Nhà khoa học Nhật Bản mất 14 trang A4 để giải phương trình: Tại sao không có con thỏ nào to bằng một con ngựa?

Nhà khoa học Nhật Bản mất 14 trang A4 để giải phương trình: Tại sao không có con thỏ nào to bằng một con ngựa?

Thanh Long  Pháp Luật & Bạn Đọc | 27/04/2021 09:27 AM

thích

Chẳng có con thỏ nào đạt tới được kích thước của một con ngựa khiến cho bức ảnh này trở thành một trong những bức ảnh fake nổi tiếng nhất mọi thời đại.

Trước khi cười phá lên vì câu hỏi ngớ ngẩn này đã thu hút tới hàng chục viện nghiên cứu trên khắp thế giới lao đầu vào trả lời, bạn nên biết : Chúng ta có những loài cá bé chỉ bằng nửa đốt ngón tay, nhưng những con cá mập voi sẽ dài tới 12 mét và nặng 20 tấn.

Loài chim ruồi nhỏ nhất hành tinh có kích thước chỉ khoảng 5-6 cm và nặng chưa đầy 2 gram. Những con đà điểu thì ngược lại, cao hơn một con ngựa và có thể nặng tới 156 kg. Ngay cả chuột, một loài họ hàng rất gần với thỏ cũng có kích thước dao động hàng trăm lần.

Những con chuột pygmy jerboa chỉ dài khoảng 4 cm và nặng 3,8 gram. Trong khi loài chuột lớn nhất capybara có thể dài 1,3 m và nặng gần 70 kg. Điều đó có nghĩa là nó to gấp 10 lần một con thỏ.

Logic là: Một con chuột có thể to hơn một con thỏ. Vậy tại sao không có con thỏ nào to hơn một con ngựa?

Nhà khoa học Nhật Bản mất 14 trang A4 để giải phương trình: Tại sao không có con thỏ nào to bằng một con ngựa? - Ảnh 1.

Chẳng có con thỏ nào đạt tới được kích thước của một con ngựa khiến cho bức ảnh này trở thành một trong những bức ảnh fake nổi tiếng nhất mọi thời đại.

Trong một báo cáo dài 14 trang A4 đăng trên tạp chí Tiến hóa, một nhà khoa học người Nhật Bản cuối cùng đã giải đáp được bí ẩn này bằng một phương trình. Nghiên cứu này rõ ràng ngốn nhiều giấy mực hơn cả bài thi Triết của bạn, nhưng đừng lo, chúng tôi sẽ giải thích nó một cách tóm tắt để bạn có thể hiểu.

Suy cho cùng, thuyết tiến hóa của Darwin đã không ưu ái những con thỏ cho lắm.

Suốt 53 triệu năm, kích thước trung bình của thỏ chưa bao giờ vượt quá 5kg

Những con thỏ thuộc vào Bộ Thỏ (hay còn gọi là Lagomorph) với loài họ hàng gần nhất của chúng là thỏ rừng và thỏ cộc pika. Bộ Thỏ ít nhiều cũng có được sự thành công trong quá trình tiến hóa. Ước tính dựa trên hóa thạch của 74 loài thỏ từng tồn tại ở Bắc Mỹ cho thấy kích thước trung bình của chúng chỉ rơi vào khoảng từ 0,1-2,6 kg.

Nhưng đến ngày nay, những con thỏ đã phát triển thành ít nhất 92 loài và phân bố khắp thế giới, từ rừng rậm nhiệt đới cho đến các hoang mạc ở Bắc Cực. Châu Nam Cực là vùng đất duy nhất mà thỏ không xâm chiếm.

Trải qua khoảng 53 triệu năm, kích thước trung bình của thỏ cũng đã tăng gấp đôi, lên ngưỡng 5kg. Những con thỏ được con người thuần hóa, nuôi trong chuồng để lấy thịt thậm chí có thể đạt tới cân nặng 8kg.

Điều đó đã khiến các nhà khoa học tự hỏi: Tại sao thỏ sống trong tự nhiên không thể tăng kích thước cơ thể trong hàng chục triệu năm? Trong khi chỉ cần được con người thuần hóa, chúng đã tăng gấp rưỡi kích thước trong một khoảng thời gian ngắn ngủi, có lẽ chỉ vài trăm năm trở lại đây?

Nhà khoa học Nhật Bản mất 14 trang A4 để giải phương trình: Tại sao không có con thỏ nào to bằng một con ngựa? - Ảnh 2.

"Chúng tôi rất ngạc nhiên vì điều này nên đã bắt đầu nghiên cứu xem ngoại lực nào đã khiến những con thỏ hoang dã trên khắp thế giới không thể phát triển tới một kích thước lớn hơn hiện tại", Susumu Tomiya, nhà cổ sinh vật học tại Đại học Kyoto, Nhật Bản cho biết.

Phương trình lợi thế cạnh tranh

Để trả lời câu hỏi, Tomiya và đồng nghiệp của ông - Lauren Miller đến từ Đại học California đã khảo sát 574 vùng sinh thái trên cạn có thỏ sinh sống. Hai nhà sinh vật học đã tìm thấy trong những khu vực này còn có rất nhiều động vật gặm nhấm và động vật móng guốc nhỏ.

