Волкова н: Волкова Наталия Никитична — пользователь, сотрудник

28 октября 2015, среда

8 февраля 2016, понедельник

4 апреля 2016, понедельник

7 апреля 2016, четверг

14 апреля 2016, четверг

23 апреля 2016, суббота

10 мая 2016, вторник

13 мая 2016, пятница

14 мая 2016, суббота

16 мая 2016, понедельник

17 мая 2016, вторник

18 мая 2016, среда

20 октября 2016, четверг

21 октября 2016, пятница

4 апреля 2017, вторник

5 апреля 2017, среда

6 апреля 2017, четверг

7 апреля 2017, пятница

10 апреля 2017, понедельник

19 апреля 2017, среда

20 апреля 2017, четверг

21 апреля 2017, пятница

24 апреля 2017, понедельник

25 апреля 2017, вторник

16 мая 2017, вторник

20 мая 2017, суббота

23 мая 2017, вторник

24 мая 2017, среда

26 мая 2017, пятница

29 мая 2017, понедельник

30 мая 2017, вторник

3 октября 2017, вторник

2 апреля 2018, понедельник

4 апреля 2018, среда

5 апреля 2018, четверг

6 апреля 2018, пятница

11 апреля 2018, среда

16 апреля 2018, понедельник

19 апреля 2018, четверг

24 мая 2018, четверг

31 мая 2019, пятница

21 ноября 2019, четверг

13 января 2020, понедельник

14 января 2020, вторник

15 января 2020, среда

17 января 2020, пятница

18 января 2020, суббота

20 января 2020, понедельник

20 марта 2020, пятница

24 марта 2020, вторник

1 апреля 2020, среда

2 апреля 2020, четверг

7 апреля 2020, вторник

9 апреля 2020, четверг

15 апреля 2020, среда

26 мая 2020, вторник

9 июня 2020, вторник

22 июня 2020, понедельник

23 июня 2020, вторник

25 июня 2020, четверг

26 июня 2020, пятница

15 сентября 2020, вторник

30 сентября 2020, среда

12 января 2021, вторник

13 января 2021, среда

15 января 2021, пятница

16 января 2021, суббота

18 января 2021, понедельник

19 января 2021, вторник

20 января 2021, среда

21 января 2021, четверг

23 февраля 2021, вторник

6 апреля 2021, вторник

9 апреля 2021, пятница

15:30 — 17:00

экз Переговоры в международной коммерческой практике и деловой этикет основная ДИСТАН.

ММ(пб) — 71

4 июня 2021, пятница

5 июня 2021, суббота

9 июня 2021, среда

10 июня 2021, четверг

15 июня 2021, вторник

16 июня 2021, среда

18 июня 2021, пятница

19 июня 2021, суббота

Извините, ваш Интернет-браузер не поддерживается.

Пожалуйста, установите один из следующих браузеров:

Google Chrome (версия 21 и выше)

Mozilla Firefox (версия 4 и выше)

Opera (версия 9.62 и выше)

Internet Explorer (версия 7 и выше)

С вопросами обращайтесь в управление информатизации ТОГУ, [email protected]

Детская музыкальная школа № 1 им. А.Н. Волковой

Волкова Антонина Никифоровна

Звание «Почётный гражданин города-героя Мурманска» 

присвоено решением городского Совета I созыва от 30.09.97 года № 9-91.

Антонина Никифоровна родилась 20 ноября 1917 года в городе Баку Азербайджанской АССР. Окончила Бакинское музыкальное училище в 1943 году. Работала в Шадринской музыкальной школе с 1950 по 1953 год. В Мурманск приехала осенью 1954 года из Баку с мужем, которого направили служить на Север. Была пианисткой в кинотеатре Родина.

Продолжала активно работать до 80. Преподавала в музыкальной школе № 1 более 45 лет.

Всегда была в центре музыкальных событий города. Её ученики — участники и лауреаты конкурсов, она всегда помогала молодым преподавателям, консультировала опытных педагогов. За период её работы свыше 100 человек стали профессиональными музыкантами, которые работают практически во всех музыкальных школах города и области. 30 выпускников Антонины Никифоровны работают в музыкальных училищах и консерваториях страны.

Её именем названа музыкальная школа №1 города Мурманска, расположенная по адресу: ул. Профсоюзов, 18.

Заслуженный работник культуры Российской Федерации (1982). Награждена медалью «За доблестный труд» (1970), значком «Отличник Министерства Культуры СССР» (1975).

Жизнь как музыка

После окончания школы Антонина поступила в Бакинское музыкальное училище. Любила музыкальные произведения Глинки, Чайковского, Мусоргского, Рахманинова, Бетховена. Любовь к музыке привела Антонину в консерваторию, где она продолжала музыкальное образование по классу фортепиано. Консерватория готовила пианистов, скрипачей, виолончелистов, артистов, певцов, преподавателей музыкальных школ и училищ.

Тогда же в жизни девушки произошло еще одно важное событие. Она встретила молодого человека, полюбила. Молодые люди поженились. Потом наступил июнь 1941 года. Началась Великая Отечественная война. Мужа Антонины – Ивана Романовича Волкова – призвали в РККА, где он занимался снабжением войск продовольствием, обмундированием. Антонина Никифоровна всегда находилась рядом с мужем. В воинских частях организовывала концертные бригады, устраивала концерты между боями, старалась вдохновить солдат, отвлечь от тяжелого ратного труда.

Так с советскими частями Антонина Никифоровна дошла до Берлина. И в радостные дни Победы ей предложили оставить свою фамилию на Рейхстаге, на что она ответила, что ее роль в Победе невелика, пусть это сделают достойные – те, кто своей кровью защитил страну от врага.

По окончании Великой Отечественной войны семья Волковых вернулась на родину. Антонина Никифоровна стала матерью и работала в Шадринской музыкальной школе.

В 1954 году предстоял переезд на новое место службы мужа – в далекий город Мурманск. Перед поездкой на Север постаралась прочитать все, что смогла найти. Боялась за детей (сына и дочь) – как они будут жить в условиях полярной ночи. Но выбора не было. Надо было ехать. По дороге в Мурманск Антонина Никифоровна плакала. Боялась замерзнуть, страшилась чужого холодного края. Соседка по купе успокаивала, что в Мурманске удивительные, добрейшие люди и город чудесный.

