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World File Search System零假设
摘要 本研究探讨了同伴合作学习策略对行为问题小学生自我效能的影响。
摘要 本研究调查了同伴合作学习策略对有行为问题学生自我效能的影响。还研究了性别的调节作用以及学习策略和性别的交互作用。三个问题和三个零假设（P 检验 <.05）指导了这项研究。本研究采用准实验前测、后测、非等效对照组设计。样本为尼日利亚埃努古州恩苏卡镇四所中学七个完整班级中被认定为对立违抗性障碍 (ODD) 的 125 名中学学生，这些学生是特意选择的。研究人员制作了名为《学生行为问题观察清单》（PBPOC）（教师版）的问卷。学生行为问题测量量表（PBPMS）和学生自我效能信念测量量表（PSEBMS）是用于收集研究数据的工具。问卷中的项目由尼日利亚恩苏卡大学教育学院的专家审核。在内部一致性检验中，学生行为问题测量量表（PBPMS）的 alpha 值为 0.85，而 PSEBMS 的 alpha 值为 0.92。使用平均值、标准差和协方差分析来分析收集到的数据。研究的主要结果表明：同伴协作学习策略对埃努古州恩苏卡地方政府教育局对立违抗性障碍（ODD）学生的自我效能感有显著影响；性别对埃努古州恩苏卡地方政府教育局 ODD 学生的自我效能感没有显著的调节作用；教学策略和性别对 ODD 学生的自我效能感没有交互作用。提出的主要建议包括，每所实施包容性教育的学校都应采用结构良好的同伴协作学习策略，以吸引有特殊需要的学生，尤其是有 ODD 类行为问题的学生的兴趣。这将鼓励有此类需要的学生充分融入社会，获得学术独立并适应良好。简介
平衡记分卡模型与组织绩效...
本研究旨在检验平衡记分卡模型对卢旺达组织绩效的影响，特别关注一家私立高等教育机构。该研究评估了考虑财务视角对组织绩效的影响，调查了客户视角对绩效的影响，探讨了学习和成长视角对绩效的影响，并确定了内部流程分析对组织绩效的影响。使用描述性和相关性研究设计。目标人群包括 150 名员工，使用基本随机抽样方法随机选择了 109 名员工。使用推论统计（包括相关性和回归分析）来确定独立变量和因变量之间的关系。使用描述性统计数据（例如频率、百分比、平均值和标准差）来表示变量和构造。结果以表格形式呈现，研究在整个研究过程中遵循道德准则。相关性分析表明，财务视角与组织绩效之间存在很强的正相关性（r = 0.770**，p = 0.000），客户视角与组织绩效之间存在很强的正相关性（r = 0.819**，p = 0.000）。学习和成长表现出中等正相关性（r = 0.617**，p = 0.000），内部流程分析具有中等正相关性（r = 0.691**，p = 0.000）。由于所有四个变量的 p 值均 <0.01，因此相关性具有统计学意义，从而拒绝了零假设。回归分析的结果表明，当组织绩效与独立变量回归时，R 平方值为 0.693，调整后的 R 平方为 0.680。总之，研究发现，实施平衡记分卡模型会对组织的绩效产生积极影响。该研究建议，各组织，特别是卢旺达私立高等教育部门的组织，应考虑采用和实施平衡记分卡模型作为战略管理工具。组织管理层应采用可持续的客户关系策略来改善他们的看法。该研究还建议持续进行内部流程分析，例如客户投诉分析、及时考虑客户反馈和遵守监管机构的规定，以改进决策流程。关键词：财务视角、客户视角、学习和成长视角、内部流程视角和绩效
教育屏幕时间和STA Bubukal小学的6年级学生的学业表现。克鲁兹，拉古纳
这项研究的主要目的是确定拉古纳圣克鲁斯Bubukal小学的6年级学生的平均教育屏幕时间，以协助学生的学习成绩。采用描述性方法系统，准确地描述了感兴趣的情况。采样过程涉及67（67）位受访者，他们回答了研究人员的问题以收集数据。研究中使用的主要工具是由五个问题组成的调查问卷。研究人员用来建立平均教育筛查时间与6年级学生的第三季度之间的关系，涉及中央趋势的度量以及Pearson Product-qument-amment相关系数，以检查平均教育筛查时间与学生第三季度之间的关系。研究人员得出结论认为零假设被拒绝。电视和笔记本电脑使用的平均教育屏幕时间之间的关系被解释为弱（负）线性关系，分别是-0.2266和-0.2127，而在手机使用中，这是一种弱（积极）线性关系，而R-Value的R-VALUE则比R-val val vals by Byte cripts cripts a-Crigals少得多。因此，平均教育屏幕时间与第三季度学生之间的关系并不重要。研究人员想提出以下建议：1。）2.）3.）4.）因此，研究人员发现，教育屏幕时间，尤其是在笔记本电脑，手机和电视等小工具的情况下，并不会显着影响学生的三季度学生。Bubukal小学的学生可能会从研究人员那里获得一张传单，其中包括有关屏幕时间，可以用于学习的教育网站的信息，有关如何明智使用屏幕时间的建议以及建议使用小工具的时间限制。Bubukal小学可以考虑将更多的技术和小工具整合到学习过程中，以增强学生的知识并帮助他们追赶高级和现代世界。父母和监护人应使用小工具为孩子的屏幕时间设定时间限制，以便他们可以明智而负责任地使用它。未来的研究人员应使用其他信息进行类似的研究，以进一步探讨该主题，并将该研究作为与教育筛查时间和学术绩效有关的未来研究的参考。关键字：教育屏幕时间；学业表现；小工具
