面向消防员的基于COVID-19经验的知识资源开发:伊利诺伊州消防服务研究所图书馆案例研究

[目的/意义]伊利诺伊州消防服务研究所(IFSI)图书馆是伊利诺伊州唯一的消防服务图书馆,也是美国为数不多的此类图书馆之一。基于多年与消防员合作和过去的研究经验,IFSI图书馆确定经验知识是消防员在教学、培训和研究中最需要的知识。在与消防员工作相关的主题上开发并免费提供基于经验的知识资源至关重要;而最近的COVID-19大流行就是这样一个主题。本研究的目的是为消防员开发基于经验的COVID-19知识资源,帮助他们从这场大流行中学习,并将这些经验应用于未来的紧急情况,以确保他们自身和社区的安全。[方法/过程]本研究采用案例研究方法,探讨了如何为与COVID-19相关的消防员创建基于经验的知识资源。在研究过程中,开发了四种新的基于经验的知识资源:1)IFLODD数字图像收藏数据库和COVID-19 LODD;2)反思:消防员COVID-19响应的口述历史;3)IFSI COVID-19档案和IDEALS;4)伊利诺伊州选定消防部门的COVID-19响应实景图像和伊利诺伊州数字档案。通过多年来与伊利诺伊州消防服务部门建立的信任和尊重的良好关系以及其在州级消防学院内的位置,IFSI图书馆与伊利诺伊州消防服务部门建立了密切联系。这些资源以图片、文件、视频、采访和采访记录以及其他相关资料的形式,收集了伊利诺伊州消防服务中各种基于经验的知识。[结果/结论]如果没有伊利诺伊州消防服务学院图书馆在火灾和信息服务方面的领导经验,以及与其他机构建立的伙伴关系提供的传播经验性知识平台,在本案例研究中创建的基于经验的知识资源是不可能实现的。在伊利诺伊州消防服务学院图书馆的领导力及其与合作伙伴关系的支持下,这些新的基于经验的知识资源成为图书馆在紧急情况准备和响应中发挥作用的明证,也为他人创建面向消防员的经验性知识资源树立了榜样。

信息与决策:美国伊利诺伊州立大学的院校研究

院校研究的核心是为高校管理和决策提供有效和可靠的信息依据。本文是一项关于美国伊利诺伊州立大学(ISU)院校研究的案例研究。ISU的实践表明,美国大学在很大程度上遵循的是数据驱动决策模型,信息是决策的依据。本文认为,ISU在复杂的内外环境下运用信息决策的基本情况对我国的院校研究有重要的启示。

激进的庄子与传统的庄子

庄子可以被区分为传统的庄子、激进的庄子和文化的庄子。对于激进的庄子来说,“天”只是一个替代性的空白填充词,代表了真正无动因的自发性,而作为存在内在因素的视角、身份和价值的无穷无尽的转换,是对世界的一种新的开放,此即激进的庄子所说的“道”本身。对于激进的庄子来说,死亡也是根据这种彻底的不可知论,以及伴随着的对于转化的开放性来处理的。从三十三篇选集的整体上看,作为传统的基础主义者的庄子占据了文本的大部分。而把《庄子》作为一个完整的三十三篇文本来阅读,作为一个作者——庄周——的作品,是中国两千年王朝历史中占主导地位的解释方式。

基于报童模型的供应链网络均衡决策研究

在不确定性需求下构建了基于报童模型的两层供应链网络,供应链网络是由原料供应商、产品生产商和需求市场构成。针对不确定性需求引入报童模型到供应链网络均衡模型中,用于供应链网络中厂商的产量和价格决策。模型构建了基于报童模型的变分不等式来表达供应链网络在不确定性需求下的均衡条件。最后,通过数值案例给出了需求均匀分布下,方差对于产品价格、原料供应商产品流量的影响分析。

失能老人照护与支持需求质性研究的系统评价

背景老龄化背景下,失能老人照护需求不容忽视。全面了解失能老人照护与支持需求可为政府决策部门合理制定照护方案提供参考依据。目的系统评价失能老人照护与支持需求相关的质性研究。方法于2022-12-03—2023-02-26系统检索Web of Science、PubMed、Embase、Cochrane Library、中国知网、万方数据知识服务平台、中国生物医学文献服务系统从建库至2023-02-26相关的质性研究。采用澳大利亚JBI循证卫生保健中心质性研究质量评价标准进行文献质量评价,通过汇集性整合方法对原始质性研究结果进行归纳整合。结果本研究共纳入33篇质性研究,提炼出7个主题,共18个类别:日常生活相关需求(基础性日常生活活动、家务活动、照护特征),功能独立性需求(身体功能独立、自主决策独立),卫生保健相关需求(卫生保健服务内容、卫生保健服务体验、卫生保健服务需求表达),环境支持需求(客观环境支持、政策支持),正性情绪支持需求(情感慰藉、精神关怀),社会支持需求(社区支持性服务、活动参与、人际链接、信息链接),卫生技术相关需求(照护辅助设备、技术服务)。结论失能老人照护与支持需求复杂且多样。政府需要整合“家庭-社区-机构”资源以应对失能老人“身-心-社-医-环境”需求,从群体角度关注失能老人照护资源的分配公平,给予失能老人更多的社会福利。

基于EKC理论下碳排放与经济增长的二者关系研究——浙江省与安徽省的对比分析

碳排放与经济增长二者关系协调对积极稳妥推进碳达峰碳中和具有重大意义。论文以浙江与安徽为对比案例,从环境库兹涅茨曲线理论出发,基于脱钩模型和因素分解法,分析1997—2020年省域碳排放与经济增长的EKC曲线、脱钩态势及驱动因素。研究表明,浙江、安徽两省碳排放与经济增长EKC不符合传统倒“U”型曲线,均经历两次拐点,浙江为“N”型EKC,拐点年约为2007年和2014年,对应人均经济总量为36766元和73388元,安徽省为微弱的倒“N”型EKC曲线,拐点年约为1998年和2013年,对应人均经济总量为4452元和32733元;浙江碳排放脱钩由扩张负脱钩向强脱钩与弱脱钩方向转变,安徽以弱脱钩状态为主;能源结构与强度效应对浙江省的碳排放脱钩促进作用明显,而经济增长与能源结构效应对安徽省碳排放脱钩起负向作用。

谁有资格开运动处方,医生、运动健康博士、健身教练还是ChatGPT?

虽然“运动是良药”已被公共健康和临床医学所接受并付诸实践,谁有资格开运动处方仍是个具有争议的话题。本文从制定和应用运动处方“权威性”的角度对“谁有资格”进行了探索,认为虽然运动健康领域学者对运动处方的制定和发展作出了更多贡献,但目前运动和医务专业人士都不具备单独开具运动处方的能力,运动与医学跨学科融合的专业团队是开出科学、有效和个性化运动处方的必须条件,但目前不论在人才培养上还是专业组织架构上都存在巨大挑战。以ChatGPT为代表的新一代人工智能为应对挑战开辟了新方法和新路径,并已显示出了强大的生命力。可以预期,以人工智能为中心,以跨学科、个性化、疾病专业化、技术(可穿戴设备)和行为为理论基础,整合生活方式的新型运动处方体系即将到来。

关系转向:21世纪及之后的技术-伦理

伦理学属性判断路径倾向于通过内在属性来赋予某个对象以道德地位,并进行伦理判断,这种前提假设往往面临诸多哲学难题。当代社会中科学技术的迅猛发展,特别是人工智能和机器人的出现要求伦理学从关注个体内在属性转移到对外在社会环境和关系的思考,通过强调关系性的动态伦理来理解道德地位和道德判断等问题。通过建构一种强调关系性、现象学、多样性和情境化的元伦理理论,无疑可以规避伦理学内在属性判断路径中的许多问题,从而帮助我们更好地应对21世纪独特的机遇和挑战。

基于改进熵值法的制造业供应链绿色度评价

本文针对现制造业供应链绿色度评价现有评价方法中存在的评价结果与实际相差较大的问题,引入改进熵值法,对制造业供应链绿色度评价方法进行设计和研究。从多方面综合考虑,选择制造业供应链绿色度评价指标,建立评价体系。基于改进熵值法构建评价模型。对标度映射,完成绿色度等级划分与绿色度评价。对比试验证明,本文评价方法所得评价结果更接近实际,可为制造业未来发展提供可靠依据。

数字产业空间集聚影响因素探析

以数据要素为关键生产力的数字经济正成为破除区域发展不平衡与不充分的新兴产业,探究数字产业空间分布规律对于推动区域协调发展具有重要价值。以我国289个城市数字产业为样本,以数字产业发展的创新需求为切入点,探究影响数字产业集聚的重要因素,结果表明,城市间创新互动水平、城市科技资本投入和科技成果储量对数字产业集聚具有显著正向影响;在数字产品服务、数字技术应用、数字要素驱动等数字经济细分产业中,各因素发挥的作用具有显著差异;以城市群为尺度的样本显著性水平较经济板块尺度有明显提升,城市群正成为数字产业集聚的重要空间载体。基于此,从打造开放型创新生态、引入社会资本、提升科技成果转化效率以及引导城市间数字经济差异化发展等维度提出促进数字经济发展的对策建议。

论郭象哲学及其贡献——陈美安《自由的脆弱:论郭象新道家哲学中的“自得”》序

郭象大概可以说是人类历史上最重要的,然而也是最不为人所知的哲学家之一,他的著作为东亚思想的整个发展方向找到了一个关键性的转折点,可以称之为反基础主义者之内在的、否定化的神秘主义转向。郭象的介入消除了《庄子》的歧义,使其转向更激进的方向。普罗提诺在西方思想史上所扮演的角色,与郭象在东亚所扮演的角色并无二致。自然的无情前行是郭象的伟大贡献,在随后的儒家、道家和东亚佛教思想发展中得到极为深刻的回响。正是这种对自然的不妥协和无情的挖掘,打开了一条通往虚无主义之自我克服的道路。

政策工具组合、居民消费率与宏观杠杆率——一个包含土地财政框架的NK-DSGE模型

通过构建一个包含土地市场的四部门动态随机一般均衡模型,研究了土地财政背景下,土地供给政策、财政政策与货币政策及其组合对居民消费率、宏观杠杆率与总产出的作用机制。研究结果表明:短期视角下,使用减少土地供给的政策与宽松性利率政策的组合,可以熨平经济波动;中期视角下,使用减少土地供给的政策与稳健性财政政策的组合,可以实现提振居民消费率、降低宏观杠杆率以及促进经济增长三大政策目标;土地供给政策、财政政策而非货币政策是影响经济波动的主要因素。上述分析为认识土地财政模式的运行逻辑,并在此基础上设计、完善宏观政策组合调控提供了新的思路。

光系统Ⅱ光驱动CO_(2)同化的光合作用

光合作用作为地球上最重要的化学反应,是一切生命活动赖以生存的基础.光合作用分为光反应和暗反应两个阶段.通常认为,光反应阶段产生O2,暗反应阶段CO_(2)被还原(也称“CO_(2)同化”).尽管这一观点已被公众所熟知,但也存在诸多疑点,一些科学家(包括1931年的诺贝尔生理学或医学奖得主OttoWarburg)认为,CO_(2)也可能在光反应阶段作为反应底物参与了产氧并被还原.然而,该观点至今没有在实验上获得充足的证据支持.那么,在光反应阶段是否能够进行CO_(2)同化?如果能够发生,产物和机理是什么?毫无疑问,这些科学问题具有十分重要的研究价值,对这些问题的探索能帮助我们更加充分认识光合作用机制.然而,自上世纪十年代以来,相关研究已陷入停滞状态.为了解开光合作用领域的这个重要科学谜团,即在光合作用中CO_(2)是否能通过光反应被还原,本文选取三类不同层次的光合作用体系(小球藻、叶绿体、PSII中心复合体)为研究对象,结合原位质谱、气相色谱和同位素标记等手段,设计了一系列实验,排除了呼吸作用和其它因素干扰,实验发现在光反应阶段PSII中心复合体不但产生O2,还能产生C1化合物CH_(3)OH.^(13)CO_(2)和C^(18)O2标记实验结果表明,CH_(3)OH来源于CO_(2)光还原,排除了CH_(3)OH来自于光呼吸或细胞壁果胶脱甲基分解的可能.说明光合作用光反应阶段能够进行CO_(2)还原,反应场所是PSII中心复合体,这与CO_(2)的同化只能发生在暗反应阶段的传统观点相矛盾.因此,除了非光依赖性CO_(2)同化这一已知路径外,还有一条未知的光驱动CO_(2)同化路径.进一步推测,这种CO_(2)光还原路径可能与暗反应下的CO_(2)同化同时进行.目前,对这种光驱动下CO_(2)同化机制仍需进一步深入研究.综上,本文丰富了人们对光合作用机理以及CO_(2)同化路径的认知,并为长期以来存在争议的CH_(3)OH来源问题提供了新解释.