Họ chợt nghĩ đến một lý thuyết được gọi là "red queen" hay "nữ hoàng đỏ", trong đó, quá trình tiến hóa của một sinh vật có thể được giải thích bằng các sinh vật cạnh tranh nguồn thức ăn với chúng thay vì các đối tượng phi sinh học như biến đổi khí hậu.

Giả thuyết mà Tomiya và Miller đưa ra là: Thỏ đã bị kẹp giữa hai loài động vật gặm nhấm và thú móng guốc nhỏ nên đã không thể phát triển lớn hơn hoặc thu nhỏ kích cỡ của chúng xuống được.

Nhà khoa học Nhật Bản mất 14 trang A4 để giải phương trình: Tại sao không có con thỏ nào to bằng một con ngựa? - Ảnh 3.

Thống kê cho thấy trong khi thỏ chỉ phát triển được tới 92 loài, những con chuột hay động vật gặm nhấm đã chiếm đóng hành tinh với hơn 2.400 loài. Động vật móng guốc cũng có số lượng gấp 4 lần thỏ, cụ thể là hơn 380 loài còn sống.

Để có thể đạt kích thước lớn hơn, những con thỏ phải cạnh tranh với động vật móng guốc cũng ăn cỏ và có kích thước trung bình khoảng 10 kg. Nhưng Tomiya cho biết tiến hóa đã không ủng hộ chúng.

Ông đã khảo sát số lượng cá thể thỏ và thú có móng guốc trong hàng trăm vùng sinh thái và nhận thấy cứ mỗi khi lũ thỏ tăng kích thước, số lượng cá thể của chúng lại giảm. Còn động vật móng guốc thì ngược lại, giảm kích thước sẽ dẫn đến việc giảm lợi thế cạnh tranh.

Hồi quy các kết quả này giúp Tomiya tìm ra được một phương trình thể hiện mối liên hệ giữa hiệu quả sử dụng năng lượng của một loài (E) với tỷ lệ trao đổi chất (R), cân nặng trung bình (M) và số lượng cá thể trong quần thể (D):

Nhà khoa học Nhật Bản mất 14 trang A4 để giải phương trình: Tại sao không có con thỏ nào to bằng một con ngựa? - Ảnh 4.
Nhà khoa học Nhật Bản mất 14 trang A4 để giải phương trình: Tại sao không có con thỏ nào to bằng một con ngựa? - Ảnh 5.

Bằng phương trình này, Tomiya tính được ra khối lượng tối đa của những con thỏ có thể đạt tới là 6,3 kg, trước khi chúng không thể cạnh tranh với những loài động vật có móng guốc lớn hơn, khi những loài này trao đổi chất tốt hơn ở kích thước cơ thể lớn hơn, và thậm chí một số loài còn có thể nhai lại và vì thế tăng hiệu quả sử dụng năng lượng.

"Chúng tôi tìm thấy mô hình này ở rất nhiều vùng sinh thái, cho thấy lũ thỏ có một mức trần tiến hóa khi được đặt bên cạnh các đối thủ của chúng là động vật có móng guốc", Tomiya nói.

Khi những con thỏ tăng kích thước, hệ tiêu hóa của chúng không còn có thể hỗ trợ được một cơ thể lớn hơn. Trong khi động vật móng guốc có thể phát triển các cơ chế tiêu hóa tốt hơn như cơ chế nhai lại.

Nhà khoa học Nhật Bản mất 14 trang A4 để giải phương trình: Tại sao không có con thỏ nào to bằng một con ngựa? - Ảnh 6.

Trong hàng triệu năm nữa, lũ thỏ đồng và thỏ rừng sống ngoài hoang dã sẽ không bao giờ lớn quá 6,3 kg.

Ngoài ra, những con thỏ lớn cũng dễ bị để ý bởi động vật săn mồi. Chúng không có cơ chế tự vệ như động vật móng guốc.

Thỏ chỉ dựa vào sự nhanh nhẹn để trốn thoát kẻ địch, do đó, một kích thước cơ thể lớn sẽ khiến chúng có những bước chạy nặng nề hơn và dễ bị ăn thịt hơn. Trong khi, những con thú có móng guốc đôi khi có thể đạp kẻ thù để tự vệ và kích thước cơ thể lớn hơn cũng cho phép chúng có cơ bắp khỏe hơn và chạy nhanh hơn.

Đó chính là những lời giải thích cho câu hỏi: Tại sao chúng ta không bao giờ thấy một con thỏ lớn bằng một con ngựa, ít nhất là trong tự nhiên? Bạn có thể mong đợi một con thỏ nuôi thịt trong trang trại nặng 8kg. Nhưng phương trình của Tomiya đã cho thấy lũ thỏ đồng và thỏ rừng sẽ không bao giờ lớn hơn 6,3 kg, có thể là trong hàng triệu năm nữa.

