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Quelle est l'histoire du suivi du temps ?

Quelle est l'histoire du suivi du temps ?


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Pourquoi l'homme a-t-il décidé de suivre le temps ? comment l'homme a-t-il découvert le temps pour la première fois ? et quand et comment ont-ils ressenti quelque chose appelé le temps ? il y a quelques suppositions mais je veux savoir s'il y a quelque chose d'enregistré à partir de là.

Parce que le concept de « temps » est si étrange, même maintenant, il est si étrange et abstrait pour moi et il est créé par l'homme, il n'existait pas avant que nous ne le définissions. alors il m'est venu à l'esprit, comment les gens créer tel concept.

PS: ma question n'est PAS un doublon de celle-ci


Quand ont-ils commencé à « ressentir » ne peut pas être répondu (et ne se rapporte pas à l'histoire au sens strict. Cela s'est certainement produit à l'époque préhistorique. Vous ne pouvez rien planifier sans un certain sentiment du temps. Peut-être que certains animaux ont également « ressentir le temps » , comment pouvons-nous savoir?)

Mais quand les gens ont commencé à suivre, on peut probablement expliquer. Pas plus tard qu'avec le début de l'agriculture. Lorsqu'on fait de l'agriculture, il faut connaître la période de l'année, quand planter. Pour cela, il faut regarder le ciel, observer divers phénomènes, et compter les jours. Il faut savoir combien de jours il reste avant l'été suivant, et si vous avez assez de nourriture jusqu'à la prochaine récolte. Donc, l'une des choses les plus fondamentales pour un humain est de savoir combien de jours il y a dans une année. De gros efforts ont donc été déployés pour déterminer cela avec une grande précision.

Peut-être que cela a commencé encore plus tôt : ces gens qui vivaient de chasse et de cueillette avaient également besoin d'une notion de la saison de l'année. Pour suivre la migration saisonnière des animaux, etc.

Quelque temps après l'invention de l'agriculture, l'écriture a été inventée et les gens ont commencé à enregistrer des périodes plus longues, à compter les années, etc. D'ailleurs, toutes les preuves montrent que l'écriture a été inventée pour suivre les produits agricoles et leur distribution.

Pour des périodes plus courtes qu'une journée, la position approximative du Soleil dans le ciel était suffisante pour une estimation grossière du temps dans la plupart des civilisations. Avec le développement de sociétés plus sophistiquées, des mesures plus précises étaient nécessaires et des horloges à eau ont été inventées.


Même la réponse involontaire consistant à couvrir votre visage si quelque chose vous vole vers vous est fondée sur une cause et un effet, c'est-à-dire deux événements qui se déroulent en séquence. Par cette définition, il me semble que le temps a été « découvert » avant même que les humains ne soient impliqués.


Niveau 2 : Utilisateurs intermédiaires

Apprenez à collecter, suivre, automatiser et générer des rapports sur le travail.

Avec le journal d'activité, vous pouvez rapidement voir qui a fait quoi dans une feuille ou qui a consulté un tableau de bord pour la dernière fois, c'est-à-dire que vous pouvez obtenir une piste d'audit des modifications et des suppressions de divers éléments sur une feuille et mieux comprendre ce que vos collaborateurs prennent des mesures sur la feuille. Vous pouvez également voir qui a consulté et apporté des modifications générales à un rapport ou à un tableau de bord.

REMARQUE : Cette fonctionnalité est incluse dans les forfaits Business et Enterprise éligibles. Pour plus d'informations sur les forfaits et les tarifs, y compris les fonctionnalités incluses avec quels forfaits, veuillez consulter notre page Tarifs.

Actions suivies dans le journal d'activité

Utilisez le journal d'activité pour suivre les actions courantes telles que :

  • Qui a consulté la feuille, le rapport ou le tableau de bord.
  • Qui a été partagé ou non partagé à partir d'une feuille, d'un rapport ou d'un tableau de bord.
  • Feuilles uniquement : quel type de modifications ont été apportées et les spécificités des modifications, par exemple : à la ligne 4, Sally Smart a modifié le statut de « En cours » à « Terminé »
  • Le nom de la personne qui a effectué le changement.
  • L'heure et la date auxquelles les modifications ont été apportées.
  • Partage de l'espace de travail

REMARQUE : Les modifications apportées aux données des cellules et des lignes d'un rapport n'apparaîtront que dans le journal d'activité des feuilles sources, et non dans le journal d'activité du rapport.

ASTUCE : le journal d'activité affichera les modifications de cellule les plus récentes, mais si vous souhaitez voir l'historique complet d'une cellule particulière, vous pouvez cliquer avec le bouton droit sur la cellule et afficher son historique de cellule. (Voir Affichage de l'historique des cellules pour plus d'informations sur l'historique des cellules.)

Afficher les entrées du journal d'activité

Ouvrez le journal d'activité pour afficher les enregistrements de diverses actions de feuille qui ont été effectuées par des collaborateurs.

  1. Cliquez sur Déposer dans la barre de menus.
  2. Sélectionner Afficher le journal d'activité pour afficher la fenêtre Afficher le journal d'activité.

Dans la fenêtre Afficher le journal d'activité, vous aurez une visibilité sur les différentes actions de la feuille, telles que qui a supprimé des lignes et quand, ou quand un utilisateur a affiché la feuille. Lors de l'ouverture initiale de la fenêtre, elle affichera les sept derniers jours d'événements.

Vous pouvez filtrer le journal d'activité pour afficher plus facilement l'historique que vous souhaitez.

REMARQUE : certaines organisations créent ou utilisent des solutions personnalisées qui exploitent l'interface de programmation d'applications (API) Smartsheet. L'application Smartsheet Pivot en est un exemple. Si l'API influence le contenu d'une feuille, vous verrez le API - Application intégrée image à côté de la colonne de date.

Filtrer les entrées du journal d'activité

Vous pouvez utiliser des filtres dans le journal d'activité pour n'afficher que les entrées souhaitées. Appliquez un filtre qui vous montre l'activité pour une plage de dates spécifique, vous montre un type d'action spécifique ou les personnes spécifiques qui ont été actives sur la feuille.

REMARQUE : lorsque vous fermez le journal d'activité, vos filtres seront automatiquement effacés. Les filtres du journal d'activité ne peuvent pas être enregistrés ou partagés avec d'autres collaborateurs sur la feuille.

Pour appliquer des filtres au journal d'activité :

  1. Ouvrez le journal d'activité et sélectionnez Filtres dans le coin supérieur gauche de la fenêtre Journal d'activité pour développer les options de filtrage.
  2. Sélectionnez l'un des éléments suivants :
    • Action—Le type d'activité. (Par exemple, la ligne a été supprimée.)
    • Collaborateurs—Qui a effectué l'activité.
    • Plage de dates—Le groupe de dates dont vous souhaitez afficher l'activité.
  3. Sélectionner Appliquer.

Si vous devez effacer les filtres, cliquez sur Effacer les filtres (à côté de la Appliquer bouton).

