背景:对于大多数居住在城市地区的美洲原住民 (NA) 来说,COVID-19 发病率和死亡率存在显著差异。COVID-19 疫苗接种是减轻这些差异的关键策略;然而,疫苗接种差异影响着 NA 社区。本研究调查了在疫苗大规模推广之前,城市 NA 社区的 COVID-19 疫苗决策情况。我们旨在了解疫苗决策因素,以制定有关 COVID-19 疫苗推广的建议。方法:2020 年 12 月至 2021 年 1 月期间,我们与居住在城市社区(洛杉矶县)的 17 名 NA 成年人进行了三次深入的虚拟焦点小组讨论。参与者是通过 NA 社区组织和社区利益相关者招募的。使用 Atlas.ti 进行反身主题分析。结果:本研究的参与者确定了两个对健康疫苗接种运动有影响的总体主题。首先,参与者描述了对定制信息和宣传的需求,包括 NA 疫苗宣传,以解决对疫苗开发的误解,以平息对实验的恐惧并支持针对 NA 人群的疫苗证据交流。其次,参与者提出了改善城市 NA 社区公共卫生资源的策略,例如需要在可信赖的 NA 实体之间进行统一、主动的沟通,导航支持以提高疫苗的可及性,以及为可信赖的 NA 社区机构之间的卫生伙伴关系提供足够的资源以扩大覆盖范围。结论:在这项定性研究中,我们发现城市 NA 参与者报告了影响他们疫苗决策的几个因素,包括缺乏针对其社区的定制信息。我们的研究结果还强调需要与部落、部落领导和城市 NA 服务组织合作,以协调疫苗的交流和分发,以适应大多数 NA 目前居住的城市社区。此外,这些发现对在城市 NA 社区中推广 COVID-19 疫苗具有重要意义,并表明需要明确和有针对性地参与 COVID-19 疫苗接种。2022 年由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。
食物获取干预措施针对的水平。我们进一步反思了 AI/AN 社区食物获取干预方面的差距,以告知未来的干预目标。制定了系统搜索策略,并在以下电子数据库中进行搜索,搜索日期为 1988 年至 2023 年:PubMed、CINAHL、SocIndex、Academic Search Premier、ERIC 和 Google Scholar。然后,我们使用定性软件通过 SEM 的视角进行演绎内容分析。根据每个 SEM 级别的文章中强调的变化来确定干预目标。十四篇文章符合审查的纳入标准。干预措施最针对“个人”和“社区”SEM 层面,而“机构”和“公共政策”层面的针对性最小。通过各种干预形式促进食物获取,包括支持社区和/或学校菜园;提供种子;在学校、家庭和社区活动中提供传统食物;并为家庭提供膳食。我们的审查发现,已经对 AI/AN 食物获取干预措施进行了有价值的研究,其中许多干预措施针对 SEM 的多个层次。我们的审查强调了利用 AI/AN 社区的优势来提高食物获取的重要性,包括通过文化一致的计划和传统食品。AI/AN 社区和研究人员之间的进一步合作可能会导致制定更明智的多层次干预措施,进一步整合土著方法和基于文化的方法来改善食物获取。
2024年7月7日,墨西哥政府在《官方公报》上发表了对国家植物品种目录中注册的最新信息,该表由国家种子检查和认证服务(SNICS)管理。该更新将“本地品种”的部分添加到植物品种注册表中。根据《官方公报》中的公告,这一由农业和农村发展秘书处(SADER)实施的变化旨在正式认可和保护土著植物资源。更新的表格可在蛇网站上访问。注意:官方公报宣布,植物品种注册的申请表,也没有植物品种的国家目录提供“本地品种”的定义。
本信息仅用于根据适用的信息质量指南进行传播前同行评审。本信息尚未由国家职业安全与健康研究所、疾病控制与预防中心正式传播。本信息不代表也不应被解释为代表任何机构的决定或政策。
优化与碎片模板一起使用的ONT SQK-LSK110连接协议改善了测序性能。修改降低了自由适配器的量,并增加了完全适配器绑扎的分子与最终文库中半适配器绑扎和非适应器绑扎分子的比率。
20 样本太小,我们会根据少数人对大群体做出假设。ACS 是 1% 的人口样本,并使用加权来确保样本代表广泛的人口特征,包括性别和种族。这意味着,一个有 100 人的群体中预计会有 1 人,加权后代表所有 100 人。但是,一个(或五个或十个)样本的多样性不足以合理地描述该群体。基于小样本量的估计每年都会有很大差异,将这些估计解释为社区体验的准确测量会误导任何试图采取行动的人。为了确保我们使用足够的样本,我们确定了每个组的未加权样本量。
新产品与以前的版本有以下几点不同:1.它们不提供印刷版地图。相反,PDF 版本已放在 NPWS 网站 (npws.nsw.gov.au) 上供免费下载。这些地图也包含在 CD 中,可通过填写并转发申请表和数据许可协议进行购买。2.附加 API 增加了研究区域西北部分的地图覆盖范围。3.改进的建模导致添加了以前未识别的植被区域(例如在 Scheyville 地区)。4.这些地图包括研究区域内的非坎伯兰平原社区,以帮助用户识别所有现有植被。5.地图上不同状况的植被显示已更改,以更准确地反映数据能够可靠检测到的差异。6.与 2000 年 1 月版中的等效统计数据相比,植被群落的重新建模和额外的 API 导致本报告中提供的统计数据发生变化。7.这些解释指南讨论了上述变化,并包括非坎伯兰平原群落的社区描述和诊断物种列表,再次帮助用户识别植被。这些指南通过解释项目中使用的不同代码和类别来帮助理解地图。如果要完全理解地图,这是一份必不可少的文件。8.已发布的 CD 包含以下信息: • 植被地图 • 植被地图解释指南 • 几种不同地理信息系统 (GIS) 格式的植被数据层。这些使用户能够创建特定区域的地图,并允许对数据进行统计分析。数据层现在被理事会和企业广泛用于辅助决策。• 显示残余物保护意义的地图。• 描述如何得出保护意义的规则集 • 保护意义数据层 • 濒危生态群落概况。
*建议美国印第安人/阿拉斯加原住民儿童接种疫苗 **Pentacel 的 Hib 成分是 PRP-T。Vaxelis 的 Hib 成分是 PRP-OMP。***不建议使用 Vaxelis 作为加强剂。应在 12-15 个月时接种另一种含 Hib 的疫苗作为加强剂。
自1950年代以来,商业工业一直在努力改善林业领域中使用的辐射型遗传库存,即种质。最好的标本,即树木,通过嫁接选择并传播。通过鼓励这些改良的树木的穿越来产生新的增强种子。这些是当前新西兰Pinus radiata育种种群的开始。目前,这项工作由新西兰Radiata Pine育种公司(RPBC)协调,其股东,即种子果园,一些托儿所和林业管理公司。scion在树木育种和遗传改善方面起关键作用。rpbc最初于1988年成立为合作社,并于2002年成为一家公司,由新西兰和澳大利亚股东主持的试验。试验输出改进了遗传材料和提供给股东(例如种子果园2和组织培养实验室3)的详细数据,他们使用结果生产特定的树种。通过使用GF Plus™(估计的育种值-EBV)评估生长,形式,分支,木材特性和对Dothistroma theederoma针疫病的耐药性,通过使用GF Plus™(估计的育种值 - EBV)评级系统进行评分;这些值指定种子的遗传潜力。在1998年首次引入GF Plus™4之前,使用一种称为生长和形式(GF)评级系统的不同方案进行了树库存遗传学的比较。该系统于1987年首次用于开放授粉(OP)品种,使用单个数字值来标记生长的增长(茎直径)和形式(直度)。GF等级越高,在增长和形式方面的性能越好。gf19是使用此系统5的最后一个OP种子。大型林业公司作为RPBC的股东数十年来一直在利用改善的遗传股票。相比之下,较小的种植者倾向于使用数十年来一直存在的GF评级库存(即GF 16至19),而不是将最新的遗传库存用作新遗传学:
云原生基础设施的最新进展已使大多数组织从传统的独立静态物理系统基础设施过渡到在虚拟化资源上运行的云环境。毫无疑问,电信行业将从云原生基础设施中受益匪浅。未来,无线接入网络 (RAN) 中的网络应用程序将基于云原生原则构建,即 CloudRAN。在 CloudRAN 中,集成或部署的网络应用程序的新版本需要在发布前进行验证。金丝雀测试是一种流行的测试策略,新版本最初只向一小部分用户展示。然后监控和分析新版本的性能,以测试和确定新版本的质量。与 4G 不同,用于公共移动宽带的 5G CloudRAN 可能由数百个集群和数千个不同的微服务组成。传统的 DevOps 解决方案无法跟上大数据的 3V,即数量、速度和多样性。此外,在金丝雀测试期间手动执行分析是一个令人精疲力尽的过程。本论文解决了通过使用人工智能方法监控和分析现有生产版本与新金丝雀版本的时间序列指标来实现 CloudRAN 应用程序金丝雀测试中决策过程的自动化的问题。