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绿色人力资源管理与绿色供应链管理之间的关系：系统文献评论
绿色人力资源管理与绿色供应链管理之间的关系：系统评价Daniel Atnafu Gelagay 1*＆Shimelis Zewdie Werke 2 2024年1月7日获得；修订了2024年3月2日； 2024年4月15日接受； ©伊朗科学技术大学2024摘要可持续实践的合并变得至关重要，因为公司从工业4.0转移到行业5.0。因此，该系统评价探讨了两种可持续性方法之间的关系。绿色人力资源管理（GHRM）和绿色供应链管理（GSCM）使用2016 - 2023年的同行评审研究，取自Scopus和Web of Science数据库。2016标志着该年文献中第一篇相关论文的起点。Prisma方法用于识别相关研究，从而纳入了30项用于分析目的的研究。这项研究表明，人们对了解GHRM与GSCM实践之间的关系及其对可持续性的影响越来越兴趣。大多数审查的研究都采用了定量调查方法，这表明需要使用定性和混合方法来获得更深入的见解。审查表明大多数研究是在新兴国家进行的，并且在其他情况下，GHRM和GSCM实践之间的关系存在很大的差距。最后，该研究为从业人员和研究人员提供了宝贵的见解，强调了将GHRM和GSCM实践整合以获得可持续竞争优势的重要性。关键字：绿色人力资源管理；绿色供应链管理；系统文献综述；可持续性能；行业5.0。
多种病毒和痴呆症风险的簇之间的关系：系统评价
No Multimorbidity Women: Hypertension, diabetes and CHD (HR = 2.20 , 95% CI: 1.98-2.46) Cancer (HR = 1.37 , 95% CI: 1.17-1.60) Thyroid disorders (HR = 1.44 , 95% CI: 1.23- 1.69) Pain, dyspepsia and depression (HR = 1.43 , 95% CI：1.21-1.69）哮喘和COPD（HR = 1.66，95％CI：1.41-1.95）疼痛和高压（HR = 1.42，95％CI：1.18-1.72） （HR = 1.38，95％CI：1.22-1.55）哮喘，COPD和牛皮癣（HR = 1.32，95％CI：1.12-154）疼痛，瘫痪和前列腺疾病和前列腺疾病（HR = 1.52，95％CI：1.12-1.54）癌症（1.12-1.54）癌症（1.12-1.54）癌症（HR = 1.45％ccie）和高血压集群（HR = 2.24，95％CI：1.97-2.55）
调查人脑执行功能与认知心理学之间的关系
心理学shokooh bajalan 1，morteza mostafavi 2 * 1。伊朗伊斯兰阿扎德伊斯兰阿扎德大学临床心理学硕士。orcid：0009-0002-0828-4397 2。伊朗Zanjan Azad University临床心理学硕士。orcID：0009-0006-3822-2073通讯作者：Morteza Mostafavi，Zanjan Azad University临床心理学硕士。电子邮件：Mostafavi_morteza66@yahoo.com摘要：背景：本研究的目的是调查大脑的执行功能与人中认知心理学之间的关系。方法：当前的研究方法是一项综述，它是通过检查搜索词的搜索方法，即：大脑的执行功能，认知心理学（在波斯语和拉丁数据库的数据中）。共有32篇文章，报告和协议，并删除相似和无关的项目并参考更新的报告，最终审查了21项研究。结果：研究结果表明，执行功能是指可用于执行任务并与他人互动的一系列心理技能。但是，执行功能中的任何障碍和问题都会影响人们组织和管理行为的能力。紧张，心理健康和行为障碍（例如自闭症，阿尔茨海默氏症，抑郁和注意力缺陷多动障碍）会影响大脑的执行功能。诊断大脑执行功能障碍的原因有助于识别治疗方案，例如认知心理学家。当然，可以治疗执行功能障碍的许多原因。慢性混乱，缺乏注意力，记忆力障碍和不适当的社会行为是执行功能障碍的症状之一。认知心理学涉及对思想内部过程的研究，这意味着您大脑中发生的一切，包括感知，思维，记忆，注意力，语言，解决问题和学习。有许多与这种认知方法相关的应用程序，例如有助于处理记忆障碍，提高决策的准确性，寻找帮助人们从脑损伤中恢复，治疗学习障碍并组织课程以增强学习的方法。结论：根据研究的结果，认知心理学与大脑的执行功能有着显着的关系，并且患有脑部疾病的人可以通过参考此类心理学家来治疗。关键词：大脑的执行功能，认知心理学。提交：2023年1月13日，修订：2023年1月28日，接受：2023年2月8日
引用（APA）：Ehrari，H.，Ulrich，F。，＆Andersen，H。B.（2020）。信息技术接受的关注和权衡：TH
在本文中，我们提出了一种新的动机模型，通过将自决理论（SDT）与统一的技术接受和使用理论（UTAUT）融合在一起。使用探索性方法，我们研究了人类动机决定因素如何影响技术接受的安全与隐私之间的权衡。我们将斯堪的纳维亚医疗保健环境作为我们的经验开始，并探讨了丹麦老年人如何看待基于传感器的电子卫生监测器技术来监视其健康状况。丹麦市政当局已开始使用这些技术来识别预警信号，从而通过使人们更加自力更生和减少不必要的住院来提高护理和生活质量。但是，在实施这些技术时，需要考虑有关隐私与安全的道德问题。在监视了21名受访者（平均年龄：85）之后，在九周内独立生活在家中，我们就他们对隐私和安全的担忧进行了采访。我们发现，如果受访者尊重自主权和个人诚信，以及基于传感器的监控的好处超过与健康相关的威胁，则受访者愿意妥协其隐私。我们使用这些发现和理论的开始来创建一种新颖的模型，该模型在使用UTAUT时考虑了人类的动力。
静息节奏与血糖之间的关联...