Действительно, в Мурманске оказалось не так трудно, как думалось. Здесь семью Волковых встретили очень радушно. Предоставили жилье. Профессиональных преподавателей музыки не хватало, и директор музыкальной школы Михаил Наумович Гринберг предложил Антонине Никифоровне 23 первоклассника. Нагрузка была серьезная. В школе приходилось бывать с восьми утра до семи вечера. После занятий в школе учительница бежала в кинотеатр «Родина». Тогда в кинотеатрах перед сеансами играли оркестры, в одном из них Антонина Никифоровна была пианисткой. Она приходила сюда не подработать – просто ей это очень нравилось. Чудесно было поднимать настроение людям, пришедшим в кинотеатр после рабочего дня отдохнуть.

Рабочий день заканчивался в 23 часа, и она бежала домой. Конечно, нагрузка была большая, но молодая женщина не унывала. Успевала все: и с детьми позаниматься, и на кухне поколдовать над котлетами. В семье Волковых была няня, и оставлять с ней детей можно было со спокойным сердцем. А потом, когда дети подросли, стали сами помогать маме.

Обилие работы притупило ностальгию по родному Баку. Потихоньку Антонина Никифоровна сживалась с Севером, с Мурманском. Вот только снег не смогла полюбить, и все летние месяцы проводила с родными на юге.

Тепло юга ей заменяли ее ученики. Как-то на досуге Антонина Никифоровна попыталась сосчитать, сколько же детей она выпустила за 45 с лишним лет работы в школе № 1. Занятие это оказалось совершенно бесперспективным. Досчитала она где-то до трехсот, а потом махнула рукой: все равно не вспомнить. Да и не в количестве дело. Главное – это то, что все эти 45 лет к ней приходили дети, чтобы научиться играть на фортепиано. Антонина Никифоровна всегда была уверена в том, что каждый ребенок талантлив. Просто нужно пробудить его способности и развить. И не случайно, что среди учеников Антонины Никифоровны свыше ста человек стали профессиональными музыкантами. В какую мурманскую музыкальную школу или музыкальное училище ни приди, везде встретишь ее бывших учеников.

Конечно, ученики бывали разные. Как-то она спросила одну из своих учениц, кем она хочет стать, когда вырастет? Ведь для того, чтобы стать учителем музыки, артисткой, концертмейстером, надо много работать. Каково же было удивление учителя после того, как она услышала ответ на свой вопрос: девочка собиралась стать маляром. Прошли годы, и труд учителя не пропал даром. Та девочка сейчас работает завучем музыкальной школы.

А разве не приятно, что молодой пианист Роман Рудометов занял первое место в международном конкурсе? Он ученик Татьяны Дмитриевны Крыловой, заведующей фортепианным отделением музыкального училища города Мурманска. А она, Татьяна Дмитриевна, – одна из первых учениц Антонины Никифоровны.

30 выпускников А.Н.Волковой работают в музыкальных училищах и консерваториях страны и ближнего зарубежья – в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Симферополе.

Антонину Никифоровну Волкову всегда отличали высочайшее профессиональное мастерство, огромное трудолюбие, требовательность и любовь к детям, ответственность, жажда нового и умение создать из ребенка творческую личность. Она не боялась использовать в своей педагогической работе музыку современных композиторов, музыку, которая воспитывала в юных музыкантах вкус, которая несла в себе хорошие мысли, добрые чувства и большую правду жизни, помогала общению и взаимному обогащению детей разных стран мира.

Действительно, музыка всегда помогала в жизни Антонине Никифоровне – и когда была война, и когда потеряла мужа. Она садилась за фортепиано и играла или включала старенький проигрыватель, ставила пластинку любимого композитора С.В.Рахманинова и слушала его концерты для фортепьяно с оркестром. Особенно она любила Концерт № 2, в котором великий пианист и композитор отобразил все предреволюционные события. В памяти всплывали события молодости, солнечный Баку…

Антонина Никифоровна Волкова прожила достойную жизнь. Полюбила Север и Мурманск. Она обладала жизнелюбием. Она не знала, что когда-то станет почетным гражданином города-героя Мурманска. После пятидесяти лет каждый день воспринимала как подарок судьбы. Радовалась тому, что ее окружало, солнышку, ученикам. Была счастлива. Любимым днем в году был тот, когда вся семья собиралась вместе. Приезжал из Москвы брат, дочь, живущая в Таллинне. Любовь к музыке Антонина Никифоровна передала своим детям: дочери Елене, сыну Владимиру и внуку Владимиру.

9 января 2002 года А.Н.Волковой не стало. Она похоронена в Мурманске.

Центр Семейной медицины ЛадаМед

Центр семейной медицины «Ладамед» — современное медицинское учреждение, где амбулаторно-поликлиническую помощь можете получить и Вы, и Ваш ребёнок.

В «Ладамед» Вам будут проведены на хорошем диагностическом оборудовании исследования, анализы, высококвалифицированные врачи проконсультируют и Вас, и Вашего ребёнка.

После постановки диагноза Вы получите рекомендации по лечению, а также можете пройти лечебные манипуляции в поликлинических (амбулаторных) условиях.

Для наших пациентов работает услуга вызова врача на дом.

В центре семейной медицины «Ладамед» Вы можете сдать анализы крови, мочи, кала.

Работает процедурный кабинет, проводятся профилактические прививки против гриппа, клещевого энцефалита, вакцинация против дифтерии и столбняка, вирусного гепатита В.

Профиль врачебных специальностей широкий:

• кардиолог (детский и взрослый),
• педиатр,
• хирург (детский и взрослый),
• эндокринолог (детский и взрослый).
• невролог (детский и взрослый),
• гастроэнтеролог,
• пульмонолог,
• аллерголог-иммунолог,
• психиатр (детский и взрослый),
• терапевт,
• нефролог,
• дерматовенеролог,
• офтальмолог (окулист),
• оториноларинголог (ЛОР),
• маммолог-онколог,
• уролог,
• ортопед-травматолог (детский),
• гинеколог (взрослый и детский)

Диагностические исследования:

• аудиометрия  слухового анализатора,
• спирометрия (исследование функции дыхания)
• флюорография,
• электрокардиография,
• электроэнцефалография,
• эхокардиоскопия,
• допплерография сосудов,
• УЗИ (ультразвуковое исследование) при беременности,
• УЗИ органов брюшной полости, почек, щитовидной железы, мочеполовых органов, суставов, молочных желез.

«ЛадаМед» — не только лечебно-диагностическая организация, но это ещё и известный центр медицинских осмотров, где сотрудники различных организаций проводят предварительные и периодические медицинские осмотры. В «ЛадаМед» Вы можете оформить медицинскую книжку, получить медицинские справки для трудоустройства, в ГИБДД, на право хранения и ношения оружия, а также справки на госслужбу, санаторно-курортные карты, для детского сада и школы.

