Имитация под брус: Имитация бруса из сосны. Купить имитацию бруса от производителя. Цена за м2 в Москве

Имитация бруса 6 метров — цена от 270 р./м2

сорт АВ

Имитацию бруса 6 метров длиной и 200 мм шириной обычно покупают для наружной облицовки зданий. Широкие, как настоящий брус, доски создают полную иллюзию того, что при возведении дома был использован именно этот строительный материал. Притом на имитацию бруса 6 метров цена более чем доступная, так что построить привлекательный коттедж удастся достаточно дешево.

Мы предлагаем имитацию бруса из сосны — древесины, обладающей оптимальным соотношением стоимости и эксплуатационных характеристик. Сосна отличается хорошей стойкостью к гниению, насекомым и паразитам, поэтому прекрасно подходит для использования на открытом воздухе. Имитация бруса 6 метров может применяться для отделки стен из таких материалов, как пено-, газо-, шлакоблоки, кирпич, дерево.

Чем хороша имитация бруса в качестве облицовочного материала?

Поскольку имитацию бруса 6 метров на 200 мм используют преимущественно для наружной отделки, имеет смысл упомянуть, какими достоинствами обладает этот материал.

• Экологичность. Натуральная древесина является самым безопасным строительным материалом.
• Долговечность. Имитация бруса из сосны прослужит десятилетиями даже в условиях повышенной влажности и сильных перепадов температур.
• Красота. Натуральная древесина великолепно смотрится, особенно на зеленых участках. Кроме того, сосна имеет приятный аромат.
• Хорошая тепло- и шумоизоляция. Древесина сосны обладает низкой теплоемкостью, поэтому отлично сохраняет тепло в помещении зимой и прохладу — летом. Вы также можете не переживать, что шум соседей будет мешать полноценному отдыху: посторонние звуки с улицы будут практически не слышны.

Кроме того, если вы поищите у поставщиков «имитация бруса цена», то убедитесь, что доски из сосны имеют очень доступную стоимость. Вам удастся немало сэкономить, выбрав именно этот отделочный материал. Также нужно отметить, что у нас продается не только имитация бруса, но и блок-хаус и  вагонка..

Имитация бруса 6 метров в магазине «Ваш Зеленый Дом»

Приезжайте на наш склад в Одинцовском районе Московской области (расположен в 23 км от МКАД) — и оцените высокое качество пиломатериалов. Мы производим вагонку, блок-хаус, имитацию бруса  и другую продукцию на прекрасно оснащенном производстве. Используется только отборная древесина. Мы готовы производить пиломатериалы по индивидуальным заказам, притом цена имитации бруса у нас низкая. Узнайте, какие условия сотрудничества мы можем вам предложить! 

Что такое имитация бруса?

Имитация бруса (фальшь-брус) – это пиломатериал, предназначенный для отделки фасадов зданий. Отличительная его черта – лицевая сторона доски, которая внешне имитирует разные виды бруса. Именно создаваемый визуальный эффект делает фальшь-брус лидером среди других отделочных материалов из натуральной древесины.

Вагонка под бревно или брус, как еще называют имитацию бруса в народе, в последние несколько лет пользуется огромным спросом. Особенно часто ее берут чтобы обшить старый дачный домик и придать ему новый и очень красивый вид.

Производство материала

При изготовлении материала используются различные породы древесины. В основном — это лиственница, сосна и ель. Для приобретения конечного результата дерево проходит три этапа производства:

Сушка

Влажная древесина деформируется при нагрузках или контакте с атмосферой. Это сказывается на внешнем виде строения. Чтобы избежать подобного, материал проходит сушку в специальной сушильной или вакуумной камере. После завершения этого этапа степень влажности материала не превышает 12 %.

Профилирование

Поскольку монтаж имитации бруса производится по системе «шип-паз», то очень важно, чтобы доски плотно стыковались друг с другом. На этом этапе элементы приводятся в соответствие техническим требованиям.

Сортировка

На основании внешнего вида материала, его текстуры и наличия или отсутствия у него механических повреждений осуществляется разделение имитации бруса на сорта. А именно:

• сорт Extra – идеально ровные формы без сучков и повреждений
• сорт A – геометрически соответствует сорту Extra, но допускается наличие минимального количества сучков
• сорт B — допускается наличие сучков, сколов и повреждений
• сорт C – неровные формы, а также присутствуют повреждения, гнилые и выпадающие сучки

Важно понимать, что сорт материала влияет на его стоимость.  

