Форма 083 у образец казахстан: Утверждены новые медицинские учетные формы

Справка 083/у-89 нужна не только для новичков, которые в первый раз собираются сдать экзамен и научиться управлять транспортным средством, но есть и другие моменты и ситуации, когда она может понадобиться:

• Если Вы собираетесь получить водительское удостоверение другой категории.
• Если Вы потеряли водительские права.
• Если у Ваших прав истек срок действия и нужно сделать новые.
• Если Вы собираетесь получить права международного образца.
• При изменении фамилии.

Поправки в правилах!
Водитель при прохождении техосмотра автомобиля имеет право не показывать медицинскую справку. Такие изменения были внесены с 01.01.2012 года. Также водитель не обязан возить справку с собой со всеми документами. Справку должны всегда иметь при себе только те водители, у которых имеются ограничения по состоянию здоровья. На водительском удостоверении ставится отметка о том, что они обязаны держать при себе медицинскую справку.

При прохождении шоферской комиссии, могут возникнуть некоторые формальности:

Например, главврач, может попросить вашу медицинскую карту. Чтобы не было задержек, ее лучше иметь при себе со всеми документами.

Если женщина беременна, могут потребовать справку от личного врача гинеколога. В справке будет указано, что кандидат в состоянии управлять автомобилем и ему это не противопоказано.

Осмотр офтальмолога. Если вы уже носите очки или линзы, возьмите обязательно их собой. Будущим водителям, которые уже носят линзы или очки поставят в медицинскую справку отметку. Отметки бывают трех видов:

• очки обязательны
• линзы обязательны
• очки или линзы обязательны

Этническая принадлежность, русификация и избыточная смертность в Казахстане

3.2 Анализ причин смерти

Прежде чем приступить к изучению роли контекстуальных факторов в объяснении разрыва в смертности, полезно определить причины смерти, которые объясняют разницу. Мы часто будем ссылаться на Кыргызстан в качестве примера сравнения, где причины смерти, связанные с российскими моделями потребления алкоголя, составляли 80-85% разрыва в смертности между этническими русскими и киргизами в 1998-99 годах (Guillot et al., 2011а).

Коэффициенты смертности от конкретных причин стандартизированы по возрасту в соответствии с Европейским стандартным распределением ВОЗ по возрасту и отдельно указаны по полу (). ⁷ Результаты для основных семейств причин представлены в; Дифференциация смертности по подробным причинам включена в приложение (). Разрыв между славянской и среднеазиатской смертностью мужчин в Казахстане составляет примерно 446 смертей на 100 000 населения; для женщин — 64 на 100 000 человек. Смертность среди славянских мужчин на 44% выше, чем среди жителей Центральной Азии; для сравнения, показатели у женщин только на 15% выше.Разрыв в смертности между русскими и киргизами почти вдвое выше у мужчин и примерно одинаков для женщин. В Казахстане наибольшая доля различий (45% для мужчин и 78% для женщин) приходится на внешние причины смерти, которые включают несчастные случаи и преднамеренные травмы в результате автомобильных аварий, отравлений, машин, падений, самоубийств и убийств. У мужчин другими причинами, объясняющими значительный разрыв, являются болезни системы кровообращения (19,2%), новообразования (10,6%) и инфекционные заболевания (9.7%).

Таблица 2

Стандартизированный по возрасту коэффициент смертности (на 100000) в возрасте 20–59 лет ( ₄₀ M ₂₀ ), по полу, этнической принадлежности и причинам смерти, Казахстан, 1998–1999

Причина смерти:	Русский	Казахский	Разрыв		Соотношение
	(1)	(2)	(1) — (2)	%	(1) / (2) )
	Самцы
Все причины	1465. 5	1019,2	446,3	100,00	1,44
Инфекционные и паразитарные заболевания	134,8	91,3	43,5	9,75	1,48
Новообразования	470,4	470,4	10,62	1,35
Заболевания системы кровообращения	462,3	376,8	85,5	19,16	1. 23
Заболевания дыхательной системы	82,2	54,4	27,8	6,23	1,51
Заболевания пищеварительной системы	66,7	55,8	10,9	2,44	1,20
Внешние причины	435,1	232,2	202,9	45,46	1,87
Прочие причины	100. 4	72,1	28,3	6,34	1,39
Причины, непосредственно связанные с алкоголем	51,1	9,9	41,2	9,23	5,16
Все причины, связанные с потреблением алкоголя	986,4	584,6	401,8	90,03	1,69
	Самки
Все причины	477,9	414. 2	63,7	100,00	1,15
Инфекционные и паразитарные заболевания	16,3	29,0	−12,7	−19,94	0,56
Новообразования	111,6	28 82,79	45,37	1,35
Заболевания системы кровообращения	168,3	165,8	2,5	3,92	1,02
Заболевания дыхательной системы	17. 5	22,9	−5,4	−8,48	0,76
Заболевания пищеварительной системы	24,3	25,7	−1,4	−2,20	0,95
Внешние причины	93	43,2	49,8	78,18	2,15
Другие причины	46,9	44,9	2,0	3,14	1,04
Причины, непосредственно связанные с алкоголем	13. 9	1,7	12,2	19,15	8,18
Все причины, связанные с потреблением алкоголя	220,5	166,0	54,5	85,56	1,33

Мы представляем два способа исследования роль алкоголя в смертности с использованием данных о причинах смерти. Первый заключается в исследовании 4 причин смерти, непосредственно связанных с употреблением алкоголя, таких как цирроз печени, алкогольный психоз и отравление алкоголем.Второй — изучить различия в списке из 35 причин смерти, косвенно связанных с алкоголем, где риск смертности для потребителей алкоголя намного выше (Заридзе и др. , 2009b). Эти причины включают такие причины, как насилие, несчастные случаи и некоторые причины, которые, как было установлено, связаны с ошибочно классифицированным отравлением алкоголем; см. Заридзе и др. (2009a) для получения полного списка и обсуждения. Например, у российских мужчин значительно выше уровень смертности от инфаркта миокарда, ишемической болезни сердца и связанных с ними состояний, которые могут иметь основные поведенческие причины, связанные с диетой и употреблением алкоголя.Туберкулез (ТБ) — еще одно заметное заболевание, объясняющее 9-10 процентов этнического разрыва среди мужчин. Заражение туберкулезом среди населения России связывают с лишением свободы (Bobrik et al., 2005), и результат очевиден, если учесть, что алкоголь связан с преступлениями, которые с большей вероятностью приведут к тюремному заключению (Gavrilova et al., 2005) .

Смертность от непосредственно связанных причин среди мужчин России в 5 раз выше, чем среди казахов. Для сравнения, в Кыргызстане смертность от алкоголя в 14 раз выше. Больший разрыв в смертности между Россией и Кыргызстаном частично объясняется более низкими показателями смертности среди киргизов, чем среди казахов, но также и более высоким уровнем алкогольной смертности среди кыргызских русских мужчин (83,0 смертей на 100 000), чем среди казахстанских русских (51,1 на 100 000). Причина более низкого показателя среди россиян неизвестна; это может представлять некоторую степень распространения поведенческих норм от казахов к русским, чему способствует более свободное владение русским языком среди казахов, хотя здесь недостаточно доказательств, чтобы подтвердить это.Это потенциально важный вывод, учитывая общую высокую степень сходства между русскими в двух странах. Одно только алкогольное отравление составляет 7 процентов от общего разрыва в мужской смертности по этническому признаку в Казахстане: согласно теории, это ниже, чем соотношение русских и киргизов, что объясняет 12 процентов разрыва в Кыргызстане.

То же самое и с женщинами, хотя у женщин в Центральной Азии значительно более низкие уровни смертности, связанной с алкоголем, чем у мужчин в Центральной Азии: соотношение смертей мужчин и женщин по этим причинам составляет примерно 6: 1 в Казахстане и 8.5: 1 в Кыргызстане.

Парадокс смертности в России применим к обоим полам. В Кыргызстане разрыв между кыргызскими русскими и киргизскими мужчинами, по-видимому, больше, чем такой же разрыв между женщинами (Guillot et al., 2011a). Результаты в Казахстане соответствуют этой схеме. Женская смертность для всех групп составляет примерно от одной трети до половины мужского уровня, а женская смертность, напрямую связанная с алкоголем, составляет около одной четверти мужского уровня в обеих странах для россиян, но еще ниже для жителей Центральной Азии.Очевидно, что алкоголь играет здесь значительную роль, хотя по несколько разному профилю причин в зависимости от пола. Внешние причины составляют большую долю разрыва в смертности женщин, чем мужчин, и составляет 78,2%, что частично объясняется очень низким уровнем насильственной смерти (за исключением самоубийств) среди женщин Центральной Азии. Смертность от инфекционных заболеваний среди российских женщин ниже, чем среди их казахстанских сверстниц, в отличие от результатов, полученных для мужчин. Это могло быть результатом более низких показателей заболеваемости туберкулезом среди российских женщин.У мужчин более вероятно, что конфликты перерастут в насилие и закончатся арестом, что могло бы объяснить, почему связь между употреблением алкоголя и туберкулезом не обнаруживается для женщин. Смертность от рака выше у русских женщин; однако рак верхних отделов пищеварительного тракта, который может возникнуть в результате хронического алкоголизма, не учитывает разницу.

Физические проявления хронического злоупотребления алкоголем, такие как рак верхних отделов пищеварительного тракта и цирроз печени, среди россиян не намного выше.Это согласуется с выводами исследований злоупотребления алкоголем о том, что не только большое количество алкоголя может отрицательно повлиять на здоровье, но и способ его употребления. Пьянство может привести к увеличению смертности от внешних причин без признаков хронического алкоголизма, и данные из России показывают, что такие спорадические приступы пьянства являются нормальным явлением (Школьников и Немцов, 1994) и связаны с более высоким риском смертности (Brainerd and Cutler, 2005; Денисова, 2009). В целом, именно психологические и косвенные факторы, связанные со спорадическими злоупотреблениями алкоголем — передозировками, насилием и несчастными случаями, связанными с употреблением алкоголя, — являются наибольшим разрывом между казахами и русскими.

Смерти, непосредственно связанные с хроническим и острым употреблением алкоголя (четыре причины из списка 200), составляют 9% разрыва в мужской смертности, а избыточная смертность среди россиян — от причин, «сильно связанных с употреблением алкоголя» (Заридзе и др. , 2009b) составляет полностью 90%. Для женщин прямые причины составляют 20% разрыва, а прямые плюс косвенные причины составляют 85%.

