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World File Search SystemGee
人、经济和国家与权力和市场
匿名人士、Toby Baxendale、Robert Blumen、Tobin Campbell、John P. Cochran 博士、John Cooke、Kerry E. Cutter、D. Allen 和 Sandra Dalton、Rosemary D'Augusta (Perna Travel)、James V. De Santo (DTL Inc.)、Maino des Granges 船长和夫人、Frank Van Dun、Eric Englund、Charles Ezell、Martin Garfinkel、Thomas E. Gee 先生和夫人、Frank W. Heemstra、Jule R. Herbert, Jr.、L. Charles Hilton, Jr.、Max Hocutt 先生和夫人、Keith A. Homan、Julia Irons、George D. Jacobs 医学博士、Preston W. Keith 博士、Robert N. Kennedy、Richard J. Kossmann 医学博士、David Kramer、Steven R. Krause、John Leger、Arthur L. Loeb、Björn Lundahl、Samuel Medrano 医学博士、 Frederick L. Maier、Douglas Mailly 博士、Steven R. McConnell、Joseph Edward Paul Melville、Dorothy Donnelley Moller 博士、Reed W. Mower、Ron N. Neff、Christopher P. O'Hagan、Stanley E. Porter 夫妇、Thomas H. Reed、James A. Reichert、Michael Robb、Conrad Schneiker、Alvin See、Thomas W. Singleton 夫妇（尼希米基金会）、Carlton M. Smith、Kent Snyder、Geb Sommer、William V. Stephens、Charles Strong、Michael F. Thomas、James Tusty 夫妇、Quinten E. Ward 夫妇、Thomas Winar、Steven Lee Yamshon 博士、Leland L. Young 夫妇、Robert S. Young
使用机器学习和横断面及纵向磁共振成像数据对阿尔茨海默病和额颞叶痴呆进行分类
Abdi, H., Williams, LJ, & Valentin, D. (2013)。多因素分析：多表和多块数据集的主成分分析。Wiley 跨学科评论：计算统计学，5，149 – 179。https://doi.org/10.1002/wics.1246 Agostinho, D., Caramelo, F., Moreira, AP, Santana, I., Abrunhosa, A., & Castelo-Branco, M. (2022)。结合结构 MR 和扩散张量成像对阿尔茨海默病的存在进行分类，其性能与 MR 结合淀粉样蛋白正电子发射断层扫描相同：一种数据集成方法。 Frontiers in Neuroscience, 15, 638175。https://doi.org/10.3389/fnins.2021.638175 Albert, MS, DeKosky, ST, Dickson, D., Dubois, B., Feldman, HH, Fox, NC, Gamst, A., Holtzman, DM, Jagust, WJ, Petersen, RC, Snyder, PJ, Carrillo, MC, Thies, B., & Phelps, CH (2011)。阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍的诊断：美国国立老龄化研究所-阿尔茨海默病协会工作组关于阿尔茨海默病诊断指南的建议。 Alzheimer's Dement , 7 , 270 – 279. https://doi.org/10.1016/j.jalz. 2011.03.008 Avants, BB, Cook, PA, Ungar, L., Gee, JC, & Grossman, M. (2010). 痴呆症导致白质完整性和皮质厚度相关降低：一项采用稀疏典型相关分析的多变量神经影像学研究。 NeuroImage，50，1004 – 1016。https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.01.041 Bachli，MB，Sedeño，L.，Ochab，JK，Piguet，O.，Kumfor，F.，Reyes，P.，Torralva，T.，Roca，M.，Cardona，JF，Campo， CG，埃雷拉，E.，
使用在西AFR中的数据筛分的热带流域中使用分布式水文建模来预测全球变化对流量动态的影响
