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World File Search System困扰
困扰数学教育的目标...
我们建议通过挑战一些典型的标准建议，以促进变革并提高人们对当前多重气候危机的认识，从而对社会生态学的数学教育的目的进行批判性检查。挑战不仅来自（IM）的教育配置的（IM）可能性，而且最重要的是，在现代人口和个人管理中，数学教育作为文化，政治和经济的主观生存空间。我们认为，这种类型的系统批评对于了解数学教育的局限性和承诺以及可能在该领域出现的行动提案的局限性和承诺很重要。没有批评，研究可能有可能导致简单的课程“绿色洗涤”和数学教育实践。
财务困扰预测模型
摘要。有关预测财务困境的研究是公司财务中的一个重要话题，因为它是债权人，投资者，监管机构和其他利益相关者的预警信号。许多研究专注于具有财务和宏观经济数据的预测模型，但并不多于财务，宏观经济，公司治理和智力资本数据结合在一起。本研究结合了这四个因素，形成了全面的财务困扰预测模型。本研究使用Prisma方法使用系统文献综述（SLR）。结果预计将有助于财务管理并支持可持续发展目标（SDG），因为公司财务健康支持可持续的经济增长，创新和基础设施。财务稳定的公司可以采用负责任的商业实践，尽早管理风险，避免破产，维持就业，并为经济和社会繁荣做出贡献，并支持整个可持续发展目标指标的实现。
医疗保健学生的压力和困扰
目标：探索感知到的压力与心理困扰（抑郁症状和焦虑）之间的联系，以及社会支持的压力缓冲影响（分子，伴侣，朋友，同伴，同伴，老师，社交媒体），社区的归属感和研究意义。方法：2018年，通过来自芬兰赫尔辛基大学的800名医疗学生的便利样本进行了横断面研究。参与者完成了一项在线调查。逻辑回归分析是使用过程宏进行的，以探索感知到的压力和心理困扰以及主持人效应之间的关系。结果：感知到的压力与抑郁症状和焦虑有关。感知的压力与父母（b = - 。03，t（783）= -2.4，p <.001），伴侣（b = -.05，t（783）= -4.3）= -4.3，p <.001）和同伴支持（b = - 。04，t（783），t（783）= -3.0，p <.001），b = - 78，b = - -2.7，p <.01）和研究的意义（b = - 12，t（783）= -4.5，p <.001）在预测抑郁症状时，并带有
心理困扰和自我报告的精神障碍
抽象的背景和目标：积累的证据表明，全球精神疾病以及心理困扰与精神障碍之间的关联存在很大的流行。但是，该关联的基础机制尚未得到充实。使用纵向数据，本研究将应对策略作为潜在机制进行了研究。方法：美国中年（MIDUS）的参与者（n = 2,333）在19年内完成了心理和心理健康调查。使用平行的调解模型来测试心理困扰（基线）与自我报告的精神疾病（17 - 19年的随访）之间的直接关联，以及通过应对策略（8 - 11年的随访）进行间接关联，控制人口统计学和基线自我报告的精神疾病。结果：心理困扰预测生活中精神障碍的可能性增加。以情感为中心的应对是这种关联的重要调解人，但以问题为中心的应对不是。心理困扰与以情绪为中心的应对呈正相关，以情绪为中心的应对与精神障碍呈正相关。心理困扰与以问题为中心的应对负相关；但是，在以问题为中心的应对和精神障碍之间没有发现关联。结论：发现为心理困扰与心理健康障碍之间的纵向关联提供了进一步的支持，并通过展示以情绪为重点的应对在该关联中的部分中介作用来扩展先前的研究。
公司财务困扰预测模型的准确性...
摘要本研究旨在获得Altman Z-Score，Zmijewski和Grover模型的准确性的证据，以预测印度尼西亚基础设施部门的财务困扰公司。此外，研究还旨在在公司进行财务预测困扰时获得最准确的模型证明。本研究使用以2018 - 2021年期间上市的基础设施部门公司的年度财务报表的形式进行的辅助数据，总共有26家公司的总样本。结果表明，Zmijewski模型成为一个预测模型，其精度最高为88.46％，这是由I型最低误差率为25％和II型的最低误差率，而II型的误差率为9.09％。因此，Zmijewski模型是印度尼西亚基础架构公司中使用的更合适的预测模型。关键字：预测模型，财务困扰，准确性，基础架构
预测塑造公共政策的财务困扰
抽象背景：通过机器学习方法使财务困境的预测变得更加准确和可靠。财务压力会影响商业公司实体，社会和通用经济。分析此类非线性事件对于防止危险和支持有利的经济气候至关重要。目标：本文试图开发一个可靠的预测模型，以确定印度背景下其他可能面临财务困境的公司以外的公司，并检查一个基本预测指标的影响，即未来现金流对财务困扰预测的影响。此外，该研究还旨在进行研究，以便为公共政策提供信息并提供建议。方法：该研究采用了能力数据库中的财务信息，但仅限于印度的非金融服务部门。逻辑回归，线性判别分析（LDA）和人工神经网络（ANN）用于预测财务困境及其预测未来现金流量的能力。评估模型的其他方法包括准确性，灵敏度和特异性。结果：ANN根据准确性和可预测性优于其他模型，这些模型高于其他两个模型的速率，即逻辑回归和LDA。ANN模型在识别财务困扰的公司方面表现良好；因此，它在评估其财务状况方面是有益的。此外，结果表明，未来的现金流很大程度上影响了财务困扰预测，这是一个必不可少的新变量，在未来的研究中需要考虑。结论：这种财务困境的预测模型进一步为印度相应的部门提供了一个合理的平台。一般而言，ANN为经理，投资者，政策制定者，监管机构和股东提供了深刻的机会，作为预防决策的有效工具，以加强公司世界。这项研究表明，高级机器学习方法在财务分析和决策中仍然至关重要。
美国成年人的糖尿病困扰，在Covid-19大流行期间
APPENDIX F: QUALITY ASSESSMENT TOOL FOR OBSERVATIONAL COHORT AND CROSS-SECTIONAL STUDIES ................................................................................................. 51
如果您10岁的孩子感到困扰，您会认出这些标志吗？
尽管近年来对心理健康的讨论很多，但许多成年人发现很难承认幼儿经历了这种挑战。也许孩子自己是自我审查。我们的研究发现，患有心理健康问题的儿童通常不愿意向成年人寻求帮助。他们担心被审判。他们不想给别人负担。有时，他们根本不信任周围的成年人。“（我的父母）会说，‘别疯了，治疗师是为那些在情感上伤害人们的'，他们会认为我（一个）引起注意的人，”另一个12岁的孩子说。即使是寻求帮助的孩子，也发现父母，老师和学校辅导员的担忧也使他们的痛苦恶化了。当他们的孩子试图讨论自己的麻烦时，一些父母完全敌对了。一个孩子告诉我们：“（我的妈妈）在过去的日子里说，没有人帮助她，我很虚弱，要寻求帮助。”一些父母甚至达到了积极阻止孩子获得心理健康服务的程度。这些聊天表明，心理健康挑战可能在孩子的早年时出现，但经常被忽视。父母负责创建安全的空间，并确保孩子获得所需的帮助。可悲的是，他们倾向于错过或误读心理健康困扰的迹象。可以理解的是，父母不像我们应有的那样满足我们孩子的需求。在我们的