения Аристотеля и в то же время предоставляет новые возможности для теоретизирования проблем постнационального гражданства, транснациональной политики и империи.

Информация о журнале

Американский обзор политической науки (APSR) - самый продолжительный публикация Американской ассоциации политических наук (APSA). APSR, впервые опубликовано в ноябре 1906 г. и выходит ежеквартально. выдающийся политологический журнал в Соединенных Штатах и на международном уровне.APSR представляет исследования из всех областей политической науке и содержит обширный рецензионный раздел дисциплина. Раньше APSR также охватывал личные и кадровые позиции профессии, как и у предшественницы, Материалы APSA.

Информация об издателе

Американская ассоциация политических наук, основанная в 1903 году, является крупнейшим профессиональным общество для людей, занимающихся изучением политики и управления. APSA объединяет политологов из всех областей исследований, регионов и профессиональные усилия.Хотя большинство членов APSA - это ученые, которые преподают и проводят исследования в колледжах и университетах в США и за рубежом, четверть работы вне академических кругов в правительстве, исследованиях, организациях, консалтинговых фирмах, средства массовой информации и частное предпринимательство. Для получения дополнительной информации об APSA, его публикации и программы см. на сайте APSA.

Либеральный феминизм, культурное разнообразие и сравнительное образование в JSTOR

Abstract

Для мультикультуралистов, выступающих за релятивистский подход, глобализация и растущая взаимосвязанность обществ представляют собой угрозу культурному разнообразию.В этой статье мы показываем через исследование работ Марты Нуссбаум, что жизнеспособный универсалистский феминизм может вместить тонкую и столь оправданную версию мультикультурализма. Отношение Нуссбаум к культуре по отношению к образованию женщин и развитию способностей к мировому гражданству способствует включению норм и традиций из разных образов жизни, оставляя место для критического взгляда на них. На этом основании существует значительный простор для сотрудничества между либеральными теоретиками сравнительного образования и феминистской философии.

Информация о журнале

Comparative Education - это международный журнал исследований в области образования, который содержит актуальную информацию с анализом важных проблем и тенденций во всем мире. Журнал уделяет особое внимание влиянию сравнительных исследований на формирование и реализацию политики в области образования, а также на социальное, национальное и международное развитие. Сравнительное образование приветствует вклад в смежные дисциплины, которые влияют на решения в области образовательной политики: правительство, менеджмент, социология, технологии и коммуникации.

Информация об издателе

Основываясь на двухвековом опыте, Taylor & Francis за последние два десятилетия быстро выросла и стала ведущим международным академическим издателем. Группа издает более 800 журналов и более 1800 новых книг каждый год, охватывая широкий спектр предметных областей и включая отпечатки журналов Routledge, Carfax, Spon Press, Psychology Press, Martin Dunitz, Taylor & Francis. Taylor & Francis полностью привержены публикации и распространению научной информации высочайшего качества, и сегодня это остается основной целью.

Женский активизм и трансформация общественной сферы

PO LI TIC AL M OT HER HO OD

Ссылки

Андерсон, Бенедикт (1983). Воображаемые сообщества, Лондон: Verso.

Антиас, Флоя (1998). «Evaluatin g Diaspora: B eyond Ethnici ty», в социологии, 32, 3 (август):

557-80.

Антиас, Флоя и Нита Юваль-Дэвис (1992). Расовые границы: раса, нация, пол, цвет кожи и

0ass and lbe Anti-Racist Vmggle, Лондон: Routicdge.

Азмон, Якл (1997). «Война, матери и девочка с косами: участие в материнском мире

Движения в национальном дискурсе в Израиле», ISSR Israel Social Science Journal, 12 1: 109-28.

Плохой ран, Марго (199 1). «Comp eting Agend a: Feminist s, Islam and the State in 19 and 20th

Centur y Egypt», в Deni z Kandi yoti (ed.) Women, Islam and the State, London: Macmillan,

С. 201-36.

Бэнкс, Олив (1981).Лица феминизма: исследование феминизма

,

как социального движения, Оксфорд: Мартин

Робертсон.

Ба су, Амрита (19 95). «In troducti on», в Амрите Басу (ред.) Вызов местных федераций:

Женские движения в

Global Perspective, Боулдер, Колорадо: Westview Press, стр. 1-24.

Бенхабиб, Сейла (1992). Ситуация с самостью. Гендер, сообщество и постмодернизм в современном мире

Этика, Кембридж: Polity Press.

Bou rdi eu, Pierre (198 5). «Социальное пространство и генезис роста», Теория и общество, 14:

723-44.

Берч, Лис а Д. (1996). «Любовь, тяжелый труд и проблемы: материнство и женская политика», Знаки:

Journal of Women in Culture and Society 21, 2: 429-54.

Каплан, Патрисия (1985). Класс и пол в Индии: женщины и их организации в южной Индии

Город, Лондон: Тависток.

Чарльз, Ники и Хелен Флиндженс (1998).«Гендер, этническая принадлежность и культурная идентичность: женские

« Места »», в Ники Чарлз и Хелен Хинтиенс (ред.) Гендер, этническая принадлежность и политика

Идеологии, Лондон: Рутледж, стр. 1-26.

Диетц, Март (19 92). «C ontex t Is All: Feminism and Th eor ies of Cit izens hip», в Кантале

Муфф c (ред.) Dimension soft Radica l D emocra cy:

Pluralis m, Citizens hip, Сообщество

Лондон: Verso, стр. 63-88.

Eisen stein, Zillah R. (1981). Радикальное будущее либерального феминизма, Нью-Йорк и Лондон:

Longman.

Эммет, Айала (1996). Земля обетованная нашими сестрами: женщины, политика и израильско-палестинское сосуществование,

Анн-Арбор, Мичиган: Мичиганский университет Press.

Эверетт, Дж. М. (1979). Женщины и социальные изменения в

Индия, Дели.

Габриэль, Аял а Х. (199 2). «Горе и ярость: коллективные эмоции в политике пика и

гендерная политика в Израиле», Cult ure.Медицина и психиатрия 16: 311-35.

Гиллиган, Кэрол (1982). Другими словами: Психологическая теория и развитие женщин, Кембридж,

Массачусетс: издательство Гарвардского университета.

Go1 e, Ni lofer (1996). The For bidd en Modern: Ci vili sation and Ve iling, Ann Arbor, Michigan:

University of Michigan Press.

Хабермас, Юрген (1989). (1962) Структурная трансформация публичной сферы, пер. Томас

Burger с участием Фредерика Лоуренса, Кембридж, Массачусетс: MIT Press.

(1994). «Борьба за признание в

демократическом конституционном государстве», в Эми

Дистанционное зондирование | Бесплатный полнотекстовый | Сравнение алгоритмов машины опорных векторов и случайных лесов для классификации инвазивных и экспансивных видов с использованием аэрозольных гиперспектральных данных

