Модели на: Модели на бесплатный маникюр, педикюр, наращивание ногтей и ресниц в Санкт-Петербурге и Москве

Хорошие команды четко понимают, кто документирует эти решения и как они передаются. Эти участники (обозначены оранжевым цветом) создают рекомендации для авторов, создают компоненты в коде, обновляют шаблоны инструментов дизайна и делают многое другое, чтобы поддерживать систему в рабочем состоянии.

Высокопроизводительные команды создают платформы (такие как репозитории github.com и другие инструменты публикации контента), которые позволяют множеству людей непрерывно развивать определение системы.

Но, увы, у некоторых команд таких платформ нет. Чаще всего люди, принимающие решения в федеративной модели, не всегда достаточно доступны для записи.

Да, федеративная команда нуждается в централизованном компоненте персонала , посвященном достаточно делу.

Лидеры создают пространство для исполнителей, чтобы они могли выполнять свою работу. Они обеспечивают наличие сотрудников, для которых библиотека является приоритетной обязанностью , а или — лишь часть их работы. Без этой прекрасной работы это живое руководство по стилю может показаться мертвым — или, по крайней мере, бессознательным — через десять месяцев.

Ответный вклад с автономией

Объединенные команды настоятельно не поощряют эксклюзивность, как только система начинает распространяться. Вместо этого они привлекают периферийных дизайнеров, желающих (и способных) внести свой вклад.

Такие вклады могут вызвать взаимный стимул: автономию. Джон Уайли утверждает, что в период становления Material Design, чем больше периферийные дизайнеры будут участвовать и принимать миссию, тем больше основная команда будет терпима и заинтересована в расходящихся идеях.

Обратите внимание на тех дизайнеров, у которых есть ценные идеи и время, и которые с нетерпением ждут их.Поскольку они сигнализируют об интересе, будьте готовы потратить время на критику и оценку их исследований, чтобы увидеть, насколько они подходят.

Несомненно, существуют и другие варианты централизации и объединения принятия решений вокруг системы проектирования и ее поддержки. Что в вашей системе?

tensorflow / models: модели и примеры, созданные с помощью TensorFlow

Модели и примеры, созданные с помощью TensorFlow

Файлы

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

TensorFlow Model Garden — это репозиторий с множеством различных реализаций современных (SOTA) моделей и решений моделирования для пользователей TensorFlow.Мы стремимся продемонстрировать лучшие практики моделирования, чтобы пользователи TensorFlow могут в полной мере использовать TensorFlow для своих исследований и разработки продуктов.

Взносы

Если вы хотите внести свой вклад, ознакомьтесь с правилами в отношении взносов.

Лицензия

Лицензия Apache 2.0

Около

Модели и примеры, созданные с помощью TensorFlow

ресурса

Лицензия

Во время пандемии модели преобразуются в цифровую форму

Основные выводы:

• Некоторые модели теперь можно заказать из дома, чтобы примерить одежду или сфотографироваться в изделиях.

• Ряд сервисов может виртуально одевать изображения моделей в другую одежду или заменять изображения манекенов реальными или вымышленными лицами моделей.

• Для получения более сложных изображений виртуальные модели могут заменить редакционные фотосессии на модели.

На фотосессии для обложки журнала Vogue Italia за март 2020 года был представлен ряд моделей, которых раньше не видели: Ида, Тереза, Хельга, Анастасия и Стиви. Все они были созданы фотографами Мерт и Маркус, которые в цифровом виде объединили и обработали изображения нескольких участвующие человеческие модели.

Эксперимент был направлен на изучение реального и искусственного, — говорит креативный директор журнала Фердинандо Вердери.Этот проект в конечном итоге послужил прелюдией к тому, что теперь стало необходимым: использование цифровых инструментов для переосмысления фотографии на модели в то время, когда традиционные фотосессии приостановлены.

Это уже не новинка, изображения, созданные с помощью комбинации модели и машины, оказались удивительно прозорливыми. «Вся система заблокирована», — говорит Никола Скагнолари, соучредитель и генеральный директор лондонского агентства цифрового моделирования Ubooker, клиентами которого являются Theory, Margiela и Diesel. «Это ускорит переход к решению, к которому мы пришли бы через несколько лет.”

Ubooker, чей реестр насчитывает более 1200 моделей, представляет возможности удаленной фотосессии, которые позволяют клиентам заказывать моделей, которые будут удаленно производить профессиональную фотосессию или снимки в стиле влиятельных людей в одежде. поставляется от бренда. Эта работа стала возможной благодаря видеосеансам со стилистами, фотографами и визажистами или моделями, которые живут с фотографами и другими творческими талантами. Ubooker также предлагает ретушь и редактирование фотографий.Ubooker уже ведет переговоры с Estee Lauder Companies об использовании этой услуги.

Некоторые бренды уже используют изображения, снятые дома, для сайтов электронной коммерции: Free People привлекла сотрудников и влиятельных лиц, таких как Алисса Коскарелли, к моделированию одежды, и многие изображения были созданы во время мартовской кампании, чтобы люди рассказали, как они ношение бренда дома. Reformation недавно добавила новые продукты в свой каталог электронной коммерции, используя фотографии «друзей бренда», — говорит основатель и генеральный директор Яэль Афлало.Афлало говорит, что переход от собственной фотостудии к удаленным фотографиям стал «естественным поворотом» и позиционируется как новый способ взаимодействия с сообществом бренда.

Глава 2. Другие модели содействия здоровью и развитию сообщества | Раздел 1. Разработка логической модели или теории изменений | Основной раздел

• Что такое логическая модель?

• Когда можно использовать логическую модель?

• Как создать логическую модель?

• Что делает логическую модель эффективной?

• Каковы преимущества и ограничения логического моделирования?

Что такое логическая модель?

Логическая модель представляет собой картину того, как должно работать ваше усилие или инициатива.Это объясняет, почему ваша стратегия — хорошее решение проблемы. Эффективные логические модели представляют собой явное, часто визуальное изложение действий, которые приведут к изменениям, и результатов, которые вы ожидаете увидеть для сообщества и его людей. Логическая модель помогает участникам двигаться в одном направлении, предоставляя общий язык и ориентиры.

Логические модели становятся не просто инструментом наблюдателя, они становятся частью самой работы. Они заряжают энергией и мобилизуют поддержку инициативы, точно заявляя, чего вы пытаетесь достичь и как.

В этом разделе термин «логическая модель» используется как общий ярлык для множества способов отображения того, как происходят изменения.

Некоторые другие названия включают:

• дорожная карта, концептуальная карта или карта маршрутов
• ментальная модель
• план изменений
• рамки действий или рамки программы
• теория программ или гипотеза программы
• теоретическое обоснование или обоснование
• причинно-следственная цепочка или причинно-следственная цепочка
• теория изменений или модель изменений

Каждый метод сопоставления или моделирования использует немного другой подход, но все они основаны на логической основе, в частности, на логике того, как происходят изменения.Как бы вы это ни называли, логическая модель поддерживает работу по укреплению здоровья и развитию сообщества, отображая курс преобразования сообщества по мере его развития.

Несколько слов о логике

Слово «логика» имеет множество определений. Как раздел философии, ученые посвящают всю свою карьеру практике. Как структурированный метод рассуждений, математики полагаются на него в поисках доказательств. В мире машин единственный язык, который понимает компьютер, — это логика его программиста.

Однако есть другое значение, которое ближе к сути изменений сообщества: логика того, как все работает. Рассмотрим, например, логику движения транспорта в час пик. Никто этого не планирует. Никто не контролирует это. Тем не менее, благодаря опыту и осознанию повторяющихся закономерностей мы понимаем их и во многих случаях можем успешно избегать их проблем (попутно попутно, выбрав альтернативные маршруты и т. Д.).

Логика в этом смысле относится к «отношениям между элементами, а также между элементом и целым.«Все мы обладаем большой способностью видеть закономерности в сложных явлениях. Мы видим системы в действии и находим в них внутреннюю логику, набор правил или отношений, управляющих поведением. Работая в одиночку, мы обычно можем различить логику простого А, работая в группах, при необходимости настойчиво в течение долгого времени, вряд ли найдется какая-либо система прошлого или настоящего, логику которой мы не можем расшифровать.

С другой стороны, мы также можем спроецировать логику в будущее. Обладая пониманием контекста и знанием причин и следствий, мы можем строить логические теории изменений, гипотезы о том, как события будут разворачиваться сами по себе или под влиянием запланированных вмешательств.Как и все прогнозы, эти гипотезы хороши ровно настолько, насколько хороша их логика. Магические предположения, слабые рассуждения и нечеткое мышление увеличивают шансы на то, что, несмотря на наши усилия, будущее окажется не таким, как мы ожидаем или надеемся. С другой стороны, некоторые события, которые кажутся неожиданными для непосвященных, не станут неожиданностью для давних жителей и внимательных наблюдателей.

Задача разработчика логического моделирования — найти и точно представить мудрость тех, кто лучше всех знает, как происходят изменения в сообществе.

Логика в логическом моделировании

Подобно дорожной карте, логическая модель показывает пройденный маршрут (или предпринятые шаги) для достижения определенного пункта назначения. Подробная модель показывает, как именно каждое действие приведет к желаемым изменениям. В качестве альтернативы, более широкий план показывает выбранные маршруты и то, как далеко вы пойдете. Этот аспект «дорожной карты» логической модели показывает, что вызывает что и в каком порядке. В различных точках карты вам может потребоваться остановиться, проверить свой прогресс и внести необходимые коррективы.

Логическая модель также выражает мысли, лежащие в основе плана инициативы. Это объясняет, почему программа должна работать, почему она может быть успешной там, где другие попытки потерпели неудачу. Это «теория программ» или «обоснование» логической модели. Определяя проблему или возможность и показывая, как меры вмешательства будут реагировать на нее, логическая модель делает предположения разработчиков программы явными.

Форма, которую принимает логическая модель, является гибкой и не обязательно должна быть линейной (если логика вашей программы сама по себе не является линейной).Блок-схемы, карты или таблицы являются наиболее распространенными форматами. Также можно использовать сеть, концептуальную карту или Интернет для описания отношений между более сложными программными компонентами. Можно даже построить модели на основе культурных символов, описывающих трансформацию, таких как колесо медицины коренных американцев, если заинтересованные стороны сочтут это уместным.

См. «Универсальную модель для контроля и профилактики заболеваний / травм» в разделе «Примеры», чтобы проиллюстрировать, как одна и та же информация может быть представлена ​​в линейном или нелинейном формате.

Какую бы форму вы ни выбрали, логическая модель должна обеспечивать направление и ясность, представляя общую картину изменений вместе с некоторыми важными деталями. Давайте проиллюстрируем типичные компоненты логической модели на примере программы наставничества в сообществе, где очень высок процент отсева из средней школы. Назовем эту программу «В пути».

• Цель , или миссия. Что мотивирует необходимость перемен? Это также может быть выражено как проблемы или возможности, которые решает программа.(В рамках проекта On Track сообщество сосредоточило внимание защитников на миссии по укреплению здорового развития молодежи с целью повышения уровня отсева из средней школы.)
• Контекст или условия. В каком климате произойдут изменения? (Как новая политика и программы для On Track будут согласованы с существующими? Какие тенденции конкурируют с усилиями по вовлечению молодежи в позитивную деятельность? Каков политический и экономический климат для инвестирования в развитие молодежи?)
• Входы или ресурсы или инфраструктура.Какое сырье будет использовано для реализации инициативы или инициативы? (В On Track эти материалы — координатор и волонтеры в программе наставничества, соглашения с участвующими школьными округами и одобрение родительских групп и общественных агентств.) Входы также могут включать ограничения программы, такие как нормативные акты или пробелы в финансировании, которые являются препятствиями на пути к вашим целям.
• Мероприятия , или вмешательства. Что будет делать инициатива со своими ресурсами, чтобы направить ход изменений? (В нашем примере программа будет обучать наставников-волонтеров и направлять молодых людей, которым может помочь наставник.) Ваше вмешательство и, следовательно, ваша логическая модель должны основываться на четком анализе факторов риска и защитных факторов.
• Выходы . Какие есть доказательства того, что мероприятия были выполнены в соответствии с планом? (Показатели могут включать количество подготовленных наставников и направленных молодых людей, а также частоту, тип, продолжительность и интенсивность наставнических контактов.)
• Эффекты или результаты, последствия, исходы или воздействия. Какие изменения произошли в результате прямого или косвенного воздействия этой деятельности? (Два примера — это связь между взрослыми наставниками и молодежью и повышение самооценки молодежи.)

