¿Y si me defiendo?

5. Compre una pizza grande y una soda de $2.50 por $14.50. ¿Cuánto vale la pizza grande? 6. Trabaje 4.5 horas y me pagaron $54. A cuanto me pagan la hora? 7. ¿Si gano $22 por hora y gane $143, cuantas horas trabaje? 8. Compre ocho pupusas por $18. ¿Cuánto vale una pupusa?

III. Pag-unawa sa Binasa SI MAAM KASI ni Eros Atalia Final exam ng mga graduating student.Make or break. Terorista ang Prof nila sa major subject na ito walang pakialam kung graduating ka o hindi. kung bagsak ay bagsak. Parang baranggay tanod ang prof ikot ng ikot sa loob ng classroom lahat ng mga kahina- hinalang kilos ng estudyante ay sinisita nito. May isang estudyanteng kanina pa balisa. di mapakali pinagpapawisan lingon ng lingon nag Vibrate ang cellpnone nyang nakapatong sa armchair."Turn it off. or keep it away" bulyaw ng prof. Pinagtinginan ng lahat ang estudyanteng nagpupumilit na maioff o itago ang cellphone. Balik uli ang lahat sa pagsagot. Maya maya yung estudyanteng yun ay tumingin uli sa phone at pagkatapos ay sa prof. Nagduda na ang prof, gawain kasi ng ibang estudyante na ilagay ang sagot sa cellphone. Lumalapit palang ang prof sa may hawak ng cellphone ay umiiyak na ang estudyante."give me your phone your cheating" galit na sigaw ng prof. Pag kaabot ng estudyante ng cellphone sa prof, dinampot nito ang bag, at saka bumira ng takbo papalabas ng classroom iniwan ang testpaper. "class kayong lahat ang witness ko ha. yung clasmate nyo nangongodigo.ikaw basahin mo nga kung anung nakalagay sa message. Tumayo ang estudyanteng nautusan binasa ang phone. NANAY; y di u sagot tawag namin? wala na si tatay di sya naka survive sa operasyon nya. d2 kami ospital now.

Hay una muchacha. Se llama Akna y tiene 15 años. Vive en Guatemala en el campo. Su familia habla k'iche' (una lengua indígena maya), pero Akna habla español también. Hoy es su primer día de escuela. La mayoría de los estudiantes no van a la escuela secundaria después de la escuela primaria. Akna es una excepción. Su familia le dice: «Akna, tienes suerte». Pero en su opinión, no tiene suerte. Ella está muy nerviosa por ir a la escuela secundaria. Tiene sus libros y sus lápices y tiene su suerte, pero no es suficiente. Akna necesita confianza. Ella corre a la escuela y entra por la puerta. Su maestra le dice: «¡Hola! Me llamo maestra Rose. Ve a una mesa, por favor». Akna está nerviosa, pero va a una mesa donde hay un muchacho. El muchacho le dice: «Hola. ¿Cómo estás?» Akna dice: «Estoy muy nerviosa». «¿Por qué?», dice el muchacho. «Porque soy nueva en la escuela secundaria y no tengo amigos», le dice Akna. «Pero tienes suerte», dice el muchacho. «¿Qué?», dice Akna. Está confundida. «Sí, tienes suerte porque yo también soy nuevo en la escuela secundaria y ahora tienes un amigo». Luego dice: «Me llamo Antonio». Y sonríe. «Hola, me llamo Akna». Finalmente, Akna no está nerviosa y no necesita un amigo. Ella ya tiene un amigo: Antonio. Akna tiene suerte.

