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ESG 经济学家
对于一些国家，例如荷兰，地表是平坦的。但在荷兰，地下却有相当多的结构。地下的成分对于确定是否有地热能的潜力非常重要。有几个因素决定了某个地层是否适合地热能。这些因素包括深度、地层厚度、孔隙率和渗透性。深度很重要，因为钻孔越深，温度就越高。地层厚度表示地热潜力。地层越厚，潜力越高，但如果地层位于封闭该地层的粘土层之间（水留在地层内），潜力会更高。此外，材料需要具有良好的孔隙率和渗透性。孔隙率和渗透性可实现高效的流体流动，这对于地热提取至关重要。地热能的理想土壤由 50% 的固体、25% 的空气和 25% 的水组成。荷兰有四种合适的地层 1。不同的地层可以针对不同类型的地热能（浅层、中深层或深层，请参阅下文了解更多信息）。由于存在合适的地层，荷兰在各种类型的地热能方面具有巨大潜力。
竞争优势在促销策略对营销绩效影响中的中介作用
本研究的目的是解释促销策略对提高印度尼西亚巴厘岛特农伊卡特行业竞争优势的影响及其对营销绩效的影响。为了实现这一目的，选择了 100 名印度尼西亚巴厘岛特农伊卡特中小企业的所有者或经理作为样本，并使用结构方程模型 (SEM) 进行分析。结果表明，促销策略对竞争优势具有积极而显著的影响，促销策略能够极大地提高竞争优势。此外，竞争优势对营销绩效实现具有积极而显著的影响。这意味着，竞争优势越高，营销绩效就越高，竞争优势能够显著地调节促销策略对营销绩效的影响。研究意义在于为中小企业的所有者/经理提供建议，以便他们实施促销策略。这包括广告活动、促销和通过社交媒体进行良好的促销，以提高竞争优势和提高营销绩效。
愿意应用绿色供应链管理...
越南是亚太地区最受欢迎的旅游目的地之一，在过去的几年中，其旅游业一直在前所未有。然而，越南酒店行业是越南旅游业的竞争因素非常薄弱。本研究旨在分析越南酒店行业（VHI）从事绿色供应链管理（GSCM）的意愿，以提高国家竞争力。本研究探讨了内部环境管理（IEM），外部环境（EE）和环境调节（ER）的实践，作为VHI中可能的驱动因素。这项研究发现，如果VHI的酒店承受着EE和ER的压力，则酒店将更愿意参与GSCM。酒店的排名越高，参与GSCM的意愿越高。虽然1或2个星级酒店不关心GSCM，但3-4星级酒店一直在考虑VHI中的GSCM。结果还表明，在EE因素方面，3或4星级酒店和5星级酒店之间存在显着差异，对客户的承诺（CC）更为考虑3或4星级酒店，而不是5星级酒店。
ABCD 研究中 n-Back 任务的计算建模：漂移扩散模型参数与精神障碍和心脏代谢疾病多基因评分的关联
摘要背景：认知功能障碍在精神障碍中很常见，是儿童期的一个潜在风险因素。儿童期认知功能与精神障碍多基因风险之间的关联性质和程度尚不清楚。我们应用计算模型来深入了解儿童期决策和工作记忆背后的机制过程及其与精神障碍和合并心脏代谢疾病的多基因风险评分 (PRS) 的关联。方法：我们使用漂移扩散模型推断青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究中 3707 名 9 至 10 岁儿童在 n-back 任务期间决策和工作记忆背后的潜在计算过程。估计了基于单核苷酸多态性的认知表型的遗传性，包括计算参数、聚合 n-back 任务表现和神经认知评估。计算了阿尔茨海默病、躁郁症、冠状动脉疾病 (CAD)、重度抑郁症、强迫症、精神分裂症和 2 型糖尿病的 PRS。结果：认知表型的遗传度估计值为 12% 至 38%。贝叶斯混合模型显示，证据积累速度越慢，CAD 和精神分裂症的 PRS 越高。非决策时间越长，阿尔茨海默病的 PRS 越高，而 CAD 的 PRS 越低。决策阈值越窄，CAD 的 PRS 越高。负荷依赖性对非决策时间和决策阈值的影响分别与阿尔茨海默病和 CAD 的 PRS 相关。总体神经认知测试评分与任何精神或心脏代谢表型的 PRS 均无关。结论：我们发现计算认知过程与精神疾病和心脏代谢疾病的遗传风险之间存在明显的关联，这可能代表儿童认知风险因素。
机载激光扫描用于亚马逊地形建模...