Графическое объединение этих элементов дает следующую базовую структуру логической модели. Стрелки между прямоугольниками указывают на то, что проверка и корректировка — это непрерывный процесс — как при реализации инициативы, так и при разработке модели.

Используя эту общую модель в качестве шаблона, давайте дополним детали еще одним примером логической модели, которая описывает усилия сообщества по профилактике туберкулеза.

Помните , хотя в этом примере используются прямоугольники и стрелки, вы и ваши партнеры по изменениям можете использовать любой формат или изображения, которые более эффективно взаимодействуют с вашими заинтересованными сторонами.

Как упоминалось ранее, общая модель для контроля и предотвращения заболеваний / травм в примерах отображает те же отношения действий и эффектов в линейном и нелинейном форматах. Эти два формата помогли общаться с разными группами заинтересованных сторон и высказали разные мнения.

Линейная модель лучше направляет обсуждение причин и следствий и того, на каком этапе цепочки следствий конкретная программа была успешной. Круговая модель более эффективно изображает взаимозависимость компонентов для получения желаемых эффектов.

Изучая результаты вмешательства, помните, что между действиями и их последствиями могут быть большие задержки. Кроме того, определенные системные изменения могут запускать петли обратной связи, которые еще больше усложняют и задерживают нашу способность видеть все эффекты. (Здесь может помочь определение Общества системной динамики: «Обратная связь относится к ситуации, когда X влияет на Y и Y, в свою очередь, влияя на X, возможно, через цепочку причин и следствий. Невозможно изучить связь между X и Y и независимо , связь между Y и X и прогнозирование поведения системы.Только изучение всей системы как системы обратной связи приведет к правильным результатам. «)

По этим причинам логические модели указывают, когда следует ожидать определенных изменений. Многие специалисты по планированию любят использовать следующие три категории эффектов (проиллюстрированных на моделях выше), хотя вы можете выбрать больше или меньше в зависимости от вашей ситуации.

• Краткосрочные или немедленные эффекты. (В примере «На правильном пути» это будет означать, что молодые люди, участвующие в наставничестве, повышают свою уверенность в себе и понимают важность продолжения учебы в школе.)
• Среднесрочные или промежуточные эффекты. (Учащиеся с наставниками улучшают свои оценки и остаются в школе.)
• Долгосрочные или окончательные эффекты. (Количество выпускников средней школы растет, что дает выпускникам больше возможностей трудоустройства, большую финансовую стабильность и улучшение состояния здоровья.)

Вот два важных замечания о построении и уточнении логических моделей.

Результат или влияние?

Уточните свой язык. В совместном проекте разумно предвидеть путаницу из-за языка. Если вы понимаете основные элементы логической модели, любые ярлыки могут иметь смысл, если с ними согласны заинтересованные стороны. В приведенной выше общей модели и модели ТБ мы назвали эффекты краткосрочными, среднесрочными и долгосрочными. Также часто можно услышать, как люди говорят об эффектах, которые находятся «вверх по течению» или «проксимальнее» (рядом с занятиями), в отличие от «нижестоящих» или «дистальных» (далеких от деятельности). Поскольку у дисциплин есть свой жаргон, заинтересованные стороны из двух разных областей могут определять одно и то же слово по-разному.

Некоторых людей учат называть самые ранние эффекты «результатами», а более поздние — «воздействиями». Других учат обратному: сначала идут «воздействия», а затем «результаты». Идея последовательности остается неизменной независимо от того, какие термины вы и ваши партнеры используете. Главное — четко показать связи между действиями и эффектами с течением времени, тем самым четко обозначив предположения вашей инициативы о том, каких изменений ожидать и когда. Попытайтесь определить основные концепции на этапе проектирования, а затем будьте последовательны в использовании терминов.Процесс разработки логической модели поддерживает этот важный диалог и выявляет возможные недопонимания.

Хорошо или плохо?

Понять эффекты. Хотя отправной точкой для логического моделирования является определение эффектов, которые соответствуют заявленным целям, ваш предполагаемый эффект — не единственные эффекты, за которыми следует следить. Любое вмешательство, способное изменить проблемное поведение или изменить условия в сообществах, также может вызвать непредвиденные последствия.Это изменения, которые никто не планирует и которые могут как-то усугубить проблему.

Часто наши попытки решить проблему приводят к неожиданным, противоречащим интуиции результатам. Всегда есть риск, что наше «лекарство» может быть хуже, чем «болезнь», если мы не будем осторожны. Отчасти добавленная ценность логического моделирования заключается в том, что этот процесс создает форум для тщательного изучения больших скачков веры, способ поиска непредвиденных эффектов. (См. Обсуждение симуляции в разделе «Что делает логическую модель эффективной», чтобы узнать, как это сделать дисциплинированно.)

Одна из величайших наград за дополнительные усилия — это способность выявлять потенциальные проблемы и переделывать инициативу (и ее логическую модель) до того, как непреднамеренные эффекты выйдут из-под контроля, чтобы модель действительно отображала действия, которые могут привести к желаемым результатам .

Выбор правильного уровня детализации: важность практичности и простоты

На этом этапе может быть полезно рассмотреть, чем логическая модель не является. Хотя он отражает общую картину, это не точное представление всего, что происходит.Все модели упрощают реальность; если бы они этого не сделали, от них не было бы много пользы.

Хорошая модель, хотя и не учитывает информацию, представляет те аспекты инициативы, которые, по мнению заинтересованных сторон, наиболее важны для понимания того, как работают эти усилия. В большинстве случаев разработчики просматривают несколько черновиков, прежде чем создать версию, которая, по мнению заинтересованных сторон, точно отражает их историю.

Если информация становится слишком сложной, можно создать семейство связанных моделей или вложенных моделей, каждая из которых имеет разный уровень детализации.Одна модель может обрисовывать широкие пути изменений, в то время как другие могут детализировать отдельные компоненты, раскрывая подробную информацию о том, как программа работает на более глубоком уровне. По отдельности каждая модель передает только важную информацию, а вместе они обеспечивают более полный обзор того, как работает программа или инициатива. (См. «Как создать логическую модель?» для получения дополнительной информации.)

Представьте себе «приближение» к внутренней работе определенного компонента и создание другой, более подробной модели только для этой части.Для сложной инициативы вы можете разработать целое семейство таких связанных моделей, которые отображают, как работает каждая часть усилий, а также как все части сочетаются друг с другом. В конце концов, у вас могут быть все или некоторые из следующих семейств моделей, каждая из которых различается по объему:

• Вид из космоса. Эта общая дорожная карта показывает основные пути изменений и полный спектр последствий. Эта точка зрения отвечает на такие вопросы, как: Следуют ли действия по единому пути или существуют отдельные пути, сходящиеся по линии? Как далеко заходит цепочка эффектов? Как наша программная деятельность согласуется с деятельностью других организаций? Какие еще силы могут повлиять на эффекты, которые мы надеемся увидеть? Где мы можем ожидать петли обратной связи и в каком направлении они будут двигаться? Есть ли значительные задержки между подключениями?
• Вид с вершины горы.Этот более подробный взгляд фокусируется на конкретном компоненте или наборе компонентов, но все же он достаточно широк, чтобы описать инфраструктуру, действия и полную последовательность эффектов. Этот вид отвечает на те же вопросы, что и вид из космоса, но только в отношении выбранных компонентов.
• Ты здесь. Это представление расширяет конкретную часть последовательности, такую ​​как роли различных заинтересованных сторон, сотрудников или агентств в коалиции, и действует как блок-схема для чьего-либо рабочего плана.Это особая модель, которая описывает рутинные процессы и ожидаемые эффекты. Это точка зрения, которая может потребоваться для понимания контроля качества в рамках инициативы.

Семейства, вложенность и увеличение
В разделе «Примеры» идея вложенных моделей проиллюстрирована в семействе моделей Tobacco Control. Он включает в себя глобальную модель, которая охватывает три промежуточных результата в борьбе против табака — окружающая среда без табачного дыма, сокращение числа случаев начала курения среди молодежи и увеличение числа случаев отказа от курения среди молодежи и взрослых.Затем для каждого из этих промежуточных результатов разрабатывается модель увеличения.

Комплексная модель рака иллюстрирует общую логическую модель, сопровождаемую увеличенным масштабом деятельности, чтобы предоставить сотрудникам программы конкретные детали, которые им нужны. Примечательно, что предполагаемые эффекты при увеличении масштаба идентичны таковым для глобальной модели, и все основные категории действий также очевидны. Но увеличение масштаба распаковывает эти действия в их подробные компоненты и, что более важно, указывает, что действия достигают своего эффекта, влияя на посредников, которые затем побуждают привратников действовать.Такой уровень детализации необходим для сотрудников программы, но может оказаться слишком большим для обсуждения с спонсорами и заинтересованными сторонами.

Модель «Контроль диабета» — еще один хороший пример семейства моделей. В этом случае модели с увеличением очень похожи на глобальную модель по уровню детализации. Они добавляют ценность, переводя глобальную модель в план для конкретных участников (в данном случае государственная программа контроля диабета) или для конкретных целей (например, увеличение своевременности обследований стоп).

Когда можно использовать логическую модель?

Логические модели полезны как для новых, так и для существующих программ и инициатив. Если ваши усилия планируются, логическая модель может помочь начать их хорошо. В качестве альтернативы, если ваша программа уже выполняется, модель может помочь вам описать, изменить или улучшить ее.

Планировщики, руководители программ, инструкторы, оценщики, защитники и другие заинтересованные стороны могут использовать логическую модель несколькими способами в рамках инициативы. Одна модель может служить более чем одной цели, или может потребоваться создание разных версий, предназначенных для разных целей.Вот примеры различных случаев, когда можно было использовать логическую модель.

Во время планирования на:

• уточнить стратегию программы
• определить соответствующие цели результатов (и избегать чрезмерных обещаний)
• Совместите свои усилия с усилиями других организаций
• написать заявку на грант или запрос предложений
• оценить потенциальную эффективность подхода
• установить приоритеты для распределения ресурсов
• оценка сроков
• определить необходимые партнерские отношения
• согласовать роли и обязанности
• сфокусируйте обсуждения и сделайте планирование более эффективным

В процессе реализации на:

• предоставьте перечень того, что у вас есть и что вам нужно для работы программы или инициативы
• разработать план управления
• включают результаты исследований и демонстрационных проектов
• внести промежуточные корректировки
• уменьшить или избежать непреднамеренных эффектов

Во время ознакомления сотрудников и заинтересованных сторон:

• объясните, как работает программа в целом
• показать, как разные люди могут работать вместе
• определяют, что каждый человек должен делать
• указывают, как можно узнать, работает ли программа

Во время оценки на:

• выполненных документов
• организовать свидетельство о программе
• определить различия между идеальной программой и ее реальной работой
• определить, какие концепции будут (и не будут) оцениваться
• формулируют вопросы об атрибуции (причины и следствия) и вкладе (компонентов инициативы в результаты)
• укажите характер задаваемых вопросов
• готовить отчеты и другие СМИ
• расскажите историю программы или инициативы

Во время адвокации на:

• обосновать, почему программа будет работать
• объясните, как будут использоваться инвестиции в ресурсы

Как создать логическую модель?

Нет единого способа создать логическую модель.Думайте об этом как о чем-то, что нужно использовать, его форма и содержание определяются потребностями пользователей.

Кто создает модель? Это зависит от вашей ситуации. Те же люди, которые будут использовать модель — планировщики, менеджеры программ, инструкторы, оценщики, защитники и другие заинтересованные стороны — могут помочь в ее создании. Однако по практическим соображениям вы, вероятно, начнете с основной группы, а затем передадите рабочий проект другим для дальнейшего уточнения.

Помните, что ваша логическая модель — это живой документ, который рассказывает историю ваших усилий в сообществе.По мере изменения вашей стратегии должна меняться и модель. С другой стороны, при разработке модели вы можете увидеть новые пути, которые стоит изучить в реальной жизни.

