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7E学习周期的影响丰富了计算机动画对学生的概念理解和克服误解的影响
虽然计算机动画有可能协助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一主张的研究很少。本研究调查了如何与计算机动画集成的7E教学模型如何影响学生对食物生长和植物生长的概念理解和误解。实验组被教授7E学习周期模型[7E LCM]，而7E LCM则使用计算机动画[CA]教授对照组传统的指导方法。使用了两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。ANOVA分析表明，群体或性别在植物概念理解中没有显着差异[FMGPCU]和Misconceptions测试评分[PRE-MC]。但是，FMGPCU后和MC后平均得分存在显着差异，而7E LCM的CA在改善概念理解和最小化误解方面显示出更好的结果。Manova显示，男女学生的FMGPCU和MC后结果之间没有统计学上的显着差异。结论是，具有CA的7E LCM比其他教学方法更有效地增强了学生的概念理解并更有效地最大程度地减少了误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。
误解：COVID-19 疫苗不安全，因为它开发得太快了。事实：疫苗已被证明是安全有效的。尽管它们
谣言：mRNA COVID-19 疫苗会改变我的 DNA。事实：没有疫苗会改变你的 DNA。这些类型的疫苗含有信使 RNA (mRNA)，它指示细胞制造新冠病毒上的“刺突蛋白”。当免疫系统识别出这种蛋白质时，它会通过产生抗体来建立免疫反应，从而教会身体如何预防未来的感染。mRNA 永远不会进入细胞核，而细胞核正是我们 DNA 的保存地。身体在完成指令后会清除 mRNA。
关于COVID-19疫苗接种的12个常见神话和误解（2021年5月19日出版）1：自然免疫（自然感染后免疫）
即使您已经参加了Covid-19，他建议个人接种疫苗。某人无法获得共同19的保护会因人而异，而且还不知道自然免疫力可能会持续多长时间。那些先前患有19009感染的人仍应接受19009疫苗接种。（来源：WHO有关COVID -19疫苗的信息）神话5：疫苗包含有毒成分，可能会伤害您，而疫苗标签中的成分看起来令人生畏，通常在体内自然地发现它们，我们吃的食物和周围的环境，例如，在Tuna中。疫苗的量很小。此外，对疫苗进行了测试，并经过严格而冗长的科学试验以及与谁和国家监管的认证过程
![arxiv：2405.20923v1 [Physics.ED-PH] 2024年5月31日](/simg/7\761432d3a9e7564a9f86fe771933ae32b39b573a.webp)
arxiv：2405.20923v1 [Physics.ED-PH] 2024年5月31日
学生经常进入物理教室，并以深深的误解为根深蒂固，通常是由于共同的直觉和日常经历而引起的。这些误解给教育者带来了重大挑战，因为学生通常会抵抗与他们的先入为主的信息。结果，传统的结构方法通常无法解决误解。本手稿的第一个目的是总结有关大学物理学误解的现有文献。此资源供讲师审查错误概念的来源，诊断和补救策略。与大多数物理教育研究一样，大多数文献都集中在古典物理上。但是，量子物理学构成了独特的挑战，因为它的概念与日常经验和直觉相去甚远。这种唯一性表明需要询问需要解决古典物理学中误解的策略如何适用于量子物理学。由于量子技术的重要性越来越大，来自各种背景的人们的近期人士的近期涌现，即计算，密码学和材料科学等量子技术的重要性。为了帮助回答这个问题，我们对滑铁卢大学的量子物理讲师进行了深入的访谈，他们集体教授了100多个大学量子物理课程。这些访谈探讨了量子物理学，其起源和有效的结构技术来解决它们的常见误解的性质。我们重点介绍了特定的误解，例如对纠缠和旋转的误解以及成功的教学策略，包括“误解 - 陷阱测验”。我们通过访谈数据从文献综述中阐述了洞察力，概述了当前解决物理误解的最佳实践。此外，我们确定了需要进一步探索的关键研究问题，例如量子物理学中多层测试的效率和开发凝聚力的量子效果。本文旨在告知教育工作者和课程开发人员，提供实用的建议并设定研究议程，以提高经典和量子物理学的概念理解。
肿瘤样本中转录特征的生物学误解可能会在不知不觉中破坏机制理解和忠实对齐
摘要 ◥ 目的：在适当的体外和体内模型系统中，已经开发出基于精确机制的基因表达特征 (GES)，以识别重要的癌症相关信号传导过程。然而，一些最初开发用于代表特定疾病过程的 GES，主要针对上皮细胞，正在应用于异质性肿瘤样本，其中特征中基因的表达可能不再是上皮特异性的。因此，在不知不觉中，肿瘤基质百分比的微小变化也会直接影响 GES，从而破坏预期的机制信号传导。实验设计：以结直肠癌为例，我们部署了多种正交分析方法，包括激光捕获显微切割、流式细胞术、大量和多区域活检临床样本、单细胞 RNA 测序以及最终的空间转录组学，以全面评估最广泛使用的 GES 的潜力，以
对Ern-Ithaca的1522例索引病例的基于溶液-RD Clinvar的重新分析揭示了外显子测序中常见的陷阱和误解。