Звоните, записывайтесь, приходите! Мы стараемся помочь каждому!

Телефон: (8332) 22-03-03; 52-53-53

ДИАГНОСТИКА СИНДРОМА ГИПЕРАНДРОГЕНИИ: ТРУДНОСТИ И ПОСЛЕДСТВИЯ | Волкова

1. Hirshfeld-Cytron J., Barnes R.B., Ehrmann D.A., Caruso A., Mortensen M.M., Rosenfield R.L.. Characterization of functionally typical and atypical types of polycystic ovary syndrome. // J Clin Endocrinol Metab. – 2009. – V.94(5). – P.1587–94. doi: 10.1210/jc.2008-2248

2. Волкова Н И., Димитриади Т.А. Диагностика синдрома гиперандрогении в реальной практике(ретроспективный анализ) // Фарматека, эндокринология. ‑ 2009. ‑ № 17. ‑ С. 48-51.

3. Costello M.F., Chapman M., Conway U. A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials on metformin coadministration during gonadotrophin ovulation induction or IVF in women with polycystic ovary syndrome. // Hum Reprod. – 2006. – V.21(6). – P.1387–1399. doi: 10.1093/humrep/dei501

4. Волкова Н.И. Гиперандрогения как междисциплинарная проблема: современные подходы к диагностике // Проблемы женского здоровья. ‑ 2009. ‑ Т.4. ‑ №4. – C.46-55.

5. Bouchard Ph. Hyperandrogenism: Hospital Saint Antoine and University Pierre et Marie Curie // Hirsutism. European NeuroEndocrine Association Congress, 22-25 September, 2010.

6. Martin K.A., Chang R.J., Ehrmann D.A., Ibanez L., Lobo R.A., Rosenfield R.L. et al. Evaluation and Treatment of Hirsutism in Premenopausal Woman: An Endocrine Society Clinical Practice Guideline. // J Clin Endocrinol Metab. – 2008. – V.93(4). – P.1105- 20. doi: 10.1210/jc.2007-2437

7. Carruthers M., Trinick T.R., Wheeler M.J. The validity of androgen assays. // Aging Male. 2007. – V.10(3). – P.165-72. doi: 10.1080/13685530701483738

8. Jameson J.L., De Groot L.J. Endocrinology: Adult and Pediatric. Seventh Edition. ‑ Elsevier Inc., 2016.

9. Speiser P.W., Azziz R., Baskin L.S., Ghizzoni L., Hensle T.W., Merke D.P. et al. Congenital Adrenal Hyperplasia Due to Steroid 21-hydroxylase Deficiency: An Endocrine Society Clinical Practice Guideline. // J Clin Endocrinol Metab. – 2010. – V.95(9). – P.4133-60. doi: 10.1210/jc.2009-2631, 2010.

10. Национальное руководство по эндокринологии. Под ред. Дедова И.И. – Москва, 2008

11. Волкова Н. И., Рымашевский А.Н., Димитриади Т.А. Клиническое использование алгоритма диагностики синдрома гиперандрогении у женщин репродуктивного возраста // Мать и Дитя в Кузбассе. ‑ 2011. ‑ № 1. ‑ С.28-30.

12. Эндокринология. Под ред. Николаса А. Буна, Ники Р. Колледжа, Брайана Р. Уолкера, Джона А.А. Хантера; пер. с англ. под ред. Г.А. Мельниченко, В.В. Фадеева. – М.: ООО «Рид Элсивер», 2009

13. Kenneth G.S., Furst D.E. Major side effects of systemic glucocorticoids // Uptodate. ‑ 2015. Доступно по: http://www.uptodate. com/contents/major-side-effects-of-systemic-glucocorticoids.Ссылка активна на 08.11.2016.

Прогрессирование заболевания у пациентов с муковисцидозом, получавших ивакафтор: данные национальных регистров США и Великобритании

Задний план: Ивакафтор является первым в классе препаратов, модуляторов CFTR, которые нацелены на основной дефект при муковисцидозе (CF). В этом долгосрочном наблюдательном исследовании безопасности оценивалось прогрессирование заболевания CF у пациентов, получавших ивакафтор, в реальных условиях на срок до 5 лет.

Методы: Данные из существующих реестров пациентов с МВ в США и Великобритании использовались для оценки лонгитюдных паттернов функции легких, статуса питания, легочных обострений и госпитализаций, диабета, связанного с МВ (CFRD), и синегнойной палочки в когортах сравнения, получавших ивакафтор, по сравнению с нелеченными, сопоставимых по возрасту, пол и тяжесть заболевания.

Полученные результаты: Анализы в США включали 635 пациентов, получавших ивакафтор, и 1874 препарата сравнения, за которыми наблюдали в течение 5 лет с первого года появления на рынке (2012-2016).Оценка паттернов исходов от исходного уровня до лечения (2011 г.) до 5-го года (2016 г.) показала, что по сравнению с препаратами сравнения у пациентов, получавших ивакафтор, лучше сохранялась функция легких (среднее изменение прогнозируемого процента ОФВ ₁ , -0,7 процентных пункта с ивакафтором по сравнению с -8,3 процентных пункта в компараторах) и улучшенный статус питания (изменение среднего индекса массы тела +2,4 кг / м ² с ивакафтором против +1,6 кг / м ² в компараторах). У американских пациентов, получавших ивакафтор, частота обострений и госпитализаций в каждый из 5 лет наблюдения была значительно ниже по сравнению с исходным уровнем до лечения и препаратами сравнения. Также наблюдались благоприятные тенденции в распространенности CFRD и P. aeruginosa. Результаты небольшого реестра Великобритании были аналогичны и соответствовали данным, полученным в США.

Выводы: Это обсервационное исследование представляет собой крупнейший продольный анализ пациентов, получавших ивакафтор, в реальных условиях. Полученные данные подтверждают модификацию заболевания путем модуляции CFTR с помощью ивакафтора.

Ключевые слова: Осложнения МВ; Прогрессирование заболевания CF; CFTR; Модулятор CFTR; Ивакафтор.

А. П. Бресткин, И. Л. Брик, Р. И. Волкова, Н. Н. Годовиков, М. И. Кабачник, Н. Е. Теплов, “Антихолестеразные свойства $ \ mathrm {O}, \ mathrm {O} $ — диэтил — $ \ mathrm {S} $ — [($ \ beta $ -арилметиламино) -тил] тиофосфаты и их метилсульфометилаты ”, Докл.