印孚瑟斯公司与塔塔咨询服务公司的比较分析
摘要 在不断变化的全球 IT 行业格局中，追求更高的股本回报率 (ROE) 一直是投资者和利益相关者关注的焦点。在该领域的主要参与者中，印孚瑟斯公司和塔塔咨询服务公司 (TCS) 是两家杰出的 IT 巨头，一直受到分析师和投资者的广泛关注。本研究对印孚瑟斯公司和 TCS 进行了全面的比较分析，主要目的是了解和揭示其各自股本回报率背后的关键驱动因素。本研究采用定量方法深入研究两家公司的财务和运营方面。我们检查了多年来的信息，以捕捉印孚瑟斯公司和 TCS 的 ROE 的模式和趋势，旨在找出导致其各自 ROE 表现差异的所有因素。本分析探讨了盈利能力指标、资本结构、资产利用率和增长前景，以揭示两家公司 ROE 差异的根本原因。将采用独立样本 t 检验来检验零假设并比较 TCS 和 Infosys 的 ROE 平均值。将使用显著性水平 α = 0.05 来确定统计显著性。研究数据来自塔塔咨询服务公司和 Infosys 每年发布的报告。关键词：股本回报率、比较分析、财务业绩、IT 行业、盈利能力指标、资本结构、资产利用率。简介在不断发展和充满活力的现代商业世界中，这两家 IT 巨头——Infosys 和塔塔咨询服务公司 (TCS) 是信息技术服务领域的成功灯塔。这两家全球 IT 巨头一直表现出卓越的财务业绩，赢得了投资者、利益相关者和行业专家的一致赞赏。TCS 于 1968 年开始运营，总部位于印度孟买。TCS 擅长不同的 IT 服务领域，包括软件开发、云服务、系统集成、网络安全、数据分析、咨询和业务流程外包 (BPO)。 TCS 的业务范围遍布 46 个国家，在全球拥有超过 60 万名员工，为不同行业的客户提供各种服务，包括银行和金融服务、医疗保健、零售、航空航天等。TCS 的主要重点是业务流程外包和软件开发。目前，TCS 的股本为 36.591 亿卢比，在全球顶级信息技术公司中排名第六。
糖尿病外周神经病中光生物调节疗法的有效性和安全性：系统审查和荟萃分析的方案
生成人工智能（AI）大语言模型（LLM）已被广泛应用于牙科的许多领域。各种应用包括牙科远程医疗，临床决策支持，行政工作，患者教育，学生教育，科学写作和多语言交流[1]。此外，已经使用了生成AI来生成用于训练鲁棒AI模型的合成数据集，该数据集可以应用于牙科研究和教育[2]。此外，与传统文献研究相比，已经证明了生成的AI可以提高牙科学生在知识检查中的表现[3]。除了在回答临床问题方面的使用之外，还在探索LLM的潜力来产生评估临床推理技能的问题，这是医学和牙科教育的关键方面[4]。但是，LLMS对牙科问题的回答的准确性仍然是一个关注的问题，并且已经进行了广泛的研究。研究报告说，LLM在回答开放式问题的准确性范围为52.5％至71.7％，偶尔回答不准确，过于普遍，过时或缺乏基于证据的支持[5，6]。对于True或False问题，LLMS与牙医的准确性较低，范围从57.3％到78.0％[7，8]。考虑到多项选择问题（MCQ），LLMS的准确性从42.5％到80.7％不等，Chatgpt 4.0（OpenAI）证明了最准确的，Llama 2（Meta）[9-11]。研究已经证实，在同一开发人员的LLM中，后来的版本始终超过较旧版本[9-12]。生成AI的领域正在迅速发展，新版本具有越来越强大的参数。然而，对LLM的准确性进行了预先研究，对较旧版本进行了，该版本缺乏现在可用的先进的多模式功能。此外，这些研究排除了基于图像的问题，因为较旧的LLM版本无法在提示中处理图像附件[9，11]。这些关键限制需要进一步的研究，以探讨型模型的全部潜力。因此，本研究旨在评估最新LLM在回答Dental MCQ时的性能，包括基于文本的问题和基于图像的问题。模型选择将基于受欢迎程度，新兴，多模式能力，AI研究和应用中的突出性，可访问性以及解决特定领域特定问题的能力。零假设表明，LLMS对牙齿MCQ的答案的准确性没有差异。
了解人工智能辅助研究写作工具