Сравнивая результаты Казахстана с результатами по Кыргызстану, на долю смертей, непосредственно связанных с алкоголем, приходится большая доля разрыва между русскими и выходцами из Центральной Азии в Кыргызстане (15% для мужчин и 37% для женщин), что отражает более высокую смертность, связанную с алкоголем. как казахи (по сравнению с киргизами), так и киргизские русские (по сравнению с казахстанскими русскими).Смертность, связанная с употреблением алкоголя, у казахов значительно выше, чем у других жителей Центральной Азии. Смертность мужчин и женщин в Казахстане в целом выше, но была бы ближе к паритету, если бы уровни смертей, связанных с алкоголем, были идентичными.

Казахи имеют лингвистическую и культурную близость как с Россией, так и с Кыргызстаном, и по уровню смертности находятся между русскими и киргизами. Полученные данные согласуются с интерпретацией парадокса смертности в России как градиента, по которому более близкое родство с русским языком и обычаями (в некоторой степени связанное с привычками в еде и питье) приводит к тому, что модели смертности приближаются к российским стандартам.Как видно на рисунке, отношение смертности от алкоголя к смертности от всех причин для казахстанских мужчин выше в регионах, где больше всего россиян.

Отношение смертности от алкоголя к смертности от всех причин, 1999 г.

Примечание: Отношение уровня смертности от алкоголя ( ₄₀ M ₂₀ ) к смертности от алкоголя к ₄₀ M ₂₀ по всем причинам, этнические казахи мужского пола. Список причин, считающихся связанными с алкоголем, см. В Zaridze et al.(2009a). Названия областей и границы показаны с крупными городами (Алматы и Астана — это областных, или областных городов).

Источник: Казахстан, перепись населения 1999 г .; Статистика естественного движения населения Казахстана 1998-1999 гг.

В следующем разделе мы проверим надежность этих ассоциаций в многомерной регрессии смертности от этнической принадлежности и набора демографических и социально-экономических переменных.

3.3 Многомерная регрессия

Приведенное выше сравнение данных о причинах смерти касается различий в возрастной структуре, но не возможности того, что разрыв в смертности обусловлен различиями в среде, в которой живут славяне и выходцы из Центральной Азии.Казахстан — идеальный выбор для проверки влияния географии и экономического контекста, потому что, в отличие от Кыргызстана, по всей стране проживает значительное сельское население русских, а также большое количество городских и русифицированных жителей Центральной Азии.

На основе набора данных об уровне смертности мы построили аналитическую выборку смертей по возрасту, этнической принадлежности, полу и географическому положению (город / село и область). Мы исключили неславянские и неазиатские этнические группы и возрасты младше 20 и старше 59. Поскольку эти данные географически привязаны, мы можем включать контекстные переменные, которые существуют только в одном наборе данных или во внешних источниках, если они могут быть связаны географическим положением.Лингвистическая русификация — единственная такая переменная, используемая в настоящее время. Мы также попробовали измерить занятость и потребление, но они не были статистически значимыми после уже использованных контрольных показателей и не повлияли на результаты. Лингвистическая русификация определяется как процент казахов, проживающих в данной местности (проживающих в городских / сельских районах в пределах области или города областного уровня), которые свободно говорят по-русски. График зависимости этой переменной от стандартизованного уровня смертности взрослого населения приведен в приложении ().Ключевые результаты регрессии представлены в. Модели с 1 по 3 проверяют устойчивость неблагоприятного фактора русской этнической смертности, а модели 3 и 4 проверяют влияние свободного владения русским языком на местном уровне (область по городу / деревне). Модель 4 включает только казахов.

Таблица 3

Отрицательная биномиальная регрессия смертей, Казахстан, 1998–1999 гг.

Первая модель, контролируемая только возрастной группой и областью, оценивает коэффициент смертности равным 1.45 для славянских и азиатских мужчин и 1,17 для женщин (что хорошо согласуется с описательным анализом). Учет различий между городской и сельской местностью и по уровню образования снижает коэффициент до 1,27 для мужчин и оставляет результаты для женщин практически неизменными. Образцы проживания и различия в образовании между двумя группами объясняют примерно половину избыточной смертности славянских мужчин и почти полное отсутствие разрыва среди женщин. Разрыв примерно на четверть выше смертности среди российских мужчин остается необъяснимым.

Единицей переменной уровня владения русским языком является стандартное отклонение (примерно 8 процентных пунктов). Самостоятельно проживание в русифицированной местности является значимым предиктором повышения смертности. В единицах измерения повышение уровня владения казахским языком на местном уровне на процентный пункт связано с увеличением риска смертности на 2 процентных пункта. Разрыв в смертности женщин изначально меньше, и его труднее объяснить — доступные контекстные переменные очень мало объясняют необработанный славянский коэффициент.Переменная русификации значительна и положительна, хотя эффект для женщин меньше половины эффекта для мужчин. Воздействие на казахских женщин незначительно, что позволяет предположить, что русским женщинам хуже в сильно русифицированных областях, но не казахским женщинам. Этот эффект ранее не наблюдался, и еще предстоит определить, какой образец социального взаимодействия мог бы объяснить это открытие. Одна возможность, совместимая с теорией социальных сетей, заключается в том, что между русскими и казахскими женщинами меньше взаимодействия по сравнению с русскими с казахскими мужчинами, и что взаимодействие между казахскими мужчинами и казахскими женщинами с большей вероятностью будет происходить на казахском языке.Таблицы переписи 1999 года (не показаны) подтверждают, что уровень владения русским языком среди казахов ниже среди женщин, чем среди мужчин.

Переменная русификации, вероятно, используется как показатель ненаблюдаемых поведенческих различий между казахами в регионах, где более или менее широко говорят на русском языке. В этом смысле это означает нечто большее, чем просто преобладание русских обычаев и привычек. Спор о русификации в какой-то момент носит качественный характер; Что нужно и что нельзя контролировать, чтобы получить «лучшую» оценку русификации? Прежде чем можно будет добиться положительных результатов с помощью этой стратегии моделирования, необходимо лучше обсудить, как измерить распространение русских привычек.

Мы также заинтересованы в подтверждении этнических различий в показателях смертности от конкретных причин. Мы используем тот же подход, что и в модели 2, для основных категорий причин смерти и причин, связанных с алкоголем. Мы сообщаем результаты первых двух моделей для каждого пола в. В таблице представлены экспоненциальные коэффициенты для манекена русской этнической принадлежности в рамках двух моделей для каждой из причин верхнего уровня.

Таблица 4

Отрицательная биномиальная регрессия смертности по причинам русской национальности, Казахстан, 1998–1999

Органы управления образованием, областью и городскими / сельскими районами объясняют половину общей смертности разрыв для мужчин, который снизился примерно с 50% для россиян до 27%.Однако контроль очень мало объясняет разрыв между женщинами, который остается около 17%. Сравнивая результаты Модели 2 с анализом причин смерти в России, контекстные различия объясняют большую долю разрыва в этнической смертности для мужчин и незначительную долю разрыва для женщин. Они объясняют примерно половину различий в смертности, связанной с алкоголем, для обоих полов. Соотношение смертности славянских и центральноазиатских стран от причин, связанных с алкоголем, снижается с 5 до 2,5 для мужчин и с 8 до 4 для женщин.

Для российских мужчин очевидно более высокие показатели смертности от инфекционных заболеваний и респираторных заболеваний не являются значимыми после контроля. Разница в смертности от всех причин обусловлена ​​семейством причин, прямо или косвенно связанных с алкоголем (большинство внешних причин смерти, которые также сильно различаются, включены в последний список). Что касается женщин, то более ранний вывод о более низких показателях смертности от инфекционных и паразитарных заболеваний среди россиян является надежным, и на самом деле смертность россиян от респираторных заболеваний и других причин значительно ниже, чем показатели среди казахстанок после контрольных исследований.Области, где русские женщины живут хуже, чем казахские, сконцентрированы по тем же причинам, что и мужчины; разрыв между русскими и казахстанскими женщинами даже больше, чем между мужчинами, но в целом разрыв в смертности от всех причин меньше из-за преимущества в смертности, которым пользуются российские женщины по другим причинам, не связанным с употреблением алкоголя.

У мужчин и женщин внешние причины смерти намного выше у россиян. После контрольных проверок вероятность смерти по этой семейной причине у российских мужчин на 22% выше, чем у казахских мужчин, а у русских женщин на 51% больше, чем у казахских женщин.Российские мужчины в два с половиной раза чаще умирают от алкогольных отравлений, цирроза, психоза и хронического алкоголизма, а русские женщины более чем в четыре раза чаще, чем казахские женщины, умирают от тех же причин. Разрыв в причинах, косвенно связанных с алкоголем, значительно сокращается с добавлением средств контроля. Эта широкая группа причин остается важным фактором в объяснении разрыва в смертности мужчин, но уровни смертности женщин от этих причин как группы больше не сильно различаются между русскими и казахскими женщинами.

Основные физико-химические свойства почвы в Казахстане по градиенту с севера на юг

Участки исследования

Исследование включает 40 участков отбора проб, которые были расположены на расстоянии не менее 50 м от ближайшей дороги. Пункты отбора проб находились на расстоянии примерно 50 км друг от друга с плоскими топографическими условиями (наклонный склон) (рис. 1). Для расположения участков отбора проб разрешений не требовалось, и на этих участках не находились вымирающие или охраняемые виды. Географические координаты (WGS-84) были записаны с помощью портативной системы глобального позиционирования Garmin T650.Координаты и географические примечания показаны в Таблице 1 (доступна только в Интернете). Отбор проб проводился в 2015 году: один в «влажный» сезон после таяния снега (май), а другой — в «сухой» сезон в конце вегетационного периода (сентябрь).

Сделано из Natural Earth (http://www.naturalearthdata.com).

Полевые методы

Документация по участку отбора проб

На каждом участке были сделаны фотографии ландшафта и растительности (см. Приложение 1).Процедура отбора проб почвы была разделена на отбор образцов физических свойств, отбор химических образцов и отбор образцов биома. Условия подготовки образца почвы для химического и физического анализа (включая глубину керна, размер частиц и помол) были выбраны для согласования с будущими анализами микробиомов почвы ^15,16 . Образцы биома (не являющиеся предметом данной статьи), части физического и химического анализа (см. Лабораторные методы) транспортировались на льду и помещались в холодильники с температурой 4 ° C для длительного хранения.

