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World File Search SystemMagnusson
引文 (APA)：Magnusson, M.、Andersen, MR、Jonasson, J. 和 Vehtari, A. (2020)。La 中的贝叶斯模型比较的留一交叉验证
所提方法的计算成本取决于我们需要计算 ˜ π i 的观测总数，因此在大多数情况下，计算 ˜ π 将占主导地位。这使得了解这些成本与似然函数 P 中的参数总数（而不是模型中的参数总数）和后验抽取总数 S 的关系变得很重要。表 1 列出了所提出的不同近似值的总体成本。计算完整的 PSIS-LOO 的成本为 O(nPS)，因为对数似然的评估与 P 是线性的，即与 WAIC 的复杂度相同，但常数更大。可以根据特定似然做出不同的权衡，其中近似成本范围从最便宜的 plpd 到最昂贵的 WAIC/TIS（具有大量后验抽取 S）。 plpd 仅计算一次对数似然，而完整的 WAIC/TIS 方法需要计算 S 次。
优化肺部疾病的细胞和基因治疗
资格标准：申请人应具有分子生物学、生物技术、生物医学或相关领域的硕士学位，并具有干细胞研究、基因编辑或再生医学方面的相关研究经验。熟练掌握分子生物学技术和良好的英语沟通能力是必不可少的。感兴趣吗？请在 2024 年 10 月 1 日 23:59 CET 之前申请。请联系 Mattias Magnusson 博士（Mattias.magnusson@med.lu.se）了解更多信息或提交申请。您的申请应包括您的专业知识和兴趣的简要描述、简历以及 2-3 位推荐人的联系方式。申请可以直接发送给 Magnusson 博士，主题为“PhD Position ATMP”。开始日期为 2024 年 11 月 1 日。更多信息：
新泽西州创伤性脑损伤咨询委员会 2024 年 7 月 23 日
工作人员和嘉宾： Sakina Ladha Sophie Wilkinson Lee Grimanis Adam Neary Nicole Roldan-Roberts Margaret Lumia Barbara Chabner Jacqueline Moskowitz Rose Coculo Meredith Van Pelt Tom Grady 幸存董事会成员： Tara Buggie Cathy Trapani Patricia Thompson Matt Collura Christopher Mueller 缺席理事会成员： Wendy Berk、Katherine Hempstead、Dr. Gregory Przybylski、Katrina Majewski、Robert Robinson、Virgilio Caraballo 缺席董事会成员： Sandra Barnett、Ginamarie Williams、Inger Magnusson 欢迎、介绍、审查会议记录、部门更新：
法律、人工智能和数字化
1 非常感谢瓦伦堡人工智能、自主系统和软件项目——人文与社会（WASP-HS）、人工智能驱动的高等教育实践中的伦理和法律挑战（MMW2020.0138）的支持。此外，我还要感谢 Teresa Cerratto-Pargman 教授、Cormac McGrath 副教授和 Cecilia Magnusson Sjöberg 教授，他们在本书开发的各个阶段对稿件或其中的部分内容提出了有益的评论。还要感谢本书的编辑、助理教授 Katja de Vries 和 Mattias Dahlberg 教授提出的建设性反馈意见。至于不足之处，全部是作者的责任。2 BS Bloom，《2 Sigma 问题：寻找与一对一辅导一样有效的小组教学方法》，13 Educational Researcher 4（1984）。
FEMA P-646
封面图片：展示实际或潜在垂直疏散结构示例的照片。从左上角开始顺时针方向：(1) 日本气仙沼港的指定垂直疏散建筑，2011 年东北海啸期间，许多居民在屋顶上找到了安全避难所；(2) 华盛顿州西港奥科斯塔小学体育馆上方的屋顶垂直疏散避难所；(3) 密西西比州比洛克西的多层现浇钢筋混凝土停车场，在 2005 年卡特里娜飓风期间幸免于风暴潮淹没；(4) 带有通往安全高处的坡道的土丘。照片由华盛顿州西港奥科斯塔学区的 P. Akerlund、华盛顿州西雅图 Magnusson Klemencic Associates 的 J. Hooper 和夏威夷大学马诺阿分校的 I. Robertson 提供。
伍斯特研究与出版公司
Adams, M.、Thorp, J.、Jermy, B.、Kwong, A.、Kõiv, K、Grotzinger, A.、Nivard, M.、Marshall, S.、Milaneschi, Y.、Baune, B.、Müller - Myhsok, B.、Penninx, B.、Boomsma, D.、Levinson, D.、Breen, G.、PisƟs, G., Grabe, H.、Tiemeier, H.、Berger, K.、Rietschel, M.、Magnusson, P.、Uher, R.、Hamilton, S.、Lucae, S.、Lehto, K.、Li, Q.、Byrne, E.、Hickie, I.、MarƟn, N.、Medland, S.、Wray, N.、Tucker - Drob, E.、Lewis, C.、McIntosh, A.、德克斯、E.和爱沙尼亚生物样本库研究团队，精神病基因组学联盟重度抑郁症工作组（包括Jones和Lisa）(2024) 基于病例丰富队列和社区队列的重度抑郁症确诊及症状结构的全基因组荟萃分析。《心理医学》，54 (12)，第3459-3468页。ISSN 印刷版：0033 - 2917 在线版：1469 - 8978 DOI/ISBN