目前，全球水周期正在经历激进的转变，相关的全球水危机需要利益相关者的快速行动来减轻对人类和生态系统的不利影响。这种行动的紧迫性是由气候变化和土地使用土地覆盖变化（LULCC）的综合作用以及确保清洁水源的相关挑战所驱动的。气候变化所产生的全球变化正在使水的稀缺性变得更加严重，在水上压力的地方，导致更多的竞争，甚至在水资源上发生冲突。解决全球水危机的问题在全球南部的数据砂区域尤其具有挑战性，在该地区，水文过程的状况和水的可用性受到限制。在这里，通过强大的水文模型在水文预测中的进展仍在研究议程之上。全球南部，尤其是西非的一般是对热带集水区的有限的水文过程，随着土地覆盖的加速变化。该研究的重点旨在解决以下研究问题：•气候变化如何改变热带流域的水文过程，并且这是否改变了嵌套集水区的水流方案？•除了给定的西非地区的气候变化所驱动的变化外，LULCC在嵌套集水区的空间变化中的贡献和贡献是什么？为了解决上述问题，我们将依靠西非PRA河流域的数据。在本研究中，我们采用了Google Earth Engine（GEE）和随机森林分类器（RFC）来评估2007年至2023年期间PRA河流域的时空时空土地使用/覆盖变化和变化检测。专注于五（5）个LULCC分类对于该地区不管制的大型和小规模的采矿活动至关重要。使用归一化差异指数（NDWI）和改良的NDWI（MNDWI）有效地提取水表面区域，以进行PRA河流盆地的变化和压力，并处理
整个HCP队列中白质的与性别相关的变异性
1。Archer J.人类心理性别差异的现实和进化意义。Biol Rev Camb Philos Soc。2019年8月; 94（4）：1381–415。2。Hyde JS。 性别相似性假设。 am Psychol。 2005; 60（6）：581–92。 3。 giudice MD，Booth T，IrwingP。火星与金星之间的距离：测量全球性别差异。 PLOS ONE。 2012年1月4日； 7（1）：E29265。 4。 van Essen DC，Smith SM，Barch DM，Behrens Tej，Yacoub E，Ugurbil K等。 Wu-Minn Human Connectome项目：概述。 神经图像。 2013年10月15日; 80：62–79。 5。 Avants BB，Epstein CL，Grossman M，Gee JC。 与交叉相关的对称差异图像注册：评估老年人和神经退行性大脑的自动标记。 MED图像肛门。 2008年2月; 12（1）：26–41。 6。 Descoteaux M，Angelino E，Fitzgibbons S，DericheR。正规化，快速和可靠的分析Q-Ball成像。 登录元。 2007年9月; 58（3）：497–510。 7。 Koch MA，Norris DG，Hund-Georgiadis M.使用磁共振成像研究功能和解剖连通性的研究。 神经图像。 2002年5月1日; 16（1）：241–50。 8。 Guevara P，Poupon C，RivièreD，Cointepas Y，Marrakchi-Kacem L，Descoteaux M等。 使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。 2010年1月1日; 13：550–7。 9。 （计算机科学中的讲义）。Hyde JS。性别相似性假设。am Psychol。2005; 60（6）：581–92。3。giudice MD，Booth T，IrwingP。火星与金星之间的距离：测量全球性别差异。PLOS ONE。 2012年1月4日； 7（1）：E29265。 4。 van Essen DC，Smith SM，Barch DM，Behrens Tej，Yacoub E，Ugurbil K等。 Wu-Minn Human Connectome项目：概述。 神经图像。 2013年10月15日; 80：62–79。 5。 Avants BB，Epstein CL，Grossman M，Gee JC。 与交叉相关的对称差异图像注册：评估老年人和神经退行性大脑的自动标记。 MED图像肛门。 2008年2月; 12（1）：26–41。 6。 Descoteaux M，Angelino E，Fitzgibbons S，DericheR。正规化，快速和可靠的分析Q-Ball成像。 登录元。 2007年9月; 58（3）：497–510。 7。 Koch MA，Norris DG，Hund-Georgiadis M.使用磁共振成像研究功能和解剖连通性的研究。 神经图像。 2002年5月1日; 16（1）：241–50。 8。 Guevara P，Poupon C，RivièreD，Cointepas Y，Marrakchi-Kacem L，Descoteaux M等。 使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。 2010年1月1日; 13：550–7。 9。 （计算机科学中的讲义）。PLOS ONE。2012年1月4日； 7（1）：E29265。4。van Essen DC，Smith SM，Barch DM，Behrens Tej，Yacoub E，Ugurbil K等。Wu-Minn Human Connectome项目：概述。神经图像。2013年10月15日; 80：62–79。5。Avants BB，Epstein CL，Grossman M，Gee JC。与交叉相关的对称差异图像注册：评估老年人和神经退行性大脑的自动标记。MED图像肛门。2008年2月; 12（1）：26–41。6。Descoteaux M，Angelino E，Fitzgibbons S，DericheR。正规化，快速和可靠的分析Q-Ball成像。登录元。2007年9月; 58（3）：497–510。 7。 Koch MA，Norris DG，Hund-Georgiadis M.使用磁共振成像研究功能和解剖连通性的研究。 神经图像。 2002年5月1日; 16（1）：241–50。 8。 Guevara P，Poupon C，RivièreD，Cointepas Y，Marrakchi-Kacem L，Descoteaux M等。 使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。 