XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System量表
心理健康评估量表和评估时间表
为了使评估可靠，必须在当地人口中进行自由文化和文化，或者应该在当地人口中进行标准化。印度精神病学更新是印度精神病学会，南部地区的一项出色倡议，而本书“心理健康的评分量表和评估时间表”的目的是填补 - 在印度背景下，在这方面，需要在这方面拥有一本良好的基于良好的书籍。我们寻求来自全国各种学者的章节，他们使用这些评级量表具有广泛的临床和研究经验。已经特别注意将其作为繁忙的临床医生和研究人员的方便，务实且现成的算术书；不是一本关于评分量表的“我太”书。这是印度心理健康评估量表和评估时间表的最详尽和更新的汇编。
脑膜炎球菌 ACWY 疫苗剂量表
参考：ATAGI 临床建议，针对自 2020 年 7 月 1 日起患有风险疾病的人接种疫苗 (www.health.gov.au/resources/publications/atagi-clinical-advice-on-vaccination-recommendations-for-people-with-risk-conditions-from- 1-july-2020) *特定疾病包括遗传缺陷或备蛋白或补体成分缺乏、接受依库珠单抗治疗、功能性或解剖性无脾、HIV 感染和造血干细胞移植。Bexsero 是 NIP 资助的，用于患有任何这些疾病的澳大利亚原住民和托雷斯海峡岛民婴儿。否则，Bexsero 和 Nimenrix 仅对无脾和脾功能低下、补体缺乏和接受依库珠单抗治疗的人提供 NIP 资助。有关更多信息，请参阅澳大利亚免疫手册 immunisationhandbook.health.gov.au
新的DAT分数报告量表
从2025年3月1日开始，美国牙科协会（ADA）的测试服务部（DTS）将实施一个新的评分系统，以进行牙科入学测试（DAT）。新的评分系统将对候选人的技能产生更精确和准确的估计，从而为每个候选人对牙科学校的严谨性的准备水平提供更强的见解。要继续有效地解释DAT结果，候选人，招生人员和健康顾问将需要熟悉新的报告量表，并了解其与旧量表的关系。本指南提供了帮助这些小组这样做的资源，以帮助缓解这一重要过渡。要了解有关新的DAT评分系统及其将如何受益社区的更多信息，请访问ada.org/datscoringupdate。
生成人工智能（Genai）扫盲量表
摘要 - 生成人工智能（Genai）聊天机器人可以通过其先进的自然语言处理能力为教育过程做出积极的贡献。这是一项新技术，重要的是要知道其适当使用。Genai文学专业的学生有更大的潜力有效地使用聊天机器人。在文献中，有数量有限的测量工具来衡量AI聊天机器人的识字水平，这些工具属于生产性人工智能类别。这项研究的目的是调整一种工具来衡量大学生的Genai素养。（Wang等，2023）开发的AI识字量表被297本大学生和研究生的学生参与了土耳其。量表由四个维度和十个项目组成。Cronbach的Alphaα内部一致性系数计算为0.74。总测试分数显示上下27％组之间的显着差异。检查了拟合指数以证明模型的充分性，并为基础提供了良好的基础。使用这种结构，该仪器可以用作衡量Genai素养水平的合适工具，学习活动的有效性提高了这一水平以及对该主题进行研究。关键字 - 人工智能（AI）聊天机器人，Genai素养，测量工具，大学生
增长量表值（GSV）PDF
•考虑在报告结果时GSV的变化是否显着。当GSV之间的差异足够大以至于具有统计学意义时，真正分数相等的概率很小。因此，人们可以信心，显着差异表明随着时间的流逝，考生的表现会发生真正的变化。报告GSV不参考分数差异的重要性仅提供有关变化方向的信息。
平衡量表：面对巴基斯坦的核战略...
6 Ajey Lele，“国防和破坏性技术”，《军事与安全的破坏性技术》，编辑。 Ajey Lele（新加坡：Springer，2019年），29–42，https：//doi.org/10.1007/978-981-13-3384-2_2。6 Ajey Lele，“国防和破坏性技术”，《军事与安全的破坏性技术》，编辑。Ajey Lele（新加坡：Springer，2019年），29–42，https：//doi.org/10.1007/978-981-13-3384-2_2。Ajey Lele（新加坡：Springer，2019年），29–42，https：//doi.org/10.1007/978-981-13-3384-2_2。
优先级影响生物学的量表和学科
尽管主要通过社区生态学的角度进行了研究，但与优先效应一致的现象似乎在许多不同的场景中广泛存在，这些场景涵盖了广泛的空间，时间和生物学量表。然而，这些研究场之间的交流是不一致的，并且导致了零散的共同引文景观，这可能是由于用语的多样性用于指代这些领域的优先级效应。我们回顾了这些相关术语以及使用它们的生物学环境，以促进对优先效应的研究中更大的跨学科凝聚力。在打破这些语义障碍时，我们旨在提供一个框架，以更好地理解优先效应的条件和机制及其在空间和时间尺度上的后果。
简短的认知评级量表（BCRS）
简短的认知评级量表是多少？简短的认知评级量表（BCR）是一个客观工具，它由五个轴组成，可评估集中度，最近记忆，过去的记忆，方向，功能和自我保健。BCR与全球劣化量表（GDS）和功能评估阶段（快速）工具相吻合，以确定认知能力下降和功能状态的阶段。BCR需要大约15-30分钟才能进行管理。时间可能会根据设置和案例复杂性而有所不同。人口短暂的认知评级量表为BCR提供了旨在评估认知障碍的成年人的老龄化。它可以用于各种环境中，例如在社区，长期护理以及住院或门诊实践中。使用五个不同轴的客观评级标准的简短认知评级量表的重要性，BCR是一种临床评级工具，它与GDS和FAST的每个相应阶段最佳地重合。BCR中五个轴中每个轴的总和总计进行计算并除以五个，以确定与GDS或快速相对应的阶段。对患有认知障碍的个体的认知和功能阶段的识别对于医疗保健提供者和其他护理人员有用，可以理解痴呆症的表现如何随着时间的流逝而变化以及以人为中心的护理计划和护理人员教育的发展。心理测量特性在测试“与年龄相关的体重至重度症状相关认知能力下降的机构化的老年患者”时，评估者间的可靠性非常好，内部一致性非常好。3与精神运动功能的数字符号替代测试相比，并发有效性非常好（r = 0.76，p≤.001）。4与全局劣化量表相比，在所有轴上的收敛有效性都出色。3≥40岁的个体具有主观认知障碍的人：总BCR分数= 8.97±1.6（p <.001）。5
人工智能态度量表（AIAS-4）的开发和验证
人工智能 (AI) 的快速发展引发了对能够评估公众对 AI 态度的工具的日益增长的需求。本研究提出开发和验证 AI 态度量表 (AIAS)，这是一种简明的自我报告工具，旨在评估公众对 AI 技术的看法。本文提出的 AIAS 第一版包含五个项目，包括一个反向计分项目，旨在衡量个人对 AI 对其生活、职业和整个人类影响的看法。该量表旨在捕捉人们对 AI 的态度，重点关注技术对社会和人类的感知效用和潜在影响。在两项独立研究中，使用不同的样本研究了该量表的心理测量特性。最初对量表的初步 5 项版本进行了探索性因子分析。这种探索性验证研究表明需要将量表分为两个因素。虽然结果表明，总体量表的内部一致性令人满意，并且与相关心理测量指标的相关性也令人满意，但对每个因素的单独分析表明，因素 1 的内部一致性很强，但因素 2 的内部一致性不足。因此，开发并验证了该量表的第二个版本，省略了与问卷中其余项目相关性较弱的项目。与最初的 5 项量表和拟议因素相比，经过改进的最终 1 因素 4 项 AIAS 表现出更高的整体内部一致性。对不同参与者样本进行的进一步验证性因素分析证实，AIAS 的 1 因素模型（4 项）与数据充分吻合，为量表的结构有效性和在不同人群中的普遍性提供了额外的证据。总之，本文报告的分析表明，开发和验证的 4 项 AIAS 可以成为致力于 AI 开发的研究人员和专业人士的宝贵工具，他们希望了解和研究用户对 AI 的总体态度。