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引用本文：Jonathan Michie & Christine Oughton (2024 年 4 月 1 日)：Edith Penrose 对经济分析、战略管理和政治的影响
生产力之谜在于，尽管自 2007-2008 年金融危机和随之而来的 2009 年全球经济衰退以来，英国的产出和就业有所恢复，但以人均产出衡量的生产力增长却一直持平，低于金融危机前的水平。彭罗斯理论指出，管理能力，特别是管理层利用和增强公司内部资源（知识、资本投资的财务资源、研发和人力资本）的能力，以及管理者将现有资源与新资源（如新招聘的员工）相结合的能力。劳动保护法的放宽可能发挥了一定作用，因为现在更容易解雇拥有宝贵的公司特定知识的员工。虽然在大衰退后的复苏阶段已经招聘了新员工，但管理者需要时间来充分利用新聘用资源（资本、劳动力和知识）的潜力，而这些资源由于“新颖”，其生产力低于现有的内部资源。彭罗斯的方法还解释了为什么公司可能选择在经济低迷时期不裁员，以保留对公司及其未来发展有价值的公司特定的机构知识。
Olsaro在经验丰富的种子行业专业人士A Michiels
•Michiels带来了广泛的种子行业经验，以促进领导力和创新•Agtech初创公司宣布在2025年3月4日在SE六个市场上推出现场试验，这是2025年3月4日 - 领先的瑞典Agritech公司Olsaro，该公司在其独特的族裔遗传学平台上快速稳固地持续了一家人，该公司已公开了众多的Michi eimant of Michi of Michi of Michi of Michie of Michie of Michie。在种子行业具有广泛的背景以及在拜耳，林格林和先正达的领导经验多年的背景，米歇尔斯带来了种子创新和全球市场扩张方面的宝贵专业知识。她将与PINC的负责人Marika King共同主席，因为Olsaro继续在多个地理位置上扩大其气候韧性特征和种子。
健康教育和健康促进中的计划模型
本章重点介绍用于宏观促进和健康教育计划的模型。我们从概述各种计划模型和计划过程开始。本章中讨论的模型是先前的模型（Green＆Kreuter，2005）；计划的社区卫生方法（PATCH）模型（美国卫生与公共服务部[USDHHS]，2005年）； Com Munity Health（Match）模型的多级方法（Simons-Morton，Greene和Gottlieb，1995年）；干预映射模型（Bartholomew Eldredge等，2016）；公共卫生卓越评估协议（APEXPH）模型（国家和城市卫生官员协会，1991年）；综合健康教育模型（Chem）（Sullivan，1973）；健康教育计划模型（MHEP）（Ross＆Mico，1980）；健康教育计划和资源开发模型（MHEPRD）（Bates＆Winder，1984）； PEN-3型号（Airhihihenbuwa，1993年）； CDCynergy模型（疾病控制与预防中心[CDC]，2019年），行为变化车轮模型（Michie，Atkins和West，2014年； Michie，Van Stralen和West，2011年）；和社会生态模型（Sallis＆Owen，2015年）。
在维尔京群岛最高法院
证明：Veronica J.方便，Esq。法院书记员： / s / s / reisha corneiro副秘书II日期：2024年1月17日，副本，副本，最高法院法官和高级法院的法官法官，伦德尼·吉姆斯（Renee Gumbs-Carty），高级现任的伦特里·吉姆斯·卡特（Renee Gumbs-Carty），高级现任的法官Joseph Arellano，Esq。Treston E. Moore，Esq。Veronica J.handy，Esq。，最高法院塔玛拉·查尔斯（Tamara Charles）的书记员，高级法院最高法院法律秘书最高法院秘书命令书籍Westlaw Lexis/Michie
审查国际证据关于摄取Covid-19疫苗的信念和意图的证据