Tham khảo Scienecealert


    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    YhOhDafPQLYurhu0MftPXDEXu05 4S715BDHUKP3m9umAF4OtU61uEXvQkOpqkz0oGUL2rbVvDsD27dnKOfVDVzu9X2T9P U4d8dMV AgvgbgF3glVdHZlDsILm4DGGVTZC72CtLOsEs11cYeT ZsL0MNdGVIx0stvChknjaaa4CCsnbajU5d0ZynpwgIITHWMTtda1hcf8FDC3cZmhikdHMafNWT4bC2mbK7K8bk3xxNqtJ7sMngkWWbSwlvcXd1EWFs O7QKxUx8W2v94gDg6LKKBXZvTrEVUoTHknksFvVVloaisoCpgTOUCzjaLvKKiWqb1t3jz4G1dseFL4JNHo1Td6P KLftXR0UzhboRuDCuhVinutwmmeesvPTO6KCodWyHtr6zQeEWPTjuDnJzUhRVgnoUUbDQrP6HG4k ybYh3XwiGLIyPrbcn6nngAdGfxw2s1OK41wYk4UGMpwbPJN1MRc6GmftE6PE8XliYG3n9uv1vFzCTtydWV5Una9XcztuMqzRde2kghXYb2K6MJ4KDyxdYN7BOb9mUEQBSA 8AQNuRmpMSb6puK6x4T8Wlk0OtbUlmF39cIDwJmpP6z7djvs7FH02nnPJLpsttRZ VB20K8E wauwUfZj1iDl9788nMeGKe sEZ9zm4QdbHDLIaxkKVOc5q8LmrFHm1NsJOO905pxIOCme5thE6J07a37q0Yfr WplCFZYxlRVWe36kcOZKYzC7frZ6nrzLZt53QekEoCdlQCSnMTZmRffPSWPXokTI c807tgE030NuH2 mH5jSd3acCsqZx8FirTAvMEKMFauryEaF5otIo0DeMImzNX5nudk45zF8WmkOG1Pms98828HRoye8VkV7GAIF3HeiDwIBHe0as0aaAuGJ9JS4dj5T lDEaP2A LS8qdnkVssR3xhBEvLeuXXEBLreiEmR9715K1V0W5SbqlfUfxrYH4p9orWFKeETWdQ77xWs7oBp6u8EXFoFPTaPXaURBUzIDbettHrosyspuWXFOOy789cXlZuOPJJw3zQXd2RwK3Bcj1esu KrQukwb77kSlqRhRZksYzxjQX6nFIzwIsIQyrb GcIvDq8wYJc4VHyLQDhVVQ0xb7N8TLQq0GNrQdo2KcYJbZUzRnnvmyf5kHmRnxkoDfntksfKQKIzSQxxb6k7A60yFMCxuDKvmaDSdXAJ4VlOkvc9KBKQlE82p9p33qn69iE5aR0LvXtvECO6cQw2ei0j5XO757 j42EIwEkj3FrVlUKTqLUDARHzNEu35G 3JV4jH7BeMzrLYS xcgBfD7CzPgyaRMX0pTrLlaMo CXLINZUEQYtWfrm7bwWlVQeBf2CGkhUC9IBDP SXYqwG 0xkN0syHUfsuUti3MB2VWkYnzNQzvwiLvcQud udP7rOcLPKdNl8XSxM7ODnawr2vWv0Bp9mjguisDhZizAsppKW8115Zw jiA8ASV90njMpFPPQGrtGeMb9DHl2tzWM2vdabAwZGIcqEmry 4 helo6LXm24a3X9cGkJIXzRx2D3dvwqBvhtiJLkC3ymwTyxMBwJ20tgdfT8I4jDrax78YOppYZoCCbQ4HS 1gkHSmKbyZ1SL12lpCC3gUYoNUBQlwPmq0XlAtyQ8B3XPEF2mSCYzBshMZVu77Ovr9r9GTKn3hFKt9jdm16nrPhz5v7olxlmkI59YKi339QZKuDqlmS0r1pZKiAVQ0X0MnCDXHYV5bq2VGb7ec86MPONqAF1xUB5kp1aGBQuZXFehkDhXkfDVof OjyhcxOKPOSRoOU5Y7POCvJBWbKSC1ELfM66dw6ezf9YXi2C630tQlHYyJPGL 23AH825H4VvwXy2NNVka BNhDGDedOfHGdQ3 x5kM8xaMMdmAlu0wEgoEBq9azo5MdEAomVy5aHJ3 kMmH719RfDpzcAva3f8XgtLwaSc5wqP3TNejaCyqnNYOCkONptLvYjVkOeWqM8fnSqjbFUwzzrgdRIV3Rmi3eksI3RbKP gga6W75xSZXp0jMxK6NzjllaZE3SQ71cNPZydfumpEFp8Y72Y2 V6R5s8m4va86SxeHFSaILW5guHRG0OjyUEytZSXQLka2nY0bqmaJFPZTKUMG5qsvbvozmnCv3EcCuUY6ljKLNakxSIzQmarAtGe1TNy Q59SHoyObX1Br2e9n530hih40pOK3DXiYzVMuPGbQGKHFDfTEGb17PcPgRd1R9xtC6tKoRPODpuxW4jFJWzNyhnjMAitxKbUPflu6IbkfNz2u0BFQlVxFeEXQS9oslXfTmX4P4o9qeG2PcY3YXSOY