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现在是时候超越传统界限并研究对绿色空间与人类健康之间的关系的更彻底的了解,即使对该主题的研究已经建立了良好的研究(Vidal等,2022)。考虑到气候变化和其他复合危机所带来的迫在眉睫的挑战尤其重要(Vidal等,2024)。本社论强调了对实用,包容和公平解决方案的需求,同时研究了新的范式,从而加深了我们对城市生态,健康和韧性的理解。许多健康优势,例如较少的心血管风险,更好的心理健康和社会凝聚力提高,一直与绿色空间有关(van den Berg等,2015; Lai等,2019)。根据荟萃分析,那些在绿色空间中花费更多时间的人的全因死亡率显着降低(Rojas-Rueda等人,2019年)。进入城市绿色空间对于在19日大流行期间的心理喘息至关重要,强调了其作为公共卫生基础设施的功能(Slater等,2020)。访问这些优势仍然不平衡。边缘化的人受到绿色空间可用性差异的影响不成比例,这加剧了健康差异(Rigolon,2016)。鉴于自然具有减少社会和健康不平等的能力,因此必须在城市发展中获得公平的访问权。绿色空间的常规定义 - 公园,花园和绿树成荫的街道 - 无法捕捉城市自然的多样性。大自然如何纳入城市基础设施中的创新和多用途解决方案(Raymond等,2017)。
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战,该主题尤其具有挑战性。利用人工智能(AI)在教育中的重要性越来越重要,该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点,指标和行为意图。正如这些职前教师(通常称为数字本地人)被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中,因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人,专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论,使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明,感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标,主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是,感知到的行为控制并不能显着预测意图,这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范,尤其是在女性职前教师中,而在其他变量中没有观察到显着的性别差异,这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义,局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。
Objective: We investigated brain cortical activity alterations, using a resting-state 256-channel high- density EEG (hd-EEG), in Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) disease subjects with mild cognitive impairment (MCI) and correlations between quantitative spectral EEG parameters and the global cogni- tive status assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 分数。方法:15个AD-MCI,11个PD-MCI和十个年龄匹配的健康控制(HC)进行了HD-EEG记录和神经心理学评估。脑脊液生物标志物分析以获得良好的特征组。EEG光谱特征,并研究了三组之间的差异以及与MOCA的相关性。结果:与对照组相比,AD-MCI和PD-MCI的α2/alpha1比的α2/alpha1比显着降低。在PD-MCI中观察到明显更高的theta和较低的β/theta比。MOCA评分与theta功率以及alpha2和beta功率以及alpha2/alpha1和alpha/theta比率直接相关。结论:这项研究强调了AD-MCI和PD-MCI患者的脑电图模式的显着差异,并指出了EEG参数在两种神经退行性疾病中可能的替代标志物的作用。明显的能力:除了完善的生物标志物外,我们的发现还可以支持神经退行性疾病中认知功能障碍的早期检测,并可以帮助监测疾病的进展和治疗反应。
一个普遍的发现:符合法律证明的疫苗接种证明,事实证明是非常耗时的。oha定义指出“疫苗接种证明”是指由部落,联邦,州或地方政府或医疗保健提供者提供的文件,其中包括个人的名称,出生日期,COVID-19的疫苗接种类型,给出的日期或日期,具体取决于它是一剂量还是两剂量疫苗或二剂量疫苗,以及疫苗的名称/位置。文档可能包括但不限于疫苗接种记录卡,疫苗接种记录卡的副本或数字图片,或者是俄勒冈州卫生当局免疫注册表的打印件。”
作者:JF Tate · 被 2 人引用 — 仍在军队中担任美国陆军采购部队军官。... 政府和美国陆军领导人将官僚机构用作管理和控制的工具。
我们通过角色扮演游戏提出了一种研究和教授人工智能影响的创新方法。该游戏有两个主要目的:1)培训人工智能开发人员和人工智能政策专业人员反思和准备应对与人工智能相关的未来社会和道德挑战;2)探索人工智能技术开发、部署、社会影响和治理的可能未来。虽然该游戏目前侧重于人工智能短期、中期和长期影响之间的相互关系,但它有可能适用于广泛的场景,更深入地探索人工智能政策研究问题,并在组织内提供培训。这里介绍的游戏经过了两年的开发,并已通过 30 多个活动进行了测试,参与者人数在 3 到 70 人之间。该游戏正在积极开发中,但初步结果表明,角色扮演是一种很有前途的方法,既可以探索人工智能的未来,也可以训练个人和组织思考和反思人工智能的影响以及今天可以避免的战略错误。
eothenomys miletus是一种居住在亨格山区(HDR)的地方性物种,并作为瘟疫和hantaviruses的主要宿主之一。虽然已经对大肠杆菌的生理特征进行了广泛的研究,但分子方面,尤其是Miletus的迁移方向,尚不清楚。在本研究中,我们利用基因组数据来研究四个人群的迁移方向:Ailaoshan(ALS),Jiangchuan(JC),Lijiang(LJ)和Deqin(DQ),它们分布在HDR内部到北部。我们的结果表明,ALS种群位于系统发育树的底部,混合物分析表明,ALS人群与JC和DQ种群更紧密相关。整合了分子遗传结构,米氏大肠杆菌的化石记录以及我们的研究结果,我们推断了米尔塔斯大肠杆菌的迁移方向可能是从南到北的,这表明DQ和JC种群可能起源于ALS的迁移。但是,LJ人群的迁移模式和起源需要进一步研究和讨论。此外,我们专注于识别不同人群中选择和局部适应的基因组信号。我们确定了与DQ:SIX1、64和SOX2中嗅觉位置相关的三个选择基因。我们假设这些基因可能与DQ人群对该地区微气候的适应有关。总而言之,本研究是第一个采用基因组学来探索Miletus的迁移方向,这对于未来对Eothenomys起源的研究至关重要。
摘要人工智能中的快速和前所未有的增长,特别是在生成人工智能(Genai)中,对我们日常生活的各个方面产生了深远的影响,包括我们执行任务和在工作场所中分享知识的方式。尽管对这些AI工具提供的生产率提高了生产率以及围绕其使用的道德问题的实质性研究,但生成AI对员工知识转移的特定影响仍然没有得到充实的影响。知识转移是组织成功的关键方面,涵盖了专业知识和信息的共享。这项研究通过研究如何增加对生成AI工具的依赖来重塑传统知识交流方式,从而解决了文献中的差距。通过对经常在工作中使用生成AI的员工进行半结构化访谈,本研究旨在更深入地了解知识转移过程的变化。关注的关键领域包括AI工具如何增强或替换人类到人类知识共享,过度依赖AI生成的信息的潜力以及对组织学习和协作的影响。这项研究使用了一种定性方法,并找到了两组机制,通过这些方法依赖Genai会影响知识传递:支持机制和限制机制。支持机制包括提高生产率和便利性,从而通过移动知识来源和促进外部化来增强知识转移。这项研究有助于理解Genai在知识转移过程中的双重作用。另一方面,限制机制突出了Genai在同事互动方面的便利驱动的降低的协作和社会化。调查结果表明,尽管Genai可以使知识转移受益,但过度依赖可能会阻碍批判性思维,创造力和共享知识的质量。关键字:生成AI,知识转移,过度依赖,协作,社会化,知识转移过程。
严重抑郁症,也称为重度抑郁症(MDD),是一种普遍的心理和情感疾病,影响了全球估计有1.85亿人(1)。世界卫生组织将抑郁症分类为2008年全球疾病的第四个领先负担,预测表明,到2030年,它可能成为第二个领先的原因(2)。妇女受到不成比例的影响,与男性相比,患病率几乎翻了一番(1),这是发达国家和发展中国家都观察到的趋势(3)。各种理论(例如生物心理社会模型)试图阐明这种性别差异的根本原因,指出激素的差异(4、5),神经递质(5、6)和大脑结构(7,8)。最近的研究还探索了肠道微生物组和抑郁症之间的复杂关系,从而通过肠脑轴揭示了潜在的联系(9 - 31)。尽管已经取得了显着的进步,但仍然缺乏证据,以精确地阐明了驱动这些差异的机制或性别特定生物标志物的潜力。“肠道营养不良”的概念 - 肠道微生物组组成和功能的异常变化 - 作为MDD和其他精神疾病发病机理的潜在参与者的吸引力(9 - 31)。通过各种途径,包括神经,免疫和代谢机制,肠道微生物组与大脑之间的复杂通信为进一步探索提供了有希望的途径。最近的研究强调了MDD和对照组的个体之间肠道菌群组成的差异,这表明潜在的性别差异需要进一步研究(19,32 - 35)。此范围审查旨在探讨有关严重抑郁症与肠道微生物组之间关系的现有证据,尤其是在女性的背景下,同时总结了肠道微生物组的性别特定于男性和女性受试者的性别差异。