Применение материала

В основном имитация бруса используется для внешней обшивки коттеджей, загородных и каркасных домов. Если выполнить предварительную подготовку стен, то имитацией бруса можно обшить практически любой дом. Любители эко и кантри стилей в интерьере могут использовать материал для внутренней отделки помещения.

Особенности и достоинства материала

Имитация бруса обладает следующими достоинствами:

• Экологически чистый материал из натуральной древесины, что положительно влияет на здоровье человека
• Надежность и простота в монтаже
• Возможность применения материала как для внутренних, так и для наружных работ
• По внешнему виду материал похож на натуральный брус
• Хорошая теплоизоляция
• Устойчивость к колебаниям температуры
• Оптимальное соотношение цены и качества

Купить имитацию бруса

Возникли вопросы?

Заполните форму обратной связи, наши менеджеры свяжутся с вами!

Задать вопрос

Возврат к списку

Поделиться:

[PDF] Политика поиска Learning Beam с помощью имитации обучения
title={Изучение политик поиска Beam с помощью имитации обучения},
автор = {Ренато Негриньо, Мэтью Р.

Гормли и Джеффри Дж. Гордон},
журнал={ArXiv},
год = {2018},
объем = {абс/1811.00512}
}

• Ренато Негриньо, Мэтью Р. Гормли, Джеффри Дж. Гордон
• Опубликовано 1 ноября 2018 г.
• Информатика
• ArXiv

Поиск луча широко используется для приближенного декодирования в задачах структурированного прогнозирования. Модели часто используют луч во время тестирования, но игнорируют его существование во время обучения, и поэтому явно не изучают, как использовать луч. Мы разрабатываем объединяющий мета-алгоритм для изучения политик поиска луча с использованием имитационного обучения. В наших условиях луч является частью модели, а не просто артефактом приблизительного декодирования. Наш метаалгоритм охватывает существующие алгоритмы обучения и предлагает новые. Это…

. SGBS), который исследует решения-кандидаты в рамках поиска по дереву, которые как политика, обученная нейронной сетью, так и симуляция (развертывание) определяют как многообещающие, и улучшают качество решений, найденных при разумных предположениях времени выполнения.

Поиск обучающегося луча: использование машинного обучения для руководства луча что BS с моделями, обученными с помощью LBS, очень конкурентоспособна, что делает подход новым современным методом для этих проблем и документирует высокий потенциал этой общей структуры.

CrossBeam: Обучение поиску в восходящем синтезе программ

• Кенсен Ши, Х. Дай, Кевин Эллис, Чарльз Саттон

• Информатика

  ICLR

• 2024
  

  Модель нейронной связи от a34

  изучить практическую политику поиска для восходящего синтеза вместо того, чтобы полагаться на комбинаторный алгоритм поиска, и отмечает, что CROSSBEAM учится эффективному поиску, исследуя гораздо меньшие части программного пространства по сравнению с современным уровнем техники.

  Обучение Оптимальные модели деревьев в разделе «Поиск луча»

  • Jingwei Zhuo, Ziru Xu, Kun Gai

  • Компьютерная наука

    ICML

  • 2020

  проверяется рациональность теоретического анализа и демонстрируется превосходство алгоритма над современными методами.

  Инкрементальное управление лучом для генерации естественного языка

  • Дж. Харгривз, Андреас Влахос, Гай Эдвард То Эмерсон

  • Информатика

    EACL

  • 2021

  Производительность систем генерации естественного языка значительно улучшилась благодаря современным нейронным сетям. Во время тестирования они обычно используют поиск по лучу, чтобы избежать локального оптимального, но глобально…

  Эмпирическое исследование обучения с учетом луча в супертэггинге

  • Ренато Негриньо, Мэтью Р. Гормли, Джеффри Дж. Гордон

  • Информатика

    РЕЗУЛЬТАТЫ

  • 2020

  Было замечено, что обучение с учетом луча повышает производительность обеих моделей, при этом более простая модель значительно улучшена, поскольку она должна эффективно управлять неопределенностью во время декодирования и влиянием различных вариантов конструкции. исследуется.

