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技术失业焦虑对员工倦怠的影响
摘要：在这项研究中，已经检查了技术失业焦虑对员工倦怠的影响。结构方程模型方法来分析具有直接相互作用和间接相互作用的多维模型。已通过使用结构方程建模方法对假设进行了测试。在进行分析的结果中，在九个假设中，其中六个得到了支持。在经验上证明，缺乏技术技能对情绪疲惫和人格化的直接影响，增量技术的改进对倦怠和情绪疲惫的所有方面都有直接影响，直接受到技术破坏的影响。尽管员工倦怠是多年来研究的主题，但这项研究是一项原始研究，研究了在技术进步的框架内，员工的倦怠感如何受到影响。因此，研究揭示了与技术失业焦虑有关的员工倦怠背后的机制。
无国籍经济中的合同执行
2尽管非法赌博市场的规模是合法下注市场的42倍，但我们对非法赌博市场运营的理解是有限的（联合国药品和犯罪办公室2021年）。尽管有时会出现这个市场的定量数据，但系统收集或实验的方式很少。几乎所有现有的奖学金均基于轶事或在特殊情况下是李克特李克特调查（例如Spapens 2014; Kabiri等，2020）。据我们所知，交易的非法性质和缺乏数据在本研究之前排除了更系统的定量分析。3 Greif（2002），他将非个人交易定义为“以Quid和Quo之间的分离为特征的交换，例如银行信贷，未来交付的合同，可谈判证券和海上保险”。艾哈迈德（Ahmed，2019年）对非人格化的市场进行了更广泛的定义：“发达国家依靠非个人交流来进行大多数经济活动，从日常交易到更大的，更复杂的交易非个人交流已经变得如此普遍，以至于将其编织成市场系统的结构。一些
对AI驱动的自动化与...
摘要招聘环境正在发生巨大变化，因为越来越多的组织使用人工智能（AI）来加快招聘程序。本研究将AI驱动的招聘自动化与传统招聘方法进行了比较，从而研究了组织成果的效率，障碍和后果。传统方法有时依赖于手动过程，这些过程耗时且容易出现人类的偏见。相比之下，AI驱动的技术，例如简历筛选算法，预测分析和自动访谈平台，提供了提高的速度，可扩展性和一致性。然而，新技术存在问题，例如道德考虑，算法偏见以及招聘过程可能取消人格化。本研究结合了定性数据和定量数据的组合来评估AI在解决旧方法固有的效率低下的有效性的同时，同时保持公平和包容性。这些发现旨在为寻求在技术驱动的世界中优化其招聘策略的人力资源专业人员提供可行的见解。关键字AI驱动的招聘，算法偏见，候选经验，招聘的道德AI，雇用自动化，人力资源技术，预测分析，招聘效率，招聘过程优化，传统招聘方法。
工作倦怠，认知功能和大脑
护理专业在历史上由于多种因素，包括体力劳动，患者痛苦，人员痛苦，与同事的分歧，不足的专业培训，缺乏社会支持，工作量压倒性的工作量以及技术的越来越多，技术的使用，患者护理的不可预测性以及在期望之间的不可预测和现实是一定的，此外，由COVID-19造成的健康危机是由Covid-19造成的，在巨大的压力下，护士是最大的卫生专业人员集体，具有有限的保护供应[3，4]和高工作需求，这共同代表了触发或严重造成倦怠综合征的风险。倦怠综合征已将工作中的慢性（长期和累积）压力响应综合征概念化。倦怠综合征的主要症状包括情绪疲惫，人格化和个人成就减少[5]。健康人员从倦怠综合症中养成了负面的个人后果，例如药物滥用，药物依赖，紧张的关系，抑郁，焦虑，甚至自杀思想[6，7]。此外，影响重要的专业后果，例如较低的患者满意，医疗质量恶化，工作生产力降低以及宽松的风险增加[8-11]，导致护士容易受到卫生人员和医院大量成本的过失诉讼的影响[12]。它参与了几种类型的神经元和突触可塑性的表面，生长和维持[23]。