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关于聚会岛的全科医生中糖尿病前期糖尿病的知识，态度和实践
背景：全科医生（GPS）是参与预期护理的第一个医疗保健提供者之一，他们的行为可以防止患者从糖尿病前期到糖尿病的过渡。但是，关于初级保健中糖尿病前期知识和管理的数据仍然很少。目的：描述全科医生对糖尿病前期的知识，态度和实践。设计和设置：这项描述性横断面研究包括在聚会岛工作的所有私人全科医生。方法：GPS被发送了一份电子问卷，该问卷特别试图确定GPS是否知道糖尿病前期的定义，以及它们的实践是否符合法国对糖尿病前筛查和管理的指南。结果：总共121 GP填写了问卷。中，有95.0％的人知道快速葡萄糖受损的定义，但只有66.1％的人知道葡萄糖耐受性受损。许多GP报告的做法在准则中不建议。因此，有59％的受访者宣布他们用HBA1C监测糖尿病前期，而10％的受访者表示他们开了口服抗糖尿病药作为糖尿病前期治疗。与糖尿病前期相关的风险因素通常是众所周知的。尽管有59.5％的受访者报告说没有足够的时间提供治疗教育和医学随访，但只有19％的患者将其患者转介给营养学家或营养师。最后，有93.4％的受访者赞成实施针对糖尿病人的当地治疗教育计划。©2021作者。由Elsevier Masson Sas出版。结论：通过改善GPS的糖尿病前期和官方指南的知识，可以使初级保健中的糖尿病前期管理更加有效，从而促进糖尿病前患者转诊至生活方式专家并实施当地的治疗教育计划。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
透明加热器：评论使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
摘要数字足迹的兴起为研究领土动态（尤其是旅游城市的动态研究）创造了许多承诺和期望。这些足迹将使访客的空间实践成为可能，并弥补以城市规模缺乏这些实践的信息。因此，许多研究使用社交网络的数据来研究不同地理量表的旅游空间。这些研究基于这些数据提供了几种类型的可视化，因此可以表现并显示一个据称是新的旅游时空（从热图到仪表板），数字足迹以处理，聚集，计算和平滑为单位。所有这些转换 - 由于算法黑框而产生的，这些黑匣子不允许精确理解方法（通常是复杂且近似） - 通常不是很透明。因此，此数据的技术和不透明度使得开发了允许解构这些新映射寄存器的关键方法。基于在广泛使用的社交网络Instagram上收集的数据，我们希望通过返回数据家谱，从地图到足迹来质疑数字足迹作为一种潜在的观察旅游实践的工具。我们的方法包括回到初始数据及其相关的元数据，以探索两个基本维度，即更复杂的探索条件的条件：时间和空间。关键字：数字足迹，空间实践，旅游城市，关键数据研究。因此，我们从2016年至2018年在法国比亚里兹（Biarritz）在Instagram上发表的照片收集了一批元数据，我们按照这两个轴进行了分析。通过这项探索性研究，我们将证明该数据尽管非常丰富，但无论是在访问数据本身还是时空精度方面都会提出一定数量的限制。
练习方向号。 2025年的1
“法院文件”包括文本，图像，声音，视频，数据以及提交或提交给法院的任何其他材料，例如书面提交和报告。他们不包括宣誓书，证人陈述或其他旨在反映de义或证人的证据和/或意见的材料的内容，或其他材料，这些材料被招标为盘问中使用的证据或材料。II。 一般原则1。 在产生宣誓书，证人陈述或任何其他旨在反映deponent或证人的证据或意见的材料的生成中，禁止使用Genai，或者是其他材料，或其他用于证据或用于盘问中的材料。 这些文件必须仅反映一个人的知识，并且不得包括人工智能生成的内容。 2。 禁止使用Genai，目的是改变，修饰，加强，稀释或以其他方式重塑证人或代表的证据。 3。 在特殊情况下，可以要求使用Genai在准备或生成任何附件或展示誓章或证人陈述中。 向法院申请必须指定：II。一般原则1。在产生宣誓书，证人陈述或任何其他旨在反映deponent或证人的证据或意见的材料的生成中，禁止使用Genai，或者是其他材料，或其他用于证据或用于盘问中的材料。这些文件必须仅反映一个人的知识，并且不得包括人工智能生成的内容。2。禁止使用Genai，目的是改变，修饰，加强，稀释或以其他方式重塑证人或代表的证据。3。在特殊情况下，可以要求使用Genai在准备或生成任何附件或展示誓章或证人陈述中。向法院申请必须指定：
供应链风险管理实践能否缓解
Jamal El Baz、Salomée Ruel。供应链风险管理实践能否减轻中断对供应链弹性和稳健性的影响？来自 COVID-19 疫情爆发时期的实证调查证据。国际生产经济学杂志，2021 年，233，�10.1016/j.ijpe.2020.107972�。�hal-04809692�
评论文章利用机器学习来增强护士对自闭症谱系障碍的实践：叙事评论