El pueblo donde no había nombres Cuentan que hace mucho tiempo atrás, en una lejana aldea, había personas que no tenían nombres y, para identiﬁcarlas, mencionaban algunas de sus características: —Mira, ahí está el niño del lunar en la nariz —decían los más pequeños. —Ahí viene la señora de la larga cabellera —decían las vecinas. Con el paso del tiempo, el número de habitantes del pueblo fue creciendo; y cada vez se hacía más difícil identificar a las personas. Entonces, la gente empezó a evitar las conversaciones y las visitas.Preocupados, un grupo de pobladores decidió consultar al anciano más sabio del pueblo. Quien les dio está solución: —Que cada familia elija una palabra que los represente y que cada uno de sus integrantes elija para sí mismo una palabra de acuerdo a sus características.Una pareja de esposos dijo: —Nosotros elegimos la palabra “alegría” para que nos represente, porque nos gusta estar siempre sonriendo. Y como muchas veces he cuidado el pueblo con valentía, me pondré Valiente Alegría. —Como a mí me gusta agradecer siempre, me llamaré Gracia Alegría.Después de escuchar a todos, el anciano sentenció: —A la palabra que represente a la familia la llamaremos apellido y a la que represente a cada persona la llamaremos nombre, y para no confundirlas siempre las escribiremos con la letra inicial en mayúscula. Los niños, entusiasmados, que siempre andan imitando a los mayores, decidieron también, ponerle nombre a sus mascotas. Y luego, a todo aquello que veían. De esta manera volvieron a tener esas amables conversaciones de antaño sin tener que enredarse al tratar de identiﬁcarse.Así fue como, gracias al anciano de esa lejana aldea, todos tenemos un nombre y un apellido que nos identiﬁca.

1. Nỗi nhớ của người tù cộng sản với cuộc sống bên ngoài nhà tù - Cảm hứng của bài thơ được gợi lên từ tiếng hò, được lặp lại nhiều lần: + Tiếng hò lẻ loi đơn độc giữ trời trưa → Nhân vật trữ tình cảm nhận được sự hiu quạnh * Không gian đồng vắng. * Thời gian trưa vắng. * Hiu quạnh của đời buồn tủi nhọc nhằn. * Lòng người đang bị giam cầm trong tù ngục cách biệt với cuộc sống bên ngoài. + Tiếng hò đã đồng cảm, hoà điệu của nhiều nỗi hiu quạnh → Người chiến sĩ cách mạng thấy nhớ nhung da diết đồng quê, cuộc sống bên ngoài nhà tù. - Tiếng than khắc khoải, da diết → Diễn tả cõi lòng hoang vắng vì bị cách biệt với thế giới bên ngoài → Nỗi hiu quạnh của người tha thiết yêu đời. Sự lặp lại → Nhấn mạnh liền ý liên kết nhiều nội dung khác nhau, tô đậm cảm xúc, khắc sâu ý tưởng → Triền miên vì nỗi nhớ da diết. - Đồng quê thể hiện lên đậm đà nỗi nhớ của tác giả: Cồn thơm, ruồng tre mát, ô mạ xanh mơn mởn, nương khoai ngọt sắn bùi, chiều sương phủ bãi đồng, xóm làng và con đường thân thuộc, xóm nhà tranh thấp, con đường quen. → Tất cả đều đơn sơ gần gũi quen thuộc, thân thương nhưng bị ngăn cách. - Con người gần gũi thân thuộc thân thương: + Những lưng còng xuống luống cày. + Những bàn tay vãi giống. + Một giọng hò đưa bố mẹ già xa đơn chiếc (linh hồn đã khuất). - Nỗi nhớ chân thật đậm tình thương mến - Nhớ đến bản thân mình: Nhớ tới những ngày tháng tự do hoạt động cách mạng. ⇒ Say mê lý tưởng, khao khát tự do sôi nổi cho nên càng cảm thấy cô đơn với thực tại cuộc sống bị giam cầm. 2. Diễn biến tâm trạng của Tố Hữu - Nỗi nhớ biểu hiện tâm trạng nhà thơ: + Từ tiếng hò gợi nỗi nhớ đồng quê tha thiết: Hình ảnh đồng quê hiện lên đậm đà với: cồn thơm, ruộng tre mát, mạ xanh mơn mởn, khoai ngọt sắn bùi, chiều sương phủ bãi đồng, xóm làng, con đường thân thuộc → những hình ảnh gần gũi, quen thuộc, thân thương nay đã trở nên xa cách. + Nỗi nhớ bao con người thân thuộc: từ cảnh sắc bóng dáng con người → người mẹ già nua → nhớ chính mình. + Nỗi nhớ dàn trải từ hiện tại trở về quá khứ → hiện tại. ⇒ Nhớ, tràn ngập xót thương, không chỉ buồn đằng sau là nỗi phẫn uất, bất bình với thực tại, niềm da diết nhớ thương, yêu cuộc sống, khao khát tự do.

