技术和算法越来越多地渗透到日常工作的管理中,特别表现出在员工控制中的巨大潜力。为了深入探索算法控制对员工对数字传输背景下改变态度的态度的影响,这项研究以角色理论为基础,并深入了解算法控制的概念,构建了一个调解模型,包括算法,算法,责任控制,员工的承诺,雇员的承诺,以改变和变化。利用在线和离线问卷调查方法中,本研究验证了算法控制对就业对变革及其基础途径的态度的影响。研究结果表明,算法控制大大加剧了员工的角色压力,随后提高了他们对变革的抵抗力,并相应地减少了他们对变革的承诺。这项研究不仅为组织环境中算法控制的研究开辟了新的理论观点,而且还为努力实施科学问题的组织提供了宝贵的实践指导。
天。HCWS有利于强制性疫苗接种的差异(即COVID-19(43.70%);和流感(302(51%))。 讨论这项研究的结果提供了一个机会,可以理解爱尔兰对Covid-19和流感疫苗接种的HCW态度,以改善该队列中的疫苗接种吸收,尤其是在犹豫的个体中。 当前文档中没有来源。 简介医疗保健工人疫苗接种(HCWS)具有双重目的:保护HCW自己免受职业收购感染疾病,并使患者免于潜在的医院感染。 此外,它具有减少疫苗可预防疾病(VPD)相关的缺勤能力,从而确保高质量医疗保健的连续性。 1,2在推荐的HCW疫苗目录中,由于需要重复给药的要求,特别重点放在Covid-19和流感疫苗的施用上,这是由亚场摄取水平复杂化的。 3–5 HCW的免疫与全国冬季准备计划中概述的指令以及预防Covid-19和流感的年度建议。 6 HCW被唯一地识别为脆弱的人口统计,为此,Covid-19和流感疫苗接种得到了强烈认可。 因此,提倡一种积极主动的方法,其中涉及在流感季节(10月至12月)中,涉及HCW的Covid-19和流感疫苗接种。 显然已建立了HCWS的Covid-19和流感疫苗的最低疫苗接种覆盖目标。COVID-19(43.70%);和流感(302(51%))。讨论这项研究的结果提供了一个机会,可以理解爱尔兰对Covid-19和流感疫苗接种的HCW态度,以改善该队列中的疫苗接种吸收,尤其是在犹豫的个体中。当前文档中没有来源。简介医疗保健工人疫苗接种(HCWS)具有双重目的:保护HCW自己免受职业收购感染疾病,并使患者免于潜在的医院感染。此外,它具有减少疫苗可预防疾病(VPD)相关的缺勤能力,从而确保高质量医疗保健的连续性。1,2在推荐的HCW疫苗目录中,由于需要重复给药的要求,特别重点放在Covid-19和流感疫苗的施用上,这是由亚场摄取水平复杂化的。3–5 HCW的免疫与全国冬季准备计划中概述的指令以及预防Covid-19和流感的年度建议。6 HCW被唯一地识别为脆弱的人口统计,为此,Covid-19和流感疫苗接种得到了强烈认可。因此,提倡一种积极主动的方法,其中涉及在流感季节(10月至12月)中,涉及HCW的Covid-19和流感疫苗接种。显然已建立了HCWS的Covid-19和流感疫苗的最低疫苗接种覆盖目标。(6)到30/06/2023,所有HCW的98%都获得了助推器,有67%的人获得了助推器1,而31%的人获得了进一步的助推器。7在2022年至2023年的流感中,HCW的吸收分别为54.2%和48.9%,与医院和长期护理设施相关的人分别为48.9%。8考虑到这些,显然,HCWS的保护对于确保所需的必要水平作为年度冬季准备的必需水平,以维持直接和间接的患者护理和对操作服务的直接护理和支持。9,10此外,HCWS在疫苗促进和患者指导中起着关键作用:文献报告了HCWS有利的疫苗态度与患者的疫苗接种覆盖率之间的直接联系。11–13因此,HCW中对疫苗功效和安全性的关注可能会阻碍疫苗接种运动的成功14,15。这项研究是由公共卫生,都柏林HSE和东北(PHHSEDNE)推广的,探讨了HCW的态度,厌恶和对Covid-19和
引言物理学作为主题起着核心作用,因为它在吸引学生从事现代社会中很重要的技术职业方面的基本意义。对物理学的成就和对其的积极态度的高水平涉及对正规教育的关键挑战(Olusola,2012年)。基本上,对物理学的不同态度和信念有助于理解目标和决策之间的对比(Dewitt和Archer,2015年)。Boe and Henriksen(2015)的一项研究逐渐探索了特定的态度和信念,并不断将动机理论应用于解释性和逻辑系统。态度是包括信念的复杂心理状态(Hussain,Ramzan&Qadeer,2011年)。值得注意的是,考虑到成绩与学习成绩有关的本科生的振奋态度非常重要(Cheung,2009)。另一方面,在计划在国家层面和课堂层面计划教育干预方面,学生的学习成绩是关键。这意味着在学术表现中建立了学生在物理学科方面的成就。物理教育研究(PER)领域的各种研究表明,学生对物理课程的积极态度导致了学习者在物理学方面的提高(Buabeng,2014年)。可以认为,与教学物理学中使用的传统教学方法相比,教学发现方法更方便(Adeyemo,2010年)。