令人震惊的是，倦怠综合征的主要症状之一是认知障碍[13 - 15]，主要缺陷与执行功能，注意力和记忆相关[16，17]，这可能使护士对医疗错误[18]诱发医疗误差[18]，因为实践护理会引起康复的认知过程，使这些临床理性既适合诊所，并决定了阶段[199]，并确定了阶段[199]既定的，并且决定了既定的努力，并且决定了既定的努力。这些认知功能与思想的协调和调节，对选定目标的行为以及在多个任务之间切换的能力以及视觉空间构建技能有关[22]。脑衍生的神经营养因子（BDNF）是一种神经营养蛋白蛋白，在海马，下丘脑和脑皮质中广泛表达。此外，神经发生和长期增强 - 这两个过程构成了海马依赖性学习和记忆形式的生物学机制的基础[24，25]）与BDNF水平降低有关[26-28]。研究表明，降低的BDNF水平可能与倦怠综合征的神经生物学有关，并与认知缺陷有关[29]。研究表明，患有倦怠综合征的个体往往具有较低的SBDNF水平，并且人格化和情绪疲倦是负相关的。然而，还表明与倦怠库存的能力分量表有正相关，这表明低BDNF可能有助于倦怠综合征的神经生物学[13，29]。
9（情感）
在她的文章中，伯大尼·米兰达·史密斯（Bethany Miranda Smith）研究了在技术资本主义时代构成主观性的人格化和自我参考性的悖论。她说明了数字消费和精神病医学的过度如何影响抑郁，创伤和分散时间的经历。乔治·格里菲斯（George Griffiths）通过探索约翰·科尔特兰（John Coltrane）的作品以及创造爵士乐的逐步过程来研究爵士乐，情感和灵性的相互作用。哈丽雅特·鲍尔（Harriet Ball）通过卡罗尔·吉利根（Carol Gilligan）的“统治”以及她的作品对道德哲学的影响探讨了伦理学中情感的遗产。拉斐尔·亨利（Raphael Henry）在获得幸福时深入研究了爱的心理和哲学上的必要性。Bentham Digest的目的是尽可能多地包括各种视角，以期使所有人都可以访问令人兴奋的哲学写作。因此，与以前的问题一样，我们接受了UCL学生和UCL以外的学生的意见。本期所包含的文章是个别贡献者的意见。与第8期一样，我们决定将一篇文章纳入UCL哲学教授的建议，内容涉及他们最近喜欢阅读，听或观看的哲学相关内容。
SILKNET JSC供应商安全规则
1。定义1.1。“信息资产/信息”是指任何信息和知识（尤其是用于存储，处理和传输信息的技术手段，员工及其有关信息处理的知识），这对组织具有价值，并被归类为此类。1.2。“ SILKNET的数据”是指Sinknet或代表Silknet行动的人提供的信息资产，可向供应商使用，包括但不限于个人数据，以及由于供应商处理此类数据而生成的任何数据。1.3。“信息处理设施”是指任何信息处理系统，服务或基础架构或所在的物理位置。1.4。“日志”是指在有组织的记录保存系统中记录信息或事件的详细信息，该系统通常按照信息或事件的顺序进行测序。1.5。出于这些规则的目的，应根据佐治亚州法律对2023年6月14日的个人数据保护法解释（包括该规则的任何修正案）。根据法律，个人数据是指与已确定或可识别的自然人有关的任何信息。一个可识别的自然人是一个可以直接或间接地识别的人，包括他/她的名字，姓氏，身份数字，位置数据和电子通信标识符，或通过物理，生理，心理，心理，心理，遗传，经济，文化，文化或社会特征。1.6。1.7。1.8。1.9。1.10。1.11。为了解释未建立的佐治亚州的“个人数据”供应商，可能依赖一般数据保护法规（欧洲议会的2016/679法规和2016年4月27日的理事会，涉及自然人在个人数据处理以及此类数据的自由流动和废除94/46/46/46/46/46/RC的自然数据方面的保护。“供应商”是指与SILKNET有合同关系的合法人员/组织/工会。“供应商人员”/“人员”是指代表供应商工作的任何人，例如员工，顾问，承包商和子供应商。“安全控制” /“控制”是指组织和 /或技术措施的组合，通过最大程度地减少影响，消除脆弱性或防止威胁物质化来改变风险水平。