1. Введение

Распространение инвазивных и экспансивных видов является одной из основных угроз биоразнообразию и функционированию экосистем [1]. Это приводит к трансформации естественной среды обитания, вытеснению местных видов и ухудшению условий окружающей среды (например,г., количество существующих микро- и макрофитов). Это также приводит к экономическим потерям из-за ухудшения качества почвы и разрушения дорожной и железнодорожной инфраструктуры [2]. В Европейском союзе (ЕС), по оценкам, затраты на контроль и борьбу с инвазивными видами составляют примерно 12 миллиардов евро в год [3]. Осуществление соответствующих стратегий восстановления и эффективное ограничение последствий вторжения требует постоянного контроля, что подчеркивается в Постановлении ЕС № 1143/2014. К видам, представляющим угрозу для естественной среды обитания, охраняемой в рамках программы Natura 2000 в Польше, относятся, например, аборигенные экспансивные растения, такие как кусты ежевики (Rubus spp. L.), многолетний тростник (Calamagrostis epigejos (L.) Roth ) и чужеродных инвазивных видов золотарника (Solidago spp. L). Эти виды не предъявляют высоких требований к среде обитания; они также быстро размножаются как с точки зрения вегетативного, так и с точки зрения генеративного размножения, и они подавляют другие растения [4]. Они негативно влияют на ценные естественные среды обитания, такие как песчаные известняковые луга, горные и низменные луга Нардуса, луга молинии и аллювиальные луга.Они широко используются на свежих низинных пастбищах на горных сенокосах и полынных лугах [5,6,7]. Чтобы предотвратить дальнейшие изменения в растительности, эти вредные виды следует выявлять и удалять предпочтительно на ранних стадиях инвазии. Текущий мониторинг изменений видов растений основан на фиксированных целевых участках. Подсчитываются отдельные экземпляры видов, обнаруженных в целевых районах, и наблюдаемые закономерности экстраполируются на всю территорию, которая может различаться, например, из-за компонентов окружающей среды или землепользования.По сравнению с традиционными областями, дистанционное зондирование позволяет проводить объективный и повторяющийся мониторинг, который может проводиться как в локальном, так и в глобальном масштабе [8,9]. Учитывая сложность различий классов, как внутриклассовых сходств, так и различий между классами, данные, которые можно использовать для этой цели, являются мультиспектральными, например Landsat [10], WorldView-2 [11], или гиперспектральными данными (например, HyMap ) [12]. Поскольку гиперспектральные данные представляют собой источник постоянной информации о спектральном отражении, они предоставляют много информации о биофизических и химических характеристиках анализируемой растительности [13,14,15].Используются либо гиперспектральные спутниковые данные (например, Hyperion [16] и CHRIS [15,17]), либо данные с воздуха (например, APEX [18] и AISA [19,20]), в зависимости от размера области исследования и характеристики полога выявленной растительности. Воздушные данные более полезны для обнаружения небольших, менее компактных участков растений из-за их высокого пространственного разрешения [16]. Изучение средиземноморских растений на юге Франции подтверждает, что спектральное и пространственное разрешение влияют на точность картографирования растительности [21].Наивысшая точность классификации пяти типов растительности была получена с помощью бортового датчика гиперспектрального изображения HyMap. В зависимости от используемого метода классификации общая точность (OA) варьировалась от 62,3% для k-ближайшего соседа (k-nn), 67,7% для случайного леса (RF) и 70,2% для машины опорных векторов (SVM), вплоть до 72,5% для искусственных нейронных сетей (ИНС), в то время как использование спутниковых данных ASTER привело к несколько более низким уровням точности (с 60,3%), а худшие результаты были получены при использовании мультиспектральных данных Landsat 7 ETM + (59.3%). Многомерные крупномасштабные данные изображения могут быть эффективно использованы, если их использование основано на современных методах классификации, например, с помощью опорной векторной машины (SVM) [22] или случайного леса (RF) [23]. Оба считаются одними из самых эффективных методов классификации [21]. Алгоритм SVM преобразует исходное пространство, а затем создает оптимальную гиперплоскость в многомерном пространстве функций, которая разделяет данные на разные классы с максимально возможной границей разделения. Алгоритм хорошо работает на зашумленных данных и небольшом количестве обучающих пикселей; достаточно разработать опорные векторы и обычно имеет более высокий уровень точности, чем другие алгоритмы классификации [21,24].Метод SVM сравнивался с различными типами нейронных сетей (MLP, многослойные перцептроны; CANFIS, системы коактивного нейро-нечеткого вывода), используемыми для классификации пяти типов культурных растений в Испании с использованием данных HyMap [25]. Результаты показали, что, несмотря на небольшие различия в точности классификации (OA SVM = 96,4% 29, OA MLP = 94,5%, OA RBF = 94,1%, OA CANFIS = 94 , 2%) алгоритм SVM эффективнее нейронных сетей с точки зрения стабильности, надежности, простоты, а также скорости процесса классификации. Более того, SVM достиг очень высокой точности (OA = 93%) при обнаружении инвазивных кустарников Solanum mauritianum на плантациях Pinus patula в южной Африке на основе изображений AISA Eagle [20]. С другой стороны, алгоритм RF работает, создавая многие деревья решений основаны на случайном подмножестве обучающих данных, и окончательное решение принимается путем объединения голосов отдельных деревьев [23]. Преимущество этого метода - устойчивость к переобучению обучающей выборки и короткое время классификации.Хорошие результаты были достигнуты при использовании метода RF для изучения инвазии Euphorbia escula и Centaurea maculosa в Монтане [15]. Уровни точности классификации на основе аэроснимков гиперспектральных изображений HySpex для указанных видов растений составили 86% и 84% соответственно. Кроме того, алгоритм случайного леса доказал свою эффективность в выявлении двух обширных видов пастбищ, Molinia caerulea и Calamagrostis epigejos, на Силезской возвышенности в Польше. В исследовании использовались продукты HySpex и LiDAR (обнаружение света и дальность) от сканера Riegl LMS-Q680i, получившие наивысшую медианную каппа 0. 85 (F1 = 0,89, что является математическим произведением точности пользователя (UA) и производителя (PA)) для идентификации M. caerulea и 0,65 (F1 = 0,73) для C. epigejos [26]. Использование SVM и RF Эти методы дали хорошие результаты при классификации 20 типов травянистой растительности в национальном парке Хортобадь на востоке Венгрии на основе данных AISA Eagle II [27]. Наивысшая точность классификации была получена на первых девяти полосах преобразования минимальной доли шума (MNF) гиперспектрального изображения и при использовании 30 случайных обучающих пикселей (OA SVM = 82.06%, OA RF = 79,14%, OA ML = 80,78%). Однако, когда обучающая выборка была уменьшена до 10 пикселей, методы SVM и RF по-прежнему сохраняли высокий уровень точности (79,57% и 76,55% соответственно), в то время как точность ML значительно упала до 52,56%. Низкий уровень чувствительности к размеру обучающей выборки - большое преимущество этих алгоритмов, особенно SVM. С другой стороны, алгоритм RF имел короткое время классификации изображений (3 минуты) по сравнению с другими методами, используемыми для того же набора данных (SVM = 16 минут, ML = 8 минут). Исследования средиземноморской растительности (в основном кустарников высотой от примерно 0,5 м до почти 5 м), которые проводились в Лангедоке на юге Франции, показали, что методы RF и SVM позволяют получать лучшую информацию из гиперспектральных данных, чем любые традиционные классификаторы (например, дерево классификации ( CT), линейный дискриминантный анализ (LDA), квадратичный дискриминантный анализ (QDA) и k-ближайший сосед (k-nn)), особенно когда спектральные различия между классами были небольшими [21]. При выделении 15 видов растений общая точность классификации по современным методикам, т.е.е., SVM и RF (OA SVM = 39,2–47,9%, OA RF = 39,3–49,5%), были выше, чем зарегистрированные для традиционных методов (OA CT = 28,6–44,4%, OA LDA = 37–45,1%, OA QDA = 37,5–39,3%, OA k-nn = 18–28,8%) в зависимости от набора исходных данных. Метод искусственной нейронной сети (ИНС) также использовался для идентификации видов растений; однако этот эксперимент не привел к удовлетворительным результатам.

Целью настоящего анализа было проверить, являются ли экспансивные / инвазивные Rubus spp., Calamagrostis epigejos и Solidago spp. характеризовались особым набором спектральных характеристик, которые позволяли отличать их от окружающих видов, которые в совокупности создают смесь нечетких покрытых узоров. Кроме того, был проведен анализ влияния количества пикселей в наборе обучающих данных на точность классификации. Были применены известные ссылочные алгоритмы классификации, методы SVM и RF, которые широко используются из-за их эффективности.

