本报告总结了密歇根州立大学(MSU)进行的可持续生物燃料原料生产分析中使用的方法。对于每种生物燃料原料(玉米和大豆),MSU估计了与采用气候智能实践相关的场景的温室气体(GHG)排放,包括No-Till,No-Till,减少耕作,冬季覆盖农作物和94个主要土地资源领域(MLRAS)(MLRAS)(MLRAS)(MLRAS)(跨越40个州),跨越40个州。请注意,USDA FD-CIC工具中仅包括秋季应用程序场景(在玉米肥料管理下)的结果。其余场景的结果用于与科罗拉多州立大学产生的日期模拟进行比较。有关这些模型运行的更多信息,请参见DayCent方法论报告。
将基于Medicare索赔的每周突破性案例计数和住院计数乘以基于索赔的疫苗接种率与CDC疫苗接种率的相应每周比例,以弥补Medicare Soppare数据中缺失的COVID-19疫苗接种数据(Medicare索赔仅提供65岁和多个年龄组的约45%)
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NAVFAC FE 联系人(046-816-xxxx):LCDR ScoƩ Wieser(x9511);Kaitlyn Skillman 女士(x6572);JusƟn Salus 先生(x1175);Marshal Dvorak 先生(x2569);Shino Aoyama 女士(x2527)
Hanna Abbas(DSM -Firmenich),Chiara Achilli(帕尔马大学),YvonneAgersø(Chr,Hansen A/S),Aikaterini Alexopoulou(Fefana Asbl Ing),列瓦什尼·比尤(Levashni Bijou),卡罗琳·布德格(ANSES),鲁德·布雷默斯(Ruud Bremmmers)(Regal BV),本杰明·贝克尔(Benjamin Buckle)(Salus Animal Health Ltd),Giuseppe Luca Capodieci(fefana) Costerousse -Cogreen Consulting),Fabiola Cuevas(Corteva Agriscience BV),ChloéDamour(Metex Noovistago),Teresa Debesa(Nutreco),朱利安Debiais(All4feed)、Ruud Detert(Food Basics)、Sabina Díaz(Novus Spain SA)、Juliane Dohms(Phytobiotics Futterzusatzstoffe GmbH)、Daisy Rocio Duchen Bocangel(Pen & Tec Consulting)、Esraa Elewa(Nutreco)、Tanja Erbs(Novozymes)、Mari Eskola(Medfiles Ltd)、Melani Garcia(Volac Feeds Ltd.)、Katrin Grothaus(Biochem Zusatzstoffe Handels- und Produktionsges. mbH)、Nicholas Guthier (Evonik Operations GmbH)、Marie-Julie Hannoun (Metex Noovistago)、Yujie He (Nutreco)、Michaela Herzog (Feed and Additives GmbH)、Clémentine Hincelin (ADISSEO)、Vera Houriet (ADM)、Ruud Huibers (Elanco Deutschland GmbH)、Philip Jones (Volac International Ltd)、Alicia Juárez Pallarés (FEFANA)、Niovi Kordali (Nutreco Nederland BV)、Serol Korkmaz (伊斯坦布尔兽医控制研究所)、Paulina Kosakowska (Józef Gręda "JFARM")、Daria Królikowska (Proteon Pharmaceuticals SA)、Sonja Krone-Wolf (Feed and Additives GmbH)、Anni Laffitte (Royal Canin)、Anouk Lanckriet
背景:公共卫生干预措施减慢了共证于199大流行的蔓延,专注于保护患有严重疾病风险的个体。风险分类对于有效的大流行反应至关重要。然而,严重的Covid-19的现有风险模型缺乏社会人口统计学和临床风险因素以及地理特征的整合。方法:我们使用去识别的Medicare索赔提出了一个集成的多因素风险模型,用于严重的Covid-19,我们从中提取了1500万Medicare受益人的人口统计学和临床数据,其中有770,000 COVID-COVID-19案件,以及来自CDC Social culnerability Index的县和Zip-Code code code code code code code code code code code code code code code codex colexex。模型和相关的数字地图是作为国防部联合人工智能中心项目的一部分而开发的,供国民警卫队和其他军事人员在其支持医院和受到大流行影响的地方司法管辖区的支持任务中使用。结论:该多因素风险模型和衍生的数字地图可用于国家和地方卫生当局使用,以增强现有的大流行反应工具,包括监测Covid-19后期后遗症,Covid-19-19疫苗的优先次序,以及疫苗监测的安全性和效率。结果:该模型确认种族(黑色:1.64; 95%CI 1.61–1.68,美洲印第安人:OR 2.21; 95%CI 2.01- 2.42),年龄超过85(OR 1.75,95%CI CI 1.69-1.81),在ZIP QUART中的社会经济因子在ZIP QUART中的ZIP QUART SCIP Codi copi socio cody code,或1.95%的经济性数很高。 1.21-1.26), ESRD (OR 2.35; 95% CI 2.25-2.45) and chronic lung disease (OR 1.95; 95% CI 1.90-2.00) as leading risk factors for Covid-19 hospitalizations, but reveals low risk for COPD (OR 1.15; 95% CI 1.13 -1.17) and minimal or no risk for diabetes (OR 1.03; CI 1.01- 1.05),瑞士法郎(OR 1.10,95%CI 1.08-1.12)或高血压(OR 0.96; 95%CI 0.94-0.98),并证明了先前的疱疹带状疫苗免疫之间的关联(OR 0.74; 95%CI 0.71-0.77),以及较小的差异,较小的效果 新冠肺炎。
范围此行动计划是根据管理和预算办公室(OMB)和部门的最新关闭计划和该组织关闭计划和活动的指南制定的。该计划需要修正,因为发展要求,并且此类修正案与适用的法律一致。该部门会遭受季节性差异的约束,一次最多需要报告80%的员工可能需要在休假期间报告工作,但这是间歇性的。如果不再可用I类资金,则将在此类别中列出的员工进行休假或移至其他或豁免,并将在III类或IV类中显示。本文所述的职能和活动应按照所有适用的法规,法规,政策和权威代表团执行。OMB提供了有关在OMB圆形A-11中的资金差距期间如何准备和操作的指导。 圆形制定了有关缺乏拨款的两个政策:OMB提供了有关在OMB圆形A-11中的资金差距期间如何准备和操作的指导。圆形制定了有关缺乏拨款的两个政策: