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World File Search System参与度
全球价值链与经济增长的空间溢出效应——基于全球价值链参与度和地位指数的视角
作为全球发展的重要特征之一，GVC活动通过空间生产网络将全球各国或地区紧密联系在一起，推动全球经济发展，成为全球治理的重要力量。GVC生产活动是指一种产品的生产过程分为多个生产环节，由不同的国家或地区共同完成。在这个过程中，中间产品贸易尤为重要。基于联合国商品贸易数据数据库BEC分类下的中间产品贸易数据，计算出全球贸易额和中间产品贸易额，如图1所示。 2019年、2020年全球贸易量均出现一定程度的下降。随着各国疫情防控政策的逐步见效，2021年全球贸易明显反弹。同时可以看到，中间品贸易量占比超过50%，除2019年略有下降外，总体呈上升趋势。与全球经济贸易的波动下行形成鲜明对比的是，中间品贸易发展呈现逆势增长的状态。这意味着中间品贸易在国际贸易中扮演着重要的角色，这也是GVC纵深演进的必然逻辑。根据世界银行（2020）[1]的数据，如果GVC参与率继续提高1%，个人人均收入就可以增加1%以上。可见，GVC对经济增长有一定的贡献。但不幸的是，受新冠疫情的长期影响、地缘政治风险加大、贸易保护主义抬头等因素影响，去全球化、慢全球化开始出现，影响到了GVC活动，并将进一步冲击全球经济增长。这种“逆全球化”思潮将对生产要素的跨区域流动、资源的优化配置、技术沿着GVC的扩散造成阻碍，从而阻碍全球福利的进一步提升。可以肯定的是，
所有人的教育？评估社会经济差异对印度尼西亚大流行期间学习参与度的影响
摘要：本文试图阐明社会经济差异对印度尼西亚共同研究期间学习参与的影响。利用Google趋势中的搜索强度数据，Dapodik（教育核心数据库）的学校数据以及来自国家社会经济调查的社会经济数据，我们进行了描述性分析，一项事件研究和差异差异估计。首先，学校质量在地区的发展水平方面有所不同，尤其是在印度尼西亚西部和东部之间。但是，人口稠密且发达的地区通常具有较低的离线课堂可用性。此外，公立学校的质量通常低于私立学校。其次，我们的估计结果表明，仅在2020年3月16日上学后的在线教室相关搜索强度显着增加，而不是在自学习相关的搜索强度中。进一步的分析表明，省内的社会经济差异扩大了在线学习参与中的差距，尽管这是人均支出的弱证据。有趣的是，由于学生需要补偿学校的学习质量较低，因此不平等和农村人口较高的省份往往具有更高的自学相关搜索强度。此外，技术的采用似乎并没有给在线教室相关的搜索强度增加太大，而是由于学术分心增加而导致降低自学相关的搜索强度。我们的研究为印尼政府提供了更精确的政策，以提高大流行期间的学习质量。
参与
请在注册为志愿干细胞供体之前阅读！• The worldwide pool of stem cell donors makes it possible to find a matching donor for a leukemia patient just in time • Registration as a stem cell donor is always voluntary • Consent can be revoked at any time informally and without giving reasons • Registration aimed at targeted blood stem cell donation for a specific patient is prohibited • Double registration must be avoided at all costs: if you are already registered as a stem cell donor, you should not除了其他注册表外，要注册，您必须至少在未来3 - 5年中留在德国•根据法律，干细胞捐赠是免费的。费用（旅行，住宿费用，收入损失等）被偿还。