Предлагаемый метод может применяться на широко используемых сельскохозяйственных территориях (с учетом традиционно используемых методов ведения сельского хозяйства), а не ограничиваться только выбранными тестовыми участками.

2. Материалы и методы

2.1. Район исследования и объекты исследования
Район исследования находился на юге Польши недалеко от города Малиновице (Силезское воеводство) и занимал площадь примерно 10,6 км 2 среды обитания Natura 2000 (Рисунок 1). Это возвышенность, охватывающая Тарногорский холм и Катовицкую возвышенность, с переходным умеренным климатом. В этой области преобладают луга, луга и леса. Ежевика (в основном Rubus caesius L., Европейская черника), различные виды золотарника (Solidago spp.) И древесно-тростниковая трава (Calamagrostis epigejos) очень часто встречаются в этом районе. L., род растений семейства розоцветных, обычно называемый ежевикой, является одним из наиболее распространенных видов [28]. Ежевика произрастает в Азии, Европе, Северной и Южной Америке [29], и они часто представляют угрозу для молодых лесных культур и местообитаний, охраняемых в рамках программы Natura 2000. Обычно это кустарники (могут достигать 3 метров в высоту) с многолетними корнями, двухлетними колючими стеблями и съедобными плодами, которые представляют собой скопления костянок [29].Ежевику можно найти во всех видах окружающей среды, включая леса, кустарники, луга, пустыри и обочины дорог. Вегетативное размножение и производство большого количества семян, распространяемых птицами и другими животными, позволяет им быстро заселять новые территории [30]. Цветут с мая по сентябрь. По последним данным, только в Польше насчитывается 105 видов Rubus [31]. Rubus spp. L. связана с негативными экономическими и экологическими последствиями (например, изменение доминирующего типа растительности, истощение почвы или повышенная восприимчивость к пожарам) [32].Спектральные характеристики Rubus spp. очень похожи, поэтому в статье они были идентифицированы вместе без разделения на отдельные виды. Другой широко распространенный, обширный вид, деградирующий пастбищные и луговые сообщества, - это Calamagrostis epigejos (L.) Roth, обычно называемый древесным тростником [33 ]. Это многолетние травы из семейства Poaceae, которые произрастают в Евразии [5] и распространились в Северной Америке [34]. У растения толстые и жесткие лопасти, достигающие в высоту до 2 метров, со сложными соцветиями в виде метелки.Древесный тростник размножается вегетативно, через многочисленные столоны, а также генеративно, через семена (т. Е. Ядра) [35]. Цветет с июля по сентябрь, часто образуя обширные поля из одного вида, цвет которых варьируется от зеленого до коричневого и до пурпурного. Древесный тростник растет на лугах, в лесах, в городских районах, вдоль железных дорог и обочин. Большое количество биомассы тростника откладывается на несенокосных участках, а длительное время разложения вызывает закисление субстрата и препятствует развитию других растений [36].Некоторые из наиболее агрессивных растений, представляющих огромную угрозу для аборигенных видов и биоразнообразия целых экосистем, являются представителями рода золотарниковых (Solidago spp. L.). Это многолетние растения из семейства сложноцветных, завезенные из Северной Америки в Европу в качестве декоративных растений [37]. Золотарник встречается в виде трех инвазивных видов: Solidago canadensis (канадский золотарник), Solidago gigantea (высокий золотарник) и Solidago graminifolia (золотарник траволистный) [38,39]. У этих растений жесткие побеги, которые могут достигать 2 метров в высоту, заканчивающиеся пирамидальными скоплениями метелок, которые образованы цветками, сгруппированными в головках [40].Они размножаются вегетативно, за счет подземных корневищ, и генеративно с помощью легких семян (семянок с хохолком), которые могут распространяться на значительные расстояния [41]. Они быстро начинают доминировать и часто образуют плотные одновидовые пятна. Цветут с июля по октябрь, образуя характерные желтые соцветия. Золотарники обладают высокой толерантностью к разным типам почв, но требуют солнечного света [42]. Они растут в открытых местообитаниях, таких как луга, пустыри, антропогенные районы, а также вдоль дорог и берегов рек [2].
2.2. Полевые измерения
Полевые исследования проводились летом 2017 года. В рамках исследований были обнаружены компактные многоугольники (в форме кругов с радиусом 3 метра) видов Rubus, Solidago spp., Calamagrostis epigejos и других фоновых растений. области с помощью прибора Leica CS20 GNSS (рис. 2). Количество полигонов было пропорционально преобладанию видов в районе исследований и составило 50 полигонов для ежевики и тростника древесного, 60 полигонов для золотарника и 100 полигонов для фоновых растений.Затем полигоны были перенесены в ArcMap 10.3, где методы интерпретации фотографий были использованы для создания дополнительных 30 опорных полигонов для других типов земного покрова (например, деревьев, зданий, голой почвы и затененных участков). Эти дополнительные классы предназначались для указания алгоритму спектральных свойств объектов, которые встречались в районе исследования и составляли нелесную растительность. Наконец, эталонные полигоны были созданы для восьми классов: Calamagrostis epigejos, Solidago spp., Rubus spp., Другие растения, деревья, голые почвы, здания и тени (рис. 1).
2.3. Воздушные гиперспектральные данные HySpex
Воздушные гиперспектральные данные были получены MGGP Aero Sp. z o.o. 29 августа 2017 г. с помощью датчиков, установленных на самолете Cessna 402B. Гиперспектральное изображение с 16-битным радиометрическим разрешением было записано двумя сканерами HySpex Visible and Near Infrared (VNIR-1800) и коротковолновым инфракрасным (SWIR-384) сканером. Технические характеристики обоих датчиков приведены в таблице ниже (Таблица 1).Подготовка аэрофотоснимков к дальнейшей обработке проводилась в соответствии со схемой (рис. 3). Данные, полученные с помощью гиперспектральных датчиков, были преобразованы в единицы яркости с помощью программного обеспечения HySpex RAD. Затем гиперспектральное изображение было подвергнуто геометрической коррекции с использованием цифровой модели поверхности в программе PARGE (PARametric GEocoding) (ReSe Applications LLC, Wil, Switzerland), а атмосферная коррекция была выполнена с помощью модели MODTRAN5 в программе ATCOR4 (ATmospheric CORrection). (ReSe Applications LLC, Вил, Швейцария).Для достижения однородного пространственного разрешения в 1 м были нанесены мозаики и повторная выборка девяти линий полета. Затем была удалена последняя 21 полоса в диапазоне SWIR из-за высокого уровня шума, вызванного более низким SNR (отношением сигнал / шум) датчика в крайних диапазонах отображаемого спектра, что в конечном итоге привело к получению 430-полосного изображения в спектральный диапазон 416,18–2396,44 нм.

Чтобы уменьшить размерность данных HySpex, было применено преобразование минимальной доли шума (MNF). На основе полос MNF, собственных значений и визуальной оценки преобразованных полос были выбраны первые 30 полос MNF для дальнейшей обработки.Наконец, были подготовлены два набора данных для классификации видов: первый содержал 430 полос HySpex, а второй - 30 полос MNF.

2.4. Процесс классификации и оценка точности

Одна из наших целей состояла в том, чтобы проанализировать влияние количества пикселей в наборах обучающих данных на точность классификации; следовательно, мы создали наборы обучающих данных с заданным количеством пикселей на класс. С помощью стратифицированной случайной выборки 50% всех эталонных полигонов были выбраны для создания набора данных обучающего теста, а оставшиеся полигоны использовались для создания набора данных проверки.

