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社交媒体和澳大利亚社会联合选择委员会
1 S. Kemp（2024）。数字2024：澳大利亚。datareportal。https://datareportal.com/reports/digital-2024-australia 2同上。 3 Q. Liu，F。Su，A。Mu＆X. Wu（2024）。 了解抑郁症患者中的社交媒体信息共享：阐述可能性模型和模式激活理论的见解。 心理学研究与行为管理，4月12日（17），1587–609。 doi：https：//doi.org/10.2147/prbm.s450934 pmid：38628982; PMCID：PMC11020237。 4 K. Maston，L。Brown＆A。Werner-Seidler（2024）。 青少年的心理健康和屏幕使用：未来校对研究的发现摘要。 悉尼：黑狗研究所。 （准备中出版）5澳大利亚到达澳大利亚（2024）。 数字时代的育儿：对年轻人在线世界的关注。 悉尼：到达澳大利亚。 https://d1robvhmkdqpun.cloudfront.net/6443E8C2623028A22222222222222222D030F8D7EA6F2.pdf2.pdf 6 Marco Zenone et.al（2023）。 社交媒体行业是健康的商业决定因素。 国际卫生政策与管理杂志2023; 12,6840 7 A. B. Gilmore，A。Fabbri，F。Baum等。 （2023）。 定义和概念化健康的商业决定因素。 柳叶刀。 APR，401（10383），1194–213。 doi：https：//doi.org/10.1016/s0140-6736(23)00013-2。 pmid：36966782。https://datareportal.com/reports/digital-2024-australia 2同上。3 Q. Liu，F。Su，A。Mu＆X. Wu（2024）。 了解抑郁症患者中的社交媒体信息共享：阐述可能性模型和模式激活理论的见解。 心理学研究与行为管理，4月12日（17），1587–609。 doi：https：//doi.org/10.2147/prbm.s450934 pmid：38628982; PMCID：PMC11020237。 4 K. Maston，L。Brown＆A。Werner-Seidler（2024）。 青少年的心理健康和屏幕使用：未来校对研究的发现摘要。 悉尼：黑狗研究所。 （准备中出版）5澳大利亚到达澳大利亚（2024）。 数字时代的育儿：对年轻人在线世界的关注。 悉尼：到达澳大利亚。 https://d1robvhmkdqpun.cloudfront.net/6443E8C2623028A22222222222222222D030F8D7EA6F2.pdf2.pdf 6 Marco Zenone et.al（2023）。 社交媒体行业是健康的商业决定因素。 国际卫生政策与管理杂志2023; 12,6840 7 A. B. Gilmore，A。Fabbri，F。Baum等。 （2023）。 定义和概念化健康的商业决定因素。 柳叶刀。 APR，401（10383），1194–213。 doi：https：//doi.org/10.1016/s0140-6736(23)00013-2。 pmid：36966782。3 Q. Liu，F。Su，A。Mu＆X. Wu（2024）。了解抑郁症患者中的社交媒体信息共享：阐述可能性模型和模式激活理论的见解。心理学研究与行为管理，4月12日（17），1587–609。doi：https：//doi.org/10.2147/prbm.s450934 pmid：38628982; PMCID：PMC11020237。4 K. Maston，L。Brown＆A。Werner-Seidler（2024）。 青少年的心理健康和屏幕使用：未来校对研究的发现摘要。 悉尼：黑狗研究所。 （准备中出版）5澳大利亚到达澳大利亚（2024）。 数字时代的育儿：对年轻人在线世界的关注。 悉尼：到达澳大利亚。 https://d1robvhmkdqpun.cloudfront.net/6443E8C2623028A22222222222222222D030F8D7EA6F2.pdf2.pdf 6 Marco Zenone et.al（2023）。 社交媒体行业是健康的商业决定因素。 国际卫生政策与管理杂志2023; 12,6840 7 A. B. Gilmore，A。Fabbri，F。Baum等。 （2023）。 定义和概念化健康的商业决定因素。 柳叶刀。 APR，401（10383），1194–213。 doi：https：//doi.org/10.1016/s0140-6736(23)00013-2。 pmid：36966782。4 K. Maston，L。Brown＆A。Werner-Seidler（2024）。青少年的心理健康和屏幕使用：未来校对研究的发现摘要。悉尼：黑狗研究所。（准备中出版）5澳大利亚到达澳大利亚（2024）。数字时代的育儿：对年轻人在线世界的关注。悉尼：到达澳大利亚。https://d1robvhmkdqpun.cloudfront.net/6443E8C2623028A22222222222222222D030F8D7EA6F2.pdf2.pdf 6 Marco Zenone et.al（2023）。社交媒体行业是健康的商业决定因素。国际卫生政策与管理杂志2023; 12,6840 7 A.B. Gilmore，A。Fabbri，F。Baum等。（2023）。定义和概念化健康的商业决定因素。柳叶刀。APR，401（10383），1194–213。doi：https：//doi.org/10.1016/s0140-6736(23)00013-2。pmid：36966782。
