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供应链风险管理对组织绩效的影响：国家食品Manooabad Muridke区Sheikhupura
摘要：以前，许多研究专注于一般环境中的风险管理，很少关注供应链风险管理如何影响组织的利润和绩效。我们研究的主要目的是探索供应链风险管理对Sheikhupura地区National Foods Manooabad的组织绩效的影响。这项研究是在Muridke的National Foods Manooabad进行的。使用向穆里德克国家食品Manooabad的员工分发的问卷收集数据。SPSS 22（社会科学统计软件包）用于分析收集的数据。本研究试图评估供应链风险管理变量对组织绩效的影响。确定了三个主要供应链风险管理变量：供应链风险识别，供应链风险来源和供应链风险减轻。我们发现，风险寄存器方法主要用于识别任何级别的供应链中的风险。我们研究中确定的最重要的风险是供应商风险，环境风险，政治风险，市场风险，仓储风险和财务风险。有效的缓解策略包括避免风险措施，风险控制措施和风险合作措施。我们得出的结论是，对于组织而言，在决策过程中尽早积极识别风险很重要。需要在供应链的所有过程中确定不同类型的风险。确定这些风险后，组织需要使用不同的缓解策略来减轻它们。将来，这项研究将对许多人处理人类消费的食品的组织有所帮助。尽管许多以前的研究通常都集中在风险管理上，但本研究专门针对供应链风险。需要在不同行业进行更多研究，以提供更好的信息来控制供应链管理中的风险。
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Elcome是ECAC新闻的春季版，致力于探索民航中新兴和关键的气候适应问题。气候适应是一门真正的跨切割学科。缓解排放显然属于环境保护领域，但适应解决了我们无法通过环境活动避免的持久影响。这将影响安全，韧性，经济效率，社会方面以及可能的其他许多航空领域。科学的共识是，即使我们在环境领域的成就是尽可能出色的，这种变化是不可避免的。不确定性围绕变化的严重性以及这些影响已经开始的程度。极端天气事件，以及几十年来生效的改变游戏的现象，需要考虑及其在航空生态系统的所有部分中评估的可能影响。我们在这个发展中的大部分工作都处于早期阶段。因此，在此版本中，我们最仔细地研究了风险识别和评估等方面。通过审查各种观点，我们看到了各种演员如何采取步骤来了解气候变化对航空的后果以及我们可能需要进行的适应。我们探讨了参与者在各个层面上采取的方法：从制定政策框架到发展响应，到研究影响的个体实体以及采取行动以提高其弹性。仍然有很多事情要做，甚至可以在处理气候适应问题时建立前进之路的基本要素。此版本邀请您探索许多不同的利益相关者对此主题进行的开创性工作，因为我们面对未来几十年中航空公司面临的最重要挑战之一。我们对所有贡献者分享他们的专业知识和见解，使本版成为可能。您的宝贵贡献塑造了对话并推动了这个关键领域的进步。
国家气候变化风险评估方法
表2.1：NCCRA方法的关键阶段的概述。 ............. 10表2.2：来自政府间气候变化（IPCC）风险框架的风险决定因素的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 2021）。 15表2.4：在NCCRA内使用的系统，子系统和有风险的要素，以及对爱尔兰（IE）和欧盟（EU）（EU）政策部门的相关性的指示性评估，以适应适应和风险。 m =最相关，s =某些相关性，l =低相关性。 1添加到将欧盟CCRA系统和子系统与爱尔兰环境相结合。 2个处于危险的要素并不详尽，将在NCCRA的第1阶段（风险识别）进行完善和扩展。 3爱尔兰部门基于NAF2024草案。 4没有相应的爱尔兰适应部门。 5没有相应的欧盟政策部门进行适应。 6个建筑物，规划和城市部门已合并为NAF2024草案中的一个计划部门。 ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ................................................................................... 30表2.7：NCCRA内将使用的代表性河流洪水量，用于RCP4.5和RCP8.5场景下的每个年度超出概率和未来降水变化。 1 NIFM和CFRAM数据都用于AEP/方案。表2.1：NCCRA方法的关键阶段的概述。............. 10表2.2：来自政府间气候变化（IPCC）风险框架的风险决定因素的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2021）。15表2.4：在NCCRA内使用的系统，子系统和有风险的要素，以及对爱尔兰（IE）和欧盟（EU）（EU）政策部门的相关性的指示性评估，以适应适应和风险。m =最相关，s =某些相关性，l =低相关性。1添加到将欧盟CCRA系统和子系统与爱尔兰环境相结合。2个处于危险的要素并不详尽，将在NCCRA的第1阶段（风险识别）进行完善和扩展。3爱尔兰部门基于NAF2024草案。4没有相应的爱尔兰适应部门。5没有相应的欧盟政策部门进行适应。6个建筑物，规划和城市部门已合并为NAF2024草案中的一个计划部门。................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ 30表2.7：NCCRA内将使用的代表性河流洪水量，用于RCP4.5和RCP8.5场景下的每个年度超出概率和未来降水变化。