2022 年 4 月 5 日 NGT 尊敬的命令的副本。
微塑料（初级和次级）主要通过污水/废水处理厂排放和地表径流污染饮用水源。许多行业将（初级）微塑料用于各种用途，例如医药、化妆品等。使用后，这些初级微塑料会被冲洗掉，成为生活污水的一部分（Singh 等人，2021 年）。由于污水/废水处理厂没有完全去除微塑料的设备，因此这些工厂排放的废水中含有大量微塑料（Amrutha 和 Warrier，2020 年）。当这些废水与淡水源混合时，微塑料成为淡水/饮用水供应链的一部分（Magnusson 和 Noren，2014 年；Novotna 等人，2019 年）。还要注意的是，水处理厂和供水系统的许多组件通常由塑料材料制成，例如高密度聚乙烯、聚氯乙烯、聚丙烯等（Mintenig 等人，2019 年），因此，这些材料进一步促进了它们所输送的水中微塑料的产生。据报道，处理过的瓶装水也含有微塑料（Mason 等人，2018 年；Pivokonsky 等人，2018 年）。然而，据报道，饮用水中最小的微塑料颗粒为 1 微米（WHO，2019 年）。有证据表明，装瓶过程和/或塑料瓶/瓶盖的包装在很大程度上导致了微塑料的产生。
人类众包投票者如何采用（或不采用）人工智能
在过去二十年中，随着数字技术使在线社区和人群成为强大的创新源泉，开放式创新 (OI) 势头强劲 (Butticè & Ughetto, 2023 ; Füller 等人，2009 ; Jaribion 等人，2023 )。通过开放式创新，组织正在“开放”其以前封闭的创新流程，可能允许入站和出站流动 (Chesbrough, 2003 )。在开放式创新中，一种特别流行的入站知识流是众包——将任务或挑战传播给一群人的过程，而不是将其指定给特定的、通常是内部的“代理人”（Afuah & Tucci，2023 年；Brunswicker 等人，2017 年；Cappa，2022 年；Howe，2006 年、2008 年；Mack & Landau，2020 年；Pénin & Helmchen，2011 年；Piazza 等人，2022 年）。通过参与众包，公司努力从组织外部的大量个人那里收集知识（Dahlander & Gann，2010 年）。这使他们能够快速产生大量新想法；然而，大量的新想法使得识别最有价值的想法成为比以前更具挑战性的任务（Hoornaert 等人，2017 年；Majchrzak 和 Malhotra，2020 年）。虽然组织专家为想法评估增加了宝贵的领域知识，但他们也是一种稀缺且昂贵的资源（Bell 等人，2023 年；Toubia 和 Florès，2007 年）。作为回应，公司越来越多地参与众包投票，让大量成本低得多的众包工作者参与想法评估（Brabham，2008 年；Chen 等人，2020 年；Howe，2008 年；Majchrzak 和 Malhotra，2020 年）。最近的研究表明，众包投票可以产生与专家评估相当的表现（例如，Magnusson 等人，2016 年；Mollick 和 Nanda，2016 年）。允许人群对想法进行投票不仅有助于克服组织注意力缺陷（Chen 等人，2020 年；Piezunka 和 Dahlander，2015 年），还可以增加人群参与竞赛的热情（Chen 等人，2020 年），有助于新企业的生存和获得种子资金（Quignon，2023 年），并增加随后在众包活动中产生的想法的数量（Chen 和 Althuizen，2022 年）。到目前为止，在创新管理研究中观察到的人群由组织外部的人组成（例如，有兴趣进一步改进产品的主要用户、参与挑战的竞赛参与者或受雇完成工作的零工）。虽然它们可以帮助组织获取组织内部无法获得的特定知识或大量能力，但让人类参与众包工作，尤其是众包投票，是有局限性的。作为人类，众筹投票者容易受到偏见的影响，他们的评价可能受到注意力限制、羊群效应（早期的评分会影响随后的积极评分，因为选民会遵循最初的评价）或相互投票行为（贝尔
通过将随机天气发生器与动态模型相结合
进行准确的亚季节预测仍然是科学界的挑战（White等人2022）。中期时间范围位于中期每日天气预报和季节性预测之间（Vitart等人，2017年）。为了改善季节前的前提，已经做出了巨大的努力来理解不同的过程，相互作用和可预测性的来源（Domeisen等人。，2022; Robertson＆Vitart，2019年； White等。，2022）。中季可预测性与大气，海洋和土地过程有关（Robertson＆Vitart，2019年）。亚季节范围最重要的预性能力来源如下：Madden-Julian振荡（Lau＆Waliser，2011; Vitart等人，2017年），由于其对热带和外界全球天气的影响（Cassou，2008; Deflorio等人，2019年）;土壤水分（Koster等人，2010年），因为这会影响较低的大气温度和局部预言（Domeisen等人，2022; Wei＆Dirmeyer，2019年）；雪覆盖（Lin＆Wu，2011年），尤其是极地和中纬度地区（Penny等人，2019年）;海洋条件（Woolnough等人，2007年），显示出在某些地区增强降水和温度预测的能力（Subramanian等人，2019年）;以及对降水和温度的影响滞后的strato-everhere（Butler等人，2019年）。，2020年；纽曼等人。，2003年； Rashid等。，2011年； Vitart，2014年）。，2022; Mariotti等。