ХИМИЯ Антихолестеразные свойства $ \ mathrm {O}, \ mathrm {O} $ — диэтил — $ \ mathrm {S} $ — [($ \ beta $ -арилметиламино) -тил] тиофосфаты и их метилсульфометилаты А.Бресткин П. ab , Брик И. Л. ab , Волкова Р. И. ab , Годовиков Н. Н. ab , Кабачник М. И. ab , Теплов Н.Е. ba a Институт элементоорганических соединений им. А.Н. Несмеянова АН СССР, Москва b Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И. М. Сеченова Полный текст: PDF-файл (489 kB) Поступила: 01. 02.1965 Образец цитирования: А. П. Бресткин, И. Л. Брик, Р. И. Волкова, Н. Н. Годовиков, М. И. Кабачник, Н. Е. Теплов, “Антихолестеразные свойства $ \ mathrm {O}, \ mathrm {O} $ — диэтил — $ \ mathrm {S} $ — [($ \ beta $ -арилметиламино) -тил] тиофосфаты и их метилсульфометилаты ”, Докл. Акад. АН СССР, 163: 2 (1965), 365–368 Цитирование в формате AMSBIB \ RBibitem {BreBriVol65} \ by А. ~ П. ~ Бресткин, И.~ Л. ~ Брик, Р. ~ И. ~ Волкова, Н. ~ Н. ~ Годовиков, М. ~ И. ~ Кабачник, Н. ~ Е. ~ Теплов \ paper Антихолестеразные свойства препарата $ \ mathrm {O}, \ mathrm {O} $ - диэтил - $ \ mathrm {S} $ - [($ \ beta $ -арилметиламино) -тил] тиофосфаты и их метилсульфометилаты \ jour Докл. Акад. АН СССР \ 1965 \ том 163 \ вып.2 \ pages 365--368 \ mathnet {http://mi.mathnet.ru/dan31347} Варианты соединения: http: //mi. mathnet.ru / eng / dan31347 http://mi.mathnet.ru/eng/dan/v163/i2/p365 Цитирующие статьи в Google Scholar: Русские цитаты, Цитаты на английском языке Статьи по теме в Google Scholar: Русские статьи, Английские статьи

Количество просмотров: Эта страница: 46 Полный текст: 34

Лотта Волкова раскрывает свое сотрудничество с adidas

Неприязнь в диалогах Girls превратилась в интернет-мем: « Я думаю, что могу быть голосом своего поколения; или, по крайней мере, голос поколения »- это правда о Lotta Volkova , хотя стилист, вероятно, не станет с этим справляться.Наряду с Демной Гвасалией в Vetements, а затем в Balenciaga , Волкова была невидимой рукой, которая двигала моду в сторону пост-нормкорного образа. Ее работа в Vetements была в равной степени субкультурой и стереотипом, продвигая извращенные взгляды на рабочую, клубную и уличную одежду наряду с грязным гламуром в высшие эшелоны моды. «Стилист обладает отношением и взглядом, который одновременно раскален, трудно справиться и соответствует эстетике Vetements« плохой вкус-хороший вкус », которая преобладает над модой», — Vogue писал о ней в 2016 году.Она рассказала о том, как ее воспитание в Владивостоке , Россия повлияло на ее взгляд на одежду, а не на моду. Теперь она объединилась с одним из символов постсоветского стиля России, adidas , над коллекцией одежды и аксессуаров прет-а-порте.

« Adidas обратился ко мне около двух лет назад с идеей поработать вместе над неопределенным проектом», — говорит она Vogue, отмечая своего более известного сотрудника: «Мне интересно реализовать ваши идеи в более широком спектре аудитории.«Я чувствую, что Adidas всегда был рядом, — говорит она. «Я имею в виду, что это была ссылка в восточноевропейской культуре, а также в западных субкультурах, интерпретируемая по-разному. И его влияние вышло далеко за пределы спорта или даже модной среды. Например, я люблю тех детей из Russia , которые татуируют полосы Adidas на себе, или сбривают их на голове, или превращают эти полосы в огромные наклейки, рекламируя свои машины. ”

Этот субкультурный элемент присутствует в предметах сотрудничества, идущих вразрез с реальной линией.Платья со стрейч-коньками носят поверх чулок с тройными полосками, спортивные костюмы переосмыслены как комбинезоны-бойлеры, а вездесущие босоножки-шлепанцы бренда дополнены каблуком-танкеткой. Купальник и соответствующая шапочка для плавания, как в изображении волн, — это своего рода лагерь, своего рода ирония, и полностью идеальны для Олимпиады, если бы только мероприятие не было перенесено на 2021 год

Эти вещи могут показаться почти модными Сначала пародия, но каждая из них базируется на обширном архиве бренда. Волкова называет «самые ранние предметы одежды, которые когда-либо производила Adidas» в качестве ориентира для своих дизайнов. «Например, зеленый спортивный костюм был вдохновлен первым спортивным костюмом, когда-либо созданным Adidas», — объясняет она. « Что касается обуви, мне было интересно узнать, создавала ли когда-нибудь Adidas туфли на каблуке, и мы обнаружили мюли с трилистником, которые послужили источником вдохновения для Adilette [клин]. Кроме того, мне нравится практичный подход «сделай сам», который вдохновил меня на создание ветровок с помощью аппаратных застежек-молний ».

Волкова опубликовала тизер коллаборации в своем Instagram ранее сегодня, и реакция на ее дизайнерский дебют — или возрождение, может быть, когда она создавала коллекцию под названием Lotta Skeletrix в середине нулевых — в подавляющем большинстве положительные.«Небеса», — написал Марк Джейкобс, с которым Волкова работала над его линией The Marc Jacobs .

«В зависимости от вашего стиля, эти предметы можно сочетать с повседневной одеждой или носить с головы до ног, сохраняя при этом шикарный, непринужденный вид, вдохновленный спортивной одеждой», — начинает она. «Например, мне нравится носить комбинезон на молнии с балетками Chanel или любыми высокими каблуками. Купальник со сверхвысокой посадкой может быть отличным верхом, который можно носить с юбками, брюками или любыми низами, а также с функциональными купальными костюмами.

Что касается того, куда мода движется дальше, она говорит, что надеется, что это «более разнообразное, осознанное, экспериментальное счастливое место». Вот куда она идет: с должным образом запущенным проектом Adidas, она отправляется на летние каникулы.

