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环境和社交数据表
Project included in Carbon Footprint Exercise 1 : no Environmental and Social Assessment Environmental Assessment The Project (the tram line for Alcalá de Guadaira) was included in the last two regional transport infrastructure plans (former Plan de Infrastructuras para la Sostenibilidad del Transporte en Andalucía, PISTA 2020 and current Plan de Infrastructuras del Transporte y Movilidad de Andalucía , PITMA 2030）。这两个计划包括与SEA指令2001/42/EC一致的战略环境评估。最初构想的AlcaláDeGuadaira的电车线属于EIA指令2011/92/EU的附件2，并由EU指令2014/52/EU修订。根据国家和地区法律，2005年为该项目进行了EIA。该EIA经过公众咨询，然后获得主管当局批准。该项目现在受EIB融资的影响，上面在项目描述中描述，包括一个新的仓库基础架构。这个新仓库在当前的位置和布局中，在2005年受EIA的设计中没有预见。发行批准该性质的项目的环境影响声明（EIS）是一个载有档案仓库的项目，是阿尔卡拉·德加达拉市的责任。该仓库的此优惠的EIS（“Calificación环境”；文件编号15139/2022）于06.02.2023颁发。该程序包括与2005年EIA公共咨询分开的公共咨询过程。其余的作品受此项目的EIB融资为准-I.E。铁路安装（电源，信号，乘客的信息系统和电信），以及电车停止的建筑作品 - 除了2005年发行的原始EIA以外，在项目开始之前，不需要专用EIA。
有影响力者的无关紧要：与重新激活和免疫力的信息传播在社交网络模型上成倍长期持续
网络上的信息扩散模型位于AI研究的最前沿。此类模型的动态通常是流行病学的随机模型，不仅用于模拟感染，还为各种现象建模，包括计算机病毒的行为和病毒营销活动。在这种情况下的一个核心问题是如何有效检测主体图中最有影响力的顶点，以使感染表现出最长的时间。在结合了顶点的重新感染的过程中，例如SIS过程，理论研究鉴于参数阈值，其中Prosess的生存时间从对数迅速转变为超级顺序。这些结果与启动配置相关的直觉与之相矛盾，因为该过程将始终快速死亡或几乎无限期地生存。这些结果的缺点是，迄今为止，尚未对结合短期免疫力（或创意广告疲劳）的模型进行过这样的理论分析。我们通过研究SIRS过程（一种更现实的模型）来减少文献中的这一差距，除了再感染外，还结合了短期免疫力。在复杂的网络模型上，我们确定了该过程成倍长期生存的参数制度，并且对于随机图，我们获得了一个紧密的阈值。基础这些结果是我们的主要技术贡献，显示了SIRS流程的生存时间的阈值行为，该过程具有大型扩展器子图（例如社交网络模型）。
社交焦虑症中自我认知偏差的社会学习的大脑介质
社交焦虑症 (SAD) 的特征是对社会评价的过度恐惧以及持续的自我负面认知。本文，我们检验以下假设：大脑反应和自我相关信息的社会学习中的负面偏见会导致 SAD 的负面自我形象和低自尊特征。被诊断患有社交焦虑的成年参与者 (N = 21) 和匹配的对照组 (N = 23) 在完成一项压力很大的公开演讲任务后，对自己的表现进行了评分，并获得了社交反馈。我们研究了正面和负面的社会反馈如何改变自我评价和状态自尊，并使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来描述大脑对正面和负面反馈的反应。与对照组相比，SAD 参与者根据负面社会反馈更新自我评价和状态自尊的次数显著多于正面社会反馈。额顶叶网络的反应与这些行为效应相关并反映这些行为效应，非焦虑对照组对正面反馈的反应大于负面反馈，但 SAD 参与者则并非如此。前脑岛和其他脑区对社会反馈的反应介导了负面反馈与正面反馈对自我评价变化的影响。在非焦虑型参与者中，前顶叶脑区可能有助于积极的社会学习偏差。在季节性情感障碍 (SAD) 中，前顶叶脑区整体上被募集的程度较低，对正面反馈的适应性也较低，这可能反映了注意力分配和认知调节方面的差异。在 SAD 和其他内化障碍中，更偏向负面的脑反应和社会学习偏差可能导致维持负面的自我形象，从而为干预措施提供重要的新靶点。
社交媒体算法和青少年成瘾
我们花多少时间浏览 Instagram 重要吗？本文探讨了长期使用社交媒体对神经生物学的影响，重点研究了它如何影响大脑的奖励、注意力和情绪调节系统。频繁使用社交媒体平台会改变多巴胺通路，这是奖励处理的关键组成部分，会促进类似于物质成瘾的依赖性。此外，前额叶皮层和杏仁核内的大脑活动变化表明情绪敏感性增加，决策能力受损。人工智能 (AI) 在此过程中发挥着重要作用。人工智能驱动的社交媒体算法仅旨在吸引我们的注意力以获取利润，而不考虑道德问题、个性化内容和通过不断根据个人喜好定制提要来增强用户参与度。这些自适应算法旨在最大限度地增加屏幕时间，从而加深大脑奖励中心的激活。这种优化内容和增强参与度的循环加速了成瘾行为的发展。改变的大脑生理学和人工智能驱动的内容优化之间的相互作用形成了一个反馈循环，促进了青少年对社交媒体的成瘾。这引发了有关隐私和个性化内容推广的重大伦理问题。这篇评论文章全面深入地分析了社交媒体对青少年的神经生理影响以及管理这些影响的道德问题。它还提供了合乎道德的社交媒体使用和防止青少年上瘾的解决方案。
环境和社交数据表
项目包括碳足迹练习1：没有环境和社会评估该项目将支持预防洪水预防，气候变化适应，风险管理和灾难恢复能力方案，该目标是波兰政府计划的欧洲计划2.4的欧洲计划2.4，用于基础设施，气候和环境2021-2027-2027（计划Informzskie na Infrastim202） feniks in Polish）。Feniks计划是2021 - 2027年期间欧盟委员会与波兰之间的合伙协议（PA）的一部分。该项目将包括对防洪，干旱管理和河流修复的投资。该项目的启动子是PaństwoweGoppodarstwo Wodne Wody Polskie（波兰水域的持有，SHPW），这是部长基础部长（基础设施部）领导下的州法人，这具有对洪水管理的水管理的总体责任，包括对造成洪水的影响和最低限度影响的造成洪水的管理。这是银行与该启动子的第一次操作。环境评估战略环境评估（SEA）该项目将包括包含并与批准的洪水风险管理计划（FMRPS）的计划相一致的计划，并将在波兰17个地区中的16个地区实施。FMRP于2022年10月18日至26日批准，并受到海洋的约束。在获得FMRP的批准之前，在2021年，主管当局，环境和气候部已缔结了海上程序。其结果已纳入FRMP。
围产期炎症与未发生严重新生儿脑损伤的早产儿的社交和运动障碍有关
目的：检测未患严重新生儿脑损伤的早产儿暴露于围产期炎症（即临床绒毛膜羊膜炎或早发性新生儿感染）与 30 个月矫正月龄 (CA) 时的神经发育结果之间的关联。设计：来自法国地区临床随访队列 (SEVE 网络) 的横断面研究。患者：164 名未患严重脑损伤（即 III 级和 IV 级脑出血和囊性脑室周围白质软化）且未患晚发性新生儿炎症（即晚发性新生儿感染和坏死性小肠结肠炎）的存活新生儿，于 2011 年 11 月至 2015 年 6 月期间出生，胎龄不足 33 周，并已加入 SEVE 网络。主要结果测量：由同一神经心理学家在 CA 30 个月时测量修订的 Brunet-L ezine 量表及其四个指数的总体发育商 (DQ) 评分。结果：经过多变量分析，未发现围产期炎症暴露与总体 DQ 评分的改变有显著相关性（系数 -1.7，95% CI -4.8 至 1.3；p = 0.26）。围产期炎症暴露与粗大运动功能 DQ 评分下降（系数 -6.0，95% CI -9.9 至 -2.1；p < 0.01）和社交能力 DQ 评分下降（系数 -5.1，95% CI -9.2 至 -0.9；p = 0.02）有关。语言和视觉空间协调 DQ 评分不受围产期炎症的影响。结论：未发生严重新生儿脑损伤的早产儿接触围产期炎症与 30 个月 CA 时运动和社交能力下降有独立相关性。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd 代表欧洲儿科神经病学协会出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4. 0/）。
通过社交方式提高新冠疫苗接种率
在所有地区，每个符合条件的群体的第一剂和第二剂接种结果都得到了统计。这与全国范围内对 COVID-19 的高水平了解和个人接种疫苗的意愿无关，到 2021 年底，后者为 70%。第一剂接种覆盖率从坎帕拉的 107% 到卡拉莫贾地区的不到 50% 不等。不同地区和具体地点/环境表现好坏的原因各不相同；例如，瓦基索区的人口密度最高，需接种疫苗的人口为 1,540,427 人；然而，尽管信息曝光率高且靠近疫苗接种服务中心，但到 2022 年 6 月，只有 43%（662,383 人）接种了第一剂，26% 接种了第二剂。瓦基索表现不佳的原因可能与托罗罗区不同。乌干达已将接种疫苗的合格人群扩大到5至11岁和12至17岁的儿童，这些年龄段包括在校儿童和失学儿童，并且任何儿童接种疫苗都必须获得父母同意。
社交网络位置是蚂蚁行为，菌群组成和脑基因表达的主要预测指标
au：PleaseconfirmthatalleadinglevelsarreepressedCorrected：社会生物的生理和行为与其社会环境相关。但是，由于社交环境通常会被年龄和物理环境（即空间位置和相关的非生物因素）混淆，因此这些相关性通常很难解释。例如，个人的社会环境与其基因表达模式之间的关联可能是由于年龄或行为驱动的两个因素所致。同时测量相关变量和这些变量之间的相关性的量化可以指示关系是直接（可能是因果关系）还是间接。在这里，我们将人口统计学和自动化的行为跟踪与穆尔氏症方法相结合，以剖析社会和身体环境，年龄，行为，脑基因表达和微生物群中的相关结构之间的相关结构。生理和行为的变化与社会环境最密切相关。此外，在控制社会环境时，脑基因表达与微生物群，身体环境，年龄和行为之间的看似很强。与此一致，机器学习分析表明，从脑基因表达数据中，个人的社交环境可以比任何其他行为度量标准更准确地预测。这些结果表明社会环境是行为和生理学的关键调节者。