Dès le début de vos recherches, vous allez collecter, produire et exploiter des données. La gestion des données (Research Data Management - RDM) fait partie du processus de recherche. Elle concerne l'ensemble des opérations de collecte, description, stockage, traitement, analyse, archivage et mise en accès des données. (extrait de : Passeport pour la Science Ouverte. Guide pratique pour les doctorants ) "La science ouverte est la diffusion sans entrave des publications et des données de la recherche. Elle s’appuie sur l’opportunité que représente la mutation numérique pour développer l’accès ouvert aux publications et – autant que possible – aux données de la recherche. "Les données de la recherche sont la matière première de la connaissance. Les partager, c'est ouvrir de nouvelles perspectives scientifiques" Source : Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018 Source image : https://bibliotheques.univ-tlse3.fr/file/composantes-science-ouverte Cette page est une introduction à la gestion des données de recherche. Elle présente quelques concepts et étapes clés pour vous engager dans cette démarche. Consultez les liens pour approfondir vos connaissances. • What are data ? Définition des données de recherche de l’OCDE (2007) « Enregistrements factuels (chiffres, textes, images, sons) utilisés comme source principale pour la recherche scientifique et généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider les résultats de la recherche. Un ensemble de données de recherche constitue une représentation systématique et partielle du sujet faisant l’objet de la recherche ». Exemples • les images d’une ville préhistorique deviennent des données pour un chercheur qui étudie l’histoire de cette ville; • les « données » d’un linguiste peuvent être des écrits ou des discours, des enregistrements de locuteurs ; • les « données » d’un médiéviste sont des sources archivistiques, archéologiques, épigraphiques, iconographiques, littéraires ; • les « données » d’un géologue rassemblent des coupes et observations de terrain consignées sur un carnet, des résultats de carottage, des analyses d’échantillons, des données sismographiques… • • Pourquoi partager ses données ? "La science ouverte vise à construire un écosystème dans lequel la science est plus cumulative, plus fortement étayée par des données, plus transparente, plus rapide et d’accès plus universel.La science ouverte favorise également les avancées scientifiques, particulièrement les avancées imprévues, ainsi que l’innovation, les progrès économiques et sociaux, en France, dans les pays développés et dans les pays en développement. Enfin, la science ouverte constitue un levier pour l’intégrité scientifique et favorise la confiance des citoyens dans la science. Elle constitue un progrès scientifique et un progrès de société." Source : Plan national pour la Science Ouverte (2018) Les enjeux de l'Open Data • enjeux patrimoniaux o preuve et mémoire (éviter les pertes de données) • enjeux économiques o valeur économique de la donnée o réutilisation gratuite ou payante des données, exploitation des résultats de recherches antérieures (éviter de refaire ce qui a déjà été validé), o accélération de l'innovation et le retour sur investissement dans la R&D • enjeux scientifiques o de "hypothesis-driven" à "data-driven" o plus de visibilité pour le scientifique • enjeux sociétaux o participation des citoyens et de la société civile : "Citizen science" o confiance en la recherche Pour aller plus loin • Site Doranum : https://doranum.fr/enjeux-benefices/fiche-synthetique/ • Adopter de bonnes pratiques tout au long du cycle de vie des données De bonnes pratiques de gestion à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée sont un préalable indispensable à l’ouverture des données et à leur réutilisation. • Rechercher des données Pour identifier des jeux de données (datasets) pertinents pour votre thèse, des outils de recherche sont disponibles. Suivez ces liens pour les découvrir : • Site