Лингвистика текста и переводческое реферирование. Учебное пособие

Council recommendation on smoke-free environments of 2009 calls on EU countries to protect people from being exposed to tobacco smoke in public places and at work.

About 30 million Europeans are affected by rare and complex diseases. To help with diagnoses and therapies, the EU set up the European Reference Networks (ERNs) in 2017. The 24 existing virtual networks bring together specialists from different countries working on different issues, for example on patient safety or prevention of antimicrobial resistance.

Antimicrobial resistance (AMR) is on the rise, due to the overuse of antibiotics, improper disposal of medicines or the lack of development of new substances. It causes about 33,000 deaths per year in the EU. The EU’s 2017 action plan against antimicrobial resistance aims to promote awareness and better hygiene as well as stimulate research. A new regulation on veterinary medicinal products was adopted in 2018, to curb the use of antibiotics in farming and halt the spread of resistances from animals to humans.

Several EU countries are facing outbreaks of vaccine-preventable diseases such as measles, due to insufficient vaccination coverage rates. In a resolution adopted in 2018, MEPs call for a better aligned schedule for vaccination across Europe, more transparency in the production of vaccines and joint purchases to reduce prices.

Fighting drug-resistant infections

Poor air quality is the number one environmental cause of premature death in Europe. Since the early 1970s, the EU has taken action to control emissions of harmful substances. In 2016 a new directive was adopted setting tougher national emission limits for key air pollutants, such as nitrogen oxides, to halve their impact on health compared to 2005.

The Water Framework Directive protects EU waters and concerns all ground and surface waters, including rivers, lakes and coastal waters.

Bathing waters are monitored for bacteria by EU countries through the bathing water directive. The EU is also updating its drinking water directive to further improve the quality of drinking water as well as access to it while also reducing waste caused21by the consumption of bottled water.

Safe food

The EU has rules guaranteeing a high level of safety at all stages of the food production and distribution process. In 2017, official inspections throughout the food chain were tightened.

There are specific hygiene rules for: food of animal origin

food contamination (setting maximum levels for contaminants such as nitrates, heavy metals or dioxins)

novel foods (produced from micro-organisms or with a new primary molecular structure)

food contact materials (such as packaging materials and tableware). The EU also has a strict legal framework for the cultivation and commercialisation of genetically modified organisms (GMOs) used in feed and food. The European Parliament is particularly attentive to potential health risks and has opposed plans for the authorisation of new genetically

modified plants such as soybeans.

In 2019, MEPs proposed a report on how to improve the sustainable use of pesticides and backed the report of its special committee advocating more transparent authorisation procedures.

With more consumers buying organic food, the EU updated its rules on organic farming in 2018 to have stricter controls and better prevention of contamination.

In May 2020 the European Commission proposed a new EU food sustainability strategy that aims to ensure safe, nutritious and healthy food.

European Accessibility Act

Better access for the disabled

Healthy workplaces

EU legislation sets minimum health and safety requirements to protect you in the workplace, whilst allowing member states to apply stricter provisions. There are specific provisions on the use of equipment, the protection of pregnant and young workers and the exposure to noise or specific substances, such as carcinogens and mutagens.

Europe’s ageing workforce and increasing retirement age create challenges for the health care system. In 2018, MEPs adopted measures to

22

разделе 2 представляется основа для исследования; в разделе 3 дается описание методологии, использованной во время исследования; в разделе 4 излагаются результаты анализа убрать можно слово; в разделе 5 содержатся выводы и способы применения результатов исследования исследования и описание последствий для менеджеров и политиков.

Пользователи и организации зачастую полагаются на разрешения, запрашиваемые во время установки мобильных приложений, и официальную политику конфиденциальности, чтобы определить, насколько безопасно приложение. В данной работе авторы затрагивают ряд вопросов, связанных со сбором и передачей личных данных мобильными приложениями без согласия пользователя.

Учитывая огромный выбор доступных мобильных приложений, каждое из которых имеет разную степень безопасности и конфиденциальности, для организаций крайне важно понимать, какие мобильные приложения, используемые их сотрудниками, могут подвергнуть их риску, а для физических лиц – понимать, какая именно информация собирается мобильными приложениями.

Отмечается, что границы между персональными и корпоративными мобильными устройствами стираются, по этой причине организациям становится все более и более важно анализировать мобильные приложения. Из этих приложений могут происходить утечки личных данных о сотрудниках, которые могут быть использованы для социальной инженерии, т. е. для манипулирования людьми с целью раскрытия ценных и конфиденциальных данных киберпреступникам. Авторы указывают на то, что данные, собранные мобильными приложениями, могут подвергнуть риску как сотрудников, так и организации.

Особое внимание в исследовании обращается на то, что конфиденциальная информация может в конечном счете использоваться в государственных или частных расследованиях. По этой причине компании все больше обеспокоены возможными кибератаками. МDМ – это корпоративная схема эксплуатации и управления

24

мобильными устройствами. Данная схема обычно состоит из правил и приложения, причем последнее используется для администрирования этих правил, которые ограничивают права на установку мобильного приложения сотрудником. По мнению авторов, эти ограничения предназначены для обеспечения обновлений безопасности, снижения риска от вредоносных программ и снижения риска раскрытия закрытых данных, включая персональную идентификационную информацию (PII) и интеллектуальную собственность.

Анализ мобильного приложения в данном исследовании был проведен в три этапа: статический анализ мобильного приложения, динамический анализ (или поведенческий) и изучение политики конфиденциальности разработчика мобильного приложения. В качестве релевантных объектов для этого исследования были отобраны следующие мобильные приложения: Instagram, Tinder, WhosHere, Seamless, Bubble и Spotify. Отбор приложений был основан на опросе, проведенном среди студентов, обучающихся по магистерской программе по информатике, а также сотрудников и преподавателей одного из университетов США. Участникам опроса было предложено выбрать три мобильных приложения, которые входят в число самых популярных бесплатных приложений в США.

Первоначальный анализ вышеупомянутых мобильных приложений представлял собой статический анализ, который включал обратную разработку кода, заложенного в мобильном приложении, и обзор базы данных приложения SQLite, включая его структуру и содержимое. Обоснование обратного проектирования кода состояло в том, чтобы идентифицировать разрешения, которые приложение стремилось установить, а затем определить, нарушает ли какое-либо из этих разрешений политику конфиденциальности разработчика приложения, раскрытую пользователю.

Статический анализ также включал обзор пакета приложений для Android (файл АРК). Этот обзор кода предоставил манифест приложения, который включал разрешения приложения. Авторы обращают внимание на то, что такие манифесты могут включать разрешения на отслеживание местоположения, активацию микрофона

25

устройства и даже на управление файлами на компьютере, с которым синхронизируется мобильное устройство. В ходе исследования авторами было использовано онлайн-приложение декомпилятора АРК на основе Java, поскольку это приложение не требовало скачивания. Тем самым, снизился риск заражения компьютера авторов вредоносным ПО.

Практически каждое мобильное приложение на смартфоне или планшете хранит информацию в реляционной базе данных SQLite. Каждая база данных состоит из связанных таблиц, которые объединены ключом для поддержания ссылочной целостности. Авторы считают, что вся информация в этих таблицах должна быть зашифрована. В противном случае разработчики приложений могут подвергнуть риску как персональные данные пользователей, так и организаций, в которых они работают.

Вторым шагом был динамический анализ, который включал в себя поведенческий анализ мобильного приложения во время его работы. В отличие от статического анализа кода, который предоставляет ограниченную информацию о сетевых подключениях, динамический анализ может предоставить подробную информацию о сетевых подключениях, которые приложение может устанавливать во время работы. Авторы подчеркивают важность этой информации, поскольку она необходима для определения того, куда географически передается информация о пользователе, а также для установления соединения с серверами, представляющими риск для компании. Одно мобильное приложение может подключаться к сотням серверов внутри страны и за рубежом.

Авторы также проанализировали заявления о политике конфиденциальности, находящиеся в открытом доступе. В Соединенных штатах, как отмечают авторы исследования, нет единого федерального закона о конфиденциальности персональных данных. Тем не менее, существующие государственные и федеральные законы (например, Калифорнийский закон о защите прав потребителей (California Online Privacy Protection)) предлагают компаниям: предоставлять политику конфиденциальности о

26

собираемой приложениями персональной идентификационной информации, и ее возможной передачи третьим лицам. Однако лишь личная медицинская информация защищена от утечки в соответствии с «Законом о переносимости и подотчетности медицинского страхования» (HIPAA).

Результаты этого исследования демонстрируют, что запрашиваемых разрешений и политики конфиденциальности недостаточно для определения того, насколько приложение опасно с точки зрения утечки персональных данных. В частности, заявления некоторых разработчиков приложений об отслеживании местоположения и сборе личной информации выходят далеко за рамки заявленного. Авторы определили, что, например, Instagram фиксирует профиль и фотографии подключенных пользователей локально на устройстве. Многие из этих профилей, как отмечают исследователи, связаны с URL-адресом, по которому можно перейти и просмотреть в веб-браузере. Некоторые URL-адреса содержат сообщение «Доступ запрещен», в то время как доступные профили отображают чат других пользователей приложения. Если пользователь Instagram вошел в систему Facebook, то действия пользователя регистрируются в учетной записи и этого приложения. Обращается внимание на то, что в заявлении разработчика приложения о политике конфиденциальности не упоминается обмен персональными данными между этими приложениями.

В заключение авторы отмечают, что результаты данного исследования будут полезны для организаций, в частности компаний, занимающихся рисками в сфере ИТ, и персонала МDМ, участвующего в управлении мобильными приложениями, для проведения более всестороннего анализа мобильных приложений при разработке корпоративных стратегий и процедур обеспечения безопасности. Также, демонстрация того, насколько корпоративная политика конфиденциальности отличается о реальности, может быть полезна для политиков, обеспокоенных вопросами безопасности (10).

27

Как видно из примеров, рефераты обладают огромной информационной емкостью, логичностью изложения.