2010年1月1日; 13：550–7。 9。 （计算机科学中的讲义）。2007年9月; 58（3）：497–510。7。Koch MA，Norris DG，Hund-Georgiadis M.使用磁共振成像研究功能和解剖连通性的研究。神经图像。2002年5月1日; 16（1）：241–50。 8。 Guevara P，Poupon C，RivièreD，Cointepas Y，Marrakchi-Kacem L，Descoteaux M等。 使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。 2010年1月1日; 13：550–7。 9。 （计算机科学中的讲义）。2002年5月1日; 16（1）：241–50。8。Guevara P，Poupon C，RivièreD，Cointepas Y，Marrakchi-Kacem L，Descoteaux M等。使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。 2010年1月1日; 13：550–7。 9。 （计算机科学中的讲义）。使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。2010年1月1日; 13：550–7。9。（计算机科学中的讲义）。MED图像计算计算辅助间隔MICCAI INT CONC MED MED MED IMAGE计算计算辅助间隔。Campello RJGB，Moulavi D，Sander J.基于层次密度估计的基于密度的聚类。in：PEI J，Tseng VS，Cao L，Motoda H，Xu G，编辑。知识发现和数据挖掘的进步。柏林，海德堡：施普林格； 2013年。 160–72。10。Zhang H，Schneider T，Wheeler-Kingshott CA，Alexander DC。 noddi：实用的体内神经突导向分散和人脑的密度成像。 卷。 61，神经图像。 2012。 1000–16。Zhang H，Schneider T，Wheeler-Kingshott CA，Alexander DC。noddi：实用的体内神经突导向分散和人脑的密度成像。卷。61，神经图像。2012。 1000–16。
核糖毒性应力反应驱动紫外线炎症的急性炎症，细胞死亡和表皮增厚
Anna Constance Vind，1，2，12， * Zhenzhen Wu，1，2，12 Muhammad Jasree Fidauus，3，12 Good Sneckut，1，2 Gee Ann Toh，3 Jessen，3 Jessen，4 Joe Ferancocas，3 1，2 Peter Hahr，2 Thomas Levin Andersen，5，6 Melanie Blasius，1，2 Li Fang Koh，7 Nina Loeh Martensson，8，10 John E.A. ），frankly.zhong@ntu.thu.sg（F.L.Z。 ），sbj@sund.ku.dk（S.B.-J.） https://doi.org/10.1016/j.molcel.2024.10.044），frankly.zhong@ntu.thu.sg（F.L.Z。），sbj@sund.ku.dk（S.B.-J.）https://doi.org/10.1016/j.molcel.2024.10.044常见，7，9 Mads Gyrd-Hansen，4 Franklin L. Zhong，3，11， *和Simon Bekker-Jensen 1，2，2，2，13，13， * 1健康衰老中心，蜂窝和分子医学系，哥伦哈根大学，哥伦比亚大学，Blegdamsvej 3，2200 Copenhagen，Copenhagen，Denmark 2 Cellers and Cellment for Genem and Celliment of Genem and for Genem and Serciply哥本哈根，Blegdamsvej 3，2200丹麦哥本哈根，3李孔·锡医学院，南南技术大学，新加坡曼德勒路11号，新加坡308232，新加坡4 Leo Foundation Skin Immunology研究中心免疫学研究中心，免疫学和微生物学系，Den Hagen，Bleggdamsve 3，2200 Biology, Department of Pathology, Odense University Hospital, University of Southern Denmark, J.B.Winsløwsvej 25, 5000 Odense, Denmark 6 Molecular Bone Histology (MBH) lab, Department of Clinical Research, University of Southern Denmark, J.B.Winsløwsvej 25, 5000 Odense, Denmark 7 A*STAR Skin Research Labs (A*SRL), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), & Skin Research新加坡研究所（SRIS），8A生物医学格罗夫，新加坡138648，新加坡8病理学系，哥本哈根大学医院诊断中心 - 丹麦哥本哈根，丹麦9号哥本哈根9型翻译和临床研究所，纽卡斯尔大学，纽卡斯尔，纽卡斯尔，纽卡斯尔，纽卡斯，纽卡斯，纽卡斯，教育部10，纽卡斯。新加坡＃17-01临床科学大楼的新加坡（SRIS），新加坡308232曼德勒路11号临床科学大楼，这些作者同样贡献了13个铅联系 *通信 *通信：vind@sund.ku.dk（A.C.V.