抽象的自闭症谱系障碍（ASD）是一种多方面的神经发育状况，以社会互动和沟通困难，重复行为和限制利益为标志。ASD的越来越多的患病率强调了对在管理和支持自闭症患者中发挥关键作用的护士的迫切需要。传统的实践方法通常无法为护士提供有效与该人群互动的动手经验。本文献综述探讨了机器学习（ML）在增强ASD护理护士培训方面的变革潜力。ML提供个性化和适应性的学习经验，现实的模拟，持续的评估和基于证据的实践。通过ML为个体护士的需求量身定制教育内容的个性化学习，增强了他们的能力和信心。现实的虚拟模拟提供了安全的环境，以实现现实生活中的场景，提高护士应对各种行为和沟通挑战的能力。连续反馈和评估确保了持续的专业发展，而数据驱动的见解支持创建有效的护理策略。也通过ML促进了跨学科的合作，从而整合了来自各种医疗领域的知识，以提供全面的培训。The improved training results in better patient outcomes, including fewer behavioral issues and enhanced interactions with autistic children.但是，必须解决诸如确保数据质量，道德考虑和促进新技术的挑战。本评论重点介绍了ML对护士培训的重大影响，旨在通过创新的，数据驱动的方法来提高ASD患者的护理质量。关键字：自闭症谱系障碍，机器学习，护理，护理，护士。
环境管理的良好农业实践
17良好的农业实践（GFP）原则（2018）对齐：9。确定财产上沉积物和粪便细菌的陆上流动的风险，并实施措施，以最大程度地减少这些措施向水体运输和10。定位和管理农场轨道，门户，水槽，自喂养区，股票营地，沃洛斯和其他径流来源，以最大程度地降低水质的风险
在实践论坛上征求技术论文
近年来，技术将技术整合到语言教学中已成为规范。因此，对于从业者和研究人员而言，分享那些运作良好的教学实践以及那些无法确定技术整合中的实际挑战并评估其影响的教学实践更为重要。实践中的技术（提示）论坛旨在为语言教师和教师教育者提供一个空间，以反思他们的教学法，重点是教育和计算机辅助语言学习（Call）。
EEG 和 MEG 研究方面的良好科学实践
a 美国印第安纳州布卢明顿印第安纳大学心理学与脑科学 b 西班牙马德里理工大学和 CIBER-BBN c 神经适应性人机交互，德国科特布斯-森夫滕贝格勃兰登堡工业大学 d 艾克斯-马赛大学，法国蒂莫内神经科学研究所 e CNRS、LPL，法国普罗旺斯地区艾克斯-马赛大学 f加拿大不列颠哥伦比亚大学 g 生态功能与进化中心、CNRS、EPHE、IRD、蒙彼利埃大学，法国蒙彼利埃 h 认知神经影像中心、INSERM、CEA、CNRS、巴黎萨克雷大学 NeuroSpin 中心，法国 Gif/Yvette i 蒙特利尔大学心理学系认知和计算神经科学实验室，蒙特利尔， QC，加拿大 j Mila -加拿大魁北克人工智能研究所 k 塞尔维亚贝尔格莱德大学哲学系、神经认知和应用认知实验室 l 塞尔沃研究所 - 巴黎大脑研究所 - ICM、Inserm U 1127、CNRS UMR 7225、APHP、Hôpital de la Pitié Salpêtrière、索邦大学、MEG-EEG 中心、神经影像中心Recherche (CENIR)，法国巴黎。 m 加利福尼亚大学心智与大脑中心，美国加利福尼亚州戴维斯市 n 艾克斯马赛大学、法国国家健康与医学研究院、法国国家神经系统研究所 o 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院，美国德克萨斯州休斯顿市 p 图宾根大学，德国 q 乌拉尔联邦大学，俄罗斯叶卡捷琳堡 r 鹿特丹伊拉斯姆斯大学，荷兰鹿特丹 s 全球分布式开放研究与教育研究所（IGDORE），瑞典 t 杜克大学，美国 u 图卢兹大学 ISAE-SUPAERO，法国 v 贝尔格莱德大学教师教育学院，塞尔维亚 w 南洋理工大学心理学，新加坡 x 新加坡临床科学研究所，A ∗ STAR，新加坡 y 剑桥大学 MRC 认知与脑科学部，英国剑桥 z 诺丁汉大学心理学院，英国诺丁汉德国法兰克福神经科学系，芬兰阿尔托大学
法国卫生工作者中有关气候变化和环境可持续性的知识，行为，实践和期望
Poitiers，CNRS，Ebi，Poitiers，France（J Guihenneuc Phd，G Cambien Phd，Dupuis Phd老师，S Ayraud-Theot博士）； Poitiers，Chu de Poitiers，Inserm，CIC1402临床调查中心，环境健康轴，POITIERS，法国（J Guihenneuc，G Cambien，E Papin，E Papin，Duis教师Duis，S Ayraud-Thevenot）； PôleBiospharm，Chu de Poitiers，Poitiers，法国（J Guihenneuc，G Cambien，Dupuis老师，S Ayraud-Theot）；法国雷恩斯的流行病学和公共卫生部（P Blanc-Petitjean Phd，v Migeot Phd教授）； Chu Rennes，Univ Rennes，Inserm，EHESP，IRSET（卫生研究所，环境与工作）-UMR_S 1085，Rennes，法国（P Blanc-Petitjean，v Migeot教授）；波尔多大学医院内科和传染病系，法国波尔多圣安德烈医院（N Bernard MD）；法国Niort Niort医院可持续发展部（B Jourdain）；波尔多大学医院的预防部门的方法学支持和创新，法国波尔多医院（I Barcos）；法国塔伦斯市波尔多大学医院可持续发展系（C Saez）