  Изучение большого соседства Поиск проблемы переназначения персонала

  • Фабио Ф. Обервегер, Г. Райдл, Элина Рённберг, М. Хубер

  • Информатика

    CPAIOR

  • 2022

  В этой работе предлагается усовершенствовать поиск по большим окрестностям (LNS) с помощью управляемого машинным обучением оператора уничтожения, который использует условную порождающую модель для определения переменных, которые обещают выбирать и комбинировать. это с использованием специальной стратегии выборки, чтобы сделать фактический выбор.

  Функция относительного значения Луч обучения Поиск самой длинной общей последовательности Задача

  • M. Huber, G. R. Raidl

  • Информатика

  • 2022

  Для хотя бы частичной автоматизации этой задачи с помощью многослойного перцептрона (MLPlayer) ) как эвристическая функция, которая обучается методом обучения с подкреплением на многих случайно созданных экземплярах проблемы.

  Стохастические лучи и где их найти: трюк Gumbel-Top-k для выборки последовательностей без замены

  • W. Kool, H.V. Hoof, M. Welling

  • Информатика

    ICML

  • 2019

  Оценка BLEU и энтропия модели.

  ColdGAN: приручение языковых GAN с осторожными стратегиями выборки

  • Томас Шиалом, Пол-Алексис Дрей, Сильвен Лампри, Бенджамин Пивоварски, Якопо Стайано

  • Информатика

    NeurIPS

  • 2020

  Впервые, насколько нам известно, предлагаемый язык GAN выгодно отличается от MLE и имеет улучшения по сравнению с современными на трех генеративных задачи, а именно безусловное генерирование текста, генерирование вопросов и абстрактное обобщение.

  ПОКАЗАНЫ 1-10 ИЗ 25 ССЫЛОК

  СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантность Наиболее влиятельные документыНедавность

  Обучение с подкреплением и имитация обучения посредством интерактивного обучения без сожалений

  • Stéphane Ross, J. Bagnell

  • Информатика

    ArXiv

  • 2014

  В этой работе разрабатывается интерактивный имитационно-обучающий подход, который усиливает информацию о затратах и ​​расширяет методику. алгоритмов и предоставление единого представления о существующих методах имитации и обучения с подкреплением.

  Учитесь искать лучше, чем ваш учитель

  • Кай-Вей Чанг, А. Кришнамурти, Алех Агарвал, Хэл Дауме, Дж. Лэнгфорд

  • Информатика

    ICML

  • 2015

  Новый алгоритм обучения относительно эталонной политики, но дополнительно гарантирует низкое сожаление по сравнению с отклонениями от изученной политики: гарантия локальной оптимальности.

  Сведение имитационного обучения и структурированного прогнозирования к беспроигрышному онлайн-обучению

  • Стефан Росс, Джеффри Дж. Гордон, Дж. Багнелл

  • Информатика

    AISTATS

  • 2011

  алгоритм без сожалений в условиях онлайн-обучения и демонстрирует, что этот новый подход превосходит предыдущие подходы в двух сложных задачах имитации обучения и проблеме маркировки эталонной последовательности.

  Об изучении функций линейного ранжирования для поиска луча

  • Юэхуа Сюй, Алан Ферн

  • Информатика

    ICML ’07

  • 2007

  экспоненциально больших пространств поиска общая проблема непротиворечивости находится в NP и идентифицирует разрешимые и неразрешимые подклассы проблемы обучения.

  Непрерывное ослабление поиска луча для сквозного обучения моделей нейронной последовательности

  • Картик Гоял, Грэм Нойбиг, Крис Дайер, Тейлор Берг-Киркпатрик

  • Информатика

    AAAI

  • 2018

  оценивается на выходе поиска луча и формирует субдифференцируемую суррогатную цель путем введения новой непрерывной аппроксимации процедуры декодирования поиска луча.

  Обучение как поисковая оптимизация: методы аппроксимации с большими запасами для структурированного прогнозирования

  • Hal Daumé, D. Marcu

  • Информатика

    ICML

  • 2005

  этот интегрированный подход к обучению и декодированию может превзойти точные модели при меньших вычислительных затратах.

  Структурированный персептрон с неточным поиском

  • Лян Хуан, Супхан Файонг, Ян Го

  • Информатика

    NAACL

  • 2012

  Предлагается общая схема персептронов «фиксации нарушений» для неточного поиска с теоретической гарантией сходимости при новых условиях разделимости, которая включает и обосновывает популярную эвристику -update» для персептрона с поиском луча.

