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脑肿瘤研究体外方法的系统评价方法 (SAToRI-BTR)：制定评估质量的初步清单
背景 - 已经开发出多种人体体外方法，人们对这些研究解决与临床（人体）药物使用和肿瘤病理生物学相关的问题的潜力非常感兴趣。这需要就如何评估现有证据的强度（即质量和数量）和此类研究的人类相关性达成一致。SAToRI-BTR（脑肿瘤研究体外方法的系统方法审查）项目旨在确定相关的评估标准，以帮助使用体外方法规划和/或评估脑肿瘤研究。目标 - 确定评估体外脑肿瘤研究质量和人类相关性的标准；评估此类标准对该领域工作的高级科学家的普遍接受度。方法 - 第一阶段涉及通过以下方式确定评估体外研究的潜在标准：（1）对脑肿瘤研究人员进行国际调查；（2）采访科学家、临床医生、监管者和期刊编辑；（3）分析相关报告、文件和已发表的研究。通过对研究结果进行内容分析，制定了脑肿瘤体外研究质量评估的初步标准清单。第二阶段由专家小组（德尔菲法）审查标准。结果 - 第一阶段的结果表明，体外研究的审查方法和质量差异很大，需要改进报告标准。确定了 129 项初步标准；删除了重复和高度特定于上下文的项目，最终有 48 项标准供专家（德尔菲法）小组审查。37 项标准达成一致，从而形成脑肿瘤研究体外研究评估的临时清单。结论 - 通过系统地整理评估标准并对其进行专家审查，SAToRI-BTR 已为体外脑肿瘤研究评估提供了初步指导。计划进一步制定该指导，包括研究适应和传播脑肿瘤研究不同子领域以及更广泛的体外领域的策略。
认证能源经理
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朝着森林供应链风险
摘要森林供应链在全球范围内引起了人们的注意。本文在森林行业开发了供应链风险（SCR）框架。森林供应链风险已成为获得竞争优势和发展可持续林业的障碍。但是，很少有研究试图研究综合森林供应链中的SCR。必须了解和管理这些风险，这可能会阻碍行业的绩效提高。进行了广泛的文献综述，并进行了Delphi研究，以开发和识别主要的森林SCR。结果表明，认识到五种类型的森林SCR。在这项研究中，我们将SCR扩展到森林部门，并为森林供应链管理文献做出贡献。需要进一步的研究来解决与SCR类型相关的特定问题，并在上下文中制定适当的森林SCR缓解策略。关键字：森林供应链；风险分类；风险管理；供应链风险；可持续性
为养老院中心力衰竭的人们优化生活质量：数字干预的共同设计和可行性测试的协议
使用逻辑模型，已经确定了三个工作流。Worktream 1（WS1）由三个步骤组成，将告知模型的“输入”。首先，定性访谈（n = 20）将与养老院工作人员进行，以确定向HF患者提供护理时的促进者和障碍。同时将进行范围审查，以综合当前护理院内HF干预措施的证据。最后一步将涉及50-70个主要利益相关者（例如护理人员，HF及其家人及其家人和朋友）的Delphi研究，以确定与HF相关的关键教育优先级。使用来自WS1的数据，将在Workstream 2（WS2）中与HF或HF或其护理人员，HF专业人员和护理人员的工作人员一起在Workstream 2（WS2）中共同设计数字干预措施，以提高HF的自我知识和自我效能。最后，Workstream 3（WS3）将涉及数字干预的混合方法测试。结果包括有关HF和
创新管理中的生成人工智能
本研究概述了与创新管理中与生成人工智能（Genai）有关的未来研究机会。为此，它将对学术文献的评论与涉及领先的创新管理学者的Delphi研究的结果结合在一起。出现了十个主要的研究主题，可以指导Genai与创新管理交集的未来研究发展：1）AI和Inno and Inno vation类型； 2）Genai，主要的设计和技术演变； 3）科学和艺术创造力以及支持Genai的创新； 4）支持Genai的创新和知识产权； 5）Genai和新产品开发； 6）多模式/单峰吉奈和创新成果； 7）Genai，代理和生态系统； 8）政策制定者，立法者和反托拉斯当局在监管基因支持创新方面； 9）滥用和不道德使用Genai导致创新有偏见； 10）实现基因创新的组织设计和边界。本文通过讨论这些主题如何在创新管理研究中为理论发展提供了结论。
了解机构压力，供应链整合和采用循环经济实践之间的关系
本文探讨了制度压力和供应链整合在采用循环经济实践中的作用。使用类似Delphi的方法并利用循环经济领域的30个专家的小组，该研究旨在获得对强制性，规范和模拟压力如何推动循环供应链实施的更多见解。这些发现揭示了机构压力的层次结构，与规范和模仿压力相比，强制性市场和监管压力的影响更大。此外，该研究还确定了对这些压力的各种反应，说明了对实施循环经济实践的不同轨迹。此外，该研究还研究了供应链整合的作用。通常，更高水平的供应链整合可以扩大机构压力的影响，从而促进采用增量的循环经济实践。然而，值得注意的是，供应链整合也可能会阻碍采用更激进的循环经济，从而有利于保留线性供应链。
探索人工智能中的伦理与人权
人工智能 (AI) 的伦理和人权问题是研究和创新政策以及社会和科学辩论的突出话题。人们普遍认识到，人工智能相关技术具有可能引起伦理和人权问题的特性，例如隐私、偏见和歧视、安全和保障、经济分配、政治参与或战争性质的变化。已经提出了许多解决这些问题的方法。鉴于这一讨论的复杂性，我们与该领域的专家进行了一项德尔菲研究，以确定最紧迫的问题并优先考虑适当的缓解策略。研究结果表明，确定明确的优先事项并非易事。我们的研究结果表明，围绕人工智能伦理和人权的辩论将受益于重新构建，并更有力地强调人工智能生态系统的系统性质。
零碳目标下的能源互联网评价指标体系
摘要：当前，零碳目标已成为世界各国的共同选择，在零碳目标的推动下，我国能源系统将向清洁能源方向发展，能源互联网已成为未来能源系统发展的趋势。在详细分析能源互联网发展历史、基本内涵和主要特征的基础上，提出了能源互联网评价指标体系。该指标体系从五个维度对能源互联网进行评价，指标包括定性指标与定量指标、过程指标与结果指标、技术指标与经济指标。在此基础上，提出了一种基于层次分析法和德尔菲法的评价方法。提出的评价指标体系和评价方法可以对能源互联网发展做出良好的客观评价。
创新管理中的生成人工智能
本研究概述了与生成人工智能 (GenAI) 在创新管理中相关的未来研究机会。为此，它将学术文献综述与一项涉及领先创新管理学者的德尔菲研究结果相结合。出现了十大主要研究主题，可以指导 GenAI 与创新管理交叉领域未来的研究发展：1）Gen AI 和创新类型；2）GenAI、主导设计和技术发展；3）科学和艺术创造力以及 GenAI 支持的创新；4）GenAI 支持的创新和知识产权；5）GenAI 和新产品开发；6）多模态/单模态 GenAI 和创新成果；7）GenAI、机构和生态系统；8）政策制定者、立法者和反垄断机构在 GenAI 支持的创新监管中的作用；9）滥用和不道德地使用 GenAI 导致创新出现偏差；10）GenAI 支持的创新的组织设计和界限。本文最后讨论了这些主题如何为创新管理研究的理论发展提供参考。