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欧洲议会和理事会 2024 年 6 月 13 日第 2024/1747 号条例，修订第 2019/942 号条例和第 2019/943 号条例，关于改善联盟的电力市场设计与欧洲经济区相关的文本。
(2) 俄罗斯对《能源共同体条约》（4）缔约方乌克兰的侵略战争升级，以及自 2022 年 2 月以来实施的相关国际制裁，导致了天然气危机，扰乱了全球能源市场，加剧了天然气价格高企的问题，并对电价产生了重大的连锁影响。俄罗斯对乌克兰的侵略战争还导致发电厂使用的其他商品（如硬煤和原油）供应的不确定性。这种不确定性导致电价波动性大幅增加。几座核反应堆可用性的降低和水力发电量低进一步加剧了电价的上涨。
商业微生物接种剂对改善本地植物物种的生长和生理性能的有限疗效
土壤微生物接种剂越来越多地被探索，以改善土壤条件以促进生态修复。在西澳大利亚州西南部，高度生物多样性的河岸林地植物社区越来越受到各种因素的威胁，包括气候变化，土地开发和采矿。Banksia Woodland修复是为该植物社区服务的必要条件。尚未调查在河岸林地修复中使用微生物接种。在这里，我们评估了商业微生物接种剂（Gogo Juice，Neutrog Australia Pty Ltd）的功效，以提高10种生态多样的河岸林地植物物种的性能。植物与微生物接种处理（无接种和接种）结合使用了两个浇水方案之一（含水良好和干旱）。在这两种浇水治疗中维持植物10周，在这一点上，所有处理中的植物均经历了持续8周的最终干旱期。通过植物生物量和分配，气体交换参数，叶面碳和氮以及稳定的同位素（δ15n和δ13c）组成评估植物性能。植物木质部植物素氨基甲素，以研究微生物接种对植物植物激素谱的影响以及与其他观察到的生理参数的潜在关系。在所有研究的植物物种中，接种处理对植物生长的影响很小。这表明所选的商业微生物接种剂对经测试的植物物种的好处有限。在每个物种中的进一步分析表明，接种处理并未导致在含水良好或干旱的压力条件下显着的生物量增益，并且对氮营养和光合作用的影响是可变的，并且很小。进一步研究微生物（存在于接种剂中）和植物之间的兼容性，接种时机，在受控条件下实现有效性所需的微生物和浓度的生存能力，以及在实际恢复环境中测试可行性和功效所需的实质性试验。
提高卫生部门的应对能力和恢复能力
升级卡努安岛和联合岛机场和海港的四个港口卫生设施，并在全岛卫生设施中安装 15 个洗手站。顾问将与卫生、健康和环境部 (MOHWE) 以及相关港口和机场当局协商，最终确定工程范围和招标文件。范围包括改进 (a) 卡努安岛和联合岛海港的集装箱港口卫生设施，包括机械、电气和管道工程、屋顶改进、包括遮阳等候区以及其他货物和工程改进，(b) 卡努安岛和联合岛机场的乘客流量和隔离，以使这些设施按照国际卫生条例运行。以及 (c) 在 15 个卫生设施安装洗手站。顾问将需要提供工程设计和估算，协助采购，向承包商提供指示，并监督工程的实施。 3. 服务范围和报告要求 设计服务
家庭回合：改善社区健康的策略
在社区健康实践中摘要，家庭巡回赛至关重要。在尼日利亚，一场家庭回合是由社区卫生专家团队定期访问其家门诊/客户，以决定患者/客户的护理，审查和随访其健康状况的进展。团队在治疗期内访问，以确保患者遵守处方，解决任何护理障碍，并在必要时进行推荐。家庭回合从检查患者记录，组建一个团队，评估他们的家中的患者以及记录发现和行动。有能力的社区卫生从业人员（CHP）应在进行众议院回合，确定家庭健康问题并采取必要的行动方面具有富有同情心，知情和熟练。在初级卫生保健中，家庭回合可以检测到较不常见但严重的个人和家庭状况；并增强社区健康。然而，诸如人力短缺，不安全感，缺乏后勤工作以及不熟练的卫生工作者等挑战在某些主要的医疗机构中不可能进行家庭回合。为了促进家庭回合，建议政府和非政府组织培训社区卫生从业人员在家庭围捕中，在初级医疗机构提供后勤工作，并通过初级医疗保健标准为每个健康中心提供足够数量的社区医疗从业人员。社区卫生从业人员应具有适应性，敏感和熟练的能力，家庭和社区应共同努力以提供安全。关键字：家庭，圆形，社区卫生从业人员，初级卫生保健，卫生工作者，后续工作
改善光合作用以提高作物产量的前景
1 阿姆斯特丹自由大学理学院物理与天文系，荷兰阿姆斯特丹 1081 HV 2 兰卡斯特大学兰卡斯特环境中心，英国兰卡斯特 LA1 3SX 3 伊利诺伊大学植物生物学系 Carl R. Woese 基因组生物学研究所，美国伊利诺伊州厄巴纳 61801 4 莫纳什大学理学院生物科学学院，澳大利亚维多利亚州墨尔本 3800 5 瓦赫宁根大学生物物理实验室，荷兰瓦赫宁根 6708 WE 6 埃塞克斯大学生命科学学院，英国埃塞克斯 CO4 3SQ 7 爱丁堡大学生物科学学院、分子植物科学研究所，英国爱丁堡 EH9 3BF 8 爱丁堡大学生物科学学院工程生物学中心，英国爱丁堡 EH9 3BF 9 系加州大学植物与微生物生物学系，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 10 加州大学霍华德休斯医学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 11 加州大学创新基因组学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 12 劳伦斯伯克利国家实验室分子生物物理和综合生物成像部，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 13 米兰大学生物科学系，意大利米兰 20133 14 海因里希海涅大学植物生物化学研究所，植物科学卓越集群 (CEPLAS)，杜塞尔多夫 40225，德国 15 中国科学院碳捕获重点实验室，分子植物科学卓越中心，上海 200032，中国 *通讯作者：r.croce@vu.nl † 作者按字母顺序列出（以除了主要作者/协调编辑之外）。根据作者须知 ( https://academic.oup.com/plcell ) 中所述的政策，负责分发与本文所述研究结果相关的材料的作者是：Roberta Croce ( r.croce@vu.nl )。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
日常规划对话和人工智能：改善建筑文化、参与度、规划和安全的关键
安全干预。安全科学。2023；162：106072。doi：10.1016/j。ssci.2023.106072 7. Harrington D、Materna B、Vannoy J、Scholz P。开展有效的尾门培训。健康促进实践。2009；10(3)：359-369。doi：10。1177/1524839907307885 8. Kaskutas V、Jaegers L、Dale AM、Evanoff BA。工具箱谈话：改进的见解。Prof Saf。2016；无：33-37。9. Marquet LD。领导力就是语言：您说的话和您不说的话的隐藏力量。麦格劳希尔专业版； 10. Pentland A. 社会物理学：社交网络如何让我们变得更聪明。企鹅出版社；2015 年。 11. Pentland A 打造优秀团队的新科学。哈佛商业评论。2012 年。https://hbr.org/2012/04/the-new-science- of-building-great-teams 12. Alsamadani R、Hallowell M、Javernick ‐ Will AN。使用社交网络分析测量和建模美国小型工作团队的安全沟通。构建管理经济学。2013 年；31(6)：568 ‐ 579。doi:10.1080/01446193.2013.786491 13. Dinnie K，Nation UK。领导力与沟通：通过语言建立信任和赋予权力。劳特利奇； 2021。 14. Kahn WA。工作中个人投入和脱离的心理条件。Acad Manage J。1990；33(4)：692 ‐ 724。https://www.jstor.org/stable/256287 15. Geller ES。以人为本的安全：源头。安全绩效解决方案；2022。 16. Geller ES。安全心理学手册。CRC Press；2001。 17. Edmondson A。工作团队中的心理安全和学习行为。Adm Sci Q。1999；44(2)：350 ‐ 383。doi:10.2307/2666999 18. Newman A、Donohue R、Eva N。心理安全：文献系统评价。Hum Resource Manag Rev。 2017；27(3): 521 ‐ 535。doi:10.1016/j.hrmr.2017.01.001 19. NSC – 国家安全委员会。心理上感到安全的工人在工作中受伤的可能性较小。NSC SAFER 研究报告。2023 年。https://www.nsc.org/workplace/safety-topics/psychological-safety-correlates-to-physical-safety 20. Dekker S.《理解“人为错误”的现场指南》。CRC Press；2014 年。 21. Sexton JB、Helmreich RL、Neilands TB 等人。《安全态度问卷》：心理测量特性、基准数据和新兴研究。BMC Health Serv Res。