很少有研究致力于了解亚马逊森林的数字地形模型 (DTM) 的创建。当使用机载激光扫描估算植被生物量时，DTM 具有特殊而重要的作用。我们研究了脉冲密度、空间分辨率、滤波算法、植被密度和坡度对 DTM 质量的影响。使用机载激光扫描测量了三个亚马逊森林地区，并根据随机重采样过程将每个原始点云的目标减少到每平方米 20、15、10、8、6、4、2、1、0.75、0.5 和 0.25 个脉冲。通过逐像素计算偏差并通过均方根误差 (RMSE) 进行汇总，将重采样云的 DTM 与原始 LiDAR 数据生成的参考 DTM 进行比较。还评估了重采样云的 DTM，考虑了与参考 DTM 的一致性水平。我们的研究表明，回波密度和水平分辨率之间存在明显的权衡。森林冠层密度越高，要求回波密度越高或 DTM 分辨率越低。
人才流失与经济增长：生产力增长的证据
6 数值越高，人才流失程度越严重。7 2016年，韩国新晋博士毕业生就业或确认就业率为75.5%，其中全职就业的仅占63.1%，临时就业（非正规就业）占36.9%。综合来看，韩国博士毕业生中有超过一半（52.4%）处于失业或临时就业状态。
生成有关癫痫病的患者教育指南：跨
首先生成答复。选择了三种常见的神经病，即 GTCS、肌阵挛性癫痫和癫痫持续状态。选择了两种 AI 工具 ChatGPT 和 Google Gemini，用于生成患者教育手册。ChatGPT 3.5 版和 Google Gemini 1.5 版于 2024 年 6 月 11 日使用 [6] 。这两种 AI 工具都给出了以下提示：“为 [疾病名称] 撰写一份患者教育指南。”生成的答复收集在 Microsoft Word（Microsoft Corp.，华盛顿州雷德蒙德）文档中，并使用各种工具进行评分：使用 Flesch-Kincaid 计算器进行字数统计、句子数统计、生成信息的易理解性和可读性，使用 QuillBot 剽窃工具检查内容的相似性，使用改进的 DISCERN 评分检查科学文本的可靠性 [7,8,9] 。改良的DISCERN评分是衡量信度和准确度的工具，总分为5分，分数越高，信度越高[9]。
引用 Schepman, A., & Rodway, P. (2023)。《对人工智能的一般态度量表 (GAAIS)：确认性验证以及与个性、企业不信任和一般信任的关联》。《国际人机交互杂志》，39(13)，2724-2741。https:// doi.org/10.1080/10447318.2022.2085400
摘要 个人心理相关因素可能预测人们对人工智能 (AI) 的接受程度，本文对此进行了研究。研究 1 报告了对人工智能总体态度量表 (GAAIS) 的确认性验证，此前已在其他地方进行了初步验证。验证性因子分析证实了双因素结构（积极、消极），并显示出与相关量表的良好收敛和发散效度。研究 2 测试了心理因素（五大人格特质、企业不信任和一般信任）是否能预测对 AI 的态度。内向者总体上对 AI 的态度更为积极，可能是因为他们欣赏算法。尽责性和随和性与对 AI 消极方面的宽容态度有关。企业不信任程度越高，总体上对 AI 的态度就越消极，而一般信任程度越高，对 AI 的好处的看法就越积极。普遍信任与企业不信任之间的分离可能反映了公众对人工智能利弊的归因。结果与理论和先前的发现相关。