REMARQUE : certaines actions ne peuvent pas être attribuées à un nom d'utilisateur Smartsheet. Par exemple, si une personne n'est pas connectée à Smartsheet et que cette personne télécharge une pièce jointe à partir d'une ligne qui lui a été envoyée par e-mail, Smartsheet suivra et enregistrera l'activité, mais l'entrée de journal affichera un nom d'utilisateur de [email protected]

Exporter le journal d'activité

Vous pouvez télécharger le journal d'activité de l'élément pour conserver un enregistrement supplémentaire de l'activité de la feuille. Chaque téléchargement du journal d'activité est limité à un maximum de 90 jours des données d'activité de la feuille.

Pour exporter un journal d'activité :

  1. Ouvrez l'élément.
  2. Cliquez sur Fichier > Afficher le journal d'activité.
  3. Sélectionner un Date de début et Date de fin dans le Plage de dates filtre. Vous devez sélectionner un Plage de dates avant de télécharger le journal d'activité.
  4. Vous pouvez également sélectionner des options supplémentaires dans les filtres Action et Collaborateur.
  5. Clique le Télécharger en bas de la fenêtre Journal d'activité.

Smartsheet enverra un e-mail à l'adresse e-mail que vous utilisez avec Smartsheet qui contient un lien que vous utiliserez pour accéder au fichier téléchargé.

Le fichier journal d'activité sera téléchargé sur votre ordinateur au format .csv.

Actions du journal d'activité expliquées

Certaines actions répertoriées dans le journal d'activité décrivent un changement global, mais ne fournissent pas de contexte sur les détails de ce changement. Vous trouverez ci-dessous quelques actions que vous pourriez voir et ce qu'elles signifient.

Vue Carte : Carte réorganisée et Vue Carte : Cartes réorganisées indirectement

Vue Carte : Cartes réorganisées signifie que vous avez manuellement glissé et déposé une ou plusieurs cartes d'une position à une autre, soit vers une piste différente, soit vers une position différente dans la même piste.

Vue Carte : Cartes réordonnées indirectement signifie que les cartes ont été déplacées par tout autre moyen. Par exemple, lorsque vous glissez-déposez manuellement une carte vers n'importe quelle position, soit dans la même voie, soit vers une voie différente, d'autres cartes sont indirectement déplacés vers des positions supérieures ou inférieures en conséquence. Les cartes peuvent également être réorganisées indirectement lorsque vous apportez des modifications aux vues Grille et Gantt, par exemple en affectant une tâche à une autre personne ou en modifiant l'option Liste déroulante pour une ligne.

Qui peut afficher le journal d'activité

L'accès au journal d'activité dépend de votre niveau d'autorisation de partage. Le moment le plus ancien auquel vous pouvez voir les activités suivies dépend de la date à laquelle vous avez été partagé pour la dernière fois sur la feuille.

REMARQUE : Les tableaux de bord n'ont pas de niveau d'autorisation de partage Éditeur. Seuls les administrateurs et le propriétaire peuvent afficher le journal d'activité pour les tableaux de bord.

Niveau d'autorisation de partage Peut afficher le journal d'activité Peut exporter le journal d'activité Voir l'activité suivie à partir de cette date/heure
Propriétaire* Oui Oui Création de l'article
Administrateur (sous licence)** Oui Oui Afficher et exporter à partir de la dernière fois que vous avez été partagé vers l'élément
Administrateur (sans licence) Non Non -
Éditeur (sous licence)** Oui Non Afficher (mais pas exporter) à partir de la dernière fois que vous avez été partagé avec l'élément
Éditeur (sans licence) Non Non -
Visionneuse (sous licence ou sans licence Non Non -

*Si vous transférez la propriété d'une feuille, le nouveau propriétaire verra tout le journal d'activité, à partir du moment où la feuille a été créée.

** Si vous êtes mis à niveau vers les autorisations de partage Administrateur (sous licence) ou Éditeur (sous licence), vous pourrez voir les entrées du journal d'activité à partir du moment où vous avez été partagé pour la première fois sur la feuille. Consultez notre article Niveaux d'autorisation de partage pour plus de détails sur les différentes autorisations de partage de feuilles.


Dimensions du temps

Tout comme je l'ai décrit ci-dessus, le temps est une notion assez difficile en modélisation. Cependant, j'ai sauté l'aspect le plus gênant des modèles temporels. Nous avons tous appris, ne serait-ce que par de mauvais livres de science-fiction, que le temps est la quatrième dimension. Le problème, c'est que c'est faux.

Je trouve que la meilleure façon de décrire ce problème est avec un exemple. Imaginez que nous ayons un système de paie qui sait qu'un employé a un taux de 100 $/jour à partir du 1er janvier. Le 25 février, nous exécutons la paie avec ce taux. Le 15 mars, nous apprenons qu'à compter du 15 février, le taux de l'employé est passé à 211 $/jour. Que doit-on répondre lorsqu'on nous demande quel était le tarif du 25 février ?

Dans un sens, nous devrions répondre 211 $, puisque maintenant nous savons que c'était le taux. Mais souvent, nous ne pouvons pas ignorer que le 25 février, nous pensions que le taux était de 100 $, après tout, c'est à ce moment-là que nous avons effectué la paie. Nous avons imprimé un chèque, lui a envoyé, et il l'a encaissé. Tout cela s'est produit en fonction du montant de son taux. Si le fisc nous a demandé son taux le 25 février, cela devient important.

En fait, nous pouvons penser qu'il y a effectivement deux histoires du taux de rémunération de Dinsdale qui sont importantes pour nous. L'histoire que nous connaissons maintenant et l'histoire que nous connaissions le 25 février. En effet, en général, nous pouvons dire qu'il n'y a pas seulement un historique du taux de rémunération de Dinsdale pour chaque jour dans le passé, mais il existe également un historique des historiques de rémunération de Dinsdale. les taux. Le temps n'est pas la quatrième dimension, ce sont les quatrième et cinquième dimensions !

Je pense à la première dimension comme temps réel: l'heure à laquelle quelque chose s'est passé. La deuxième dimension est temps record, le temps que nous l'avons su. Chaque fois que quelque chose arrive, il y a toujours ces deux temps qui viennent avec. L'augmentation de salaire de Dinsdale avait une date réelle du 15 février et une date d'enregistrement du 15 mars. De même, lorsque nous demandons quel était le taux de rémunération de Dinsdale, nous devons vraiment fournir deux dates : une date d'enregistrement et une date réelle.

date d'enregistrementdate réelleLe taux de Dinsdale
1 janv.1 janv.100 $/jour
25 février25 février100 $/jour
14 mars25 février100 $/jour
15 mars1 janv.100 $/jour
15 mars25 février211 $/jour

Nous pouvons penser aux deux dimensions comme ceci. L'histoire réelle regarde en arrière dans le temps réel. Si je regarde mon historique actuel, je vois que le salaire de Dinsdale était de 100 $ jusqu'au 15 février, date à laquelle il est passé à 211 $. Cependant, c'est l'histoire réelle d'aujourd'hui en un temps record. Si je regarde l'historique réel du 25 février, alors Dinsdale a été payé 100 $ à partir du 1er janvier, et les 211 $ n'y sont jamais entrés. Chaque jour (strictement chaque point de temps) en un temps record a une histoire réelle. Ces histoires sont différentes lorsque nous découvrons que les choses que nous pensions être vraies ne le sont plus.

Sous un autre angle, nous pouvons dire que chaque jour de l'histoire actuelle a une histoire record. L'historique des records nous dit comment notre connaissance de ce jour a changé au fil du temps. Ainsi, le 25 février en temps réel a un historique record qui indique que jusqu'au 15 mars, le salaire de Dinsdale était de 100 $, date à laquelle il atteint 211 $.

