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和解方法范式：采用大型语言模型作为新手定性研究助理人才管理研究div
定性数据收集和分析方法，例如采用访谈和焦点小组的方法，为客户态度，情感和行为提供了丰富的见解。但是，手动定性数据需要大量的时间和精力来确定相关主题和主题见解。这项研究提出了一种新的方法来解决这一挑战，通过利用基于Aug的Generative Auged Generation（RAG）大型语言模型（LLMS）来分析访谈成绩单。这项工作的新颖性在于制定研究探究作为新手研究助理的LLM增强的研究。本研究探讨了LLM的心理模型，以作为人才管理领域研究人员的新手定性研究助理。扩展了一种基于抹布的LLM方法，以启用半结构化访谈数据的主题建模，展示了这些模型在信息检索和搜索中的传统用途之外的多功能性。我们的发现表明，与手动生成的主题相比，LLM-EAGMAIN-augment的破布方法可以成功提取感兴趣的主题，并具有明显的覆盖范围。这确立了使用LLM作为新手定性研究助理的生存能力。此外，该研究建议研究人员利用这种模型在传统定性研究中使用的质量标准，以确保其方法的严格性和可信度。最后，本文为寻求调和LLM与既定的定性研究范式调和使用LLM的行业从业人员提出了关键建议，为在人才管理研究中分析定性数据集的分析时，为有效整合了这些功能强大的新手工具提供了路线图。
方法论注释
方法论引言简介材料或经济福祉的关键指标是扣除税收和社会贡献（包括社会利益）后的家庭收入。这比人均国内生产总值（GDP）更好地了解了人们的经济良好。它显示了家庭拥有购买商品和服务或为未来节省的资源。从长远来看，人均家庭收入的平均年增长率和人均GDP的平均增长率往往相似，因为家庭收入的收入占经济中通过生产产生的总收入的大部分，如GDP所记录。但是，在较短的时期，尤其是在经济衰退或扩张期间，家庭收入和GDP的趋势可能会有很大差异。许多因素可以导致这种差异；例如，税收或社会福利的变化（包括养老金），或公司在股息之间分配收入，保留收入和雇员补偿的方式的变化。定义指标的定义是人均国内生产总值（GDP）是通过在某个时期内在一个国家 /地区生产商品和服务产生的增值的标准度量。GDP的收入指标衡量从该产品中获得的收入，或在最终商品和服务上花费的金额（进口较少）。虽然GDP是捕获经济活动的最重要指标，但它不能提供对人们物质福祉的适当度量。实际GDP人均GDP显示，人口中的GDP缩水器对通货膨胀进行了调整。在本新闻稿中，实际家庭收入是家庭收入指的是国民帐户衡量“家庭可支配收入”，这等于扣除收入，财富和社会捐款税后，家庭收入的总收入。它包括货币社会福利（例如失业福利和养老金付款），但不包括与健康和教育有关的转移，例如与政府免费提供或以经济上微不足道的价格提供的货币转移。家庭可支配收入可用于最终消费或储蓄。可支配收入代表家庭可以消耗的最大数量，而无需减少其净财富（不考虑持有的资产收益或损失）。实际的家庭收入人均收入显示家庭可支配收入，该收入是针对人口中的家庭最终消费的通货膨胀进行调整的。请注意，本新闻稿中的家庭包括“为家庭服务的非营利机构”（例如，非营利性体育会员俱乐部）由于这些国家无法与许多国家的国民账户中的家庭分开。用于这两种措施（GDP和家庭收入）的缩进器有时可能有所不同，特别是在资源丰富和出口密集型经济体中。国家指出，本出版物中的统计数据由相关统计当局提供。OECD对此类数据的使用并不损害任何领土上或主权的状态，或者不偏向于国际边界和边界的界定。对于日本来说，最近季度不可用家庭可支配收入。为了编译经合组织和G7经济汇总，经合组织预测日本最新季度的家庭收入
方法论方法和指导原则 - CGSpace
“重新思考食品市场和价值链以实现包容性和可持续性”倡议旨在提供证据，说明哪些类型的捆绑式创新、激励结构和政策最有效地在不断增长的食品市场中创造更公平的收入和就业机会，同时减少食品行业的环境足迹。该倡议针对六个地理区域的约 30,000 名个人，重点关注四个关键创新领域：垂直协调模式、产品质量认证、数字物流和金融创新，以及全球知识评估。评估该倡议影响的方法是基于理论方法的组合，明确侧重于影响评估阶段的过程追踪 (PT)。评估旨在反思该倡议的成功和经验，同时加强 CGIAR 对 PT 等基于理论的方法的实践，并整合“因果热点”和结果收获等创新技术以进行更细致的分析。