  Обучение от последовательности к последовательности как оптимизация поиска луча

  • Сэм Уайзман, Александр М. Раш

  • Информатика

    EMNLP

  • 2016

  В этой работе представлена ​​модель и схема обучения поиску луча, основанная на работе Дауме III и Марку (2005), которая расширяет seq2seq для изучения глобальных показателей последовательности и показывает, что это Система превосходит высокооптимизированную систему seq2seq, основанную на внимании, и другие базовые показатели в трех различных задачах последовательности: порядок слов, синтаксический анализ и машинный перевод.

  Запланированная выборка для прогнозирования последовательности с рекуррентными нейронными сетями

  • Samy Bengio, Oriol Vinyals, N. Jaitly, Noam M. Shazeer

  • Computer Science

    NIPS

  • 2015

  используя истинный предыдущий токен, к менее управляемой схеме, которая вместо этого в основном использует сгенерированный токен.

  Структурированное предсказание на основе поиска

  • Хэл Дауме, Дж. Лэнгфорд, Д. Марку

  • Информатика

    Машинное обучение

  • 2009

  Searn — это алгоритм интеграции поиска и обучения для решения сложных задач структурированного прогнозирования, таких как проблемы естественного языка, речи, вычислительной биологии и зрения, и поставляется с сильная, естественная теоретическая гарантия: хорошая производительность в задачах производной классификации подразумевает хорошую производительность в задаче структурированного прогнозирования.

  Глоссарий

  Определения наиболее распространенных терминов и понятий, которые помогут вам понять, спланировать и внедрить рыночный системный подход.

  Это живой, растущий глоссарий. Терминология, связанная с развитием рыночных систем, постоянно меняется: многие термины имеют несколько определений, а некоторые даже активно оспариваются.

  Подходы к рыночным системам: принципы и характеристики

  • Копирование: другие целевые предприятия, копирующие поведенческие изменения, которые были приняты теми, на кого непосредственно повлияла деятельность программы (см. DCED: Оценка системных изменений).
     
  • Основная функция: центральный набор обменов между поставщиками (сторона предложения) и потребителями (сторона спроса) товаров и услуг в основе рыночной системы. Среда обмена может быть финансовой или нефинансовой (например, через механизмы подотчетности или «установившего» и «получателя» регулирования).
     
  • Объединение: предприятий на уровнях, отличных от целевого уровня, копирующих модели поведения, которые переняли лица, затронутые программной деятельностью, или входящие в сектор или производственно-сбытовую цепочку в результате улучшения стимулов и условий, созданных (хотя бы частично) программой. Этот термин также применяется к государственным учреждениям или организациям гражданского общества, которые не принимают непосредственного участия в программе, копируют поведение тех, кто непосредственно участвует в программе, или которые меняют свое поведение в результате улучшения стимулов или созданной среды (по крайней мере, частично) по программе.
     
  • Стратегия выхода: планы, которые должны быть у фасилитаторов, чтобы сделать их окончательный выход из интервенции максимально плавным и безболезненным.
     
  • Содействие: попытка субъектов развития стать катализатором изменений в рыночной системе, не беря на себя никаких долгосрочных рыночных функций. Их роль вмешательства носит временный и каталитический характер. См. роль фасилитатора.
     
  • Инклюзивные рыночные системы: рыночные системы, которые вовлекают и приносят пользу целому ряду участников, включая бедняков, женщин, молодежь, этнические меньшинства и/или другие маргинализированные группы, которые часто исключаются или даже эксплуатируются традиционными рыночными системами.
     
  • Инновация: новое или улучшенное поведение, практика или техника, принятые участником рынка в результате вмешательства программы, которая приносит пользу бедным. Это могут быть товары или услуги и/или новые роли, поддерживающие другой способ работы.
     
  • Точка рычага: точка в системе, будь то ключевой участник, политика или отношения, где относительно небольшое количество усилий может быть приложено для создания значительных изменений в рыночной системе
     
  • Рыночная система: многофункциональная и многопользовательская система, включающая основную функцию обмена и вспомогательные функции и правила, которые выполняются и формируются различными участниками рынка.
     
  • Подходы рыночных систем: подходов к сокращению бедности, основанных на центральной идее о том, что средства к существованию бедных зависят от рыночных систем. Поэтому изменение этих рыночных систем для более эффективной и устойчивой работы в интересах бедных улучшит их средства к существованию и, следовательно, сократит бедность.
     
  • В интересах малоимущих: результат развития (например, ускорение роста или доступ к базовым услугам), выгоды от которого затрагивают бедных в большей степени, чем менее бедных.
     