药物诱导的心力衰竭患者的QT间隔延长，并保留了射血分数
心力衰竭（HF）的射血分数降低（HFREF）是药物诱导的QT间隔延长的危险因素。未知是否保留的射血分数（HFPEF）是否也与风险增加有关。div> divetilide和sotalol是有效的QT间隔剂，经常用于HFPEF患者，其中房颤是合并症的。我们检验了以下假设：HFPEF患者中QT间隔延长的风险与多氟替二和索洛尔相关的风险增加。我们进行了一项回顾性队列研究，该研究是使用印第安纳州净工作的电子健康记录进行的（2010年1月31日 - 3月3日，2021年）。在删除了HFPEF和HFREF过度诊断的患者之后，无诊断代码以及QT间隔记录的缺乏后，我们确定了在三组中服用多氟替迪或索他洛的患者：HFREF（n = 138），HFPEF（n = 109）和无HF（n = 729）。QT延长定义为在多菲替赛/索洛尔治疗期间的心率或QT（QTC）> 500 ms。未调整的优势比（OR）用于QT延长。调整后的OR由具有Logit链接的广义估计方程（GEE）确定，以解释具有住院和协变量不同时间的单个群集。QTC延长与dofe-tilide或sotalol相关的53.2％，71.7％和30.0％的HFPEF，HFREF患者和没有HF的患者分别发生。与没有HF的患者相比，HFPEF和HFREF患者在接受多非替二或Sotalol的住院患者中的QT延长几率增加。在调整年龄，性别，种族，血清钾和镁浓度，肾功能，伴随药物治疗和合并症之后，HFPEF患者的QTC延长的调整后几率明显更高[OR = 1.98（95％CI 1.17-3.33），以及与[95％CI 1.17-3.33）和那些ins in of [或= 5. 5.或= 5.或= 5. 5.或（3.15–8.67）]，与没有HF证据的人相比。
使用机器学习算法遥感中的预测性建模
3部计算机科学与IT，安得拉邦中央大学，阿纳塔普尔。 摘要：使用机器学习（ML）算法的遥感中的预测建模已成为解决各种环境和气候挑战的有力方法。 本文探讨了高级ML技术与遥感数据的集成，以增强诸如土地覆盖分类，作物收益预测，气候变化监控和灾难管理等应用程序的预测能力。 我们审查了相关的工作和现有系统，突出显示了Google Earth Engine（GEE），NASA Earth Exchange（NEX）和Sentinel Hub等平台，它们利用云计算来处理大型数据处理和模型部署。 提出的系统结合了数据采集，预处理，特征提取，模型选择和训练以及预测和可视化，以提供准确，及时的预测。 未来的增强功能，包括深度学习集成，实时数据处理，增强的用户界面以及与物联网（IoT）设备的协作，以进一步增强系统的功能。 本文通过强调ML算法在转换遥感应用程序，支持明智的决策并改善地球资源管理方面的潜力来结束。 关键字：预测建模，遥感，机器学习，深度学习，云计算，Google Earth Engine，NASA Earth Exchange，Sentinel Hub，环境监控，数据。 1。 2。 本节回顾了中的关键研究和进步计算机科学与IT，安得拉邦中央大学，阿纳塔普尔。摘要：使用机器学习（ML）算法的遥感中的预测建模已成为解决各种环境和气候挑战的有力方法。本文探讨了高级ML技术与遥感数据的集成，以增强诸如土地覆盖分类，作物收益预测，气候变化监控和灾难管理等应用程序的预测能力。我们审查了相关的工作和现有系统，突出显示了Google Earth Engine（GEE），NASA Earth Exchange（NEX）和Sentinel Hub等平台，它们利用云计算来处理大型数据处理和模型部署。提出的系统结合了数据采集，预处理，特征提取，模型选择和训练以及预测和可视化，以提供准确，及时的预测。未来的增强功能，包括深度学习集成，实时数据处理，增强的用户界面以及与物联网（IoT）设备的协作，以进一步增强系统的功能。本文通过强调ML算法在转换遥感应用程序，支持明智的决策并改善地球资源管理方面的潜力来结束。关键字：预测建模，遥感，机器学习，深度学习，云计算，Google Earth Engine，NASA Earth Exchange，Sentinel Hub，环境监控，数据。1。2。本节回顾了引言遥感是一项关键技术，可以从远处观察和分析地球表面和大气，通常使用卫星或空气传感器。它为广泛的应用提供了必不可少的数据，包括环境监测，农业评估，城市规划，灾难管理和气候变化研究。遥感平台生成的大量数据对分析和解释提出了重大挑战。但是，机器学习的最新进展（ML）提供了强大的工具，可从这些大数据集中提取有意义的模式并进行准确的预测[1,2]。遥感中的预测建模涉及使用历史和当前数据来预测未来的条件和趋势。这种能力对于积极的决策特别有价值，使利益相关者能够预测并应对环境变化，农业需求或即将发生的自然灾害。机器学习算法在处理遥感数据的复杂性和数量方面表现出色，比传统方法更精确，更可靠的预测[3]。本文探讨了机器学习在遥感领域内预测建模中的作用。它审查了与各种预测任务成功整合ML算法的相关工作和现有系统。此外，它提出了一个综合系统，该系统利用高级ML技术和云计算来增强预测性建模功能。通过各种案例研究证明了所提出的系统的有效性，并讨论了潜在的未来增强功能，以概述该技术的前进道路。通过将机器学习与遥感数据集成在一起，我们可以显着提高监视和预测环境和气候状况的能力，从而为更好的资源管理和灾难准备。这种整合不仅可以提高科学理解，而且还为全球挑战提供了实用的解决方案，强调了该领域持续研发的重要性[4,5]。相关的工作，机器学习（ML）在遥感中的应用一直是广泛研究的重点，这反映了对ML增强预测建模能力的潜力的越来越多。
截至 2024 年 9 月 6 日 SOC24 现场参会人数
姓名 组织 1 Adam Abdulkadir 救助儿童会和巴斯肯特大学 2 Ailsa Cook Matter of Focus 3 Alec Fraser 伦敦国王学院 4 Alexandra Blain 法国巴黎银行 5 Alison Bukhari 教育女孩 6 Alison Jeffrey 英国文化、媒体和体育部 7 Amanda Payne 未来集团 8 Amel Karboul 教育成果基金 9 Amita Gulati 独立组织 10 Amy Lim 投注委员会 11 Ananya Nath 世界社区中心 12 Anders Bach-Mortensen 牛津大学 13 Anders Bager 世界糖尿病基金会 14 Andrew Greenway Public Digital 15 Aneta Wierzynska 全球抗击艾滋病、结核病和疟疾基金 16 Anne Davies 牛津大学法学院 17 Antonia Muhr 维也纳世界大学 18 Arushi Terway NORRAG 全球教育中心（日内瓦高等研究院） 19 Ashley McCaul ThinkForward 20 Ayan Musa Ahmed 世界糖尿病基金会 21 Batool Ahmad Humana Holding 22 Ben Coughlin 英国司法部 23 Benedetta Trivellato 米兰比可卡大学 24 Benjamin Brunjes 华盛顿大学 25 Benjamin John Stephens Instiglio 26 Benoit Renard Tiko 27 Brigita Pocyte 英国财政部 28 Bryony Nicholson Brink 29 Can Atacik Alethina 30 Carol Cravero 法国开发署集团 31 Carolina Pinzon Better Society Capital 32 Caroline Bernadi 乡村企业 33 Carolyn Heinrich Vanderbilt 大学 34 Catherine Burnard 工业发展公司 35 Celeste Brubaker 乡村企业 36 Chigomezgo Mtegha-Gelders 英国外交、联邦和发展办公室 37 Chih Hoong Sin 独立顾问 38 Chittaranjan Samantaray PanIIT 校友基金会 39 克里斯蒂娜·贝内特创业网络 40 克里斯托弗·伯宁汉姆教育成果基金 41 新加坡国立大学克里斯托弗·吉政策研究所 42 蔡新宇投注委员会
认知重新评估和表达抑制与青少年时期的纵向结构性大脑发育有不同的关系