改善亚季节预测还与模型物理的改善有关，通过纳入了地球系统的辅助过程和许多组成部分，例如海洋和海冰，以及在与前面提到的可预测性不同来源之间相互作用相关的初始条件下的不确定条件（Merryfield等。下午预测变得更加准确（Robertson＆Vitart，2019年）。NWP的预测在过去几十年中有所改善（Magnusson＆Källén，2013年）。NWP模型已从概率的方法转变为概率方法。的确，集合（概率）预测通过为预测变量产生一组概率来帮助捕捉大气混乱（Palmer，2000）。因此，一个概率的预测通过更大的结合预测提供了最有可能的情况和与之相关的不确定性，从而可以更自信地验证亚季节预测。由于上述所有努力，亚季节合奏预测已经展示了其潜在的，以提供有价值的预测和早期对重大气候和天气事件的警报（Domeisen等人，2018年； Robertson＆Vitart，2019年）。这些
宏基因组分析揭示健康母马与患有子宫内膜炎的母马子宫微生物组的新分类学差异
Albihn, A.、Båverud, V. 和 Magnusson, U. (2003)。从患有生育问题的母马体内分离的细菌的子宫微生物学和抗菌药物敏感性。《斯堪的纳维亚兽医学报》，44 (3–4)，121–129。https://doi. org/10.1186/1751-0147-44-121。Ballas, P.、Reinländer, U.、Schlegl, R.、Ehling-Schulz, M.、Drillich, M. 和 Wagener, K. (2021)。患有和不患有轻度子宫内膜炎的奶牛在授精时宫内可培养需氧微生物群的特征。《动物生殖学》，159，28–34。 https://doi.org/10.1016/ j.theriogenology.2020.10.018 Bicalho, MLS、Lima, S.、Higgins, CH、Machado, VS、Lima, FS 和 Bicalho, RC (2017)。牛子宫微生物群的遗传和功能分析。第二部分：化脓性阴道分泌物与健康奶牛。乳业科学杂志，100 (5), 3863–3874。https://doi.org/10.3168/jds.2016- 12061 Clemmons, BA、Reese, ST、Dantas, FG、Franco, GA、Smith, TPL、Adeyosoye, OI、Pohler, KG 和 Myer, PR (2017)。产后哺乳奶牛的阴道和子宫细菌群落。 Frontiers in Microbiology，8，1047。https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.01047 Díaz-Bertrana, ML、Deleuze, S.、Pitti Rios, L.、Yeste, M.、Morales Fariña, I. 和 Rivera Del Alamo, MM (2021)。野外条件下马子宫内膜炎的微生物流行率和抗菌敏感性。动物，11 (5)，1476。https://doi.org/10.3390/ani11051476 Diel de Amorim, M.、Khan, FA、Chenier, TS、Scholtz, EL 和 Hayes, MA (2020)。健康母马和患有子宫内膜炎或纤维化子宫内膜退化的母马子宫冲洗液蛋白质组分析。生殖、生育力和发育，32 (6), 572–581。 https://doi.org/10.1071/RD19085 Durazzi, F.、Sala, C.、Castellani, G.、Manfreda, G.、Remondini, D. 和 De Cesare, A. (2021)。 16S rRNA 和鸟枪测序数据比较肠道微生物群的分类学特征。科学报告，11 (1), 3030。https://doi.org/10.1038/s41598-021-82726-y Frontoso, R.、De Carlo, E.、Pasolini, MP、van der Meulen, K.、Pagnini, U.、Iovane, G. 和 De Martino, L. (2008)。生育问题期间马子宫内细菌分离株及其抗菌敏感性的回顾性研究。《兽医学研究》，84 (1), 1–6。https://doi.org/10.1016/j.rvsc.2007.02.008 Heil, BA, Thompson, SK, Kearns, TA, Davolli, GM, King, G., & Sones, JL (2018). 使用多种技术对马子宫常驻微生物组进行宏遗传学表征。马兽医学杂志，66，111。https://doi.org/10.1016/j.jevs.2018.05.156 Holyoak, GR, Premathilake, HU, Lyman, CC, Sones, JL, Gunn, A., Wieneke, X., & DeSilva, U. (2022)。健康的马子宫拥有独特的核心微生物群以及丰富多样且随地理位置而变化的微生物群。科学报告，12(1), 14790。https://doi. org/10。1038/s41598-022-18971-6 Hurtgen, JP (2006). 马子宫内膜炎的发病机制与治疗：综述。《兽类生殖学》66 (3), 560–566。https://doi.org/10。1016/j.theriogenology.2006.04.006 Jianmei, C., Bo, L., Zheng, C., Huai, S., Guohong, L., & Cibin, G. (2015). 鉴定对羟基苯甲酸乙酯为产于