摘要:战略管理研究人员认为,将生物学和遗传学现实与管理科学相结合,可以为组织改进和发展提供有效的步骤,因此,组织 DNA 隐喻提出了范式转变。本研究对组织 DNA 概念和 DNA 知识前沿进行了深入回顾 - 首先,评估组织 DNA 隐喻和学术讨论是否合理;其次,是否可以将先进的 DNA 知识融入组织 DNA 概念以改善运营管理;如果可以,第三,提供组织 DNA 模型的范围。对 DNA 知识前沿的回顾表明,基因组(DNA)有两个组成部分 - “编码 DNA”(或基因)和“非编码 DNA”。它们融入组织概念使得可以建立一个类比:“编码 DNA”(或基因)包含生物体生长和生存所需的指令,转化为独特的组织特征(“结构、决策权、动机和信息”); “非编码 DNA”控制基因活动(“转录,进而翻译,或可以打开和关闭基因”)并确保正确的染色体捆绑,这对于细胞生存至关重要,这意味着更新和创新,没有它们,组织的生存就会受到损害。该研究提出了一系列组织 DNA 模型,并确定了内部和外部环境重新调整的关键点。关键词:组织 DNA、隐喻、更新和创新。
莱考夫和约翰逊的理论认为,隐喻不仅仅是语言手段,还代表了我们思维的结构方式。从这个角度来看,隐喻表明,我们的身体感知和与具体世界的互动是理解抽象概念的必要基础。例如,在结构隐喻中,一个抽象概念是通过另一个抽象概念进行隐喻构建的。一个典型的例子是隐喻“争论就是战争”,其中每一次分歧的动态都被描述成一场战斗,强调对抗中的对抗性而非合作性(莱考夫和约翰逊,2008 年)。这种隐喻思维模式简化了复杂的概念,使人们能够更直接地理解,但它也会限制对现实某些方面的感知。同时,我们用来简化抽象概念的隐喻深深地限制了我们的具身思维。方位隐喻对于具身理论尤为重要,因为它们将概念组与空间位置或运动联系起来,从而遵循我们物理世界的规则。同样,我们在幼儿时期具体学到的关于物理世界的知识类似于抽象概念。Lakoff 和 Johnson 举的一个例子是“快乐是向上,悲伤是向下”,它有物理基础。事实上,当我们沮丧时,我们的姿势会反映出来;当我们快乐时,我们会直立。通过本体论隐喻,我们将抽象概念当做对象来谈论。从本质上讲,根据 Lakoff 和 Johnson (2008) 的说法,隐喻是人类语言不可或缺的元素,也是我们思维具身性的证据。
在机器人技术和人工智能研究取得空前技术进步的时代,我们观察到哲学和神学研究的火花,这些研究涉及机器人技术和人工智能对我们社会结构的影响,以及人类意义这一基本问题。欧洲穆斯林群体也是如此,他们身处由不断发展的技术、文化动态和宗教信仰塑造的复杂环境中。从哲学上讲,这些进步得到了超人类主义运动的支持,该运动源于后人类主义哲学,旨在将人类提升到进化过程的下一步。尽管超人类主义植根于世俗人文主义世界观,但它并不反对宗教;相反,它的一些支持者认为它本身就是一种宗教。3 关于宗教与超人类主义关系的讨论甚至导致了
数字技术已日益融入全球人类的经验和意义中。为了把握这些技术的前景和缺陷,人们经常使用一系列隐喻。在本介绍中,我们概述了隐喻如何塑造我们对数字现象的理解,以及我们与之相关的行为方式。因此,数字媒体隐喻在日常生活、新闻、学术和政策制定中发挥着关键作用。本章概述了本书的理论背景、目标和结构。通过这样做,它阐明了为什么数字媒体隐喻值得认真和批判性地关注。
摘要目的:进行研究是为了确定高中生护理专业的隐喻看法。方法:这项研究是在最终的高中学生中的8所提供教育的高中生中进行的。共有346名学生自愿参加了研究并提供了数据。使用半结构化问卷收集了研究的数据,并通过内容分析进行了分析。结果:研究的结果表明,属于Z世代的大多数高中生对护理专业的看法积极看法。他们将护理描述为一种情感,家庭成员,指南,信任的来源,患者的帮助,救生员,治疗师,必不可少的,勤奋的,解决问题的,补充,保护性,保护性和滋养来源。学生主要将护理与母亲,医学,艰难时期的朋友,家人,水,天使,英雄和光明的灯塔相提并论。一小部分学生对护理有负面看法,描述为毫无用处,毫无价值和医生的助手。他们还将护理与超级英雄的助手,右手,一匹马,奴隶和劳动者比作。结论:属于Z世代的高中学生对护理的积极看法令人鼓舞。有必要增强这些积极的看法并在积极方向上改变负面看法。yöntem:AraştırmaFarklıTürdeEğitimVeren 8 LiseseeeeğitimGörenlise lise sonsınıförenceerindeGerçekekleştirilmiştir。关键词:高中生,隐喻,护理,职业知觉自我目标:进行研究以确定高中高中生在护理专业方面的隐喻感知。346名自愿进行研究的学生可以收到数据。使用半结构的问题形式收集研究数据,并通过内容分析进行分析。RESULTS: As a result of the research, the majority of high school students in the Z generation are positive for the nursing profession, the nursing profession is more of a feeling, family member, guiding, source of trust, helpful, life -saving, life -saving, remedial, indispensable, hardworking, problem solving, complementary, protective and food to the mother, It was determined that they likened to water, the angel to shelter, the hero and the灯塔。 