Z穆斯林学生中的社交媒体使用社交媒体在使用社交媒体方面的无聊之间的关系
这项研究探讨了积极的社交媒体使用者的Z穆斯林学生中的恐惧症与无聊不容忍之间的关系。智能手机依赖性的越来越多的患病率与焦虑症（如定罪恐惧症）相关，同时也加剧了无法忍受无聊的耐受性，尤其是在数字环境中。这项研究使用了一种定量方法，采用了调查方法的定量方法，该方法利用了标准恐惧症问卷（NMP-Q）和无聊的倾斜度量表（BPS）来测量47位随机选择的参与者之间的这些变量。使用简单的线性回归对数据进行了分析，揭示了恐惧症和无聊不耐受之间的显着正相关：随着定位恐惧症水平的增加，无聊的耐受性降低。这项研究强调了人们对智能手机过分依赖及其对Z世代的心理影响的关注。鉴于社交媒体在这些学生的日常生活中的至关重要的作用，了解游戏中的心理动态为开发有针对性的干预措施提供了洞察力，以减少智能手机依赖并改善情绪调节。这些发现有助于在数字时代更广泛的关于心理健康的论述，强调了提高对与智能手机过度使用相关的心理风险的更高认识的重要性，并提出了增强学生情感韧性的策略。未来的研究应调查影响这些行为的文化和社会因素，以制定更有效的干预措施。
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
对Instagram上汽车行业中虚拟影响者的分析 - MSC论文，15 hp，媒体和传播研究，SannaRogström，V
3。文献评论3.1虚拟影响者3.2社交媒体 - Instagram 3.3虚拟影响者，参与和真实性3.4影响者Imaginaries 3.5广告中的汽车行业3.6本研究的理论差距和贡献
Golland和Al。 v。美国职业棒球大联盟高级媒体-1：24-CV-0620
3 FCC，信息市场（3月13，2001），第8-11页，可在https://www.ftc.gov/sites/default/default/files/documents/public_events/information-marketplace-marketplace-marketplace-marketplace-marketplace-marketplace-marketplace-marketing-and-exchanging--concement-changanging--consemer-date-data/tresscript.pdf。4参见Web的热门新商品：隐私，《华尔街日报》（2011年2月28日），http：//online.wsj.com/article/sb1000142424052748703529004574576161607640379920274.html。5 FTC CMR的说明。 港口（2009年12月7日），第2期，可在https://www.ftc.gov/sites/default/default/files/documents/public_statements/remarks-ftc-ftc-ftc-exploring-privacy-privacy-privacy- rounttable/091207privacyroundtable.pdf。 6请参阅M. White，大数据知道您现在正在做什么，Time.com（2012年7月31日），http：//moneyland.time.com/2012/07/31/big-data-knows-what-what-what-youre-doing-now-now/-now/。5 FTC CMR的说明。港口（2009年12月7日），第2期，可在https://www.ftc.gov/sites/default/default/files/documents/public_statements/remarks-ftc-ftc-ftc-exploring-privacy-privacy-privacy- rounttable/091207privacyroundtable.pdf。6请参阅M. White，大数据知道您现在正在做什么，Time.com（2012年7月31日），http：//moneyland.time.com/2012/07/31/big-data-knows-what-what-what-youre-doing-now-now/-now/。
媒体声明
电力和能源部长 Kgosientsho Ramokgopa 博士宣布在可再生能源独立电力生产商采购计划 (REIPPPP) 投标窗口 7 下任命 8 (八) 名首选投标人，总合同容量为 1760 兆瓦，并在电池储能独立电力生产商采购计划 (BESIPPPP) 投标窗口 2 下任命另外 8 (八) 名首选投标人。两个投标窗口均于 2023 年 12 月 14 日投放市场，投标于 2024 年 8 月收到。独立投标评估委员会在 IPP 办公室的严格安全措施下进行了为期 3 个月的评估。 REIPPPP 投标窗口 7 REIPPPP 的第七个投标窗口（REIPPPP BW 7）旨在促进采购高达 5 000 MW 的可再生能源容量，包括 1 800 MW 太阳能光伏和 3 200 MW 陆上风电容量。该部门于 2024 年 8 月 15 日共收到 48 份投标回应，总计超过 10,2GW，其中包括四十 (40) 份太阳能光伏项目和八 (8) 份陆上风电项目。经过独立评估，三十 (30) 个太阳能光伏项目和 4 (4) 个陆上风电项目被评估为符合建议书征求书 (RFP) 的要求。其中，8 (8) 个太阳能光伏项目，总计 1 760MW，已被任命为 REIPPPP 投标窗口 7 的首选投标人。八位首选投标人如下：
社交媒体算法的工作方式
在2010年代中期引入推荐算法标志着社交媒体企业的转折点。能够分析用户行为和偏好，算法授权有影响力的人和在线品牌通过其引人入胜的内容吸引更多受众。这种转变导致了新型社交媒体成功案例的出现，这是有效的内容营销策略和有机影响者的种植所推动的。