Образцы для физических анализов

Образцы для гравиметрического определения влажности были получены путем вырытия ямы диаметром 10 см с помощью лопаты. Между образцами лопату тщательно промывали дистиллированной водой. Приблизительно 1 кг почвы был выкопан, перемешан и запечатан в пластиковый пакет объемом 1 л. Для определения объемной плотности коническая пробирка объемом 50 мл (Corning Inc.) заполнялась ненарушенной почвой, полученной из кернов глубиной 15 см, и взвешивалась на портативных весах (Maxx-412, Denver Instrument).На пяти участках отбора проб были получены дополнительные образцы для измерения объемной плотности, чтобы проверить метод конуса по сравнению с традиционным методом кольца почвы.

Образцы для химического анализа

После удаления подстилки, если она есть, (примерно 2 см сверху) керны почвы диаметром 1,5 см были взяты на глубину примерно 15 см. Ядра переносили в 50 мл пробирки Falcon, которые закрывали Parafilm M (Bemis Company, Inc.).

Лабораторные методы

Влажность и насыпная плотность почвы

Влажность почвы рассчитывалась гравиметрическим методом как отношения массы влажной и сухой почвы.Вкратце, трижды по 10 г почвы помещали на алюминиевую бумагу, взвешивали и переносили в вентилируемую печь с температурой 105 ° C (Heraeus LUT 6050, Therma Fisher Scientific Inc.). Через 24 ч образцы удаляли, немедленно взвешивали и записывали сухую массу. Объемное содержание влаги в почве было рассчитано на основе объемной плотности высушенного в сушильном шкафу, исходя из глубины почвы 15 см и путем вычитания массы испарившейся воды из объемной плотности влажного грунта. Объемная влажность почвы и рассчитанные значения запаса углерода представляют собой средние значения двух высушенных в печи значений объемной плотности, полученных из двух независимых образцов.

Измельчение почвы для определения pH, проводимости и элементного анализа

Десять граммов высушенной и просеянной почвы с размером частиц менее 150 мкм ¹⁵ были перенесены в емкость вибрирующей шаровой мельницы (MM 400, Retsch GMBH) на 2 мин. фрезерование при 30 Гц. Измельченный образец собирали в пробирку Falcon на 15 мл. Обработка в вибрационной шаровой мельнице уменьшает размер частиц пробы примерно до 1 мкм.

pH почвы и проводимость

pH почвы и электропроводность измеряли в трех экземплярах в суспензии водного раствора (супернатант) с соотношением 1: 2.5 (почва: вода) в соответствии с протоколом Pansu and Gautheyrou (2006) с использованием электродов на триоде 8107UWMD Ross Ultra pH / ATC (Thermo Fisher Scientific, США) и кондуктометрической ячейке Orion 013010MD (Thermo Fisher Scientific, США).

Общий углерод почвы (SC), органический (SOC) и неорганический углерод (SIC) на основе элементного анализа

Общие SC и SOC были измерены с помощью элементного анализатора сухого сжигания CNHS-O Multi N / Cb 3100, (Analytik Jena, Германия). Для общего SC 100 мг измельченного грунта помещали в керамическую лодочку для сжигания и сжигали в атмосфере чистого кислорода при скорости потока 2.8 л / мин при 950 ° C. CO ₂ , выделяемый при горении, обнаруживается детектором теплопроводности. Образцы измельченного грунта для оценки SOC были предварительно обработаны в лодочках для сжигания с 100 мкл H ₃ PO ₄ (30-40%) для растворения карбонатов. Образцы сушили в течение ночи при 70 ° C и подвергали сжиганию при 950 ° C в атмосфере кислорода 14 л / мин (Multi N / Cb 3100, (Analytik Jena, Германия)). SIC рассчитывали как разницу между общим SC и SOC (рис. 2 и таблица 2).

Процедура потери при возгорании (LOI) для органического вещества почвы (SOM)

Образцы почвы были высушены и просеяны через сито 2 мм. Мы адаптировали метод LOI, описанный Emmett et ​​al. (2007; Обзор сельской местности: Отчет о почвах за 2007 год). Вкратце, тигли промывали, а затем трижды ополаскивали дистиллированной водой, сушили в течение 40 минут при 105 ° C в печи (Carbolite PN 60), а затем охлаждали до комнатной температуры (RT) в эксикаторе в течение 30 минут.Регистрировали вес каждого тигля (Wc), и 10,00 г образца измельченного грунта (<2 мм) взвешивали в тигле, сушили в течение четырех часов при 105 ° C и охлаждали до комнатной температуры в эксикаторе в течение 30 минут, а вес сухого образца ( Ws) записано. Высушенные образцы загружали в муфельную печь (Carbolite ELF 11 / 6B), нагревали до 375 ° C в течение 16 часов и давали остыть до 150 ° C перед переносом в эксикатор на 30 минут для охлаждения до комнатной температуры. Вес образцов был записан как Wa, а LOI был рассчитан как (Ws - Wa) / (Ws - Wc) × 100.

Измерение общего азота (TN) с помощью элементного анализа

Общее содержание азота в каждом образце анализировали путем количественного сжигания в избытке кислорода с использованием анализатора DuMaster D-480 (Büchi Labortechnik AG). L-глутаминовая кислота использовалась для калибровки (N-фактор) серии измерений образца. Высушенные и измельченные образцы взвешивали порциями по 700 мг, упаковывали в оловянную фольгу и загружали на карусель для образцов для измерения общего азота в соответствии с инструкциями производителя (рис.3).

Климатические данные

Набор данных высокого разрешения The Climate Research Unit (CRU TS v. 3.24.01 https://crudata.uea.ac.uk; версия от 26 января 2017 г.) содержит данные о температуре воздуха и осадках с 1901 по 2015 год при разрешении ячеек сетки 0,5 ° ¹⁷ Интерфейс Google Планета Земля Pro использовался для загрузки необработанных данных о месячной температуре и осадках для точек выборки. Если несколько точек отбора проб (1–3, 4–5, 32–33, 28–29 и 19–20) были сопоставлены с одной сеткой, использовались одни и те же данные о температуре и осадках (например.ж., пробные участки 1–3 были отнесены к одним и тем же климатическим данным). Климатические данные представлены в таблице 1 (доступна только в Интернете).

Расчет запасов углерода и азота

Чтобы сделать вывод о запасах общего органического углерода (TOC) и азота (TN) в почве в тоннах TOC и TN на гектар (тС / га, тН / га), мы следовали процедуре, описанной Rowell (1994). ) ¹⁸ , (п. 3.7, стр. 55). Предполагалось, что слой почвы представляет собой глубину 0–15 см. Мы использовали средние объемные плотности сушильного сухого вещества из двух проб (май и сентябрь).Для абсолютного содержания TOC и TN (г / кг или мг / г) мы использовали средние значения усредненных повторяющихся измерений (элементный анализ), полученные из двух выборок (май и сентябрь), см. Рис. 4.

запасы TOC и TN. в 15 см верхнего слоя почвы.

Гранитоиды батолита Калба, Восточный Казахстан: возраст U – Pb циркона, петрогенезис и тектонические последствия

Основные моменты

•

Батолит Калбы сформировался 297–276 млн лет назад и включает граниты IS-типа и A-типа.

•

Граниты I-S-типа и A-типа закладывались в три этапа каждый.

•

Вулканические и метаосадочные отложения MORB и OIB были источниками гранитной магмы.

•

Формирование батолита Калба было ровесником Таримской ЛИП.

Abstract

Это синтез опубликованных и новых данных о батолите Калба в Восточном Казахстане, большом гранитном теле в западной части Среднеазиатского орогенного пояса.Батолит состоит из гранодиорит-гранитных и лейкогранитовых пород, выделенных на основе химического состава основных и микроэлементов, а также изотопной систематики. Гранодиорит-гранитные породы, составляющие основную часть батолита, имеют изменчивый состав и могут быть отнесены к смешанным гранитам S-I типа. Лейкограниты, встречающиеся в виде нескольких крупных интрузий в северо-западной части батолита, имеют более стабильный состав, с высокими содержаниями REE, HFSE, F, Li и B, типичными для A-гранитов.Судя по изотопной систематике гранитов Калбы, по сравнению с их потенциальными материнскими породами из Калба-Нарымской зоны и ее окрестностей, две группы возникли по разным механизмам в двух магматических событиях. Гранодиорит-граниты образовались в результате крупномасштабного плавления материала земной коры, включая метабазальтовый фундамент и вышележащие метавулканические и метаосадочные породы. Происхождение лейкогранитов связано с невысокой степенью частичного плавления наиболее глубоких отложений Калба-Нарым под воздействием фторидных флюидов.Формация батолита охватывала около 21 млн лет: гранодиориты и граниты сформировались в интервале 297–286 млн лет, а лейкограниты — между 288 и 276 млн лет. Возраст этих двух событий ограничивает внутриплитный посторогенный этап истории CAOB, который был ровесником образования большой магматической провинции Тарим.

Ключевые слова

Гранитный батолит

Петрогенезис

Гранитные источники

Среднеазиатский орогенный пояс

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

© 2021 Elsevier B.V. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Возврат к обучению в Казахстане: обновление с использованием псевдопанельного подхода

Эффект года

В таблицах 1 и 2 представлены результаты базовой модели Минсера, рассчитанные на основе объединенных индивидуальных данных с дополнительными Контрольные переменные вводятся поэтапно, отдельно для каждого пола. Возврат к дополнительному году обучения варьируется от 7,75 до 11,50% для мужчин и от 10,12 до 12.73% для женщин, в зависимости от спецификации.

Для изучения динамики года одни и те же модели оцениваются независимо для каждой годовой подвыборки. В таблицах 3 и 4 представлены подробные результаты для первого и последнего года обучения для мужчин и женщин, соответственно, а в Приложении 7 приведены описательные статистические данные для подвыборок за эти 2 года.

Для обоих полов региональные различия и различия по месту жительства уменьшились за анализируемый период, а занятость в частном секторе стала более прибыльной, особенно для мужчин. Возврат к обучению снизился за анализируемый период для обоих полов, хотя разница в оценках отдачи в 2016 году по сравнению с 2002 годом несколько больше для мужчин.Это также видно из рисунка 12, на котором представлены коэффициенты школьного образования с их доверительными интервалами, извлеченные из моделей подвыборки каждого года. Чтобы проверить, является ли разница статистически значимой, мы запустили модели для объединенных данных с взаимодействием между обучением и годом (приведено в Приложениях 8, 9) отдельно для каждого пола и обнаружили, что они варьируются от — 4,23 до — 5,28% для мужчины и между — 2,43 и — 2,71% для женщин. Для сравнения: разница в реальной заработной плате в 2016 году по сравнению с 2002 годом, рассчитанная по тем же моделям, составила 516–610% и 365–396% для мужчин и женщин, соответственно.Заработная плата резко выросла из-за нефтяного бума, в то время как отдача от учебы упала. Это может быть связано с соответствующей тенденцией к увеличению количества лет обучения, наблюдаемой с помощью описательной статистики.

Источник: Обследование бюджетов домашних хозяйств, Комитет по статистике Республики Казахстан

Возврат к учебе с 95% доверительным интервалом, независимо вычисленным для каждого года наблюдения на основе моделей со школьным образованием, возрастом, квадратом возраста и: a без дополнительных управляющих переменных; б р-н; c регион и место жительства; д регион, место жительства и сектор занятости.

Чтобы определить, в какой степени наблюдаемые характеристики способствовали изменению реальной заработной платы работающих сотрудников в период с 2002 по 2016 год, следуя Лассибилле и Гомесу (1998), мы разлагаем уравнение заработной платы с помощью разложения Блиндера – Оахаки за эти 2 года для каждая из гендерных подвыборок (Blinder 1973; Oaxaca 1973). Результаты, представленные в таблицах 5 и 6, позволяют нам изучить, какая часть разницы в заработной плате за два года может быть объяснена изменениями ковариат, а какая необъяснима и должна быть отнесена к «различиям в структуре оплаты труда» (Lassibille и Гомес 1998, стр.7) или другие структурные изменения за рассматриваемый период. 2002 год установлен в качестве базового года.

Средняя реальная заработная плата мужчин-служащих в 2002 году составила 10,15 логических пунктов, а в 2016 году — 11,50 логических пунктов. При разнице примерно в 1,35 лог-точки только 0.43 лог-точки (или около 32%) объясняются изменением наблюдаемых характеристик, а 0,91 лог-точки (или 68%) остаются необъясненными. Хотя логарифмическая реальная заработная плата женщин в оба года ниже (9,92 в 2002 г. и 11,25 в 2016 г.), межгодовая разница почти идентична и составляет 1,33 логарифмических пункта, но модель оказалась немного более мощной с точки зрения объяснения коэффициентов. динамический, так как объясняется почти 40% разницы. Основным фактором необъяснимой части для обоих полов является постоянный член, который, вероятно, со временем улавливает вызванные нефтяным бумом различия в экономических условиях.Среди наблюдаемых характеристик сотрудников наибольший вклад вносит возраст как в линейном, так и в квадратичном выражении, о чем также свидетельствует разложение по переменной необъяснимых дифференциалов, представленных на рис. 13 и 14, что может быть частично связано с наблюдаемой разницей в возрасте между подвыборками по годам для каждого пола (средний возраст в 2002 г. составил 34 против 45 в 2016 г. для мужчин и 33 против 44 для женщин — см. Приложение 7). Однако более интересная и значимая закономерность появляется с необъясненной частью коэффициента школьного образования.Поскольку выборка 2016 года является более образованной (среднее время обучения составляет 11,96 для мужчин и 12,53 для женщин по сравнению с 11,74 и 12,37 в 2002 году, соответственно), отдача от обучения способствует наблюдаемым различиям в заработной плате. В то же время, если взять 2002 год в качестве базового года, школьное образование в 2016 году значительно «недооценено» для обоих полов. Остальные коэффициенты (за исключением резидентства западного региона) имеют другие закономерности. Например, занятость в частном секторе обеспечила мужчинам более высокую надбавку к заработной плате в 2016 году, чем «ожидалось», с учетом разницы по годам, которая, вероятно, объясняется структурными изменениями в экономике за тот же период.С другой стороны, интерпретация необъяснимой части коэффициентов номинальных переменных (регион, место жительства или сектора) может быть предвзятой и бессмысленной (Jann 2008), в отличие от тех, которые для школьного образования и возраста имеют естественную нулевую точку.

Источник: Обследование бюджетов домашних хозяйств, Комитет по статистике Республики Казахстан

Разложение Блайндера – Оахаки — необъяснимая часть разницы в заработной плате между 2002 и 2016 годами, мужчины (с 95% доверительным интервалом, 2002 год является отчетный год).

Источник: Обследование бюджетов домашних хозяйств, Комитет по статистике Республики Казахстан

Разложение Блайндера – Оахаки — необъяснимая часть разницы в заработной плате между 2002 и 2016 годами, женщины (с 95% доверительным интервалом, 2002 год является отчетный год). ( Приложение 10).Респонденты-мужчины зарабатывают примерно на 0,9–1,3% меньше премии за каждый дополнительный год обучения, чем респонденты-женщины, в зависимости от требований. Это часто имеет место в развивающихся странах и обычно объясняется «более низким базовым уровнем образования женщин по сравнению с мужчинами» (Warunsiri and McNown 2010). Однако такая интерпретация вряд ли подходит для Казахстана с его наблюдаемым низким (или отсутствующим) гендерным неравенством в образовании в советский период, которое превратилось в нынешний более высокий общий уровень образования среди женщин, как можно заметить из проанализированной базы данных.Наряду с общими более низкими заработками женщин это говорит о том, что наблюдаемый разрыв в доходах может быть отнесен на счет распределения рабочей силы между отраслями и секторами: как упоминалось выше, женщины в основном заняты в отраслях (менее рискованных, но хуже оплачиваемых) в основном в государственных собственность, которая может «ценить» образование больше, чем другие, в том смысле, что рабочие места, сосредоточенные в этих отраслях, требуют ученой степени и обеспечивают более высокие премии за ученую степень. Это наблюдение может соответствовать часто наблюдаемой во всем мире «гендерной сегрегации в профессиях, отраслях, фирмах и рабочих местах» (Garcia-Aracil 2007, p.431; Meng 2004; Билби и Барон 1986).

Чтобы проверить это, мы запускаем OLS на индивидуальных данных подвыборки по полу и году с базовой спецификацией Минсера и сроком взаимодействия лет обучения с сектором занятости — оценки условий взаимодействия показаны на рис. 15. Несмотря на это, что для обоих полов служащие в государственном секторе более образованы, чем в частном секторе (среднее образование составляет 12,50 для мужчин и 12,88 для женщин в государственном секторе по сравнению с 11.74 для мужчин и 12,19 для женщин в частном секторе, ^{(сноска 10} ) отдача от обучения в частном секторе значительно выше для женщин в течение почти всех наблюдаемых лет, и выше для мужчин до 2011 года, хотя с явной тенденцией к снижению со временем. Последнее, наряду с наблюдаемым сдвигом респондентов-мужчин в частный сектор, вероятно, способствует снижению отдачи от обучения мужчин. Однако наблюдаемая тенденция не объясняет более высокую отдачу от обучения среди женщин.

Источник: Обследование бюджетов домашних хозяйств, Комитет по статистике Республики Казахстан

Возврат к обучению в частном секторе с 95% доверительными интервалами, рассчитанными для каждого года наблюдения и пола независимо от моделей со школьным обучением, возраст, возраст в квадрате, фиктивный год и срок обучения с сектором занятости (эталонный сектор: государственный).

Предполагая, что разрыв между вознаграждениями за обучение может быть лучше объяснен отраслями, а не частной и государственной собственностью, мы вычисляем те же модели спецификации для отрасли (а не сектора) занятости, которые представлены в обзоре 2011 года; соответствующие результаты представлены на рис.16, ^{Сноска 11} с дополнительным графиком количества сотрудников в каждой отрасли. Мы отбрасываем наименее заселенную отрасль («Деятельность домашних хозяйств как работодателей») и назначаем «Образование» в качестве эталонной категории. Кроме того, мы показываем среднюю продолжительность обучения для каждой отрасли и пола — см. Рис. 17.

Источник: Обследование бюджетов домашних хозяйств, Комитет по статистике Республики Казахстан

Возврат к обучению в промышленности с 95% доверительные интервалы, рассчитанные для каждого пола независимо от моделей с обучением, возрастом, квадратом возраста, фиктивным годом и обучением с термином взаимодействия отрасли занятости (эталонная отрасль: образование), объединенные данные, 2011–2016 гг.

Источник: Обследование бюджетов домашних хозяйств, Комитет по статистике Республики Казахстан.

Средняя продолжительность обучения в школе, объединенные данные, 2011–2016 годы.

Действительно, в большинстве отраслей отдача от обучения женщин выше или равна отдаче от обучения мужчин, хотя это не относится к основным отраслям занятости женщин. Наряду с этим, для обоих полов основные отрасли занятости (согласно рис. 4) относятся к тем, у которых (с учетом гендерного фактора) самая низкая отдача от обучения и самый низкий достигнутый уровень образования.Единственное исключение — это «образование» для женщин, которое обеспечивает относительно высокую отдачу от обучения и требует большего обучения для обоих полов. В то же время отрасли с самой высокой заработной платой для каждого из полов — в частности, «горнодобывающая промышленность» и «производство» — преимущественно заняты мужчинами. Исключение составляет «Финансовая и страховая деятельность», где наблюдается больше женщин, чем мужчин. В отличие от «Горнодобывающая промышленность» и «Производство», этот сектор «требует» большего образования (самый высокий средний уровень образования в выборке для обоих полов).Это говорит о том, что, возможно, для женщин более высокий уровень образования является пропуском по крайней мере в некоторые из наиболее высокооплачиваемых отраслей экономики, ориентированной на добычу полезных ископаемых. С другой стороны, они могли дополнительно выбрать менее требовательную (с точки зрения обучения и, возможно, конкуренцию за рабочие места), но менее оплачиваемую экономическую деятельность, такую ​​как «Образование», «Здоровье человека и социальная работа» или «Оптовая и розничная торговля». Первые два могут дополнительно обеспечить относительно более высокий уровень социального обеспечения.

Интересно, что коэффициенты опыта (как указано в таблицах 1, 2) почти вдвое меньше для женщин, чем для мужчин; в результате поворотный момент в возрасте зависит от пола: около 41 года для мужчин и 47 лет для женщин. Это может снова отражать гендерные различия в характере занятости и социального обеспечения. Гендерный разрыв в доходах дополнительно объясняет более высокий уровень образования женщин, что может рассматриваться как их рациональное решение, основанное на их ожиданиях относительно будущих возможностей трудоустройства.

Когортные эффекты: псевдопанельные модели

Результаты псевдопанельных моделей представлены в таблицах 7 и 8. Наблюдения взвешиваются по размеру когорты, различающейся как для когорты, так и для года. ^{Footnote 12} Обе модели дополнительно включают фиктивные значения года для отражения фиксированных эффектов года и другие пропорциональные контрольные переменные, рассчитываемые как доли респондентов, принадлежащих к определенной группе (например, с сельским или городским проживанием) в когорте за каждый наблюдаемый год.

Интересно, что модели фиксированных эффектов и случайных эффектов Мундлака дают результаты, которые почти идентичны моделям индивидуальных данных, которые также очень похожи на предыдущие исследования, в которых использовался подход IV (Арабшейбани и Муссуров 2007). Попытки контролировать когортные эффекты заметно не меняют оценки отдачи от обучения, лишь немного снижая оценки модели Мундлака.В то же время среднее значение оценки школьного образования в модели Мундлака является очень значимым, что свидетельствует о ненаблюдаемом когортном эффекте (из сравнения FE и RE). Это также отрицательно, если это следует интерпретировать следующим образом: хотя увеличение среднего уровня образования когорт с течением времени привело к увеличению среднего уровня их заработка, когорты с более высоким средним уровнем образования зарабатывали меньше по сравнению тем, у кого более низкий уровень.

Цифры в Приложениях 11 и 12 показывают, что более образованные когорты — это более молодые когорты в выборке, ^{Сноска 13} , и, таким образом, отрицательная связь может подразумевать влияние возраста (опыта).Это также может указывать на влияние бизнес-цикла; когорты, вышедшие на рынок труда во время рецессии 1990-х годов и столкнувшиеся с нехваткой рабочих мест, очевидно, в конечном итоге получили больше образования и — из-за худших экономических условий — более низкую пожизненную заработную плату, и наоборот (Betts and McFarland 1995; Dellas et al. 1996; Кан 2010; Кларк 2011; Ореопулос и др. 2012; Лю и др. 2016). Другое возможное объяснение может заключаться в широко воспринимаемой разнице в качестве образования и его связи с рынком труда между советской и постсоветской эпохами; однако это не могло быть дополнительно протестировано с имеющимися данными.

В то время как оценки OLS, представленные в предыдущих разделах, имеют ожидаемые знаки и величины, некоторые из оценок дополнительных контрольных переменных из псевдомоделей выглядят довольно противоречивыми. Это может отражать систематическую ошибку в переменных, вызванную ошибками в данных обследования, как отмечал Грилихес (1977, стр. 12): «в данных поперечного опроса домашних хозяйств все переменные подвержены некоторой ошибке. Даже если ошибки невелики, их влияние будет усиливаться по мере добавления в уравнение большего количества переменных в попытке учесть «другие возможные источники систематической ошибки».Тем не менее, коэффициенты школьного образования довольно устойчивы и согласованы во всех моделях.

Когортные эффекты: модели индивидуального уровня

Наконец, чтобы детализировать, как отдача от обучения различается по когортам, мы создали модели OLS индивидуального уровня, контролирующие набор когортных манекенов, а также условия взаимодействия между обучением и когортными манекенами. как и другие контрольные переменные, отдельно для каждого пола. Коэффициенты для членов взаимодействия с их доверительными интервалами для четырех спецификаций показаны на рис.18 и 19. Исходной категорией является первая (самая старая) когорта: когорта 1954 г. для мужчин и когорта 1959 г. для женщин.

Источник: Обследование бюджетов домашних хозяйств, Комитет по статистике Республики Казахстан

Когорты мужчин: возврат к учебе для каждой когорты с 95% доверительными интервалами из модели с обучением, возрастом, квадратом возраста, когортой, школьное образование * когорта и: a без дополнительных контрольных переменных; б р-н; c регион и место жительства; д регион, место жительства и сектор занятости.

Источник: Обследование бюджетов домохозяйств, Комитет по статистике Республики Казахстан

Когорты женщин: возврат к учебе для каждой когорты с 95% доверительными интервалами из модели с обучением, возрастом, возрастом в квадрате, когортой, школьное образование * когорта и: a без дополнительных контрольных переменных; б р-н; c регион и место жительства; д регион, место жительства и сектор занятости.

Для мужчин с некоторыми исключениями и для самых молодых когорт (родившихся после 1983 г.) разница в доходности между когортами кажется статистически незначимой.Незначительные колебания, наблюдаемые в доходности, в некоторой степени похожи на колебания бизнес-цикла и могут отражать внешние условия (экономические условия, уровень безработицы, условия и политика на рынке труда, несоответствие навыков, внешние шоки), с которыми сталкиваются когорты при выходе на рынок труда и более их жизненный цикл соответственно влияет на их доходность. Однако для женщин эта вариация представляется несколько более систематической, с более высокими показателями для старших когорт и тенденцией к снижению в отношении более молодых, а именно тех, которые вышли на рынок труда после распада Советского Союза.Это может отражать различный характер занятости для мужчин и женщин, о чем говорилось выше: отдельные отрасли могут быть более чувствительны к чрезмерному образованию или к воспринимаемым различиям в образовании советского и постсоветского типов. С другой стороны, это может отражать (или быть загрязненным) эффектом возраста, и разделить их вряд ли возможно.

Уведомление NDDA о правилах взятия проб для медицинских устройств

Процедура взятия проб

Новые правила также предписывают многоэтапную процедуру взятия проб.Согласно правилам, каждый шаг включает в себя сбор образцов случайным образом пропорционально количеству образцов, собранных на предыдущем шаге, при этом количество шагов должно зависеть от типа упаковки.

1. Первый шаг — выбор упаковочных единиц (коробок),
2. Второй шаг — выбор конкретных упаковок, содержащихся в упаковочных частях,
3. Третий шаг — выбор конкретных продуктов, содержащихся в индивидуальной упаковке.

Отобранные образцы должны быть отделены от других продуктов и промаркированы на месте сбора.Позже они должны быть отправлены на контроль в упаковке, предписанной производителем и действующими нормативными документами. Перед отбором образцов специалисты NDDA оценивают качество, целостность упаковки, а также ее соответствие действующим нормам. Температурный режим (температура и условия) следует проверять одновременно. Как уже упоминалось ранее, важно убедиться, что методы сбора не влияют на качество и характеристики медицинских изделий.

Критерии, которые следует учитывать при отборе проб, должны включать следующие:

1. Однородность партии,
2. Репрезентативность отбора по составу,
3. Репрезентативность отбора по качеству,
4. Соответствие образцов, собранных с идентифицируемыми характеристиками.

Отобранные образцы должны быть такими же, как и медицинские изделия, предназначенные для продажи, с точки зрения дизайна, состава и технологии производства.Выбор образцов в отношении состава должен отражать полный спектр продуктов, подлежащих проверке, включая типы, модели и размеры. В случае медицинских изделий различных размеров или изделий, входящих в комплект, выборка должна включать образцы из разных партий, подлежащие распределению для исследования по различным показателям качества в соответствии с применимыми нормативными актами, устанавливающими требования к качеству медицинских изделий. устройств.

В новые правила также включен образец акта взятия пробы.Как уже упоминалось ранее, такой акт должны подписать как представители NDDA, так и производители медицинского оборудования. В соответствии с шаблоном в акте должна быть указана следующая информация:

• Название организации,
• Место сбора,
• Реквизиты специалиста NDDA, проводившего сбор проб,
• Имя представителя производитель медицинского оборудования,
• Ссылка на правила, применяемые при проведении исследования образцов,
• Номер декларации,
• Подробная информация о производителе медицинского устройства, включая название, адрес и страну происхождения,
• Подробная информация поставщика, включая название, адрес и страну,
• Результаты проверки,
• Подробные сведения об условиях хранения,
• Описание упаковки,
• Сведения о маркировке,
• Список собранных медицинских устройств.

Обобщая информацию, представленную выше, новые правила описывают процедуры, которые должны применяться при отборе образцов медицинских изделий и других лекарственных препаратов в ходе ежегодной оценки качества и экспертизы, проводимой NDDA. В частности, в новых правилах излагаются ключевые критерии и моменты, которые необходимо учитывать, а также документы, которые необходимо подготовить. Правила определяют подход, который следует применять при определении количества образцов медицинских изделий, которые необходимо собрать, и способ обеспечения репрезентативности.

Текст — Договорный документ 114-11 — Договор с Казахстаном о взаимной правовой помощи по уголовным делам | Congress.gov