Prenons cet exemple un peu plus loin Supposons que nous effectuons les ajustements correspondants dans une exécution de paie le 26 mars. Le 4 avril, on nous dit que les informations précédentes de l'employé étaient erronées et que le taux a été en fait modifié à 255 $ le 15 février. Maintenant, comment répondons-nous à la question « quel était le taux du salarié le 25 février ? ».

J'ai vu des développeurs adultes se mordre la tête face à ce genre de choses. Mais une fois que vous vous rendez compte que tout se résume à cette notion de deux dimensions, alors les choses commencent à devenir beaucoup plus simples. Une façon de visualiser cela pour étendre le tableau précédent

date d'enregistrementdate réelletaux de l'employé
1 janv.1 janv.100 $/jour
25 février25 février100 $/jour
14 mars25 février100 $/jour
15 mars1 janv.100 $/jour
15 mars25 février211 $/jour
26 mars25 février211 $/jour
4 avr.1 janv.100 $/jour
4 avr.25 février255 $/jour

Si nous regardons notre historique réel actuel (c'est-à-dire l'historique réel dont la date d'enregistrement est aujourd'hui), nous dirions que le salaire de Dinsdale était de 100 $ à partir du 1er janvier et est passé à 255 $ le 15 février. Pour l'historique réel actuel, le taux de 211 $ ne ne se produisent pas du tout parce que cela n'a jamais été vrai. Si nous regardons l'historique réel du 26 mars, nous verrions le salaire de Dinsdale à 100 $ jusqu'au 15 février, où il est passé à 211 $. Dans l'histoire réelle du 26 mars, le taux de 255 $ n'est jamais arrivé parce que nous ne le savions pas encore.

Nous pouvons également penser à l'historique des records du 25 février. Maintenant, cet historique des records indique que le taux était de 100 $ (ce jour-là) jusqu'au 15 mars, date à laquelle il est passé à 211 $. Puis le 4 avril, il est passé à 255 $.

Une fois que vous avez compris les deux dimensions, il devient alors beaucoup plus facile de réfléchir au problème, mais effrayant de penser que vous devez mettre en œuvre ce genre de choses. Heureusement, il existe un certain nombre de choses que vous pouvez faire pour simplifier les choses en ce qui concerne la mise en œuvre.

La première simplification est qu'il n'est pas difficile d'utiliser Audit Log pour faire face à ces changements. Tout ce que vous avez à faire est d'enregistrer à la fois la date d'enregistrement et la date réelle dans le journal avec chaque entrée. Ce simple exercice est suffisant pour garder n'importe quel journal efficace sur les deux dimensions, et je pense qu'il vaut la peine d'être fait même si vous ne vous souciez que de l'une d'entre elles.

La deuxième simplification est que vous ne voulez souvent pas que votre modèle gère les deux dimensions. L'important ici est de savoir ce que vous avez dans votre modèle et celui que vous laissez dans Audit Log.

Si nous voulons garder une histoire des choses où nous voulons savoir comment les choses ont changé au fil du temps, mais ne nous soucions pas du moment où nous avons appris des changements, nous dirions que c'était réel-temporel. Donc, si je conserve une trace de l'adresse d'un employé, je pourrais choisir de la conserver en tant que propriété temporelle réelle. Pour les systèmes d'information qui sont là pour aider les requêtes en ligne, cela fonctionne bien car lorsque vous accédez à une base de données, vous souhaitez généralement connaître l'historique réel.

Les faits temporels d'enregistrement apparaissent lorsque vous avez un système qui fait des choses comme produire des factures en fonction de l'état des objets. Ces choses conduisent à des questions sur la façon dont la facture a été calculée, ce qui vous amène à avoir besoin de savoir à quoi ressemblait l'état et l'objet lorsque la facture a été calculée. Les faits temporels d'enregistrement peuvent souvent être comparés à un système de contrôle de version dans un logiciel où vous pouvez revenir en arrière et dire « à quoi ressemblait ce fichier le 1er avril ? »

Bien sûr, il y a des moments où vous avez besoin des deux dimensions à la fois - c'est ce qu'on appelle des faits bi-temporels. Les informations essentiellement bi-temporelles ont toujours besoin des deux dates.

La bi-temporalité est la solution complète, mais cela vaut toujours la peine de réfléchir à des moyens de la contourner. Un exemple vient du calcul de la facture. Si vous voulez savoir pourquoi un projet de loi est devenu ce qu'il était, une possibilité est d'avoir une base de données entièrement bi-temporelle. Cependant, il est souvent préférable de conserver une trace détaillée des calculs lors du calcul de la facture. Cela satisfait l'exigence d'une manière beaucoup plus simple qu'un modèle d'objet bi-temporel.


Recherche par chaîne de titres

Un acte est un document juridique utilisé pour transférer la propriété d'un terrain et d'une propriété. L'examen de tous les actes concernant votre maison ou autre propriété est un grand pas pour en savoir plus sur son histoire. En plus de fournir les noms des propriétaires, les actes peuvent fournir des informations sur les dates de construction, les changements de valeur et d'utilisation, et même des plans de parcelles. Commencez par l'acte pour les propriétaires actuels de la propriété et remontez d'un acte à l'autre, chaque acte fournissant des détails sur qui a transmis la propriété à qui. Cette liste de propriétaires successifs est connue sous le nom de « chaîne de titres ». Bien que souvent un processus fastidieux, une recherche de titre est la meilleure méthode pour établir une chaîne de propriété pour une propriété.

Commencez votre recherche d'actes en apprenant où ils ont été enregistrés et stockés pour l'heure et le lieu qui vous intéressent. Certaines juridictions commencent même à mettre ces informations en ligne, ce qui vous permet de rechercher des informations sur les propriétés actuelles par adresse ou par propriétaire. Ensuite, visitez le registre des actes (ou l'emplacement où les actes sont enregistrés pour votre région) et utilisez l'index des concessionnaires pour rechercher le propriétaire actuel dans un index des acheteurs. L'index vous fournira un livre et une page où se trouve une copie de l'acte réel. Un certain nombre de bureaux des actes de comté aux États-Unis offrent même un accès en ligne à des copies d'actes actuels et parfois historiques. Le site Web gratuit de généalogie FamilySearch propose également de nombreux actes historiques en ligne au format numérique.


En 30 av. J.-C., il y avait jusqu'à 13 types de cadrans solaires différents utilisés en Grèce, en Asie Mineure et en Italie.

Les clepsydres ou horloges à eau ont été parmi les premiers appareils de chronométrage qui n'utilisaient pas le soleil ou le passage des corps célestes pour calculer le temps. L'un des plus anciens a été trouvé dans la tombe de l'ancien roi égyptien Amenhotep Ier, enterré vers 1500 av. Vers 325 av. Une horloge à eau légèrement différente libérait de l'eau à un débit régulé dans un bol jusqu'à ce qu'elle coule. Ces horloges étaient courantes dans tout le Moyen-Orient et étaient encore utilisées dans certaines parties de l'Afrique au début du 20 e siècle. On ne pouvait pas compter sur eux pour dire l'heure plus précisément qu'une assez grande fraction d'heure.