Две основные стратегии разработки обычно комбинируются при построении логической модели.

• Переход от действий (также известный как логика вперед ). Этот подход исследует обоснование предлагаемых или осуществляемых в настоящее время мероприятий. Этим движет Но почему? вопросы или если-то мышление: Но почему мы должны сосредоточиться на брифинге сотрудников Сената? Но зачем нам они нужны, чтобы лучше понимать проблемы, с которыми сталкиваются дети? Но зачем им создавать политику и программы для поддержки наставничества? Но почему новая политика может иметь значение?.. и так далее. Та же самая аргументация может быть раскрыта с помощью утверждений «если-то»: если мы сосредоточимся на инструктаже законодателей, то они лучше поймут проблемы, затрагивающие детей. Если законодатели поймут, они примут новую политику …
• Переход назад от эффектов (также известный как обратная логика ). Этот подход начинается с запоминания цели. Он начинается с четко определенной ценности, изменения, которое вы и ваши коллеги обязательно хотели бы увидеть, и задает серию вопросов: «Но как?» вопросы: Но как нам преодолеть страх и стигму? Но как мы можем гарантировать, что наши услуги культурно компетентны? Но как мы можем признать, что еще не знаем, что делаем?

Сначала вы можете не согласиться с ответами некоторых заинтересованных сторон на эти вопросы.Их логика может показаться неубедительной или даже не логичной. Но в этом сила логического моделирования. Делая мышление каждого заинтересованного лица видимым на бумаге, вы можете всей группой решить, кажется ли разумной логика, лежащая в основе вашей инициативы. Вы можете говорить об этом, разъяснять неправильные интерпретации, спрашивать других мнений, проверять предположения, сравнивать их с результатами исследований и, в конце концов, разработать прочную систему логики программы. Затем этот продукт становится мощным инструментом для планирования, реализации, ориентации, оценки и защиты, как описано выше.

К настоящему времени вы, наверное, догадались, что не существует жесткого пошагового процесса разработки логической модели. Как и вся остальная общественная работа, логическое моделирование — это непрерывный процесс. Тем не менее, есть несколько задач, которые вы должны обязательно выполнить.

Чтобы проиллюстрировать это в действии, мы воспользуемся другим примером инициативы под названием «ДОМ: усилия по мобилизации домовладельцев». HOME стремится увеличить количество домовладений, чтобы дать контроль над районом людям, которые там живут, а не внешним домовладельцам, не имеющим доли в сообществе.Это достигается путем сочетания обучения жителей сообщества, организации района и построения отношений с такими партнерами, как предприятия.

Этапы построения логической модели

• Найдите логику в существующих письменных материалах для создания своего первого черновика.
  • Доступные письменные материалы часто содержат более чем достаточно информации, чтобы начать работу. Соберите повествовательные описания, обоснования, заявки на гранты или обзорные документы, которые объясняют основную идею усилий по вмешательству.Если ваше предприятие включает в себя коалицию нескольких организаций, обязательно получите описания с точки зрения каждого агентства. Для кампании HOME мы собрали документы от планировщиков, которые предложили эту идею, а также от ипотечных компаний, ассоциаций домовладельцев и других местных организаций.
  • Ваша задача как разработчика логических моделей — расшифровать эти документы. Держите под рукой лист бумаги и нарисуйте логические связи по мере их нахождения. (Эту работу можно выполнять в группе, чтобы сэкономить время и привлечь больше людей, если хотите.)
  • Прочтите каждый документ, обращая внимание на логическую структуру программы. Иногда эта логика будет четко прописана (например, информация, консультации и услуги поддержки, которые мы предоставляем жителям сообщества, помогут им улучшить их кредитный рейтинг, получить право на получение жилищных кредитов, приобрести дома в сообществе; со временем эта программа изменится. доля собственного жилья в микрорайоне).
  • В других случаях логика будет похоронена в расплывчатых формулировках, с большими скачками от действий к последующим эффектам (например,g., Наша комплексная программа для сообществ, которая преобразует районы, сделав их контролируемыми людьми, которые там живут, а не посторонними, не заинтересованными в сообществе).
  • Читая каждый документ, спрашивайте себя: «Но почему? а как? вопросов. Посмотрите, дает ли письмо ответ. Обратите особое внимание на части речи. Глаголы, такие как учить, информировать, поддерживать или ссылаться, часто связаны с описанием программной деятельности. При описании ожидаемых эффектов часто используются такие прилагательные, как уменьшенный, улучшенный, высокий или лучший.
• Определите соответствующий объем модели для предполагаемых пользователей и использования. Рассмотрите возможность создания семейства моделей для нескольких пользователей.
  • В рамках инициативы HOME, например, были созданы различные модели для удовлетворения уникальных потребностей их финансовых партнеров, руководителей программ и преподавателей сообществ. Ипотечные компании, грантополучатели и другие лица, принимающие решения, которые решали, выделять ли ресурсы на усилия, нашли глобальный взгляд из космоса наиболее полезным для определения контекста.Руководители программ хотели получить более близкий, но все же широкий обзор с вершины горы. И преподаватели сообщества извлекли наибольшую пользу из версии «Вы здесь». Важно помнить, что это не три разные программы, а разные способы понимания того, как работает одна и та же программа.
• Проверьте, имеет ли модель смысл и целостность.
  • Логические модели передают историю изменений сообщества. Работая с заинтересованными сторонами, вы несете ответственность за то, чтобы история, которую вы рассказали в своем проекте, имела смысл (т.е., логично) и является законченным (не имеет лишних концов). По мере того, как вы итеративно уточняете модель, спрашивайте себя и других, отражает ли она всю историю.
  • Вот сюжетные точки, общие для большинства инициатив по изменению сообщества, представленные под их «повествовательными» названиями.
    • Земля обетованная (желаемые эффекты) . Показывает ли модель конкретные измеримые результаты, которых вы надеетесь достичь? Содержит ли он большие прыжки веры или показывает изменения через логическую последовательность эффектов? Выявлены важные изменения в поведении (например,g., больше заявок на домовладение, рост покупок жилья, более активное участие в общественной и гражданской жизни и т. д.)? И если предполагается, что эти изменения в поведении сохранятся, объясняет ли модель, как изменятся условия в сообществе, чтобы укрепить новое поведение (например, группы поддержки домовладельцев, снижение налогов на жилье, занимаемое владельцами, скидки в местном хозяйственном магазине для клиентов, которые владеют недвижимость по соседству и т. д.)? В модели HOME мы указали следующую последовательность эффектов:
      • Краткосрочные — потенциальные владельцы домов лучше понимают, как рассчитываются кредитные рейтинги, и получают более точную информацию о шагах по повышению кредитного рейтинга; ипотечные компании создают новые политики и процедуры, позволяющие арендаторам покупать собственные дома; местные предприятия запускают программы стимулирования; против незаконной практики кредитования поданы иски о недопущении дискриминации.
      • Среднесрочный — средний кредитный рейтинг сообщества улучшается; заявки на жилищные ссуды растут вместе со скоростью одобрения; службы поддержки созданы для тех, кто впервые покупает жилье; общественная организация становится сильнее, а альянсы расширяются и включают предприятия, агентства здравоохранения и выборных должностных лиц.
      • Долгосрочная перспектива — увеличивается доля жилья, занимаемого владельцами; оживление экономики происходит по мере того, как предприятия инвестируют в сообщество; жители работают вместе над созданием пешеходных троп, патрулированием преступности и проверками пожарной безопасности; резко снижаются показатели ожирения, преступности и травм.
    • Преимущество графической модели состоит в том, что она может отображать как последовательность, так и взаимодействие эффектов. Например, в модели HOME консультирование по кредитам приводит к лучшему пониманию кредитных рейтингов, в то время как помощь ссуды приводит к большему количеству заявок на ссуды, но оба вместе (плюс другие действия, такие как новые программы для покупателей) необходимы для увеличения собственности на жилье.
• Драма (мероприятия, выступления). Как будут преодолеваться препятствия? Кто чем занимается? Какие виды конфликтов и сотрудничества очевидны? Что делается для перегруппировки сил перемен? Какие новые услуги или условия вводятся? Ваши действия, основанные на четком анализе факторов риска и защиты, являются ответами на такого рода вопросы. Ваши вмешательства раскрывают драму в вашей истории направленных социальных изменений.

Драматические действия в рамках инициативы HOME включают проведение образовательных сессий и формирование деловых союзов, групп поддержки домовладельцев и районного организационного совета. Во время оценки каждое из этих действий тесно связано с индикаторами результатов, которые документируют, идет ли программа по графику и насколько быстро она продвигается. Этими выходными данными могут быть количество проведенных образовательных сессий, их средняя посещаемость, размер бизнес-альянса и т. Д. (Эти результаты не отображаются в глобальной модели, но это можно сделать, если они будут полезны для пользователей.)

• Сырье (вводимые ресурсы, ресурсы или инфраструктура). Энергия для создания изменений не может исходить из ничего. Реальные ресурсы должны поступать в систему. Эти ресурсы могут быть финансовыми, но они также могут включать людей, пространство, информацию, технологии, оборудование и другие активы. Кампания HOME проводится благодаря участию преподавателей-волонтеров, поддержке школ и религиозных организаций в районе, скидкам, предоставляемым кредиторами и местными предприятиями, доходам от восстановления района и увеличению социального капитала среди жителей сообщества.
• Окружающая среда (фон, контекст и условия). Действительно хорошие истории передают факты, но в них также есть текстура. Есть фон, на котором происходит основное действие. Изменения в сообществе всегда происходят в контексте истории, географии, политики и т. Д. Хотя невозможно представить все эти факторы в модели, вы можете попытаться включить функции, которые напоминают пользователям о существовании этих условий и будут влиять на то, как происходят изменения.
  • Заинтересованные стороны, работающие над кампанией HOME, поняли, что они бросают вызов истории расовой дискриминации и экономической несправедливости.Они видели, как в соседних районах происходит джентрификация. Они знали о негативной реакции со стороны внешних владельцев собственности, которые извлекают выгоду из существующего положения вещей. Ни один из этих фактов не включен в модель как таковую, но было добавлено заштрихованное поле с надписью History and Context, чтобы служить визуальным напоминанием о том, что эти вещи находятся в фоновом режиме.
• Займитесь гайками и болтами рисования модели.
  • Составьте логическую модель, используя обе стороны вашего мозга и все таланты ваших заинтересованных сторон.Используйте свои художественные и аналитические способности .
  • Организовать действия и ожидаемые эффекты в ожидаемой временной последовательности. И не забудьте включить важные петли обратной связи — в конце концов, большинство действий вызывают реакцию.
  • Свяжите компоненты, нарисовав стрелки или используя другие визуальные методы, которые сообщают порядок действий и эффектов. (Помните — модель не обязательно должна быть линейной или читаться слева направо, сверху вниз. Круг может лучше отображать повторяющийся цикл.)
  • Позвольте себе достаточно места для разработки модели. Свободно пересматривайте картинку, чтобы лучше показать взаимосвязи или добавить компоненты.
  • Важна аккуратность, поэтому избегайте перекрывающихся линий и ненужного беспорядка.
  • Цветовой код областей модели, помогающий передать основную сюжетную линию.
  • Постарайтесь, чтобы все было на одной странице. Когда модель становится слишком переполненной, измените ее область действия или создайте вложенные модели.
  • Убедитесь, что он прошел «тест на смех». То есть убедитесь, что создаваемый имидж не настолько сложен, чтобы сразу вызвать смех у заинтересованных сторон.Конечно, у разных заинтересованных сторон разные пороги смеха.
  • Используйте PowerPoint или другое компьютерное программное обеспечение, чтобы оживить модель, создавая ее шаг за шагом, чтобы, когда вы представляете ее людям в аудитории, они могли следовать логике, лежащей в основе каждого соединения.
• Пересмотрите и будьте готовы изменить модель по мере необходимости.
  • Не позволяйте вашей модели превращаться в утомительное занятие, которое вы выполняли только для того, чтобы удовлетворить кого-то другого. Не оставляйте его в ящике.После того, как вы приложили усилия для создания модели, вознаграждение будет в ее использовании. Часто пересматривайте его и будьте готовы внести изменения. Все программы развиваются и меняются с течением времени, хотя бы для того, чтобы идти в ногу с изменяющимися условиями в сообществе. Подобно дорожной карте, хорошая модель поможет вам распознать новую или переосмыслить старую территорию.
  • Кроме того, когда ситуация быстро меняется, сотрудники легко теряют из виду свои общие цели. Наличие хорошо разработанной логической модели может удерживать заинтересованные стороны в сосредоточении на достижении результатов, оставаясь при этом открытыми для поиска лучших средств для выполнения работы.Если вам нужно сделать объезд или сделать более длительную остановку, модель служит основой для учета изменений.
  • По мере того, как вы улучшаете, модифицируете или перестраиваете свою модель, оценивайте возникающие действия и эффекты. Возможно, вам потребуется выполнить одно или несколько из следующих действий:
    • Уточнить путь действий к эффектам и результатам
    • Проработанные ссылки
    • Расширяйте деятельность для достижения своих целей
    • Установка или изменение отметок миль
    • Переопределите границы своей инициативы или программы
    • Пересмотрите цели или желаемые результаты

Что делает логическую модель эффективной?