“信息安全事件”/“事件”是指具有很大可能损害业务运营和威胁安全性的单一或一系列不需要或意外的安全事件。信息安全事件包括，除其他外，以及任何个人数据泄露/事件。“敏感信息资产”是指SILKNET分类的信息资产。1.12。“敏感产品”是指由Silknet提供的任何产品，其中包含Silknet的敏感信息资产，或者可能以任何方式影响Silknet的业务连续性。1.13。“敏感服务”是指由Sinknet提供的敏感信息资产或可能以任何方式影响Silknet的业务连续性的任何服务。1.14。“假名”是指以某种方式处理个人数据，以至于个人数据不再使用其他信息归因于特定的数据主体，前提是只要将这种附加信息保留并受到技术和组织措施的约束，以确保个人数据不归因于已识别的或可识别的自然人。为了解释未建立的佐治亚州的“假拟元化”供应商，可能会依靠GDPR。1.15。“非人格化”/“匿名化”是指数据处理的方式无法将数据归因于数据主体或将其归因于数据主体涉及不成比例的努力，费用和/或时间。目的是解释未建立的“非人格化”/“匿名”供应商
广告策略
7。广告策略7.1综合营销7.2执行框架7.3来源和发言人7.4创建广告7.1集成营销的集成营销传播计划的本质正在设计有效地传达目标受众的信息。在非常真实的意义上，许多信息都是非常个人化的。它们旨在改变或塑造态度。必须记住他们。他们应该导致某种短期或长期行动。营销信息以两种方式传播。首先，可以通过个人媒介传达个人信息。销售代表结束了交易，握手的手，放心的肩膀上轻按，在交谈时微笑着在私密，温暖，人类的时尚中传达一条信息。显然，个人媒体（销售代表，维修部门人员，客户服务代表等）必须包括在IMC计划和方法中。营销信息的第二种方式是通过各种形式的广告媒体。这些媒体中的许多是完全不个人化的。电视机对屏幕上出现的内容无动于衷。收音机传递任何可以传递的声音。计算机屏幕不过是特殊用途的电视屏幕。对营销客户经理，公司，尤其是创意的挑战是设计一个个人信息，即使它通过非人格化的媒介传递。帐户高管敏锐地意识到有效接触目标受众的重要性。这不仅仅是触及，频率和连续性的问题。该消息必须与目标买家互动并影响个人，以至于他或她会回忆和购买产品。超出了传达信息个人的目标，许多营销人员对可以向客户和潜在的新客户报告的有形，可衡量的结果感兴趣。因此，
单词生产困难的主观经验
抽象背景和目的：神经症状的主观经验为评估，干预和护理提供了有用的信息。但是，对失语症的主观经历的研究是有限的。单词生产困难与失语症是普遍的，跨学科的研究产生了涉及多个阶段和过程的复杂模型。至关重要的是，这项单词生产研究并未纳入症状的主观经验。我们对失语症的人撰写的自传账户进行了隐喻主导的话语分析，以确定对单词发现困难的主观描述是否与心理语言模型的阶段和过程一致。方法：使用隐喻主导的话语分析来识别，编码和解释隐喻表达式，描述了由失语症患者编写的12个英语自传账户中的单词生产困难。然后分析这些表达式以确定系统的隐喻（即，始终用于描述特定主题的相关概念）。分析中出现了两种不同类型的系统隐喻：常规的系统隐喻经常在所有或大多数帐户中反复出现；在帐户的重叠子集中，在一个或两个扩展段落中使用的新型系统隐喻。结果与讨论：4020隐喻表达式描述了单词的产生，主要使用有关交流和认知的常规隐喻。传统的隐喻产生作为从容器中移动的物体的传统单词生产是最普遍的，其详细和变化允许绘制不同症状。其他常规隐喻包括：单词生产作为旅程/狩猎/放牧，通过景观进行描述，以描述努力或部分检索，神经塑性恢复和内部策略；失语症是身体障碍，它描述了各个身体部位的各种症状，包括自我监测的困难；失语症是自我和自我作为机器/计算机的分裂和人格化，以描述一种破坏的代理和关注感。新颖的系统隐喻被用来描述某些症状：用作寂静和失语症，以精神经历为描述缺乏“内部语音”，
经济小册子：技术：好，坏...
总体上有助于改善社会或生活。艾伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）写道：“我相信，道德标准的可恶恶化主要源于我们生活的机械化和人格化，这是科学和技术的灾难性副产品。Nostra Culpa！ [我们要怪！ ]”（AAP FACTCHECK，2019年，第2段 7）。 我同意。 我相信，民间社会的恶化是不关心的结果，可能是对良好的技术的负面影响，从而使我们彼此之间以及与地球之间的关系脱颖而出。 埃斯特尔标准的“可恶的恶化”反过来促进了社会和自然的退化，这现在威胁着人类生命在地球上的可持续性。 美国农业提供了一个典型的例子，说明了开发和运用特定类型的技术的生态和社会后果 - 规定的工业技术。 促进农业工业化的机械和化学技术为公司农业综合企业投资者和一些幸存的农民提供了目标，但是数百万其他农民，农场和食品系统工人以及消费者却遭受了负面的影响。 正如我在以前的列中所解释的那样，对农业可持续性的生态和社会威胁不断增长，是使用特定的科学方法来开发特定类型的技术：工业技术的“灾难性副产品”。 工业农业捍卫者提供的唯一解决方案依赖于更复杂的工业技术。Nostra Culpa！[我们要怪！]”（AAP FACTCHECK，2019年，第2段7）。我同意。我相信，民间社会的恶化是不关心的结果，可能是对良好的技术的负面影响，从而使我们彼此之间以及与地球之间的关系脱颖而出。埃斯特尔标准的“可恶的恶化”反过来促进了社会和自然的退化，这现在威胁着人类生命在地球上的可持续性。美国农业提供了一个典型的例子，说明了开发和运用特定类型的技术的生态和社会后果 - 规定的工业技术。促进农业工业化的机械和化学技术为公司农业综合企业投资者和一些幸存的农民提供了目标，但是数百万其他农民，农场和食品系统工人以及消费者却遭受了负面的影响。正如我在以前的列中所解释的那样，对农业可持续性的生态和社会威胁不断增长，是使用特定的科学方法来开发特定类型的技术：工业技术的“灾难性副产品”。工业农业捍卫者提供的唯一解决方案依赖于更复杂的工业技术。更糟糕的是，建立廉价的工业农产品并没有实现避免营养不良的预期目的，而是助长了肥胖，糖尿病，心脏病和其他各种与饮食有关的疾病的流行。例如，由“可持续强化”的拥护者理想化的技术可能会减慢降解过程，但是地球农业资源的生产能力最终仍会耗尽或
开发重症监护设置患者的脑部计算机界面
意识障碍很常见，无论有或没有急性脑损伤。最近对急性脑损伤的研究已经确定了行为无反应的患者，这些患者显示了通过功能磁共振成像（fMRI）或脑电图（EEG）检测到的自愿性脑激活的证据[1，2]。证明这种激活的患者处于一种称为认知运动解离（CMD）状态，这在一项研究中与后来的意识和功能结果的行为恢复有关[1]。这些患者目前没有能力与亲人或医疗保健提供者进行沟通，尽管具有一定程度的意识。对患者的一个普遍挑战是他们无法始终有效地传达其最根本的身体需求[3]，例如无法识别的疼痛，不适，控制和不安全感的失去感，人格化，焦虑，睡眠障碍，恐惧和挫败感[4]。非副技术（例如唇读和手势）是这些患者的主要交流手段。但是，这些方法通常不足以进行有效的交流[5]。大脑计算机界面（BCI）技术将脑电活动转化为通常由脑电图记录的脑电活动，绕过其他身体功能的计算机命令[6，7]。尽管有效地使用了BCI系统来康复目的[8，9]，但在重症监护环境中的引入仍有限[10-12]。在重症监护设置中实施BCI系统已面临许多技术和后勤挑战。这些挑战包括由于听觉或身体干扰而导致的低可靠性，目标定向思维的可能灭绝和疲劳[13]。其他挑战包括身体残疾。患者可能由于眼睑失用或其他视觉障碍而无法成功使用基于视觉的BCI系统。利用基于触觉输入的系统也可能会构成挑战，因为止痛药，延长的床架和皮肤破裂。基于听觉的BCI任务可能是最有前途的，但并非没有自己的挑战。对重症患者的听觉BCI研究经常在一次会议上报告高可变性和/或表现不佳[12]。多个会话在忙碌的ICU环境中构成挑战。鉴于此，目前在重症监护室（ICU）中研究了BCI系统，重点是快速可靠的信号（例如，“是”/“''/''''二进制信号[11]，稳态的视觉诱发潜在的潜在 - 基于（SSVEP-）基于（SSVEP）的通信[10]或瞬态唤起的潜力（p300或n200或n200或n200或n200或n200）[12] [12]）或拼写。所有这些系统都是基于提示的（同步）BCI系统，它们限制了患者，因为它们仅在向患者出现提示的预定周期内活跃。用户只能在这些前特定时期内生成响应。自定进度（异步）系统始终是活跃的，并通过连续记录的数据分析大脑活动。这些系统允许患者自行自由地激活BCI。自定进度的BCI系统拥有自己的一套Challenges。这种方法特别有前途，因为急性脑损伤的患者通常具有波动的精神状态，并且可能在预定的时间前一刻无法使用基于CUE的方法进行。由于随着时间的推移连续处理的大量数据，自定进度的BCI系统必须依赖于高真实的正率和较少的假阳性检测[14]。这项研究的总体目标是开发和测试一个自定进度的BCI系统的原型，该系统可以在重症监护环境中采用，这将为研究提供基础