Des horloges à eau mécanisées plus élaborées et impressionnantes ont été développées entre 100 av. et 500 après JC par les horlogers et astronomes grecs et romains. La complexité supplémentaire visait à rendre le débit plus constant en régulant la pression, offrant des affichages plus sophistiqués du passage du temps. Certaines horloges à eau sonnaient des cloches et des gongs, d'autres ouvraient des portes et des fenêtres pour montrer de petites figures de personnes, ou déplaçaient des pointeurs, des cadrans et des modèles astrologiques de l'univers. En savoir plus sur le chronométrage romain.

Un astronome grec, Andronikos, a supervisé la construction de la Tour des Vents à Athènes au premier siècle av. Cette structure octogonale montrait aux chercheurs et aux acheteurs du marché à la fois des cadrans solaires et des indicateurs d'heure mécaniques. Il comportait une clepsydre mécanisée 24 heures sur 24 et des indicateurs des huit vents dont la tour tire son nom, et il affichait les saisons de l'année et les dates et périodes astrologiques.

En Extrême-Orient, l'horlogerie astronomique/astrologique mécanisée s'est développée de 200 à 1300 après JC. Les clepsydres chinois du IIIe siècle ont entraîné divers mécanismes qui illustraient les phénomènes astronomiques. L'une des tours d'horloge les plus élaborées a été construite par Su Sung et ses associés en 1088 après JC. Le mécanisme de Su Sung incorporait un échappement à eau inventé vers 725 après JC.

La tour de l'horloge Su Sung, haute de plus de 9 mètres, possédait une sphère armillaire en bronze pour les observations, un globe céleste à rotation automatique et cinq panneaux avant avec des portes qui permettaient de voir des mannequins qui sonnaient des cloches ou des gongs, et tenaient des tablettes indiquant l'heure ou à d'autres moments particuliers de la journée.

Tour de l'horloge de Su Sung, ca. 1088



Horloge a eau


Tour des Vents, Athènes, Grèce

L'horloge mécanique a probablement été inventée dans l'Europe médiévale. Des arrangements intelligents d'engrenages et de roues ont été conçus qui tournaient par des poids qui leur étaient attachés. Comme les poids étaient tirés vers le bas par la force de gravité, les roues étaient obligées de tourner lentement et régulièrement. Une aiguille bien fixée aux roues marquait les heures.

Ces horloges sont devenues courantes dans les églises et les monastères et pouvaient être utilisées pour indiquer quand sonner les cloches pour les prières régulières ou la fréquentation de l'église. (Le mot même "clock" vient du français cloche, signifiant "bell.")

Finalement, les horloges mécaniques ont été conçues pour sonner l'heure et même sonner le quart d'heure. Cependant, ils n'avaient qu'une aiguille des heures et n'étaient pas fermés. Même les meilleures de ces horloges gagneraient ou perdraient jusqu'à une demi-heure par jour.

Une avancée technologique est venue avec l'invention de l'horloge à ressort vers 1500-1510, attribuée à Peter Henlein de Nuremberg, en Allemagne. Parce que ces horloges pouvaient tenir sur un manteau ou une étagère, elles sont devenues très populaires parmi les riches. Cependant, ils ont eu quelques problèmes de chronométrage, car l'horloge a ralenti lorsque le ressort moteur s'est déroulé. Le développement de l'horloge à ressort a été le précurseur d'un chronométrage précis.

En 1582, le scientifique italien Galilée, alors adolescent, avait remarqué le balancement des lustres d'une cathédrale. Il lui sembla que le mouvement de va-et-vient était toujours le même, que la balançoire soit grande ou petite. Il a chronométré le balancement avec son pouls et a ensuite commencé à expérimenter avec des poids oscillants. Il a découvert que le « pendule » était un moyen de marquer avec précision de petits intervalles de temps.

Une fois que Galilée eut fait la découverte, le battement régulier du pendule devint la source la plus précise utilisée pour réguler le mouvement des roues et des engrenages d'une horloge.

Ce n'était pas un système parfait, cependant, car un pendule oscille à travers l'arc de cercle, et quand c'est le cas, le temps de l'oscillation varie légèrement avec sa taille. Pour que le pendule garde une heure vraiment précise, il doit être amené à se balancer à travers une courbe connue sous le nom de "cycloïde".

En 1656, l'astronome néerlandais Christian Huygens a conçu pour la première fois une horloge à pendule à succès. Il a utilisé de courts pendules qui battaient plusieurs fois par seconde, a enfermé les œuvres dans du bois et a accroché l'horloge au mur. Il y avait une erreur de moins d'une minute par jour. Il s'agissait d'une énorme amélioration par rapport aux horloges mécaniques antérieures, et les améliorations ultérieures ont réduit la marge d'erreur à moins de 10 secondes par jour.

En 1670, l'horloger anglais William Clement utilisait un pendule d'environ un mètre de long qui prenait une seconde complète pour aller et venir, permettant une précision plus grande que jamais. Il a enfermé le pendule et les poids dans du bois afin de diminuer l'effet des courants d'air, ainsi est née la « horloge du grand-père ». temps à la seconde près.

En 1721, George Graham a amélioré la précision de l'horloge à pendule à une seconde par jour en compensant les changements de longueur du pendule causés par les variations de température. L'horloge mécanique a continué à se développer jusqu'à atteindre une précision d'un centième de seconde par jour et elle est devenue la norme acceptée dans la plupart des observatoires astronomiques.


Horloge murale des années 1870


Ancienne horloge mécanique



Galilée



Christian Huygens


Georges Graham


Ancienne horloge Graham



Montre de poche du 17ème siècle

Le fonctionnement d'une horloge à quartz est basé sur une propriété électrique du cristal de quartz. Lorsqu'un champ électrique est appliqué à un cristal de quartz, il modifie la forme du cristal lui-même. Si vous le serrez ou le pliez ensuite, un champ électrique est généré. Lorsqu'il est placé dans un circuit électronique, l'interaction entre la contrainte mécanique et le champ électrique fait vibrer le cristal, générant un signal électrique constant qui peut ensuite être utilisé pour mesurer le temps.

Les horloges à quartz continuent de dominer le marché en raison de la précision et de la fiabilité de leurs performances et de leur faible coût lorsqu'elles sont produites en grande quantité.


Une montre numérique à quartz moderne qui non seulement garde l'heure exacte,
mais peut également vérifier votre fréquence cardiaque.

