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World File Search System定量数据
量化研究在教育中的重要性
在深入研究定量数据的世界之前，重要的是要清楚地了解它的需要以及为什么它在教育中至关重要。定量数据是指可以从统计学上测量和分析的数值信息。它为教育工作者提供了客观的测量，以帮助识别学生绩效的模式，趋势和相关性。量化数据在教育中起着至关重要的作用，因为它允许教育者做出数据驱动的决策。通过收集和分析这些数据点，教育工作者可以获得对学生成就的宝贵见解，确定改进领域以及做出明智的决定以增强教学和学习。此外，定量数据使教育工作者可以随着时间的流逝跟踪进度，评估干预措施和教学策略的有效性，并比较不同群体或人口统计学的学生绩效。它为教育中的基于证据的决策提供了坚实的基础。3。教育中的定量数据类型：教育工作者可以在教育领域收集不同类型的定量数据。这些包括成就数据，人口统计数据和行为数据。成就数据，例如考试成绩和成绩，为学生的绩效和成长提供了见解。这些数据点可以帮助教育者评估其教学方法的有效性，并确定学生可能需要额外支持的领域。
心理健康之旅：- 亲身经历的故事
在过去四年中，加拿大心理健康研究中心 (MHRC) 一直在探索加拿大人的心理健康统计数据。我们了解了很多有关心理健康的交叉性质以及系统导航挑战的知识——尤其是从那些一直在寻求心理健康支持的人那里。我们还了解到，仅靠定量数据无法完全理解心理健康的现实。当患病率估计与生活经历的故事相结合时，我们可以丰富对心理健康复杂性的理解。这是一种双向关系，我们既使用这些定性访谈来支持定量数据集中的发现，又继续使用这些故事来识别这些发现中的差距。我们听到的故事在某些方面是一致的，在其他方面又有所不同，反映了求助行为的复杂性以及在加拿大心理健康系统中导航所带来的挑战。
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抽象背景/旨在开发卷积神经网络（CNN），以使用多模式视网膜图像和患者数据的组合来检测有症状的阿尔茨海默氏病（AD）。神经节细胞内丛形层（GC-ILP）的颜色图，浅表毛细血管（SCP）光学相干性断层造影血管造影（OCTA）图像以及超宽场（UWF）颜色和底面自动荧光荧光（FAF）扫描Laser ophthalmoscoppy与AD cagection cage cactition cackition caction cactition caction cactition。使用多模式的视网膜图像，OCT和八A定量数据以及患者数据开发了用于预测AD诊断的CNN。结果284位159名受试者的眼睛（来自123名认知健康受试者的222只眼睛和来自36名AD受试者的62只眼睛）用于开发模型。Area under the receiving operating characteristic curve (AUC) values for predicted probability of AD for the independent test set varied by input used: UWF colour AUC 0.450 (95% CI 0.282, 0.592), OCTA SCP 0.582 (95% CI 0.440, 0.724), UWF FAF 0.618 (95% CI 0.462, 0.773), GC-IPL地图0.809（95％CI 0.700，0.919）。模型包含所有图像，定量数据和患者数据（AUC 0.836（CI 0.729，0.943））的执行方式类似于仅包含所有图像的模型（AUC 0.829（95％CI 0.719，0.939））。GC-ipl图，定量数据和患者数据AUC 0.841（95％CI 0.739，0.943）。结论我们的CNN使用多模式视网膜图像在独立的测试集中成功预测了症状AD的诊断。GC-ipl地图是预测最有用的单个输入。模型仅包括与模型相似的图像，包括定量数据和患者数据。
拟南芥叶定量地图集：通过统一数据整合的细胞和亚细胞映射
需要进行定量分析和模型，以将植物的细胞组织与其新陈代谢联系起来。但是，定量数据通常散布在多个研究中，发现此类数据并将其转换为有用的信息是耗时的。因此，有必要集中可用数据并突出其余的知识差距。在这里，我们提出了一种逐步的方法，可以从各种信息源中手动提取定量数据，并统一数据格式。首先，对拟南芥叶的数据进行了整理，检查了一致性和正确性，并通过交叉检查来源进行策划。第二，通过应用计算规则将定量数据组合在一起。然后将它们集成到代表Arabidopsis参考叶的独特综合，参考，可重复使用的数据汇编中。该地图集包含在细胞和亚细胞水平的叶片中发现的15种细胞类型的指标。