cbu4zvASiyLdg3gUX FOsdxhKpGp1OxL8d x7CLv7pdqwJr3hAblzS84mj67oi1GaPG95319M0mrQIK3rLCxJQi8xsDxqh8jof0p0fmAaiJ6TbzDFawydEpjYM9d5E1TuK91YJY1sK5MxcAi7RTv4PQ0KdWYFiMSCdTIycJbTkdJjwMUyHvTHPKZ2g6oDpOww2gABE5OL0mU0GR8tdQPWQoU9d45 xCd3ZIakkpEx2HRyr9CJdI6Ysuo7Ur75E5SUhn2ShPPPTRvysQk7rzBCqN1PwO3slue6 xzlZ2RWkC wOZNdt9RGwhXRK6y7nVdDWds5Fe5F3kiK2TvH5SlGnzrBmAOKmgqFfPmZpoXA2uvMb1s3SMPQEIE4HhupHuXVbCUOAHbubo6xRtPI9Cve4Pjr1ovHRZxwFNIiBCFmrKsuGyErwdGI8DOuhthU8c8p48MVKqdjGGx1RpTbj2Sm4rL 2JoNrUYxH43qa0pyU js ieutTnOO8kXp2IXKw2d7rYx1AQy7VrhOlCl T0Rs4xvwT329 jBXA8T5e2V4WTsI1zNhOnBs4GhpixRUCjaxiR1WeGElbiIsrtJqGDAX3y7qYXhTj8w0rh1lI5cGbYzNCRru9D7l0Bl3XK Wq20YX02m4iu4PGWVr2PEJErN1x8UoBwUds9 EzJMhfde4uMsWt8wIWtvUtTyNFp HanGLLotQeVQx6IeidiVQa0pbTZjWWzmm3XBlh6M5t0Bd9URAxdA9usAuh4Tkfkf3ViJNzEfeRDEu6ihzj2xoAND23iMsOhXFKOeciDkdFXKE1Nt2IgJ QKRg3NXwB iXbDkwzChYOkXDqxLD6uZpBxHWU91XaaKLAFmBnGUmO1NycEcKlYe0x4i83P489KRmvIp4cVq5ozQELU1GgETQ5DpxXagQOadWYF94pInb43ciytwhFFKhQey0Kwel6e0MaxLJfGIRx7ZVqClkK0Uol uC0J8JUIHc0FViR CY5xN3xkzbnhkkbk7U1Wjq9vTMiDrylyDPWvDAwnSlyJHoYfUnLqGAA6gInMriP30aFZL7PzPExwTw2QxDFLAsuPHzWNn5e12qCuX3x0wCafXjJgR0WKcZBAr4cM3V3jP1WH3636hNdvn3Q4SrKGaXt4ioo44elmKxE 3S6az27tZaRY8jlwjLC9GRhjtn8HsJoQeT8JJXSt9TxsPsMSWdsr6YGpQ61r otyBVDfJmxuX86M9sAjlzFYr8jE8fxfecZEUwRn3hPQyPkH4K SAYL np1tf10aCmzqfNa8aJ0eqOhyF68Oc0UGwJCSlwW7GMHoFQ0VkeEJwc9CnqphJsQ15h5oqGl IZtcbo2fBtmfEGz5zRpSoxgYld8MNrxClkGV25chB7i7cR6I9A1n3KNZDtV0ejJGobywK9aQtX3DQnLRFGstppxYUacfv4fYQqJqp6j61Rm4RVx7f7pae sW8oMswrsXToE35AcqUxT X8EdkBeJpmgsKKh AqXiOja9v9A8V5YV0PJMsvs4kpONxesvNU7Nqr7TH90o67gmYlILhH VhNFTXqcuNDIIhWIkbRQwP4b5OE502TDvnwBF8qoBTGiSrGx4TW8SSukmvp8jUm2zGEKAHCfIwvzbClLX6b5 vAyCJadsNa3uT2x9uLKl72JS71Y43byuOZQcGgUSwwiOqYajBmjQE3KrucH01ogq595wuH7vft41DBzVr8AW7ZWJb218H9mYX9zMQI99hW8iLkq3fKn BDAkCWC4In zHFTfOKryIl4hXO3EqxnyMAf3Kg6FSFlLjnJGQq1iZZOnHiMXCNbfhBOThKzHyKozGIprheyXXiq7Hn8sLHjc1iX0Cl3aOa5H7VrRg2JjmUPQVIQlunepc5nfB11gpAuaPu8qse7ZK8f tbBMM2M16mojLC8nmHwOXbgcguhUI7Tp3zwkAD5g4l OYgfr6oHOIGPcYmTB3nwgLu8S4 ImkQwtHTd26p1Ph3d51aqDp8Wimg0HTWvFXskYUN9S4aJWhPQmUfzGErhjsZvqdiEuu6X57bUnmt5PT7zcj5fPC u1XVGOtPdWGtWvSBEbgFcrN2ymezcCM14ZF5N2hpNuyKN1qPf 8GFNhvVulypBMqXYXk0wnsF92JYrxbap8Lf7jwAijNzalKrRThNqL5PVadykYWhbQ NgY4X9S2G06EgC23FGYXTUlfVtb5m69x57MmEw71PJnHQtXhsdsmhhdAIdUCAMqS4wt47iPYENbvCWcvk90QLdq2uZBeV6wRHbL1bQXkBY4pr5lwnYmWrv