次要结果测量1. 通过测量安慰剂和个体 INDV-2000 剂量治疗期间报告的不良事件(包括发生率、严重程度和治疗出现的不良反应 (TEAE)、严重不良事件 (SAE) 和导致停药或死亡的事件的相关性)来评估安全性和耐受性。 2. 将使用在提示反应任务之前和之后评估的阿片类药物渴求数值评定量表 (NRS) 的扫描差异来测量 INDV-2000 对患者报告的接触显著药物提示之前和之后渴求结果的影响。 3. 将在给药前、每次给药后定期以及受试者的最后一次随访时评估安全性和耐受性。 4. 将在第 1、8 和 15 天进行提示管理任务以及渴求和焦虑 NRS。
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免(http://创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/)适用于本文中提供的数据,除非在数据信用额度中另有说明。
CNDV 5353研究与计划评估3学分:教育学院人开展本课程向学生介绍评估研究,并为他们提供定性,定量和混合方法的设计方法,以咨询研究和评估。 学生学习每种方法的优势和局限性,在哪种情况下,每种方法将是最合适的研究设计。 学生学习如何确定研究主题,如何进行文学搜索以及学术写作的重要性。 其他主题包括历史和理论基础计划评估,评估方法,输入小组提供评估服务的程序和技术,用于执行评估的技术,使守门员投资于研究和成果的策略,计划有效性的研究以及将结果的证明以及将结果传播给利益感居民。 学生学会编写研究建议,解决以下关键要素:研究,撰写介绍,说明研究目的,识别研究问题和假设,使用理论,定义研究的重要性,并收集和分析数据。 学生面临与人类受试者保护相关的法律和道德问题。 限制:本科生可能不会注册。CNDV 5353研究与计划评估3学分:教育学院人开展本课程向学生介绍评估研究,并为他们提供定性,定量和混合方法的设计方法,以咨询研究和评估。学生学习每种方法的优势和局限性,在哪种情况下,每种方法将是最合适的研究设计。学生学习如何确定研究主题,如何进行文学搜索以及学术写作的重要性。其他主题包括历史和理论基础计划评估,评估方法,输入小组提供评估服务的程序和技术,用于执行评估的技术,使守门员投资于研究和成果的策略,计划有效性的研究以及将结果的证明以及将结果传播给利益感居民。学生学会编写研究建议,解决以下关键要素:研究,撰写介绍,说明研究目的,识别研究问题和假设,使用理论,定义研究的重要性,并收集和分析数据。学生面临与人类受试者保护相关的法律和道德问题。限制:本科生可能不会注册。
1.0. 项目背景 肯尼亚政府 (GoK) 通过国家蓝色经济和渔业部 (SDBE&F) 并在世界银行的支持下,正在实施肯尼亚海洋渔业和社会经济发展 (KEMFSED) 项目,旨在支持该国努力利用蓝色经济中的新兴机会。发展项目的总体目标是改善优先渔业和海水养殖的管理,并增加沿海社区获得补充生计活动的机会。KEMFSED 项目在肯尼亚的沿海县实施,即蒙巴萨、夸勒、基利菲、塔纳河和拉穆,旨在加强对沿海生计优先的渔业的管理,从而确保鱼类资源处于可持续的收获水平。同时,该项目旨在加强沿海家庭获得补充生计活动的机会,以实现家庭收入来源多样化,减少对捕捞渔业的依赖。通过更好地管理和保护海洋和内陆水资源,减少非法捕捞活动,提高鱼类产品在价值链中的价值,该行业有望增强其对整体经济的贡献。该项目包括以下三个部分:a) 部分 1:海洋渔业治理和管理,重点关注
预测地表能量收支需要精确的地表发射率 (LSE) 和地表温度 (LST) 信息。LST 是基本气候变量之一,也是局部和全球尺度地表过程物理中的重要参数,而 LSE 是物质成分的指标。尽管有大量关于使用遥感数据计算 LST 和 LSE 的方法和算法的出版物,但准确预测这些变量仍然是一项具有挑战性的任务。在现有的计算 LSE 和 LST 的方法中,特别关注的是归一化差异植被指数阈值法 (NDVI THM),尤其是对于农业和森林生态系统。要应用 NDVI THM,了解植被覆盖比例 (P V) 至关重要。本研究的目的是调查使用 NDVI THM 时 P V 预测精度对 LSE 和 LST 估计的影响。2015 年 8 月,在德国东南部巴伐利亚森林国家公园的混合温带森林中开展了一项实地活动,与 Landsat-8 立交桥同时进行。在 37 个地块的实地测量了 P V。使用了四种不同的植被指数以及人工神经网络方法来估计 P V 并计算 LSE 和 LST。结果表明,与传统植被指数(R 2 CV = 0.42,RMSE CV = 0.06)相比,使用人工神经网络(R 2 CV = 0.64,RMSE CV = 0.05)可以提高 P V 的预测精度。本研究结果还表明,估计的 P V 的精度变化影响了 LSE 的计算结果。此外,我们的研究结果表明,虽然 LST 取决于 LSE,但在预测 LST 时还应考虑其他参数,因为更准确的 LSE 结果并没有提高 LST 的预测精度。
阅读仔细使用的说明。必须完全遵循说明。将疫苗剂量大小与适当的稀释剂大小和给药途径相匹配,如下所示:1。用于皮下注射日期的小鸡:每1000剂疫苗混合200 ml稀释剂。2。在OVO疫苗接种18至19天大的鸡肉胚胎中:每1000剂疫苗混合100 ml稀释剂,以每鸡肉胚胎0.1毫升施用0.1毫升或混合50 ml的每种1000剂剂量的疫苗,以施用0.05 ml的每只鸡肉胚胎。疫苗制备1。熟悉处理液氮以防止人身伤害的所有安全和预防措施。2。戴上手套,塑料面罩和保护性护目镜,然后从液氮中除去疫苗安培。3。检查容器以确认存在足够数量的液氮以保持疫苗冷冻。如果解冻,请勿使用疫苗。必须定期检查容器(露水)的液氮水平,并且必须根据需要进行补充。4。将疫苗的剂量大小与稀释剂大小相匹配后,迅速删除所需的安培数的确切数量。