  • La puce interne pourrait être endommagée par l'électricité statique de votre chemise en nylon, de vos tapis en nylon ou de votre bureau climatisé. Ce problème a également affecté l'outil de production, entraînant un grand nombre de pannes avant même que les montres ne quittent l'usine. Le résultat était que l'affichage se figeait sur un chiffre très lumineux, provoquant une surcharge des batteries (et parfois une explosion).
  • La précision du cristal de chronométrage à quartz était très sensible à la température, la montre fonctionnait à différentes vitesses en hiver et en été.
  • Les piles avaient une durée de vie de seulement dix jours, ce qui signifiait que les clients recevaient souvent une Black Watch avec des piles mortes à l'intérieur. La conception des circuits et du boîtier les rendait très difficiles à remplacer.
  • Les panneaux de commande ont souvent mal fonctionné, rendant impossible l'allumage ou l'extinction de l'écran, ce qui a de nouveau conduit à l'explosion des batteries.
  • La montre était livrée dans un kit qui était presque impossible à construire pour les amateurs. Sans fil pratique Le magazine a conseillé aux lecteurs d'utiliser deux pinces à linge en bois, deux punaises et un morceau de fil isolé pour mettre les batteries en place. Il fallait ensuite passer encore quatre jours à régler le trimmer pour s'assurer que la montre fonctionnait à la bonne vitesse.
  • Le boîtier était impossible à garder en un seul morceau. Il était fabriqué à partir d'un plastique qui s'est avéré non collant, donc les pièces ont été conçues pour se clipser ensemble, ce qu'elles n'ont pas fait.
  • Un pourcentage très élevé de Black Watches a été retourné, ce qui a conduit à la légende selon laquelle Sinclair en avait en réalité plus retourné qu'il n'en avait été fabriqué. L'arriéré a finalement atteint des proportions si monstrueuses qu'il n'avait toujours pas été résorbé deux ans plus tard.

Appelée NIST F-1, l'horloge atomique au césium du National Institute of Science and Technology (NIST), à Boulder, Colorado est la principale norme de fréquence du pays qui est utilisée pour définir le temps universel coordonné (appelé UTC), l'heure mondiale officielle . Parce que le NIST F-1 partage la distinction d'être l'horloge la plus précise au monde (avec un appareil similaire à Paris), il rend l'UTC plus précis que jamais. Le NIST F-1 a récemment réussi les tests d'évaluation qui ont démontré qu'il est environ trois fois plus précis que l'horloge atomique qu'il remplace, le NIST-7, également situé dans l'installation de Boulder. NIST-7 était le principal étalon de temps atomique pour les États-Unis depuis 1993 et ​​figurait parmi les meilleurs étalons de temps au monde.

Le NIST F-1 est appelé horloge fontaine car il utilise un mouvement d'atomes semblable à une fontaine pour obtenir son meilleur calcul du temps. Tout d'abord, un gaz d'atomes de césium est introduit dans la chambre à vide de l'horloge. Six faisceaux laser infrarouges sont alors dirigés à angle droit les uns par rapport aux autres au centre de la chambre. Les lasers poussent doucement les atomes de césium ensemble dans une boule. Dans le processus de création de cette boule, les lasers ralentissent le mouvement des atomes et les refroidissent à un niveau proche du zéro absolu.

Deux lasers verticaux sont utilisés pour lancer doucement la balle vers le haut (l'action "fontaine"), puis tous les lasers sont éteints. Cette petite poussée est juste suffisante pour faire passer la balle à environ un mètre de haut à travers une cavité remplie de micro-ondes. Sous l'influence de la gravité, la bille retombe alors dans la cavité.


L'action de la fontaine de l'horloge au césium

Comme les atomes interagissent avec le signal hyperfréquence, en fonction de la fréquence de ce signal, leurs états atomiques peuvent être modifiés ou non. L'aller-retour complet de la boule d'atomes prend environ une seconde. Au point d'arrivée, un autre laser est dirigé vers les atomes de césium. Seuls ceux dont les états atomiques sont altérés par la cavité micro-onde sont induits à émettre de la lumière (appelée fluorescence). Les photons (petits paquets de lumière) émis en fluorescence sont mesurés par un détecteur.

Cette procédure est répétée plusieurs fois tandis que l'énergie micro-onde dans la cavité est réglée sur différentes fréquences. Finalement, une fréquence micro-onde est atteinte qui modifie les états de la plupart des atomes de césium et maximise leur fluorescence. Cette fréquence est la fréquence de résonance naturelle de l'atome de césium, la caractéristique qui définit la seconde et, à son tour, permet un chronométrage ultra précis.

La "fréquence naturelle" reconnue actuellement comme la mesure du temps utilisée par tous les scientifiques, définit la période d'une seconde comme exactement 9 192 631 770 oscillations ou 9 192 631 770 cycles de la fréquence de résonance de l'atome de césium. L'horloge au césium du NIST est si précise qu'elle ne gagnera ni ne perdra une seconde en 20 millions d'années !


L'horloge atomique au césium du NIST

Cette nouvelle norme est largement plus précise que toute autre horloge aux États-Unis et garantit aux secteurs industriels, scientifiques et commerciaux du pays un accès continu à l'heure extrêmement précise nécessaire aux opérations technologiques modernes.

ce si um (sz-m). n.m. Symbole r> Cs
Un métal ductile doux, blanc argenté, liquide à température ambiante, le plus électropositif et alcalin des éléments, utilisé dans les cellules photoélectriques et pour catalyser l'hydrogénation de certains composés organiques. Numéro atomique 55 poids atomique 132,905 point de fusion 28,5 °C point d'ébullition 690 °C densité 1,87 valence 1.


Une très courte histoire du Big Data

L'histoire de la façon dont les données sont devenues volumineuses commence bien des années avant le buzz actuel autour des mégadonnées. Il y a déjà soixante-dix ans, nous rencontrons les premières tentatives de quantification du taux de croissance dans le volume de données ou ce que l'on appelle communément « l'explosion de l'information » (terme utilisé pour la première fois en 1941, selon le Dictionnaire anglais d'oxford). Voici les principaux jalons de l'histoire du dimensionnement des volumes de données ainsi que d'autres « premières » dans l'évolution de l'idée de « mégadonnées » et des observations relatives à l'explosion des données ou de l'information.

Dernière mise à jour : 21 décembre 2013

1944 Fremont Rider, bibliothécaire de l'université Wesleyan, publie The Scholar and the Future of the Research Library . Il estime que les bibliothèques universitaires américaines doublent de taille tous les seize ans. Compte tenu de ce taux de croissance, Rider spécule que la bibliothèque de Yale en 2040 aura « environ 200 000 000 de volumes, qui occuperont plus de 6 000 miles d'étagères… [nécessitant] un personnel de catalogage de plus de six mille personnes ».

1961 Derek Price publie Science Since Babylon, dans lequel il trace la croissance des connaissances scientifiques en examinant la croissance du nombre de revues et d'articles scientifiques. Il conclut que le nombre de nouvelles revues a augmenté de manière exponentielle plutôt que linéaire, doublant tous les quinze ans et augmentant d'un facteur dix au cours de chaque demi-siècle. Price appelle cela la «loi de l'augmentation exponentielle», expliquant que «chaque progrès [scientifique] génère une nouvelle série de progrès à un taux de natalité raisonnablement constant, de sorte que le nombre de naissances est strictement proportionnel à la taille de la population de découvertes à à un moment donné.

novembre 1967 B. A. Marron et P. A. D. de Maine publient « Compression automatique des données » dans le Communication de l'ACM, déclarant que « l'« explosion de l'information » observée ces dernières années rend essentiel que les exigences de stockage pour toutes les informations soient réduites au minimum. » The paper describes “a fully automatic and rapid three-part compressor which can be used with ‘any’ body of information to greatly reduce slow external storage requirements and to increase the rate of information transmission through a computer.”

1971 Arthur Miller writes in The Assault on Privacy that “Too many information handlers seem to measure a man by the number of bits of storage capacity his dossier will occupy.”