Секция записи Конгресса Ежедневный дайджест Сенат дом Расширения замечаний

Замечания участников Автор: Any House Member Адамс, Альма С.[D-NC] Адерхольт, Роберт Б. [R-AL] Агилар, Пит [D-CA] Аллен, Рик В. [R-GA] Оллред, Колин З. [D-TX] Амодеи, Марк Э. [R -NV] Армстронг, Келли [R-ND] Аррингтон, Джоди К. [R-TX] Auchincloss, Jake [D-MA] Axne, Cynthia [D-IA] Бабин, Брайан [R-TX] Бэкон, Дон [R -NE] Бэрд, Джеймс Р. [R-IN] Балдерсон, Трой [R-OH] Бэнкс, Джим [R-IN] Барр, Энди [R-KY] Барраган, Нанетт Диас [D-CA] Басс, Карен [ D-CA] Битти, Джойс [D-OH] Бенц, Клифф [R-OR] Бера, Ами [D-CA] Бергман, Джек [R-MI] Бейер, Дональд С., младший [D-VA] Байс , Стефани И. [R-OK] Биггс, Энди [R-AZ] Билиракис, Гас М.[R-FL] Бишоп, Дэн [R-NC] Бишоп, Сэнфорд Д., младший [D-GA] Блуменауэр, Эрл [D-OR] Блант Рочестер, Лиза [D-DE] Боберт, Лорен [R-CO ] Бонамичи, Сюзанна [D-OR] Бост, Майк [R-IL] Bourdeaux, Carolyn [D-GA] Bowman, Jamaal [D-NY] Бойл, Брендан Ф. [D-PA] Брэди, Кевин [R-TX ] Брукс, Мо [R-AL] Браун, Энтони Г. [D-MD] Браун, Шонтел М. [D-OH] Браунли, Джулия [D-CA] Бьюкенен, Верн [R-FL] Бак, Кен [R -CO] Бакшон, Ларри [R-IN] Бадд, Тед [R-NC] Берчетт, Тим [R-TN] Берджесс, Майкл К. [R-TX] Буш, Кори [D-MO] Бустос, Чери [D -IL] Баттерфилд, Г.К. [D-NC] Калверт, Кен [R-CA] Каммак, Кэт [R-FL] Карбахал, Салуд О. [D-CA] Карденас, Тони [D-CA] Кэри, Майк [R-OH] Карл , Джерри Л. [R-AL] Карсон, Андре [D-IN] Картер, Эрл Л. «Бадди» [R-GA] Картер, Джон Р. [R-TX] Картер, Трой [D-LA] Картрайт, Мэтт [D-PA] Кейс, Эд [D-HI] Кастен, Шон [D-IL] Кастор, Кэти [D-FL] Кастро, Хоакин [D-TX] Cawthorn, Madison [R-NC] Chabot, Steve [ R-OH] Чейни, Лиз [R-WY] Чу, Джуди [D-CA] Cicilline, Дэвид Н. [D-RI] Кларк, Кэтрин М. [D-MA] Кларк, Иветт Д. [D-NY] Кливер, Эмануэль [D-MO] Клайн, Бен [R-VA] Клауд, Майкл [R-TX] Клайберн, Джеймс Э.[D-SC] Клайд, Эндрю С. [R-GA] Коэн, Стив [D-TN] Коул, Том [R-OK] Комер, Джеймс [R-KY] Коннолли, Джеральд Э. [D-VA] Купер , Джим [D-TN] Корреа, Дж. Луис [D-CA] Коста, Джим [D-CA] Кортни, Джо [D-CT] Крейг, Энджи [D-MN] Кроуфорд, Эрик А. «Рик» [ R-AR] Креншоу, Дэн [R-TX] Крист, Чарли [D-FL] Кроу, Джейсон [D-CO] Куэльяр, Генри [D-TX] Кертис, Джон Р. [R-UT] Дэвидс, Шарис [ D-KS] Дэвидсон, Уоррен [R-OH] Дэвис, Дэнни К. [D-IL] Дэвис, Родни [R-IL] Дин, Мадлен [D-PA] ДеФацио, Питер А. [D-OR] DeGette, Диана [D-CO] ДеЛауро, Роза Л.[D-CT] ДельБене, Сьюзан К. [D-WA] Delgado, Антонио [D-NY] Demings, Val Butler [D-FL] DeSaulnier, Mark [D-CA] DesJarlais, Scott [R-TN] Deutch, Теодор Э. [D-FL] Диас-Баларт, Марио [R-FL] Дингелл, Дебби [D-MI] Доггетт, Ллойд [D-TX] Дональдс, Байрон [R-FL] Дойл, Майкл Ф. [D- PA] Дункан, Джефф [R-SC] Данн, Нил П. [R-FL] Эллзи, Джейк [R-TX] Эммер, Том [R-MN] Эскобар, Вероника [D-TX] Эшу, Анна Г. [ D-CA] Espaillat, Адриано [D-NY] Estes, Рон [R-KS] Evans, Dwight [D-PA] Fallon, Pat [R-TX] Feenstra, Randy [R-IA] Ferguson, A. Drew, IV [R-GA] Фишбах, Мишель [R-MN] Фицджеральд, Скотт [R-WI] Фитцпатрик, Брайан К.[R-PA] Флейшманн, Чарльз Дж. «Чак» [R-TN] Флетчер, Лиззи [D-TX] Фортенберри, Джефф [R-NE] Фостер, Билл [D-IL] Фокс, Вирджиния [R-NC] Франкель, Лоис [D-FL] Франклин, К. Скотт [R-FL] Фадж, Марсия Л. [D-OH] Фулчер, Расс [R-ID] Гаец, Мэтт [R-FL] Галлахер, Майк [R- WI] Гальего, Рубен [D-AZ] Гараменди, Джон [D-CA] Гарбарино, Эндрю Р. [R-NY] Гарсия, Хесус Дж. «Чуй» [D-IL] Гарсия, Майк [R-CA] Гарсия , Сильвия Р. [D-TX] Гиббс, Боб [R-OH] Гименес, Карлос А. [R-FL] Гомерт, Луи [R-TX] Голден, Джаред Ф. [D-ME] Гомес, Джимми [D -CA] Гонсалес, Тони [R-TX] Гонсалес, Энтони [R-OH] Гонсалес, Висенте [D-TX] Гонсалес-Колон, Дженниффер [R-PR] Гуд, Боб [R-VA] Гуден, Лэнс [R -TX] Госар, Пол А.[R-AZ] Gottheimer, Джош [D-NJ] Granger, Kay [R-TX] Graves, Garret [R-LA] Graves, Sam [R-MO] Green, Al [D-TX] Green, Mark E. [R-TN] Грин, Марджори Тейлор [R-GA] Гриффит, Х. Морган [R-VA] Гриджалва, Рауль М. [D-AZ] Гротман, Гленн [R-WI] Гость, Майкл [R-MS] Гатри, Бретт [R-KY] Хааланд, Дебра А. [D-NM] Хагедорн, Джим [R-MN] Хардер, Джош [D-CA] Харрис, Энди [R-MD] Харшбаргер, Диана [R-TN] Хартцлер, Вики [R-MO] Гастингс, Элси Л. [D-FL] Хейс, Джахана [D-CT] Херн, Кевин [R-OK] Херрелл, Иветт [R-NM] Эррера Бейтлер, Хайме [R-WA ] Хайс, Джоди Б.[R-GA] Хиггинс, Брайан [D-NY] Хиггинс, Клэй [R-LA] Хилл, Дж. Френч [R-AR] Хаймс, Джеймс А. [D-CT] Хинсон, Эшли [R-IA] Холлингсворт , Трей [R-IN] Хорсфорд, Стивен [D-NV] Houlahan, Крисси [D-PA] Хойер, Стени Х. [D-MD] Hudson, Ричард [R-NC] Хаффман, Джаред [D-CA] Huizenga , Билл [R-MI] Исса, Даррелл Э. [R-CA] Джексон Ли, Шейла [D-TX] Джексон, Ронни [R-TX] Джейкобс, Крис [R-NY] Джейкобс, Сара [D-CA] Джаяпал, Прамила [D-WA] Джеффрис, Хаким С. [D-NY] Джонсон, Билл [R-OH] Джонсон, Дасти [R-SD] Джонсон, Эдди Бернис [D-TX] Джонсон, Генри К.«Хэнк» младший [D-GA] Джонсон, Майк [R-LA] Джонс, Mondaire [D-NY] Джордан, Джим [R-OH] Джойс, Дэвид П. [R-OH] Джойс, Джон [R -PA] Кахеле, Кайали [D-HI] Каптур, Марси [D-OH] Катко, Джон [R-NY] Китинг, Уильям Р. [D-MA] Келлер, Фред [R-PA] Келли, Майк [R-PA] Келли, Робин Л. [D-IL] Келли, Трент [R-MS] Ханна, Ро [D-CA] Килди, Дэниел Т. [D-MI] Килмер, Дерек [D-WA] Ким , Энди [D-NJ] Ким, Янг [R-CA] Kind, Рон [D-WI] Кинзингер, Адам [R-IL] Киркпатрик, Энн [D-AZ] Кришнамурти, Раджа [D-IL] Кустер, Энн М. [D-NH] Кустофф, Дэвид [R-TN] Лахуд, Дарин [R-IL] Ламальфа, Дуг [R-CA] Лэмб, Конор [D-PA] Ламборн, Дуг [R-CO] Ланжевен, Джеймс Р.[D-RI] Ларсен, Рик [D-WA] Ларсон, Джон Б. [D-CT] Латта, Роберт Э. [R-OH] Латернер, Джейк [R-KS] Лоуренс, Бренда Л. [D-MI ] Лоусон, Эл, младший [D-FL] Ли, Барбара [D-CA] Ли, Сьюзи [D-NV] Леже Фернандес, Тереза ​​[D-NM] Леско, Дебби [R-AZ] Летлоу, Джулия [R -LA] Левин, Энди [D-MI] Левин, Майк [D-CA] Лиу, Тед [D-CA] Лофгрен, Зои [D-CA] Лонг, Билли [R-MO] Лоудермилк, Барри [R-GA ] Ловенталь, Алан С. [D-CA] Лукас, Фрэнк Д. [R-OK] Люткемейер, Блейн [R-MO] Лурия, Элейн Г. [D-VA] Линч, Стивен Ф. [D-MA] Мейс , Нэнси [R-SC] Малиновски, Том [D-NJ] Маллиотакис, Николь [R-NY] Мэлони, Кэролайн Б.[D-NY] Мэлони, Шон Патрик [D-NY] Манн, Трейси [R-KS] Мэннинг, Кэти Э. [D-NC] Мэсси, Томас [R-KY] Маст, Брайан Дж. [R-FL] Мацуи, Дорис О. [D-CA] МакБэт, Люси [D-GA] Маккарти, Кевин [R-CA] МакКол, Майкл Т. [R-TX] Макклейн, Лиза К. [R-MI] МакКлинток, Том [ R-CA] Макколлум, Бетти [D-MN] Макичин, А. Дональд [D-VA] Макговерн, Джеймс П. [D-MA] МакГенри, Патрик Т. [R-NC] МакКинли, Дэвид Б. [R- WV] МакМоррис Роджерс, Кэти [R-WA] Макнерни, Джерри [D-CA] Микс, Грегори W. [D-NY] Meijer, Питер [R-MI] Мэн, Грейс [D-NY] Meuser, Daniel [R -PA] Mfume, Kweisi [D-MD] Миллер, Кэрол Д.