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分散的可再生能源会刺激经济增长吗？空间效应的作用
摘要 本研究试图通过实证研究能源主导型增长假设对发展中国家可再生能源的有效性。为此，本文使用 2009 年至 2019 年期间 32 个中低收入/中上收入国家的面板数据，应用空间动态技术，在包括分解的不可再生能源、资本、劳动力、制度质量和人力资本在内的多元框架内估计了分解的可再生能源对经济增长的影响。我们的研究结果表明，单个可再生能源对经济增长具有显著的积极影响。这项研究为可再生能源对发展中国家经济增长的空间溢出效应提供了第一个证据。我们的分析揭示了水电对经济增长的显著负面影响。我们的分析还证实了劳动力、制度质量和人力资本在推动经济增长方面的重要性。
数据和地理空间信息管理Web应用程序，以增强Community Enterprise的大胡椒的竞争力
摘要 - Trang Pepper是泰国Trang Province的重要地理指示（GI）产品，代表了一种重大的新经济作物。目的是为大型Trang Pepper地块开发数据和地理空间信息管理系统并评估该系统。该研究采用了混合方法方法，从五个大图组领导者那里收集了定性数据，并通过有目的的抽样从30名参与者那里获得了定量数据。开发的系统有效地跟踪了具有GPS坐标的个人农民地块，记录了基本指标，包括种植区，支柱数量，植物年龄，生产力，产品等级和定价。研究表明，如何实际实施农业管理中的技术融合，为其他GI产品提供了模型。
没有证据表明，野鸡的足部特征会影响评估颜色辨别和空间能力的认知表现
摘要 大脑两侧的差异化专业化促进了信息的并行处理，这在很多动物中都有所体现。据报道，侧化程度更高的动物（表现为持续优先使用肢体）通常表现出优越的认知能力和其他行为优势。我们检测了 135 只幼年雉鸡 (Phasianus colchicus) 的侧化程度，通过它们在自发踏步任务中的足部特征来判断，并将这一指标与个体在 3 项视觉或空间学习和记忆检测中的表现联系起来。我们没有发现任何证据表明明显的足部特征会提高任何任务的认知能力。我们也没有发现任何证据表明中等的足部特征与更好的认知表现有关。这种缺乏关联令人惊讶，因为之前的研究表明，雉鸡在种群中略微偏向右足，而当被放归野外时，足部特征更高的个体更容易死亡。极端侧化受到限制的原因之一是，它会导致认知表现较差，或者最佳认知表现与某种中等程度的侧化有关。这种稳定的选择可以解释在大多数已研究的非人类物种中看到的中等侧化模式。然而，我们在这项研究中没有发现任何证据来支持这种解释。
与年龄有关的视觉空间工作记忆的下降反映在背外侧前额叶的激活和认知能力上
Téo Kronovsek、Eric Hermand、Alain Berthoz、Alexander Castilla、Matthieu Gallou-Guyot 等人。与年龄相关的视觉空间工作记忆衰退反映在背外侧前额叶激活和认知能力上。行为脑研究，2021 年，第 398 页，第 112981 页。�10.1016/j.bbr.2020.112981�。�hal-03187511�
理论化技术空间入侵对 ICT 促进员工创新的影响：感知有用性的中介作用
Shalini Chandra 是新加坡 SP Jain 全球管理学院的副教授。加入 SP Jain 之前，她曾在新加坡南洋理工大学 (NTU) 担任研究员，并拥有该大学的博士学位。她的研究成果发表在多家国际同行评审期刊上，如《MIS Quarterly》（MISQ）、《信息系统协会杂志》（JAIS）、《信息系统杂志》（ISJ）和《AIS 通讯》（CAIS）等。她还在信息系统领域的几场顶级会议上展示了她的研究成果，如国际信息系统会议 (ICIS)、管理学院 (AOM)、亚太信息系统会议 (PACIS) 和美洲信息系统会议 (AMCIS)，以及国际通信协会 (ICA) 等顶级通信会议。她的研究兴趣包括技术支持的创新和新的协作技术、新技术的采用和接受、技术的阴暗面和社交媒体。