  • Устойчивость: участников рынка могут адаптировать модели и институты, чтобы продолжать обеспечивать рост в интересах бедных по мере изменения рынка и внешней среды.
     
  • Вспомогательные функции: ряд функций, зависящих от контекста и сектора, которые информируют, поддерживают и формируют качество основной функции и ее способность развиваться, учиться и расти.
     
  • Вспомогательная рыночная система: рыночные системы, эффективность которых напрямую влияет на то, как ведут себя и действуют участники рынка в основной рыночной системе. Вспомогательные рыночные системы имеют свою основную функцию, вспомогательные функции и правила.
     
  • Вспомогательные правила: формальные (законы, положения и стандарты) и неформальные (ценности, отношения и социальные нормы) средства контроля, которые строго определяют стимулы и поведение участников рынка в рыночных системах.
     
  • Устойчивое развитие: продолжение выгод от вмешательства в целях развития после завершения крупной помощи в целях развития. Вероятность сохранения долгосрочных выгод. Устойчивость чистой выгоды к риску течет с течением времени.
     
  • Системное мышление: принцип обращения ко всей рыночной системе, а не только к одной ее части.
     
  • Системное изменение: преобразования в структуре или динамике системы, которые влияют на материальные условия или поведение большого числа людей.

  Проектный цикл

  • Адаптивное управление: подход к реализации программного цикла, направленный на более эффективное достижение желаемых результатов и воздействия посредством систематического, итеративного и планового использования возникающих знаний и обучения в ходе реализации стратегий, программы, проекты. См. адаптивное управление.
     
  • Атрибуция: описание причинно-следственной связи между наблюдаемыми (или ожидаемыми) изменениями и конкретным вмешательством.
     
  • Индикаторы участия: индикаторов, которые измеряют степень, в которой участники рынка взяли на себя ответственность за новые бизнес-модели, технологии, практики и изменения поведения, которые были введены и/или поддержаны вмешательством.
     
  • Диагностический процесс: метод понимания того, как работает рыночная система и почему она не может лучше обслуживать бедных, до вмешательства в нее. Цель состоит в том, чтобы выявить первопричины неэффективной работы участников рынка и функции/правила, которые больше всего нуждаются в исправлении.
     
  • Оценка: систематическая и объективная оценка текущего или завершенного проекта, программы или политики, их разработки, реализации и результатов. Цель состоит в том, чтобы определить актуальность и выполнение целей, эффективность развития, результативность, воздействие и устойчивость.
     
  • Имитационные индикаторы: индикаторов, которые измеряют масштаб или широту поддерживаемого программой изменения поведения в системе. Есть два ярких примера индикаторов подражания — скопление людей и копирование.
     
  • Карта рынка: структура, используемая для визуализации отношений и связей между всеми различными участниками рыночной системы. См. карту вашего рынка.
     
  • Мониторинг: непрерывная функция, использующая систематический сбор данных по определенным показателям для предоставления руководству и основным заинтересованным сторонам текущего вмешательства в области развития показателей степени прогресса, достижения целей и прогресса в использовании выделенных средств.
     
  • Стратегическая структура: логическая связь между различными уровнями целей (результат, результат, воздействие), которая увязывает вмешательство программы, направленное на стимулирование изменения рыночной системы, с ростом в пользу малоимущих / улучшением использования услуг и, следовательно, с сокращением бедности. См. основу для изменений.
     
  • Теория изменений: представляет собой описание стратегических рамок программы, объясняющее ряд причинно-следственных изменений после вмешательства. Это представляет собой видение программы того, как рыночные системы будут функционировать в будущем, результатов, к которым она приведет в интересах малоимущих, и ожидаемого воздействия на сокращение бедности.
     
  • Соотношение цены и качества: обычно используется для описания явного стремления обеспечить получение наилучших возможных результатов от потраченных денег.

  Сквозные вопросы

  • Среда, затронутая конфликтом: страны или регионы, где существует высокий риск возникновения насильственного конфликта; которые находятся в эпицентре насильственного конфликта; или недавно вышли из него, включая страны, классифицируемые как «постконфликтные».
     