[R-WV] Миллер, Мэри Э. [R-IL] Миллер-Микс, Марианнетт [R-IA] Мооленаар, Джон Р. [R-MI] Муни, Александр X. [R-WV] Мур, Барри [R -AL] Мур, Блейк Д. [R-UT] Мур, Гвен [D-WI] Морелль, Джозеф Д. [D-NY] Моултон, Сет [D-MA] Мрван, Фрэнк Дж. [D-IN] Маллин , Маркуэйн [R-OK] Мерфи, Грегори [R-NC] Мерфи, Стефани Н. [D-FL] Надлер, Джерролд [D-NY] Наполитано, Грейс Ф. [D-CA] Нил, Ричард Э. [D -MA] Негусе, Джо [D-CO] Нелс, Трой Э. [R-TX] Ньюхаус, Дэн [R-WA] Ньюман, Мари [D-IL] Норкросс, Дональд [D-NJ] Норман, Ральф [R -SC] Нортон, Элеонора Холмс [D-DC] Нуньес, Девин [R-CA] О’Халлеран, Том [D-AZ] Обернолти, Джей [R-CA] Окасио-Кортес, Александрия [D-NY] Омар, Ильхан [D-MN] Оуэнс, Берджесс [R-UT] Палаццо, Стивен М.[R-MS] Паллоне, Фрэнк, младший [D-NJ] Палмер, Гэри Дж. [R-AL] Панетта, Джимми [D-CA] Паппас, Крис [D-NH] Паскрелл, Билл, мл. [D -NJ] Пейн, Дональд М., младший [D-NJ] Пелоси, Нэнси [D-CA] Пенс, Грег [R-IN] Перлмуттер, Эд [D-CO] Перри, Скотт [R-PA] Питерс, Скотт Х. [D-CA] Пфлюгер, Август [R-TX] Филлипс, Дин [D-MN] Пингри, Челли [D-ME] Пласкетт, Стейси Э. [D-VI] Покан, Марк [D-WI] Портер, Кэти [D-CA] Поузи, Билл [R-FL] Прессли, Аянна [D-MA] Прайс, Дэвид Э. [D-NC] Куигли, Майк [D-IL] Радваген, Аумуа Амата Коулман [R- AS] Раскин, Джейми [D-MD] Рид, Том [R-NY] Решенталер, Гай [R-PA] Райс, Кэтлин М.[D-NY] Райс, Том [R-SC] Ричмонд, Седрик Л. [D-LA] Роджерс, Гарольд [R-KY] Роджерс, Майк Д. [R-AL] Роуз, Джон В. [R-TN ] Розендейл старший, Мэтью М. [R-MT] Росс, Дебора К. [D-NC] Роузер, Дэвид [R-NC] Рой, Чип [R-TX] Ройбал-Аллард, Люсиль [D-CA] Руис , Рауль [D-CA] Рупперсбергер, Калифорния Датч [D-MD] Раш, Бобби Л. [D-IL] Резерфорд, Джон Х. [R-FL] Райан, Тим [D-OH] Саблан, Грегорио Килили Камачо [ D-MP] Салазар, Мария Эльвира [R-FL] Сан Николас, Майкл FQ [D-GU] Санчес, Линда Т. [D-CA] Сарбейнс, Джон П. [D-MD] Скализ, Стив [R-LA ] Скэнлон, Мэри Гей [D-PA] Шаковски, Дженис Д.[D-IL] Шифф, Адам Б. [D-CA] Шнайдер, Брэдли Скотт [D-IL] Шрейдер, Курт [D-OR] Шриер, Ким [D-WA] Швейкерт, Дэвид [R-AZ] Скотт, Остин [R-GA] Скотт, Дэвид [D-GA] Скотт, Роберт К. «Бобби» [D-VA] Сешнс, Пит [R-TX] Сьюэлл, Терри А. [D-AL] Шерман, Брэд [D -CA] Шерилл, Мики [D-NJ] Симпсон, Майкл К. [R-ID] Отцы, Альбио [D-NJ] Слоткин, Элисса [D-MI] Смит, Адам [D-WA] Смит, Адриан [R -NE] Смит, Кристофер Х. [R-NJ] Смит, Джейсон [R-MO] Смакер, Ллойд [R-PA] Сото, Даррен [D-FL] Спанбергер, Эбигейл Дэвис [D-VA] Спарц, Виктория [ R-IN] Спейер, Джеки [D-CA] Стэнсбери, Мелани Энн [D-NM] Стэнтон, Грег [D-AZ] Stauber, Пит [R-MN] Стил, Мишель [R-CA] Стефаник, Элиза М.[R-NY] Стейл, Брайан [R-WI] Steube, В. Грегори [R-FL] Стивенс, Хейли М. [D-MI] Стюарт, Крис [R-UT] Стиверс, Стив [R-OH] Стрикленд , Мэрилин [D-WA] Суоззи, Томас Р. [D-NY] Swalwell, Эрик [D-CA] Такано, Марк [D-CA] Тейлор, Ван [R-TX] Тенни, Клаудия [R-NY] Томпсон , Бенни Г. [D-MS] Томпсон, Гленн [R-PA] Томпсон, Майк [D-CA] Тиффани, Томас П. [R-WI] Тиммонс, Уильям Р. IV [R-SC] Титус, Дина [ D-NV] Тлайб, Рашида [D-MI] Тонко, Пол [D-NY] Торрес, Норма Дж. [D-CA] Торрес, Ричи [D-NY] Трахан, Лори [D-MA] Трон, Дэвид Дж. .[D-MD] Тернер, Майкл Р. [R-OH] Андервуд, Лорен [D-IL] Аптон, Фред [R-MI] Валадао, Дэвид Г. [R-CA] Ван Дрю, Джефферсон [R-NJ] Ван Дайн, Бет [R-TX] Варгас, Хуан [D-CA] Визи, Марк А. [D-TX] Вела, Филемон [D-TX] Веласкес, Нидия М. [D-NY] Вагнер, Ann [R -MO] Уолберг, Тим [R-MI] Валорски, Джеки [R-IN] Вальс, Майкл [R-FL] Вассерман Шульц, Дебби [D-FL] Уотерс, Максин [D-CA] Уотсон Коулман, Бонни [D -NJ] Вебер, Рэнди К., старший [R-TX] Вебстер, Дэниел [R-FL] Велч, Питер [D-VT] Венструп, Брэд Р. [R-OH] Вестерман, Брюс [R-AR] Векстон, Дженнифер [D-VA] Уайлд, Сьюзан [D-PA] Уильямс, Nikema [D-GA] Уильямс, Роджер [R-TX] Уилсон, Фредерика С.[D-FL] Уилсон, Джо [R-SC] Виттман, Роберт Дж. [R-VA] Womack, Steve [R-AR] Райт, Рон [R-TX] Ярмут, Джон А. [D-KY] Янг , Дон [R-AK] Зельдин, Ли М. [R-NY] Любой член Сената Болдуин, Тэмми [D-WI] Баррассо, Джон [R-WY] Беннет, Майкл Ф. [D-CO] Блэкберн, Марша [ R-TN] Блюменталь, Ричард [D-CT] Блант, Рой [R-MO] Букер, Кори А. [D-NJ] Бузман, Джон [R-AR] Браун, Майк [R-IN] Браун, Шеррод [ D-OH] Берр, Ричард [R-NC] Кантуэлл, Мария [D-WA] Капито, Шелли Мур [R-WV] Кардин, Бенджамин Л. [D-MD] Карпер, Томас Р. [D-DE] Кейси , Роберт П., Младший [D-PA] Кэссиди, Билл [R-LA] Коллинз, Сьюзан М. [R-ME] Кунс, Кристофер А. [D-DE] Корнин, Джон [R-TX] Кортез Масто, Кэтрин [D -NV] Коттон, Том [R-AR] Крамер, Кевин [R-ND] Крапо, Майк [R-ID] Круз, Тед [R-TX] Дейнс, Стив [R-MT] Дакворт, Тэмми [D-IL ] Дурбин, Ричард Дж. [D-IL] Эрнст, Джони [R-IA] Файнштейн, Dianne [D-CA] Фишер, Деб [R-NE] Гиллибранд, Кирстен Э. [D-NY] Грэм, Линдси [R -SC] Грассли, Чак [R-IA] Хагерти, Билл [R-TN] Харрис, Камала Д. [D-CA] Хассан, Маргарет Вуд [D-NH] Хоули, Джош [R-MO] Генрих, Мартин [ D-NM] Гикенлупер, Джон В.[D-CO] Хироно, Мази К. [D-HI] Хувен, Джон [R-ND] Хайд-Смит, Синди [R-MS] Инхоф, Джеймс М. [R-OK] Джонсон, Рон [R-WI ] Кейн, Тим [D-VA] Келли, Марк [D-AZ] Кеннеди, Джон [R-LA] Кинг, Ангус С., младший [I-ME] Klobuchar, Amy [D-MN] Ланкфорд, Джеймс [ R-OK] Лихи, Патрик Дж. [D-VT] Ли, Майк [R-UT] Леффлер, Келли [R-GA] Лухан, Бен Рэй [D-NM] Ламмис, Синтия М. [R-WY] Манчин , Джо, III [D-WV] Марки, Эдвард Дж. [D-MA] Маршалл, Роджер В. [R-KS] МакКоннелл, Митч [R-KY] Менендес, Роберт [D-NJ] Меркли, Джефф [D -ИЛИ] Моран, Джерри [R-KS] Мурковски, Лиза [R-AK] Мерфи, Кристофер [D-CT] Мюррей, Пэтти [D-WA] Оссофф, Джон [D-GA] Падилья, Алекс [D-CA ] Пол, Рэнд [R-KY] Питерс, Гэри К.[D-MI] Портман, Роб [R-OH] Рид, Джек [D-RI] Риш, Джеймс Э. [R-ID] Ромни, Митт [R-UT] Розен, Джеки [D-NV] Раундс, Майк [R-SD] Рубио, Марко [R-FL] Сандерс, Бернард [I-VT] Sasse, Бен [R-NE] Schatz, Брайан [D-HI] Шумер, Чарльз Э. [D-NY] Скотт, Рик [R-FL] Скотт, Тим [R-SC] Шахин, Жанна [D-NH] Шелби, Ричард К. [R-AL] Синема, Кирстен [D-AZ] Смит, Тина [D-MN] Стабеноу, Дебби [D-MI] Салливан, Дэн [R-AK] Тестер, Джон [D-MT] Тьюн, Джон [R-SD] Тиллис, Том [R-NC] Туми, Пэт [R-PA] Тубервиль, Томми [R -AL] Ван Холлен, Крис [D-MD] Уорнер, Марк Р.[D-VA] Варнок, Рафаэль Г. [D-GA] Уоррен, Элизабет [D-MA] Уайтхаус, Шелдон [D-RI] Уикер, Роджер Ф. [R-MS] Уайден, Рон [D-OR] Янг , Тодд [R-IN]