摘要。人工智能技术能够解决复杂问题,确保社会的技术和经济发展。同时,与任何重大创新一样,它们需要从融入人类社会空间的角度进行深入研究。这个方向研究得很少,需要科学分析。本文总结了人工智能的概念,列出了人工智能技术,确定了我国技术传播的主要问题。研究的主要内容是分析一项电子调查的结果,调查内容是现代人对引入人工智能技术的态度,以及他接受与这项技术相关的变化的意愿。受访者看到了使用人工智能技术的前景,并对它们的使用持积极态度,即使他们并不总是理解这些技术的本质。此外,他们并不特别担心因此而失去工作,因为这些技术的引入并不是迅速而普遍的。同时,他们并不急于提高自己的资格或获得与这些技术相关的新专业技能。不仅需要认真地开发和传播技术本身,还需要研究和形成社会和企业对新技术解决方案的准备。关键词:人工智能、技术、软件、认知功能、互联网调查。
带有人工智能的教育技术旨在个性化学生的学习,同时也减轻教师的工作量。然而,教师对此类技术的接受度可能会受到诸如担心被取代或道德问题等因素的影响。本研究的目的是调查教师对带有或不带有人工智能的教育工具的态度。主要假设是带有人工智能的技术会比不带有人工智能的技术受到更负面的评价,因此带有人工智能的技术的使用意愿会更弱。结果表明,教师似乎准确地感知到了人工智能技术在减少工作量方面的潜在好处,而不会感到未来被取代的威胁。人们对人工智能技术的道德担忧更高,但使用意愿相似。讨论了小学教师和中学教师之间的差异。
我们生活在一个可以通过互联网获取大量信息的世界,但我们获取的信息并非都是真实的。宣传、错误信息和虚假信息在历史上一直被用来影响舆论。(Lazer 等人,2017 年)。与虚假新闻相关的问题往往伴随着人们倾向于在任何网站或社交网站上搜索新闻,而不是在机构和/或认证网站上搜索新闻。虚假新闻会对人们的行为产生巨大的重要影响,它们可能成为国家间冲突的武器。认知战 (CogWar) 是一个非常重要的问题,因为它专注于影响人类的认知过程,从而影响他们的行为。尽管技术可以监控新闻趋势并识别真实新闻和虚假新闻,但对于用户的个人特征及其与新闻的关系仍然知之甚少。我们的研究旨在分析最有可能相信假新闻的行为和性格特征,以减轻错误信息的现象和影响,从而减轻 CogWar 的影响。具体来说,我们研究了基于相信假新闻的倾向的视觉注意力和尽责程度、开放性和情绪稳定性的变化。我们在观察假新闻和真实新闻时采用了内隐反应时间 (IRT) 和视觉行为 (眼动仪) 来进行这项研究。结果表明,当人们相信假新闻时,他们的尽责程度会降低,而会更加关注新闻故事的视觉元素 (图像)。相反,当人们能够识别假新闻时,他们会更加尽责,会首先查看新闻来源,而不是之前的新闻。
当前的全球人工智能政策格局 根据 2023 年 9 月的《全球人工智能立法追踪》显示,“世界各国都在设计和实施与不断激增的人工智能技术的速度和多样性相称的人工智能治理立法。立法工作包括制定综合立法、针对特定用例的重点立法以及自愿指南和标准”。斯坦福大学报告称,拥有包含“人工智能”一词的法律的国家数量大幅增加——从 2022 年的 25 个国家增加到 2023 年的 127 个。虽然包括欧盟在内的各个司法管辖区都在推进自己的框架和方法,但协调它们的多边努力也在加强,无论是通过采用经济合作与发展组织的人工智能原则,还是在联合国和七国集团进行讨论。战略与国际研究中心解释说,本质上,这些单边和多边法律和准则侧重于“平衡人工智能系统的潜在风险与失去新技术可能带来的经济和社会效益的风险”。
摘要糖尿病前期的流行率在全球范围内增加,到2030年影响了5.52亿人。虽然生活方式干预措施是针对糖尿病进展的第一道防线,但有关糖尿病前管理障碍的信息以及如何克服这些障碍的信息很少。该系统评价描述了公众对糖尿病前期糖尿病的知识,态度和实践(KAP)的知识,态度和实践(KAP),并确定了糖尿病前管理的障碍。从成立到2022年9月的六个数据库中进行了研究研究KAP的研究。使用问卷进行了定量评估至少两个KAP元素的研究。使用NIH质量评估工具评估研究质量,用于观察队列和横断研究。障碍和推动者被识别并映射到能力,动机和行为模型中,以识别影响行为变化的因素。本次评论中包括了对8876名参与者进行调查的二十一篇文章。大多数评论(n = 13)是针对医疗保健专业人员的。总的来说,尽管仍然对糖尿病前管理的知识缺陷和行为不佳,但仍观察到对预防糖尿病预防努力的积极态度。障碍和推动力。使用不同的调查工具来评估KAP可以防止研究之间进行正面比较。大多数在患者中进行的研究来自中等收入国家,而医疗保健专业人员(HCP)来自高收入国家,这可能会产生一些偏见。然而,糖尿病前干预的发展应重点关注:(1)增加糖尿病前及其管理的知识; (2)传授实践技能来管理糖尿病; (3)为生活方式管理提供资源; (4)改善生活方式管理计划的可及性; (5)其他HCP和人类对糖尿病前管理的支持。