qgH0gxR0U18Xv3OYm3Fg7SsANXM E6OhVdOphshBbIBfm8I ZkA eMSyE58HC04zX1TVzWyQ1Erhkd OMnetenyBbmfXlF9xyMyJ9rw3WawwxYAqQCikbLeq3aGysfJ1CZUnAF S0lh CkQE4TedPqfeHZGpslsm9xcM6efkEaGaJ7YKND4Q0SP3p i8Ivobx 4z28g97chkXoLPZpGQDy6YMgOriZq6UnfoEmPXjLU9K6f8U0ID5WLJT428x2GYu5bt5osSGuQwy3afphYIaxgnglJ1J4sEECpVNQdI7OT7rxtpQDIB6LeJrUDI6xMZmT NNq4Oo0xLoVW7zCqO488reR6nkr7aFodZ4nB dZazO7d05yufyC3WHKZdbly10IbOFFfA6Gk5rSwOm3uh8VK3uc3cUoZEHIndOzDSlEd3kfLW6pZWW6YZ 6x0JTXpefM5Jzo96G6qkn0kE1HebQ9ttpb7S8wp6ADXzzILcThn4hMAWJLWzNRbjpJV30csi1AxYBPCIpeUd06mlOZpbgiVbJx3coRSSZpjLIXmlYB9wd9oG5xD0u6mQln1AakKOe5a7V8tktNsbylOWcdOrOhnm23xzHjXjtxlUAYVZMuXTJWPnhXkfZKDAx3rgEmO7eOTpqx7aH4HAEJb5wEKc9RoQ8QLJi5L QmVX4O35lo1CtWg0k J5KxzYtnb0hU6oyDq9094s 7j2QW9jP2GLc2ojOMkevoJtEdYqc8Y RH8KfT53znec0Xq70odAVzjtBsetW 7uRfCYZcCZ7sB02FckYAIyZA3XcO5ao 0 SYyMgCJppVbwEjzxvjer1jvqraWTm4SAZ4bb mZ4tWq8ar50mmKd9MpeA56mWW4UByzJhicLNqMQHs77SfKoYnKbXMmFQAwXQHULHXrA6ohk5qjinhPC8I5RrN0RVW56NgOyAxZyY5CU7CcUBYzG3eOdaOjAJXHrDOjt7ntzvoNhvuKIdjT1xQvpQojNvLUIqYTcmBSqP ZxcywFu24PDszonJgXm4qNTTyo8pPpWBJ0qAifegjHSPmwuZZDzhfZqBXb0G0JrSbAw6X1PsCaugeXtFDVya9QloXMYnlBzWnyGQyuDcrscyxGDsbW2SEqV0IjTfAP1o8inovGxxl7jiYVV3gdr ZHnpRvxegP0AVj4xk 2irJCuuhZq9sLuFUi306BROU2so8T0zOHt3uW8wfc yx4401U0a2JFqsZcM5Y9filfpIP sEBPS3QsAcPGyF4rPvngGsFSuFHG51oFoSvCAdIhEmZccNNANbLcjStak4 bJvt0qimhYVkZEQ4LbqgOQM6iDTvF5angqIV2XzG4VJ9oJBXHNP1wHWVPEVGMzs VbULBmqcGz3bxsJbDgcwKqKzNniZCwH9 PyrWgcaJY8tp9Ahee2dCn8ACkq838HKCuoz7pWqdp1gDH8G6kS0qY6JEgdVZ6XpRhm 9M0HGnv2gHs4eVcarkV0U0 Crf4laVNVKqxPbzHICgEvopeXo6ORFvSgWtr3Gp1o07Lyry6HHqGkxhPNC1baBT2pd5irn7DGfsRIs76sdJ6Q9aUWNknPwxDQ8GChc6syrOVWj0lYn7Z5opkcOVT7hg8q44TX55j8kS0mGU5mixUS0srrKB4s1gF7DM7WaqKxQ16KEoGCbAWi9Ym8QdekKtdJGNlITatgGaxj7EG781fCUsrWOQiEUzYKjXSCbC7R4RFeIX5vKGrWiwZUsQEMEuJvwxctYF4hmx9zo2BmdgE1UXNhXnQmiftECJ7ahxOofGWMrtyUm7Nt4QMgJv08Cc T49biebzU9eF3xTWR 9dWOhAszYHZsJQfp45k2L MzS5l3HzjraIOhKEMHNG694kagdMHPlQJlKHfr2w2 pi9gSdmGlEpUmIUSMWtsRwPqQaTbUVyDZvepRnZdM4pUkw30wpVGLWbxyM1YDvCoCKINAbiZcwQRhDX4fkJDDMo0LyCjmCve3NV0uEm3bc6BwAsPMIKkpA9Y4R8PKHBkDzHKHIlyBJw4ycvgSsQuftNEwOs9ZiXe7Tfz7Hs0xVuUNg1Ge1SpQRNvOpgqXt DG7ilJm PqMSIjibkhT6VYrLL4ZoUdYz5ozL1vES8u1isGGw05RR9SlRqeZ9qb4HZvChnm4SztlmqeU1DSLJWkWRyz706k9zUZrG417t33pkmfxNZlp0blxGMDREpyC55whIVWxy2QEi5XnVgh9zTQNah2DOxJgVfLVWOUznH0XfghJ2Ln9HA2FZcCAI8ibBPXPhMqIre4nCBySd7gYCUjflDGtxuX7FrroYt9BPY6EIZ2N3 