2006；6:44。 doi:10.1186/ 1472-6963-6-44 22. Frazier ML、Fainshmidt S、Klinger RL、Pezeshkan A、Vracheva V。心理安全：元分析回顾与扩展。人事心理学。2017；70（1）：113-165。doi:10.1111/peps.12183 23. Harter JK、Schmidt FL、Hayes TL。业务部门层面员工满意度、员工敬业度和业务成果之间的关系：元分析。应用心理学杂志。 2002;87(2):268 ‐ 279. doi:10.1037/0021-9010.87.2.268 24. Beus JM、Payne SC、Bergman ME、Arthur, Jr. W. 安全氛围与伤害：理论与实证关系的检验。J Appl Psychol . 2010;95(4):713 ‐ 727. doi:10.1037/a0019164 25. Lu CS、Yang CS. 集装箱码头运营中的安全领导力与安全行为。安全科学。2010；48(2)：123 ‐ 134。doi:10.1016/j. ssci.2009.05.003 26. Newnam S、Griffin MA、Mason C。工作车辆的安全：一项将安全价值和个人预测因素与工作相关驾驶事故联系起来的多层次研究。应用心理学杂志。2008；93(3)：632 ‐ 644。doi:10.1037/0021-9010.93.3.632 27. Nelson B、Hirshfeld S 对话是新货币。FactorLab 白皮书。2021 年。https://factorlab.com/white-paper-conversations-are-the-new-currency/ 28. Nelson B 代理指标到底是什么，你为什么要关心它。FactorLab 白皮书。 2020 年。https://factorlab.com/what-the-heck-is-a-proxy-metric-and-why-you-care/
DEEPCCR：改善水稻育种的大型基因组学深度学习方法
大米是全球一半人口的主食。基于表型的传统和标记辅助选择方法已用于稻米改进，但它们既耗时，昂贵又富有劳动力。因此，提高水稻产量的新型育种策略的研究和实施是一个很高的优先事项。基因组选择（GS）为克服这些局限性铺平了道路（Yu等，2016）。有效应用GS育种模型的主要因素是建造具有涵盖目标选择材料的基因组多样性的大规模培训人群（Fu等，2022）。然而，在应用水稻育种计划中的一般人群的实际实施仍处于新生阶段，并且对各种特征的基因组可预测性的全面评估尚未进行。为建造一个普遍代表的培训人群，我们编制了第一个中国耕种的水稻人口（CCRP），其中包括来自25个中国省份的4015个水稻加入，涵盖了五个主要的水稻种植地区，这些地区占中国年总水稻种植面积的99％以上（图1A; tables S1和S2）。这些加入包括1943年的Indica和2072 Japonica水稻加入，其中96％以上是品种和育种线（图1B；表S1和
关于研究主题“提高植物对生物和非生物胁迫耐受性的遗传进步”的社论
气候变化是多方面的，主要包括气温升高、极端天气事件发生频率增加、大气中温室气体（如二氧化碳、甲烷）积累增加以及降水模式改变（ Gray and Brady，2016 ； Vennapusa et al.，2023 ）。这些事件加剧了非生物胁迫因素，同时也为病虫害等生物胁迫提供了有利条件。因此，了解和保护这些胁迫因素之间的复杂相互作用对于开发抗逆性作物品种和确保全球粮食和营养安全至关重要（ Kulkarni et al.，2018 ）。在这方面，植物科学家面临着制定增强作物抗逆性和确保粮食安全的战略的重大挑战。在自然界中，植物同时暴露于多种非生物胁迫因素（Nabi 等人，2019 年），这使它们能够通过各种精细平衡的反应共同进化并发展耐力（Lima 等人，2015 年；Gonzalez Guzman 等人，2022 年）。了解植物反应中的分子、遗传和调控机制将有助于制定缓解气候变化的策略。下一代测序技术的进步导致了高质量参考基因组、高通量基因分型系统和复杂遗传连锁图谱的开发，这使得能够通过全基因组关联研究 (GWAS) 和数量性状位点 (QTL) 作图精确识别与感兴趣性状相关的基因组区域（Asekova 等人，2021 年；Uffelmann 等人，2021 年）。研究人员能够通过标记辅助选择 (MAS) 或基因组选择 (GS) 显著加快作物简单和复杂性状遗传改良的速度。由于这些发展，在理解植物对非生物和生物胁迫的耐受性和适应性机制方面取得了实质性进展。随着基因编辑技术的最新进展，现在可以开发具有