●可持续基础设施:设计具有能源效率,太阳能电池板和自然照明的建筑物。●课程整合:关于生态,保护和可再生能源的教训。●户外学习:利用花园和自然空间进行动手学习。●废物管理:回收,堆肥和减少废物的程序。●健康生活:促进来自当地农场的健康餐食。
背景Woolworths Group的目的是共同创造更好的体验,以度过美好的明天。与我们的目标相吻合,以积极影响我们的星球,我们正在努力使客户更容易通过负责任的方式来源商品,从而为自然和社区带来更积极的成果,从而使客户更容易做出可持续的选择。我们的森林砍伐方法是两个方面,重点是针对我们主要的森林砍伐商品(棕榈油;可可(Cocoa; cocoa; sockfeed incopfeed;牛肉(澳大利亚)和纸,纸浆和木材)和我们的其他商品的净方法,我们的其他商品的方法仍然是poce(咖啡,咖啡,茶,茶)和食物(in-cudue),以及零含量。我们打算以环境和社会负责的方式来采购这些商品,以确保它们是:
在气候变化的背景下,这项工作的当前主题是全球层面上的一个话题,即对森林(尤其是木材)的不可持续开发的强化,以及对生态系统资产库存的无知背景以及这些资产的无价价值。随着时间的流逝,这些趋势会导致资源的消耗,并随着它们的尤其是森林生态系统状态的不可逆转状态,总体上的生活质量。出于这些原因,本文旨在解决森林生态系统开发的当前问题,并概述了评估生态系统的模型,这些模型从对特定术语的良好知识和理解开始,从而提高了对森林的众多生态系统服务的认识,从而使森林的众多型号具有依赖的脚步,并且几乎是在脚下的依据。
1个创始合作伙伴是:亚洲发展银行;亚洲森林合作组织;国际林业研究中心和世界农林业;联合国食品和农业组织;全球司法研究所;加拿大政府;摩洛哥政府;中华人民共和国政府;日本政府;英国政府;国际竹子和藤制组织;国际森林与纸质协会理事会;国际可持续林业联盟;国际森林研究组织联盟;摩纳哥基金会的阿尔伯特二世王子;和联合国森林秘书处论坛。
本说明的目的是概述Kunming-Montreal全球生物多样性框架(KMGBF)以及联合国森林战略计划(UNSPF)及其全球森林目标(GFGS)以及包括其他全球进程,目标,以及包括可持续发展的目标。现有的相似之处可以协助各国在保护,恢复和可持续管理方面的一致计划承诺,并为其国家生物多样性战略和行动计划(NBSAP)(NBSAPS)的精选指标,以衡量全球过程中普遍的领域的进步,从而简化了森林报告的精神。包括Unff,ITTO和FAO在内的森林合作伙伴关系(CPF),以帮助各方实现可持续的森林管理和生物多样性的保护(例如CBD/COP/COP/DE C XLL/6,以及CBD/COP/COP/COP/DEC/DEC/DEC/X/36)。这项评估阐明了相似感兴趣的领域,基于全球目标,目标和指示基于各自计划中开发的全球目标,目标和指示,以及这些目标如何与SDG目标和指标相关联。
摘要:拟议的研究论文探讨了4个LMIC的沿海社区中森林砍伐的关键问题。这些LMIC包括菲律宾,马达加斯加,索马里和印度尼西亚。根据以下标准选择了这些国家:红树林在其生态系统中的突出,农业和住房在森林中的扩展以及它们在创造二氧化碳排放方面的突出。森林砍伐对这些社区之间的气候变化和生物多样性产生了重大影响,从而导致生物多样性丧失,生态系统的破坏和人畜共患溢出;强调和探索气候变化与森林砍伐之间的相互联系。此外,本研究还提供了政策建议,潜在的解决方案和适应性措施,包括可持续的生活和增加政府参与。
虽然世界上许多国家都在推进他们过渡到更可持续的经济体的努力,但重要的是要意识到这些过渡过程可以引起的目标冲突。在本文中,我们专注于土地使用,尤其是森林间隙,以提供其他部门过渡的空间。我们在瑞士的经验案例研究的关键问题是:1)在多大程度上清理森林以促进其他部门的维持能力过渡,以及2)中部高原上对森林地区的压力是否高于该国其他地区。我们建立了一个基于现有文献的概念框架,使我们能够确定三个可持续经济过渡概念之间的重叠和差异(即绿色,生物和循环经济),并将框架应用于我们的森林清理数据。我们的分析是对瑞士国家森林清除数据库的首次经验评估。在本文中,我们在2001年至2017年中包括了瑞士所有森林清除的记录。分析表明,总体而言,数据库中的清除量的14.5%归因于我们框架定义的可持续经济类别。“运输”,“能源和线路”以及“废物处理和回收固定”是具有最可持续经济相关的三个清除类别。随着时间的流逝,我们确定了朝着高原和阿尔卑斯山中更多绿色经济相关的间隙原因的趋势。随着时间的推移,无法确定清除区域方面的趋势。与我们的第二个问题有关,数据分析表明,高原的压力(以绝对清除率区域(确定性和临时)为绝对清除率区域(确定性和临时)以及相对于地区森林区域的清除面积高于其他地区。我们的结果应该使对森林清理的未来讨论更加细微,尤其是考虑到对可持续经济过渡的区域贡献。