1975 The Ministry of Posts and Telecommunications in Japan starts conducting the Information Flow Census, tracking the volume of information circulating in Japan (the idea was first suggested in a 1969 paper). The census introduces “amount of words” as the unifying unit of measurement across all media. The 1975 census already finds that information supply is increasing much faster than information consumption and in 1978 it reports that “the demand for information provided by mass media, which are one-way communication, has become stagnant, and the demand for information provided by personal telecommunications media, which are characterized by two-way communications, has drastically increased…. Our society is moving toward a new stage… in which more priority is placed on segmented, more detailed information to meet individual needs, instead of conventional mass-reproduced conformed information.” [Translated in Alistair D. Duff 2000 see also Martin Hilbert 2012 (PDF)]

April 1980 I.A. Tjomsland gives a talk titled “Where Do We Go From Here?” at the Fourth IEEE Symposium on Mass Storage Systems, in which he says “Those associated with storage devices long ago realized that Parkinson’s First Law may be paraphrased to describe our industry—‘Data expands to fill the space available’…. I believe that large amounts of data are being retained because users have no way of identifying obsolete data the penalties for storing obsolete data are less apparent than are the penalties for discarding potentially useful data.”

1981 The Hungarian Central Statistics Office starts a research project to account for the country’s information industries, including measuring information volume in bits. The research continues to this day. In 1993, Istvan Dienes, chief scientist of the Hungarian Central Statistics Office, compiles a manual for a standard system of national information accounts. [See Istvan Dienes 1994 (PDF), and Martin Hilbert 2012 (PDF)]

August 1983 Ithiel de Sola Pool publishes “Tracking the Flow of Information” in Science. Looking at growth trends in 17 major communications media from 1960 to 1977, he concludes that “words made available to Americans (over the age of 10) through these media grew at a rate of 8.9 percent per year… words actually attended to from those media grew at just 2.9 percent per year…. In the period of observation, much of the growth in the flow of information was due to the growth in broadcasting… But toward the end of that period [1977] the situation was changing: point-to-point media were growing faster than broadcasting.” Pool, Inose, Takasaki and Hurwitz follow in 1984 with Communications Flows: A Census in the United States and Japan, a book comparing the volumes of information produced in the United States and Japan.

July 1986 Hal B. Becker publishes “Can users really absorb data at today’s rates? Tomorrow’s?” dans Data Communications. Becker estimates that “the recoding density achieved by Gutenberg was approximately 500 symbols (characters) per cubic inch—500 times the density of [4,000 B.C. Sumerian] clay tablets. By the year 2000, semiconductor random access memory should be storing 1.25X10^11 bytes per cubic inch.”

September 1990 Peter J. Denning publishes "Saving All the Bits" (PDF) in American Scientist. Says Denning: "The imperative [for scientists] to save all the bits forces us into an impossible situation: The rate and volume of information flow overwhelm our networks, storage devices and retrieval systems, as well as the human capacity for comprehension. What machines can we build that will monitor the data stream of an instrument, or sift through a database of recordings, and propose for us a statistical summary of what's there. it is possible to build machines that can recognize or predict patterns in data without understanding the meaning of the patterns. Such machines may eventually be fast enough to deal with large data streams in real time. With these machines, we can significantly reduce the number of bits that must be saved, and we can reduce the hazard of losing latent discoveries from burial in an immense database. The same machines can also pore through existing databases looking for patterns and forming class descriptions for the bits that we've already saved."

1996 Digital storage becomes more cost-effective for storing data than paper according to R.J.T. Morris and B.J. Truskowski, in “The Evolution of Storage Systems,” IBM Systems Journal, July 1, 2003.

October 1997 Michael Cox and David Ellsworth publish “Application-controlled demand paging for out-of-core visualization” in the Proceedings of the IEEE 8th conference on Visualization. They start the article with “Visualization provides an interesting challenge for computer systems: data sets are generally quite large, taxing the capacities of main memory, local disk, and even remote disk. We call this the problem of big data. When data sets do not fit in main memory (in core), or when they do not fit even on local disk, the most common solution is to acquire more resources.” It is the first article in the ACM digital library to use the term “big data.”

1997 Michael Lesk publishes “How much information is there in the world?” Lesk concludes that “There may be a few thousand petabytes of information all told and the production of tape and disk will reach that level by the year 2000. So in only a few years, (a) we will be able [to] save everything–no information will have to be thrown out, and (b) the typical piece of information will never be looked at by a human being.”

April 1998 John R. Mashey, Chief Scientist at SGI, presents at a USENIX meeting a paper titled “Big Data… and the Next Wave of Infrastress.”

October 1998 K.G. Coffman and Andrew Odlyzko publish “The Size and Growth Rate of the Internet.” They conclude that “the growth rate of traffic on the public Internet, while lower than is often cited, is still about 100% per year, much higher than for traffic on other networks. Hence, if present growth trends continue, data traffic in the U. S. will overtake voice traffic around the year 2002 and will be dominated by the Internet.” Odlyzko later established the Minnesota Internet Traffic Studies (MINTS), tracking the growth in Internet traffic from 2002 to 2009.

August 1999 Steve Bryson, David Kenwright, Michael Cox, David Ellsworth, and Robert Haimes publish “Visually exploring gigabyte data sets in real time” in the Communications of the ACM. It is the first CACM article to use the term “Big Data” (the title of one of the article’s sections is “Big Data for Scientific Visualization”). The article opens with the following statement: “Very powerful computers are a blessing to many fields of inquiry. They are also a curse fast computations spew out massive amounts of data. Where megabyte data sets were once considered large, we now find data sets from individual simulations in the 300GB range. But understanding the data resulting from high-end computations is a significant endeavor. As more than one scientist has put it, it is just plain difficult to look at all the numbers. And as Richard W. Hamming, mathematician and pioneer computer scientist, pointed out, the purpose of computing is insight, not numbers.”

October 1999 Bryson, Kenwright and Haimes join David Banks, Robert van Liere, and Sam Uselton on a panel titled “Automation or interaction: what’s best for big data?” at the IEEE 1999 conference on Visualization.

October 2000 Peter Lyman and Hal R. Varian at UC Berkeley publish “How Much Information?” It is the first comprehensive study to quantify, in computer storage terms, the total amount of new and original information (not counting copies) created in the world annually and stored in four physical media: paper, film, optical (CDs and DVDs), and magnetic. The study finds that in 1999, the world produced about 1.5 exabytes of unique information, or about 250 megabytes for every man, woman, and child on earth. It also finds that “a vast amount of unique information is created and stored by individuals” (what it calls the “democratization of data”) and that “not only is digital information production the largest in total, it is also the most rapidly growing.” Calling this finding “dominance of digital,” Lyman and Varian state that “even today, most textual information is ‘born digital,’ and within a few years this will be true for images as well.” A similar study conducted in 2003 by the same researchers found that the world produced about 5 exabytes of new information in 2002 and that 92% of the new information was stored on magnetic media, mostly in hard disks.

November 2000 Francis X. Diebold presents to the Eighth World Congress of the Econometric Society a paper titled “’Big Data’ Dynamic Factor Models for Macroeconomic Measurement and Forecasting (PDF),” in which he states “Recently, much good science, whether physical, biological, or social, has been forced to confront—and has often benefited from—the “Big Data” phenomenon. Big Data refers to the explosion in the quantity (and sometimes, quality) of available and potentially relevant data, largely the result of recent and unprecedented advancements in data recording and storage technology.”