На сегодняшний день очень востребованы также рефераты научных статей с изменением научного стиля на научно-популярный или публицистический. В данном случае, в зависимости от требований издания, могут не соблюдаться правила оформления, представленные в рефератах из реферативных журналов, но обязательна ссылка на первоисточник. Такие рефераты публикуются в реферативных научно-популярных журналах, таких как Science Daily (27) и других.

Например:

ПРИМЕР РЕФЕРАТА НАУЧНОЙ СТАТЬИ ДЛЯ ПУБЛИЦИСТИЧЕСКОГО ИЗДАНИЯ

studyMental illness associated with poor sleep quality, according to large

Source: Centre for Addiction and Mental Health

People who have been diagnosed with a mental illness are more likely to have poor sleep quality compared to the general population, according to the largest study of its kind ever conducted.

The CAMH-led study, "Accelerometer-derived sleep measures and lifetime psychiatric diagnoses," has just been published in the journal PLOS Medicine.

"The differences in sleep patterns indicated worse sleep quality for participants with a previous diagnosis of mental illness, including waking up more often and for longer periods of time," said senior author Dr. Shreejoy Tripathy, an Independent Scientist at CAMH's Krembil Centre for Neuroinformatics. He also emphasized that gauging the quality of sleep was just as important as measuring the total amount with regard to its impact on mental health.

"The relationship between sleep and mental health is bi-directional," said lead author Dr. Michael Wainberg, a postdoctoral researcher at the Krembil Centre for Neuroinformatics. "Poor sleep contributes to poor mental health and poor mental health contributes to poor sleep. Sleep

28

pattern differences were a feature of all mental illnesses we studied regardless of diagnosis."

The study was based on data collected from 89,205 participants in the United Kingdom who agreed to wear an accelerometer on their wrist that tracked body movement 24 hours a day for seven days. They also consented to having their data stored in a digital biobank for research purposes. The authors used computational algorithms -- including machine learning -- to summarize this vast amount of data into ten metrics, including bedtime, wake time, naps and the longest duration of uninterrupted sleep. They then compared these metrics between participants who had received a previous diagnosis of mental illness in their lifetime and those who had not.

"We know that up to 80 per cent of people with mental health disorders can have problems with falling asleep, staying asleep or waking up earlier than they intended," said CAMH psychiatrist and sleep disorder specialist Dr. Michael Mak. "We know that sleep disturbances cause a great burden to society, including an economic one. And we know that treatments that improve sleep quality, whether it is therapy or some types of medication, can improve mental health outcomes."

This is the first large-scale transdiagnostic study of objectively measured sleep and mental health, and the study's unique methodology allowed for sleep monitoring to be conducted in each individual's natural home sleep environment rather than in a laboratory setting.

"Until now nobody has looked at objectively measured sleep in the context of mental illness at quite this scale before," said Dr. Tripathy. "Part of why we wanted to do this study is that with the emergence of smartphones and wearables, we have access to data streams that we never had before."

The Krembil Centre for Neuroinformatics is currently developing a patient data biobank similar to the one in the UK that was used for this study. The core goal of the CAMH BrainHealth Databank is to use patient data, including the use of wearables outside of a hospital setting, to deliver improved, personalized mental health care in the present, while also accelerating future clinical research, discovery and innovation (27).

29

Story Source:

Materials provided by Centre for Addiction and Mental Health. Note: Content may be edited for style and length.

Journal Reference:

Michael Wainberg, Samuel E. Jones, Lindsay Melhuish Beaupre, Sean L. Hill, Daniel Felsky, Manuel A. Rivas, Andrew S. P. Lim, Hanna M. Ollila, Shreejoy J. Tripathy. Association of accelerometer-derived sleep measures with lifetime psychiatric diagnoses: A cross-sectional study of 89,205 participants from the UK Biobank (27).

ЭТАПЫ И ПРАВИЛА РАБОТЫ НАД РЕФЕРАТОМ

Аннотирование и реферирование, или процессы информационной обработки текстов, являются одной из самых широко распространенных письменных форм быстрого извлечения информации и её смысловой обработки на продвинутом или даже скорее на завершающем этапе обучения иностранным языкам. Основой таких видов деятельности является исчерпывающее понимание иностранного текста, то есть отличными навыками свободного (беглого) перевода научно-технической литературы с листа (1, 21).

Кроме хорошего знания иностранного языка для успешной работы по информационной обработке текстов референтупереводчику необходимо следить за российской научной литературой по проблемам, относящимся к области его работы, специальности, а также свободно ориентироваться в иностранных публикациях, быть в курсе современного состояния рассматриваемых проблем.

Референту переводчику необходимо уметь отделять главное от второстепенного, анализировать и обобщать обрабатываемый материал. Сущность информационной обработки текстов состоит в кратком и обобщенном изложении содержания первоисточника (первичного текста) в соответствии с заданием, полученным референтом от заказчика. Целью информационной обработки текста является извлечение полезной и ценной информации по конкретной проблематике, представляющей интерес для заказчика реферативного

30