Набор данных обучающего теста использовался для создания подмножеств (наборов обучающих данных с заданным количеством пикселей на класс), а все оставшиеся образцы попали в набор тестовых данных, который использовался для предварительной оценки точности. Набор данных проверки был создан для устранения пространственной автокорреляции с набором данных обучающего теста (случайно выбранные пиксели использовались в наборах обучающих и проверочных). Это позволило создать пространственно независимый и стабильный набор данных валидации, который использовался для оценки окончательных результатов.

Чтобы исследовать влияние размера обучающего набора данных на достигнутые результаты классификации, набор обучающих тестовых данных был подвергнут субвыборке для создания наборов обучающих данных, содержащих ровно 30, 50, 100, 200 и 300 пикселей на класс. Эти подвыборочные наборы данных будут использоваться для обучения классификатора. Если у данного класса было меньше общих доступных выборок, чем требуется, использовалась случайная выборка с заменой, в противном случае применялась случайная выборка без замены. Если все доступные пиксели для данного класса были выбраны для целей обучения, вместо этого использовалась копия данных обучения для этого класса.

Итеративная оценка точности использовалась для объективного сравнения достигнутых результатов. Это была процедура, состоящая из следующих шагов, повторяемых 100 раз:

  • Подвыборка набора данных обучающего теста, чтобы создать набор обучающих данных с заданным количеством выборок для каждого класса;

  • Поезд классификаторов SVM и RF;

  • Оценка точности с использованием наборов данных тестирования и валидации; и

  • Сохраните обученные модели классификатора и меры точности для дальнейшего анализа.

Классификация пикселей проводилась на основе алгоритмов машины опорных векторов и случайного леса в программе R. Первым этапом процесса обучения была оптимизация параметров обучения этих алгоритмов для получения наилучших возможных настроек. Эта задача была выполнена на тренировочном и тестовом наборах перед дивизией. Радиальная базисная функция была выбрана для алгоритма SVM из-за его доказанной эффективности [43] и меньшего числа вычислительных трудностей [44].Параметры обучения сравниваемых алгоритмов классификации были подвергнуты процессу настройки. Для алгоритма SVM было получено значение гаммы 0,1 и стоимость 1000. В случае алгоритма случайного леса на основе анализа ошибок вне пакета (OOB) параметр mtry (количество объектов, произвольно выбираемых в каждом разбиении) был установлен на 140 для классификации по 430 гиперспектральным полосам и в 13 для классификации по набору первых 30 полос преобразования MNF. В обоих случаях количество случайных деревьев (ntree) составило 500.

В этой работе мы сравнили два алгоритма классификации (SVM и RF), два разных набора данных (430 исходных гиперспектральных полос, 430 HS и 30 полос с минимальной долей шума, 30 MNF) и пять различных размеров выборки для каждого класса в обучении. набор данных (30, 50, 100, 200 и 300 пикселей). Из-за недоступности больших сплошных областей инвазивных растений в нашей области исследования мы ограничили анализ до 300 пикселей. Все комбинации вышеперечисленных параметров были протестированы, в результате было получено 20 различных сценариев классификации.

Точность выполненного обучения классификатора оценивалась с помощью набора тестовых данных и данных, пространственно отделенных от обучающего и тестового набора (то есть на пикселях набора данных проверки), который был постоянным для всех сценариев. Алгоритмы сравнивались, и на основе результатов проверки была определена лучшая комбинация набора данных изображения и классификатора. На основе матрицы ошибок были рассчитаны следующие параметры точности:

  • Общая точность - отношение общего количества правильно классифицированных пикселей к общему количеству опорных пикселей [45];
  • Каппа Коэна - сходство анализируемой классификации со случайной классификацией (значение Каппа 0 означает полное сходство, а 1 означает отсутствие подобия) [46];
  • Точность производителя (PA) - отношение правильно классифицированных пикселей данного класса ко всем пикселям в наборе данных проверки для этого класса [45];
  • Точность пользователя (UA) - отношение пикселей, правильно отнесенных к данному классу, ко всем пикселям, отнесенным к этой категории [45]; и
  • чувствительность по шкале F1, измеренная с использованием гармонического среднего значения точности (P), положительного прогнозируемого значения и отзыва (R), как в уравнении (1) [47,48]:
Затем лучшие модели для каждого классификатора и данных Набор был выбран на основе средних баллов F1 для всех классов (на основе данных валидации), и изображения были классифицированы.Достоверность статистических различий между точностью моделей проверяли с помощью критерия Манна – Уитни – Вилкоксона [49] (уровень значимости = 0,05). Тест Манна – Уитни – Вилкоксона хорошо подходит для проверки различий между ненормально распределенными популяциями [26,50]. Распределение достигнутых показателей точности для всех сценариев классификации было визуализировано с помощью коробчатых диаграмм. Подробное объяснение прямоугольников, используемых в прямоугольных диаграммах, показано на рисунке 4.

Кроме того, обучение классификатора было выполнено для девяти классов, каждый с одинаковым количеством обучающих выборок, чтобы уменьшить любой эффект несбалансированных обучающих данных.После обучения классификатора фоновые классы считались одним классом по отношению к классам растений. Такие шаги позволили нам правильно оценить качество классификации (какие классы путают с какими) и помогли достичь наиболее точных результатов. В нашей работе мы предположили, что путаница между фоновыми классами допустима, в то время как путаница между видами растений и фоновыми классами или другими видами растений будет проблемой, которую необходимо решить и сообщить. При классификации видов растений важно предоставить подходящую и репрезентативную выборку пикселей, которые характеризуют объекты, отличные от объекта исследования.Такие классы часто называют фоновыми. Поскольку наше исследование было направлено на изучение влияния размера обучающего набора данных, было бы недостаточно провести классификацию четырех классов, то есть трех видов растений и одного класса с фоновыми объектами. В основном это связано с трудностями при случайной выборке фоновых классов таким образом, чтобы, например, 30 пикселей представляли их все. Фактически, такой подход почти гарантирует, что пиксели для фоновых классов, покрывающих относительно небольшую площадь, не будут включены в набор обучающих данных с достаточным количеством образцов, что, в свою очередь, подорвет любое доверие к такой работе.Чтобы решить эту проблему при создании набора обучающих данных, каждый фоновый класс (тени, деревья, другие растения, почвы и здания) имел одинаковое количество обучающих образцов, равное количеству образцов, используемых для каждого класса видов растений. Это сделано для того, чтобы наши фоновые классы имели такое же представление, как классы видов растений во время обучения классификаторам.

3. Результаты

3.1. Статистический анализ исследованных сценариев классификации
Средний балл F1 был рассчитан для всех классов на двух наборах: тестовом наборе и проверочном наборе.Набор тестов зависел от обучающего набора - пиксели в этих наборах были отрисованы из одних и тех же многоугольников, поэтому количество пикселей в тестовом наборе уменьшалось с увеличением количества пикселей в обучающем наборе (таблица 2). Следовательно, высокий уровень точности, полученный для этого набора, неудивителен, и его нельзя использовать для сравнения классификаторов.

Напротив, набор для проверки имел фиксированное количество наблюдений (4835 пикселей) и был пространственно независимым от других наборов данных. Независимо от используемого классификатора, более высокие средние баллы F1 для всех классов на основе набора валидации были получены для классификаций, выполненных на 30 полосах преобразования MNF (0.854–0,918) по сравнению с полосой 430 гиперспектральных данных (0,760–0,853).