Отзыв в Казахстане

Ниже мы хотели бы подробно проинформировать вас о:

1. Какие личные данные мы собираем, когда вы посещаете наш веб-сайт и взаимодействуете с ним, для каких целей и какова правовая основа для обработки
2. Как мы используем файлы cookie
3. Какие получатели могут получать ваши личные данные
4. Как мы защищаем ваши личные данные
5. Ваши права в отношении обработки ваших личных данных

6. Защита данных для несовершеннолетних

1.Какие персональные данные мы собираем, когда вы посещаете наш веб-сайт и взаимодействуете с ним, с какой целью и какова правовая основа для этого?

1.1 Когда вы посещаете наш веб-сайт, не связавшись с нами или не выполнив вход, ваш браузер автоматически передает на наш сервер следующую информацию:

• IP-адрес вашего компьютера
• Информация о вашем браузере
• Веб-сайт, на котором вы были до того, как вы перешли на наш веб-сайт
  
• URL или запрошенный файл
• Дата и время вашего визита
• Объем переданных данных
  
• Информация о статусе, e.грамм. сообщения об ошибках

Целью этой обработки данных является

• Отправка запрошенного содержимого в ваш браузер. При этом мы сохраняем полный IP-адрес только в той мере, в какой это необходимо для предоставления вам запрошенного контента.
  
• Отправьте свой IP-адрес поставщику услуг, чтобы сопоставить ваш общедоступный IP-адрес с информацией о компании и отрасли (без личной информации). Мы будем хранить эту отраслевую информацию. В этом процессе ваш IP-адрес никогда не сохраняется у нашего поставщика услуг или в нашей системе.
• Защитите нас от атак и обеспечьте надлежащую работу нашего веб-сайта. При этом мы храним указанные данные временно и с ограниченным доступом в течение максимального периода 180 дней. Из этого удаления по истечении максимум 180 дней исключаются данные о доступе, необходимом для дальнейшего отслеживания атак и сбоев.

Правовой основой для обработки этих данных является ст. 6 п. 1 буква (f) Общие правила защиты данных (GDPR). Наши законные интересы вытекают из целей обработки данных, упомянутых выше.

1.2 Если вы свяжетесь с нами по электронной почте или через контактную форму на нашем веб-сайте, мы получим следующую информацию:

• Имя и фамилия
• Ваш адрес электронной почты и другие личные данные, которые вы предоставляете по электронной почте или поля в контактной форме
• Любая дополнительная информация, предоставленная добровольно

Во время отправки сообщения также сохраняются следующие данные:

• Дата и время вашего сообщения

Цель этой обработки данных is to

Любые другие персональные данные, обрабатываемые во время отправки, используются для предотвращения неправильного использования контактной формы и обеспечения безопасности наших технических информационных систем.

Правовой основой для обработки этих данных является ст. 6 п. 1 буква (f) GDPR. Наши законные интересы проистекают из целей обработки данных, упомянутых выше, в частности, ответа на ваши запросы, обеспечения нашего общего реагирования и предоставления доказательств в случае каких-либо вопросов или споров.

1.3 Наш сайт предлагает возможность подписаться на бесплатную рассылку новостей. Когда пользователь регистрируется на информационный бюллетень, нам передаются следующие данные, введенные на экран ввода:

• IP-адрес компьютера, осуществляющего доступ
• Имя и фамилия
• Ваш адрес электронной почты
• Любая дополнительная информация, предоставленная добровольно

Во время регистрации также сохраняются следующие данные:

• Дата и время регистрации

Целью этой обработки данных является номер

• Отправить вам информационный бюллетень, на который вы подписаны

Любой другие персональные данные, обрабатываемые во время процедуры регистрации, используются для предотвращения неправильного использования контактной формы и обеспечения безопасности наших технических информационных систем.

Правовой основой для отправки информационного бюллетеня, на который вы подписаны, является ваше согласие в соответствии со ст. 6 п. 1 буква (а) GDPR. Обратите внимание, что вы можете отозвать это согласие в любое время. Однако отзыв не повлияет на законность обработки, которая произошла до отзыва.

Кроме того, вы имеете право возражать против обработки ваших личных данных в целях прямого маркетинга (статья 21, параграф 2 GDPR).

Для процесса регистрации нашего информационного бюллетеня мы используем так называемую процедуру «двойного согласия».Когда вы подписываетесь на информационный бюллетень на нашем веб-сайте, вы получите электронное письмо на адрес электронной почты, указанный при регистрации, с просьбой подтвердить вашу регистрацию.

Целью этой обработки данных является

• предотвращение использования неверных или несанкционированных адресов электронной почты для регистрации

Правовой основой для обработки вашего адреса электронной почты для процедуры двойного согласия является ст. . 6 п. 1 буква (f) GDPR. Наши законные интересы проистекают из вашей регистрации в списке рассылки информационных бюллетеней, что представляет собой соответствующие и подходящие отношения в смысле изложения 47 GDPR, а также из того факта, что предоставление информации о новых продуктах или услугах, а также мероприятия и события, которые являются обычным явлением в бизнесе, и их ожидают и ценят большинство наших клиентов.

1.4 Мы предоставляем бесплатную загружаемую информацию на нашем веб-сайте (например, официальные документы, веб-семинары, инструменты планирования и т. Д.). Прежде чем вы сможете скачать бесплатную информацию, следующая информация будет передана нам через экран ввода:

• IP-адрес пользователя
• Дата и время регистрации
• Имя и фамилия
• Электронная почта (как имя пользователя)
• Почтовый индекс
• Страна
• Пароль
• Группа пользователей (напр.грамм. архитектор)
• Любая дополнительная информация, предоставленная добровольно

Во время регистрации также сохраняются следующие данные:

• Дата и время загрузки

Целью этой обработки данных является номер

• Предоставить желаемая информация
• Обращаться к вам с предложениями

Любые другие персональные данные, обрабатываемые во время процедуры регистрации, используются для предотвращения неправильного использования экрана ввода и обеспечения безопасности наших технических информационных систем.

Правовой основой для обработки этих данных является ст. 6 п. 1 буква (b) GDPR. Коммерческое использование ваших личных данных является частью преимуществ наших взаимоотношений.

2. Как мы используем файлы cookie на нашем веб-сайте?

3. Каким получателям мы передаем ваши данные?

Мы передаем персональные данные, упомянутые в разделах 1.1–1.4, обработчикам данных в Европейском Союзе.Такие обработчики данных обрабатывают персональные данные только по нашим инструкциям, и обработка выполняется от нашего имени.

Персональные данные, указанные в разделе 2.5, передаются оператору HubSpot. Обработка данных HubSpot основана на стандартных договорных условиях в соответствии с Решением Европейской комиссии от 5 февраля 2010 года.

4. Как мы защищаем ваши личные данные?

Мы принимаем технические и организационные меры для обеспечения надлежащего уровня безопасности для защиты ваших личных данных от случайного или незаконного изменения, уничтожения, потери или несанкционированного раскрытия.Наши меры безопасности будут постоянно совершенствоваться в соответствии с технологическим развитием.

5. Какие у вас права?

У вас есть определенные права в соответствии с GDPR:

Право доступа: Вы имеете право получать информацию о ваших личных данных, обрабатываемых нами, и о некоторых других частях информации (например, о том, что указано в этом Уведомлении о конфиденциальности).

Право на исправление: Если ваши личные данные неточны или неполны, вы имеете право на исправление своей личной информации.

Право на удаление: На основании так называемого «права на забвение» вы можете запросить удаление вашей информации, касающейся таких личных данных, если у нас нет обязательств по хранению. Право на удаление не лишено исключений. Мы имеем право продолжать использовать ваши персональные данные, если такое использование необходимо для соблюдения наших юридических обязательств или для предъявления, исполнения или защиты судебных исков.

Право на ограничение обработки: Это право касается ограничения использования или типа и способа использования ваших данных.Обратите внимание, что это право ограничено в определенных ситуациях. Когда мы обрабатываем вашу личную информацию, которую мы получили от вас с вашего согласия, вы можете запросить ограничение только на основании: (а) неточности данных; (б) когда наша обработка является незаконной, и вы не хотите, чтобы ваша личная информация была удалена; (c) он нужен вам для подачи иска; или (d) если нам больше не нужно использовать данные для целей, для которых мы их храним. Когда обработка ограничена, мы по-прежнему можем хранить вашу информацию, но не можем использовать ее в дальнейшем.Мы ведем списки людей, которые попросили ограничить использование их личной информации, чтобы гарантировать соблюдение этого ограничения в будущем.

Право на переносимость данных: Это относится к вашему праву требовать, чтобы мы копировали, перемещали или передавали, если это технически возможно, вашу личную информацию в структурированном, широко используемом и машиночитаемом формате для ваших собственных целей.

Право на возражение: Вы можете возразить против использования нами вашей личной информации, в том числе там, где мы используем ее в наших законных интересах, особенно в случае прямого маркетинга.

Право отозвать согласие: Если вы дали нам согласие на обработку ваших личных данных, вы имеете право отозвать свое согласие в любое время. Любой такой отзыв согласия не влияет на законность обработки, выполняемой на основе предоставления согласия до момента отзыва.

Вы можете пользоваться этими правами бесплатно. Однако вы должны подтвердить свою личность двумя утвержденными документами.Мы будем прилагать разумные усилия в соответствии с нашей юридической обязанностью по предоставлению, исправлению или удалению личной информации о вас в нашей файловой системе.

Чтобы задать вопрос или воспользоваться любым из ваших прав, изложенных выше, свяжитесь с нами по электронной почте или напишите нам. Мы постараемся ответить в течение 30 дней. Вы можете найти наши контактные данные в верхней части настоящего Уведомления о конфиденциальности.

Если мы получим официальную письменную жалобу, мы свяжемся с ее лицом, чтобы принять меры. При необходимости мы будем работать с соответствующими регулирующими органами, включая местные органы по защите данных, для разрешения любых жалоб, которые мы не можем разрешить напрямую.

Если вы не удовлетворены тем, как обрабатывается какая-либо жалоба, которую вы подаете в отношении того, как мы обрабатываем вашу личную информацию, вы можете направить свою жалобу в соответствующий надзорный орган по защите данных (см. Раздел 6 ниже).

6. Защита данных для несовершеннолетних

Этот веб-сайт предназначен для использования лицами в возрасте 18 лет и старше. Мы не стремимся собирать информацию о лицах младше 18 лет.

Лица младше 18 лет не должны отправлять или размещать на веб-сайте информацию.Если такое лицо отправляет личную информацию через веб-сайт, мы удалим эту информацию, как только нам станет известно его возраст, и после этого не будем обрабатывать ее дальше.

No related posts.