我们得出的结论是,Glenn 先生的总体行为未能以尊严和尊重对待下属,他在工作场所发表性暗示和种族歧视言论,导致为下属创造了一种令人反感的工作环境。我们考虑了国防部 5500.07-R《联合道德规范 (JER)》,其中规定道德是“人们应基于价值观行事的标准”,并要求国防部员工以礼貌、友善、尊重和尊严对待他人。2 我们考虑了国防部指令 (DoDI) 1020.04 第 1.2.a 节,其中规定国防部不会纵容对工作环境造成不利影响、削弱组织凝聚力或与以尊严和尊重对待他人的义务根本不相符的行为。3 此外,我们还考虑了 DoDI 1020.04 第 3.1 节,该节禁止冒犯理智人或创造令人反感的工作环境的行为。 4 此外,我们还考虑了 DoDI 1020.04 第 3.2 节,该节禁止使用种族歧视的言论。5
CEP 制定流程始于确定全系统的优先事项,然后进行全面的需求评估,通过分析学校的最新数据来确定优先需求和根本原因。一旦 SLT 清楚地了解了学校的需求、优先事项和根本原因,团队就会利用此数据分析来设定与每个优先事项相符的具体、可衡量、可实现、相关和及时的 SMART 目标。接下来,SLT 确定目标以衡量实现年度目标的进展情况。SLT 与其他教学领导者合作,制定包括专业学习在内的渐进式行动步骤,并确定支持家长、家庭和社区赋权的策略,以支持实现 CEP 目标。SLT 将学校预算与人力和教学资源相结合,以支持实施行动计划和实现年度目标。
a. 食宿; b. 治疗允许的疾病的所有药物,包括非处方药和处方药; c. 个人卫生用品和服务; d. 洗衣服务; e. 活动计划; f. 支持性护理服务; g. 物理、职业和语言治疗; h. 心理社会服务; i. 肠内和肠外营养用品; j. 呼吸护理用品; k. 伤口护理用品和设备,如专用床和/或床垫; l. 与受伤工人护理级别相符的设备,如专用床或床垫; m. 并非仅供受伤工人使用的设备; n. 本政策第 IV.C.5 节未排除的非紧急预约往返救护车服务。 6. 有有限的服务可能会从全包每日费率中单独向 BWC 收费,包括:
在劳动力市场,移民人数的增加推动了就业增长速度快于预期,而就业人口比率仍保持在历史高位,这得益于极高的职位空缺水平。与此相符的是,失业率的演变与过去一年的预期基本一致(图 B.4)。失业率和更广泛的闲置产能指标都表明,自 2022 年底以来,劳动力市场已经变得不那么紧张。与此相关的是,工资增长的演变与一年前的预测基本一致(图 B.5)。人口增长强于预期的供需效应似乎在总体上已经大致抵消,同时有助于缓解特定行业(如酒店业)的劳动力短缺。这有助于遏制一些受影响行业和地区的工资压力,尽管移民人数的增加并没有对总工资增长产生实质性影响。
认识到这一机遇,国会议员在过去两年中提出了至少五项立法提案,为电力行业脱碳制定国家标准。i 这些提案在三个方面大致相同:1)哪些发电技术有资格成为符合标准的“清洁能源”;2)对未达到标准的电力公司施加的处罚;3)关于如何以及何时履行义务的灵活性规定。三项法案提出了电力公司减少碳排放的标准,而两项法案要求电力公司采购越来越多的清洁电力。然而,众议院《清洁未来法案》(HR 1512)5 是唯一一项与拜登总统对电力行业的承诺相符的法案,即到 2030 年实现 80% 清洁电力,到 2035 年实现 100% 清洁电力,尽管将天然气部分计入这一措施可能会削弱这些目标的可负担性。
本报告包含与全球报告倡议 (GRI) 可持续发展报告指南、可持续发展会计准则委员会 (SASB) 标准、碳披露项目 (CDP)、气候相关财务披露工作组 (TCFD) 和联合国可持续发展目标 (UN SDG) 的某些要素相符的信息。如有注明,本报告包含我们 2023 财年和 2024 年的数据和信息。本报告涵盖我们在美国和加拿大的所有业务。所有美元金额均为加元,这是我们的财务报告货币。与 GFL 温室气体 (GHG) 排放清单相关的估算和计算是根据温室气体排放核算最佳实践和温室气体议定书编制的,由世界可持续发展工商理事会 (WBCSD) 和世界资源研究所 (WRI) 制定。我们 2023 年范围 1、2 和 3 温室气体排放的有限第三方保证声明可在此处获得。
最重要的是,可持续性在我们所有人的LSKB铝箔中获得了最高优先级。作为领先的铝产品制造商,我们非常致力于减少环境足迹。虽然铝是无限可回收且节能的,但我们通过各种计划开发了计划以提高可持续性。我们采取积极的措施来最大程度地减少批量排放,保护生物多样性并降低我们的能量和用水,从而积极影响人权。通过将这些实践投入我们的运营中,我们不仅确保地球的长期健康,而且还提供了与负责任制造价值相符的高质量产品。我们正在建立一个未来,创新和可持续性齐头并进。可持续性不仅是目标,而且是LSKB的一种生活方式。LSKB铝箔旨在成为一家在不久的将来我们所有运营中可持续业务实践的公司。sh。Manoj Singhal导演
评估人机交互 (HRI) 对于理解机器人为日常生活带来的价值至关重要。本文研究了机器学习分类技术在 HRI 期间解释生理信号的稳健性,考虑到机器人行为可能引起的伪影。通过一项涉及三个认知努力水平的 30 名参与者的用户研究探讨了这一现象。本研究使用了各种生理传感器,包括脑电图 (EEG)、光电容积描记法 (PPG) 和皮电活动 (EDA)。结果表明,EEG 和 PPG 信号受到机器人引起的噪声的影响,而 EDA 则不受影响。通过改变预处理参数,EEG 也被清除了机器人噪声,并且表现出比 EDA 更好的性能。该研究强调了仔细选择信号、平衡稳健性和信息量的重要性,并强调了预处理对于确保准确分类与用户心理状态相符的重要性。