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ECA 2025理论到实践的简短课程
赞助商：简短课程主持人：西自由大学的瑞安·P·麦卡洛（Ryan P McCullough虽然对这个当代问题没有简单的答案，但我们建议一种与沟通教师相关的小型创意解决方案是慢媒体的实践。缓慢的沟通强调正念的参与，周到的表达和积极聆听促进更深的联系和有意义的互动。本简短的课程将介绍慢速媒体的概念，概述其基本原理，并探索如何将其集成到通信课程中。使用小组讨论，示例和动手活动，与会者将学习如何合并慢媒体。从个人分配到整个计划的评估，我们将讨论在您的教学中实施“慢媒体”的实际应用和策略。
现代奶牛养殖道德实践的演变
乳品行业正在经历一场由技术、研究和可持续发展实践的进步推动的变革。乳品科学的未来重点是提高生产力、确保动物福利、减少环境影响和满足消费者不断变化的需求。遗传学、营养学、技术和管理系统的创新正在塑造这一领域的方向，为增长和效率提供机会。
在高等教育中的本科生中性别对数字技能实践的评估
摘要目的：本文旨在确定雪兰莪州当地大学的女性和男性本科生实践的数字技能差异。设计/方法论/方法：进行定量研究，旨在分析五类数字技能的描述性分析和独立样本t检验：信息技能，沟通技巧，创建技能，数字安全技能和数字同理心技能。发现：进行仪器验证，可靠性分析和因子加载分析的初步分析，以评估可变项目。进行了独立的样本t检验，并确认女学生和男学生练习数字技能没有显着差异。研究局限性/含义：本研究的局限性强调了信息技能，沟通技巧，创建技能，数字安全技能和数字同理心技能的实践，样品仅限于雪兰莪州当地大学的本科生。实际含义：实践教学环境可以表明学生在数字技能方面具有知识和专业知识。但是，学生需要提高自己的数字技能，以满足工作场所当前的需求。独创性/价值：这项研究是为探索当地大学中女性和男性本科生实践的数字技能水平的独特尝试。
Techtronic Industries加入了联合国全球契约，展示了TTI对可持续产品和实践的承诺（佛罗里达州劳德代尔堡，12月
关于TTI Techtronic Industries Company Limited（“ TTI”或“ Company”），由德国企业家Horst Julius Pudwill于1985年创立，是无线技术的世界领导者。作为电动工具，户外电力设备，地板护理和清洁产品的先驱，TTI为专业，工业，自己（DIY）和全球消费市场提供服务。拥有全球超过50,000名员工，该公司对创新和战略增长的不懈关注已经确立了其在其服务行业中的领先地位。密尔沃基是TTI专业工具组合的最前沿。拥有威斯康星州布鲁克菲尔德的全球研发，历史悠久的密尔沃基品牌以推动全球创新，安全和工作地点生产力而闻名。总部位于南卡罗来纳州格林维尔的Ryobi品牌仍然是DIYERS的首选，并继续树立DIY工具创新的标准。TTI的多元化品牌投资组合还包括值得信赖的品牌，例如AEG，Empire，Homelite和Lead Flood FloodCare Names Hoover，Oreck，Vax和Dirt Devil（总部位于北卡罗来纳州夏洛特）。TTI的国际认可和著名的品牌投资组合得到了强大的所有权结构的支持，该结构强调了公司的全球范围和稳定性。Pudwill家族仍然是公司最大的股东，其余所有权
碳养殖：有关可持续实践的系统文献评论
摘要 - 一种可持续的农业方法碳养殖旨在使二氧化碳从大气中隔离，从而通过改善土壤健康和生物多样性的同时减少温室气体排放的再生实践来减轻气候变化。本研究进行了系统的文献综述，以确定各种碳农业实践及其对气候目标和缓解工作的潜在贡献。系统文献综述研究了与碳养殖有关的重要主题与其实践之间的关系。使用用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目进行审查。Scopus数据库用于广泛覆盖科学期刊和高质量数据。关键字，例如“碳养殖”，“农业”和“碳固存”，根据它们与碳养殖的相关性及其通过欧盟的2023 - 2027年欧盟共同的农业政策的促进而选择。特定的标准用于完善文章的选择过程，以确保选择最相关的文章。对文章的分析表明，每种碳养殖方法都为土壤健康和碳固存提供了独特的优势和考虑因素。耕作实践表现出有望在提高土壤碳含量的前景中，尽管有潜在的缺点，例如土壤压实。覆盖农作物，多年生植物，农林业和农作物旋转，每种都具有巨大的碳封存潜力。
将人类智能与人工智能相结合，提供基于医疗实践的预测
a 法国南特大学 b CHU de Nantes，移植与免疫学研究中心、INSERM、UMR 1064、ATIP-Avenir、F-44000 南特，法国 c Département Automatique、Productique et Informatique、IMT Atlantique、CNRS、LS2N、UMR CNRS 6004，法国南特 d Clinique des各位，CHU de Nantes，INSERM，CIC 1413，Pôle Hospitalo- Universitaire 11：Santé Publique，南特，法国 e Centrale Nantes，CNRS，LS2N，UMR CNRS 6004，南特，法国 摘要。大量医疗数据的可用性以及数据科学的进步使人工智能（AI）算法成为应对复杂疾病个性化临床决策挑战的最具针对性的工具。如果数据集完整并反映了整个目标人群，并且算法提供了可靠的预测模型，那么这些算法超越了个人从现有数据实时预测未来事件的能力。