3 Anderson，R。M.，Vegvari，C.，Truscott，J。，＆Collyer，B。S.（2020）。 通过大规模疫苗接种对SARS-COV-2感染产生牛群的挑战。 柳叶刀，396（10263），1614-1616。 4 Bish，A.，Yardley，L.，Nicoll，A。，＆Michie，S。（2011）。 与对大流行性流感的疫苗接种相关的因素：系统评价。 疫苗，29（38），6472-6484。 Rhodes，R。E.和De Bruijn，G。J. （2013）。 体育锻炼意图 - 差距有多大？ 使用动作控制框架进行元分析。 英国健康心理学杂志，18（2），296-309。 Schmid，P.，Rauber，D.，Betsch，C.，Lidolt，G。，＆Denker，M。L.（2017）。 流感疫苗接种意图和行为的障碍 - 流感疫苗犹豫的系统评价，2005- 2016年。 PLOS ONE，12（1），E0170550。3 Anderson，R。M.，Vegvari，C.，Truscott，J。，＆Collyer，B。S.（2020）。通过大规模疫苗接种对SARS-COV-2感染产生牛群的挑战。柳叶刀，396（10263），1614-1616。4 Bish，A.，Yardley，L.，Nicoll，A。，＆Michie，S。（2011）。与对大流行性流感的疫苗接种相关的因素：系统评价。疫苗，29（38），6472-6484。Rhodes，R。E.和De Bruijn，G。J.（2013）。体育锻炼意图 - 差距有多大？使用动作控制框架进行元分析。英国健康心理学杂志，18（2），296-309。Schmid，P.，Rauber，D.，Betsch，C.，Lidolt，G。，＆Denker，M。L.（2017）。流感疫苗接种意图和行为的障碍 - 流感疫苗犹豫的系统评价，2005- 2016年。PLOS ONE，12（1），E0170550。
对疟原虫传播所必需的生育基因进行系统性筛查，揭示了不同真核生物性别的保守方面
Claire Sayers，1、2、3 Vikash Pandey，1、2 Arjun Balakrishnan，1、2 Katharine Michie，4 Dennis Svedberg，5、7 Mirjam Hunziker，1、2 Mercedes Pardo，6 Jyoti Choudhary，6 Ronnie Berntsson，5、7 和 Oliver Billker 1、2、8、* 1 瑞典分子感染医学实验室，于默奥大学，于默奥，瑞典 2 于默奥大学分子生物学系，于默奥，瑞典 3 新南威尔士大学生物医学学院，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 4 新南威尔士大学 Mark Wainwright 分析中心，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 5 于默奥大学医学生物化学和生物物理学系，于默奥，瑞典 6 癌症研究所研究，英国伦敦 Chester Beatty 实验室 7 瑞典于默奥大学瓦伦堡分子医学中心 8 主要联系人 *通信地址：oliver.billker@umu.se https://doi.org/10.1016/j.cels.2024.10.008
已发布版本的引文 (APA)：Olczak, J.、Pavlopoulos, J.、Prijs, J.、Ijpma、FFA、Doornberg, JN、Lundstrom, C.、Hedlund, J. 和 Gordon, M. (2021)。向临床医生和医疗保健利益相关者展示人工智能、深度学习和机器学习研究：带有指南和临床人工智能研究 (CAIR) 清单提案的入门参考。Acta Orthopaedica，92(5)，513-525。https://doi.org/10.1080/17453674.2021.1918389
机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和人工智能 (AI) 在骨科和其他医学领域越来越普遍。人工智能于 1955 年被定义为“制造智能机器的科学和工程”，其中智能是“学习并执行适当技术以解决问题和实现目标的能力，适合不确定、不断变化的世界中的情况”（Manning 2020）。机器学习意味着从数据中学习而不是遵循明确规则的模型和算法。深度学习 (DL) 是一种使用大型多层人工神经网络的 ML 形式。神经网络是受生物网络影响的信息处理计算算法。它们由多层进行通信的“神经元”组成。通过训练神经元如何通信，可以产生解决特定问题的交互。DL 是目前最成功和最通用的 ML 方法（Michie 等人 1994，Manning 2020）。计算硬件（如专用图形处理器 [GPU] 和云计算）方面的最新技术突破
