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NASP 战略 2023-26
获得社会处方的最常见方式是获得社会处方联系员的积极支持。全科医生或健康专家可以将有特定健康和福祉需求的人转介给联系员，尽管转介也可以来自其他来源。社会处方联系员与个人密切合作，真正了解他们的需求并提供专业支持，将他们与所需的活动、建议或信息联系起来。
文章 波兰空中交通管制员和海上导航员群体感知压力、倦怠综合症和自我效能的探索：相似之处和不同之处
摘要：背景：这项横断面研究旨在评估波兰海上航行员和空中交通管制员群体的感知压力和职业倦怠水平。这项研究是对被认为同样承受情感负担的职业群体进行研究的一部分。我们测试了将职业倦怠、感知压力和资历联系起来的模型的可用性。方法：将一组问卷（包括链接倦怠问卷、感知压力量表 - 10 和广义自我效能量表）分发给 54 名海上航行员和 88 名空中交通管制员（回报率：18-56％）。使用了 Spearman 的 rho、χ2 检验、Mann-Whitney U 检验、Cohen 的 d 和 Hedge 的 g 系数、线性回归和 F 统计量。结果：我们证实了以下假设：从事具有特殊专业要求的职业的人员，如空中交通管制员和海上导航员，他们有强烈的、长期的情绪超负荷风险，他们认为自己的生活状况比其他员工压力小。与同样情绪负担沉重的波兰货机职业组相比，管制员和导航员组的职业倦怠程度更高，但波兰精神病学家并非如此。研究组在压力来源方面存在分歧：空中交通管制员组害怕无助，海上导航员组无法克服逆境。与空中交通管制员相比，海上导航员报告的职业倦怠程度更高，与同事的关系恶化，对工作感到失望。结论：结果显示与工作场所需求和员工个人倾向相关的因素存在差异，以及这些因素在职业倦怠、生活状况评估和个人资源之间的相互关系中可能发挥的作用。我们假设在职业倦怠综合征的研究中应该考虑感知压力的水平。
威斯康星州财产评估手册
威斯康星州财产评估手册 (WPAM) 是全州统一财产评估的指南。威斯康星州统计局第 70.32 条要求评估员在评估不动产时使用 WPAM。WPAM 帮助评估员应用州法律对财产进行分类和评估。WPAM 还描述了财产评估周期和截止日期，并定义了负责进行财产评估的公务员的职责。WPAM 由税务部 (DOR) 根据威斯康星州统计局第 73.03(2a) 条制定和维护，每年更新一次。WPAM 引用并确认了专业财产评估中公认的做法；但是，它并不是一本全面的专业评估理论和实践教科书。评估员需要掌握这些理论，这些理论可以在许多教科书中找到，例如由评估协会出版的《评估实践原则》。此外，评估员应全面了解大规模评估原则，这些原则在《物业评估估价》和《不动产大规模评估》等教科书中均有讨论，这两本书均由国际评估员协会出版。WPAM 应完整解读。从某一部分提取材料而不理解其与整体的关系可能会导致误解。出于这些原因，DOR 制定了指南来解答业主的常见问题。这些指南可在 DOR 网站上找到。建议业主将有关特定物业的问题直接咨询物业所在地的市评估员。
ent 206 客户关系管理
ENT 206 客户关系管理 课程团队 Aturu –Aghedo 博士（女士） (课程编写员) 工商管理系 尼日利亚国立开放大学 管理科学学院 Sufian B Jelili（课程编写员） 创业研究系 尼日利亚国立开放大学 管理科学学院 Oluwatoyin Olaniyan（课程编写员） 工商管理系 管理科学学院 巴布科克大学 Ayodele Fagbemi 博士（女士） (课程编辑) 工商管理系 尼日利亚国立开放大学 管理科学学院
人工智能（AI）数据专家学徒标准终点评估计划
演示将以评估员和学徒一对一的方式进行。演示内容的传递方式不是规定性的。学徒必须在演示前 1 周概述要使用的视觉辅助工具的详细信息并指定所需的任何设备。EPAO 应提前 2 周通知学徒演示日期，并应允许评估员至少有 1 周的时间在演示前审查项目并准备演示结束时要使用的问题。演示结束时将至少提出 10 个问题；允许提出后续问题，但后续问题不计入问题数量。评估员可以根据演示生成问题，但必须提供 EPAO 问题库供评估员用作指南。
培训 - 牙买加民航局
已知危险可能影响安全操作。 进近管制员 进近管制员位于控制中心或机场塔台。虽然机场塔台管制员或终端管制员监视所有通过机场空域的飞机，但他们的主要职责是组织进出机场的飞机流量。他们依靠监视系统密切监视每架飞机，以确保在其责任区内保持规定的距离。此外，进近管制员还会让飞行员了解可能对飞行操作产生不利影响的天气条件变化。 这些管制员负责
建议引用：Geçkin, V.、Kızıltaş, E. 和 Çınar, Ç。 （2023）。评估第二语言学术写作：人工智能与人类评分者。教育杂志
第二语言 (L2) 写作质量是许多大学生有资格进入院系学习的熟练程度指标之一。尽管已经引入了某些软件程序（例如 Intelligent Essay Assessor 或 IntelliMetric）来评估第二语言写作质量，但对写作能力的整体评估仍然主要通过经过培训的人工评分员来实现。今天需要解决的问题是，大型语言模型 (LLM) 的生成人工智能 (AI) 算法是否可以在评估学生撰写的学术作业这一繁重任务时促进并可能取代人工评分员。为此，大一学生 (n=43) 被分配了一段写作任务，该任务通过与生成预训练转换器 ChatGPT-3.5 和五名人工评分员相同的写作标准进行评估。五名人工评分员给出的分数显示出统计学上显着的低到高正相关性。在 ChatGPT-3.5 和两名人工评分员给出的分数中观察到轻微到一般但显着的一致性。研究结果表明，当考虑一份申请和多名人工评分者的分数时，可以获得可靠的结果，并且 ChatGPT 可能有助于人工评分者评估 L2 大学写作。