Вы узнаете об эффективности модели в основном по ее полезности для предполагаемых пользователей.Обычно хорошая логическая модель:

• Логически связывает действия и эффекты
• Визуально привлекательный (простой, скупой), но содержит соответствующую степень детализации для этой цели (не слишком простую и не слишком запутанную)
• Заставляет задуматься, вызывает вопросы
• Включает силы, которые, как известно, влияют на желаемые результаты

Чем полнее ваша модель, тем больше у вас шансов попасть в «землю обетованную» в истории. Чтобы рассказать полную историю или представить полную картину в своей модели, обязательно учитывайте все силы изменений (основные причины, тенденции и системную динамику).Выявляет ли ваша модель предположения и гипотезы о коренных причинах и петлях обратной связи, которые способствуют возникновению проблем и их решениям?

В модели ДОМА, например, низкий уровень владения жильем сохраняется, когда существует порочный круг дискриминации, плохой кредитной истории и безнадежности, препятствующих организации и социальным изменениям в масштабах всего района. Чтобы разорвать этот круг, было предложено три пути изменений: образование; реформа бизнеса; и организация соседства. Построение модели по одному пути решения только одной силы ограничило бы эффективность программы.

Вы можете обнаружить силы изменения в вашей ситуации, используя несколько стратегий оценки, включая прямую логику и обратную логику, как описано выше. Изучая силы перемен, обязательно ищите личные факторы (знания, убеждения, навыки), а также факторы окружающей среды (барьеры, возможности, поддержка, стимулы), которые сохраняют ситуацию такой же, а также те, которые подталкивают ее к изменению. .

Найдите время для моделирования

После того, как вы наметили структуру программной стратегии, есть еще один важный шаг, который необходимо предпринять, прежде чем действовать: какое-то моделирование.Как бы логично вам ни казалась история, которую вы рассказываете, как план вмешательства он может потерпеть неудачу, если вы не изучили, как все может обернуться в реальном мире обратной связи и сопротивления.

Моделирование — один из наиболее практичных способов выяснить, действительно ли кажущийся разумным план реализуется так, как вы надеетесь. Моделирование — это не то же самое, что тестирование модели с заинтересованными сторонами, чтобы увидеть, имеет ли она логический смысл. Смысл моделирования — увидеть, как все будет меняться — как система будет себя вести — с течением времени и в различных условиях.

Хотя моделирование — мощный инструмент, его можно проводить разными способами, от простых до сложных.

• Моделирование может быть таким же простым, как неструктурированная ролевая игра, в которой вы доводите модель до логических выводов.
• В более структурированном моделировании вы могли бы разработать настольное упражнение, в котором вы шаг за шагом продвигаетесь по заданному сценарию с заранее определенными ролями и обязанностями участников.
• В конечном счете, вы можете создать компьютерное математическое моделирование, используя любое количество доступных программных инструментов.

Ключевой момент, о котором следует помнить, заключается в том, что создание логических моделей и моделирование того, как эти модели будут вести себя, включают два разных набора навыков, оба из которых необходимы для определения того, какие стратегии изменений будут эффективными в вашем сообществе.

Каковы преимущества и ограничения логического моделирования?

Вы, вероятно, можете представить себе множество способов использования разработанной вами логической модели или того, что логическое моделирование принесет пользу вашей работе.

Вот несколько преимуществ, которые обнаружили опытные разработчики моделей.

• Логические модели объединяют планирование, реализацию и оценку. Как подробное описание вашей инициативы, от ресурсов до результатов, логическая модель одинаково важна для планирования, реализации и оценки проекта. Если вы планируете, процесс моделирования заставляет вас думать больше как оценщик. Если ваша цель — оценка, моделирование побуждает обсудить планирование.А для тех, кто внедряет, моделирование дает ответы на практические вопросы о том, как будет организована работа и как ей управлять.
• Логические модели предотвращают несоответствия между действиями и эффектами. Планировщики часто резюмируют усилия, перечисляя их видение, миссию, цели, стратегии и планы действий. Даже имея эту информацию, может быть трудно сказать, как все элементы сочетаются друг с другом. Связывая действия и эффекты, логическая модель помогает избежать предложения действий без ожидаемого эффекта или прогнозирования эффектов без поддерживающих действий.Возможность легко обнаружить такие несоответствия, возможно, является основной причиной того, почему так много логических моделей используют формат блок-схемы.
• Логические модели используют возможности партнерства. Поскольку W.K. Kellogg Foundation отмечает (см. Интернет-ресурсы ниже), уточнение логической модели — это итеративный или повторяющийся процесс, который позволяет участникам «вносить изменения, основанные на достижении консенсуса и логическом процессе, а не на личностях, политике или идеологии. Ясность мышления то, что происходит в процессе построения модели, становится важной частью общего успеха программы.«С помощью четко определенной логической модели можно отметить, где эстафету следует передать от одного человека или агентства к другому. Это расширяет возможности сотрудничества и предохраняет от провала вещей в щели».
• Логические модели повышают подотчетность, позволяя заинтересованным сторонам сосредоточиться на результатах. Как отмечают Конни Шмитц и Беверли Парсонс (см. Интернет-ресурсы), список действий обычно служит руководством для менеджера по запуску проекта, показывая, что нужно сделать персоналу или другим лицам, например: «Нанять аутрич-работника. для туберкулезного диспансера.«Однако с помощью логической модели можно также проиллюстрировать эффекты этих задач — например,« Наем аутрич-работника приведет к увеличению доли клиентов, приходящих в клинику для лечения ». Этот краткосрочный эффект затем подключается к среднесрочным и долгосрочным эффектам, таким как «Довольные клиенты направляют других в клинику» и «Улучшение охвата скринингом и лечением приводит к снижению смертности от туберкулеза».

В коалиции или совместном партнерстве логическая модель дает понять, какие эффекты создает каждый партнер и как все эти эффекты сводятся к общей цели.Подход семьи или вложенности хорошо работает в совместном партнерстве, потому что модель может быть разработана для каждой цели в соответствии с последовательностью эффектов, тем самым показывая слои вкладов и точки пересечения.

• Логические модели помогают планировщикам устанавливать приоритеты для распределения ресурсов . Комплексная модель покажет, где необходимы физические, финансовые, человеческие и другие ресурсы. Когда планировщики обсуждают варианты и устанавливают приоритеты, логическая модель может помочь им принять решения, связанные с ресурсами, в свете того, как это повлияет на деятельность и результаты программы.
• Логические модели выявляют потребности в данных и обеспечивают основу для интерпретации результатов. Можно разработать систему документации, которая включает только начальные и конечные измерения. Это рискованная стратегия, которая может привести к неутешительным результатам. Альтернативный подход требует отслеживания изменений на каждом этапе запланированной последовательности эффектов. С помощью логической модели разработчики программ могут определять промежуточные эффекты и определять для них измеримые индикаторы.
• Логические модели улучшают обучение за счет интеграции результатов исследований и практических знаний . Большинство инициатив основаны на предположениях о поведении и условиях, которые необходимо изменить, и о том, как они могут быть подвергнуты вмешательству. Часто эти предположения имеют разную степень уверенности. Например, некоторые связи в логической модели могли быть проверены и подтвердились в ходе предыдущих исследований. Другие связи, напротив, возможно, никогда не исследовались, более того, возможно, никогда не пытались и не думали о них раньше.Явная форма логической модели означает, что вы можете комбинировать научно обоснованные практики из предыдущих исследований с инновационными идеями, которые, по мнению опытных практиков, будут иметь значение. Если вы вооружены логической моделью, критикам будет нелегко заявить, что ваша работа не основана на доказательствах.
• Логические модели определяют общий язык и общее видение изменений сообщества . Термины, используемые в модели, помогают стандартизировать то, как люди думают и как они говорят об изменениях в сообществе.Он побуждает всех двигаться в одном направлении и улучшает общение с внешней аудиторией, такой как СМИ или потенциальные спонсоры. Даже заинтересованные стороны, которые скептически или враждебно относятся к вашей работе, могут быть вовлечены в обсуждение и разработку логической модели. Как только вы заставите их говорить о логической связи между действиями и эффектами, они больше не будут критиковать со стороны. Они будут заниматься решением проблем, и они будут делать это на открытом форуме, где каждый сможет увидеть их сопротивление изменениям или отсутствие логики, если это так.

Ограничения

К любому столь мощному инструменту нельзя подходить легкомысленно. Когда вы беретесь за разработку логической модели, помните о следующих проблемах и ограничениях.

Во-первых, какой бы логичной ни казалась ваша модель, всегда есть опасность, что она будет неправильной. Мир иногда работает неожиданным, нелогичным образом, а это означает, что мы можем не постичь логику изменений до тех пор, пока не произойдет их установление. Имея это в виду, разработчики моделей оценят тот факт, что реальные эффекты вмешательств могут отличаться от предполагаемых.Некоторые действия могут даже усугубить проблемы, поэтому важно следить за планом, а другой — за реальным опытом членов сообщества.

Во всяком случае, логическая модель должна быть логичной. В этом его сила и его слабость. Те, кто пытается следовать вашей логике, усугубят любую непоследовательность или неточность. Это возлагает на моделистов тяжелую ношу, заставляющую обращать внимание на детали и в значительной степени совершенствовать собственное мышление. Конечно, ни одна модель не может быть идеальной.Вам нужно будет решить, какой уровень точности требуется на основе использования заинтересованных сторон.

Установление соответствующих границ логической модели может быть сложной задачей. В большинстве случаев возникает противоречие между сосредоточением внимания на конкретной программе и помещением этих усилий в ее более широкий контекст. Многие модели, кажется, предполагают, что единственные силы изменения исходят изнутри рассматриваемой программы, как если бы в песочнице только один ребенок.

С другой стороны, было бы нелепо и непродуктивно отображать все одновременные силы изменений, которые влияют на здоровье и развитие общества.Задача разработчика моделей состоит в том, чтобы включить достаточно глубины, чтобы организационный контекст был ясен, не упуская из виду причины для разработки логической модели в первую очередь.

На чисто практическом уровне логическое моделирование также может занять много времени, требуя много энергии вначале и постоянного внимания на протяжении всего срока реализации инициативы. Процесс может потребовать высокой степени специфичности; он рискует чрезмерно упростить сложные отношения и полагается на навыки художников-графиков для передачи сложных мыслительных процессов.

Действительно, логические модели может быть очень сложно создать, но процесс их создания, а также продукт, принесут много преимуществ в ходе реализации инициативы.

Вкратце

Логическая модель — это история или изображение того, как должно работать усилие или инициатива. Процесс разработки модели объединяет заинтересованные стороны, чтобы сформулировать цели программы и ценности, которые ее поддерживают, а также определить стратегии и желаемые результаты инициативы.

Как средство визуального представления программы внутри вашей коалиции или рабочей группы и внешней аудитории, логическая модель обеспечивает общий язык и ориентир для всех, кто участвует в инициативе.

Логическая модель полезна для планирования, реализации и оценки инициативы. Это помогает заинтересованным сторонам согласовать краткосрочные и долгосрочные цели в процессе планирования, наметить мероприятия и участников, а также установить четкие критерии оценки во время работы.Когда инициатива завершается, она обеспечивает основу для оценки общей эффективности инициативы, а также действий, ресурсов и внешних факторов, которые сыграли роль в результате.