摘要 本研究考察了巴耶尔萨州奥图奥克联邦大学学生对人工智能 (AI) 辅助研究写作工具的认知水平。本研究采用调查研究设计，旨在了解将人工智能技术融入学术写作实践的认知差距和潜在改进领域。一个研究问题和一个零假设指导了这项研究。研究对象为 11,040 名学生。采用分层比例随机抽样技术抽取 1104 个样本。数据收集工具是一份结构化问卷，题为“人工智能研究辅助工具认知问卷 (AAIRATQ)”。该工具经过专家面对面验证，具有很高的可靠性（Cronbach's alpha = 0.81）。研究结果显示，学生的整体意识水平较低，这反映在平均分数上。建议包括有针对性的宣传活动、AI 模块的课程整合以及提高学生熟练程度的研讨会。该研究为旨在培养技术娴熟的学术环境的干预措施提供了宝贵的见解。关键词：人工智能、研究写作、意识、学生参与、学术技术。简介 人工智能 (AI) 无疑已成为各个行业中无处不在的力量，对任务执行产生了重大影响并改变了传统方法。在学术领域，人工智能在研究写作中发挥着越来越重要的作用，提供了各种精心设计的工具来提高效率和提升学术成果的质量。本研究致力于深入研究巴耶尔萨州奥图奥克联邦大学学生对人工智能辅助工具的认识和使用情况，对影响其采用的潜在因素提供启发性见解（Russell 和 Norvig，2010 年）。人工智能包括开发具有执行传统上需要人类智力的任务的能力的计算机系统。在研究写作的背景下，人工智能有效地利用自然语言处理、机器学习和数据分析等尖端技术，通过使用人工智能研究辅助工具为研究过程各个阶段的用户提供支持。几种著名的人工智能研究辅助工具值得关注，每种工具都配备了其独特的功能。首先，Grammarly 作为一款强大的人工智能写作助手，会认真检查语法和拼写，提升句子结构，并且
物流管理实践对卢旺达组织绩效的影响 -
来自基加利大学摘要 - 研究的目的是研究物流管理对卢旺达大猩猩物流有限公司绩效的影响。具体目标是评估物流信息系统对卢旺达大猩猩物流有限公司的性能的影响，以找出订单过程管理对卢旺达大猩猩物流有限公司的绩效的影响，并找出运输管理对卢旺达Gorilla Logistics绩效的影响。这项研究使用了描述性和相关研究设计，研究样本大小的104名受访者参与了卢旺达大猩猩物流有限公司的日常物流管理。受访者。使用问卷收集数据，并使用百分比，平均值和标准偏差进行分析。回归分析还用于检验研究的假设。从H0获得的发现（零假设）1表明，f检验值为61.384，显着性水平为0.000，显着性水平为0.000； p值<0.05，f检验很重要。因此，我们得出结论，模型很好。因此，我们不能接受HO1，该HO1指出，物流信息系统对卢旺达大猩猩物流有限公司的性能没有显着影响。从H02的发现显示F检验值为803.254，显着性水平为0.000，显着值为0.000；由于获得的p值<0.05，f检验很重要，因此我们得出结论，模型是好的。1。因此，我们不能接受HO2，该HO2指出，订单过程管理对卢旺达大猩猩物流有限公司的绩效没有显着影响。从H03的发现表明，F检验值为129.093，显着性水平为0.000，而获得的P值为0.000，而所获得的P值<0.05，F检验显着；因此，我们得出结论，模型很好。因此，我们不能接受H03，该H03表明运输管理对卢旺达大猩猩物流有限公司的绩效没有显着影响。HO4的总体发现表明，F检验值为363.022，显着性水平为0.000，而所获得的P值<0.05，f检验<0.05，f检验很重要，因此结论是模型良好的结论。因此，研究人员无法接受HO4，该HO4表明物流管理对卢旺达大猩猩物流有限公司的绩效没有显着影响。关键字：效果，物流，管理，组织绩效。简介物流管理对于将组织的绩效与供应链流程集成至关重要，以实现对客户依从性的改进。形成感知性的观点，物流管理生动地影响了组织的绩效，并通过订单处理管理，库存管理，运输管理，处理管理和包装以及能力网络设计均已掌握，这都是考虑因素的事物，并对客户满意度产生了重大影响（Hiourrini等人，2015年）。在过去的几十年中，已经出现了研究，以调查物流管理在满足客户需求和需求中的作用（Nyaberi等，2014）。对这一研究趋势的基本假设是，成功管理不同的物流活动，包括运输管理，订单流程管理，物流管理信息系统，库存管理，仓库运营，材料需求计划，购买，购买，质量控制，最终输出，处理和包装过程的物理分配，处理和包装过程在创造和增强组织竞争方面具有至关重要的作用（Cavinato Al。物流在支持组织中起着关键作用，因为他们像业务实践一样努力寻求更有效的管理系统。效率低下的管理系统以及效率低下的内部管理将使组织以最短的价格在最短的可行时间范围内对客户的需求做出反应，包括质量水平，不满足客户的期望，并希望组织对竞争对手的竞争不利的状况对抗竞争对手（Cozzolino，2012年）。