然而，从数据输入到输出决策的过程对医生来说并不明显。这个“黑匣子”问题导致人们对这些模型的可靠性感到不适、担忧和争议，从而限制了它们的采用[1]。这项研究旨在增强对复杂疾病过程的预测，并促进采用基于人工智能的医疗系统。我们提出了一种新方法，该方法基于混合预测模型的开发，利用计算能力、高质量的医疗数据和与医生的互动，尤其是他们的直觉推理。这种方法将医生整合到预测模型的创建过程中，特别是在训练算法的数据预处理阶段。我们建议使用基于医生推理的聚类，而不是使用患者特征的原始值并由算法执行自动聚类。然而，出于可接受性的原因，深入了解医疗实践对于设计决策支持工具至关重要。我们已开始将这种新方法应用于多发性硬化症 (MS) [2]。MS 是一种影响中枢神经系统的慢性疾病，具有多因素病理生理学和异质性病程。通过与 MS 医生的互动（访谈、观察）和文献 [3-5]，我们确定了控制 MS 病程的相关因素。我们将这些因素的值转换为 1 通讯作者，IMT Atlantique，自动化、生产和信息部门，4 Rue Alfred Kastler，44300 Nantes，法国；电子邮件：Chadia.ed-driouch@ls2n.fr。
人工智能应用对尼日利亚当代广播媒体实践的影响：Select
本文研究了人工智能应用对尼日利亚当代广播媒体实践的影响。（AI）人工智能应用程序的概念继续引起不同学者和专业人士的争议和关注。ai作为世界最新技术，通过第四次工业革命加入。这是一种能够模仿人类认知功能的机器智能，例如学习，理解和解决问题。AI有能力撰写文章，新闻报道以及影响编辑过程。研究目标是确定广播运营商中对AI应用的理解水平，以找出AI内容创建和交流的作用以及AI应用程序在尼日利亚IMO州OWORERI的广播媒体媒体中的AI应用的影响。该研究通过使用问卷调查和访谈作为数据收集的研究工具采用了一种研究方法，以吸引媒体从业者和学者，讨论他们对AI技术的理解水平。根据在线样本大小配方的Survey Monkey表示，该研究的抽样尺寸为399。采用的采样技术是简单的随机抽样。数据以表格和简单百分比表示。研究结果表明，181位受访者强烈同意对新技术及其功能能力有所了解，因为AI越来越多地成为我们日常生活的一部分。其他发现表明，媒体部门正在迅速发展AI的应用。因此，研究人员得出的结论是，媒体组织和专业人员应接受该技术并利用它来改善媒体实践。
定量研究实践的分类学
MerjaKytö，Uppsala University Kate Yaw，南佛罗里达大学玛格丽特·伍德大学，北亚利桑那大学摘要，越来越多的研究已经开始解决应用语言学的伦理问题（例如，de Costa，2016年； Isbell等，2022年）。 这一探究线固有的信息之一是，从研究概念化到实现，传播，应用和更远的整个研究周期中，道德问题是嵌入的（请参阅Bernstein等人，本卷）。 考虑到了这一问题，本研究试图对通常称为“可疑研究实践”的分类法进行分类和开发分类法（QRP； Steneck，2006年），并在进行定量应用语言学研究中发挥作用。 这些习惯包括选择性报告和掩盖方法学细节以限制批评的做法。 使用在邻近学科中开发的现有分类法作为起点（例如，塔格尼安等人，2019年），我们采用了Delphi方法来以专家小组以及同伴学者的迭代方式以迭代方式引起对潜在QRP的反应。 这些数据的分析导致了特定领域的分类法，该分类学为大规模调查奠定了基础，该调查评估了伦理问题的流行和感知的严重程度和QRP，在定量应用语言学研究中特别发现（Larsson等，2023）。 结果也用于为应用语言学和相关学科研究伦理学方法学培训提供材料（参见De Costa等，2021； Wood等，2024，印刷中）。MerjaKytö，Uppsala University Kate Yaw，南佛罗里达大学玛格丽特·伍德大学，北亚利桑那大学摘要，越来越多的研究已经开始解决应用语言学的伦理问题（例如，de Costa，2016年； Isbell等，2022年）。这一探究线固有的信息之一是，从研究概念化到实现，传播，应用和更远的整个研究周期中，道德问题是嵌入的（请参阅Bernstein等人，本卷）。考虑到了这一问题，本研究试图对通常称为“可疑研究实践”的分类法进行分类和开发分类法（QRP； Steneck，2006年），并在进行定量应用语言学研究中发挥作用。这些习惯包括选择性报告和掩盖方法学细节以限制批评的做法。使用在邻近学科中开发的现有分类法作为起点（例如，塔格尼安等人，2019年），我们采用了Delphi方法来以专家小组以及同伴学者的迭代方式以迭代方式引起对潜在QRP的反应。这些数据的分析导致了特定领域的分类法，该分类学为大规模调查奠定了基础，该调查评估了伦理问题的流行和感知的严重程度和QRP，在定量应用语言学研究中特别发现（Larsson等，2023）。结果也用于为应用语言学和相关学科研究伦理学方法学培训提供材料（参见De Costa等，2021； Wood等，2024，印刷中）。
法律实践的未来：技术的影响 - ijrpr
此外，数字时代的到来也给法律专业人士带来了额外的困难和障碍。当代法律实践从根本上受到数据安全、人工智能在决策中的道德使用以及客户在更加数字化的世界中不断变化的期望等问题的影响。信息技术使法律行业从过时的方法转向更现代的方法，这是一个很好的例子。本文的目的是详细研究这一转变，涵盖其历史、加速这一转变的策略和工具、它将对未来律师产生的影响以及随之而来的机遇和风险。希望在当前数字时代取得成功的法律专业人士必须理解并能够适应技术在法律领域日益增长的作用。