Février 2001 Doug Laney, an analyst with the Meta Group, publishes a research note titled “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety.” A decade later, the “3Vs” have become the generally-accepted three defining dimensions of big data, although the term itself does not appear in Laney’s note.

September 2005 Tim O’Reilly publishes “What is Web 2.0” in which he asserts that “data is the next Intel inside.” O’Reilly: “As Hal Varian remarked in a personal conversation last year, ‘SQL is the new HTML.’ Database management is a core competency of Web 2.0 companies, so much so that we have sometimes referred to these applications as ‘infoware’ rather than merely software.”

March 2007 John F. Gantz, David Reinsel and other researchers at IDC release a white paper titled “The Expanding Digital Universe: A Forecast of Worldwide Information Growth through 2010 (PDF).” It is the first study to estimate and forecast the amount of digital data created and replicated each year. IDC estimates that in 2006, the world created 161 exabytes of data and forecasts that between 2006 and 2010, the information added annually to the digital universe will increase more than six fold to 988 exabytes, or doubling every 18 months. According to the 2010 (PDF) and 2012 (PDF) releases of the same study, the amount of digital data created annually surpassed this forecast, reaching 1227 exabytes in 2010, and growing to 2837 exabytes in 2012.

January 2008 Bret Swanson and George Gilder publish “Estimating the Exaflood (PDF),” in which they project that U.S. IP traffic could reach one zettabyte by 2015 and that the U.S. Internet of 2015 will be at least 50 times larger than it was in 2006.

June 2008 Cisco releases the “Cisco Visual Networking Index – Forecast and Methodology, 2007–2012 (PDF)” part of an “ongoing initiative to track and forecast the impact of visual networking applications.” It predicts that “IP traffic will nearly double every two years through 2012” and that it will reach half a zettabyte in 2012. The forecast held well, as Cisco’s latest report (May 30, 2012) estimates IP traffic in 2012 at just over half a zettabyte and notes it “has increased eightfold over the past 5 years.”

Septembre 2008 A special issue of La nature on Big Data "examines what big data sets mean for contemporary science."

December 2008 Randal E. Bryant, Randy H. Katz, and Edward D. Lazowska publish “Big-Data Computing: Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce, Science and Society (PDF).” They write: “Just as search engines have transformed how we access information, other forms of big-data computing can and will transform the activities of companies, scientific researchers, medical practitioners, and our nation’s defense and intelligence operations…. Big-data computing is perhaps the biggest innovation in computing in the last decade. We have only begun to see its potential to collect, organize, and process data in all walks of life. A modest investment by the federal government could greatly accelerate its development and deployment.”

December 2009 Roger E. Bohn and James E. Short publish “How Much Information? 2009 Report on American Consumers.” The study finds that in 2008, “Americans consumed information for about 1.3 trillion hours, an average of almost 12 hours per day. Consumption totaled 3.6 Zettabytes and 10,845 trillion words, corresponding to 100,500 words and 34 gigabytes for an average person on an average day.” Bohn, Short, and Chattanya Baru follow this up in January 2011 with “How Much Information? 2010 Report on Enterprise Server Information,” in which they estimate that in 2008, “the world’s servers processed 9.57 Zettabytes of information, almost 10 to the 22nd power, or ten million million gigabytes. This was 12 gigabytes of information daily for the average worker, or about 3 terabytes of information per worker per year. The world’s companies on average processed 63 terabytes of information annually.”

February 2010 Kenneth Cukier publishes in L'économiste a Special Report titled, “Data, data everywhere.” Writes Cukier: “…the world contains an unimaginably vast amount of digital information which is getting ever vaster more rapidly… The effect is being felt everywhere, from business to science, from governments to the arts. Scientists and computer engineers have coined a new term for the phenomenon: ‘big data.’”

February 2011 Martin Hilbert and Priscila Lopez publish “The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information” in Science. They estimate that the world’s information storage capacity grew at a compound annual growth rate of 25% per year between 1986 and 2007. They also estimate that in 1986, 99.2% of all storage capacity was analog, but in 2007, 94% of storage capacity was digital, a complete reversal of roles (in 2002, digital information storage surpassed non-digital for the first time).

May 2011 James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh, and Angela Hung Byers of the McKinsey Global Institute publish “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity.” They estimate that “by 2009, nearly all sectors in the US economy had at least an average of 200 terabytes of stored data (twice the size of US retailer Wal-Mart’s data warehouse in 1999) per company with more than 1,000 employees” and that the securities and investment services sector leads in terms of stored data per firm. In total, the study estimates that 7.4 exabytes of new data were stored by enterprises and 6.8 exabytes by consumers in 2010.

April 2012 Les International Journal of Communications publishes a Special Section titled “Info Capacity” on the methodologies and findings of various studies measuring the volume of information. In “Tracking the flow of information into the home (PDF),” Neuman, Park, and Panek (following the methodology used by Japan’s MPT and Pool above) estimate that the total media supply to U.S. homes has risen from around 50,000 minutes per day in 1960 to close to 900,000 in 2005. And looking at the ratio of supply to demand in 2005, they estimate that people in the U.S. are “approaching a thousand minutes of mediated content available for every minute available for consumption.” In “International Production and Dissemination of Information (PDF),” Bounie and Gille (following Lyman and Varian above) estimate that the world produced 14.7 exabytes of new information in 2008, nearly triple the volume of information in 2003.

May 2012 danah boyd and Kate Crawford publish “Critical Questions for Big Data” in Information, Communications, and Society. They define big data as “a cultural, technological, and scholarly phenomenon that rests on the interplay of: (1) Technology: maximizing computation power and algorithmic accuracy to gather, analyze, link, and compare large data sets. (2) Analysis: drawing on large data sets to identify patterns in order to make economic, social, technical, and legal claims. (3) Mythology: the widespread belief that large data sets offer a higher form of intelligence and knowledge that can generate insights that were previously impossible, with the aura of truth, objectivity, and accuracy.”

An earlier version of this timeline was published on WhatsTheBigData.com

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Step 1 – Sign Up For An Account

Sign up a KidsGuard Pro account first, after that, you’ll be led to select a plan to activate the monitoring features. There are 3 pricing plans available to choose, and the 1-year plan could be the most cost-effective for only $8.32 per month. But if you’re not sure whether it’s the perfect tool for you, 1-month plan for 29.95 per month is rather great though. When you finishing purchasing the plan, the page will automatically turn to “My Products”, and you can find “Setup Guide” to help you better learn the rest configurations.


Using event logs to extract startup and shutdown times

Windows Event Viewer is a wonderful tool which saves all kinds of stuff that is happening in the computer. During each event, the event viewer logs an entry. The event viewer is handled by eventlog service that cannot be stopped or disabled manually, as it is a Windows core service. The event viewer also logs the start and stop times of the eventlog service. We can make use of those times to get an idea of when our computer was started or shut down.

The eventlog service events are logged with two event codes. The event ID 6005 indicates that the eventlog service was started, and the event ID 6009 indicates that the eventlog services were stopped. Let’s go through the complete process of extracting this information from the event viewer.

1. Open Event Viewer (press Win + R and type eventvwr ).

2. In the left pane, open Windows Logs -> System.

3. In the middle pane you will get a list of events that occurred while Windows was running. Our concern is to see only three events. Let’s first sort the event log with Event ID. Click on the Event ID label to sort the data with respect to the Event ID column.

