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World File Search System应对
应对计划
我需要管理什么情况？_________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ What emotions am I feeling?_________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ What is my goal (ex.管理焦虑，保持安全等）？_________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
应对复杂性 - CIEHF
决策是医疗服务的关键。RPS 基础药剂师框架认识到决策需要由高质量信息驱动，并由适当的风险和不确定性管理策略支持。它还明确指出，虽然决策应以人为本，确保安全并优化护理结果，但这不能脱离其他目标，例如治疗的成本效益。有效的决策通常被视为专业专家的标志之一，人们认识到这种专业知识是随着经验的发展而发展的。大量研究已经揭示了这一发展过程，其中大部分是在临床实践领域。虽然有许多模型描述了决策的成熟，但人们认识到这些模型在实践中存在局限性。Klein 及其同事 (1993) 认为这是因为模型通常基于对人工环境中受试者的研究，而这些研究无法反映正常工作的复杂性。决策高度依赖于决策发生的环境。这导致了自然决策概念的产生，该概念旨在了解如何在复杂的工作环境中做出决策。
应对极端天气
该公司正在利用其核心技术测试一种可改装到建筑物外墙的“智能墙”系统。该系统由填充在预制墙中的吸收材料、一系列风扇和管道以及控制面板组成。为了在白天提供冷却，风扇从外部吸入周围的暖空气。吸收材料中“存储”的湿度蒸发到这种暖空气中，吸收能量并使其冷却。然后，现在凉爽的空气流过建筑物的外墙，冷却室内。为了在夜间提供供暖，则发生相反的情况。吸入寒冷潮湿的室外空气，其中所含的水分被材料吸收，使空气变暖，然后空气流过外墙，为建筑物供暖。最后，该系统可进一步用于在夜间提供冷却。在这里，寒冷潮湿的空气首先流过外墙，从而冷却建筑物。然后，其水分被材料吸收，从而“给系统充电”，然后将加热的空气排回室外环境。
危机应对的政治经济学
3 在政治学中，这被称为“尼克松访华”现象，即个人只信任志同道合的政治家来实施有争议的改革，因为此类行动的信息价值更高（ Cukierman and Tommasi ， 1998 ）。同样的力量也出现在 Calvert ( 1985 ) 和 Suen ( 2004 ) 的研究中，人们更愿意接受志同道合专家的建议；在 Burke ( 2008 )、Oliveros and V´ardy ( 2015 ) 和 Yoon ( 2019 ) 的研究中，人们选择媒体来源；在 Meyer ( 1991 ) 设计动态竞赛时；以及在 Gill and Sgroi ( 2012 ) 设计产品测试时。有关该思想在动态决策中的最新应用，请参阅 Che and Mierendorffi ( 2019 ) 和 Zhong ( 2019 )。