1 NIFM和CFRAM数据都用于AEP/方案。............................................ 31 Table 2.8: The representative coastal flood extents that will be used within the NCCRA for each Annual Exceedance Probabilities and future sea level under RCP4.5 and RCP8.5 scenarios........................................................ 32 Table 2.9: The NUTS Regions Hierarchy and the corresponding Local Authorities areas........................................................................................ 37 Table 2.10: Magnitude of consequence criteria based on the EU CRA (2024).38表2.11：不同类型影响的风险后果 - 基于年化影响的基准。基于欧盟CRA（2024），对2023年爱尔兰GNI*，人口或面积（2024）进行了调整的绝对阈值。..... 39表2.12：基于Mastrandrea等，2011。............................................................................ 40 Table 2.13: Criteria that can be used inform allocation of confidence.基于Berrang-Ford等。（2021）。......................................................................... 41 Table 2.14: Likelihood scale from Mastrandrea et al.2011。.............................. 42 Table 2.15: The logic for describing risks.提供的示例是指示性的。基于NZ CCRA（环境部，2020年）。...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................基于NZ CCRA（环境部，2020年）。......................................................... 48 Table 3.1: Method engagement plan ................................................................ 56 Table 3.2: Awareness building stakeholder engagement plan .......................... 58 Table 3.3: Identification and prioritisation of climate risks and opportunities stakeholder engagement plan .................................................................... 59
阅读未来 - CNRS
早在 1972 年，1980 年诺贝尔生理学或医学奖获得者、免疫遗传学家 Jean Dausset 就预见到了预测医学的光明前景，希望它能够通过专注于个性化的病理预防来“改变 21 世纪医疗保健的性质”。鉴于当今基因研究和高通量测序的技术进步，这些进步催生了医疗应用，甚至直接针对消费者的商业产品，本期的特别报道具有及时的意义。它对个体重大风险预测（仅适用于罕见的单基因疾病，如亨廷顿氏病）和常见疾病的统计风险识别进行了重要区分。后者在个案中价值有限。至于对亨廷顿氏病或遗传性乳腺癌等晚发性疾病的症状前检测，国际共识认为，应允许高风险人群根据家族史决定是否接受检测。全基因组测序的发展增加了意外发现的可能性，我们必须继续满足那些不愿意知道的人的愿望。然而，这项权利也必须与“知情权”相平衡。在这一点上，法国法律在处理个人获取自身基因组的能力时似乎仍然过于严格和家长式——授予这种访问权限对个人的危险被高估了。潜在的焦虑似乎并没有影响许多公开基因检测服务的客户。至于基因歧视的威胁，与现有的基于社会阶层、来自“坏”社区或不符合传统审美标准的歧视相比，这只是沧海一粟。最后，讨论必须允许患者协会更多地参与，而患者协会通常不出现在有关该主题的文章中，也不允许机构（伦理委员会等）参与。发布官方建议。
风险管理计划
1.1 背景 风险的特征是项目发生事件的概率或可能性以及事件发生时的后果、影响或严重程度的组合。风险管理 (RM) 是一个持续、迭代和主动的过程，用于管理风险并实现任务成功。该过程涉及识别、分析、规划、跟踪、控制、记录和有效传达风险。风险管理始于端到端系统架构定义阶段，并持续到运营和处置阶段，处理和跟踪现有残余风险和新风险。本文件为 NOAA 国家环境卫星、数据和信息服务 (NESDIS)、GOES-R 计划和 NASA 戈达德太空飞行中心 (GSFC) GOES-R 系列计划/项目办公室制定了风险管理计划。GOES-R 系列计划/项目利用风险管理作为决策工具来确保安全并确保计划成功。决策基于有序的风险管理工作，包括在整个计划生命周期内识别、评估、缓解和处置风险。应用 RM 流程还可确保在整个计划中维护风险沟通和文档。（CCR 1204）（CCR 1796）GOES-R 系列系统计划主管 (SPD) 正在采取积极主动的方式来管理风险。在初始规划阶段，风险识别已启动并贯穿整个 GOES-R 系列计划生命周期，目标是减少需要变通方法、应急或后备计划和额外资金的意外事件。随着计划进一步定义和实施风险管理流程，预计随着时间的推移将需要进行更改和改进。该计划已为 GOES-R 系列计划的所有任务阶段制定，包括端到端系统架构研究、计划定义和风险降低 (PDRR)、采购和运营 (A&O) 以及处置。随着任务的发展，可能需要对计划进行未来迭代。