Эта статья была ранее опубликована на Vogue Runway , здесь

Подробнее на Vogue Youtube:

Светлана Волкова — ACL Anthology

2021

pdf нагрудник abs
Оценка устойчивости модели обнаружения обмана к языковым вариациям
Мария Гленски | Эллин Эйтон | Робин Косби | Дастин Арендт | Светлана Волкова
Труды девятого международного семинара по обработке естественного языка для социальных сетей

С ростом использования алгоритмических суждений, основанных на машинном обучении, критически важно разрабатывать модели, устойчивые к изменяющимся или управляемым входным данным. Мы предлагаем обширный анализ устойчивости модели к языковым вариациям при обнаружении ложных новостей, что является важной задачей в контексте распространения дезинформации в Интернете. Мы рассматриваем две задачи прогнозирования и сравниваем три современных внедрения, чтобы выделить устойчивые тенденции в производительности модели, ошибочные классификации с высокой степенью достоверности и сбои с высокой степенью воздействия. Измеряя эффективность враждебных стратегий защиты и оценивая восприимчивость модели к состязательным атакам с использованием текста с измененными символами и словами, мы обнаруживаем, что символьные или смешанные ансамблевые модели являются наиболее эффективными средствами защиты, а тактики атак, основанные на возмущении персонажей, более успешны.

pdf нагрудник abs
Оценка устойчивости нейронной модели для машинного понимания
Winston Wu | Дастин Арендт | Светлана Волкова
Труды 16-й конференции Европейского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: основной том

Мы оцениваем устойчивость нейронной модели к состязательным атакам с использованием различных типов пертурбаций лингвистических единиц — символа и слова, и предлагаем новый метод стратегического развития. возмущения на уровне предложения.Мы экспериментируем с разным количеством возмущений, чтобы проверить достоверность модели и степень ошибочной классификации, а также сравнить производительность модели с различными встраиваемыми версиями BERT и ELMo на двух тестовых наборах данных SQuAD и TriviaQA. Мы демонстрируем, как улучшить производительность модели во время состязательной атаки с помощью ансамблей. Наконец, мы анализируем факторы, влияющие на поведение модели при атаке противника, и разрабатываем новую модель для прогнозирования ошибок во время атак. Наши новые результаты показывают, что (а) в отличие от BERT, модели, использующие встраивание ELMo, более восприимчивы к состязательным атакам, (b) в отличие от слов и перефразирований, пертурбации символов влияют на модель больше всего, но их легче всего компенсировать состязательной тренировкой, (c ) возмущения слов приводят к более достоверным ошибкам классификации по сравнению с пертурбациями на уровне предложений и символов, (г) тип вопроса и типовая длина ответа (чем длиннее ответ, тем больше вероятность, что он будет неправильным) является наиболее предсказуемым из ошибки модели в состязательной обстановке и (e) выводы о поведении модели зависят от набора данных.

pdf нагрудник abs
CrossCheck: быстрая, воспроизводимая и интерпретируемая оценка модели
Дастин Арендт | Чжуани Шоу | Праша Шреста | Эллин Эйтон | Мария Гленски | Светлана Волкова
Труды второго семинара по науке о данных с участием человека в цикле: развитие языка

Оценка, выходящая за рамки совокупных показателей эффективности, например F1-оценка имеет решающее значение как для установления надлежащего уровня доверия к моделям машинного обучения, так и для определения направлений для будущих улучшений моделей.В этой статье мы демонстрируем CrossCheck, интерактивную возможность для быстрого сравнения моделей и анализа воспроизводимых ошибок. Мы описываем инструмент, обсуждаем детали дизайна и реализации и представляем три варианта использования NLP — распознавание именованных сущностей, понимание прочитанного и обнаружение кликбейтов, которые демонстрируют преимущества использования инструмента для оценки модели. CrossCheck позволяет пользователям принимать обоснованные решения при выборе между несколькими моделями, определять, когда модели верны и для каких примеров, исследовать, допускают ли модели те же ошибки, что и люди, оценивать обобщаемость моделей и выделять ограничения, сильные и слабые стороны моделей. Кроме того, CrossCheck реализован в виде виджета Jupyter, который обеспечивает быструю и удобную интеграцию в существующие рабочие процессы разработки моделей.

2020

pdf нагрудник abs
На пути к надежному обнаружению обмана: сравнительный анализ устойчивости модели в разных доменах, модальностях и языках
Мария Гленски | Эллин Эйтон | Робин Косби | Дастин Арендт | Светлана Волкова
Труды 3-го Международного семинара по слухам и обману в социальных сетях (RDSM)

Оценка устойчивости модели имеет решающее значение при разработке заслуживающих доверия моделей не только для более глубокого понимания поведения модели, ее сильных и слабых сторон, но и для развития будущего модели, которые являются обобщаемыми и устойчивыми в ожидаемых средах, с которыми модель может столкнуться при развертывании.В этой статье мы представляем структуру для измерения устойчивости модели для важной, но сложной задачи классификации текста — обнаружения ложных новостей. Мы оцениваем устойчивость модели к данным вне домена, особенностям конкретных модальностей и языкам, отличным от английского. Наше исследование сосредоточено на трех типах моделей: модели LSTM, обученные на нескольких наборах данных (кросс-домен), несколько слитных моделей LSTM, обученных с изображениями и текстом и оцененных с помощью трех современных внедрений, BERT ELMo и GloVe (Cross -Modality) и модели CNN на уровне персонажей, обученные на нескольких языках (Cross-Language).Наш анализ показывает значительное снижение производительности при тестировании нейронных моделей на данных вне домена и на языках, отличных от английского, что может быть смягчено с помощью разнообразных обучающих данных. Мы обнаружили, что с дополнительным содержимым изображения в качестве входных данных встраивание ELMo дает значительно меньше ошибок по сравнению с BERT или GLoVe. Что наиболее важно, в этой работе не только тщательно анализируется надежность модели обмана, но и предоставляется структура этого анализа, которая может быть применена к новым моделям или расширенным наборам данных в будущем.

pdf bib
Труды четвертого семинара по обработке естественного языка и вычислительной социальной науке
Дэвид Бамман | Дирк Хови | Дэвид Юргенс | Брендан О’Коннор | Светлана Волкова
Материалы четвертого семинара по обработке естественного языка и вычислительной социальной науке

pdf нагрудник abs
Понимание и точное измерение лингвистических и стилистических свойств обмана посредством генерации и перевода
Эмили Салдана | Апарна Гаримелла | Светлана Волкова
Материалы 13-й Международной конференции по генерации естественного языка

