在Ber的地球和环境系统科学部和生物系统科学司内的AI和ML方法的应用提供了令人兴奋的机会,可以加速迈向Ber的科学挑战目标的进步。最大化AI和ML在缝隙填充和链接现有数据集中的应用可以使实验者和建模者同时更加多地利用有关甲烷周期的现有知识。替代和混合AI模型的开发和耦合可以提高建立在广泛的空间和时间尺度上的过程的准确性和效率,这对于通过Tra Ditryal Dienthal数值建模方法仍然充满挑战。与甲烷循环和BER兴趣特别相关,AI和ML方法可以显着提高单个微生物过程(例如甲烷生成和甲烷植物)的范围,将其变成更大的模型(Berac 2017)。
在标准模型中,经济活动围绕“自然率”对称波动,稳定政策可以抑制这些波动,但不会影响平均活动水平。另一种观点——米尔顿·弗里德曼称之为“弹拨模型”——认为经济波动是低于经济全部潜力上限的跌幅。我们表明,美国失业率的动态表现出一种惊人的不对称性,这强烈支持了弹拨模型:失业率上升之后是类似幅度的下降,而下降的幅度并不能预测随后上升的幅度。此外,商业周期平均持续七年,经济衰退期间失业率上升速度远快于扩张期间下降速度。我们用名义工资向下刚性增强了标准劳动力搜索模型,并展示了它如何适应弹拨特性。然后,我们表明需要额外的非标准特征来匹配收缩和扩张持续时间的水平和不对称性。
体验学习周期是ELT中最广泛认可和使用的概念(ELT-Kolb 2015,Kolb&Kolb 2017)。体验,反思,思考和行动的四阶段周期的简单性和实用性是其受欢迎程度的主要原因。这是一个适合创建教育计划的适应性模板,可积极吸引学习者参与学习过程,为过度使用和无效的传统信息传输模型提供了替代方案。在经验学习的典型应用中,教育者提供了直接的具体体验活动,例如实地考察,实验室实验或角色扮演,然后对体验进行个人或团体反思。概念化阶段的重点是通过增加相关主题讲座或阅读通常理解体验的含义。然后,要求学习者运用他们在自己的生活和工作环境中学到的知识。
• 根据国际货币基金组织 1 月份的最新预测,全球经济已从 2021 年强劲反弹(全球 GDP 增长 6%)放缓至 2022 年的 3.4% 左右,2023 年可能接近 2.9%。 • 这种相当剧烈的放缓肯定会让许多人感到衰退。此外,虽然我们预计不会出现全球衰退,但个别国家在 2023 年确实可能会经历连续两个季度的经济活动减少。 • 在我们 12 月的《全球展望》中,我们分享了对全球经济的预期,总的来说,我们预计 2023 年与 2022 年相比恶化程度有限,从而为航空运输的前景提供了底线,尽管风险确实存在(可在此处找到这些风险的讨论)。 • 为了进一步说明全球衰退的可能性,我们以美国为例,说明全球可以观察到的趋势,尽管程度不同。这些趋势包括:
本研究考察了企业生命周期在战略管理会计(SMA)信息使用与竞争战略选择之间的调节作用。本研究利用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)证明了SMA信息使用对竞争战略选择具有正向影响,并通过偏最小二乘多组分析(PLS-MGA)比较了不同生命周期阶段SMA信息使用与竞争战略选择关系的差异。我们发现,与成熟期企业相比,成长期企业的产品相关信息使用有助于差异化战略的选择。此外,与成长期企业相比,成熟期企业利用产品相关信息和竞争对手相关信息帮助管理者选择成本领先战略。本研究阐明了企业生命周期、SMA信息使用与竞争战略选择之间的关系,为管理者提供了更准确的战略决策建议,并为企业生命周期研究提供了一种方法,即利用PLS-MGA比较不同生命周期阶段变量关系的路径差异。
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1地球科学研究所(IGEO,CSIC-UCM),西班牙2号马德里大学(UCM),地球物理与天体物理学系,马德里,马德里,3大学3号大学Libre de Bruxelles(ULB)德国波茨坦
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