  • Маргинализированные субъекты: субъекты, которые являются частью системы — играют в ней роли и получают от этого доход, — но которые сталкиваются с невыгодным положением из-за отсутствия у них переговорной силы, знаний, политического влияния, социального статуса, дохода и т. д.
  • Тонкие рынки: относительно неконкурентных рынков, на которых мало участников рынка и/или большое количество «отсутствующих» вспомогательных функций и правил.
     
  • Расширение экономических возможностей женщин: 9Определения 0350 обычно включают следующее: экономический прогресс; доступ к возможностям и жизненным шансам; доступ к активам, услугам и поддержке, необходимым для экономического развития; способность принимать решения в различных сферах, включая финансы домохозяйств.

  Результаты и измерение

  • Анализ вклада направлен на предоставление наилучших возможных доказательств того, как программа способствует достижению набора желаемых результатов. Это особенно полезно в ситуациях, когда традиционные схемы измерения воздействия невозможны, а также для измерения воздействия сложных программ в сложных условиях. (см. Анализ вклада, BetterEvaluation).
     
  • Стандарт DCED для измерения результатов: Донорский комитет по развитию предпринимательства (DCED) разработал стандарт DCED, в котором указаны восемь элементов успешной системы мониторинга для измерения результатов. Аудит DCED, проводимый утвержденными DCED аудиторами, включает внешнюю объективную оценку системы мониторинга, используемой в программе. Результатом аудита является согласованный отчет с процентными оценками достижения различных элементов Стандарта (см. DCED Reader).

  • Разница в разнице  – это статистический метод, используемый для измерения воздействия при использовании лечебной и контрольной групп: «Разница в разнице включает сравнение разницы до и после для группы, получающей вмешательство (где они не случайным образом) к разнице до и после для тех, кто этого не сделал».

  • Анализ намерения лечить  – это оценка людей, на которых направлено вмешательство, на основе группы, к которой они были первоначально (случайно) отнесены. Это не зависит от того, выбыли ли они из исследования, полностью ли они получали вмешательство или перешли на альтернативное вмешательство. Источник.

  • Техника инструментальных переменных  — это «опция, используемая для оценки причинно-следственного влияния переменных на вмешательство… Эта опция включает определение инструментальных переменных; переменные, которые влияют на результаты, воздействуя на ключевую независимую переменную. Эту опцию также можно использовать для контроля ошибок измерения». Источник.

  • Смешанный подход объединяет количественные и качественные подходы к теории, сбору данных, анализу и интерпретации данных. Цель состоит в том, чтобы повысить надежность данных, обоснованность выводов и рекомендаций. Подход также направлен на расширение и углубление полученного понимания процессов, с помощью которых достигаются результаты и воздействие программы, и того, как на них влияет контекст, в котором реализуется программа (см. Введение в подход смешанных методов).

  • Анализ расчета мощности  – это вероятность того, что вы сможете найти эффект при условии, что фактический эффект есть.

  • Квази-экспериментальный план исследования  предусматривает выявление воздействия путем сравнения результатов до и после для группы лечения, которая участвует в вмешательстве, с контрольной группой, которая не участвует. Кандидаты (как правило, люди) в контрольную группу отбираются на основании того, что в других отношениях они похожи на экспериментальную группу. Этот целенаправленный отбор кандидатов характерен для квазиэкспериментального плана. Это контрастирует, например, с настоящим экспериментальным подходом, когда кандидаты как в экспериментальную, так и в контрольную группы выбираются случайным образом.
    Различные варианты квазиэкспериментального плана:  
    Различие в различии (или двойное различие) : сравнение различий до и после для группы, получающей вмешательство (где они не были распределены случайным образом), с до- после разницы для тех, кто этого не сделал.
    Оценочное сопоставление: включает создание группы сравнения путем поиска соответствия для каждого человека или места в группе лечения на основе суждений исследователя о том, какие переменные важны.
    Сравнения с сопоставлением : сопоставление участников (отдельных лиц, организаций или сообществ) с неучастниками по переменным, которые считаются релевантными.
    Баллы склонности: статистическое создание сопоставимых групп на основе анализа факторов, повлиявших на склонность людей к участию в программе. Источник.
     
  • Побочные эффекты относятся к воздействию проекта на домохозяйства или отдельных лиц, которые не являются прямыми объектами проекта. Источник.
     
  • ​ Теория изменений/теория программ/логика программы/цепочки результатов: теория программ или теория изменений (ToC) объясняет, как интервенция (проект, программа, политика, стратегия) понимается как способствующая цепочка результатов, которые производят предполагаемые или фактические воздействия.