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美国制度环境下美国 GAAP 和 IFRS 下的长期资产减值研究
本文探讨了会计准则的差异是否会影响美国机构环境中的报告行为，在该环境中，IFRS 和美国 GAAP 均用于报告目的。我们重点关注长期资产减值的会计处理，这是美国 GAAP 和 IFRS 之间存在显著差异的领域。我们确定了所有在 2004 年至 2012 年期间确认了长期资产减值损失的美国上市公司。从这些公司中，我们确定了遵循 IFRS 的公司，然后使用倾向得分匹配程序开发了美国 GAAP 公司的匹配样本。我们使用两阶段 Heckman 回归模型研究了减值损失与减值当年意外高或低收益之间的关系，控制了行业、国家、减值年份和公司层面的经济因素。我们发现，与 IFRS 报告公司相比，美国 GAAP 公司的减值损失与意外高或低收益之间的关联性明显更大，这意味着会计准则的差异会影响公司的财务报告。我们的研究结果适用于国家层面制度因素和宏观经济变量的替代衡量标准，以及资产减值逆转的纳入。关键词：长期资产减记、资产减值、国际财务报告准则、美国公认会计准则。
儿童保育挑战如何影响佐治亚州的劳动力和经济失去的机会：
简介 越来越多的研究表明，儿童在大脑发育最快的早期阶段的经历非常重要 1，早期儿童教育 (ECE) 对儿童、家庭和整个社会都有好处。诺贝尔经济学奖得主詹姆斯·赫克曼最近的研究表明，全面、高质量的早期儿童教育通过改善健康、教育、社会行为和就业结果，可产生 13% 的投资回报。 2 高质量的儿童保育也为父母带来好处，使他们能够养家糊口并进一步发展事业，无论是参与工作还是参加学校或工作培训计划。在佐治亚州，65% 的 5 岁以下儿童的父母（即父母双方或唯一的父母）都在工作， 3 这意味着该州的大多数父母需要持续的儿童保育才能上班和养家糊口。如果得不到可靠、优质的儿童保育，雇员和雇主都会受到影响。父母可能不得不缺勤、拒绝晋升机会，甚至辞职以应对儿童保育挑战。这些挑战可能也会影响参加学校或工作培训计划的家长。员工缺勤和离职会影响雇主的底线，而高等教育和工作培训计划参与度的降低会阻碍该州劳动力的发展。
一种优雅的改善人类机器人互动的方式？
这一天似乎并不遥远，在这种情况下，机器人将成为我们日常生活的积极组成部分，就像电器已经一样。因此，越来越需要以人为本的方式设计适当的人类机器人互动的范式，工具和技术（Beckerle等，2017）。为此，需要适当的人机界面（HMI），并且越来越多的研究表明，周围神经系统（PNS）如何成为理想的渠道，通过这种相互作用可以实现这种相互作用。在每天的运动任务（例如抓住，步行或说话）中，中枢神经系统（CNS）在脊髓的腹角招募了许多α-肌神经元，并调节它们发射动作电位的速度。α-肌神经元通过脊柱上部，不同的静脉和内在的运动神经元特性进一步调节（Heckman等，2005； Enoka，2008）。由一个由一个轴突支配的一组肌肉纤维（肌肉单位）将运动神经元轴突作用电位转化为力。肌肉单元和运动神经元形成了所有运动动作的最终合奏，即所谓的运动单元。将神经命令转化为肌肉力量，（脊柱）运动单元代表了中枢神经系统的有前途的界面。但是，机器人应用必须考虑到一些生理限制。在本意见论文中，我们声称更好的用户体验将导致更直观的控制和更紧密的人类机器人互动，甚至是人机的整合，反之亦然（见图1）。使用PNS数据进行意图检测以及用户体验的在线评估，这些界面在技术上有前途和了解人类行为和反应的工具（Beckerle等，2019）。为了改进这一点，我们讨论了意图检测，用户反馈和用户反馈的进展，并强调了拟人化系统，这些系统直接由人类控制，例如假体和远程关系，并旨在创建新颖的感觉运动范式。
贷款决策和影响因素的行为分析中国的新农业运营实体
农业产业的固有脆弱性大大限制了新的农业运营实体可用的融资渠道。获得信贷贷款的机会是解决农民之间资本短缺并增强生产投入的关键手段。利用来自17,745个新的农业运营实体的调查数据，从事卢an市，安海省的粮食生产以及中国家庭财务调查数据库中记录的农业家庭，采用Logit模型和Heckman选择模型，以实证分析这些贷款模型，从而分析了这些贷款决策行为，从两个角度分析了这些模型。研究表明，几个关键变量对谷物生产者的借贷意愿产生了重大积极影响。具体来说，种植区域范围，每公顷投入范围，投资回报率，合作社的会员资格以及作为家庭农场的运营都尤其增强了他们寻求贷款的意愿。相反，每公顷净收入和种植的农作物数量大大减少了借贷的倾向。此外，男性经营者和具有较高教育背景的人表现出更强的获得贷款的意愿。此外，该研究表明，合作社的种植区和成员资格也与这些农业运营实体确保的贷款规模呈正相关。因此，从粮食安全的角度来看，培养产生粮食的新农业运营实体至关重要。这需要重点关注财务支持的反周期性调整，在低投资回报率的年份中增加信贷支持。此外，有必要开发多种形式的中等规模的运营，增强政策支持，并增强产生新的农业运营实体的生产热情。
早期教育策略提案
• 到小学开始时，生活在最贫困地区的澳大利亚儿童的发展脆弱性是最富裕地区儿童的三倍（18.5% 对 6.5%）。成年后，他们患两种或两种以上慢性疾病的可能性高出 60%，并且会提前 6-10 年死亡（AEDC，2021 年）。 • 儿童的健康、福祉和发展受到他们出生、生活、学习和成长的复杂环境的影响。这些环境在社会中分布不均，这意味着许多儿童处于不利地位，影响了他们成长的机会。见图 1（Goldfeld 等人，2018 年；Moore，2017 年；O'Conner 等人，2019 年）。 • 许多澳大利亚儿童及其家庭在获得负担得起、包容、高质量的医疗和社会护理、早期教育和护理以及学校教育方面面临障碍（Beatson 等人，2022 年）。 • 存在一些解决方案，如果将这些解决方案结合起来，可以改变儿童成长的条件并改善儿童发展结果（Honisett 等人，2022 年；Molloy 等人，2019 年）。早期是投资预防和早期干预最有效且最具成本效益的时期（Heckman，2023 年；O'Conner 等人，2019 年；Strong Foundations 合作，2019 年）。当每个孩子都能充分发挥自己的潜力并茁壮成长时，我们就能为每个人创造更健康、更有活力、更繁荣的社区。鉴于上述情况，我们欢迎制定一项总体国家早期战略，“以确保所有儿童，无论生活在哪里，都能享有同等的学习、发展和成长的机会。”我们支持讨论文件的主要考虑因素：联邦政府的重点、打破孤岛的重点、与其他联邦政府战略的关系、联邦政府如何在早期阶段与更广泛的支持联系起来、国际义务、基于优势、以儿童和家庭为中心、原住民、尊重多样性和包容性以及数据。我们的意见书考虑了：
解开动机和学习效率作为驱动因素的联系...
注意：本文的先前版本以“青少年人力资本生产中的生产力与动机：来自结构动机现场实验的证据”为标题发布。我们感谢 James Heckman 和四位匿名审稿人的反馈，这些反馈大大改进了本文。Greg Sun、Nicholas Buchholz、Barton Hamilton、Stephen Ryan、Ismael Mourifié、Caroline Hoxby、Chris Taber、Jeffrey Smith、Samuel Purdy、Mary Mooney、Felix Tintelnot、Aloysius Siow、Angela Duckworth、Joseph L Mullins、Martin Luccioni 和 Rob Clark 也提供了有关本文内容或阐述的特别有用的对话。宾夕法尼亚大学、芝加哥大学、威斯康星大学麦迪逊分校、华盛顿大学圣路易斯分校、皇后大学、多伦多大学、NBER 夏季教育会议以及其他几场会议和研讨会的研讨会参与者提供了有用的反馈和建议。如果没有一支才华横溢、敬业、精力充沛、不知疲倦的研究人员团队，这个项目不可能实现，其中包括：Debbie Blair、Edie Dobrez、Matthew Epps、Janaya Gripper、Clark Halliday、Allanah Hoefler、Justin Holz、Kristen Jones、No'am Keesom、Tova Levin、Claire Mackevicius、Wendy Pitcock、Joseph Seidel、Kristen Troutman、Andrew “Rusty” Simon 和 Diana Smith。最后，我们要感谢一大批研究助理，包括 Marvin Espinoza、Bonnie Fan、John Faughnan、Yuan Fei、Ian Fillmore、Greta Gol、Justin Guo、Colton Korgel、Hunter Korgel、Ethan Kudrow、Helen Li、Victor Ma、Claire Mackevicius、Janae Meaders、Mateo Portune、Denis Semisalov、Yaxi Wang、De'Andre Warren、Colleen White 和 Colin Yu，他们对我们执行复杂的实验计划至关重要。我们非常感谢我们三个合作学区的匿名学校管理人员和教师，他们慷慨地付出了额外的努力来参与这项研究。我们也对与 Ariadne Merchant、Daphne Hickman、Morgan Hickman、Lydia Scholle-Cotton 和 Nicholas Merchant 的广泛讨论表示感谢。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
机器人探索火星洞穴寻找生命
[1] Fan，Thakker，Bartlett，Miled，Kim，Theodorou，Agha-Mohammadi，“自动杂种地面/未知环境中的空中移动性”，IROS 2019。[2] Lew，Emmei，Fan，Bartlett，Santamaria-Navarro，Thakker，Agha-Mohammadi，“接触惯性探测：碰撞是您的朋友，” ISRR2019。[3] Santamaria-Navarro，Thakker，Fan，Morrell，Agha-Mohammadi，“迈向无人机的弹性自动导航”，ISRR2019。[4] Terry，Lei，Morrell，Daftry，Agha-Mohammadi，“感知衰落的地下环境中的伪影检测和定位”，ICRA 2020（提交）。[5] Ebadi，Change，Palieri，Stephens，Hatteland，Heiden，Thakur，Morrell，Carlone，Carlone，Agha-Mohammadi。“灯：大规模的自主映射和定位，用于探索感知衰落的地下环境，” ICRA，2020年（提交）。[6] Jung，Lee，Shim，Agha-Mohammadi，“ DARPA地下挑战的自动空中勘探无人机”，ICRA 2020年（提交）。[7] Kanellakis，Karvelis，Mansouri，Agha-Mohammadi，Nikolakopoulos，“在地下隧道导航中使用多旋转器使用多旋翼的自主空中搜寻”，ICRA 2020（提交）。[8] Kramer，Stahoviak，Santamaria-Navarro，Agha-Mohammadi，Heckman，“视觉上降解环境的雷达惯性自我效率估计”，ICRA 2020（提交）。[9] Sasaki，Otsu，Thakker，Haesaert，Agha-Mohammadi，“在哪里映射？迭代的漫游者 - 弯曲器路径计划火星探索，” ICRA 2020（提交）。[10] Fan，Nguyen，Thakker，Alatur，Agha-Mohammadi，Theodorou。“基于贝叶斯学习的自适应控制对安全关键系统的自适应控制”，ICRA 2020（提交）。[11] Kanellakis，Karvelis，Mansouri，Agha-Mohammadi，Nikolakopoulos，“在地下环境中进行自主空中航行的视觉驱动的NMPC，IFAC（提交），[12]，[12] [12]长期耐药性活动的概念混合空中/地面车辆。[13] Otsu，Tepsuporn，Thakker，Vaquero，Edlund，Walsh，Walf，Wolf，Agha-Mohammadi，“与机器人团队对贫困环境的自动探索和映射”[14] Tagliabue, Schneider, Pavone, Agha-mohammadi, “ The Shapeshifter: a Multi-Agent, Multi-Modal Robotic Platform for the Exploration of Titan, " IEEE Aerospace Conf., 2020 [15] Agha-mohammadi, Hofgartner, Vyshnav, Mendez, Tikhomirov, Chavez, Lunine, Nesnas, “探索冰冷的世界：通过自动协作混合机器人访问泰坦的地下空隙，” IPPW，2018。[16] Heiden，牧师，Vyshnav，Agha-Mohammadi，“通过置信度丰富的3D网格映射：应用于物理机器人的异质传感器融合：Iser，2018年。[17] SABET，AGHA-MOHAMMADI，TAGLIABUE，ELLIOTT，NIKRAVESH，“滚筒式：能源吸引能量的混合杂种空中地形迁移率对极端地形”，IEEE Aerospace Conf。，2019年。[18] Agha-Mohammadi，Heiden，Hausman，Sukhatme，“信心丰富的3D网格映射” IJRR，2019年。[19] Kim，Thakker，Agha-Mohammadi，“不确定性下的风险感知计划的双向价值学习”，IEEE机器人和自动化信，2019年。[21] Parcheta，Nash，Parness，Mitchell，Pavlov，“狭窄的垂直洞穴：映射火山裂缝几何形状”，IPCC，2015年。pp。[20] Agha-Mohammadi，Agarwal，Kim，Chakravorty和Amato，“ Slap：通过在信仰空间中启用动态重建的物理移动机器人的同时本地化和计划，”机器人技术的IEEE Transactions，2018。[22]波士顿，“洞穴和喀斯特科学的百科全书”。Fitzroy-Dearborn Publishers，Ltd。，英国伦敦。355-358，2004。
癌症中的蛋白质磷酸化：揭开信号通路
发现蛋白激酶在癌症形成和进展中发挥关键作用的发现引发了人们的极大兴趣，并激发了人们对开发有针对性治疗的信号通路的强烈研究，并鉴定了预后和预测性生物标志物。尽管大多数努力都集中在酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）和酪氨酸激酶受体（RTK）的靶向抗体，但也针对丝氨酸/苏氨酸激酶和蛋白质磷酸酶。不幸的是，抑制剂通常缺乏特定的牙齿，并影响各种激酶。此外，经过治疗的肿瘤获得耐药性和复发性，需要二线治疗。随着精确医学的出现，很明显，网络比单个蛋白质和基因更强大。药物开发正在转向动态信号网络靶向。在后基因组时代，翻译后的修饰，例如蛋白质磷酸化及其如何影响活动或网络结构的理解仍然很差。本期专门针对癌症中蛋白质磷酸化途径的揭示的特刊，其中包括来自全球七个以上国家的80多名科学家的七篇评论文章和六篇原始研究论文。两个审查手稿提供了丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶PKD和PKCθ的概述。Zhang等。 [1]讨论在二酰基甘油第二信号信号网络中运行的蛋白激酶D 1、2和3（PKD）家族成员，影响了不同生物系统和疾病模型中多种基本细胞功能。 Nicolle等。Zhang等。[1]讨论在二酰基甘油第二信号信号网络中运行的蛋白激酶D 1、2和3（PKD）家族成员，影响了不同生物系统和疾病模型中多种基本细胞功能。Nicolle等。在许多人类疾病中发现了PKD同工型表达和活性的失调。本综述着重于与癌症相关的生物学过程（细胞增殖，生存，凋亡，粘附，EMT，迁移和入侵），对此，理解对于开发更安全，更有效的PKD靶向疗法至关重要。蛋白激酶C theta（PKCθ）属于一种新型的PKC亚家族，在免疫系统和各种疾病的病理中起作用。[2]将其审查集中在其在癌症中的新兴功能上。其表达增加会导致细胞增殖，迁移和侵袭，从而导致癌症的启动和恶性进展。在自身免疫性疾病的背景下，PKCθ抑制剂的最新发展可能会使PKCθ与PKCθ有关的癌症的出现有益。pKC被质膜中的脂质激活，并与聚集在表皮生长因子受体（EGFR）上的支架结合。Heckman等人在论文中使用不同的表位识别抗体。[3]证明了PKCε是在两个构象中发现的，其中活性形式定位在内体中，将囊泡运送到内吞回收室中，而灭活则抵消了此功能。另一种形式是可溶的，存在于富含肌动蛋白的结构上，并与囊泡松散结合。因此，活化的PKC持续使用EGFR，更有可能进入内吞回收室。pumilus（Binase）的细菌RNase对具有某些癌基因的肿瘤细胞具有细胞毒性作用。核糖核酸（RNase）的动物，真菌和细菌起源已被证明是开发新型抗癌药物的有前途的工具。在实验贡献中，Ulyanova等人。[4]旨在识别结构