摘要。为了减轻温室气体(GHG)和空气污染物排放的影响,了解在哪里发生排放量是最重要的。在现实世界中,大气污染物是由点来源的各种人类活动产生的(例如发电厂和工业设施),也来自分散来源(例如住宅活动和农业)。但是,由于跟踪所有这些排放源是实际上不可能的,因此通常使用领域的国家级统计数据来编制排放清单,然后使用空间信息在网格电池级别进行缩小。在这项工作中,我们开发了高空间分辨率代理,以降低由全球大气研究(EDGAR)排放数据库提供的所有世界国家的国家排放总数。,特别是在本文中,我们提供了最新的Edgar V8.0温室气体,该温室气体可在不同级别的空间粒度上提供随时可用的排放数据,该数据从一致开发的GHG发射数据库中获得。这是通过改进和发展高分辨率空间代理来实现的,这些空间代理可以更精确地分配排放在全球上。这项工作的主要新颖性是分析对欧洲特征以及美国,中国,印度和其他高级发射国家的国家温室气体排放的潜力。这些数据不仅满足大气建模者的需求,而且还可以告知在缓解气候变化领域工作的决策者。例如,欧洲的NUTS 2级别的Edgar Ghg排放量(统计级别的领土单位的命名法)在欧洲层面有助于制定欧盟的凝聚力策略,从而确定每个地区在实现碳中立性目标方面的进步,并为最高发射阶层提供洞察力。可以在https://doi.org/10.2905/b54d8149-2864-4fb9-96b9-96b9-5fd3a020c224上访问数据https://doi.org/10.2905/d67eeda8-c03e-4421-95d0- 0adc460b9658用于亚国家数据集(Crippa等,2023b)。
*哈佛大学和芝加哥大学。我们感谢罗伯特·塞特科夫(Robert Sitkoff)和芝加哥大学商业法评论研讨会的参与者,以提供有益的讨论和反馈。奥利弗·哈特(Oliver Hart)非常感谢哈佛 - 拉德克利夫研究所(Harvard -Radcliffe Institute)的财政支持。Luigi Zingales非常感谢芝加哥大学Stigler中心的财政支持。1 https://www.bloomberg.com/news/articles/2021-05-03/dupont-loses-plastic-plastic-pollation-pollation-pollation-vote-vote-with-with-with-record-81- https://www.blackrock.com/corporate/literature/press-release/blk-vote-bulletin-exxon-exxon-may-2021.pdf 3 https://news.bloomberglaw.com/security-com/securities-securities-law/securities-law/activist-score-score-score-score-sporder-spender-spender-spender-spdend--worter-spending-sprending-wolder--wolder--wolter--wolder--wolter--wolder--whord--whord--wolder--whord-------- https://www.sec.gov/archives/edgar/data/30697/000121465921004307/d420210px14a6g.htm1 https://www.bloomberg.com/news/articles/2021-05-03/dupont-loses-plastic-plastic-pollation-pollation-pollation-vote-vote-with-with-with-record-81- https://www.blackrock.com/corporate/literature/press-release/blk-vote-bulletin-exxon-exxon-may-2021.pdf 3 https://news.bloomberglaw.com/security-com/securities-securities-law/securities-law/activist-score-score-score-score-sporder-spender-spender-spender-spdend--worter-spending-sprending-wolder--wolder--wolter--wolder--wolter--wolder--whord--whord--wolder--whord-------- https://www.sec.gov/archives/edgar/data/30697/000121465921004307/d420210px14a6g.htm
非国际财务报告准则和其他财务指标在国际财务报告准则下没有标准化含义,因此可能无法与其他发行人提出的类似指标进行比较。有关风险因素和非国际财务报告准则指标及其他财务指标的讨论,请参阅我们在 SEDAR+、EDGAR 和 Stantec.com 上提供的 2023 年年度报告。
Charles J. Marsh 1† * *,Edgar C. Turner 2,本杰明·旺·布隆德3,鲍里斯·邦加罗夫4,萨宾5.6,雷迪·克鲁兹7,维多利亚·坎普9,索尔·米尔恩6,戴维·T·米洛多夫斯基12, b 4,24,David Johnson 11,Pavel Kratina 9,资深Malhi 16,Norse Majalap 22,Nicholas 19,Stephen J. Rossier 9, 12,罗伯特·M·勃起18,欧文TCharles J. Marsh 1† * *,Edgar C. Turner 2,本杰明·旺·布隆德3,鲍里斯·邦加罗夫4,萨宾5.6,雷迪·克鲁兹7,维多利亚·坎普9,索尔·米尔恩6,戴维·T·米洛多夫斯基12,b 4,24,David Johnson 11,Pavel Kratina 9,资深Malhi 16,Norse Majalap 22,Nicholas 19,Stephen J. Rossier 9, 12,罗伯特·M·勃起18,欧文T
摘要目的——本研究展示了人工智能 (AI) 如何在动荡、不确定、复杂和模糊 (VUCA) 商业环境中塑造战略规划流程。该研究采用了 Cynefin 框架的各个领域,探索了人工智能的变革潜力,并提供了有关组织如何利用人工智能驱动的解决方案进行战略规划的见解。设计/方法/方法——这篇概念论文通过整合多个文献流中的现有知识,理论化了人工智能在 VUCA 世界中战略规划过程中的作用。采用“模型论文”方法提供了一个理论框架,可以预测所考虑概念之间的关系。结果——本文重点介绍了 Cynefin 框架在管理战略决策过程的复杂性方面的潜在应用、人工智能在战略规划不同阶段的变革性影响、人工智能在 VUCA 中需要支持的战略规划特征以及人工智能在不确定的商业环境中集成所带来的挑战。原创性/价值——本研究在 Cynefin 框架的指导下,率先对人工智能在 VUCA 商业环境中战略规划中的作用进行了理论探索。因此,它丰富了学术论述,拓展了知识边界。关键词 人工智能、战略规划、VUCA、Cynefin 框架 论文类型 概念论文
神经系统的整合作用,描述了突触和运动皮层 1913 年 - 埃德加·道格拉斯·阿德里安 (Edgar Douglas Adrian):神经中的全或无原则 1929 年 - 汉斯·伯杰 (Hans Berger):第一个人类脑电图 1932 年 - 扬·弗里德里希·滕尼斯 (Jan Friedrich Toennies):多通道墨水书写脑电图机 1932 年 - ED Adrian 和 C.S Sherrington 因在功能方面的工作获得诺贝尔奖
6参见Snap Inc.,年度报告(表格10-K),第15(2023年1月31日),https://www.sec.gov/ix?doc=/archives/archives/archives/edgar/data/0001564408/000156440156440823000013000013/snap-2022212221221221221221221221221221221221221221221221221.HTM(向我们的广告商披露数据和指标,以便我们吸引新的广告商并保留现有的广告商任何限制或无能,无论是根据法律,法规,政策还是其他原因,我们的广告商发现有用的数据和指标都会阻碍我们吸引和保留广告商的能力。”)。
3. 埃德加·巴雷拉 (Edgar Barrera) • 注意 (Ivan Cornejo) (T) • (括号内) (Shakira & Grupo Frontera) (T) • 一直都是你 (Carin Leon & Leon Bridges) (S) • 这不好 (Camilo) (T) • 那个人 (但不像我) (Carin Leon & Kane Brown) (S) • 相反 (Becky G 与 Ángela Aguilar、Leonardo Aguilar) (T) • 如果我早认识你 (Karol G) (S) • 真诚 (Khalid) (T) • TOMMY & PAMELA (Peso Pluma & Kenia Os) (T)
活动 3.9 2.4 11 其他服务 12.1 2.0 国内生产总值 6.3 注:由于四舍五入,细节可能不相符 资料来源:菲律宾统计局 邦阿西楠省省级产品账户 (PPA) 结果的完整数据系列、图表和数据视觉效果可在菲律宾统计局 (PSA) 的 PPA 登录页面 (psa.gov.ph/statistics/ppa) 和 PSA 区域网站 (rsso01.psa.gov.ph/statistics/ppa) 上找到。 EDGAR M. NORBERTE 首席统计专家 邦阿西楠省统计局