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低血糖信心的有效性和可靠性...
抽象目标：本研究旨在评估土耳其降血糖自信量表的验证和可靠性，并调查其在低血糖恐惧调查之间的关系，该调查的福利指数，HBA1C，社会人口统计学特征和变量。方法：调查包括有关社会人口统计学状况，诊所状态变量以及由35个标准问题和46个量表问题形成的降血糖置信度量表的总共81个问题。结果：在这项研究中，通过内部一致性和测试方法来评估量表的可靠性，并且在第一个测试中，Cronbach Alpha内部一致性可靠性系数为0.814，在第二次测试中为0.885。可以观察到，在两个单独的次数上给出的降血糖置信度尺度的项目的响应彼此一致。量表的总体相关性（r = 0.927，p <0.0001）是正的且非常显着的（p <0001）。在HBA1C值和降血糖置信度量表总得分之间发现了显着，反向和中等的相关性（P <0,0001，r = -0,479）。同样，观察到较高的降血糖置信度评分与WHO福利指数评分和降低降血糖的恐惧相关。结论：这项研究表明，Polonsky等人创建的低血糖置信度量表。是可以在我国使用的有效且可靠的量表。1降血糖置信度量表可能对糖尿病患者的随访和实现糖尿病患者的治疗目标有益。关键字：低血糖，降血糖置信度量表，低血糖恐惧量表，福利指数h
Trudeau的领导力 - 对加拿大人的调查 - Leger Marketing
在艾伯塔省的大多数特定类别中，总体可支配支出的恶化趋势也会回荡。这与全国平均水平形成鲜明对比，该平均水平显示出恢复的迹象，尤其是在旅行和餐饮等关键类别中。的结果继续增强了艾伯塔省对经济的看法的感觉，仍然比加拿大其他地区更加陡峭。
勇气和信心 - 劳伦斯·普尔
播客＃19 - 勇气和信心欢迎来到《丛林时报》播客。我是劳伦斯·普尔（Lawrence Poole），这是第19集，它被称为勇气和自信。这是我关于创意自我授权的系列系列的第三部分。上次，我告诉您需要扩大Awarenes s领域的形而上学的能量领域，其中包含我们的意识。我告诉您，您的意识领域都可以增长 - 无论其可能包含什么内容。我还提供了有关如何保护自己免受周围不良和愚蠢的人的提示。好吧，尽管如此，即使是最愚蠢的人也可以选择不这样做。在他的《现代思想的起源》一书中，皇后大学的梅林·唐纳德教授，心理学家，神经人类学家和认知专家解释了这是如何发生的，因为意识参与了更大的思想。唐纳德医生说，我们内心只有一部分思想。还有另一个更大的部分在我们体内。更大的意识领域包含文化思想。没有数据传播，我们会咕gr而不是说话；我们只能以基本的方式彼此联系，并将大部分时间花在挣扎着食物和庇护所。有时个人的思想有助于文化意识，但唐纳德说，文化最常见于我们的个人思想。文化将其观点和语言强加于我们，但是如果没有我们的个人贡献，集体思想就会减少。任何人都可以像抽象世界一样与更大的意识联系在一起。似乎没有文化，我们的思想向内转动，并且对环境保持不确定和反应。这个想法是，个人思想是由我们外面的更大的思想塑造的并不是什么新鲜事物。1962年，托马斯·库恩（Thomas Kuhn）写了一本书，名为《科学革命的结构》，其中他描述了科学研究的过程。
建筑Covid-19疫苗信心
•2020年《冠状病毒援助，救济和经济安全法》（CARES）法案为疾病控制与预防中心（CDC）（CDC）为各州，地区，地区，部落，部落，部落组织，城市印度卫生组织或部落卫生服务提供者提供了资金。CDC宣布有资金可用，以实现《关怀法案》的目标，以保护美国人民免受Covid-19的公共卫生影响。这个三年的机会提供了对社区卫生工作者的国家评估的资金，以实现COVID响应和弹性社区（CCR）计划，DP21-2110，并向CCR接收者提供培训和技术援助（TA）。该计划有两个组成部分：a）对CCR进行全国评估，b）向CCR接受者提供培训和TA。申请人只能申请1个组件。
上下文信心和生成ai
生成的AI模型干扰有效的人类交流的基础。他们提出了对上下文信心的新挑战，破坏了参与者确定沟通的真实背景及其保护沟通的能力，以保护交流免受预期背景之外的重复使用和重组的能力。在本文中，我们描述了策略 - 工具，技术和政策 - 旨在在面对这些挑战时稳定沟通。我们讨论的策略分为两个广泛的类别。遏制策略的目的是在当前受到威胁的环境中重新定义环境，这是对互联网建立的无上下文指出和规范的反应。动员策略将生成AI的兴起视为一个机会，可以主动对中介沟通中的隐私和真实性设定新的和更高的期望。
集团成员的信心
Andreas Dzemski: andreas.dzemski@economics.gu.se Ryo Okui: okuiryo@e.u-tokyo.ac.jp We thank two anonymous referees, Otilia Boldea, Christoph Breunig, Le-Yu Chen, Elena Erosheva, Eric Gautier, Hidehiko Ichimura, Hiroaki Kaido, Hiroyuki Kasahara, Kengo Kato, Toru Kitagawa, Arthur Lew- bel, Artem Prokhorov, Adam Rosen, Myung Hwan Seo, Katsumi Shimotsu, Liangjun Su, Michael Vogt, Wendun Wang, Wuyi Wang, Martin Weidner, Yoon-Jae Whang, and seminar participants at the Centre for Panel Data Analysis约克大学，圣加伦，HKUST，SUFE，悉尼计量经济学阅读小组，Xiamen，Cuhk Cuhk计量经济学研讨会，中国科学院，亚洲计算学会，2017年亚洲计算学会，Stju，STJU，Stju，Stju，STJU，HAKODATE，SNU，SNU，Actemia，Accm syemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia sisemia，Esemia syter，Esemia，Esemia sytemia，Esemia sytem， 2017年，国际小组数据会议，Tsinghua，Fudan，Bonn，Hanyang，Lund，Exeter，Montreal，Montreal，Cambridge，小组数据研讨会Amster-Dam，Barcelona GSE夏季论坛和2021 Nanyang Conemontric Workshop，以获取有价值的评论。我们特别感谢一位匿名裁判，其评论导致在手稿的预先版本中纠正了错误。Sophie Li和Heejun Lee提供了出色的研究帮助。这项研究的一部分是在Okui在京都大学，Vrije Universiteit Amsterdam，Nyu Shanghai和Seoul国立大学的一部分完成的。这项工作得到了部门研究赠款（Kojima foun-dation）20023财年的支持Browaldhs Stiftelse Grant P19-0079。
增强医疗工作者对人工智能的信心
2019 年，在我们代表 NHS 的“为迎接数字化未来培养医疗队伍”（Topol 审查）团队致函英国卫生和社会保障大臣的信函中，我们预测“个人将越来越多地借助算法来解释这些数据，从而生成自己的健康数据；人工智能 (AI) 提供的医疗数据解释速度、准确性和可扩展性将显著提高”，这将“为所有类型的临床医生提供强有力的支持”并“导致医患关系的变革”。该报告提出了重要建议，即“应开发教育资源，对所有医疗专业人员进行教育和培训，使其了解健康数据的来源、管理、整合和治理；人工智能和自主系统与工具的伦理；对人工智能和机器人技术的批判性评价和解读”。