目的：在Solve-RD项目（https://solve-rd.eu/）内，欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常智力网络旨在调查基于Clinvar案例的未解决病例的外来分析是否可以建立其他诊断。我们介绍了“ Clinvar低悬一起”重新分析的结果，先前分析失败的原因以及学习的经验教训。方法：来自欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常的欧洲参考网络收集的第一个3576个外来的数据（1522个证券和2054个亲戚）通过Solve-rd Consortium重新分析，通过评估单核位变种和临床插入式（cline clinient and Simplerient and Silkerions and Silkeriptions and in Simples和delersert ins in to noce）和多种插入率（clience intery contence in Cline）和多种插入率（涉及单核）。根据频率，基因型和遗传模式和重新解释的频率，基因型和模式进行过滤。结果：我们确定了59例（3.9％）的因果变异，其中50例也由其他诉讼和9例导致了新的诊断，突出了解释挑战：在第一次分析时与人类疾病相关的基因的变异，或者误导了局部局部局部变化（变异型），该变异属于人类疾病的变化（变异）（变化型）。 lters，低等位基因平衡或高频）。结论：“ Clinvar低悬挂水果”分析代表了一种从外显子组测序数据中恢复因果变异的有效，快速且简单的方法，这也有助于减少诊断僵局。©2023作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
请引用本文：Sund, KJ 和 Lindskov, A. (2022)，误解的超级竞争下的现有商业模式创新，第 10 卷，第
简介对于面临不断变化的环境的现有企业来说，平衡渐进式和激进式商业模式创新 (BMI) 是一项关键活动 (Amit & Zott, 2012; Egfjord & Sund, 2020; Khanagha, Vol berda, and Oshri, 2014; Sund, Bogers, & Sahramaa, 2021)。激进式创新会导致不连续性，而渐进式创新则建立在现有基础之上 (Bucherer, Eisert, & Gassmann, 2012)。在稳定且竞争较少的环境中，现有企业可以通过围绕现有能力进行渐进式改进 (Jensen & Sund, 2017) 或协调现有资源 (Sund, Barnes, & Mattsson, 2018) 来建立可持续的竞争优势。在竞争激烈的环境中，这变得更加困难，管理者可能会寻求探索更激进的 BMI 形式，以摆脱这种竞争。有一种环境使得企业难以建立可持续的竞争优势，那就是竞争异常激烈的环境。D'Aveni (1994) 将这种环境定义为“一种剧烈变化的环境，灵活、积极、创新的竞争对手可以轻松、迅速地进入市场，侵蚀大型和老牌企业的优势”（D'Aveni，1994：6）。在竞争异常激烈的市场中，这些老牌企业（现有企业）只能通过逐步改变其商业模式来获得暂时的竞争优势。而对商业模式进行更彻底的改变可能会使企业从竞争对手中脱颖而出，并创造更持久的竞争优势。但是，如果管理者误解了环境的真正性质，该怎么办？
量化低分辨率脑成像的效用
由于低领域的MRI技术已被传播到临床环境中，因此重要的是要评估正确诊断和治疗给定疾病所需的图像质量。在对正在进行的随机临床试验的事后分析中，我们评估了降低质量和深度学习增强图像的诊断效用，用于脑积水治疗计划。图像因分辨率，噪声和大脑和CSF之间的对比而降低，并使用深度学习算法增强。将降解和增强的图像均呈现给三个经验丰富的儿科神经外科医生，习惯于在LMIC中工作，以评估脑积水治疗计划中的临床实用性。结果表明，大脑和CSF之间的图像分辨率和对比度与噪声比率预测了有用的脑积水治疗计划的可能性。对于具有128x128分辨率的图像，对比度为2.5的比率具有很高的有用可能性（91％，95％CI 73％至96％； P = 2E-16）。深度学习增强了128x128的图像，其对比度非常低（1.5）和有用的概率较低（23％，95％，95％CI 14％至36％； P = 2E-16）增加了有用的明显可能性的可能性，但会带来明显的有用的可能性，但带来了误导性的误解=误导的误解=误导=误导的误解（cn）的实质性风险（cn）的误解（cn）的误解（cn）的实质性=（cn）的误解（cn）的误解=误导（cn）的误解（cn）的误解（cn）=误导后的误解（cn）。 21％，95％CI 3％至32％；较低的质量图像通常被认为是临床医生可以接受的，这对于计划脑积水治疗可能很有用。使用低质量图像的深度学习增强时，我们发现了误导结构错误的重大风险。这些发现提倡新标准，以评估可接受的图像质量以供临床使用。
大麻和芬太尼：事实与未知
大麻管理办公室 (Office) 制作了这份情况说明书，以解决有关大麻与芬太尼混合的误解。本情况说明书的目的是提供现有证据，分享当前已知和未知的信息，并提供安全提示，以帮助缓解一些误解，这些误解通常通过错误的媒体报道和轶事报道传播。
利用艾滋病毒计划和民间社会加速covid-19
OVID-19非洲的疫苗扩大疫苗的扩大，疫苗覆盖率最低的大陆是目前的重点和全球优先事项。截至2022年5月1日，非洲只有17％的人已完全接种疫苗（1）。非洲的Intial疫苗接种运动受到低估疫苗捐赠的阻碍（2）。，通过多个利益相关者的努力，向非洲国家的疫苗供应在2021年后期有所增加。但是，随着疫苗的供应量增加，新的挑战变得明显，其中包括用于实施COVID-19疫苗接种服务相对较低的资源不足的卫生系统的困难，以及与成人免疫化计划和疫苗误解和误解和造成误解和造成误解的困难。面临这些挑战，Zambia政府与利益相关者合作，利用其国家艾滋病毒计划（在过去20年中获得了> 5美元的资金支持），以增强其COVID-19疫苗运动。