跨机构性别暴力指南参考小组战略：2021-2024年 2021年4月批准 总体愿景声明：跨机构性别暴力指南参考小组
跨机构性别暴力指南参考小组战略：2021-2024 2021 年 4 月批准 总体愿景声明：跨机构性别暴力指南参考小组 (RG) 设想一个所有人道主义项目对妇女和女童都是安全的、并对她们负责的世界。为了实现这一愿景，参考小组旨在确保：a) 跨机构、部门和集群的人道主义项目和政策始终包括性别暴力风险识别和缓解；b) 通过这一过程产生的学习和证据得到战略性记录和分享，以加强人道主义响应。本着“不伤害”和“保护中心”的理念，必须确保所有人道主义机构和响应集群/部门承担起减轻性别暴力风险的责任。因此，参考小组旨在促进和支持机构、集群和部门本身将性别暴力风险缓解制度化。战略目的 本战略旨在阐明跨机构 GBV 指南参考小组 (RG) 在 2021-2024 年 1 期间的集体优先事项。作为补充文件，所附的 RG 职权范围概述了 RG 成员资格、参与和一般治理的总体流程。 GBV 风险缓解 GBV 风险缓解涵盖了所有响应集群/部门的人道主义行为者开展的一系列活动，旨在识别 GBV 风险（包括服务障碍），然后采取具体行动降低这些风险。机构间常设委员会已明确表示，GBV 风险缓解是所有从事人道主义响应行为者的责任。正如机构间 GBV 最低标准（标准 9）所强调的那样，风险缓解干预措施不同于 GBV 专门规划，但对其进行了补充。
o r i g i n a l r e s a r c h研究药物诱导的甲状腺功能障碍的不良事件与非选择性RET多激酶抑制作用相关
目的：本研究旨在通过使用美国FDA不良事件报告系统（FAERS）的数据进行药物守护性分析来研究非选择性RET激酶抑制剂与甲状腺功能障碍（TD）之间的潜在关联。方法：从FAERS数据库中获得非选择性RET MKI的数据，跨越2015年第一季度到2023年第四季度。不成比例分析用于量化与非选择性RET MKI相关的AE信号并识别TD AE。亚组分析和多元逻辑回归用于评估影响TD AES发生的因素。时间发作（TTO）分析和Weibull形状参数（WSP）测试。结果：描述性分析表明，与非选择性RET MKI相关的TD不良事件的趋势越来越大，报告的严重反应很明显。使用ROR，PRR，BCPNN和EBGM算法的不成比例分析始终显示出Sunitinib，Cabozantinib和Lenvatinib与TD不良事件之间的正相关。亚组分析基于年龄，性别和体重强调了对TD的差异敏感性，每个抑制剂都观察到了不同的模式。逻辑回归分析确定了独立影响TD不良事件发生的因素，强调了年龄，性别和体重在患者分层中的重要性。发出的时间分析表明用非选择性RET MKI治疗后TD不良事件的早期表现，随着时间的推移风险降低。结论：我们研究的结果表明使用非选择性RET MKI与TD AE的发生之间存在相关性。这可以为非选择性RET MKI的临床监测和风险识别提供支持。然而，需要进一步的临床研究来证实这项研究的结果。关键字：药物诱导的甲状腺功能障碍，非选择性RET MKIS，药物守流，FDA不良事件报告系统，临床监测
中国空间标准体系
序号 体系编号 名称 标准编号 CNSA-M 航天管理 CNSA-MA 项目管理 1 CNSA-MA000001 航天器研制技术网络编制原则 GB/T 29072-2012 2 CNSA-MA000002 航天器研制进度网络编制原则 GB/T 29073-2012 3 CNSA-MA000003 航天项目管理 4 CNSA-MA000004 航天项目管理术语表 5 CNSA-MA000005 航天项目综合管理 6 CNSA-MA000006 航天项目需求管理 7 CNSA-MA000007 航天项目管理框架复杂指南 8 CNSA-MA000008 航天项目管理评估要求 9 CNSA-MA000009 航天项目综合后勤保障 10 CNSA-MA000010 航天项目经验教训要求 11 CNSA-MA000011航天产品项目分解结构 12 CNSA-MA000012 航天产品项目工作分解结构 13 CNSA-MA000013 航天项目进度管理 14 CNSA-MA000014 航天项目管理计划的制定要求 15 CNSA-MA000015 航天项目评审组织与管理 16 CNSA-MA000016 航天项目技术成熟度（TRL）定义与评估标准 17 CNSA-MA000017 航天项目技术成熟度（TRL）评估程序与要求 18 CNSA-MA000018 航天项目组织与人力资源管理 19 CNSA-MA000019 航天产品配置管理 QJ 3118-1999 20 CNSA-MA000020 航天产品标识与追溯要求 21 CNSA-MA000021 航天项目成本管理 22 CNSA-MA000022航天工程通信与信息管理 23 CNSA-MA000023 航天工程风险管理 24 CNSA-MA000024 航天工程风险识别要求与方法 25 CNSA-MA000025 航天工程风险分析与评估要求与方法 26 CNSA-MA000026 航天器概率风险评估程序 GB/T 29075-2012 27 CNSA-MA000027 航天工程采购管理 28 CNSA-MA000028 航天工程承包商管理要求 29 CNSA-MA000029 航天工程分包产品供应商质量保证能力评价准则 30 CNSA-MA000030 国际商事项目客户关系管理（CRM）要求 31 CNSA-MA000031 国际商事项目管理要求 32 CNSA-MA000032 国际商事项目合同管理要求
人工智能（AI）在战略营销决策中的应用-...
简介 本文重点关注营销实践的演变，特别是人工智能 (AI) 在战略营销决策中的可能应用。我们使用埃森哲对人工智能的定义，即使用多种技术使计算机能够感知、理解、行动和学习，包括机器学习、自然语言处理、知识表示、计算智能等技术 (Awalegaonkar 等人，2019)。稍后将讨论此报告。在营销和其他学科中，决策中人与计算机之间的界限正在发生变化。如今，人工智能越来越多地应用于运营营销，例如风险识别、联络中心响应管理，以及营销，包括客户分析和定位、设计和选择与目标客户相匹配的广告文案、定价以最大化个人客户的收益（Marinchak 等人，2018 年）。明天，我们预计人工智能将被用于战略决策（例如使用哪种商业模式、遵循哪些策略、针对哪些市场、营销哪些产品、使用哪些沟通和分销渠道、遵循哪些定价和竞争定位策略等）。然而，人工智能在营销策略中的应用在公共领域并没有得到太多讨论。我们与业界的联系表明，一些公司在这一领域取得了很大进展，但这些项目被保密，并被视为竞争优势的来源。需要强调的是，重点不是主要放在战略决策中取代人类决策，而是使用人工智能创建更高质量的决策机制，为营销人员提供更快、更完整、更完善的选择，并创建相关的理论框架。正如 Kiron 和 Schrage (2019) 指出的那样，目前关于人工智能和战略的许多文章都集中在基于扩大人工智能在组织中的使用（通常是在运营领域）的战略上。然而，随着研究人员开始关注如何使用人工智能开发新的商业模式——商业和/或营销规划的可能结果（例如Lee 等人，2019 年； Valter 等人，2019 年），这可能会导致 Kiron 和 Schrage (2019) 关注的延伸，即使用人工智能确定战略。一个相关领域是使用人工智能实现数字化转型的文献（例如Brock 和 Wagenheim，2019），尽管这篇文章也关注的是战略中的人工智能。然而，本文的重点是人工智能在营销战略中的应用。
人工智能自杀预测工具：医疗领导者的道德考量
引言 自杀占全球死亡人数的 1.5%，每年有超过 800,000 人死于自杀。1 2 超过 80% 的自杀发生在低收入和中等收入国家。虽然正在开展大量工作来减少自杀的影响，但仍有许多工作要做。在许多情况下，有自杀风险的人由于担心被污名化和强制医疗而不愿与医生或社区接触；更糟糕的是，患有精神疾病的人（占自杀死亡人数的大多数）可能对自己的精神状态缺乏了解，并且不认为自己有自杀风险。这些问题因医生在就诊时很难识别有自杀风险的人而更加严重。为了减少自杀的影响，人们对使用人工智能 (AI)、数据科学和其他分析技术来改进自杀预测和风险识别的兴趣日益浓厚。随着电子病历 (EMR) 和人们分享情绪状态见解的在线平台 (社交媒体) 的激增，现在研究人员可以获得大量相关健康数据。当与其他数据源链接时，对这些复杂信息集 (俗称“大数据”) 的分析可以一次性提供一个人的生物、社会和心理状态的快照。通过分层数学模型 (AI 算法) 处理大数据，机器可以学会检测使用传统生物统计学形式无法解读的模式。纠正算法错误 (训练) 可以提高 AI 预测模型的准确性。3 因此，AI 完全有能力应对利用大数据预防自杀的挑战。广义上讲，这些分为两类：1. 医学自杀预测工具：研究人员和医生可以使用机器学习等 AI 技术，通过利用来自 EMR、医院记录和其他潜在政府数据源的数据来确定表明自杀风险的信息和行为模式。最典型的是，这些工具将在医院环境或全科医生 (GP) 手术中使用，为医生在确定患者的自杀风险时提供“决策支持”。这些工具的开发正在传统研究环境中进行，并取得了令人鼓舞的成果。i. 示例：通过将机器学习应用于 EHR，Walsh 等人 (2017) 在预测自杀企图是否发生时实现了 80%– 90% 的准确率 (AUC = 0.80 - 0.84)