青少年时期的特点是情感体验不同于童年和成年期，有关评论请参阅 Guyer、Silk 和 Nelson（2016）、Nook 和 Somerville（2019）以及 Sims 和 Carstensen（2014）。青少年的情绪比儿童更复杂，比成人更强烈（Nook & Somerville，2019）。与其他人生阶段相比，他们也会经历更多的负面情绪（McLaughlin、Garrad & Somerville，2015）。这些情感变化使情绪调节成为青少年的主要发展任务。情绪调节是指影响一个人拥有哪些情绪以及何时和如何体验和表达这些情绪的过程（Gross，1998）。随着儿童年龄的增长，情绪调节变得更加自我启动（Sims & Carstensen，2014）。获得成功调节情绪的技能至关重要，因为情绪调节不良与青少年精神病理学有关（McLaughlin、Hatzenbuehler、Mennin 和 Nolen-Hoeksema，2011 年）。由于青少年大脑经历了重大的结构和功能变化（Blakemore，2012 年；Sturman 和 Moghaddam，2011 年；Walhovd、Tamnes 和 Fjell，2014 年），对青少年情绪调节的神经发育基础的了解可能为精神病理学的生物学风险因素提供新的见解，并最终为预防和早期干预计划提供信息。一些理论模型提出了情绪调节与青少年大脑发育模式之间的联系。 Somerville、Jones 和 Casey (2010) 提出的模型表明，青少年行为可以通过与情绪和激励相关行为有关的大脑区域（杏仁核和腹侧纹状体）与与认知和冲动控制有关的大脑区域（前额叶皮质，PFC）之间（结构和功能）成熟度的相对不平衡来解释。其他模型（Casey，2015；Casey，Heller，Gee，& Cohen，2019；Ernst，2014）提出了皮质和皮质下回路之间更复杂的相互作用。尽管存在一些差异，但这些模型的共同基本思想是：i）皮质下结构比额叶皮质区域成熟得早；ii）这种成熟不匹配可能导致过度依赖皮质下系统，这可能解释了青少年时期情绪或激励驱动的行为。到目前为止，测试这些模型的尝试面临着许多统计和概念挑战（ Meisel、Fosco、Hawk 和 Colder，2019 年）。通过阐明情绪调节与整个皮层纵向发展之间的关系，以及
数字童年行业
许多孩子过着受数字世界影响很大的生命（Danby等，2018），无论是通过为它们制作的数字产品，服务和实践，还是对它们制造的。对于某些孩子来说，数字童年意味着他们有机会与新形式的媒体互动，这些媒体以有意义的（有时有问题）的方式影响他们的生活。对于儿童及其家人而言，他们的数字童年是在许多方面介导的（Livingstone＆Blum-Ross，2017年），包括游戏，学习，沟通和家庭生活的日常习惯（Gee等，2018）。在此面板中，我们研究了数字童年通过行业介导的一些方式。，我们探讨了儿童，家人，政策制定者和更广泛的公众的方式，都为“数字儿童时期”的建设，可以想到的构建做出了贡献。本小组中的每篇论文都关注数字行业既受益又受到儿童，家庭和政策制定者的实践的挑战的多种方式。尽管这些论文及时批评了通常“大型技术”行业如何影响数字童年的构建，但这并不意味着儿童及其家人不会从数字世界中获得收益，也不意味着颠覆了他们所期望的实践的努力 - 例如，约翰逊和弗朗西斯，2022222; Main＆＆and＆yamada-rice，20222）。相反，该小组会引起人们对行业所拥有的力量的关注，即使孩子及其护理人员享受或通过参与数字服务的参与，这通常与其年轻用户建立了不公平的关系。每篇论文都会详细介绍数字童年，互联网和需要儿童或父母参与的相关行业的复杂问题，以促进公司或产品的持续成功。虽然某些在线空间是专门为儿童设计的，但在论文中，我们研究了这些空间（或为儿童加入的成年人设计的空间）通常不是在中心儿童的兴趣或观点创造的。甚至超出了他们最年轻的寿命，例如，儿童经常受到可能符合或可能不符合其最大利益的数据缺陷（Hartung，2020），他们既不能同意也不同意这种做法。此外，儿童和家庭对技术的看法通常不会被行业所寻求或粗略地关注。，尽管如此，孩子们经常对数字世界的自信和有能力的居民自信，有时会为自己敌对空间，并对“儿童互联网”的外观彻底改变了观点（Dezuanni等人，2023年）。尽管这种方法可能是某些人转移的观点，但该小组呼吁行业直接与孩子协商，并将他们的观点纳入早期的概念化和发展数字产品，服务，实践的实践，这些实践，这些实践，这些实践在线建立了他们的生活。与Rodriguez和Levido（2023）的论文一致，该论文讨论了数字童年行业的道德恐慌，该小组支持对儿童和互联网的关键倾向。我们认为，道德恐慌持续存在 - 尤其是那些侵蚀的