Массовая цифровая дезинформация — один из главных рисков современного общества.Сотни моделей и лингвистических анализов были сделаны для сравнения и сопоставления вводящего в заблуждение и достоверного контента в Интернете. Однако большинство моделей не удаляют смешивающий фактор темы или повествования при обучении, поэтому полученные модели учатся четкому тематическому разделению вводящего в заблуждение и достоверного содержания. Мы изучаем возможность использования двух стратегий, чтобы отделить тематическое предвзятость от моделей, чтобы понять и явно измерить лингвистические и стилистические свойства контента от вводящего в заблуждение по сравнению с достоверным.Во-первых, мы разрабатываем условные генеративные модели для создания новостного контента, который характерен для разных уровней достоверности. Мы выполняем многомерную оценку производительности модели, имитируя стили и лингвистические различия, которые различают новости с разной степенью достоверности, с использованием показателей машинного перевода и моделей классификации. Мы показываем, что даже несмотря на то, что генеративные модели могут имитировать стиль и язык исходного контента, дополнительные условия как для категории новостей, так и для темы приводят к снижению производительности.Во втором подходе мы выполняем «передачу» в стиле обмана, переводя обманчивый контент в стиль достоверного контента и наоборот. Расширяя более ранние исследования, мы демонстрируем, что, когда обманчивый контент обусловлен темой, он короче, менее читаем, более предвзят и более субъективен, чем заслуживающий доверия контент, а переход стиля от обманчивого к достоверному контенту является более сложной задачей, чем в противоположном направлении.

2019

pdf bib
Труды третьего семинара по обработке естественного языка и вычислительной социальной науке
Светлана Волкова | Дэвид Юргенс | Дирк Хови | Дэвид Бамман | Орен Цур
Труды третьего семинара по обработке естественного языка и вычислительной социальной науке

2018

pdf нагрудник abs
RuSentiment: расширенный набор данных анализа настроений для социальных сетей на русском языке
Анна Роджерс | Алексей Романов | Анна Румшиски | Светлана Волкова | Михаил Гронас | Алекс Грибов
Материалы 27-й Международной конференции по компьютерной лингвистике

В этом документе представлен новый набор данных RuSentiment для анализа тональности постов в социальных сетях на русском языке и новый набор подробных рекомендаций по аннотациям, которые можно расширить на другие языки.RuSentiment в настоящее время является крупнейшим в своем классе для русского языка, с 31 185 сообщениями, аннотированными с каппой Флейса 0,58 (3 аннотации на сообщение). Чтобы разнообразить набор данных, было предварительно отобрано 6950 сообщений с активной стратегией стиля обучения. Мы сообщаем результаты базовой классификации, а также выпускаем самые эффективные вложения, обученные на токенах 3,2 млрд русскоязычных постов ВКонтакте.

pdf нагрудник abs
Выявление и понимание реакции пользователей на обманчивые и надежные источники социальных новостей
Мария Гленски | Тим Венингер | Светлана Волкова
Труды 56-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 2: Краткие статьи)

В эпоху социальных новостей важно понимать типы реакций, которые вызываются новостными источниками с разным уровнем знаний. авторитет.В данной работе мы стремимся лучше понять, как пользователи реагируют на надежные и вводящие в заблуждение источники новостей в двух популярных и очень разных платформах социальных сетей. С этой целью (1) мы разрабатываем модель для классификации реакций пользователей на один из девяти типов, таких как ответ, уточнение, вопрос и т. Д., И (2) мы измеряем скорость и тип реакции на достоверные и вводящие в заблуждение новости. источники для 10,8 млн сообщений в Twitter и 6,2 млн комментариев на Reddit. Мы показываем, что существуют значительные различия в скорости и типе реакции между надежными и вводящими в заблуждение источниками новостей в Twitter, но гораздо меньшие различия на Reddit.

pdf нагрудник abs
Прогнозирование использования иностранного языка из сообщений в социальных сетях только на английском языке
Светлана Волкова | Стивен Рэншоус | Лоуренс Филлипс
Труды конференции 2018 г. Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка, том 2 (краткие статьи)

Социальные сети известны своим мультикультурным и многоязычным взаимодействием, естественным продуктом которого является это смешивание кода. Ораторы, говорящие на нескольких языках, смешивают языки, на которых пишут твиты, чтобы обратиться к разной аудитории, выразить определенные чувства или привлечь внимание. В этой статье представлен крупномасштабный анализ 6 миллионов твитов, созданных 27 тысячами многоязычных пользователей, говорящих на 12 других языках, помимо английского. Мы полагаемся на этот корпус для построения моделей прогнозирования, позволяющих сделать вывод о языках, отличных от английского, на которых пользователи говорят исключительно из своих английских твитов. В отличие от задачи идентификации на родном языке, мы полагаемся на большое количество неформальных сообщений в социальных сетях, а не на эссе ESL. Мы сравниваем предсказательную силу современных моделей машинного обучения, обученных на лексических, синтаксических и стилистических сигналах, с моделями нейронных сетей, извлеченными из представлений слов, символов и байтов, извлеченных из твитов только на английском языке.Мы сообщаем, что контент, стиль и синтаксис являются наиболее предсказуемыми из неанглийских языков, на которых пользователи говорят в Twitter. Модели нейронных сетей, извлеченные из байтовых представлений пользовательского контента в сочетании с трансферным обучением, обеспечивают лучшую производительность. Наконец, анализируя межъязыковой перенос — влияние неанглоязычных языков на различные уровни лингвистической деятельности на английском языке, мы представляем новые данные о стилистических и синтаксических вариациях между носителями 12 языков в социальных сетях.

2017

pdf нагрудник abs
Правда разных оттенков: анализ языка в фальшивых новостях и проверка политических фактов
Ханна Рашкин | Ынсол Чой | Джин Йеа Джанг | Светлана Волкова | Еджин Чой
Материалы конференции 2017 года по эмпирическим методам обработки естественного языка

Мы представляем аналитическое исследование языка средств массовой информации в контексте проверки политических фактов и обнаружения фейковых новостей. Мы сравниваем язык реальных новостей с языком сатиры, мистификаций и пропаганды, чтобы найти лингвистические характеристики ненадежного текста.Чтобы исследовать возможность автоматической политической проверки фактов, мы также представляем тематическое исследование, основанное на PolitiFact. com, с использованием их суждений о фактах по 6-балльной шкале. Эксперименты показывают, что хотя проверка фактов в СМИ остается открытым вопросом для исследований, стилистические подсказки могут помочь определить правдивость текста.

pdf нагрудник abs
Внутренняя и внешняя оценка пространственно-временных текстовых представлений в потоках Twitter
Лоуренс Филлипс | Кайл Шаффер | Дастин Арендт | Натан Ходас | Светлана Волкова
Материалы 2-го семинара по репрезентативному обучению для НЛП