Уровень точности для обоих классификаторов увеличивался с увеличением количества обучающих пикселей, используемых для классификации (рисунок 5). Распределение среднего значения F1 для всех классов показало, что при увеличении количества обучающих пикселей межквартильный диапазон полученных точности уменьшался, поэтому результаты, полученные на 100 итерациях, были более стабильными. Более того, использование меньшего количества обучающих пикселей привело к большему снижению точности классификаций, выполняемых на исходных гиперспектральных полосах, чем в случае классификаций, выполняемых на полосах преобразования MNF.Наиболее стабильные распределения и самые высокие баллы F1 для всех классов были получены при классификации, выполненной на наборе из 30 полос преобразования MNF и 300 обучающих пикселей (медиана F1 для RF составляла около 0,92, а медиана F1 для SVM составляла около 0,88). . Для проверки наличия статистически значимых различий в показателях F1 всех протестированных сценариев был проведен тест Манна – Уитни – Уилкоксона с уровнем значимости 0,05 (рис. 6). Между большинством рассмотренных сценариев наблюдались статистически значимые различия.Единственным исключением были классификации SVM на диапазонах MNF с использованием 200 и 300 пикселей для обучения классификатора. Не было обнаружено статистически значимых различий для классификации RF, выполненной на 430 гиперспектральных полосах с использованием 300 обучающих пикселей, и классификации SVM на очень ограниченном наборе данных, состоящем из 30 полос MNF и 30 обучающих пикселей. классы идентифицированных видов (рисунок 7) позволяет сделать выводы о лучших наборах данных и алгоритмах классификации каждого класса.

Solidago spp. класс хорошо идентифицирован со всеми классификаторами и наборами растровых данных (оценка F1 была выше 0,95). Уровни точности увеличивались с увеличением количества обучающих пикселей, тогда как различия в уровнях точности в результате изменения размера обучающих наборов были небольшими. Однако для классификатора случайного леса были зарегистрированы несколько более высокие средние баллы F1. Солидаго отличаются очень характерным желтым цветом и спектральными характеристиками, которые отличают их от других классов на изображениях, и, кроме того, имеют тенденцию образовывать большие однородные поля, поэтому почти идеальная идентификация этого вида не была неожиданностью.

В случае Rubus spp. класса, наилучшие результаты идентификации были получены для классификации SVM на 30 полосах MNF с использованием 300 обучающих пикселей (F1 = 0,97), но применение того же классификатора с уменьшенным до 100 количеством обучающих пикселей привело к аналогичному уровню точности. Хорошие результаты были также получены для RF-классификации на том же наборе растровых данных и 300 обучающих пикселях (F1 = 0,95). Баллы F1, полученные на 430 полосах гиперспектральных данных, были ниже (F1 RF от 0.7 до 0,76, а F1 SVM с 0,71 до 0,84).

Calamagrostis epigejos оказался более сложным для идентификации видом растений. Однако высокие баллы F1 около 0,91 были получены с использованием алгоритма SVM, 30 полос преобразования MNF и наборов из 200 и 300 обучающих пикселей. Аналогичный уровень точности был также получен для классификации SVM и 300 обучающих пикселей на 430 гиперспектральных полосах (F1 = 0,9). Классификация случайного леса привела к более низким уровням точности для этого вида с оценкой F1 между 0.7 и 0,82 на наборе гиперспектральных данных и между 0,76 и 0,83 на полосах трансформации МНФ. Точность увеличивалась с ростом количества обучающих пикселей.

Учитывая средний уровень точности для трех видов, идентифицированных в районе исследований, можно сделать вывод, что наилучшее пространственное распределение было получено с использованием алгоритма SVM и 200 или 300 обучающих пикселей (F1 = 0,95). Для других классов, выделенных на изображении (например, фон растений, леса, здания, голая почва и тени), лучшие результаты F1 (от 0.93 до 0,96) были получены с помощью алгоритма RF. Однако с точки зрения точности для всех классов вместе, лучшая точность (Каппа = 0,92, F1 для всех классов = 0,92) была получена для классификатора RF, 30 полос MNF и наборов из 200 и 300 обучающих пикселей.

Таким образом, алгоритм SVM и набор данных, состоящий из 30 полос MNF и 300 обучающих пикселей, оказались лучшими для идентификации классов Calamagrostis и Rubus. В случае Solidago и фоновых классов лучшие результаты были получены с классификатором Random Forest.Однако золотарник хорошо классифицирован (среднее значение F1> 0,95) на обоих наборах растровых данных и с разным количеством обучающих пикселей. С другой стороны, в случае фоновых классов лучшие результаты были получены для 30 полос MNF и 200 обучающих пикселей. Это может указывать на то, что метод случайного леса лучше работает для классификации спектрально однородных, крупных форм землепользования, которые значительно отличаются от окружающей их среды, в то время как метод SVM лучше подходит для идентификации видов растений, которые более спектрально отличаются и похожи на фон. классы.

3.2. Лучшая модельная точность идентификации видов растений
Набор данных, состоящий из 30 полос MNF и 300 обучающих пикселей, был выбран на основе анализа статистической точности для создания изображений, показывающих пространственное распределение анализируемых видов в области исследования. На рисунке 8 представлены распределения точности производителя и пользователя для 100 итераций классификаций, выполненных на выбранном наборе данных с использованием обоих классификаторов.

Для Rubus spp. Классификатор RF дал более низкую медианную пользовательскую точность, чем SVM, на три процентных пункта, в то время как различия в уровнях точности производителя между классификаторами были небольшими.Точность производителя и пользователя для Solidago spp. были очень высокими (близкими к 100%), небольшое занижение выявлено только в случае классификации SVM (точность производителя около 93%). Напротив, класс Calamagrostis epigejos показал самую низкую медианную точность производителя и пользователя среди всех классов. Классификатор SVM достиг более высоких уровней точности производителя и пользователя для C. epigejos (PA = 96%, UA = 87%), чем классификатор RF (PA = 88%, UA = 78%).

Результирующие изображения для обоих методов классификации, подготовленные для получения наилучших средних значений F1 для всех итерационных классов, представлены и сравниваются ниже (Рисунок 9).Правильность определения видов также оценивалась на основе матрицы неточностей (таблица 3 и таблица 4). был идентифицирован вблизи границ леса и построек, и его пространственное распределение для метода SVM более точно отражало реальность, чем результат использования метода RF (Рисунок 9). Было небольшое завышение этого вида в случае метода РФ, особенно в местах с деревьями и кустарниками возле зданий (табл. 4). Calamagrostis epigejos и Solidago spp.классы можно встретить на просторах несельскохозяйственных лугов. Пространственное распределение солидаго на изображении, полученное в результате использования метода RF, почти идеально отражало реальность, а в случае метода SVM недооценка этого вида относилась в основном к необрезанным лугам на юге области. С другой стороны, класс Calamagrostis epigejos был несколько завышен по результатам обеих классификаций, особенно в местах с сухими или скошенными лугами. Классификационное изображение SVM с большей точностью представляет пространственное распределение этого вида в районе исследований (таблица 3), и его оценки были более точными, особенно в местах с голыми почвами, которые имеют аналогичный спектральный отклик.