• Insurance policies provide the donor with comprehensive insurance cover during the pre- examination, the donation itself, and following the donation • Residual samples allow the application of better analytical methods without the need to collect new blood from the donor • To exclude health risks for both donor and patient, a thorough medical examination and a medical consultation take place before every blood stem cell donation • Anonymity of donor and patient must be strictly observed • After transplantation, anonymous correspondence between允许供体和患者，而移植后两年最早允许直接接触
参与和参与策略2023-2026
之后，我参加了一场在线会议，内容涉及我为集成联合委员会（IJB）的护理人员代表做出了建议。这也意味着我加入了利益相关者论坛，在这里我们使用自己的观点审查IJB论文，以质疑政策或倡议将如何影响护理人员和使用服务的人。我还加入了健康和护理治理小组，这使我对正在进行的各种活动有了如此深入的了解，我将把这些活动送回利益相关者论坛，以进一步告知我们的问题。在我在家的生活发生很大变化的时候，用我们的经验做一些建设性的事情并知道它可以帮助他人真是太好了。我也会鼓励其他人也参与其中。
Bi浓度对Sn-Bi合金变形行为的影响
研究了Sn-Bi-Cu、Sn-Bi-Ni、Sn-Bi-Zn、Sn-Bi-Sb合金的超塑性变形行为。本研究旨在测定Sn-Bi二元合金的应变速率敏感性指数m。在不同横梁速度下进行25、40、60和80 ℃拉伸试验，测定指数m。结果表明，指数m随Bi浓度和试验温度的增加而增大。在60和80 ℃时，Sn-Bi合金的指数m均超过了3.0，这是超塑性变形行为的阈值。研究发现，Sn-Bi共晶组织对亚共晶Sn-Bi合金的超塑性变形有显著的影响。
开发基于机器学习的远程医疗自动患者参与度评估器：算法开发和验证研究
背景：患者参与是行为健康护理中一项关键但具有挑战性的公共卫生优先事项。在远程医疗过程中，医疗保健提供者需要主要依靠口头策略而不是典型的非口头提示来有效地吸引患者。因此，典型的患者参与行为现在有所不同，并且医疗保健提供者对远程医疗患者参与的培训不可用或非常有限。因此，我们探索了机器学习在估计患者参与度中的应用。这可以帮助心理治疗师与患者建立治疗关系，并在远程心理健康会话期间增强患者对心理健康状况治疗的参与度。目标：本研究旨在检查机器学习模型在远程心理健康会话期间估计患者参与度的能力，并了解机器学习方法是否可以支持客户和心理治疗师之间的治疗参与。方法：我们提出了一种基于多模态学习的方法。我们独特地利用了心理学文献中经常使用的情感和认知特征对应的潜在向量来了解一个人的参与度。鉴于医疗保健中存在的标记数据约束，我们探索了一种半监督学习解决方案。为了支持远程医疗类似技术的开发，我们还计划发布一个名为“临床分析中的多模式参与检测”（MEDICA）的数据集。该数据集包括 1229 个视频片段，每个片段时长 3 秒。此外，我们还展示了针对该数据集进行的实验，以及真实世界的测试，以证明我们方法的有效性。结果：与最先进的参与度估计方法相比，我们的算法报告的均方根误差提高了 40%。在我们对 20 名患者心理治疗过程中的 438 个视频片段进行的真实世界测试中，与之前的方法相比，心理治疗师的工作联盟清单得分与我们的平均和中位参与度估计值之间存在正相关。这表明所提出的模型有可能提供与心理治疗师使用的参与度测量非常吻合的患者参与度估计值。结论：患者参与度已被确定为改善治疗联盟的重要因素。然而，在远程医疗环境中，对这一点进行测量的研究有限，因为治疗师缺乏做出自信评估的传统线索。所开发的算法试图在机器学习框架内建立以人为本的参与建模理论，以准确可靠地估计远程医疗中患者的参与程度。结果令人鼓舞，并强调了将心理学和机器学习结合起来以了解患者参与的价值。进一步