CiU6QnONKSG8GRNoKclGiYU0ZfSV5lYNddCLQBKT4H2oyjiQn2ThL1BgTpxAv97JvHaIMkS2hwBYhWdkae7DZOpEtZSiGN7m0wT1Pz6SromZwiaf5RJj0bHRbr3dZY t3BhSeh7AFuxSxVNJNQVZNLD3yJ8WcY4kwronxPk9hY25NgQdRTPUonmG0rn0 aL09zNC7bq3IUD6Es144OyhuuTjzLpVYzpoz9xNskO8sMkvOaY7cnFvEKWSeo5fRHrtUyAYrtPZk6C6XuG4MOiOwmp7iBhmAsJCcjgZxYGUcIzTGd6CcfSbhZGF0DTXN97Cdf7FFzEN5ydi5YxeN4xBhIOQ knLYeNJOxLHktCcRr8LFhMVch6wKxMCl02heN5y2RpcZCv7hfb5TE2OpLdHeaNuTA cp0XptbSxNGaA7a3lgXFJpQTtAkZG5HmI1D NVeZJWiqIlfKioDy51S6lVMJZBQpcQmddLYgTzbfKFYZzxDJos6FKQ2otEmvV0kdtJtK0380d PrivXfTTKE2uqzljMnY2UxjJiOqyCx3r Hq8RnLt6UH ATEWjQhuhjUnOH4g5GBtHJalDpnnlLD8MIrC0DidatHu7JL9r16gzqhN1Q95G96wLYo iJ5qwUCQEfonzCxZiSOnzIkBmRKaVnOsUzEqrSoS4we4aSW9h5JlQdbQZziYIlDYypJK0m3X3eK6YvfpZGPpNy5UPXQLtuRTg4guWSC5pzu622a6LDiVoyUE21NEPgzOAw0XwnS7EPXy EA29 wkRC3vpFfy5ta1592AHCpwpUPEEC DlREqcyq52Vpg7fv4oHwIvyplfUnmF7P9QrWDciEQPrEIpmMAApbQkrSrE3nYNarEqpDSpHLtcyiVxxHdaB7PaRHAgQd0ZSRWJ8TaAYLYX7DIPr8t7J3CG0ZNXA0DhIEjFXNKKc48d2YfaaXQux67LeANRJsm2uPaISfEarwJrqPuat5yWrELGl82QIL4jFn83xRiURS6Cw43pxvX3VTi4syTTciyFqS77OGgW1tpbYSuM7kMpWXAYYsVx9FwrRmuOVQHpwDmq05brZGetNRycsyAdhshsUVcq8RAwDUqZv5NLlBz7pzcOz4pK PeiaEZPcPLCFR9nnEigV3QUuZWLxoy7xzCw1kzsmiW7RQdGsavZeQLbkEPvuAvRiAshkjUSmGOqMU80Jf sM eHihiDUichZaQVFul0M3FXfkNpnyQLRqcrJT3Dx0oY0jDXJxaE5qFUjjuxQOFIIdRH3TIBcXXxaZSRUVaZRAOU2tMXWdunTAID1JgXESUkDX8 g4ucuXynsINtQIs8blss6kgqjxwtkbQ0jTSHdef4khM8njYXoWen7KLuqA6gH1r07JnWaI1nsoYzX9R5WgSOMd59yBtn0fsVaGUCxhN3d2GQm8 0o olBEEC4fAkvQbeoUaBZPa2v0iX9WCb1BV7gWKjUhaXd1BrOZfKyLo6tvM9KEFY4xwlIftqhDzIatszBZkflHkg21kBbKAYtLmXpms9b7ZPyLom5ntuXXzL90EbixRtZ85UZ7x51n3hnKmi5RrkOG2SmhmNY7VJDBlvUhWA7h9SqJhqTC6JBiO3bz6fiS0vL2BnM3bsiYvplRE6xGJoDtuDLjECjMKC5ZbLT qJobinkuiohrSp39qjirZVMBf9nQkQGP6YbKEe5Bdgs9BINBOLHDAtowdot2lHT6uzzpAdHjFFruLvml7u5TYwkY2iRy3Wx7EAYKaZF jrA8NOvyBUL89sShYzdkeO3Sy7MBoIknqEiPsw1KpRHAMgBJRgpRRaRXEZWqRyOqbbxI8B2I6EDedPFqgWOuD7bJfIOxni0wx13GzKJdKjCS6IpQ82dy5mkXp9PqXx0Kb5 oWEnoVHEOHXTU2HKKADGahc4FWkSgViQJ1hUn5 5ZQeXb7zwuDLmdW8IeF8evF9niLmz7FHX8nQ2oaeCrIcw0fqYRmE3kkmPBxVxJCk7rlZYOhgKWQAariI wCoEYmL7stSAn5hRmE17c0o7IGXmc8CrDbuoXC2AsRwXCrS5eLBo4ZG0DfWgcsCAt3DjcYItHocvtTTXLEHqMsEkc83VaZdtthCCcAaQBe2P6uAifsWP5X3tlim1uzlmN6Fwy bXfC8Wmsweyxq 1oN5jhEFurnL66NH6w5IyaKU8wDI09ZOmFEyzfMnbk91YcOhM3KTXIf4J FPnljayLtch4U8ir33C4rl4lkn0j9Gi9iJsXxoY3fBvHHlu8m1nQIvBJWgGN4aHF2QF eaxSfeZlkgT0RabsnFGdctdH7vjBiyBLWrzAoYkwchqsS4cmXGWMPtAs9degGUbXxj4L8fiaxghqmFHMRveAKldyO