4. Обсуждение

Влияние набора растровых данных и количества обучающих пикселей на точность классификации трех инвазивных или экспансивных видов растений было протестировано в этой статье с использованием методов случайного леса и машины опорных векторов. Метод, который мы использовали для разделения шаблонов на три набора - обучающий набор, тестовый набор и пространственно независимый проверочный набор, - позволяет надежно оценить точность классификации. В этой статье были протестированы сбалансированные обучающие наборы из 30, 50, 100, 200 и 300 пикселей на класс.Набор тестов был сильно пространственно коррелирован с обучающим набором, что привело к завышенным результатам точности; поэтому он использовался только для первоначальной оценки точности. Однако неожиданно точные показатели (PA, UA, F1), вычисленные на наборе тестовых данных, увеличились, несмотря на уменьшение количества шаблонов в наборе тестов. Это подчеркивает важность использования пространственно разделенных наборов данных для надлежащей оценки точности. Постоянный набор проверочных пикселей, который оставался неизменным между итерациями и был пространственно отделен от обучающих данных, позволил нам надежно оценить точность классификации.Пространственное разделение наборов данных, используемых для оценки результатов классификации и обучения классификаторов, позволило избежать искусственного раздувания из-за пространственной корреляции между пикселями, принадлежащими одному и тому же опорному многоугольнику. Такой метод позволяет более объективно сравнивать алгоритмы классификации и наборы данных, обеспечивая при этом более надежные метрики точности. Сам процесс создания наборов данных для обучения и тестирования или проверки вносит человеческую или случайную предвзятость в любое сравнение. Чтобы уменьшить такую ​​предвзятость нашего метода, наборы данных для обучения и проверки были созданы несколько раз.Такие подходы уже использовались несколько раз в прошлом [24,51,52] и оказались более надежными, когда дело доходит до сравнения классификаторов. Точность любой процедуры машинного обучения напрямую зависит от качества выборок, используемых для обучения и проверки данного классификатора. Чтобы уменьшить влияние человеческой или случайной предвзятости при создании наборов данных, наборы данных для обучения и проверки создавались несколько раз. Повторная выборка пикселей для эталонных наборов и оценка точности классификации минимизировали влияние выбора пикселей для обучения на точность классификации и позволили объективно оценить влияние тестируемых наборов данных на эффективность идентификации видов [26,52,53] .Анализ показал, что, независимо от выбранного классификатора, более высокий балл F1 для всех классов был получен для классификаций, выполненных на 30 полосах трансформации MNF (0,854–0,918), чем на 430 полосах гиперспектральных данных (0,760–0,853). Снижение количества входных слоев до нескольких десятков наиболее информативных полос рекомендуется для алгоритмов случайного леса и машины опорных векторов, так как это позволяет получить более высокие уровни точности и значительно сокращает время классификации [51,54,55, 56].Во время классификации травянистой растительности в национальном парке Хортобадь (Восточная Венгрия) был получен более высокий общий уровень точности для девяти полос трансформации MNF (SVM = 82,06%, RF = 79,14%), чем для 128 исходных полос AISA Eagle (SVM = 72,85%, РФ = 72,89%) [27]. Аналогичным образом, при идентификации видов деревьев на основе данных AISA Eagle с использованием алгоритма SVM классификация данных, преобразованных MNF, привела к увеличению примерно на 30% согласованности классификации по сравнению с классификацией, выполненной на исходных полосах [57].Первые 30 полос трансформации MNF были использованы, например, для идентификации четырех инвазивных или экспансивных видов в центральной Польше, получив высокие баллы идентификации F1: около 0,80 для Filipendula ulmaria и Molinia caerulea, около 0,79 для Phragmites australis и около 0,73 для Solidago. gigantean [58]. Увеличение количества пикселей, используемых для обучения классификации баллов F1 для трех видов, анализируемых в этой статье, привело к увеличению этих значений, но также и к одновременному уменьшению их ширины распределения, что указывает на стабилизацию полученные результаты.Наши наблюдения показывают, что предпочтительное количество обучающих шаблонов составляет не менее 300 пикселей на класс, независимо от используемого классификатора. В случае 30 MNF и алгоритма SVM оптимальным значением было 300, поскольку не было статистически значимых различий между наборами обучающих данных, содержащими 200 и 300 пикселей на класс (рисунок 6). Из-за недоступности более крупных непрерывных областей инвазивных растений в нашей области исследования мы ограничили анализ 300 пикселями, и поэтому мы не смогли оценить влияние большего количества пикселей на класс в наборе обучающих данных на достигнутые результаты классификации.Аналогичная тенденция была замечена при тестировании различных наборов обучающих пикселей (от 10 до 30 пикселей) и растровых данных для классификации 20 видов трав в Восточной Венгрии с помощью алгоритмов SVM и RF [27]. Более того, самая высокая общая точность (SVM: 82,06%; RF: 79,14%) была получена при использовании самого большого из протестированных наборов шаблонов (30 обучающих пикселей). Общая точность классификации снижалась с уменьшением количества обучающих пикселей (ниже примерно на 2 процентных пункта для набора из 10 обучающих пикселей).

После подробного анализа можно сделать вывод, что алгоритм машины опорных векторов был более устойчив к меньшему количеству обучающих шаблонов и позволял получить более высокий средний балл F1 для трех видов растений (F1 SVM = 0,95) по сравнению с алгоритмом случайного леса. (F1 RF = 0,92) на лучшем наборе данных (30 MNF, 300 обучающих пикселей). Более низкие средние значения F1 для фоновых классов (F1 SVM = 0,82, F1 RF = 0,91) были отмечены на изображении результата SVM, но ошибки классификации произошли в основном между различными фоновыми классами, а не между фоновыми и растительными видами.

Визуальная интерпретация изображений результатов и анализ статистической точности показали, что оба классификатора обнаружили виды растений, использованные в данном исследовании, в области исследования с очень высоким уровнем точности. Правильная идентификация видов была также подтверждена дополнительными полевыми проверками, проведенными после анализа. Высокие уровни точности классификации, полученные для проанализированных сценариев, также могут быть связаны с оптимальным временем получения изображения [26,59]. Анализируемые виды находятся в фазах цветения и плодоношения на рубеже августа и сентября, что делает их более самобытными благодаря характерной окраске соцветий, плодов и листьев (таблица 5).Точность классификации Solidago spp. видов был очень высоким (F1> 0,95) как для классификаторов, так и для растровых данных. Это неудивительно, потому что желтые соцветия этого растения образуют однородные поля, которые легко отличить от других объектов на изображениях, и, вероятно, можно было бы даже использовать фотоинтерпретацию для этой задачи. Вид Solidago gigantea был идентифицирован в центральной Польше с использованием 30 полос трансформации MNF (мозаика гиперспектральных данных с тех же датчиков HySpex) и метода случайного леса; более низкий балл F1 для вида, около 0.73 и немного более высокий балл F1 для фона, около 0,94, были получены [58]. Solidago spp. также был классифицирован с высокой точностью (F1 около 0,83, UA = 0,71, PA = 1,0) на венгерско-словацком трансграничном участке с использованием 15 полос MNF (мозаика гиперспектральных данных с AISA Eagle II) и метода максимального правдоподобия [ 61]. Высокая точность идентификации одного из видов золотарника, Solidago altissima (оценка F1 около 0,86, UA = 0,94, PA = 0,80), также была получена в ходе исследований, проведенных на водно-болотных угодьях Ватарасе в Японии с помощью всего 3 полос трансформации MNF ( мозаика гиперспектральных данных с AISA Eagle) и обобщенных линейных моделей [19].Rubus spp. был классифицирован в области исследования с оценкой F1 в диапазоне от 0,70 до 0,97, с наивысшей точностью, полученной для метода опорных векторов и 30 полос трансформации MNF. Высокая точность (OA = 87,8% и Kappa = 0,75) была также получена при обнаружении Rubus armeniacus на открытых площадках в Суррее, Британская Колумбия, Канада, с помощью комбинации гиперспектральных изображений CASI с данными LiDAR и алгоритма Random Forest [62 ]. Аналогичным образом при идентификации Rubus fruticosus sp. агг. в национальном парке Костюшко в Австралии, оценка F1 около 0.83 было получено для ежевики с использованием 23 полос мозаики гиперспектральных данных из HyMap после преобразования MNF и алгоритма Mixture-Tuned Matched Filter (MTMF) [32]. С другой стороны, исследования по идентификации видов Rubus cuneifolius в восточных частях Южной Африки с использованием алгоритма SVM и мультиспектральных данных привели к результатам, которые были намного ниже по точности: баллы F1 для данных Landsat варьировались от 0,33 до 0,48, в то время как оценки для данных Sentinel-2 были между 0.34 и 0,58, что подтверждает, что гиперспектральные данные позволяют гораздо более точно определять ежевику [63]. Идентификация Calamagrostis epigejos привела к оценке F1 от 0,70 до 0,91, в зависимости от используемого алгоритма и набора данных. Как и прежде, лучшим набором данных для классификации древесного тростника оказался алгоритм SVM и MNF-преобразованные полосы (баллы F1 от 0,86 до 0,91), в то время как метод RF дал баллы F1 между 0,76 и 0,83, в зависимости от количество пикселей, используемых для обучения.Классификация C. epigejos на различных стадиях роста подтвердила, что время цветения (около сентября) способствует правильной идентификации древесного тростника [26]. Кроме того, использование метода случайного леса и полос трансформации MNF на гиперспектральных данных HySpex привело к баллу F1 0,72, что является уровнем точности, близким к тому, который был получен для древесного тростника в нашем исследовании. При использовании данных APEX и метода SVM была получена более низкая точность (точность производителя 68% и точность пользователя 51%) в классификации растительных сообществ, представляющих виды Calamagrostis villosa [60].Однако средний PA около 82% и UA около 75% были получены для древесно-тростниковых злаков во время классификации сообществ высокогорной растительности с использованием 40 полос трансформации MNF данных DAIS 7915 и нейронных сетей [64]. Это было похоже на результаты, полученные в нашей работе на 30 диапазонах MNF с помощью алгоритма RF (PA около 88%, UA около 78%) и были ниже, чем результаты для SVM (PA около 96%, UA около 87%). %).

дополнительных внешних стипендий | Джексонвильский университет в Джексонвилле, штат Флорида.

Стенограмма видео

Всем привет. Надеюсь, у вас пока хороший день. Сегодня я буду говорить о стипендиях и о том, как вы сами можете создать более бесплатное образование. Итак, 17,550 долларов долларов.Это сумма внешних стипендий, которые я получил, не считая институциональных или любая государственная помощь, это чисто внешнее. Это приличная сумма денег. Для JU это около 45 000 долларов на проживание и питание.

Хорошо, меня зовут Скайлер Миллер, как я уже сказал, я концертный пианист в JU.Я новичок и я играю на фортепиано более тринадцати лет, и я тоже из Сарасота, Флорида. Это очень артистическая область, поэтому я смог получить много музыкальных стипендий. оттуда, но у меня также есть некоторые национальные стипендии, а некоторые - только во Флориде.

Итак, самое важное в поиске стипендии - это Google.Это действительно будет помочь вам справиться с этим, вы можете просто искать по множеству различных ключевых терминов и это поможет вам найти именно те стипендии, которые вам нужны. Некоторые из них для меня, я будет использовать стипендии Джексонвилля по игре на фортепиано, стипендии на музыку Джексонвилля или стипендии в целом. Вы можете действительно точно настроить его на то, что ищете или просто расширите это и сделайте более расширенной стипендией.

Есть много мест, где вы можете найти эти стипендии. Вы можете посмотреть на Джексонвилл Сайт университета, на нем много стипендий, в том числе других университетов веб-сайты. Я сделал это для всех мест, куда подавал документы.У них большой список различных стипендий, начиная от специальностей для национальных или просто для определенных области. Затем также крупные компании, такие как Walmart, McDonald’s, Burger King, скорее всего, у них есть стипендиальная программа, и они выдают много денег.

Вам действительно нужно оставаться организованным, когда вы делаете это, потому что, если вы потеряете счет, это как бы просто идет под откос.Так что действительно важно иметь то, что я сделал, это то, что у меня было папка со стипендией, где на одной стороне у меня был заполненный раздел, а затем неполный раздел. Для каждой из этих стипендий я выписывал все, что Мне нужно было сделать и вычеркнуть их одну за другой. Таким образом, прежде чем я разослал все стипендии, у меня был контрольный список, прежде чем я отправил все стипендии, чтобы убедиться, что что у меня есть все, что мне нужно.

Итак, одна из самых важных частей заявки на стипендию - это стипендия. очерки. Скорее всего, именно поэтому вы считаете, что достойны получить стипендия и каковы ваши планы на будущее. Это просто образец эссе, если хотите его прочитать.Самая важная часть эссе действительно продать себя как можно меньше слов, потому что у них много стипендий приложения, которые читают эти люди. Вы хотите убедиться, что ставите вашей лучшей ногой вперед, и вы говорите им, почему вы этого заслуживаете, потому что это самая важная часть, если вы сосредоточитесь на своих почестях, вашем среднем академическом балле, на чем-нибудь существенном, у вас должна быть возможность поговорить об этом и показать им, что вы этого достойны.

Это немного размыто, но это то, что я использовал для организации всех моих стипендий. Это таблица Excel. Прямо здесь у вас есть название стипендии, вот здесь срок, в который он должен был быть отправлен, чтобы убедиться, что они у меня в нужное время, и это даты, когда я отправил фактическую стипендию чтобы убедиться, что я не отправил дубль или что-нибудь еще.Здесь я положил сумма награды, если она была известна в то время. Затем те, которые выделены зеленые - это те, которые я получил. В прошлом году я подал заявку на 37 стипендий, моя в старшем классе, и из всех этих, я полагаю, я получил 12 или 13. Это около 33%, я полагаю процент приема, поэтому, если вы сами просто подаете заявку на получение примерно 4 стипендий, у вас есть хороший средний балл, сильные эссе, вы, скорее всего, получите хотя бы одно из них.Любой немного действительно имеет значение в этом.

Самое приятное в некоторых из этих стипендий - это то, что вы можете подать заявку в первый год обучения. будучи старшим в старшей школе, а затем вы можете продолжать подавать заявление на них каждый год после этого.Это лишь некоторые из них, которыми я занимаюсь. Не все из них будут возобновляемые или снова будут доступны вам, но многие из них все еще есть, и вы всегда можете ищите больше.

Итак, это список всех внешних стипендий, которые я получил.Много их как вы понимаете, это стипендии по искусству, но у меня есть такие, как банк, много Общественный фонд действительно помогает поддерживать сообщество стипендиями. если ты когда-либо беспокоиться о том, что вы не можете претендовать на стипендию, просто подайте заявку приложение в любом случае, потому что, если никто не подаст заявку на это, вы все равно можете получить Это.Фонд Pi Beta Beta, я технически не должен был подавать на него заявку, но поскольку у них не было получателей, они выбрали меня, потому что мне не на кого было пойти.

Итак, вот моя финансовая помощь. От государственной помощи я получил 10 971 доллар, а потом извне как я уже сказал, это 17 550 долларов, добавив, что это почти 30 000 долларов.В общая стоимость посещения здесь, в JU, составляет 45 790 долларов. немного больше, чтобы покрыть, и, скорее всего, институциональные стипендии могут помочь объединить что между разделом.