很少有学生认为护理专业是负面的,描述了该行业,更无用,毫无价值和医生的助手,并且该职业被比作超级英雄助理,右臂,马,奴隶和契据。 结论:根据研究的结果,令人高兴的是,高中生对护理专业的看法是积极的。 应加强这些积极的看法,并应对关键的负面看法进行积极的改变:护理,高中生,职业知觉,隐喻RESULTS: As a result of the research, the majority of high school students in the Z generation are positive for the nursing profession, the nursing profession is more of a feeling, family member, guiding, source of trust, helpful, life -saving, life -saving, remedial, indispensable, hardworking, problem solving, complementary, protective and food to the mother, It was determined that they likened to water, the angel to shelter, the hero and the灯塔。很少有学生认为护理专业是负面的,描述了该行业,更无用,毫无价值和医生的助手,并且该职业被比作超级英雄助理,右臂,马,奴隶和契据。结论:根据研究的结果,令人高兴的是,高中生对护理专业的看法是积极的。应加强这些积极的看法,并应对关键的负面看法进行积极的改变:护理,高中生,职业知觉,隐喻
《国际教育与科学研究杂志》(IJRES)是一份同行评审的在线学术杂志。本文可用于研究、教学和个人学习目的。作者对其文章的内容负全部责任。该杂志拥有文章的版权。出版商不对因使用研究材料而直接或间接引起的任何损失、诉讼、索赔、诉讼、要求、费用或损害承担责任。所有作者均需披露任何实际或潜在的利益冲突,包括与所提交作品相关的与其他个人或组织的任何财务、个人或其他关系。
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OpenAI 推出了由生成式人工智能 (GenAI) 驱动的多模态大型语言模型 ChatGPT 4o,这引起了教育机构各阶层对其未来利弊的关注和争论。尽管如此,对学习者对 GenAI 在英语作为外语 (EFL) 学习中应用的看法的调查仍然明显不足。本研究采取探索性立场,旨在通过隐喻分析的应用探索中国 EFL 学习者对语言学习中使用 GenAI 的态度和看法。研究从中国四所重点大学的 281 名不同专业的 EFL 学生那里收集了数据,通过使用隐喻完成一个句子来了解他们对语言学习中使用 GenAI 的态度和看法。通过对隐喻结构(包括人类、工具/机器、大脑、资源、食物/饮料和药物隐喻)的定性分析,本研究揭示了对 GenAI 的一系列态度。虽然一些语言学习者认为 GenAI 具有支持性、帮助性和智能性,但其他人则担心过度依赖 GenAI 以及可能丧失批判性思维技能。研究结果强调了考虑学习者对 GenAI 在语言学习教学中的使用和应用的不同态度和信念的重要性。本文讨论了这些发现对未来将 GenAI 整合到语言教育中的影响,并提出了进一步研究和教学实践的建议。
数学课程很简单,其中没有数字:这个世界是有结构的;我们可以希望理解其中的一些,而不仅仅是对我们的感官呈现给我们的东西感到吃惊;我们的直觉在有正式外骨骼的情况下比没有外骨骼的情况下更强。数学的确定性是一回事,我们在日常生活中发现的更柔和的信念是另一回事,如果可以的话,我们应该跟踪两者之间的差异。1 人工智能 (AI) 对法律界的影响每年都在成倍增加。随着人工智能的发展,律师拥有更强大的工具来增强他们研究和分析法律以及起草合同和其他法律文件的能力。律师已经在使用由人工智能驱动的工具,并正在学习转变他们的方法以利用这些增强功能。为了继续适应不断变化的角色,律师应该了解人工智能、数学和法律推理之间的关系。
摘要 让机器具备识别和理解隐喻的能力是实现人工智能的关键一步。在语言理论中,隐喻可以通过隐喻识别程序(MIP)或选择偏好违背(SPV)来识别,这两者通常被视为自然语言处理领域的匹配任务。然而,由于词语的语义不确定性和字面意义的模糊性,MIP 的实现面临挑战。同时,SPV 往往难以识别传统的隐喻。受到用于建模语义不确定性和细粒度特征匹配的量子语言模型(QLM)的启发,我们提出了一种用于隐喻检测的量子启发匹配网络。具体而言,我们使用密度矩阵来显式地表征 MIP 的目标词的字面意义,以建模词语字面意义的不确定性和模糊性。这使得 SPV 即使面对传统的隐喻也能有效工作。然后通过细粒度特征匹配实现 MIP 和 SPV。实验结果最终证明了我们的方法具有强大的竞争力。
