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World File Search System初稿
写作中心和人工智能写作教学
参与式学习侧重于写作过程和参与的要素，这意味着针对同一篇文档写作的不同方面设置了几个单独的作业，学生只需参与课堂和写作过程即可收集一系列价值较低的积分。例如，学生可能需要先写一个主题描述，然后与同学见面进行课堂讨论，然后就所选主题写一份工作大纲并描述作者所做的选择，然后必须访问写作中心讨论初稿，然后提交最终稿。要求学生与写作中心导师一对一会面可确保学生参与学习写作并通过学生之间的对话培养新技能，研究发现这可以提高对写作决策的认识。
美国国立卫生研究院与行业对已批准药物的分阶段临床开发支出对比
其他贡献：作者感谢 Michael Boss 博士、Nancy Hsiung 博士和 Bruce Leicher 法学博士（均为 Bentley 大学常驻执行官）的批判性分析，以及 Juliana Harrison 工商管理硕士（Bentley 大学）对手稿的协助。Boss 博士、Hsiung 博士和 Leicher 先生未因其在本特利大学的工作或在本研究中的作用而获得报酬。Harrison 女士因其贡献而获得报酬。作者还感谢 Sharon Shares 博士和 Michael Ciarametaro 工商管理硕士（均为国家药品委员会成员）对本文初稿的评论。Shares 博士和 Ciarametaro 先生未因其贡献而获得报酬。作者已获得书面许可，可以在这些致谢中提及这些个人的姓名。
海洋沉积物中原位污染物的分析
致谢 我们感谢关岛规划局海岸带管理员 Mike Ham 为我们提供这项工作的机会，并感谢他对该项目的持续关注。我们还要感谢关岛环境保护局 (GEPA) 管理员 Jesus Salas 先生和关岛大学 WERI 前主任 Shahram Khosrowpanah 博士的不懈支持和鼓励。非常感谢 John Jocson 在为本报告准备场地地图方面提供的宝贵帮助。还要感谢 GEPA 的 Mark Petersen 对文件初稿的严格审查、Carmen Sian-Denton 对最终稿的校对以及 Norma Blas 负责复印和装订。这项工作部分由美国国家海洋和大气管理局、海洋和沿海资源管理局以及关岛政府规划局关岛沿海管理计划通过 NOAA 拨款奖 #NA67OZ0365 资助。
使用 GenAI 生成业务能力图
摘要 业务能力的概念已被广泛接受，是企业架构和业务管理的强大工具。然而，由于业务能力的概念抽象，为特定公司创建业务能力图对于经验丰富的顾问来说仍然是一项耗时的任务，对于初级顾问来说也是一项具有挑战性的任务。像 ChatGPT 这样的系统目前在生成文本时显示出令人惊讶的准确结果，并且有第一种研究方法正在研究它们在企业建模中的潜力。本文描述了业务能力图生成器的原型实现和评估。该项目基于预先训练的语言模型，并使用提示工程来得出可用于初稿业务能力图的提示。经验丰富的顾问可以专注于改进 GenAI 的结果，而不是为每个客户从头开始创建新的地图。
临床实践指南慢性肾病性贫血...
认可 英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 已认可肾脏协会制定临床实践指南所使用的流程。认证有效期为 5 年，自 2017 年 1 月起。有关认证的更多信息，请访问 www.nice.org.uk/accreditation 得出建议的方法 本指南初稿的建议源自作者通过非正式讨论达成的集体决定，并且在必要时会参考临床实践指南委员会主席的意见。如果未能就建议的适当级别达成一致，则将进行投票并采纳多数意见。但这对于本指南而言并非必要。 利益冲突声明 所有作者均根据肾脏协会临床实践指南制定手册中的政策作出利益声明。可向肾脏协会索取更多详细信息。
把握高等教育人工智能时代
在第二阶段（2021 年 10 月至 2022 年 5 月），对初稿进行了内部审查，在此期间，我们寻求了更多参考资料，以更新信息以包含最新信息（考虑到该领域的快速变化性质），并进一步开发与人工智能在高等教育中的应用相关的章节。第三阶段（2022 年 10 月至 2023 年 6 月）涉及使用搜索引擎和在线学术资料数据库（例如 Google Scholar）进行更有针对性的研究，以确定相关且最新的案例和研究。例如，对于平等和多样性以及人工智能，我们参考了全球北方以外的高等教育中人工智能使用的例子，以及人工智能的新兴应用，例如 ChatGPT。总体而言，本《入门指南》使用了 300 多个来源。
在不确定性中做出决策
本文的初稿由 PMCSA 办公室的 Anne Bardsley 博士编写。办公室的其他成员也提供了意见。早期草案由民防和应急管理部工作人员审阅。我们特别感谢以下审阅者的宝贵意见：Mark Ferguson，爱尔兰科学基金会，爱尔兰政府首席科学顾问 David Mair，欧盟委员会联合研究中心 Virginia Murray，英国公共卫生部，全球灾害风险减少顾问 David Johnston，梅西大学和 GNS Science 联合灾害研究中心 Sarb Johal，梅西大学和 GNS Science 联合灾害研究中心 Emma Hudson-Doyle，梅西大学和 GNS Science 联合灾害研究中心 Richard Bedford，新西兰皇家学会和奥克兰理工大学
MSITS 2010 编纂指南 - 联合国统计司
早在该进程开始时，就通过全球范围的磋商，就《编纂者指南》的注释大纲征求了各国统计机构、各国中央银行、国际和地区组织的意见。在此基础上，在 2012 年和 2013 年初举行的四次连续虚拟会议（涉及一个扩大的专家组）和 2013 年 6 月举行的一次联合国专家组面对面会议中，编写并审查了各章的初稿。除了这些会议之外，工作组还在 2012 年、2013 年和 2014 年的会议上分别讨论了指南的制定。磋商、审查以及虚拟和面对面会议由联合国统计司、经合组织和世贸组织协调。该进程从各次会议上收到的建议（和国家案例）中受益匪浅。
受到环境威胁的阿拉斯加原住民村庄的未满足需求：
在这样的报告中，知识的共同生产非常重要，因为目标是在地方层面创造变革。包括社区和主题专家在内的土著专家可以提供相关的框架、代表性语言和语气，链接关键点和概念，并协助在机构、治理和社会层面提升和转发建议的关键信息和行动。2021 年，本报告的初稿分发给了阿拉斯加当地、部落、联邦、州和非营利组织的多个社区和合作伙伴。我们收到了 46 位审阅者的评论，其中包括来自 11 个阿拉斯加原住民社区和 7 个阿拉斯加原住民组织的代表。所有评论都在当前草案中尽可能地得到解决。2022 年，我们为机构工作人员和社区工作人员及领导人举办了研讨会，以提供有助于重组报告的重要反馈。总计
人工智能披露（AID）框架
AID 声明：人工智能工具：ChatGPT v.4o 和 Microsoft Copilot（滑铁卢大学机构实例）；概念化：ChatGPT 用于修改研究问题；数据收集方法：ChatGPT 用于创建调查工具的初稿；数据分析：Microsoft Copilot 用于验证从开放式调查答复中编码的已识别主题；隐私和安全：在设计本研究期间未与 ChatGPT 共享任何可识别数据，仅使用滑铁卢大学的 Microsoft Copilot 机构实例来分析任何匿名研究数据，以符合滑铁卢大学的隐私和安全政策；写作——审查和编辑：文献综述中使用 ChatGPT 提供句子级修订和隐喻选项；项目管理：ChatGPT 用于建立研究的任务和时间表列表。