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World File Search System参与
参与策略
为了避免这些障碍并实现利益，必须遵循一种深思熟虑的参与方式。Rutland 的参与模式。Rutland 积极实施 Shier (2001) 的参与模式。从最低层次（倾听儿童的意见）到最高层次（儿童共同承担决策的权力和责任），Shier 为成年人在规划或评估参与项目时提出了一些问题，这些问题围绕着“开放”、“机会”和“义务”。Harry Shier 设计他的模型 (2001) 是为了积极参与，而不是取代之前的工作，特别是 Arnstein 和 Hart 的开创性工作。他的参与途径（如下所示）展示了与儿童一起工作时决策过程的发展阶段；完全可以用“青年”或“公民”代替“儿童”，并且发现该过程仍然适用于更广泛的受众。Shier 确定了五个参与级别（2001：110）：
邀请参与
征集参与我们邀请您参加信息技术融合服务与人工智能国际会议 (ITCAI 2024)。本次会议将提供一个极好的国际论坛，用于分享信息技术融合服务与人工智能各个领域的知识和新研究成果。会议重点关注 ITC 和人工智能的所有技术和实践方面。本次会议的目标是将学术界和工业界的研究人员和从业者聚集在一起，重点了解信息技术融合和服务、人工智能，并在这些领域建立新的合作关系。 ITCAI 2024 的亮点包括： 生命科学国际会议（LiSci 2024） 先进纳米科学和技术国际会议（ANaNO 2024） 材料科学与工程进展国际会议（CAMSE 2024） 天线、微波和微电子工程国际会议（AMiMi 2024） 第二届生物信息学和计算研究国际会议（ICBCS 2024）注册参与者非作者/共同作者/简单参与者（无论文）
一个西雅图计划第一阶段参与早期参与
2022 年 7 月 Crosscut：西雅图如何规划新增 25 万居民 | Crosscut KUOW：KUOW - 斯波坎对缺失中层住房的接受与西雅图形成了竞争 KUOW - 西雅图应该在哪里为新移民建造房屋？ KUOW - 前西雅图市长 Norm Rice 和西雅图增长战略的起源 MyNorthwest.com：西雅图考虑重新划分所有住宅区 - MyNorthwest.com 城市主义者：住房倡导者对西雅图综合计划更新的评论指南 | 城市主义者 CapitolHillSeattle.com：更多的“城市村庄”和更多的“完整社区”——国会山生态区帮助制定西雅图的新综合计划 | CHS 国会山 西雅图新闻 2022 年 6 月 城市主义者：西雅图公布重新分区概念并邀请对 2024 年重大更新进行范围界定的评论 | 城市主义者 西雅图时报：西雅图规划人员要求公众就增长计划提供意见 | 西雅图时报
扩大监管过程中的公众参与和社区参与
1 公众参与是《行政程序法》建立的监管框架的一部分，该法要求参与通知和评论规则制定的机构“让利害关系人有机会通过提交书面数据、观点或论据参与规则制定，无论是否有口头陈述的机会”，5 USC § 553(c)，以及根据第 12866 号行政命令《监管规划和审查》（1993 年 9 月 30 日）第 6(a) 节建立的联邦监管审查框架，该框架指示机构“让公众有意义地参与监管过程”。2 第 14091 号行政命令《通过联邦政府进一步推进种族平等和对服务不足社区的支持》（2023 年 2 月 16 日）第 5 节呼吁联邦机构主动与服务不足社区的成员接触，以指导监管议程和计划的设计。第 14096 号行政命令《重振我们国家对全民环境正义的承诺》（2023 年 4 月 21 日）呼吁联邦机构消除阻碍公众有意义地参与影响或影响环境的决策的障碍。
生成的AI增强了参与数字健康的参与
抽象用户通常由于缺乏吸引人，个人相关和支持的系统响应而放弃数字健康计划，因此在实现期望的健康成果方面取得了成功。在响应中，越来越多地探索了AI，作为改善用户互动和参与度的一种手段，最终导致了卓越的健康成果。一个至关重要的问题通常没有解决，应该如何将AI整合到健康促进和疾病预防计划中，以实现持久的行为改变并改善健康结果。我们预计，采用一种预测方法将增强计划的效率，其中AI被用作生成工具，以在个人和小组层面上为未来的健康状态和计划改编提供信息。因此，在本文中，我们利用了定性和定量研究方法，以探索以客户为中心，以客户为中心，微型，包容性健康的观点的AI和用户互动之间的一致性：建立在预测性的，生成的AI上的数字健康框架。我们提出了对不同医疗保健利益相关者之间和联盟的几种影响，并确定了未来研究的显着领域。这项研究旨在为数字健康平台和卫生部门的生成AI在基于用户的互动中的作用提供战略愿景。这项研究的目的是展示与将AI生成工具纳入未来的数字健康和健康促进环境中相关的潜力和期望，并探索这种方法对用户参与和健康成果的影响。1。为了调查这些链接，使用了混合方法：AI在数字健康平台中的影响。关键字：生成的AI，数字健康，预测健康模型，个性化的健康干预措施，AI驱动的参与，行为健康见解，健康成果预测，健康计划优化，数据驱动的健康策略，自适应健康技术。引言随着数字健康在当代医疗保健系统中的重要性，进入障碍，例如缺乏信任和感知的福利，也随着数字健康解决方案的访问和采用而增加了。因此，促进计划或产品参与度的策略已在数字健康领域提高了重要性。本文介绍了生成AI如何通过动态修改内容来帮助个人偏好以进行更个性化的用户旅程来帮助增加参与者的参与度。最终，有助于增加参与度可能有助于数字健康解决方案取得改善的健康状况。与数字健康解决方案的参与是一个持续的挑战，该计划表明，参与度很高，这是行业中的异常值。关键挑战包括第六周的高计划辍学率，用于数字健康行为改变计划，移动健康应用程序的不遵守率以及一般的乐观偏见，从而导致衰老人群中健康生活方式改变的延迟。此外，数字健康计划的参与者明显更高的意图在虚拟环境中参加健康干预的意图，如果他们可以选择搁置90分钟的不间断工作时间，这表明数字健康的趋势如何超出预期使用，这也影响了整体参与。这些因素结合起来，涉及对整体参与的影响，其中79％的参与者和81％的非参与者考虑了可穿戴设备的“浪费金钱”，进一步表明了对技术的低信任，从而带来了健康益处。参与者对技术的看法的这种向上趋势进一步强调了越来越多创新的数字健康解决方案，以持续的计划参与和稳健的健康成果。本文讨论了AI的产物如何用来解决参与者的犹豫和数据利用，并采用旨在增加对数字健康益处的兴趣和看法的解释性干预措施。