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COVID-19的结果疫苗有效性研究：持续的系统评价
•黄色的亮点表明在Omicron主导期间进行了一项研究。•在Omicron期间进行的排除研究以1.2和2.1节的红色文本注明。•第二助推器剂量在第2节中通过“疫苗产品”列中的蓝色文本表示。•二价助推器剂量在第2节中由“疫苗产品”列中的Turqoise文本指示。•单价XBB.1.5助推器在“疫苗产品”色谱柱中的橙色文本第2节中指示。•如果未另外指定，mRNA疫苗是指原始的单价mRNA疫苗。•术语“任何”一词与mRNA疫苗一起使用，以指示任何mRNA疫苗的制造商（即Moderna或Pfizer Biontech）。
心理学方法学研究的仿真研究：计划，预注册和报告的标准化模板
模拟研究被广泛用于评估心理学统计方法的性能。但是，模拟研究的质量在其设计，执行和报告方面可能有很大差异。为了评估心理学中典型的模拟研究的质量，我们回顾了2021年和2022年发表在心理学方法，行为研究方法和多元行为研究中的321篇文章，其中100/321 = 31.2％报告了一项模拟研究。我们发现，许多文章没有提供有关研究的关键方面的完整透明信息，例如模拟重复的数量，蒙特卡洛不确定性估计值或代码和数据以复制模拟研究的理由。为了解决这个问题，我们提供了ADEMP的摘要（目的，数据生成机制，估算和其他目标，方法，绩效指标）的设计和报告框架来自Morris，White和Crowther（2019）适应了心理学的模拟研究。基于此框架，我们为研究人员提供了ADEMP-PREREG，这是一个分步模板
遇到麻烦：科学，技术和安全研究
摘要众多新的研究主题和对象，尤其是技术创新和知识实践，已经填充了国际关系和安全政治。许多关键的安全学者正在从科学技术研究领域（STS）吸引理论资源，以使诸如虚假新闻，气候变化，金融监视，数字图像和自主定位系统等多样化的事物有意义。本期特刊揭示了我们在与STS互动以接近科学，技术和（IN）安全的纠缠时所看到的核心挑战和好处。拥抱麻烦的概念，这一介绍借鉴了哈拉威和巴特勒，主张需要与新研究对象对安全性研究构成的麻烦。因此，可以将麻烦理解为一种使我们对新研究途径开放的精神，并且要注意如何在我们的研究过程中建立权力和解放关系的重要性。引言和特刊的重点都在于如何动员STS资源。总的来说，本期特刊提供了有关STS对安全政治研究的价值的持续讨论提供的进一步概念，经验和方法论。
通过气溶胶喷射打印的三维电极
是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审证明）预先印刷此版本的版权持有人于2020年9月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.09.13.13.20193722 doi：medrxiv preprint
疫苗和SIDS-资源与研究
•结论：“由于SIDS是排除的诊断，因此应每次尝试确定尸检期间的死亡原因。这应该包括在呼吸道中寻找致病性微生物……总而言之，在234名婴儿中有12名（5.1％）发现了B百日咳感染，意外死亡，并且感染可能导致死亡。” •资料来源：https：//pediatrics.aappublications.org/content/114/1/e9与猝死综合征与猝死综合征 - 免疫学和医学微生物学，25（1-2），25（1-2），183-1192-1999，1999年8月
跨学科研究 - 供应链和麦片...
学位课程指南是建议在四年内完成此学位课程的建议课程。这只是将有效的几个计划之一，并且仅作为对学生的广泛指导。强烈鼓励每个学生与他们的学术顾问协商制定定制计划。其他信息也可以在学位工作中找到。
scsemiprofiler：通过半生成模型和主动学习
单细胞测序是剖析复杂疾病的细胞复杂性的关键工具。其过于良好的成本会阻碍其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更负担得起的散装测序数据中推断出细胞类型比例，但它们在提供单细胞级分析所需的详细分辨率方面却缺乏。为了克服这一挑战，我们介绍了“ SCSemiprofiler”，这是一个创新的计算框架，将深层生成模型与主动学习策略结合。这种方法通过将批量测序数据与来自一些严格选择的代表的靶向单细胞测序融合，从而在大型队列中熟练地侵入单细胞轮廓。跨越异质数据集的广泛阀门验证了我们的半封装方法的精度，与真实的单细胞分析数据紧密一致并赋予精致的细胞分析。最初是为广泛的疾病队列开发的，“ scsemiprofiler”适用于广泛的应用。它为单细胞分析提供了可扩展的，具有成本效益的解决方案，促进了各种生物领域的深入细胞研究。
分析临床MRI研究中使用的样本量
尽管如此，临床MRI研究的计划面临着几个挑战，最值得注意的是样本量计划，必须在研究开始之前进行。必须在道德委员会和资金机构面前捍卫这项前研究计划。因此，这对于研究的成功至关重要。太小的样本量可能无法达到统计确定性。也应避免样本量，尤其是出于道德原因，因为MRI研究给经常患有严重疾病的患者增加了扫描时间的负担。此外，花费超过必要的资源在环境和经济上是有问题的[3]，可能会耗尽医疗专业人员的工作时间。这可能是尤其具有挑战性的，因为“医疗保健劳动力短缺是许多国家的医疗保健系统面临的最大，最紧迫的挑战” [4]。
较高理工学院的流动性学生的简短指南在网络上定位研究教授，学科，小组，时间表，classe
Master's Degree in Research and Innovation in Computational Intelligence and Interactive Systems .................................................................................................................................................... 13
计算机研究 - UCL发现 - 伦敦大学学院
最初是为反应性内容审核系统设计的毒性检测算法，已被部署到主动的最终用户干预措施中，以进行中等内容。然而，在此适度范式中使用这些算法几乎没有批评。我们与四个利益相关者群体进行了设计研讨会，要求参与者将毒性检测算法嵌入到想象中的手机键盘中。这使我们能够批判性地探索如何使用这种算法来主动减少有毒含量的发送。我们发现了情境因素，例如平台文化和负担能力，滥用量表，影响了对系统毒性和有效性的看法。，我们在连续的意图中确定了不同类型的最终用户，从不了解用户到确定和有条理的信息。最后，我们强调了某些最终用户群体滥用这些系统来验证其攻击，游戏仇恨和操纵算法模型以加剧伤害的潜力。