Для разработки модели вы, вероятно, будете использовать как прямую, так и обратную логику. Работая в обратном направлении, вы начинаете с желаемых результатов, а затем определяете стратегии и ресурсы, которые позволят их достичь. Комбинируя это с прямой логикой, вы выберете определенные шаги для получения желаемых эффектов.

Вы, вероятно, будете периодически пересматривать модель, и это как раз одно из преимуществ использования логической модели. Поскольку он связывает программные мероприятия с их эффектом, он помогает заинтересованным сторонам сосредоточиться на достижении результатов, в то же время он остается гибким и открытым для поиска лучших средств для реализации уникальной истории изменений.

моделей для оценки риска пестицидов | Наука о пестицидах и оценка рисков, связанных с пестицидами

Когда EPA оценивает риск пестицида для здоровья человека или окружающей среды, оно учитывает токсичность пестицида, а также количество пестицида, воздействию которого может подвергнуться человек или окружающая среда.При оценке воздействия ученые часто используют математические модели для прогнозирования концентраций пестицидов в продуктах питания, воде, бытовой и профессиональной среде.

На этой странице:

Водные модели

OPP использует водные модели для оценки концентраций пестицидов в продуктах питания, воде, нецелевых организмах, жилой и производственной среде. Эти расчетные концентрации используются для оценки воздействия на водные организмы, людей и окружающую среду.Подробнее о водных моделях.

PWC (Калькулятор пестицидов в воде)

«Калькулятор пестицидов в воде» (PWC) версии 2.001 моделирует нанесение пестицидов на поверхность земли и последующий перенос пестицидов в водные объекты, включая поверхностные водоемы, а также простые подземные водоносные горизонты. Эта последняя версия PWC предоставляет дополнительные варианты расписания культур, улучшенное взаимодействие наносов и водоемов, а также возможность использовать более свежие файлы погоды.PWC версии 2.001 — это версия, в настоящее время утвержденная для нормативного использования в Управлении программ по пестицидам.

: версия 2.001 отличается от 2.0 тем, что 2.001 не удаляет ранее распространенную версию (1.52) и устанавливает ее в каталог по умолчанию, отличный от каталога по умолчанию 1.52, что позволяет избежать конфликтов файлов.

Начало страницы

КАБАМ

KABAM используется для оценки потенциального биоаккумуляции гидрофобных органических пестицидов в пресноводных водных пищевых сетях и последующих рисков для млекопитающих и птиц из-за потребления зараженной водной добычи.

ПФАМ

PFAM — это водная модель, используемая для оценки воздействия на поверхностные воды в результате использования пестицидов на затопленных полях. По сравнению с рисовой моделью Уровня 1, PFAM позволяет проводить более продвинутую оценку использования пестицидов на затопленных сельскохозяйственных территориях, таких как рисовые поля и клюквенные болота. Расширенные возможности PFAM включают учет воды и методов борьбы с вредителями и деградации почвы и водной среды, а также последующую обработку сбрасываемых рисовых вод в водоприемник, определяемый пользователем.Хотя сценарии PFAM были разработаны в основном для применения пестицидов на рисовых полях, в будущем могут быть разработаны дополнительные сценарии использования пестицидов для других культур.

Рис, уровень I Модель

Модель риса уровня I — это водная модель, используемая для оценки воздействия на поверхностные воды в результате использования пестицидов на рисовых полях.

Начало страницы

Поиск моделей воды из архива в архиве EPA

• SWCC (Калькулятор концентрации поверхностных вод)
• FIRST (Инструмент для скрининга коллектора по индексу FQPA)
• PRZM-GW
• SCIGROW (Скрининг концентрации в грунтовых водах)
• EXPRESS (ЭКЗАМЕНЫ — Оболочка для моделирования воздействия PRZM)
• Калькулятор пестицидов в воде, версия 1.50 и 1.52: установочные файлы и руководство пользователя

Начало страницы

Дополнительная информация, относящаяся к водным моделям

Начало страницы

Наземные модели

OPP использует наземные модели для оценки концентраций пестицидов в продуктах питания птиц и млекопитающих, а также воздействия и риска для наземных организмов в результате использования пестицидов.

BeeREX

Модель Bee-REX — это инструмент уровня скрининга, который предназначен для использования в оценке риска Уровня I для оценки воздействия на пчел пестицидов и расчета коэффициентов риска.Эта модель индивидуальна и не предназначена для оценки воздействия и воздействия на уровне колонии (т. Е. Для медоносных пчел).

Начало страницы

MCnest (Модель производительности гнезда цепи Маркова)

MCnest объединяет существующую информацию о токсичности из трех стандартизированных тестов на токсичность для птиц с информацией об истории жизни видов и сроках применения пестицидов относительно сроков размножения птиц, чтобы количественно оценить влияние сценариев использования пестицидов на ежегодный репродуктивный успех птиц. населения.Посмотреть информацию о MCnest.

Начало страницы

SIP (Программа скрининга впитывания)

SIP используется OPP для определения верхнего предела воздействия пестицидов на птиц и млекопитающих только через питьевую воду.

STIR (Инструмент для проверки риска при вдыхании)

STIR используется OPP для оценки воздействия ингаляционного типа на основе информации о конкретных пестицидах.

Начало страницы

T-REX (Воздействие наземных остатков)

T-REX используется OPP для оценки концентрации пестицидов в продуктах питания птиц и млекопитающих.

• Исполняемый файл T-REX версии 1.5.2 (XLSM) (10 стр., 585 КБ, Июнь 2013)
  • 6/6/2013, v. 1.5.2 Входные данные нормы высева были скорректированы для точного отражения данных из Becker and Ratnayake, 2011. Лист комментариев был удален из модели из-за отсутствия функциональности.
• Руководство пользователя
  • Руководство пользователя Версия 1.5 остается актуальной

Начало страницы

TIM (модель для наземных исследований)

TIM используется OPP для получения количественных оценок вероятности (или вероятности) и величины смертности птиц (одного и того же вида), подвергшихся воздействию моделируемого пестицида.

Исполняемый файл TIM и графический интерфейс пользователя (GUI) следует распаковать и сохранить в каталог по выбору пользователя. Для запуска графического интерфейса на компьютере пользователя должна быть установлена ​​среда выполнения компилятора Matlab (MCR). Загрузите его бесплатно с веб-сайта Mathworks. Выход Требуемая версия — это 32-разрядная версия MCR Windows для Matlab Release 2012a. Полное техническое описание TIM v. 3.0 beta приведено в руководстве (и в соответствующих приложениях). Руководство пользователя по запуску и параметризации модели приведено в Приложении A.

Начало страницы

TerrPlant

TerrPlant — это модель уровня 1, обеспечивающая скрининговые оценки воздействия на наземные растения при применении единичных пестицидов.

T-HERPS (Программа моделирования остатков воздействия наземных герпетофауны)

T-HERPS — это имитационная модель, которая оценивает воздействие на наземных рептилий и земноводных в результате использования пестицидов.

Начало страницы

Атмосферные модели

OPP использует атмосферные модели для прогнозирования характера осаждения пестицидов, выбрасываемых в атмосферу.

AgDRIFT

AgDRIFT ^® (версия 2.1.1), модифицированная версия модели AGricultural DISPersal (AGDISP ^TM ), разработанная Лесной службой США, была создана в рамках Соглашения о совместных исследованиях и разработках между EPA, Департаментом США по охране окружающей среды. Лесная служба сельского хозяйства и Целевая группа по сносу опрыскивателей. Модель AgDRIFT ^® имеет возможность оценивать различные условия сноса распылителей в результате применения в сельском хозяйстве и отложения жидкого состава пестицидов за пределами участка.Эта модель может использоваться для оценки сноса аэрозольных баллончиков с подветренной стороны в результате применения воздушной струи с воздуха, наземной штанги и фруктовых садов / виноградников.

AgDRIFT (Версия 2.1.1) (ZIP) (1 стр., 12 МБ)

Начало страницы

АГДИСП

AGDISP ^TM (версия 8.26) — это основанная на «первых принципах» научная модель, которая предсказывает снос распыления с мест нанесения. Модель была разработана Лесной службой Министерства сельского хозяйства США. AGDISP ^TM был разработан для оптимизации операций по опрыскиванию сельскохозяйственных культур и имеет подробные алгоритмы для определения характеристик высвобождения, рассеивания и осаждения над и под ветром области применения.Эту модель можно использовать для оценки сноса брызг при подветре от воздушных и наземных применений стрелы. Кроме того, его можно использовать для оценки сноса аэрозольных баллончиков с подветренной стороны в результате применения в лесном хозяйстве и уничтожении взрослых животных / комаров.

AGDISP (версия 8.26) (ZIP) (1 стр., 7 МБ)

ПЕРФУМ (Вероятностная модель воздействия и риска для фумигантов)

PERFUM используется для расчета распределения воздействия фумигантов почвы, выбрасываемых с обработанных сельскохозяйственных полей.Посмотреть информацию о ПЕРФУМ. Выход

Начало страницы

SOFEA (Оценка воздействия фумиганта почвы)

SOFEA используется для расчета воздействия на посторонних лиц, находящихся в непосредственной близости от полей, обработанных фумигантами для почвы. См. Информацию в архиве о Научно-консультативном комитете FIFRA 9/9/2004. Поиск в архиве EPA

FEMS (Система моделирования воздействия фумиганта)

FEMS используется для расчета воздействия посторонних лиц, находящихся вблизи полей, обработанных почвенными фумигантами.См. Информацию в архиве о заседании Научно-консультативного комитета FIFRA 26.08.2004. Поиск в архиве EPA

Начало страницы

Модели воздействия на здоровье

OPP использует модели воздействия на здоровье для прогнозирования воздействия на человека пестицидов.

DEEM (Модель оценки воздействия на пищу) / CALENDEX

DEEM обеспечивает вероятностную оценку воздействия пищевых пестицидов с пищей. CALENDEX TM — FCID оценивает совокупное воздействие, которое надлежащим образом включает вероятность одновременного воздействия несколькими путями.

CARES (Система совокупной и совокупной оценки рисков)

Начало страницы

Модель дезинфицирующего раствора для контакта с пищевыми продуктами (FCSSM)

Модель дезинфицирующих растворов, контактирующих с пищевыми продуктами (FCSSM), была разработана для оценки косвенного пищевого воздействия компонентов дезинфицирующих растворов, используемых в коммерческих целях. Эти воздействия могут происходить в результате обработки поверхностей и оборудования дезинфицирующим раствором в определенных коммерческих зонах, контактирующих с пищевыми продуктами, таких как оборудование для обработки молочных продуктов, а также пищевое оборудование и посуда.Модель предоставляет руководство для оценки этих воздействий, когда может произойти непреднамеренный перенос остатков на съедобные предметы, приготовленные или транспортируемые на поверхностях, обработанных этими пестицидами. Посмотреть модель FCSSM.

Начало страницы

Модель оценки непрямого пищевого воздействия в жилых помещениях (IDREAM)

Модель оценки непрямого пищевого воздействия в жилых помещениях (IDREAM) была разработана для оценки острого и хронического непрямого воздействия проглатывания, которое может возникнуть в результате использования дезинфицирующих и дезинфицирующих средств на кухонных поверхностях в жилых помещениях.Он предоставляет руководство по оценке этих воздействий, когда может произойти непреднамеренный перенос остатков на съедобные предметы, приготовленные на поверхностях, обработанных этими пестицидами. Посмотреть модель IDREAM.

OPHED (Данные о воздействии пестицидов на производстве)

Описывает источники данных, используемые при оценке воздействия и риска профессиональных обработчиков пестицидов (т. Е. Смесителей / загрузчиков и аппликаторов). Включает «Справочную таблицу суррогатной информации о воздействии пестицидов на рабочем месте». Посмотреть информацию о OPHED.

Начало страницы

OPPED (Данные о воздействии профессиональных пестицидов после нанесения)

Описывает источники данных, используемые при оценке профессионального воздействия после нанесения (например, сбор урожая, прополка и т. Д.). Включает «Научный консультативный совет по воздействию, Политика 3». Посмотреть информацию о OPPED.