研究提案的资金机构清单1环境与森林部印度政府秘书,环境与森林部,Paryavaran Bhawan,Paryavaran Bhawan,CGO Complex,Lodhi Road,New Delhi 110 003电子邮件: http://www.moef.nic.in//fax:011-258586422,011-24364594。电话:011-258586422,011-24364594。2 Forests Research Institute Group Coordinator ( Research), Forest Research Institute, Post Office New Forest, Dehradun e-mail: hooda@icfre.org, groupco_fri_icfre.org web: http://www.fri.icfre.gov.in Fax: 0135 - 2756865 Tel: 0135 - 2752670 EBPAX No.2757021-26 Extn。4316 3科学技术系(DST)政府科学技术系秘书。印度技术Bhawan,新德里新梅赫拉里路。 110016电子邮件:dstinfo@nic.in web:http://www.dst.gov.in/传真:( +91)011-23016857,265673,26962819印度技术Bhawan,新德里新梅赫拉里路。110016电子邮件:dstinfo@nic.in web:http://www.dst.gov.in/传真:( +91)011-23016857,265673,26962819
心力衰竭(HF)是一种心血管疾病(CVD),是一种普遍的疾病,可能导致危险情况。每年,全球大约有1790万患者死于这种疾病。对于心脏专家和外科医生来说,准确预测心力衰竭是具有挑战性的。幸运的是,可以使用分类和预测模型,可以使用医疗数据有效地帮助医疗领域。这项研究的目的是通过预测由11个患者属性的五组数据组成的Kaggle数据集来提高心力衰竭预测的准确性。使用多种机器学习方法来了解数据和医学数据库中心力衰竭的可能性。结果和比较表明,预测心力衰竭的精度得分明显提高。将此模型整合到医疗系统中将有助于帮助医生预测患者心脏病的预测
2型糖尿病(T2DM)在21世纪(国际糖尿病联合会(IDF),2022年)以惊人的速度增长。T2DM及其并发症在所有地区都带来了沉重的疾病负担(Ali等,2022)。确定与T2DM发展有因果关系的因素可以为预防疾病提供重要的证据基础,并促进新治疗策略的发展。肠道菌群(GM)是一个复杂的生态系统,由大约4×10 13种共生细菌,原生动物,真菌,古细菌和病毒组成(Chen等,2021; Martino等,2022)。gm参与了人体的各种生理活性,例如代谢,炎症过程和免疫反应(Fan and Pedersen,2021; Gill等,2022)。越来越多的证据表明,转基因在T2DM等代谢疾病中起重要作用(Gurung等,2020)。T2DM患者患有代谢疾病和慢性炎症状态,并伴有GM障碍(Yang等,2021)。还发现了GM组成的变化与T2DM的发展以及相关并发症的显着关联(Iatcu等,2021),例如,门类细菌群/企业的不平衡与近距离渗透性相关联,与近距离渗透性相关联,并渗透性渗透性,伴有细胞质,伴有细胞质,并渗透性,并伴有细胞处理效果。随后的DM的炎症反应特征(Iatcu等,2021)。也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。 尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。 孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。 由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险