Язык в социальных сетях — это динамическая система, постоянно развивающаяся и адаптирующаяся, слова и концепции быстро появляются, исчезают и меняют свое значение.Эти изменения можно оценить с помощью словесных представлений в контексте, во времени и в разных местах. Было предложено несколько методов для отслеживания этих пространственно-временных изменений, но не существует общего метода для оценки качества этих представлений. Предыдущая работа в основном была сосредоточена на качественной оценке, которую мы улучшаем, предлагая набор визуализаций, которые выделяют изменения в текстовом представлении как в пространстве, так и во времени. Мы демонстрируем полезность новых пространственно-временных репрезентаций для изучения и характеристики конкретных аспектов корпуса твитов, собранных из европейских стран за двухнедельный период вокруг террористических атак в Брюсселе в марте 2016 года.Кроме того, мы количественно оцениваем пространственно-временные представления, вводя их в последующую задачу классификации — прогнозирование типа события. Таким образом, наша работа является первой, которая обеспечивает как внутреннюю (качественную), так и внешнюю (количественную) оценку текстовых представлений для пространственно-временных тенденций.

pdf bib
Труды второго семинара по НЛП и вычислительным социальным наукам
Дирк Хови | Светлана Волкова | Дэвид Бамман | Дэвид Юргенс | Брендан О’Коннор | Орен Цур | А.Сеза Догруёз
Труды второго семинара по НЛП и вычислительным социальным наукам

pdf нагрудник abs
Многоязычные коннотационные фреймы: тематическое исследование социальных сетей для целевого анализа и прогноза настроений
Ханна Рашкин | Эрик Белл | Еджин Чой | Светлана Волкова
Материалы 55-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 2: Краткие статьи)

Люди во всем мире реагируют на основные события реального мира через социальные сети. Чтобы изучить целевые общественные настроения на многих языках и в разных географических регионах, мы вводим многоязычные коннотационные рамки: расширение английских коннотационных рамок Рашкина и др. (2016) с 10 дополнительными европейскими языками, сосредоточив внимание на подразумеваемых настроениях среди участников мероприятия, вовлеченных в кадр. В качестве примера мы представляем крупномасштабный анализ целевых настроений общественности по отношению к значимым событиям и организациям с использованием 1,2 миллиона многоязычных фреймов коннотации, извлеченных из Twitter.

pdf нагрудник abs
Отделение фактов от вымысла: лингвистические модели для классификации подозрительных и достоверных новостных сообщений в Twitter
Светлана Волкова | Кайл Шаффер | Джин Йеа Джанг | Натан Ходас
Протоколы 55-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 2: Краткие статьи)

Согласно опросам Pew, 62% взрослого населения США получают новости в социальных сетях (Gottfried and Shearer, 2016). По данным декабрьского опроса, 64% U.С. взрослые заявили, что «сфабрикованные новости» вызвали «большую путаницу» в отношении фактов текущих событий (Barthel et al., 2016). Сфабрикованные истории в социальных сетях, от умышленной пропаганды до мистификаций и сатиры, не только серьезно влияют на глобальную стабильность, но и вносят свой вклад в эту путаницу. В этой работе мы строим модели прогнозирования, позволяющие классифицировать 130 тысяч новостных сообщений как подозрительные или проверенные, а также прогнозировать четыре подтипа подозрительных новостей — сатира, мистификации, кликбейт и пропаганда.Мы показываем, что модели нейронных сетей, обученные содержимому твитов и взаимодействиям в социальных сетях, превосходят лексические модели. В отличие от предыдущей работы по обнаружению обмана, мы обнаружили, что добавление функций синтаксиса и грамматики к нашим моделям не улучшает производительность. Включение лингвистических функций улучшает результаты классификации, однако функции социального взаимодействия являются наиболее информативными для более детального разделения четырех типов подозрительных новостных сообщений.

pdf bib
ESTEEM: Новая структура для качественной оценки и визуализации пространственно-временных вложений в социальных сетях
Дастин Арендт | Светлана Волкова
Материалы ACL 2017, Демонстрации системы

2016

pdf bib
Прогнозирование удаления учетной записи в Рунете: пример подозрительных учетных записей Twitter, активных во время российско-украинского кризиса
Светлана Волкова | Эрик Белл
Труды второго семинара по вычислительным подходам к обнаружению обмана

pdf bib
Труды Первого семинара по НЛП и вычислительным социальным наукам
Дэвид Бамман | А.Сеза Догруз | Джейкоб Эйзенштейн | Дирк Хови | Дэвид Юргенс | Брендан О’Коннор | Алиса О | Орен Цур | Светлана Волкова
Труды Первого семинара по НЛП и вычислительной социальной науке

pdf bib
Вывод воспринимаемой демографии на основе эмоционального тона пользователя и эмоционального контраста пользователя и окружающей среды
Светлана Волкова | Йорам Бахрах
Протоколы 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи)

2015

pdf bib
Прогнозная аналитика социальных сетей
Светлана Волкова | Бенджамин Ван Дурм | Дэвид Яровски | Йорам Бахрах
Протоколы конференции 2015 г. Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: Учебные тезисы

2014

pdf bib
Труды совместного семинара по социальной динамике и личным атрибутам в социальных сетях
Alice Oh | Бенджамин Ван Дурм | Дэвид Яровски | Орен Цур | Светлана Волкова
Материалы совместного семинара по социальной динамике и личностным атрибутам в социальных сетях

pdf bib
Вывод политических предпочтений пользователей из потоковой передачи
Светлана Волкова | Глен Копперсмит | Бенджамин Ван Дурм
Протоколы 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи)

pdf bib
Материалы студенческой исследовательской мастерской ACL 2014
Екатерина Кочмар | Энни Луи | Светлана Волкова | Джордан Бойд-Грабер | Билл Бирн
Протоколы студенческого исследовательского семинара ACL 2014

2013

pdf bib
Изучение процедурных диалоговых систем под легким контролем
Светлана Волкова | Паллави Чоудхури | Крис Квирк | Билл Долан | Люк Зеттлемойер
Протоколы 51-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные документы)

pdf bib
Изучение настроений в социальных сетях: поиск подсказок субъективности из многоязычных потоков в Twitter
Светлана Волкова | Тереза ​​Уилсон | Дэвид Яровски
Протоколы 51-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 2: Краткие статьи)

pdf bib
Изучение демографических языковых вариаций для улучшения многоязычного анализа настроений в социальных сетях
Светлана Волкова | Тереза ​​Уилсон | Дэвид Яровски
Труды конференции 2013 года по эмпирическим методам обработки естественного языка

pdf нагрудник
Учимся соотносить буквальные и сентиментальные описания визуальных свойств
Марк Яцкар | Светлана Волкова | Асли Челикйылмаз | Билл Долан | Люк Зеттлемойер
Труды конференции 2013 г. Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка

2012

pdf bib
CLex: Словарь для изучения ассоциаций цвета, понятий и эмоций в языке
Светлана Волкова | Уильям Б.Долан | Тереза ​​Уилсон
Труды 13-й конференции Европейского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики

Вдохновляясь семьей, Волкова ждет еще одной медали в Пекине | НОВОСТИ

Москва, Россия Перед чемпионатом мира прошлого лета в Осаке лишь горстка преданных сторонников Екатерины Волковой считала ее фаворитом в беге с препятствиями на 3000 метров. Естественно, фаворитом на золото была рекордсменка мира в этой изнурительной гонке Гульнара Самитова.И Самитова изо всех сил старалась произвести такое впечатление на всех, при любом случае повторяя, что «все под контролем».