引用本文：Jakub Olczak、John Pavlopoulos、Jasper Prijs、Frank F A Ijpma、Job N Doornberg、Claes Lundström、Joel Hedlund 和 Max Gordon (2021)：向临床医生和医疗保健利益相关者介绍人工智能、深度学习和机器学习研究：带有指南和临床人工智能研究 (CAIR) 清单提案的入门参考，Acta Orthopaedica，DOI：10.1080/17453674.2021.1918389
机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和人工智能 (AI) 在骨科和其他医学领域变得越来越普遍。人工智能于 1955 年被定义为“制造智能机器的科学与工程”，其中智能是“学习并执行适当技术以解决问题和实现目标的能力，适合不确定、不断变化的世界中的情况”（Manning 2020）。机器学习意味着从数据中学习而不是遵循明确规则的模型和算法。深度学习 (DL) 是一种使用大型多层人工神经网络的 ML 形式。神经网络是受生物网络影响的信息处理计算算法。它们由多层进行通信的“神经元”组成。通过训练神经元如何通信，可以产生解决特定问题的相互作用。DL 是目前最成功和最通用的 ML 方法（Michie 等人1994 年，Manning 2020 年）。计算硬件方面的最新技术突破（如专用图形处理器 [GPU] 和云
人类行为改变项目：人工智能
: 概念化、资金获取、调查、项目管理、监督、写作 – 原始草稿 作者角色： Michie S 准备、写作 – 审查和编辑； : 概念化、资金获取、调查、项目管理、监督、Thomas J 写作 – 原始草稿 准备、写作 – 审查和编辑； : 概念化、资金获取、调查、项目 Mac Aonghusa P 管理、监督、写作 – 原始草稿 准备、写作 – 审查和编辑； : 概念化、资金获取、调查、写作 – 原始草稿 准备、写作 – 审查和编辑； : 概念化、资金获取、调查、Johnston M 写作 – 原始草稿 准备、写作 – 审查和编辑； : 概念化、资金获取、调查、写作 – 原始草稿 Shawe-Taylor J 准备、写作 – 审查和编辑； ：调查、写作 – 原始草稿准备、写作 – 审查和编辑；：Hastings J Bonin F 调查、写作 – 原始草稿准备、写作 – 审查和编辑；：调查、写作 – 原始草稿准备、O'Mara-Eves A 写作 – 审查和编辑
社区领袖信息论坛（CLIF）
即将到来的主场比赛安排 8 月 24 日：男子足球 vs 空军（晚上 7 点）@ Malek 8 月 25-26 日：陆军排球邀请赛 @ Gillis 8 月 27 日：女子足球 vs 奥本（下午 1 点）@ Malek 9 月 1-3 日：黑夜排球邀请赛 @ Gillis 9 月 7 日：女子足球 vs 空军（晚上 7 点）@ Malek 9 月 8 日：男子橄榄球 vs 都柏林圣三一学院（下午 6 点）@ Anderson 9 月 9 日：足球 vs 特拉华州立大学（中午 12 点）@ Michie 9 月 9 日：女子橄榄球 vs 达特茅斯（晚上 7 点）@ Anderson 9 月 16 日：男子橄榄球 vs 宾夕法尼亚州立大学（中午 12 点）@ Anderson 9 月 15-17 日：男子网球邀请赛 @ Malek 9 月 22 日：排球 vs 洛约拉（晚上 7 点）@ Gillis 9 月 22-23 日：女子网球邀请赛 @ Malek男子足球 vs 圣十字学院 (下午 2 点) @ Malek 9 月 23 日：排球 vs 美国队 (下午 4 点) @ Gillis 9 月 23 日女子足球 vs 巴克内尔队 (下午 6 点) @ Malek 9 月 29 日：短跑足球 vs 宾夕法尼亚大学 (下午 7 点) @ Shea 9 月 30 日：步枪队 vs 孟菲斯队 (上午 8 点) @ Tronsrue