Doranum : https://doranum.fr/acces-visualisation/rechercher-donnees/ • Site DataCC - Vos besoins, trouver des données : https://www.datacc.org/vos-besoins/trouver-des-donnees/ • Fiche CoopIST : Trouver des jeux de données via des bases pluridisciplinaires et des moteurs de recherche Pensez-aussi à consulter l'entrepôt institutionnel Data INRAE Page de présentation du portail • Choisir les bons formats et bien organiser vos données  Choisir des formats de fichier : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Choisir-des-formats-de-fichier  Nommer et organiser vos fichiers de données : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Nommer-et-organiser-ses-fichiers-de-donnees Pour aller plus loin • Jaouen, G.- Gérer ses données. Pourquoi, Comment ? Séminaire - Guadeloupe, du 25 au 27 Novembre 2019 – CRAG INRA • Bien décrire et documenter ses données La description d’un jeu de données se fait à l’aide de métadonnées (*) qui doivent apporter suffisamment d'éléments (sur la collecte des données, les unités de mesure employées...) pour chercher et trouver le jeu de données, juger de sa qualité/fiabilité, et pouvoir le comprendre ou le réutiliser dans un autre contexte. (*) Définition des métadonnées : Ensemble d’informations structurées qui décrit, explicite, localise une ressource informationnelle, dans le but d’en faciliter la recherche, l’usage, et la gestion. Source : NISO. Understanding Metadata. 2004. Quelques liens utiles : • Site Doranum : https://doranum.fr/metadonnees-standards-formats/ • DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/documenter-ses-donnees/metadonnees/ • Site DataPartage INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Documenter-les-donnees En complément des métadonnées, la rédaction d'un fichier READ ME.txt est également recommandée. • Stocker, sécuriser, préserver ses données Bien différencier les notions de stockage et d'archivage. Anticiper pour déterminer les données à éliminer et celles qui doivent être préservées à long terme. • Dans l'environnement INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Stocker-les-donnees • Site Doranum : https://doranum.fr/stockage-archivage/ • Site DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/conserver-ses-donnees/ • Partager, ne pas partager ses données ? Dans le cadre de la Science Ouverte, il y a de plus en plus d'incitations voire d'exigences pour rendre accessibles les données, en particulier les données liées aux publications : • de l'édition scientifique : de plus en plus de revues adoptent une "data policy" (à consulter dans les instructions aux auteurs) et exigent des auteurs qu'ils fournissent les données associées aux publications, • des organismes de financement (ANR, Commission Européenne ...), • des politiques nationale (Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018) et institutionnelle. Mais attention, toutes les données ne sont pas partageables : assurez-vous que vos données sont bien diffusables au regard du droit et des conditions d'exercice de votre thèse et de son mode de financement (se reporter à votre contrat de thèse). Les données produites dans les organismes de recherche publics sont communicables à tous si elles n'entrent pas dans le cadre d'exceptions légales (sécurité défense, sécurité des populations, patrimoine scientifique et technique, données personnelles, données liées au secret, statistique, etc.) Liens utiles : • sur le site Data Partage, la page Partager-Publier ou la page : "Données de la recherche : qui a les droits, qui doit partager ?" • le site INRAE dédié à la protection des données personnelles et l'application du RGPD (Règlement général sur la protection des données) : https://intranet.inrae.fr/cil-dpo • Valoriser ses données Voici les principales voies de diffusion •  Partager ses données en les déposant dans un entrepôt  Choisir un entrepôt  Déposer dans Data INRAE  Partager ses données comme matériel supplémentaire d'un article (à la demande de l'éditeur)  Publier un Data Paper (article