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覆盖范围的证据：
SECTION 1 Introduction ....................................................................................................139 SECTION 2 Where to get more information and personalized assistance .........................139 SECTION 3 To deal with your problem, which process should you use?.........................140 SECTION 4 A guide to the basics of coverage decisions and appeals ...............................141 SECTION 5 Your medical care: How to ask for a coverage decision or make an appeal of a coverage decision ........................................................................144 SECTION 6 How to ask us to cover a longer inpatient hospital stay if you think you are being discharged too soon ........................................................................151 SECTION 7 How to ask us to keep covering certain medical services if you think your coverage is ending too soon...................................................................159 SECTION 8 Taking your appeal to Level 3 and beyond ....................................................165 SECTION 9 How to make a complaint about quality of care, waiting times, customer service, or other concerns .................................................................................................................................................... 167
Re-evaluating evidence for giant genomes in amoebae
Here we reassess available evidence for the long-held misconception of amoebae possessing exceptionally large genomes. Traditionally, estimates relied on inaccurate methods like DNA weight measurements, leading to inflated sizes. These methods failed to account for contaminating DNA from prey, endosymbionts, and intrinsic genomic features like ribosomal operon amplification. Modern sequencing techniques unveil a different picture. Fully sequenced amoebozoa genomes range from 14.4 to 52.37 mega basepairs, well within the typical single-celled eukaryote expectation. While the whole genome of the historically relevant Amoeba proteus has not yet been fully sequenced, we provide here a statistical analysis using protein-coding genes from transcriptomic data, suggesting that the genome size is consistent with this range, far smaller than previously claimed. The misconception likely originated in the early 21 st century and perpetuated through popular science materials. We conclude that there is no longer reason to reaffirm that amoeba genomes are giant.
刻板印象作为性格证据
在本文中，我将说明，尽管某些形式的基本率证据对于获得准确的案件结果来说是可取的，甚至至关重要，但一种常见的基本率证据（即概况证据）往往构成未被承认的品格证据（即被告按照某种性格特征行事的证据），而这种证据是联邦和州证据规则所禁止的。为了说明这一点，并准确描述基本率证据和普通品格证据之间的关系，我利用一种名为贝叶斯推断的统计工具来定义一个我称之为预测品格证据的概念。预测品格证据描述了一个群体的行为倾向，表明该群体中的某个成员按照这种倾向行事。我将说明，这种证据（一种涉及行为刻板印象的基本率证据）依赖于品格推理，因此根据禁止品格证据规则是不可接受的。
基于证据的神经肿瘤学
抽象的液体活检具有多个好处，并在其他肿瘤学领域广泛使用，但是到目前为止，其在神经肿瘤学中的作用受到限制。在CSF中研究了多种肿瘤衍生的材料，例如循环肿瘤细胞（CTC），肿瘤教育的血小板（TEP），无细胞DNA（CFDNA），循环肿瘤DNA（CTDNA）和miRNA，在CSF，血液（血浆，血清）或尿液中研究。可以通过使用各种算法来简化液体活检的大量数据。通过使用这种技术，我们可以诊断出脑肿瘤，并诊断出低级别的胶质瘤与高级胶质瘤的不同，以及与伪产生相比的真实进展。尚未对脑肿瘤中液体活检的潜力进行广泛的研究，但是在未来几年中，它的未来有光明的未来。在这里，我们介绍了有关机器学习在脑肿瘤液体活检中的作用的文献综述。
经济学理论与证据
不幸的是，这种浪漫化和美化了的经济观导致大多数经济学家忽视了所有可能出错的因素。他们对人类理性的局限性视而不见，而这种局限性往往会导致泡沫和萧条；对失控的机构问题视而不见；对市场（尤其是金融市场）的不完善视而不见，这种不完善可能导致经济的运行系统突然、不可预测地崩溃；对监管者不相信监管而产生的危险视而不见。当然，这两种信念——经济学中的大多数工作都是经验性的，经济学家往往忽视经验证据——并不直接相互矛盾。但为什么这些经济学家会参与证据的收集和分析，却被他们的同事忽视呢？我们将看到，理论在证据收集和分析中所起的作用是理解态度差异的关键。具体而言，本章将论证理论（克鲁格曼嘲笑新古典主义版本是“这种浪漫化和净化了的经济观”）与证据之间的关系在经济学中一直存在很大争议，而且自从经济学诞生以来就一直如此。我将首先回顾经济学史上的一系列事件，以说明自古典经济学全盛时期以来，理论与证据之间的关系一直是方法论争论的核心。然后我将论证当代经济学对这个问题也没有达成共识。最后一部分将对这场争论未来的走向提出一些猜测。2. 经济思想史中的理论与证据亚当·斯密经常被冠以“政治经济学之父”的称号（例如，Haakonssen 2006: 4）。然而，他研究政治经济现象的方法论非常折衷（例如，Viner 1968: 327），几乎与当代主流方法不同。如果我们要寻找现代经济学方法论之父，我们就必须在李嘉图学派中寻找——他们是大卫·李嘉图经济学及其方法论的信徒、捍卫者和传播者。李嘉图是政治经济学中演绎方法的第一个系统倡导者——建立抽象模型，辅以严格而有些人为的定义和三段论推理（索维尔 1974 年）。为了得出高度普遍性的原则，他在思想中将他认为的主要因果因素与干扰因素区分开来，保持后者不变，从而希望建立所有经济体共同的不变因素：“我把这些直接和暂时的影响放在一边，把全部注意力放在它们将导致的事物的永久状态上”（引自索维尔 1974 年：113-4）。
人工智能作为证据
从联邦审判法官和两名计算机科学家（其中一名也是经验丰富的律师）的角度，阐述了人工智能（“AI”）在民事和刑事案件中的应用。它详细而易懂地讨论了什么是人工智能及其工作原理、其发展历史以及它旨在实现的各种功能的描述，强调人工智能应用无处不在，无论是在私营部门还是公共部门。如今的应用包括：医疗保健、教育、与就业相关的决策、金融、执法和法律专业。本文强调了确定人工智能应用的有效性（即，人工智能测量、分类或预测其设计目的的准确程度）及其可靠性（即，人工智能在应用于相同或基本相似情况时产生准确结果的一致性）的重要性，以决定是否应在民事和刑事案件中将其作为证据。本文进一步讨论了可能影响人工智能证据有效性和可靠性的因素，包括各种类型的偏见、“功能蠕变”、缺乏透明度和可解释性，以及在人工智能应用向公众发布之前对其进行客观测试的充分性。本文接下来深入讨论了决定人工智能证据是否应在法庭案件中被采纳的证据原则，目前，这一主题还不是判决法全面分析的主题。本讨论的重点是逐步分析最重要的问题以及影响是否采纳人工智能证据的因素。最后，本文最后讨论了旨在帮助律师和法官引入、反对或决定是否采纳人工智能证据的实用建议。
袖珍证据法
1979年，联邦政府要求澳大利亚法律改革委员会审查证据法则。ALRC于1985年发布了一份临时报告（ALRC 26，卷1和2）及其在1987年的最终报告（ALRC 38）。在1995年，联邦和新南威尔士州政府最终通过了基本统一的证据法案。这些行为在联邦法院和法院在A.C.T.和NSW。在2001年，塔斯马尼亚州采用了UEL，但其行为的变化比大多数人都多。2004年，诺福克岛采用了UEL。在2005年，ALRC发布了联合报告（ALRC 102），审查了UEL在过去十年中的性能，并建议进行某些更改。2006年，VLRC发布了一份有关维多利亚州UEL实施UEL的报告。2008年，维多利亚制定了UEL，并包含了ALRC 102中建议的修订。在2009年1月1日，ALRC 102推荐的修正案开始在联邦法院和A.C.T和NSW上进行。2010年1月1日，维多利亚时代的UEL版本开始操作。在2011年，A.C.T.，而不是继续根据联邦UEL进行操作，而是制定了自己的UEL。 北领地还于2011年1月1日开始运营UEL立法。在2011年，A.C.T.，而不是继续根据联邦UEL进行操作，而是制定了自己的UEL。北领地还于2011年1月1日开始运营UEL立法。
覆盖范围的证据-Medicare
有些成员必须支付D部分的延迟入学罚款。D部分延迟入学罚款是额外的保费，如果您的初始入学期结束后的任何时间，则必须为D部分支付，而当您没有D部分或其他可信度处方药覆盖范围时，连续63天或更长时间。可信赖的处方药覆盖范围是符合Medicare的最低标准，因为预计至少将支付至少与Medicare的标准处方药覆盖范围一样多。晚期入学罚款的费用取决于您没有D部分或其他可靠处方药覆盖的时间。，只要您获得D份额，您就必须支付此罚款。