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World File Search System决定因素
通过识别关键质量决定因素
图2。脑类器官的形态评估将车架直径鉴定为类器官质量的分类器。a。示意图说明了评估和确定与专家评估一致的形态学参数的策略。b。条形图描述了形态特征与专家质量评估的相关性分析结果。红色正方形突出显示了五个参数超过p值<10 -5的严格阈值。c。Venn图描绘了由专家（绿色和粉红色，“好，“坏”）评估的类器官的重叠，或以公正的方式聚类，分为两组，使用五个高度相关的参数（使用五个高度相关的参数）（轻绿色和深色 - 斑点，'cluster 1'和'cluster 1'和'cluster 2'）。正（PPV）和K均值聚类的负预测值（NPV）在图中描述。d。条形图说明YouDen指数显示五个
II. 驯化的基因组决定因素
t检验是一种用于分析某个种群与另外两个种群之间的差异的统计方法，是对简单Fst分析的改进。此类方法已在其他方面得到成功应用，例如，用于分析藏族相对于中国人和欧洲人对高海拔的适应性（Yi et al., 2010），以及用于分析玉米（Zea Mays L.）的驯化过程，将大刍草与两个栽培品种种群进行比较（da Fonseca et al., 2015）。另一方面，由于选择压力导致的偏离中性进化模型的基因组区域遗传多样性改变可通过Tajima的D统计量来测量（Nielsen, 2001; Tajima, 1989）。在这种情况下，正值可能同时表示平衡选择和基因渗入的影响，而负值通常被推断为驯化选择的迹象。
论税收改革的政治经济决定因素
摘要 本文分析了2000年至2015年期间政治变量在45个新兴市场和低收入经济体实施结构性税收改革中的作用。现有文献确定了几种推动改革的假设，但缺乏支持这些假设的实证研究。依靠一个新的结构性税收改革数据库和二元模型，我们的结果表明，左翼政府不太倾向于实施税收改革，而距离选举还有政治实力或凝聚力都与税收改革呈正相关。左翼政府在低收入经济体的影响力比在新兴市场经济体更大，这类政府最抵制税收管理改革。距离选举似乎会引发个人所得税（PIT）改革，但对贸易税改革则相反。政治凝聚力是改革大多数税种和税收管理的必要因素。JEL：C33，C36，D63，E32，E62，H20 关键词：财政政策；二元选择模型；税收改革；选举 政治分裂 意识形态
外包对航空公司的决定因素和影响......
摘要.................................................................................................................................i
能源创新的趋势和决定因素
本文提供了有关能源创新，环境政策和石油价格之间关系的证据。在1990 - 2013年期间，由19个经合组织国家组成的面板，我们测试了环境政策的严格性如何影响能源专利的强度，同时控制着石油价格和其他国家 /地区级变量的影响。我们发现，与单个国家的措施相比，政策严格的总体严格程度更大。此外，讨论了最近的能源专利降低，尤其是鉴于油价急剧下跌。在这方面，引入了一些政策注意事项。
权益数据工具的决定因素
权益分析是对不同群体如何受到提议的行动影响的系统检查。进行公平分析应用于最大程度地减少意外的负面或不利后果，对拟议的预算，政策，机构实践，计划等。当前的国王县股权数据工具（DOE）的决定因素是进行股权分析的资源之一。数据工具已同意有关金县基线权益条件相对于每个股权的决定因素的指标。这种类型的基线工作将有助于指导有限资源的分配，告知县权益努力具有预期效果的程度，并支持可以实现我们社区积极变革的努力。如何进行公平分析？虽然没有一种独特的方法来进行股权分析，但以下提示是查看决策，项目设计和开发以及公共资金分配的影响（负面或正面）时应解决的一些基本问题。权益数据工具的决定因素提供了一个可靠的权益数据存储库，该存储库是15个策略域，由种族和其他人口统计学分解以支持分析。下面是一个图形，说明了权益分析的主要阶段：
孟加拉国的主要经济和社会决定因素
本文分析了孟加拉国发展历史的各种经济和社会因素，以了解这个南亚国家的落后、独立后时期、复原力和成功故事。孟加拉国经济从一个受毁灭性战争影响的最不发达国家发展为中高发展经济体，其社会、政治和经济演变是发展经济学学科中令人震惊的成功故事之一。宏观经济政策环境、贸易和投资环境、农业技术采用和汇款流动都是分析中涉及的因素。在社会方面，本文侧重于人口、教育、健康、性别议程和城市化进程的影响。此外，本文还涵盖了贫困、不平等、环境问题和治理等长期问题以及技术进步的必要性。但通过这种方式，本文对这些决定因素进行了详细的分析，以便了解过去促进孟加拉国增长的政策以及未来维持和进一步促进增长所需的政策。
欧洲企业人工智能创新的决定因素
5 Clancy，2018 年开发了一个创新组合模型，该模型在美国专利数据上进行了测试，由学习（φ > 0）和渔捞（φ < 0）两种相反的力量驱动。 6 在我们的回归框架中，对数解释变量的系数表示弹性。这允许将经验系数映射到理论参数，如下所示：γ 1 = φ · θ ，γ 2 = φ · (1 − θ )，γ 3 = φ · ϑ ，γ 4 = φ · (1 − ϑ )，γ 5 = σ 和 γ 6 = ϱ 。请注意，只有在使用与专利信息和公司资产负债表匹配的数据进行估计时，才能识别出完整的理论参数集，从中我们可以提取企业就业指标，这对估计 γ 6 有用（第 4.2.2 节）。在本文的剩余部分，我们估计了γ1-γ5。在所有回归表中，标准误差在公司层面和时间范围内聚类。
健康社会决定因素整合与协作
披露声明：作为联合认证的继续教育提供商，IHS 临床支持中心必须确保其教育活动的平衡性、独立性、客观性和科学严谨性。课程主管/协调员、规划委员会成员、教职员工、审阅人员和所有其他有权控制此教育活动内容的人员都必须披露过去 24 个月内与不合格公司存在的所有财务关系。已经采取了防止商业偏见的保障措施。教职员工还将披露其演讲中讨论的任何药品或仪器的标签外和/或研究用途。所有有权控制此教育活动内容的人员都已完成披露流程，并表明他们与任何制造商或商业产品没有任何相关的财务关系或从属关系需要披露。
健康的社会决定因素和 2 型糖尿病
项目方法与结果 使用数据分析平台 KNIME 将 2010 年至 2019 年期间超过 15 亿份肯塔基州医疗补助索赔加载到纵向数据仓库中。关注的主要结果包括患 2 型糖尿病本身的风险，以及该疾病的五种常见并发症：肾病（终末期肾病 (ESRD)）；糖尿病心脏病（心肌梗死 (MI)）；外周动脉疾病 (PAD)；糖尿病神经病变；和糖尿病视网膜病变。对于每种情况，索赔数据和一组医疗/ SDOH 协变量用于进行回归分析。然后使用这些模型来确定哪些因素对每种疾病的发病风险较高或较低。研究作者使用来自区域贫困指数 (ADI) 的地理链接数据来探索健康的社会决定因素与糖尿病并发症之间的关联。 2 型糖尿病 (T2DM) 就 T2DM 本身而言，研究发现导致该疾病发展的因素包括贫困、教育程度低和肥胖，这与文献一致。图 1 显示了 T2DM 的县分布。图 1 . 肯塔基州糖尿病的地理分布