如何在监督驾驶自动化的同时保持驾驶员的参与度？文献调查和六个解决方案领域的分类
摘要 这项工作旨在组织建议，以便在人类监督自动化驾驶期间保持人们的参与度，鼓励安全和可接受地引入自动驾驶系统。首先，利用人为因素、人体工程学和心理学理论的启发式知识来提出解决人类监督控制持续注意力问题的解决方案领域。绘制了驾驶和非驾驶研究示例以证实解决方案领域。汽车制造商可以（1）完全避免这种监督角色，（2）以客观的方式减少它或（3）改变其主观体验，（4）利用条件学习原理，例如游戏化和/或选择/训练技术，（5）支持内部驾驶员认知过程和心理模型和/或（6）利用有关驾驶员、驾驶任务和驾驶环境之间关系的外部信息。其次，对有影响力的人机交互研究进行了跨领域文献调查，以了解如何在监督控制中保持参与度/注意力。独立评估者对研究建议的分类表明，解决方案领域（通过数字主题代码）可靠地应用。 大约 70% 或更多的研究涉及领域 (5) 和 (6)，大约 50% 的研究涉及领域 (2) 和 (4)，而不到 20% 和 5% 的研究涉及领域 (3) 和 (1)。 本贡献提供了一个指导组织
评估视觉搜索熵和参与度如何预测多对象跟踪空中交通管制任务中的表现
摘要：用于评估视觉显示可用性的行为绩效指标越来越多地与眼动追踪测量相结合，以提供更多洞察视觉显示支持的决策过程。眼动追踪指标可以与用户的神经数据相结合，以研究人类认知在视觉空间任务期间如何与情绪相互作用。为了促进这些努力，我们展示了一项研究的结果，该研究在具有动画 ATC 显示器的真实空中交通管制 (ATC) 环境中进行，其中 ATC 专家和新手被呈现飞机运动检测任务。我们发现，较高的静止注视熵（表示显示器上视觉注视的空间分布较大）和专业知识可带来更好的响应准确性，并且即使在控制动画类型和专业知识后，静止熵也可以正向预测响应时间。作为次要贡献，我们发现由参与度（通过 EEG 和自我报告的判断、空间能力和注视熵测量）组成的单个成分可以预测任务准确性，但不能预测完成时间。我们还提供 MATLAB 开源代码，用于计算研究中使用的 EEG 测量值。我们的研究结果表明，设计空间信息显示器时，应根据用户的情感和认知状态调整其内容，尤其是在充满情感的使用环境中。
社区参与和参与（CEI）策略
1。培训和能力加强了我们中心的能力加强策略，社区参与以及参与策略紧密相互交织。我们正在投资增强研究人员的能力，同时还优先考虑社区的能力加强。我们的方法认识到两向知识和专业知识的重要性，研究人员从社区中学习，反之亦然。我们了解赋予社区有效参与研究，决策和倡导过程的重要性。通过提供有针对性的培训和资源，我们旨在建立社区成员的技能，知识和信心，使他们能够积极地应对NCD和环境变化的挑战。这种互惠方法认识到社区具有宝贵的见解，传统和土著知识以及生活经验，这对于开发特定背景的干预措施和参与方法至关重要。通过增强社区的能力，我们培养了一种所有权，代理和自决感，确保听到他们的声音，并重视他们的贡献。通过加强研究人员和社区的能力，我们正在建立一个协作框架，以促进相互学习，理解和可持续解决方案，以应对NCD和环境变化的挑战。
公众参与和社区参与策略
这一伙伴关系的一个重要方面是与公众和当地社区合作，以确保 ARC NENC 开展的研究解决公众和当地社区确定的优先问题，并确保研究工作由公众和当地社区共同制定。该战略列出了公众参与和社区参与 (PICE) 在实现 ARC NENC 愿景“为所有年龄段和所有地方提供更好、更公平的健康和护理”方面的目标和目的——我们正在做什么以及为什么这样做。项目计划将列出如何、在哪里和何时进行。影响部分将解决“那又怎么样？”的问题（即，我们如何知道和评估 PICE 带来了什么变化？）。