REx (Оценка воздействия на жилые помещения)

Эта модель была заменена на CARES и стандартную рабочую процедуру для использования в жилых помещениях. Информация об этой модели доступна в архиве (встреча FIFRA SAP от 26.09.2003).Поиск в архиве EPA Используйте REX SAP в качестве поискового запроса.

Начало страницы

SHEDS (Стохастическая модель воздействия на человека и имитационная доза)

SHEDS — это стохастическая модель, основанная на физических данных, разработанная для количественной оценки воздействия и дозы воздействия мультимедийных и многолучевых загрязнителей на людей. См. Информацию в архиве о заседании Научно-консультативного комитета FIFRA 30.08.2002. Поиск в архиве EPA

SWIMODEL (Модель оценки воздействия пловцов)

SWIMODEL — это инструмент скрининга для проведения оценки воздействия пестицидов, обнаруженных в закрытых плавательных бассейнах и спа.Посмотреть КУВАЙМОДЕЛЬ.

PBPK / PD (Фармакокинетика / фармакодинамика на физиологической основе)

См. Информацию в архиве о заседании Научно-консультативного комитета FIFRA 11.12.2003. Поиск в архиве EPA

Начало страницы

Ссылка на поле модели | Документация Django

Варианты полей¶

Следующие аргументы доступны для всех типов полей. Все необязательны.

Поле. null ¶

Если True , Django сохранит в базе данных пустые значения как NULL . По умолчанию это Ложь .

Избегайте использования null в строковых полях, таких как CharField и TextField . Если строковое поле имеет null = True , это означает, что у него есть два возможных значения для «нет данных»: NULL , и пустая строка. В большинстве случаев два возможных значения излишне для «нет данных»; соглашение Django заключается в использовании пустой строки, а не ПУСТО .Одно исключение — когда CharField имеет как unique = True и blank = True set. В этой ситуации null = True требуется, чтобы избежать уникальные нарушения ограничений при сохранении нескольких объектов с пустыми значениями.

Как для строковых, так и для нестроковых полей вам также потребуется установите blank = True , если вы хотите разрешить пустые значения в формах, так как null Параметр влияет только на хранилище базы данных (см. , бланк ).

Примечание

При использовании серверной части базы данных Oracle значение NULL будет сохранено в обозначают пустую строку независимо от этого атрибута.

Поле. пустой ¶

Если Истина , поле может быть пустым. По умолчанию Ложь .

Обратите внимание, что это отличается от null . null is чисто для базы данных, тогда как бланк , связан с проверкой.Если поле имеет blank = True , проверка формы позволит ввести пустое значение. Если в поле указано blank = False , поле будет обязательным.

Поле. варианта ¶

Последовательность, состоящая из итераций ровно двух элементов (например, [(A, B), (A, B) ...] ) для использования в качестве вариантов для этого поля. Если выбор учитывая, что они обеспечиваются проверкой модели и виджет формы по умолчанию будет полем выбора с этими вариантами вместо стандартное текстовое поле.

Первый элемент в каждом кортеже — это фактическое значение, которое должно быть установлено в модели, а второй элемент — это удобочитаемое имя. Например:

 YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = [
    ('FR', 'Первокурсник'),
    ('SO', 'Второкурсник'),
    ('JR', 'Младший'),
    ('SR', 'старший'),
    ('GR', 'Выпускник'),
]
 

Как правило, лучше всего определять варианты внутри класса модели и определите константу с подходящим именем для каждого значения:

 из моделей импорта django.db

класс Студент (модели.Модель):
    FRESHMAN = 'FR'
    SOPHOMORE = 'ТАК'
    JUNIOR = 'JR'
    СТАРШИЙ = 'SR'
    ВЫПУСКНИК = 'GR'
    YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES = [
        (ФРЕШМАН, «Первокурсник»),
        (СОФОМОР, "Второкурсник"),
        (ЮНИОР, 'Юниор'),
        (СТАРШИЙ, 'Старший'),
        (ВЫПУСКНИК, 'Выпускник'),
    ]
    year_in_school = models.CharField (
        max_length = 2,
        choices = YEAR_IN_SCHOOL_CHOICES,
        по умолчанию = FRESHMAN,
    )

    def is_upperclass (сам):
        вернуть self.year_in_school в {self.ЮНИОР, Я СТАРШИЙ}
 

Хотя вы можете определить список вариантов вне класса модели, а затем обращайтесь к нему, определяя варианты выбора и имена для каждого варианта внутри класс модели хранит всю эту информацию вместе с классом, который ее использует, и помогает ссылаться на варианты выбора (например, Student.SOPHOMORE будет работать везде, где импортирована модель Student ).

Вы также можете объединить доступные варианты в именованные группы, которые могут использовать в организационных целях:

 MEDIA_CHOICES = [
    ('Аудио', (
            ('винил', 'винил'),
            ('cd', 'CD'),
        )
    ),
    ('Видео', (
            ('VHS', 'Видеокассета'),
            ('dvd', 'DVD'),
        )
    ),
    ('Неизвестный'),
]
 

Первый элемент в каждом кортеже — это имя, применяемое к группе.В второй элемент — это итерация двух кортежей, каждый из которых содержит значение и удобочитаемое имя опции. Сгруппированные варианты могут быть в сочетании с несгруппированными параметрами в одном списке (например, 'unknown' вариант в этом примере).

Для каждого поля модели, для которого установлено варианта , Django добавит для получения удобочитаемого имени текущего значения поля. Видеть get_FOO_display () в API базы данных документация.

Обратите внимание, что вариантами выбора может быть любой объект последовательности — не обязательно список или кортеж.Это позволяет динамически создавать варианты выбора. Но если вы окажетесь взломав вариантов на динамический, вам, вероятно, лучше использовать правильная таблица базы данных с ForeignKey . варианта есть предназначен для статических данных, которые практически не меняются.

Примечание

Новая миграция создается каждый раз при изменении порядка вариантов выбора .

Если blank = False не установлен в поле вместе с по умолчанию , тогда будет отображена метка, содержащая "---------" с полем выбора.Чтобы переопределить это поведение, добавьте кортеж к вариантам содержащий Нет ; например (Нет, «Ваша строка для отображения») . В качестве альтернативы вы можете использовать пустую строку вместо None , где это делает смысл — например, на CharField .

Перечислимые типы¶

Кроме того, Django предоставляет типы перечисления, которые вы можете подклассифицировать для определения краткий выбор:

 из django.utils.translation импортируйте gettext_lazy как _

класс Студент (модели.Модель):

    класс YearInSchool (models.TextChoices):
        FRESHMAN = 'FR', _ ('Первокурсник')
        SOPHOMORE = 'ТАК', _ ('Второкурсник')
        JUNIOR = 'JR', _ ('Младший')
        SENIOR = 'SR', _ ('Старший')
        ВЫПУСКНИК = 'GR', _ ('Выпускник')

    year_in_school = models.CharField (
        max_length = 2,
        choices = YearInSchool.choices,
        по умолчанию = YearInSchool.FRESHMAN,
    )

    def is_upperclass (сам):
        вернуть self.year_in_school через {
            self.YearInSchool.JUNIOR,
            себя.Год в школе. СТАРШИЙ,
        }
 

Они работают аналогично enum из стандартной библиотеки Python, но с некоторыми модификаций:

• Значения членов перечисления — это кортеж аргументов, используемых при построении конкретный тип данных. Django поддерживает добавление дополнительного строкового значения в конец этого кортежа, которое будет использоваться как удобочитаемое имя, или метка . В Метка может быть ленивой переводимой строкой. Таким образом, в большинстве случаев член value будет двухкортежным (значение, метка) .См. Ниже пример выбора подклассов с использованием более сложных тип данных. Если кортеж не указан или последний элемент не является (ленивым) строка метка автоматически создается из имени элемента.
• Свойство .label добавляется к значениям, чтобы вернуть удобочитаемое имя.
• К классам перечисления добавлен ряд настраиваемых свойств — .choices , .labels , .values ​​ и .names — чтобы упростить для доступа к спискам этих отдельных частей перечисления.Используйте .choices в качестве подходящего значения для перехода к вариантам выбора в определении поля.
• Использование enum.unique () принудительно, чтобы гарантировать, что значения не могут быть определяется несколько раз. Этого вряд ли можно ожидать при выборе поле.

Обратите внимание, что при использовании YearInSchool.SENIOR , YearInSchool ['SENIOR'] или YearInSchool ('SR') для доступа или поиска членов перечисления работает должным образом, как и .name и .значение свойств на членах.

Если вам не нужно переводить удобочитаемые имена, вы можете они выводятся из имени члена (заменяя символы подчеркивания пробелами и используя заглавный регистр):

 >>> класс Автомобиль (models.TextChoices):
... CAR = 'C'
... ГРУЗОВИК = 'Т'
... JET_SKI = 'J'
...
>>> Vehicle.JET_SKI.label
'Гидроцикл'
 

Поскольку случай, когда значения перечисления должны быть целыми числами, чрезвычайно распространен, Django предоставляет класс IntegerChoices .Например:

 (models.Model):

    класс Suit (models.IntegerChoices):
        АЛМАЗ = 1
        ЛОПАТА = 2
        СЕРДЦЕ = 3
        КЛУБ = 4

    suit = models.IntegerField (choices = Suit.choices)
 

Также можно использовать Enum Functional API с оговоркой эти метки создаются автоматически, как указано выше:

 >>> MedalType = models.TextChoices ('MedalType', 'GOLD SILVER BRONZE')
>>> MedalType.choices
[('ЗОЛОТО', 'Золото'), ('СЕРЕБРО', 'Серебро'), ('БРОНЗА', 'Бронза')]
>>> Место = модели.IntegerChoices ('Место', 'ПЕРВАЯ ВТОРАЯ ТРЕТЬЯ')
>>> Place.choices
[(1, «Первый»), (2, «Второй»), (3, «Третий»)]
 

Если вам требуется поддержка конкретного типа данных, кроме int или str , вы можете создать подкласс Choices и требуемый конкретный тип данных, например date для использования с DateField :

 класс MoonLandings (datetime.date, models.Choices):
    APOLLO_11 = 1969, 7, 20, 'Аполлон-11 (Орел)'
    APOLLO_12 = 1969, 11, 19, 'Аполлон-12 (Бесстрашный)'
    APOLLO_14 = 1971, 2, 5, 'Аполлон-14 (Антарес)'
    APOLLO_15 = 1971, 7, 30, 'Аполлон-15 (Сокол)'
    APOLLO_16 = 1972, 4, 21, 'Аполлон-16 (Орион)'
    APOLLO_17 = 1972, 12, 11, «Аполлон-17 (Челленджер)»
 

Следует помнить о некоторых дополнительных предостережениях:

• Типы перечисления не поддерживают именованные группы.

• Поскольку перечисление с конкретным типом данных требует, чтобы все значения совпадали тип, заменяющий пустую метку не может быть достигнуто путем создания элемента со значением Нет . Вместо, установите атрибут __empty__ для класса:

   класс Ответ (models.IntegerChoices):
      НЕТ = 0, _ ('Нет')
      ДА = 1, _ ('Да')
  
      __empty__ = _ ('(Неизвестно)')
   

Поле. db_column ¶

Имя столбца базы данных, используемого для этого поля. Если это не дано, Django будет использовать имя поля.

Если имя столбца вашей базы данных является зарезервированным словом SQL или содержит символы, недопустимые в именах переменных Python, в частности, дефис — это нормально. Django цитирует имена столбцов и таблиц за сцены.

Поле. db_index ¶

Если Истина , индекс базы данных будет создан для этого поля.

Поле. db_tablespace ¶

Имя табличного пространства базы данных, которое будет использоваться для индекс этого поля, если это поле проиндексировано. По умолчанию используется проект DEFAULT_INDEX_TABLESPACE , если установлено, или db_tablespace модели, если есть. Если серверная часть этого не делает поддержка табличных пространств для индексов, этот параметр игнорируется.

Поле. по умолчанию ¶

Значение поля по умолчанию. Это может быть значение или вызываемый объект. Если callable он будет вызываться каждый раз при создании нового объекта.

По умолчанию не может быть изменяемым объектом (экземпляр модели, список , набор и т. Д.), как ссылка на тот же экземпляр этого объекта будет использоваться по умолчанию значение во всех экземплярах новой модели. Вместо этого оберните желаемое значение по умолчанию в вызываемый. Например, если вы хотите указать по умолчанию dict для JSONField , используйте функцию:

 def contact_default ():
    верни {"email": "to1 @ example.com "}

contact_info = JSONField ("ContactInfo", по умолчанию = contact_default)
 

лямбда нельзя использовать для таких параметров поля, как по умолчанию , потому что они не могут быть сериализованы миграциями. Видеть, что документация для других предостережений.

Для таких полей, как ForeignKey , которые сопоставляются с экземплярами модели, по умолчанию должно быть значением поля, на которое они ссылаются ( pk , если to_field ) вместо экземпляров модели.

Значение по умолчанию используется, когда создаются новые экземпляры модели и значение для поля не предусмотрено.Когда поле является первичным ключом, по умолчанию используется также используется, если в поле установлено значение Нет .

Поле. редактируемый ¶

Если False , поле не будет отображаться в админке или любом другом Модель Форма . Они также пропускаются при моделировании. Проверка. По умолчанию Истинно .

Поле. error_messages ¶

Аргумент error_messages позволяет переопределить сообщения по умолчанию, которые поле поднимется. Передайте словарь с ключами, соответствующими сообщениям об ошибках, которые вы хотите переопределить.

включают null , blank , invalid , invalid_choice , unique и unique_for_date . Дополнительные ключи сообщений об ошибках: указывается для каждого поля в разделе Типы полей ниже.

Эти сообщения об ошибках часто не передаются в формы. Видеть Соображения относительно error_messages модели.

Поле. help_text ¶

Дополнительный текст «справки», отображаемый в виджете формы. Это полезно для документацию, даже если ваше поле не используется в форме.

Обратите внимание, что это значение , а не с экранированием HTML в автоматически сгенерированных формы. Это позволяет вам включать HTML в help_text , если вы так желание.Например:

 help_text = "Используйте следующий формат:  ГГГГ-ММ-ДД ."
 

В качестве альтернативы вы можете использовать обычный текст и django.utils.html.escape () для экранирования любых специальных символов HTML. Гарантировать что вы избегаете любого текста справки, который может исходить от ненадежных пользователей, чтобы избежать атака с использованием межсайтовых сценариев.

Поле. primary_key ¶

Если Истина , это поле является первичным ключом для модели.

Если вы не укажете primary_key = True для любого поля в вашей модели, Django автоматически добавит поле для хранения первичного ключа, поэтому вам не нужно установите primary_key = True в любом из ваших полей, если вы не хотите переопределить поведение первичного ключа по умолчанию. Тип автоматически созданных полей первичного ключа может указывается для каждого приложения в AppConfig.default_auto_field или глобально в DEFAULT_AUTO_FIELD Настройка . Подробнее см. Автоматические поля первичного ключа.

primary_key = True подразумевает null = False и unique = True . Только один первичный ключ разрешен на объект.

Поле первичного ключа доступно только для чтения. Если вы измените значение первичного нажмите на существующий объект, а затем сохраните его, будет создан новый объект рядом со старым.

В старых версиях автоматически создаваемые поля первичного ключа всегда AutoField с.

Поле. уникальный ¶

Если Истина , это поле должно быть уникальным во всей таблице.

Это принудительно на уровне базы данных и проверкой модели. Если вы пытаетесь сохранить модель с повторяющимся значением в уникальном поле django.db.IntegrityError будет вызвано моделью save () метод.

Эта опция действительна для всех типов полей, кроме ManyToManyField и OneToOneField .

Обратите внимание, что когда unique равен True , указывать не нужно db_index , поскольку unique подразумевает создание индекса.

Поле. unique_for_date

Установите это имя DateField или DateTimeField на требовать, чтобы это поле было уникальным для значения поля даты.

Например, если у вас есть поле заголовок , в котором unique_for_date = "pub_date" , то Django не разрешит ввод двух записи с одинаковым заголовком и pub_date .

Обратите внимание, что если вы установите это так, чтобы указывать на DateTimeField , только дата часть поля будет считаться. Кроме того, когда USE_TZ является Истинно , проверка будет выполняться в текущем часовом поясе в момент сохранения объекта.

Это обеспечивается Model.validate_unique () во время проверки модели но не на уровне базы данных. Если любое ограничение unique_for_date включает поля, которые не являются частью модели ModelForm (для Например, если одно из полей указано в , исключить или editable = False ), модель .validate_unique () будет пропустить проверку для этого конкретного ограничения.

Поле. unique_for_month ¶

Подобно unique_for_date , но требует, чтобы поле было уникальным с относительно месяца.

Поле. verbose_name ¶

Удобочитаемое имя поля.Если подробное имя не указано, Django автоматически создаст его, используя имя атрибута поля, преобразовав подчеркивания на пробелы. См. Подробные имена полей.

Поле. валидаторов ¶

Список валидаторов, запускаемых для этого поля. Посмотреть валидаторы документация для получения дополнительной информации.

Регистрация и получение результатов поиска¶

Поле реализует API регистрации поиска.API можно использовать для настройки того, какие поиски доступны для класса поля, и как поиск выполняется из поля.

Типы полей¶

класс AutoField ( ** опции ) ¶

Поле IntegerField , которое автоматически увеличивает согласно имеющимся идентификаторам. Обычно вам не нужно использовать это напрямую; а поле первичного ключа будет автоматически добавлено в вашу модель, если вы не укажете иначе.См. Автоматические поля первичного ключа.

класс BigAutoField ( ** опции ) ¶

64-битное целое число, очень похоже на AutoField за исключением того, что это гарантированно подходит для номеров от 1 до 72036854775807 .

класс BigIntegerField ( ** варианты ) ¶

64-битное целое число, очень похоже на IntegerField за исключением того, что это гарантированно подходит для номеров от -72036854775808 до 72036854775807 .Виджет формы по умолчанию для этого поля — Числовой ввод .

класс BinaryField ( max_length = None , ** варианты ) ¶

Поле для хранения необработанных двоичных данных. Ему можно присвоить байта, , bytearray или memoryview .

По умолчанию BinaryField устанавливает редактируемый на False , в котором в случае, если он не может быть включен в форму ModelForm .

BinaryField имеет один дополнительный необязательный аргумент:

BinaryField. макс_длина ¶

Максимальная длина (в символах) поля. Максимальная длина применяется при проверке Django с использованием MaxLengthValidator .

Злоупотребление BinaryField

Хотя вы можете подумать о хранении файлов в базе данных, учтите, что в 99% случаев это плохой дизайн.Это поле , а не , заменяющее правильная обработка статических файлов.

класс CharField ( max_length = None , ** варианты ) ¶

Строковое поле для строк малого и большого размера.

Для больших объемов текста используйте TextField .

Виджет формы по умолчанию для этого поля — TextInput .

CharField имеет два дополнительных аргумента:

CharField. макс_длина ¶

Обязательно. Максимальная длина (в символах) поля. Max_length применяется на уровне базы данных и при проверке Django с использованием MaxLengthValidator .

Примечание

Если вы пишете приложение, которое должно быть переносимым на несколько базы данных, вы должны знать, что существуют ограничения на max_length для некоторых бэкэндов. Обратитесь к бэкэнду базы данных примечания к деталям.

CharField. db_collation ¶

Новое в Django 3.2.

Необязательно. Имя поля сортировки базы данных.

Примечание

Имена параметров сортировки не стандартизированы. Таким образом, это не будет переносимость между несколькими базами данных.

Оракул

Oracle поддерживает параметры сортировки, только если база данных MAX_STRING_SIZE Параметр инициализации установлен на EXTENDED .

class DateField ( auto_now = False , auto_now_add = False , ** options ) ¶

Дата, представленная в Python с помощью даты и времени .дата экземпляр. Есть несколько дополнительных, необязательные аргументы:

DateField. auto_now ¶

Автоматически устанавливать для поля значение «Сейчас» при каждом сохранении объекта. Полезный для отметок времени «последнего изменения». Обратите внимание, что текущая дата — , всегда . использовал; это не просто значение по умолчанию, которое можно изменить.

Поле автоматически обновляется только при вызове Model.save () . Поле не обновляется при внесении обновлений в другие поля другими способами, например, QuerySet.update () , хотя вы можете указать собственный значение для поля в таком обновлении.

DateField. auto_now_add ¶

Автоматически установить для поля значение «Сейчас» при первом создании объекта. Полезный для создания отметок времени. Обратите внимание, что текущая дата — , всегда используется ; это не просто значение по умолчанию, которое можно изменить. Так что даже если ты установите значение для этого поля при создании объекта, оно будет проигнорировано.Если вы хотите иметь возможность изменять это поле, установите следующее вместо auto_now_add = Истина :

Виджет формы по умолчанию для этого поля — Дата ввода . Администратор добавляет календарь JavaScript, и ярлык для «Сегодня». Включает дополнительную ошибку invalid_date ключ сообщения.

Параметры auto_now_add , auto_now и default являются взаимоисключающими. Любая комбинация этих опций приведет к ошибке.

Примечание

Как в настоящее время реализовано, установка auto_now или auto_now_add на True приведет к тому, что поле будет иметь: editable = False и blank = True набор.

Примечание

Параметры auto_now и auto_now_add всегда будут использовать дату в часовой пояс по умолчанию на момент создание или обновление. Если вам нужно что-то другое, вы можете захотеть рассмотрите возможность использования собственного вызываемого по умолчанию или переопределения вместо save () использования auto_now или auto_now_add ; или используя DateTimeField вместо DateField и решить, как обрабатывать преобразование из datetime к дате во время отображения.

class DateTimeField ( auto_now = False , auto_now_add = False , ** options ) ¶

Дата и время, представленные в Python экземпляром datetime.datetime . Принимает те же дополнительные аргументы, что и DateField .

Виджет формы по умолчанию для этого поля — одиночный DateTimeInput . Админ использует два отдельных TextInput виджетов с ярлыками JavaScript.

класс DecimalField ( max_digits = None , decimal_places = None , ** options ) ¶

Десятичное число с фиксированной точностью, представленное в Python Десятичный экземпляр . Он проверяет ввод, используя DecimalValidator .

Имеет два требуемых аргументов:

Десятичное Поле. max_digits ¶

Максимально допустимое количество цифр в номере.Обратите внимание, что этот номер должно быть больше или равно decimal_places .

Десятичное Поле. десятичных_разряд ¶

Количество десятичных знаков, которые нужно сохранить вместе с номером.

Например, для хранения чисел до 999 с разрешением до 2 знаков после запятой. мест, которые вы бы использовали:

 моделей.DecimalField (..., max_digits = 5, decimal_places = 2)
 

И для хранения чисел примерно до одного миллиарда с разрешением 10 десятичных знаков:

 моделей.DecimalField (..., max_digits = 19, decimal_places = 10)
 

Виджет формы по умолчанию для этого поля — NumberInput когда локализовать — это Ложь или TextInput в противном случае.

класс DurationField ( ** опции ) ¶

Поле для хранения периодов времени — смоделировано на Python с помощью timedelta . При использовании в PostgreSQL тип данных используется интервал , а в Oracle тип данных — ИНТЕРВАЛ ДЕНЬ (9) ДО ВТОРОЙ (6) .В противном случае используется bigint микросекунд.

Примечание

Арифметика с DurationField работает в большинстве случаев. Однако на всех базы данных, отличные от PostgreSQL, сравнивая значение DurationField для арифметики на экземплярах DateTimeField не будет работать должным образом.

класс EmailField ( max_length = 254 , ** варианты ) ¶

CharField , который проверяет, является ли значение допустимым адресом электронной почты, используя EmailValidator .

class FileField ( upload_to = None , max_length = 100 , ** options ) ¶

Поле для загрузки файла.

Примечание

Аргумент primary_key не поддерживается и вызовет ошибку, если использовал.

Имеет два необязательных аргумента:

FileField. upload_to

Этот атрибут позволяет задать каталог загрузки и имя файла, и может быть установлен двумя способами.В обоих случаях значение передается в Storage.save () метод.

Если вы укажете строковое значение или путь , он может содержать strftime () форматирование, которое будет заменено датой / временем загрузки файла (чтобы загруженные файлы не заполняли заданный каталог). Например:

 класс MyModel (models.Model):
    # файл будет загружен в MEDIA_ROOT / uploads
    upload = models.FileField (upload_to = 'uploads /')
    # или же...
    # файл будет сохранен в MEDIA_ROOT / uploads / 2015/01/30
    загрузить = модели.FileField (upload_to = 'загрузки /% Y /% m /% d /')
 

Если вы используете значение по умолчанию FileSystemStorage , строковое значение будет добавлен к вашему пути MEDIA_ROOT для формирования местоположения на локальная файловая система, в которой будут храниться загруженные файлы. Если вы используете другое хранилище, проверьте документацию на это хранилище, чтобы узнать, как оно обрабатывает upload_to .

upload_to также может быть вызываемым, например функцией. Это будет вызывается для получения пути загрузки, включая имя файла.Этот вызываемый должен принять два аргумента и вернуть путь в стиле Unix (с косой чертой) для передачи в систему хранения. Два аргумента:

Аргумент	Описание
экземпляр	Экземпляр модели, в которой FileField определено. В частности, это частный случай, когда текущий файл прикрепляется. В большинстве случаев этот объект не был сохранены в базе данных, поэтому, если он использует по умолчанию AutoField , может еще не иметь значение для его поля первичного ключа .
имя файла	Имя файла, которое изначально было присвоено файл. Это может быть учтено или не учтено. при определении конечного пути назначения.

Например:

 def user_directory_path (экземпляр, имя файла):
    # файл будет загружен в MEDIA_ROOT / user_  / 
    вернуть "user_ {0} / {1}".формат (instance.user.id, имя файла)

класс MyModel (models.Model):
    upload = models.FileField (upload_to = user_directory_path)
 

FileField. накопитель ¶

Объект хранения или вызываемый объект, возвращающий объект хранения. Этот обрабатывает хранение и поиск ваших файлов. См. Управление файлами для получения подробной информации о том, как предоставить этот объект.

Изменено в Django 3.1:

Добавлена ​​возможность предоставлять вызываемый объект.

Виджет формы по умолчанию для этого поля — ClearableFileInput .

Использование FileField или ImageField (см. Ниже) в модели занимает несколько шагов:

1. В файле настроек вам нужно определить MEDIA_ROOT как полный путь к каталогу, в котором Django будет хранить загруженные файлы. (Для повышения производительности эти файлы не хранятся в базе данных.) Определите MEDIA_URL в качестве основного общедоступного URL-адреса этого каталога. Убеждаться что этот каталог доступен для записи учетной записи пользователя веб-сервера.
2. Добавьте FileField или ImageField к вашей модели, определяя параметр upload_to , чтобы указать подкаталог MEDIA_ROOT для использования для загруженных файлов.
3. Все, что будет храниться в вашей базе, — это путь к файлу (относительно MEDIA_ROOT ). Скорее всего, вы захотите использовать удобство url атрибут предоставлено Django. Например, если ваш ImageField называется mug_shot , вы можете получить абсолютный путь к вашему изображению в шаблоне с помощью {{объект.mug_shot.url}} .

Например, ваш MEDIA_ROOT установлен на '/ home / media' , и upload_to установлен на 'фото /% Y /% m /% d' . Модель '% Y /% m /% d' часть upload_to — это форматирование strftime () ; '% Y' — год из четырех цифр, '% m' — месяц из двух цифр и '% d' — двузначный день. Если вы загрузите файл 15 января 2007 г., он будет сохранен в каталог / home / media / photos / 2007/01/15 .

Если вы хотите получить на диске имя загруженного файла или размер, вы можете использовать имя и размер атрибутов соответственно; для большего информацию о доступных атрибутах и ​​методах см. File class reference and the Managing files руководство по теме.

Примечание

Файл сохраняется как часть сохранения модели в базе данных, поэтому фактический на имя файла, используемое на диске, нельзя полагаться до тех пор, пока модель не будет сохранено.

Относительный URL загруженного файла можно получить с помощью url атрибут. Внутри это вызывает метод url () из лежащий в основе Хранение класс.

Обратите внимание, что всякий раз, когда вы имеете дело с загруженными файлами, вы должны уделять пристальное внимание куда вы их загружаете и какого это типа файлы, чтобы избежать дыры в безопасности. Проверить все загруженные файлы , чтобы убедиться, что файлы что вы думаете о них. Например, если вы слепо позволяете кому-то загружать файлы, без проверки в каталог, который находится в документе вашего веб-сервера. root, то кто-нибудь может загрузить сценарий CGI или PHP и выполнить этот сценарий с помощью посетив его URL на вашем сайте.Не позволяйте этого.

Также обратите внимание, что даже загруженный файл HTML, поскольку он может быть выполнен браузер (но не сервером), может представлять угрозу безопасности, эквивалентно атакам XSS или CSRF.

Экземпляры FileField создаются в вашей базе данных как varchar столбцы с максимальной длиной по умолчанию 100 символов. Как и в других областях, вы может изменить максимальную длину с помощью аргумента max_length .

класс FieldFile ¶

Когда вы получаете доступ к FileField на модели, вы учитывая экземпляр FieldFile в качестве прокси для доступа к базовому файл.

API FieldFile отражает API File , с одним ключевым отличием: Объект, заключенный в класс, не обязательно является оболочка для встроенного файлового объекта Python. Вместо этого это обертка вокруг результат Storage.open () метод, который может быть объектом File , или это может быть реализация пользовательского хранилища File API.

В дополнение к API, унаследованному от файла , например read () и write () , FieldFile включает несколько методов, которые может использоваться для взаимодействия с базовым файлом:

Предупреждение

Два метода этого класса, save () и delete () , по умолчанию для сохранения объекта модели связанный FieldFile в базе данных.

FieldFile. название ¶

Имя файла, включая относительный путь от корня Хранилище связанных Поле файла .

FieldFile. путь ¶

Свойство только для чтения для доступа к пути к локальной файловой системе файла путем вызова path () метод базового Хранение кл.

FieldFile. размер ¶

Результат базового метода Storage.size () .

FieldFile. URL ¶

Свойство только для чтения для доступа к относительному URL-адресу файла путем вызова url () метод базового Хранение кл.

FieldFile. открыто (режим = ‘rb’ ) ¶

Открывает или повторно открывает файл, связанный с этим экземпляром, в указанном режим .В отличие от стандартного метода open () Python , он не возвращает дескриптор файла.

Поскольку базовый файл открывается неявно при доступе к нему, он может быть нет необходимости вызывать этот метод, за исключением сброса указателя на базовый файл или изменить режим .

FieldFile. закрыть ()

Действует как стандартный метод Python file.close () и закрывает файл связанный с этим экземпляром.

FieldFile. сохранить ( имя , содержимое , сохранить = True )

Этот метод принимает имя файла и содержимое файла и передает их в хранилище. class для поля, затем связывает сохраненный файл с полем модели. Если вы хотите вручную связать данные файла с FileField экземпляров на вашей модели, save () используется для сохранения данных файла.

Принимает два обязательных аргумента: имя, - имя файла, и содержимое - объект, содержащий содержимое файла.В необязательный аргумент save определяет, является ли экземпляр модели сохраняется после изменения файла, связанного с этим полем. По умолчанию Истинно .

Обратите внимание, что аргумент content должен быть экземпляром django.core.files.File , а не встроенный файловый объект Python. Вы можете построить Файл из существующего Объект файла Python, подобный этому:

 из файла импорта django.core.files
# Открыть существующий файл с помощью встроенного в Python open ()
f = open ('/ путь / к / привет.Мир')
myfile = Файл (f)
 

Или вы можете построить его из строки Python следующим образом:

 из django.core.files.base импортировать ContentFile
myfile = ContentFile ("привет, мир")
 

Для получения дополнительной информации см. Управление файлами.

FieldFile. удалить ( сохранить = True ) ¶

Удаляет файл, связанный с этим экземпляром, и очищает все атрибуты на поле. Примечание. Этот метод закроет файл, если он будет открыт, когда Вызывается delete () .

Необязательный аргумент save определяет, является ли экземпляр модели сохраняется после удаления файла, связанного с этим полем. По умолчанию Истинно .

Обратите внимание, что при удалении модели связанные файлы не удаляются. Если тебе надо чтобы очистить потерянные файлы, вам нужно будет обработать это самостоятельно (например, с настраиваемой командой управления, которую можно запустить вручную или по расписанию периодически через, например, cron).

 FilePathField (путь = "/ home / images", match = "foo. *", Рекурсивный = True)
 

Подобно PositiveIntegerField , но допускает только значения ниже определенного (зависящая от базы данных) точка. Значения от 0 до 72036854775807 являются безопасно во всех базах данных, поддерживаемых Django.

класс PositiveIntegerField ( ** варианты ) ¶

Подобно IntegerField , но должно быть либо положительным, либо нулевым ( 0 ).Значения от 0 до 2147483647 безопасны во всех базах данных, поддерживаемых Джанго. Значение 0 принято по соображениям обратной совместимости.

класс PositiveSmallIntegerField ( ** варианты ) ¶

Как PositiveIntegerField , но допускает значения только ниже определенного (зависящая от базы данных) точка. Значения от 0 до 32767 безопасны во всех базы данных, поддерживаемые Django.

класс SlugField ( max_length = 50 , ** варианты ) ¶

Slug — это газетный термин. Слаг — это краткое обозначение чего-либо, содержащие только буквы, цифры, знаки подчеркивания или дефисы. Они обычно используются в URL-адресах.

Как и CharField, вы можете указать max_length (прочтите примечание о переносимости базы данных и max_length в этом разделе, тоже).Если max_length не указан, Django будет использовать длина по умолчанию 50.

Подразумевает настройку Field.db_index от до True .

Часто бывает полезно автоматически предварительно заполнить SlugField на основе значения какой-то другой ценности. Вы можете сделать это автоматически в админке, используя поля-поля .

Он использует validate_slug или validate_unicode_slug для проверки.

SlugField. allow_unicode ¶

Если Истина , поле принимает буквы Юникода в дополнение к ASCII буквы. По умолчанию Ложь .

класс SmallAutoField ( ** опции ) ¶

Подобно AutoField , но допускает только значения ниже определенного (зависит от базы данных) предел. Значения от 1 до 32767 безопасны во всех базы данных, поддерживаемые Django.

класс SmallIntegerField ( ** варианты ) ¶

Подобно IntegerField , но допускает только значения ниже определенного (зависящая от базы данных) точка. Значения от -32768 до 32767 безопасны во всех базы данных, поддерживаемые Django.

класс TextField ( ** варианты ) ¶

Большое текстовое поле.Виджет формы по умолчанию для этого поля — Textarea .

Если вы укажете атрибут max_length , он будет отражен в Textarea виджет автоматически сгенерированного поля формы. Однако это не применяется на уровне модели или базы данных. Использовать CharField для этого.

Текстовое поле. db_collation ¶

Новое в Django 3.2.

Имя поля сортировки базы данных.

Примечание

Имена параметров сортировки не стандартизированы.Таким образом, это не будет переносимость между несколькими базами данных.

Оракул

Oracle не поддерживает параметры сортировки для TextField .

class TimeField ( auto_now = False , auto_now_add = False , ** options ) ¶

Время, представленное в Python экземпляром datetime.time . Принимает то же самое параметры автозаполнения как DateField .

Виджет формы по умолчанию для этого поля — TimeInput . Администратор добавляет несколько ярлыков JavaScript.

класс UUIDField ( ** опции ) ¶

Поле для хранения универсальных уникальных идентификаторов. Использует Python UUID класс. При использовании в PostgreSQL это сохраняется в uuid , в противном случае — char (32) .

Универсальные уникальные идентификаторы являются хорошей альтернативой AutoField для primary_key .База данных не будет генерировать UUID для вас, поэтому рекомендуется использовать по умолчанию :

 импорт uuid
из моделей импорта django.db

класс MyUUIDModel (models.Model):
    id = models.UUIDField (primary_key = True, по умолчанию = uuid.uuid4, editable = False)
    # другое поле
 

Обратите внимание, что вызываемый объект (без скобок) передается в по умолчанию , не экземпляр UUID .