xbdDj8pI1wJ2i38Dsmg7djfcstfKxpASZ1xoE3GE93kMarIgnu9bpjaaDtdfVzDaG7dZzOek6Au456PGK0n0KPQJbolVtDZfzIhJBf7IAY6291Y94ng2kbQKksOI5P2rMgfhjVhWEyuE0AcjjblLN9WNIWy1BMsBNEZXRALB9Bk0BD294X3yUcJmlUcMLFgfTeiaQnMW9oNLVaYEKKuFqsmGYZwRllze0BWxq0I2x9r8VF5I1vcK8 HgHdc6cg9gRZrLA96xIGRTS9VJGRSrdo6P2 c67b5PmXmlTaIbNfFDFBaHbIIOKFNSeLfGN6EzRsTtborS8xnfomigEF4b3ciresWCsAydy1y6i4CDMHg8L9664SHwAk6XFOn7eOjs6CfUSP9Q8X11Zp3loAZhhdISEpkq WI9DsPeRHJpE6RHSM4BjAAoNnl0GBBOYM6dHQLTvc7fPlBLIDYr8VMHzc8FKM1Y5ktRpSy5 5CVJU9JIWsPMMZcjJcOm9NvAWBFBbnA3HTsSfEn 8sQcYvp7bfu90ICwmf52puHMA8yQ3tqjXNrprphF ppqBReR3XtijwHZKdRGaF4P3Kt0E6RTGubcZzobhcjiDr384H1Vxrp1BR6dyNNx fnKh0GcCXtTwpqcYLWJXlCE64EO0qCEogOf3klV6MWcTZPX0vgmlbEFa6kgGkRsj4rrTQDITdMcQS1YYcJIwxSmmo2kGFzSNDasENxChBYJ9btD8H0QkAX xsl6duF2X2rpv9h4inwnMumIpi0lHDKjYScz8C5iZGOb1V002AWNy aJ164tAG7pmOZ6ajPJPJVLZIGpl PpQ6x3QQ PqdqUBO6BCrtLipLNjk3pi 5Y8p2ERkdHm9W9jL40W60CMGSMb7c8mErNZ8oltYGJ6 S6UadHRc5kuWGHCchL9Me UEfQ4pdVROQkfjpK4CkrPn26Xq5et1OS26HRrvlT iH2mCM4nEI4HNQyqzjELQXTGz3RDqiIdsuEdlSiQYXdEargW4DL30TRzCRFdTltOxmeNFyjoWhHaqb2Zbpfme3cEd7MHGV63YgUcr8BnWE94Pqw8mAd9C5aUHM2okKy1R793vSwsbEuY p9oFFcmEL6ftM NwimK9yuRkPvkYRNrmwXKJW1DuSWhHdgp4NBR33oKZDLqN86Jma0tawAP6IaCyJb0DzLObt7FAurkAdj4hVPzxQH3I0SgG 1JsZOwLWYfAaZRR4jlkBSE2cdyBg5vH3ccT6wbvZY1vmf5CmM4RyCRWniVRWzB8UN7cG0FPd401PI1lF7bmQH9jD3CgUYZb4GBBbp2kVxWZfbn82Gyf7v9Ul9IM M181yP85K4pyWWYngA5Cq9tKm5nnvAZ0WR7JW2 xShLJx2jyeUyLFSQsK6swKMsfoNTgseXQ4F8 BvtFiTLpYb4326WSSTmJKEhhhROnhec55mHUVVPAsPpqUwdz7GleZ5UjrmsNTGrqXTtq5FWH4YzBrVSYpjYbcfV8efMuPZTyOHzbK78NRup5Zo7xpzvpNsfXws qnCPUb3HJnkIOGpVH51N7tkB1EKm6rbCBeq78yrZDoy4Z9piSIk3hsiEKawYsRLFSQq57AvX5PIs7YyyvHAWEMVQOpvl0eVHx3TXcswHxDwR0fBluWOjLf KoOHfChTWNwWFGSgilnIf5EMhfrFo0XHesF2Kqqz2V1HooIdJkn4sLEVZPFwvPdfTn82dVP9o5dc7k5dljWOvXPfQgM0T0z0Qn4Tv1bKkarcZbmnmfAGabPBHSLAodhEhyYoEG2xVcceK8VE0rbCwsReoRvXwLSj1i7wuB8EQ o97UyGDKmDNLQc5bN6UzUbvEC1 o6juML6wJuDv P5V6ipKJnS8K8b MMOMwQxGmUZzJYqkjdbHEbid15QqTUK0lmf6bcKxHDsNcD2KHbuOeKek5Ha1X6gZCMoynaoLjb2wS0IZgopDa1wA96pSoPGoG3v6RX3uknBginzpq51 2HE6LC6xTypfs1dhy73thJr95kfrEKdAkBzaxkfaXYSOFEVmdr1m51lTXeZzDBv4Le7WKNxDtE55dGk5j8O16Qf3AQFXIYDZRQZ819oT2RNGPKGB NoDnedgJIWGs7FcD6EzfXktwGNGgHNGk31AexKuExDiYu MV4xc8RqDzv4v6R2jRZ6kyFcEH5Kg2i4Jd9rIoAt5hMhHyyGhMysraWe63jj8T5iXiP4sDFXOCKa2n7lOShS5 yLrVQL133ADYCYI7O82IkBbQONq aghZLWZtwTGXfEHRPlA3ZGNk3mDJze8PMlaiYUAPbr3xKYF9FbrbV9PWJYIm ZuXbFEZnKJtZMFFoX3gh9HFIp02BOw0P0Gff02XR9e8Th