Поиск новых принципов политики, а также возможности и проблемы подхода к возможностям

% PDF-1.4 % 1 0 объект > эндобдж 10 0 obj > эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > поток Acrobat Distiller 5.0 (Windows) ЕС, Гендерные вопросы, Гендерная политика, Социальная политика, Исследования и рабочие документы, Человеческое развитие, Социальное обеспечение, Политика развития2005-05-02T12: 48: 05Z2009-07-03T15: 37: 39-04: 002009-07-03T15: 37: 39-04: 00 Acrobat PDFMaker 5.0 для Wordapplication / pdf

  • Susy Giullari, Jane Lewis
  • Модель семьи взрослых работников, гендерное равенство и уход: поиск новых принципов политики, а также возможности и проблемы подхода, основанного на возможностях
  • ЕС
  • Гендерные вопросы
  • Гендерная политика
  • Социальная политика
  • Исследования и рабочие статьи
  • Человеческое развитие
  • Социальное обеспечение
  • Политика развития
  • uuid: a21e3736-4284-4b08-ad7a-a31c2b56b374uuid: 907d15a1-798a-4aa8-97f4-29eab0b0415a конечный поток эндобдж 4 0 объект > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 6 0 obj > эндобдж 7 0 объект > эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 11 0 объект > эндобдж 12 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 14 0 объект > эндобдж 15 0 объект 4472 эндобдж 16 0 объект > эндобдж 17 0 объект > эндобдж 18 0 объект > эндобдж 19 0 объект > поток H [o6) 4 (& Ya CUiHv | J-Lb9 \ Kx ~ qs ~}> | xq ^, 8 {? ЯAbW6ЅbqUX0X = ( Xa | 4zΈӃS jeD գ] / - 0 cl͢B, K, B ঽ ["$ Fi) ք RkVT ,? c% ձ * [TqqWǔ.ve8 "r {CEr rl? 1! 2; /. d% |; _vGxh; / l ~ euT0 $ ̶DJT: ZwcO0-zX} F + [cv 銀 _vl4p; [R? FhrF (# 2 r \]

    Источники | Развитие науки об изменении климата

    А. Фишлин, Г. Ф. Мидгли, Дж. Т. Прайс, Р. Лиманс, Б. Гопал, К. Терли, М. Д. А. Раунсевелл, О. П. Дубе, Дж. Таразона и А. А. Величко. 2007. Экосистемы, их свойства, товары и услуги. Стр. 211-272 в Изменение климата 2007: воздействия, адаптация и уязвимость. Вклад Рабочей группы II в Четвертый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата , M.Л. Парри, О. Ф. Канциани, Дж. П. Палутикоф, П. Дж. Ван дер Линден и К. Э. Хансон, ред. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета.

    Фланнер, М. Г., К. С. Зендер, Дж. Т. Рандерсон и П. Дж. Раш. 2007. Современное воздействие на климат и реакция черного углерода. Современное воздействие на климат и реакция на черный углерод в снегу. Журнал геофизических исследований 112 (D11).

    Флетчер, Э. А. 2001. Солнечная термическая обработка: обзор. Журнал инженерии солнечной энергии 123 (2): 63-74.

    Флик, Р. Э. 1998. Сравнение калифорнийских приливов, штормовых нагонов и среднего уровня моря во время зимы Эль-Ниньо 1982-83 и 1997-98 годов. Shore & Beach 6 (3): 7-11.

    Флик Р. Э., Дж. Ф. Мюррей и Л. К. Юинг. 1999. Тенденции в статистике приливов и приливов в США: Атлас отчета данных (справочная серия SIO 99-20). Ла-Хойя, Калифорния: Институт океанографии Скриппса.

    Флик Р. Э., Дж. Ф. Мюррей и Л. К. Юинг. 2003. Тенденции в U.Статистика приливов и отливов S. Journal of Waterway, Port, Coastal and Ocean Engineering 129 (4): 155-164.

    Фофонов Н. П. 1985. Физические свойства морской воды - новая шкала солености и уравнение состояния морской воды. Journal of Geophysical Research 90 (NC2): 3332-3342.

    Фоли, Дж. А., Р. Дефриз, Г. П. Аснер, К. Барфорд, Г. Бонан, С. Р. Карпентер, Ф. С. Чапин, М. Т. Коу, Г. К. Дейли, Х. К. Гиббс, Дж. Х.Helkowski, T. Holloway, E. A. Howard, C. J. Kucharik, C. Monfreda, J. A. Patz, I. C. Prentice, N. Ramankutty и P. K. Snyder. 2005. Глобальные последствия землепользования. Наука 309 (5734): 570-574.

    Фолке К., А. Янссон, Дж. Ларссон и Р. Костанца. 1997. Присвоение экосистемы городами. Ambio 26 (3): 167-172.

    Форд, Л. Х. 2003. Проблемы глобального управления окружающей средой: Агентство общественного движения и глобальное гражданское общество. Глобальная Экологическая политика 3: 120-134.

    Форстер П., В. Рамасвами, П. Артаксо, Т. Бернтсен, Р. Беттс, Д. У. Фейи, Дж. Хейвуд, Дж. Лин, Д. К. Лоу, Г. Майре, Дж. Нганга, Р. Принн, Г. Рага, М. Шульц, Р. Ван Дорланд, Г. Бодекер, О. Баучер, У. Д. Коллинз, Т. Дж. Конвей, Э. Длугокенки, Дж. У. Элкинс, Д. Этеридж, П. Фукал, П. Фрейзер, М. Геллер, Ф. Джоос, К. Д. Килинг, С. Кинн, К. Лесси, У. Ломанн, А. К. Мэннинг, С. Монцка, Д. Орам, К. Ошонесси, С. Пайпер, Г. К. Платтнер, М. Понатер, Н. Раманкутти, Г. Рейд, Д. Ринд, К.Розенлоф, Р. Саузен, Д. Шварцкопф, С. К. Соланки, Г. Стенчиков, Н. Штубер, Т. Такемура, К. Текстор, Р. Ван, Р. Вайс и Т. Уорф. 2007. Изменения в атмосферных составляющих и радиационном воздействии . Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

    FRA (Федеральное управление железных дорог). 2009. Видение высокоскоростных железных дорог в Америке . Вашингтон, округ Колумбия: Министерство транспорта США. Доступно по адресу http://www.fra.dot.gov/downloads/rrdev/hsrstrategicplan.pdf . По состоянию на 7 мая 2010 г.

    Фройденбург, В. Р. и С. К. Пастор. 1992. Общественные реакции на технологические риски. Sociological Quarterly 33 (3): 389-412.

    Фрей Б. С. 2008. Счастье: революция в экономике . Кембридж, Массачусетс: MIT Press.

    Фридлингштейн, П., П. Кокс, Р. Беттс, Л. Бопп, В. Фон Бло, В. Бровкин, П. Кадуле, С. Дони, М. Эби, И. Фунг, Г. Бала, Дж. Джон , К. Джонс, Ф. Джоос, Т. Като, М. Кавамия, В. Норр, К. Линдси, Х.Д. Мэтьюз, Т. Раддац, П. Райнер, К. Рейк, Э. Рокнер, К. Г. Шницлер, Р. Шнур, К. Штрассманн, А. Дж. Уивер, К. Йошикава и Н. Зенг. 2006. Анализ обратной связи между климатом и углеродным циклом: результаты взаимного сравнения моделей (CMIP) -M-4. Журнал климата 19 (14): 3337-3353.

    Фрише М., К. Гарофало, Т. Х. Ханстин, Р. Борчерс и Дж. Харниш. 2006. Происхождение стабильных галогенированных соединений в вулканических газах. Науки об окружающей среде и исследованиях загрязнения 13: 406-413.

    Фрумхофф, П. С. 2007. Противодействие изменению климата на северо-востоке США: наука, воздействия и решения . Кембридж, Массачусетс: Публикации UCS.

    Fu, Q., and C.M. Johanson. 2005. Полученная со спутников вертикальная зависимость трендов температуры тропической тропосферы. Письма о геофизических исследованиях 32: L10703, DOI: 10.1029 / 2004GL022266.

    Фу, К., К. М. Йохансон, С. Г. Уоррен и Д. Дж. Зайдель. 2004. Вклад стратосферного похолодания в тренды температуры тропосферы, полученные со спутников. Nature 429: 55-58.

    Фу, К., К. М. Йохансон, Дж. М. Уоллес и Т. Райхлер. 2006. Повышенное потепление тропосферы в средних широтах по данным спутниковых измерений. Наука 312 (5777): 1179, DOI: 10.1126 / science.1125566.

    Фу, Г. Б., С. П. Чарльз и Дж. Дж. Ю. 2009. Критический обзор тенденций испарения из поддона за последние 50 лет. Изменение климата 97: 193-214.

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *