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World File Search System定性研究
持续适航领域的定性研究
摘要：从事件中学习（LFI）是一种有用的方法，在检查过去的事件并制定措施，以防止随之而来的复发。第四个参与者，通过NVIVO软件的支持，对收集的数据进行了分析。此外，在当前的事件因果关系不佳的过程中固有的局限性和设计的课程，诸如缺乏对管理人员学习的领域的监管要求，它可以支持持续的适用性监管工作组的参考条款，以检查，加强和更好地应用LFI在航空业中
定性研究-Scholar Commons
摘要：Covid-19-19疫苗的高吸收是控制大流行的最有希望的措施之一。但是，由于错误或虚假信息，一些非裔美国人（AA）社区犹豫不决。重要的是要了解访问可靠的Covid-19疫苗信息的挑战，并根据AA社区的声音开发可行的健康通信干预措施。我们在10月8日和2021年10月29日从南卡罗来纳州的3个县招募的18个社区利益相关者进行了2个焦点小组讨论（FGD）。FGD是通过缩放会议在线进行的。使用NVivo 12进行了管理和主题分析FGD数据。参与者主要在大学，教堂和卫生机构工作。我们发现，在AA社区中访问可靠的疫苗信息的挑战主要包括结构性障碍，信息障碍和缺乏信任。社区利益相关者建议招募受信任的使者，使用社交活动来达到目标人群，并通过利益相关者之间的公开对话进行健康沟通运动。针对COVID-19的卫生交流干预措施应基于持续的社区参与，信任建设活动以及有关疫苗开发的透明沟通。对不同群体的健康沟通干预量身定制可能有助于减少误导性传播，从而促进南部各州的AA社区的疫苗接种。
定性研究发展的人工智能
人工智能（AI）的整合正在通过优化数据收集和分析来彻底改变定性研究。诸如机器学习和自然语言处理之类的工具可以精确和速度分析大量信息，从而促进模式和趋势的识别。采用虚拟研究方法，例如在线焦点小组和视频访谈，还克服了地理障碍，使能够更具成本效益并允许实时数据获取，从而实现了各种和代表性样本的参与。高级生物识别技术的结合，例如眼睛跟踪，面部表达分析和神经影像学，对消费者的情绪和潜意识反应提供了更全面，更准确的理解。这些创新允许公司更有效地调整其营销策略和产品设计，从而增强了所提供的体验的个性化和情感共鸣。
人工智能及其影响的定性研究...
主管：__________________________________________________ 博士Helgi Thor Ingason __________________________________________________ 博士Thordur Viking 冰箱
对 MRI 图像分割的定性研究...
摘要 — 神经系统疾病是指因结构、生化或电异常而影响大脑、全身神经和脊髓的疾病。由于神经系统复杂，这些疾病的诊断、管理和治疗被认为是医疗保健系统中最具挑战性的。然而，现代技术已经减轻了与神经系统诊断相关的挑战的强度。由于神经系统的结构、生物化学和电活动的变化，这些疾病会引起各种症状。MRI 是评估脑血管损伤和排除神经系统疾病其他潜在原因的常用工具。MRI 技术的进步扩展了我们对神经生物学变化的理解，提供了新的神经成像工具。整合这些技术使医生能够准确诊断神经系统疾病，同时排除其他医疗状况。
美国能源互联网的定性研究
未来。能源互联网 (IoE) - 利用物联网与高级分析相结合实现智能电网 - 是这方面的突出努力之一。本文对美国能源和电力管理生态系统的要素进行了定性分析。这项定性研究包括美国电网概况；天气和气候及其对整个能源生产和消费动态的影响；峰值负荷预测及其技术和新兴挑战；可变可再生能源、其可靠性挑战以及我们如何利用这种可变性；商品价格及其关键性；能源分解及其对消费意识的影响；以及发电扩展和决策分析。此外，本文还讨论了 IoE 集成、相关权衡、挑战、研究机会和可转移计算技术。此外，还提供了示意图和定量分析来支持这项研究。
高等教育的定性研究方法
摘要：由于其能够对教育环境的复杂动态提供宝贵的观点，定性研究变得越来越重要。但是，研究人员尚未完全接受。回应，本研究审查了有关使用内容分析技术的基本假设，实际应用，挑战和潜在机会的文献。研究表明，定性研究是高等教育的一种宝贵方法，因为它可以深入了解复杂现象，并提供了对经验和观点的丰富描述。定性研究中的挑战包括对其潜力和缺乏时间和足够资金的了解不足。该研究建议，鼓励在探索复杂的教育现象时采用定性研究，因为这种方法为经验和观点提供了更全面的理解。教育机构需要为研究人员提供支持，包括关于道德考虑的资金，培训和指导。
数据和理论驱动的定性研究
1国家流行病学与人口健康中心，卫生与医学院，澳大利亚国立大学，澳大利亚堪培拉，澳大利亚堪培拉2哲学科，行为，管理和社会科学学院，荷兰恩斯切德大学，荷兰恩斯切德大学3世纪百年纪念医学，澳大利亚堪培拉医学院，澳大利亚堪培拉卫生学院4世纪3世纪，医学院，澳大利亚，医学院。纳米技术研究实验室，悉尼悉尼大学工程学院，澳大利亚悉尼大学6纳米技术研究实验室，澳大利亚澳大利亚国立大学理学学院，澳大利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚大学澳大利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚大学医学和医学院澳大利亚医学院，澳大利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚州澳大利亚州澳大利亚州澳大利亚和卫生学院8约翰·科蒂斯医学院医学院，坎贝拉卫生学院8约翰·科蒂斯医学院8约翰·科蒂斯医学院，康涅狄利亚州坎贝拉卫生学院9澳大利亚国立大学澳大利亚国立大学工程，计算与控制论学院，澳大利亚堪培拉10计算系1国家流行病学与人口健康中心，卫生与医学院，澳大利亚国立大学，澳大利亚堪培拉，澳大利亚堪培拉2哲学科，行为，管理和社会科学学院，荷兰恩斯切德大学，荷兰恩斯切德大学3世纪百年纪念医学，澳大利亚堪培拉医学院，澳大利亚堪培拉卫生学院4世纪3世纪，医学院，澳大利亚，医学院。纳米技术研究实验室，悉尼悉尼大学工程学院，澳大利亚悉尼大学6纳米技术研究实验室，澳大利亚澳大利亚国立大学理学学院，澳大利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚大学澳大利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚大学医学和医学院澳大利亚医学院，澳大利亚澳大利亚澳大利亚澳大利亚州澳大利亚州澳大利亚州澳大利亚和卫生学院8约翰·科蒂斯医学院医学院，坎贝拉卫生学院8约翰·科蒂斯医学院8约翰·科蒂斯医学院，康涅狄利亚州坎贝拉卫生学院9澳大利亚国立大学澳大利亚国立大学工程，计算与控制论学院，澳大利亚堪培拉10计算系
对非正式护理人员经验的定性研究
抽象引入早期筛查和治疗可以通过在早期发现和解决眼病来降低失明的发生率。眼科医生机器人是一种自动化设备，可以同时捕获眼表和眼底图像，而无需眼科医生，因此非常适合初级应用。但是，设备筛选功能的准确性需要进一步验证。本研究旨在使用眼科医生机器人捕获的图像进行评估和比较眼科医生和深度学习模型的筛选精度，以确定一种既准确又具有成本效益的筛选方法。我们的发现可能会为远程眼筛的潜在应用提供宝贵的见解。方法和分析这是一项多中心的前瞻性研究，将招募来自3家医院的约1578名参与者。所有参与者将经历眼科机器人拍摄的眼表和眼底图像。此外，有695名参与者将用缝隙灯成像其眼表面。将收集来自门诊病历的相关信息。主要目的是通过接收器操作特征曲线分析，使用设备图像来评估眼科医生筛查对多种盲目引起的眼部疾病的准确性。靶向疾病包括角膜炎，角膜疤痕，白内障，糖尿病性视网膜病，与年龄相关的黄斑变性，青光眼视觉神经病和病理近视。次要目标是评估深度学习模型在疾病筛查中的准确性。此外，该研究的目的是比较眼科机器人机器人和缝隙灯在筛查角膜炎和角膜疤痕中使用Kappa测试之间的一致性。此外，将通过构建Markov模型来评估三种眼筛选方法的成本效益，基于非甲状化医学筛查，眼科医生 - 甲基甲基诊断和人工智能 - 甲基医疗筛查的成本效益。伦理和传播该研究已获得温州医科大学眼科和验光医院伦理委员会的批准（参考：2023-026 K-21-01）。这项工作将由同行评审出版物，国家和国际会议上的抽象演讲以及与其他研究人员共享的数据共享。