de données) : la meilleure voie en terme de visibilité des données, et pour faciliter leur réutilisation. Pour aller plus loin • Site Doranum o Dépôts et entrepôts. Comment et où déposer mes données ? o Data papers et Data journals. Comment publier mes données comme un article scientifique ? • Site DataCC o Valoriser ses données • Site CoopIST o Déposer des données de recherche dans un entrepôt o Rédiger et publier un data paper dans une revue scientifique A télécharger : Synthèse du processus de rédaction d'un article avec des données associées • Pourquoi ne pas rédiger un plan de gestion de données (PGD) pour votre thèse ? La thèse peut être assimilée à un projet et certaines universités au Royaume Uni, aux Pays-Bas et plus récemment en France préconisent la rédaction d'un plan de gestion associé à la thèse. Le PGD (ou DMP = Data Management Plan) est un outil de planification qui peut vous aider à anticiper et bien gérer toutes les étapes du cycle de vie de vos données, à limiter les risques de perte ou corruption de données, à adopter de bonnes pratiques de gestion, pour in fine produire des données respectueuses des principes FAIR, adoptés aujourd'hui par l'ensemble des acteurs de la recherche. Il est désormais exigé par la plupart des financeurs de la recherche (Commission Européenne et ANR ...) dans le cadre de projets financés. Rédiger un PGD pour votre thèse, peut être un bon exercice pour vous préparer à la future rédaction de réponses à des appels d'offre. Comment faire en pratique ? • Site DataPartage : Pourquoi et comment rédiger un plan de gestion de données ? • Site Doranum : https://doranum.fr/plan-gestion-donnees-dmp/, La minute vidéo PGD • Site DataCC : https://www.datacc.org/bonnes-pratiques/adopter-un-plan-de-gestion-des-donnees/ • Suivre une classe virtuelle INRAE : Open Class "Rédaction d'un PGD" • Produire des données FAIR ! Favoriser la production de données FAIR (Findable - Accessible - Interoperable - Reusable) est aujourd'hui un objectif soutenu par l'ensemble des acteurs de la recherche. Source : https://open-science-training-handbook.gitbook.io/book/ Si vous suivez les conseils et recommandations de cette page, vous avez toutes les chances d'avoir produit des données de qualité. Si vous préférez une version illustrée : "Pensez FAIR" - https://datapartage.inrae.fr/Gerer/Cycle-de-la-donnee Affiche cycle de vie des données réalisée dans le cadre des Missions QualiNous & RGPD, INRAE-ACT Vous pouvez tester le niveau de "Fairification" de vos données grâce à ces outils :  ARDC : https://ardc.edu.au/resources/working-with-data/fair-data/fair-self-assessment-tool • D'autres ressources pour se former ou s'autoformer En interne INRAE • Formation à la science ouverte OSCAR - Module "Gestion et partage des données" • Le site "Gestion et partage des données" • Des classes virtuelles d'environ 2h (Open Class) sont régulièrement proposées sur : o la rédaction des plans de gestion de données, o le dépôt et la description d'un jeu de données dans Data INRAE, o la rédaction et la publication de data papers, Sites externes • Le site DORANUM (Données de la Recherche : Apprentissage NUMérique à la gestion et au partage) propose un dispositif de formation à distance intégrant de nombreuses ressources d’auto-formation déclinées sur différents supports (textes, infographies, vidéos) et sur 9 thématiques. o Parcours interactif sur la gestion des données de la recherche (2020) o • Le site DataCC. Accompagnement à la gestion des données de recherche en physique et en chimie : https://www.datacc.org/ o Data Stories : https://www.datacc.org/reseau-datacc/data-stories/ o • Le dossier "Open Access & Open Data" réalisé par l'Ecole des Ponts - ParisTech • • The Open Science Training Handbook : https://www.ouvrirlascience.fr/the-open-science-training-handbook/

Y si hubieras contestado así...

Lee el texto “El parque” y señala si Las siguientes afirmaciones son Verdadero (V)✅ o Falso (F)❌

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