狂犬病毒糖蛋白通过 PDZ 结合基序增强空间记忆
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
通过GIS的集成和强大的算法方法
随着全球气候变化变得越来越严重，森林（如重要的碳汇）对于缓解气候变化和保护生态环境具有重要意义。这项研究以中国南部的典型森林农场为研究区，建立了基于模拟退火算法的多目标森林计划模型，并与地理信息系统接触。目的是实现森林管理措施的长期科学和合理安排，以平衡木材生产和森林碳存储。结果证实，在森林分类管理和人造森林的年龄结构调整的限制下，不同的优化场景逐渐稳定相应的记录强度和40年以来的森林资源。通过将权重分配给目标功能中木材和碳固相的净值，本研究探讨了社会偏好对空间分配方案对森林管理的影响。当碳固存的重量为100％时，当前节省的节省大于从第35年开始的其他优化方案的节省，大约为8.8×10 4 m 3，并且当前的碳存储优于从25年开始的其他优化方案，在4.9×10 4 t。总而言之，这项研究可以为实际的森林管理决策提供科学基础，这有助于改善森林碳封存服务，维持生态平衡并促进区域生态可持续发展。
推进AI驱动的地理空间分析和数据生成
近年来见证了人工智能（AI）技术的革命，这是由于生成AI和地理空间人工智能（GEOAI）的兴起所强调的。与通用AI不同，Geoai在地理知识的整合中与众不同，将其定位在地理空间科学研究，AI技术和高性能计算的交集中。这种融合对于应对数据和计算密集型地理空间挑战至关重要[1，2]。这些进步是由可用的地理空间数据，机器学习（ML）硬件和GEOAI模型的大量地理空间数据以及对创新分析方法的日益增长的需求助长的，以解决社会和环境研究中的关键知识差距[3，4]。因此，我们在空间信息的映射，提取，生成和分析中看到了很大的进步。特刊（SI）“ AI驱动的地理空间分析和数据生成的进步”旨在展示地理信息科学（Giscience）社区在利用替代计算技术（尤其是AI）来解决复杂地理问题的努力。符合Giscience Research的这一趋势，在著名的期刊上组织了几个相关的特殊问题，例如《国际地理信息科学杂志》，GeoJournal，Geoinformatica，Geoinformatica，Geographing，Geographies或Applied Sciences。这些收藏集中在空间显式模型[1，2]以及Urban Analytics [5]，图像分类和土地覆盖映射[6]，人群图像和文本分析[7]，自然资源管理[8]和基础设施监控[9，10]中的应用[9，10]。此外，最近的系统文献评论还强调了在相关学科中Geoai的日益增长的使用。例如，人类地理学家利用Geoai使用大规模时空数据来探索城市功能区域，城市动态，人类行为和社会感测[11，12]。这种集成为传统领域提供了强大的新工具，可以实现大规模的定量分析。Geoai也在物理地理研究中成为主要领域，并在地球扎华评估，环境变化模拟，生物多样性监测和行星科学等领域中进行了应用[13]。在制图中，Geoai用于增强地理输出评估和地图质量，并改善图像对象检测，地图概括和地图设计[14]。此外，在应对城市增长，社会经济偏见和社会感知等复杂挑战方面，明确的GEOAI模型的发展和可用性显着提高了准确性。这些模型通过直接合并空间依赖性和异质性
使用群落生态学方法表征河流系统中环境 DNA 的空间信号
Isabel Cantera、Jean-baptiste Decotte、Tony Dejean、Jérôme Murienne、Régis Vigouroux 等人。使用群落生态学方法表征河流系统中环境 DNA 的空间信号。分子生态资源，2022 年，22 (4)，第 1274-1283 页。�10.1111/1755-0998.13544�。�hal- 04060858v2