Но Волковой было странное ощущение, что это не совсем так. Она внимательно наблюдала за соперницей и поняла, что даже на тренировках Самитовой далеко не на высоте. Поэтому Волкова, или Катя, как ее называют друзья, решила бросить вызов предполагаемому №1 в Осаке. Тренеры сборной России планировали завоевать две медали, причем золото якобы достанется Самитовой, а второе — Волковой или третьей россиянке в команде Татьяне Петровой.

Многие соотечественники Волковой жаловались, что жара и влажность в Осаке невыносимы. Некоторые даже придерживались мнения, что это было похоже на «сущий ад». Как это ни странно, Волкова не разделяла этой господствующей точки зрения. Конечно, это было далеко от рая, но, выбирая между ужасной жарой Осаки и арктическим холодом, она выбрала бы жару.

Сын Даниил — ее движущая сила

Влажность на нее не повлияла и к началу финала она чувствовала себя довольно спокойно.И даже стремительный темп Самитовой на начальных этапах конкурса никак не повлиял на Волкову. О чем она думала в тот момент?

«Может, вы мне не поверите, но все мои мысли были сосредоточены на моем трехлетнем сыне Данииле», — сказала она. «Это прекрасное создание, которому приходится выдерживать столько невзгод, потому что я почти все время вдали от него. А иногда даже чувствую себя виноватым. Когда я была беременна на девятом месяце, я пошла в церковь и крестилась.И я ношу этот маленький православный крестик с именем Даниила, и я чувствую его на груди во время гонок ».

После родов Даниила Волкова сказала, что ей казалось, что она родилась заново. Но тем не менее Волкова пробыла дома недолго.

Жертвоприношение мужа и отца

Люди на ее тренировочном стадионе были поражены, увидев, как она каждый день так интенсивно бегает. Ее муж Артем Мостров был среди немногих, кто не только понял жену, но даже принес жертву.Член сборной России, он участвовал в Олимпийских играх 2000 года в Сиднее в беге на 800 метров. Но он бросил заниматься спортом и много времени уделял их сыну. Было ясно, что у Волковой больше шансов на победу на ее дистанции, чем у него. Эти ожидания оправдались довольно скоро, когда она выиграла свою первую «серьезную» медаль на чемпионате мира 2005 года в Хельсинки, завоевав серебро. Она призналась, что в Хельсинки ей было больше счастья, чем в Осаке, где она выиграла титул чемпиона мира.

Но для этого ей пришлось бросить сына и месяцами оставаться в разных тренировочных лагерях. И муж старался не подвести ее и не оставить одну. Иногда им даже удавалось оставаться вместе с маленьким Даниилом на сборах, где отец заботился о сыне. Но большую часть времени Даниил оставался с бабушкой и дедушкой. Такова судьба сына чемпиона.

Лучшие показатели в Осаке

В Осаке после того, как Самитова не смогла подавить своих соперниц, впереди вышла Волкова.Она неслась к подиуму, как чудовищный танк, оставляя преследующую стаю далеко позади. Преимущество было невероятным: на пути к победе 9: 06.57 Волкова успела оглянуться на своих соперниц и даже подняла руку в знак славной победы. Некоторые обозреватели даже обвинили Волкову в халатном отношении к соперницам. Другие думали, что это стоило ей мирового рекорда (Самитова 9: 01.59) и бонуса за мировой рекорд в размере 100 000 долларов.

«Но все было не так», — пояснила Волкова.«Желаю, чтобы на финише был со мной национальный флаг России. Но это было не так, поэтому я поднял руку, чтобы отпраздновать победу и поприветствовать японских зрителей, которые поддержали меня со всем возможным энтузиазмом. И деньги для меня мало что значат в тот момент славы. Я не тот, кто ставит целью бить рекорды. Это задача Гульнары Самитовой, которая к этому стремится. Трудно устанавливать рекорды в такой обстановке, когда стадион забит возбужденными болельщиками, а моей единственной целью было выиграть золото.”

«Дом там, где мой сын»

Некоторые считают себя людьми мира. Волкова называет себя «человеком моей страны». Она живет в центре древней Руси в Курске, а также в Казани, столице Республики Татарстан. Но она предпочитает говорить, что ее постоянным местом жительства является то место, где в любой момент находится ее сын Даниил. И она снова и снова повторяет, что после рождения Даниила она ожила. Раньше ее считали «использованным материалом»: другими словами, ее 30-летние считали слишком старой, чтобы быть серьезным претендентом на медали.Но она доказала, что это совсем не так.

Нет прогнозов для Пекина

Соперничество россиян в беге с препятствиями колоссально. Пытаясь обсудить свои шансы на летние Олимпийские игры, она отказалась делать какие-либо прогнозы. Волкова настаивает на том, что только в России есть пять или шесть бегунов, которые будут ожесточенно бороться за путевки в Пекин для трех команд. И она скромно добавляет, что даже ее золото в Осаке не гарантирует место в команде.Но, несмотря на соперничество, личные отношения между соперниками очень дружеские. Например, медалистка из Осаки Петрова считается всеобщим другом, а Волкова желает Самитовой всего наилучшего, а также нового мирового рекорда. Они даже снимают комнату в тренировочном лагере во Владивостоке перед Осакой.

Итак, этим летом они снова будут сражаться за золото. И, возможно, сама мысль о том, что она бежит ради сына Даниила, даст Волковой дополнительное преимущество, которое ей понадобится в битве.

Николай Долгополов и Ростислав Орлов для IAAF

Люминесценция кристаллов иодида ртути

Оксана Волкова — Альбомы, рисунки — Классическая музыка Наксоса.