糖尿病是成年人口中常见的慢性病，是心血管疾病（CVD），肾衰竭，认知能力下降和死亡率的主要贡献者。据估计，超过10％的美国人口患有糖尿病[1]，糖尿病的总成本在2017年为3270亿美元[2]。最近几十年来，各个年龄段，性别和种族/族裔的糖尿病患者的普遍性大大增加[3]。相对于非西班牙裔白人，非西班牙裔黑人，西班牙裔和亚洲人的糖尿病差异也很大[4]。数十年的研究已经确定了糖尿病的生活方式风险因素，尤其是不健康的饮食和身体不活动。最近，昼夜节律的疾病已成为糖尿病的新风险因素[5]。静止的节奏包括在24小时内发生的睡眠，体育活动和久坐行为。这是昼夜节律内部节奏的中心行为表现，它在代谢组织（例如骨骼肌）中的Circadian时钟夹带中起着重要作用[6]。因此，昼夜节律的破坏与弱化和/或破坏的休息活性效率之间存在双向关系[6]。鉴于双向关系，努力训练如何干预静止运动节奏以改善代谢健康的努力已经获得了吸引力[7]。我们最近发现，多个静息参数，包括较低的振幅和较不健壮的总体节奏性，与老年男性的糖尿病的较高的患病和糖尿病发生率有关[10]。先前的几项研究已将24小时行为的静息模式与代谢功能障碍（例如，成人种群中的代谢功能障碍（例如，较高的体重指数（BMI），代谢综合征，血脂异常和糖尿病）相关联[8-10]。然而，将静息节奏特征和脱节的证据仍然有限。此外，几乎所有以前的研究都以白色为主的老年人进行，目前尚不清楚这些研究的发现如何推广到其他人群。鉴于在美国糖尿病中现有的种族差异[4]，重要的是研究更多样化的人群中静息节奏和糖尿病之间的关联。Using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2011–2014, a nationally survey of the US population that oversampled racial/ethnic minority groups, we investigated the association between characteristics of rest-activity rhythms and multiple glycemic markers, including glycated hemoglobin (HbA1c), fasting glucose and insulin, homeostatic model assess- ment of insulin resistance （HOMA-IR），以及来自口服葡萄糖耐量测试（OGTT）的结果。由于样本大而多样化，我们还能够通过不同的年龄，性别，种族/种族和BMI群体来检查这种关联。
激活的淋巴细胞蛋白合成能力和快速分裂速率
抽象的快速淋巴细胞细胞分裂对蛋白质合成机制提出了巨大的需求。通过翻译起始抑制剂处理细胞或小鼠后，纯种核糖体相关的核糖体相关链的流式细胞仪测量表明，乳腺细胞的典型率在典型的体外静止淋巴细胞和体内细胞中，核糖体在体内延长。有趣的是，通过体内激活或体外的发热温度，可以提高长制速率30％。静止和活化的淋巴细胞具有丰富的单体群体，其中大多数在体内积极翻译，而在体外，几乎所有的都可以在激活之前停滞不前。定量淋巴细胞蛋白质量和核糖体计数表明，细胞蛋白与核糖体的矛盾之比不足以支持其快速的体内分裂，这表明活化的淋巴细胞蛋白质组在体内可能以不寻常的方式产生。我们的发现证明了蛋白质合成在淋巴细胞和其他快速分裂的免疫细胞中的全球构成的重要性。
了解2型糖尿病，神经退行性和小血管疾病的MRI标记和痴呆症风险之间的关系：调解分析
摘要探索神经变性和脑小血管疾病（SVD）可以介导2型糖尿病和较高痴呆症风险之间的关联。分析样本由2228名参与者组成，来自三城市研究，年龄在65岁及65岁及以上，没有痴呆症的痴呆症。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。 在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。 脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。 我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。 基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。 糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04; 糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。 这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04;糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。