Целью данного исследования было изучение связи между личностными характеристиками и курительным поведением в двух различных культурных группах: в Шри-Ланке и России. Для измерения личностных качеств участников была использована опросник "Большая пятерка", и оценены уровень невротизма, добросовестности, экстраверсии, открытости опыту и приятность. Кроме того, баллы по состоянию и признакам тревожности были собраны с помощью State Trait Anxiety Inventory, а стресс измерялся с помощью Perceived Stress Scale. В ходе исследования была выдвинута гипотеза, что курильщики будут иметь более высокие показатели экстраверсии, невротизма, тревожности и стресса, а также более низкие показатели добросовестности и приятности, чем никогда не курившие в обеих выборках. Также было предположено, что личностные характеристики будут отличаться у курильщиков из России и Шри-Ланки. Данные были собраны из Шри-Ланки и России в общей сложности для 344 участников. Для исследования различий ANCOVA с возрастом в качестве ковариата была проведена между курящими в настоящее время и никогда не курившими в обеих выборках, а также между курильщиками в настоящее время из Шри-Ланки и России. Полученные результаты: как среди жителей Шри-Ланки, так и среди россиян показатели добросовестности были значительно ниже у курящих. Уровень удовлетворенности ниже у курильщиков в России; в Шри-Ланке не было обнаружено различий. Состояние тревоги выше у курильщиков в России, в то время как тревога выше у никогда некурящих в Шри-Ланке. Воспринимаемый стресс выше у курильщиков, нет различий в Шри-Ланке. Остальные особенности были незначительны в обеих группах. Кроме того, не было обнаружено никаких различий между курильщими Шри-Ланки и России, за исключением личностной тревожности, причем у Шри-ланкийцев личностная тревожность выше. В заключение следует отметить, что модели курения в разных культурах могут быть разными. Результаты также показывают, что российские и шри-ланкийские модели курения отличаются от того, что предлагается в литературе для других стран. Поэтому крайне важно проводить больше исследований с недостаточно изученными культурами, чтобы лучше понять поведение курильщиков в этой стране и, следовательно, помочь разработать более эффективные стратегии вмешательства. / The aim of this study was to examine the association between personality characteristics and smoking behaviour in two distinct cultural groups, in SriLanka and Russia. To measure personality traits of the participants, the Big Five Inventory was used and scores for neuroticism, conscientiousness, extraversion, openness to experience, and agreeableness were collected. In addition, the scores for state and trait anxiety were collected using the State Trait Anxiety Inventory and stress was measured using the Perceived Stress Scale. The study hypothesized that current smokers would have higher extraversion, neuroticism, anxiety, and stress scores, and lower scores of conscientiousness and agreeableness, than never smokers in both samples. It also hypothesized that personality characteristics would differ between Russian and Sri Lankan current smokers. Data was collected from Sri Lanka and Russia for a total of 344 participants. To investigate the differences an ANCOVA with age as a covariate was run between current and never smokers in both samples and between SriLankan and Russian current smokers.

Объект исследования – кибер-физические системы, подверженные различным инцидентам, отказам и сбоям в своей работе. Цель работы – разработка модели машинного обучения для определения корневых причин сбоев в производственной системе, а также исследование возможности использования машинного обучения для определения причин будущих сбоев. Методы исследования: сбор, анализ и синтез данных, сравнение, обобщение, классификация, аналогия, эксперимент, измерение, описание. Результаты работы: разработана и обучена модель машинного обучения для анализа корневых причин инцидентов производственной установки методом классификации на выбранном наборе «сырых» данных небольшого объема с последующей проверкой качества ее работы на тестовых данных. Область применения – обучение модели корневым причинам инцидентов (отказов, сбоев) производственных систем на имеющихся данных с последующим оперативным обнаружением причин аномальной работы систем в тандеме с работой алгоритма по автоматическому обнаружению и прогнозированию аномалий. / The object of research is cyber-physical systems that are susceptible to various incidents, failures and malfunctions in their operation. The goal of the work is to develop a machine learning model to determine the root causes of failures in a production system, as well as to explore the possibility of using machine learning to determine the causes of future failures. Research methods: collection, analysis and synthesis of data, comparison, generalization, classification, analogy, experiment, measurement, description. Results of the work: a machine learning model was developed and trained to analyze the root causes of incidents in a production facility using the classification method on a selected set of small-volume “raw” data, followed by checking the quality of its work on test data. Scope of application: training a model for the root causes of incidents (failures, failures) of production systems using available data, followed by prompt detection of the causes of abnormal operation of systems in tandem with the work of the algorithm for automatic detection and prediction of anomalies.