gMrX41JKd9UsEDXtsTKYZkmCsHLzI6AR9xlpJuxtTnnTYqzGP bjZ12yC8X8wNhfnMPrEZg8TvAXTqDcnsbm74K4OcMIKlBWr HdjbBs0rrlJYSiraCM9Q0nbSvBoc5dZQ8LnrAkZpx A8RS XzqwEBhijOqb40SohZzZCvqv A4vj7WdFbrWNcvwwdqCCYeRGj2zssPb9ENTxpyDdTkbQ8RjJW00GxuaJy7O33IY576NdjQmwLMYGfvm1hioGlF8EOzgloDfCKSLmNtJ6jpI4tLGJLmBCgvxXd6dd0cXfiyx02qM8YfjnZXiOvR6iCgnSmaXj2jJDM2q9dB1kZLvi8NNNHa5fbiY6oL7oXR2Sj2Yvqn2iip20aPw9 XbVfbSbxSm3hUoM7qWRVYdDIyVjayxBCCFkAxXlGlyGZMVtvHOerEwsRmnZATEek3WYvQwcHejrsj2gwYJ4vfTHdlz9r4ZQeMkbgJ5Ga91469A6DfQbmrV55yNsGjydI0PI6XEBaMdbBLmZm dE8GCp782oYTr57ANwpIl7uVwpIA ayitM8942Nn9a1JiXUmUEAP759 noN1vkVqIssDUuqlYmQA0B7u7Wsi2sp3SPEa82sd0pyG2d9kmvG7asQPD6J 3Pi9Uc7HSbxOjCSNuyPHBRyBOHr5HKtaaP3UwPy84g7r8gyUZENeeqW vCtip8Qns3YcJMqj9AZfMTToGmiRARog4MRP4JFiUIVEk8KoxqEHE401Acyg6KuzIXUyQrChTWGdL3KX3jp99qZu0YkbKoRW3gZ3FCXiDcnqP2XGqVBRYw0Yq1EvDZXP6XF7doe6ANq4cBt8V8MjhSwvyZ2eb0sKIFgee43aX0vBEW1rBpRIr2xGGw 8X5eOMt263G2J9fUtnKMTYjVkahSaZS2OlI0UU0AQzKSQG0PxjZVcv4DEMbz7R3GUji31XGxl7Lk6 i0CBA5O1XIeuDShvI4BmaUN2mUxhWxEscV0 GnhvH9hmXEXuBYb7WM6yqDjOcbpkHONQDIiKN2rYIgaYwCPG7WfZv1e5Z8vHdeqbzqc573Fh6zC5mjjVt2Z9yvi8IEOcSYEfC9Zw3T41ypbre2Qq0v3j5 PkDnIOcDA2Mi4GxlzX VNUsk0wBk0hScW2HMH0cpclzWaQUer2inSd9Hvyhj5IfllaQLNzGeG0FmnQEfHrjgT2KK1hO6OC3HjigSEJNJHzGkhHh7ZkKwdA33 BHfUVBszm1TTRjbmcBPwVxVpT1nDXQTpR bDUDs7s8VpmH9b9ejAlwVAyTlhn2Qzu148aOB3ZAq2Rh9A2xRDmwi5NrlKkywz5AJSTmU7zsrotDwRAKT8rg LovMzi5qB1eJkt6cntir oc vWgMwnuVTyx80 ZLZvFIbfNp TJtEG3AjoPOIIFP0pmTxtpK6U2Ld tmAuN5hRf6nv7GJ1HED5qfVhzF7gwVvaKknMwOdvTBq Ey5RPbBgrJF7gULhF8DubWS7aeuuVb3LmND0wJloayBuEy1r9wVm16MiO5E0xHMR26c3Ao7EivT5ni2GHb4EoXbJRjia8sgRvG3WbaNG8kNNh1MJOBbwYZRtUswsMAHrjoII9Cah53vLeNhis7Vs2v1zfRTtE7mY2R3AYCwLG1IxTLv3tIACaf8p18 9SklRG16rphGftfvIY1dTirDwIOQ35eqrm5OdZNO7 2KE5PeG sxBYAhkgh2MiBaPMn5eUQ3IzdYOYY6KrdNFI4 i4NCyO1J 9tWgQHAoHi AJPVXii00N6CdfOxatNdFzEEluvfidwHh8G64IFRRnOH yWztTeJee2O4lHIpPR6Xm 3GV1fY4C8zgeg4E17v76YOnMFHHZAV93fSB9mcsAMNwEOzEJS7qkv1dPwq9d7suQ5LyBVv3Q2eGx4F6Gz2yyozHXPuRIKLhwEyJGikkYhRhE7o8sguXTt2HAVK30XF7mMDxw7G5EC65k evgtjbmHTV4UcdsggnsuQU06RKgMlsNtn3Q B92sZS5CNiuQLR H4GThEgK2SH9nd1k4oF27PH1mRUEjgXBq5LD4ceuCA rxsbJ2fK8eCpd199J5MI1NrIrudlzh fOL43sOM vSdKnvCGqch8NsF3pGwdqyUp8V6yGgdtbDTjegGyUoTp2Oes6PglFlbZI7A5RPlnTrPo3bcn71decOUxh5ezCZ7sGCNmSUqARUEBbKYtrLFerRdJWbDi471HQKl4D1xI6P21xJKg6HHhQYEmalaDA6vGQIaIQcgueKIYVmWw2dc6oj0i7LQwdhlpaaOXYWjjlcGozeO4UGKBfonI i3XwHju5QEkerlcQ0SGoIFiCJQSaXxGfGgGY8a0