恢复所需的条件为了最终摆脱封锁阶段并逐步恢复日常活动,必须满足以下条件:绘图绘制感染区域图拥有广泛可用的医疗服务隔离安排 COVID 阳性患者隔离追踪制定筛查策略免疫帮助免疫人群重新融入积极生活卫生为城市健康和可持续生活做好准备
2023-2050 年国家适应计划 (NAP) 是气候变化委员会 (CCC) 与环境与自然资源部 (DENR) 之间一项由国家主导的合作项目。NAP 文件是在气候变化委员会总统官方代表、环境与自然资源部部长 Ma. Antonia Yulo-Loyzaga、气候变化委员会部长 Robert Eric A. Borje 和科学技术部 (DOST) 部长 Renato Solidum, Jr. 的指导下编写的。NAP 强调机构间合作,以制定适合目的、基于科学和证据的战略适应行动,涵盖受气候变化当前和预计影响的各个领域。NAP 进程由气候变化委员会委员 Rachel Anne Herrera 和环境与自然资源部副部长 Analiza Rebuelta-Teh 共同领导。
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3.1 Climate Change Defined .................................................................................................... 14 3.2 Impacts of a Changing Climate ..................................................................................... 14 3.3 A Shared Responsibility ...................................................................................................... 14 3.4 Our Region's Weather .......................................................................................................... 15 3.5 Recent Events ........................................................................................................................... 16 3.6 Our Weather Changes ......................................................................................................... 17 3.7 Climate Change and Disaster Management ......................................................... 18
我们调查了微观经济学文献,该文献研究了发展中国家的企业如何适应极端天气,当地污染和自然灾害。每个公司都会做出投资决策,同时对未来市场状况的不确定性。气候变化占据了这些风险,并可能会大大降低公司预期的目前利润折扣价值。例如,气候变化有可能引发一系列全球序列的级联,包括临界点,国际移民模式,供应链中的破坏以及模式和贸易流量的变化。虽然公司对新兴风险有不完整的信息,但气候变化“治疗效应”的期望可能会导致巨大的损失,这使他们有动力采取主动步骤来抵消这种损害。如果企业可以通过技术采用成功地适应天气风险的上升,那么这将减少天气对国家经济增长率的总体宏观经济影响(Hallegatte,2016; Hallegatte and Rozenberg,2017; Nath等人,2024)。
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•农业既容易受到伤害,也是导致气候变化的主要贡献者。•与气候变化相关的干旱,洪水和升高的温度将损害马铃薯和甜蜜生产的扩张。•马铃薯和甜po是相对耐寒和快速种植的农作物,可以在气候智能农业中发挥关键作用。•可用于开发快速成熟的气候智能品种,抵抗许多害虫和疾病,并耐受热,干旱或土壤盐度,以提供更多营养食品,并在极端的气候中获得更好的收入。•国际马铃薯中心(CIP)还开创了新的农艺技术,以改善优质种植材料的生产。•CIP试图加速新的气候智能品种和农艺技术的繁殖和采用。•投资优先级包括:
特别集合:通过机器学习和人工智能进行心理评估,全文提交截止日期为2025年4月30日,我们很高兴地宣布即将推出的特别收集的心理测试适应和发展(PTAD),题为“通过机器学习和人工智能来推进心理评估”。这个特别的收藏旨在在心理评估与机器学习/人工智能(AI)的交集上促进对话和创新。目标和范围机器学习和生成AI正在通过为测试开发,评分和评估提供新的方法来改变心理和教育评估领域。这个特殊的收藏品旨在探索这些进步,并强调其补充传统心理测量方法的潜力。提交应集中于如何以丰富心理和教育评估的方式应用这些技术来生成和分析数字,文本和视觉数据。感兴趣的主题我们邀请提交提交的话题,但不限于以下主题: