Missouri Üniversitesi Tıp Fakültesi ve MU Health Care'den araştırmacılar tarafından yürütülen ve COVID-19 enfeksiyonunu şiddetli olarak geçiren ABD'li 9.000'den fazla hastadan elde edilen verilere dayanan bir çalışma, hastaların ilk pozitif testinden sonra yeniden enfeksiyon süresinin ortalamada 3.5 ay olduğu; ancak bu ağır hastaların %1'den daha azının hastalığa yeniden yakalandığını gösterdi.^[1]

Araştırmacılar, ABD'deki 62 sağlık tesisinden gelen verileri incelemek için MU Veri Bilimi ve Bilişim Enstitüsü ve Tiger Sağlık İnovasyonu Enstitüsü ile birlikte çalıştı. Şiddetli COVID-19 enfeksiyonu olan 9.119 hastanın 63'ünün (%0.7) virüsü ikinci kez kaptığını ve ortalama yeniden enfeksiyon süresi 116 gün olduğunu buldular. Yeniden enfekte olan 63 kişiden ikisi (%3.2) öldü. "Beyaz olmayan" olarak sınıflandırılan hastaların, yeniden enfeksiyon geçirme riskinin beyaz hastalardan daha fazla olduğu görüldü. MU Tıp Fakültesi'nde klinik nöroloji profesörü olan baş araştırmacı Adnan I. Qureshi, şöyle diyor:

Ulusal Bilim Eğitimi Merkezi ve Penn Eyalet Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından 678 ortaokul öğretmeninin katılımıyla yapılan yeni bir çalışma, fen öğretmenlerine yönelik geliştirilen temsili bir anket aracılığıyla, ortaokul seviyesinde evrim eğitimini araştırmaya yönelik ilk sistematik girişim olma niteliği taşıyor.^[1]

Ankete göre, ortaokul fen öğretmenleri ortalamada evrimi anlatmaya 14.6 saat (yaklaşık 3 haftalık) ders süresi ayırıyor. Kıyas olması açısından, lise biyoloji öğretmenleri evrime ortalama 18.6 saat (yaklaşık 4 haftalık) ders süresi ayırıyorlar.

Son teknolojiyle geliştirilen 30 farklı IPCC iklim modeli, Kuzey Yarımküre ve özellikle de Avrupa için önemli ölçüde farklı iklimler öngörmektedir. Bu modellerin tepki aralığına yönelik olarak yapılan bir analiz, farklılıkların yalnızca (normalde varsayıldığı gibi) atmosferik değişikliklerle değil, çoğunlukla tekil bir modelin Kuzey Atlantik okyanus akıntılarındaki değişikliklerin simülasyona nasıl dahil edildiğine bağlı olduğunu ortaya koymaktadır. İtalya Ulusal Araştırma Konseyi, Atmosfer Bilimleri ve İklim Enstitüsü ve meslektaşları tarafından hazırlanan çalışma, bugün Nature Communications'da yayınlandı ve Kopenhag Üniversitesi tarafından koordine edilen Avrupa bilim işbirliği TiPES'in bir parçası.

Tüm iklim modelleri, detaylar konusunda bazı farklılık gösterir. Atmosferik basınç, bulut örtüsü, sıcaklık gradyanları, deniz yüzeyi sıcaklıkları ve daha pek çok değişken gibi değişkenler, her model için biraz farklı etkileşime girecek şekilde ayarlanmıştır. Bu, birçok modelin tahminlerinin de değiştiği anlamına gelir.

Güney Danimarka Üniversitesi'nden Fernando Colchero ve Kuzey Karolina'daki Duke Üniversitesi'nden Susan Alberts tarafından yönetilen ve 14 ülkedeki 42 kurumdan araştırmacıları içeren bir çalışma, her türün nispeten sabit bir yaşlanma hızının olduğunu ileri süren "değişmeyen oranda yaşlanma hipotezi" adı verilen yaşlanma teorisine yönelik yeni bakış açıları sağlıyor. İstatistik ve matematiğin popülasyon biyolojisi sahasında uygulamaları konusunda uzman olan ve aynı zamanda Güney Danimarka Üniversitesi Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde doçent olan Colchero, şöyle diyor:

Dokuz insan popülasyonundaki doğum ve ölüm modellerini, vahşi doğada ve hayvanat bahçelerinde yaşayan goriller, şempanzeler ve babunlar da dahil olmak üzere insan olmayan 30 primat popülasyonundan alınan bilgilerle karşılaştırarak, daha önceden sunulmamış bir veri zenginliğine ulaştık ve değişmeyen oranda yaşlanma hipotezine ışık tutabildik.

Yırtıcı kuşların merkezi sayılan Dörtdivan, Bolu ve Beypazarı, Ankara lokasyonlarında kaydettiğimiz yetişkin bireyler.

Eski Dünya Akbabaları'ndan olan sakallı akbaba, Türkiye'de popülasyonu olan 4 akbaba türünden birisidir. Uzunluğu 94-125 cm arasında değişmektedir. Kütlesi 4.5-7 kg aralığındadır. Kanat açıklığı ise 231-283 cm arasında değişen uzunluğa sahiptir. Dişiler erkeklerden ortalama olarak biraz daha büyüktür. Çoğu akbabadan farklı olarak kafa kısmı tüylüdür. Bunun sebebinin beslenme alışkanlığındaki farklılık olmasından kaynaklanır.