4. If your event log is huge, then the sorting will not work. You can also create a filter from the actions pane on the right side. Just click on “Filter current log.”

5. Type 6005, 6006 in the Event IDs field labeled as <All Event IDs>. You can also specify the time period under Logged.

  • Event ID 6005 will be labeled as “The event log service was started.” This is synonymous with system startup.
  • Event ID 6006 will be labeled as “The event log service was stopped.” This is synonymous with system shutdown.

If you want to investigate the Event log further, you can go through the Event ID 6013 which will display the uptime of the computer, and Event ID 6009 indicates the processor information detected during boot time. Event ID 6008 will let you know that the system started after it was not shut down properly.


Gas Price History

What is the highest gas price ever? Keep reading to learn how the cost has changed over the last 100 years.

Average Gas Prices by Year

© CreditDonkey

AnnéeAverage Price of Gas
1929.21
1930.20
1931.17
1932.18
1933.18
1934.19
1935.19
1936.19
1937.20
1938.20
1939.19
1940.18
1941.19
1942.20
1943.21
1944.21
1945.21
1946.21
1947.23
1948.26
1949.27
1950.27
1951.27
1952.27
1953.29
1954.29
1955.29
1956.30
1957.31
1958.30
1959.31
1960.31
1961.31
1962.31
1963.30
1964.30
1965.31
1966.32
1967.33
1968.34
1969.35
1970.36
1971.36
1972.36
1973.39
1974.53
1975.57
1976.59
1977.62
1978.63
1979.86
1980$1.19
1981$1.31
1982$1.22
1983$1.16
1984$1.13
1985$1.12
1986.86
1987.90
1988.90
1989$1.00
1990$1.15
1991$1.14
1992$1.13
1993$1.11
1994$1.11
1995$1.15
1996$1.23
1997$1.23
1998$1.06
1999$1.17
2000$1.51
2001$1.46
2002$1.36
2003$1.59
2004$1.88
2005$2.30
2006$2.59
2007$2.80
2008$3.27
2009$2.35
2010$2.79
2011$3.53
2012$3.64
2013$3.53
2014$3.37
2015$2.45
2016$2.14
2017$2.52
2018$2.75

What is the highest priced gas in history?
The highest average gas price was $3.64 in 2012, which is 167% more expensive than a decade earlier.

What year did gas go over one dollar?
The average price of gas first went over $1 a gallon in 1980, when it went from .86 per gallon to $1.19 per gallon.

When was the last time gas was under $2 a gallon?
The last time the average price of gas was less than $2 was 15 years ago, in 2004. The average price of gas then was $1.88.

How much was gas in the 90s?
The average price of gas in the 1990's was just shy of $1.15.

Gas Prices by State

What are the top five states with the highest average gas prices today?

StateAverage Gas Price
Californie$4.03
Hawaii$3.58
Washington$3.52
Nevada$3.48
Alaska$3.43

What are the lowest five states with the lowest average gas prices today?

StateAverage Gas Price
Louisiane$2.44
Caroline du Sud$2.44
Mississippi$2.46
Alabama$2.46
Oklahoma$2.50

How much is the federal gas tax?
The federal gas tax is 18.4 cents per gallon. It hasn't changed for the last 25 years.

What is the average state gas tax?
The national average state tax for gasoline is 34.24 cents per gallon.

Which five states have the highest gas tax?

StateAverage Gas Price
Pennsylvanie58.7 cents per gallon
Californie62.05 cents per gallon
Washington49.4 cents per gallon
Hawaii48.41 cents per gallon
Indiana46.62 cents per gallon

Which five states have the lowest gas tax?

StateAverage Gas Price
Missouri17.42 cents per gallon
Mississippi18.79 cents per gallon
Nouveau Mexique18.88 cents per gallon
Texas20 cents per gallon
Oklahoma20 cents per gallon

Gas Price Changes

The cost of gas depends on a variety of factors including:

FacteurCost Makeup
Cost of crude oil60% of the price of gas
Federal and state taxes16% of the price of gas
Costs of refining13% of the price of gas
Marketing12% of the price of gas

Why do gas prices fluctuate?
Gas prices rise and fall according to supply and demand. If the supply is down and the demand is high, prices increase. If the demand is low and the supply solid, prices tend to fall.

What causes gas prices to change quickly?
Abrupt increases or decreases in gas prices are usually due to a disruption in crude oil supplies, the operations, or delivery of gas pipelines.

In which seasons are gas prices the highest?
Gas prices tend to increase in the spring and summer. People drive more during warmer weather, so the demand is higher.

In addition, during the summer months, gas refineries must use more expensive gasoline components in order to meet federal guidelines.

In which seasons are gas prices the lowest?
Winter months usually have lower gas prices since people tend to drive less due to the poor road conditions. Gas is also cheaper for refiners because they don't have to worry about evaporation.

What is the best day of the week to buy gas?
The best day to buy gas is Monday, according to a Gas Buddy study. The next best day to buy gas is Sunday.

What is the worst day of the week to buy gas?
Fridays are the most expensive day to buy gas. In a Gas Buddy study, 19 states had the highest gas prices at the end of the work week.

What is the best time of day to get gas?
Generally, gas station owners change gas prices in the late morning/early afternoon when they learn that other gas station owners are changing prices.

Diesel Fuel

What is the average price of diesel fuel in 2019?
The average price of diesel fuel is $3.16 in the United States.

What was the average price of diesel fuel in 2018?
The average price of diesel fuel in 2018 was $3.18. This is 0.43 more per gallon than the average price of regular gas.

Résultat final

In the last five years, the price of gas has remained steady between $2.45 and $2.75 per gallon. Gas prices are based largely on supply and demand.

Typically, gas costs less during the winter months when drivers are less likely to be on the road. Similarly, prices tend to rise during the spring and summer months when more drivers are on the road.


TED-Ed Animations feature the words and ideas of educators brought to life by professional animators. Are you an educator or animator interested in creating a TED-Ed Animation? Nominate yourself here »

Daylight Savings Time is practiced in many parts of the world. What is Daylight Savings Time and how did it come to be? Certain parts of the world and even certain cities and states in the United States do not observe Daylight Savings Time. Do you think Daylight Savings Time is necessary? Would it be better if everyone participated? Where you live, would you prefer to opt in or out of Daylight Savings Time? Pourquoi?

Benjamin Franklin and George Vernon Hudson both had strong feelings on telling time, time zones and changing time. Compare their different viewpoints. How were they alike? What was different? Imagine going to lunch with these two. What would they say to one another? What questions would you want to ask them?

Try to go one day without ever checking the time. Is it possible or are you just too surrounded by clocks (cell phones, computer screens, media, etc.) to not be aware of the time? What would happen if you never had access to the time?


Voir la vidéo: Street Dancing Ninja - FILM ENTIER en Français (Juillet 2022).


Commentaires:

  1. Patroclus

    Vraiment utile! Et puis combien vous ne grimpez pas, il n'y a pas de bla bla bla continu. Mais pas ici, et ça plaît!

  2. Regenweald

    J'ai recommandé le site, avec une énorme quantité d'informations sur un sujet d'intérêt pour vous.

  3. Claegborne

    Si j'étais toi, je serais parti dans l'autre sens.



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