供应链管理中的多模式运输策略：方法论
1名学生，Rashtreeya Vidyalaya工程学院2 Rashtreeya Vidyalaya工程学院摘要摘要有效的多模式运输是现代供应链管理的关键组成部分，从而使跨不同模式和地区的商品有效地运输。 但是，协调多种运输选择，各种货物优先级和动态约束的复杂性提出了重大挑战。 本研究提出了一种新型的方法论方法，可以优化供应链中的多模式运输。拟议的策略涉及两步分类过程。 首先，商品是根据其重要性进行分类的，即考虑价值，关键性和需求波动之类的因素。 接下来，确定每种商品的紧迫性和优先级，考虑到交付时间敏感性和其他操作要求。 此分类方案为全面优化模型构成了基础。优化模型是使用DOCPLEX建模框架制定的，并采用CPLEX求解器解决了。 该模型结合了一系列约束，包括运输能力，成本和排放，以确定最有效的多模式路由计划。这项研究有助于开发供应链经理的结构化，数据驱动的决策工具，以增强其多态运输网络的复原力和可持续性。 所提出的方法为解决多模式运输的复杂性提供了一个灵活的框架，其潜在应用在各个行业和地区之间进行了深远的影响。1名学生，Rashtreeya Vidyalaya工程学院2 Rashtreeya Vidyalaya工程学院摘要摘要有效的多模式运输是现代供应链管理的关键组成部分，从而使跨不同模式和地区的商品有效地运输。但是，协调多种运输选择，各种货物优先级和动态约束的复杂性提出了重大挑战。本研究提出了一种新型的方法论方法，可以优化供应链中的多模式运输。拟议的策略涉及两步分类过程。首先，商品是根据其重要性进行分类的，即考虑价值，关键性和需求波动之类的因素。接下来，确定每种商品的紧迫性和优先级，考虑到交付时间敏感性和其他操作要求。此分类方案为全面优化模型构成了基础。优化模型是使用DOCPLEX建模框架制定的，并采用CPLEX求解器解决了。该模型结合了一系列约束，包括运输能力，成本和排放，以确定最有效的多模式路由计划。这项研究有助于开发供应链经理的结构化，数据驱动的决策工具，以增强其多态运输网络的复原力和可持续性。所提出的方法为解决多模式运输的复杂性提供了一个灵活的框架，其潜在应用在各个行业和地区之间进行了深远的影响。关键字：多模式运输，供应链管理，商品优化，商品分类，优化建模，DOCPLEX，CPLEX，可持续性，弹性1.引言重达现代供应链管理的错综复杂的挂毯，多模式运输的优化是一种关键的关键，促进了各种模式和地理边界的无缝流量。供应链物流的景观的特征是无数挑战，从多个运输选择的协调到各种货物类型的优先级以及操作现实所施加的动态约束。导航这些复杂性需要创新的策略，以适应以波动性和不确定性为标志的全球市场不断变化的需求。这项研究开始了引入开创性方法论方法的旅程
教育中的生成AI：教学，理论和方法论观点
国际教育技术杂志（IJTE）是经过同行评审的学术在线杂志。本文可用于研究，教学和私人学习目的。作者仅负责其文章内容。期刊拥有文章的版权。出版商不应对直接或间接导致或因使用研究材料而直接或间接引起的任何损失，诉讼，诉讼，需求或损害或损害或损害。所有作者都被要求披露任何实际或潜在的利益冲突，包括与其他人或组织有关提交工作的任何财务，个人或其他关系。
教育中的生成AI：教学，理论和方法论观点
国际教育技术杂志（IJTE）是经过同行评审的学术在线杂志。本文可用于研究，教学和私人学习目的。作者仅负责其文章内容。期刊拥有文章的版权。出版商不应对直接或间接导致或因使用研究材料而直接或间接引起的任何损失，诉讼，诉讼，需求或损害或损害或损害。所有作者都被要求披露任何实际或潜在的利益冲突，包括与其他人或组织有关提交工作的任何财务，个人或其他关系。
定量证据综合方法指南
为了在存在多种证据来源的情况下评估一种新干预措施与一种或多种现有干预措施（比较措施；例如，当前的标准治疗）相比的相对疗效或有效性，应使用适当的证据综合方法。随机对照试验 (RCT)，只要设计良好且偏倚风险低，就是用于评估治疗效果的黄金标准，应尽可能用于证据综合。因此，我们假设所考虑的证据综合是基于充分的 RCT 数据，除非另有说明。本文件的目的是描述最常用的直接和间接治疗比较方法，包括它们的基本假设、优点和缺点。该文件不是方法论教科书，也没有详细描述所描述的统计技术。该指南针对的是欧盟关于联合临床评估卫生技术 (HTAR) 的法规背景下的评估人员，尽管它与其他利益相关者的相关性也得到了认可。所有证据合成方法（直接和间接比较）都基于可交换性这一基本假设，可通过评估相似性、同质性和（对于间接比较）试验数据的一致性来研究这一假设。如果违反这一基本假设，则相应证据合成的结果不太可能提供有意义的治疗效果评估。如果认为试验间异质性太大而无法证明整体证据合成的合理性，但异质性可以用研究和患者特征来解释，则应使用相应的试验组或患者亚组进行适当的证据合成。这会导致不同亚组的效果估计值不同。元回归也可以成为进一步探索异质性并确定导致异质性的因素的有用工具。然而，虽然这些方法可能会减少异质性，但它们不太可能完全消除异质性。因此，在应用亚组分析或元回归后，需要对异质性进行新的评估。
社论：神经影像学的非线性动态分析的方法论发展和应用
人脑是具有非线性时空动力学的复杂系统。高级大脑功能从神经元在各种时间和空间尺度上的复杂相互作用中出现，并且在正常情况和患病状况下评估大脑信号的非线性动力学在正常和患病状态下都具有新的视角。随着神经影像学方面的持续进步，近年来对非线性动态分析的应用的兴趣和研究越来越多。因此，该研究主题是“神经影像学中非线性动态分析的方法论发展和应用”，致力于非线性动态分析方法和神经影像应用的应用。特别是，研究主题介绍了大脑熵和复杂性，动态大脑网络和动态因果模型（DCM），均在非线性动态分析的更广泛背景下。复杂度指标（例如样品熵）已广泛应用于各种大脑功能和疾病的研究，揭示了与认知功能和疾病相关的模式。Liu等。 在经典的三叉神经痛（CTN）中应用静息状态fMRI的样品熵，这是一种常见且严重的慢性神经性面部疼痛障碍。 与健康对照组（HCS）相比，他们发现丘脑和脑干中的样品熵增加，并减少了CTN下半肺叶的样品熵。 此外，丘脑样本熵和神经心理学评估显示出显着的正相关。 Liu等。 ）。 在这个研究主题中，Roediger等。Liu等。在经典的三叉神经痛（CTN）中应用静息状态fMRI的样品熵，这是一种常见且严重的慢性神经性面部疼痛障碍。与健康对照组（HCS）相比，他们发现丘脑和脑干中的样品熵增加，并减少了CTN下半肺叶的样品熵。此外，丘脑样本熵和神经心理学评估显示出显着的正相关。Liu等。 ）。 在这个研究主题中，Roediger等。Liu等。）。在这个研究主题中，Roediger等。还使用机器学习使用样品熵作为CTN和HCS分类的特征，并显示了样品熵改变作为CTN的诊断标记的潜在效用（Liu等人。fMRI复杂性的估计可以受到许多因素的影响，例如信号时间尺度和灵敏度阈值以及头部移动引起的信号变化。先前的研究在理解和评估这些潜在影响方面已经引起了一些影响（1-3）。提出了一种优化的多尺度样品熵方法，采用窗口方法来减少运动效果和过程
军事人员中的神经性：概念和方法论的承诺和挑战
第6章 - 认知6-1神经性研发的摘要建议6.1背景6-1 6.2开发模型，以预测神经刺激干预措施的影响6-1 6.3 6.3开发更全面和验证的当前传播模型6-1 6.4开发大脑模型，开发大脑模型，以增强对目标的构造6-1 6 6.5促进6-2 6 6-2 6 6-2 6 6-2 6-2 6--2 6-2 6-2 6-2 6.8研究神经测定效应6-2 6.9开发靶向深脑结构的方法6-3 6.10研究综合干预措施的影响6-3 6.11研究延长和重复使用6-3 6.12的效果6-3 6.12研究个体差异，状态和状态6-3 6.13 6.13封闭式negoroprand 6-3 6.13 neuroprand 6-3 6.13 neuroprand 6-3 6.13现场环境的发现6-4 6.15调查并减轻不良副作用6-4 6.16包括研究与发展中的伦理和安全6-4 6.17在可能的情况下制定标准化方案6-4 6.18克服常见的方法论弱点6-5 6.19结论6-5 6.20参考文献6-6