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World File Search System人才流失
如何引用本文：Kanonge, TT 和 Bussin, MHR (2022)。员工激励的先决条件，以遏制津巴布韦的学术人才流失。SA J
传统观点认为，津巴布韦专业技术人员外流在很大程度上受到经济危机的影响，学者们认为，经济危机的根源在于该国的政治危机（Van Vuuren，2012 年）。由于政府失灵，津巴布韦曾经强劲的经济在 2000 年至 2008 年间彻底崩溃。经济崩溃的主要特征是高失业率、通货膨胀、外汇短缺、燃料、食品、药品和其他医疗用品短缺，导致所有部门的业绩大幅下滑，使该国陷入深度贫困（Mbizwo，2019 年）。在高等教育机构中，这导致无法提供有吸引力的薪酬待遇、按时支付工资、为教学、学习和研究提供足够的资源和设施以及提供理想的工作条件（Garwe & Thondhlana，2019 年）。
2022 年俄罗斯入侵乌克兰期间的网络行动
第四，高作战节奏对网络作战的人为因素有潜在影响。美国国防部的 Josiah Dykstra 和 Celeste Lyn Paul 进行了四次调查，以研究网络作战中人的疲劳和表现。他们表明，在平均长度超过 5 小时的网络作战过程中，由于所需的认知要求，操作员的疲劳和挫败感显著增加。考虑到来自俄罗斯的作战活动持续不断的节奏、战后俄罗斯移民的“人才流失”以及在更长时间内维持和激励足够熟练的人员的难度
cbcs 2024 经济思想史
1. 考底利耶 – 国家的作用、税收、对外贸易、良好治理。2. DB 瑙罗吉 – 经济民族主义、人才流失、贫困。3. BR 安贝德卡尔 – 印度的种姓制度和劳动者分工、发展的黄金路径 – 公共部门和私营部门之间的平衡。4. MK 甘地 – 环境保护主义、自力更生、“生活水平”和“生活标准”之间的区别、农村发展。
2024 年春季经济学高级课程
主题包括经济发展与移民之间的相互关系。在介绍了贫困和不平等的基本概念（国家之间和国家内部）之后，本课程重点关注移民和人口增长在经济发展过程中的作用。从国家和国际两个层面研究移民的原因及其后果，以及它们的政策影响，包括与城市化、人才流失和移民对劳动力市场的影响相关的政策影响。讨论了一系列移民形式，包括国际和国内移民、永久和临时移民、合法和非法移民以及强迫移民和难民。先决条件：ECON 202；ECON 302；MATH 220/221 或其他微积分课程。
克罗地亚国家创新体系的挑战和机遇
研究部门的分散性和薄弱治理不利于在系统中实施变革行动。缺乏竞争性研究阻碍了国际化并导致人才流失。当前的治理和体制框架抑制了高等教育机构的研发活动，并削弱了（i）研究部门内部和（ii）研究部门与私营部门之间的合作。职业发展制度无法激励研究人员进行促进创新、与企业合作或促进技术转让的研究。对技术转让的承诺薄弱，这表现为缺乏机构和财政支持以及支持系统不足。结果是研究成果的商业化有限，专利（图 3）、商标和外观设计申请率低。
斯洛伐克共和国国家数字十年战略路线图
本文对斯洛伐克的现状、优势和在各个维度面临的挑战进行了分析。斯洛伐克在所有关键指标上长期落后于欧盟平均水平。各个维度上的主要挑战仍然是学生数学素养差（以及教育质量差）、毕业生素质低和人才流失。数字基础设施领域的一个关键挑战在于千兆连接建设投资不足。与此同时，斯洛伐克持续受到企业生产率低下和数字技术采用不足的困扰，尤其是在中小企业中。公共服务数字化方面的一个主要挑战仍然是缺乏统一的愿景，以及各部委和利益相关者之间持续存在的分裂。
纳米机器人在医学中的应用：用于靶向治疗的微型机器
1. Atapattu, KV、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。斯里兰卡科伦坡地区雨季与登革热爆发关系研究。医学研究院和其他生命科学专题杂志。，1 (3)。2. Morton Cuthrell, K.、Tzenios, N. 和 Umber, J. (2022)。自身免疫性疾病的负担；综述。亚洲免疫学杂志，6 (3)，1-3。3. Sibanda, AM、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2023)。社区赋权作为促进健康的工具。4. OFFIONG, BE、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。非洲的医疗人才流失祸害：重点关注尼日利亚。5. Tzenios, N. (2023)。研究中的统计分析。6. JUSTUS, O.、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。监测是疾病预防和控制的基础。
Alexandra Reeve Givens 的声明
对当前 AI 格局的简要调查证明了这一点。在经济的所有领域，企业、组织和个人用户都在决定是否采用 AI 工具和系统——他们需要对这些系统的设计、测试和部署方式有信心。今天，小企业主在决定是否使用自动化 AI 招聘工具时，没有有意义的评估标准或可见性来评估该工具是否会歧视某些求职者，从而使企业面临法律和声誉风险以及人才流失。决定是否使用生成式 AI 工具的人必须依赖公司关于准确性、偏见缓解、数据隐私和安全性的难以判断的断言。鉴于技术进步的快速步伐以及 AI 公司和客户之间权力和信息的不对称，立法将在制定赢得人们信任的基准标准方面发挥重要作用。