数字基础设施建设对农业产业链供应链现代化的影响

在加快推进中国式现代化的时代背景下,数字基础设施建设已成为推进农业产业链供应链现代化的有力抓手。基于2010—2021年我国30个省份的面板数据,利用熵值法测算农业产业链供应链现代化综合指数,运用空间面板模型验证数字基础设施建设对农业产业链供应链现代化的影响。研究发现,数字基础设施建设能够推动农业产业链供应链现代化,且经过系列稳健性检验及内生性处理后,该结论依然成立。空间效应检验结果显示,数字基础设施建设对邻近区域农业产业链供应链现代化具有正向空间溢出效应。异质性检验结果显示,从区域看,数字基础设施建设对东部地区农业产业链供应链现代化的促进作用更显著;从市场化水平看,相较于低水平市场化地区,数字基础设施建设对高水平市场化地区农业产业链供应链现代化的正向影响更显著;从农业产区看,数字基础设施建设对农业产业链供应链现代化的促进作用在粮食主产区更明显。中介效应检验结果显示,数字基础设施建设能够促进农村三产融合、技术创新,间接推动农业产业链供应链现代化。我国应积极推进数字基础设施建设,为实现农业产业链供应链现代化聚力赋能;推动农村三产深度融合,为实现农业产业链供应链现代化注入新动力;提高技术创新效能,为实现农业产业链供应链现代化提供不竭动能。

人工智能驱动化学品创新设计的实践与展望

改进化学品研发模式,缩短化学品从发现到应用的时间是化工行业中所有科学研究者和产业人员的最终目标。本文提出:化学品设计是一个涉及多组分、多尺度和多物理场的复杂过程,现有的实验研究模式难以深入高效地揭示相关的物理化学机制;因此,需要借助多尺度计算机模拟技术,从微观分子层面的化学结构出发,耦合多种模拟方法来预测宏观产品的性能;同时,随着计算机算力的提升,将基于物化机制的多尺度计算机模拟方法与数据驱动的人工智能相结合的研发模式,具有广阔的应用前景,例如基于高精度多尺度模拟数据训练的机器学习模型能够指数级地缩短化学品结构-性质的预测。尽管如此,由于广阔的分子结构空间和复杂的分子作用力关系,新型化学品研发面临着众多独特的挑战。如何借助人工智能提高现有模拟技术的准确性与速度,更好地理解和预测材料的性质和特点,并将人工智能引入材料设计算法,以实现更高效地探索和优化复杂的化工设计参数,使其更适应实际需求,是化学品设计研究的前沿方向。本文从多尺度模拟、材料设计框架和科学计算软件开发三个方面,分析讨论了人工智能驱动化学品创新设计的发展现状,阐述了人工智能技术在实现化学品设计创新途径中所起的重要作用,并对人工智能驱动在化学品设计的研究方向和发展目标进行了展望,以助力实现新型化学品的设计,为我国化工产业发展提供坚实的技术支撑。

基于组合赋权法的区域教育数据治理体系构成要素研究

教育数据治理体系是对教育数据治理活动的基本要素及要素之间的结构和关系的逻辑表达,对核心要素的权重配置是分析的关键。文章基于整体性治理视角,对浙江省和温州市的省、市两级教育数据治理相关政策文本,通过内容分析法进行编码和要素提炼,构建包含治理目标、主体、客体和工具4个维度42个要素的区域教育数据治理体系通用要素框架,通过组合赋权法计算得出区域教育数据治理体系指标权重,系统解释框架中所提出要素的合理性与重要程度,以期为同类型地方教育数据治理体系建设提供参考。

细粒度图像识别任务的多层和区域特征融合模型

细粒度图像识别任务中,在整体相似度极大而局部细节不同的图片中提取具有关注度的区域,并对其中的特征加以学习是至关重要的任务。针对目前研究中存在的人工标注判别区域的成本太高、模型构建中需引入大量额外的网络结构,在训练和推理阶段会引入额外的计算开销等问题,研究优化后提出多层和区域特征融合模型。模型基于注意力机制进行构建,模拟人类观察原理,提升对有价值的局部细节的关注能力,提高在经典数据集上的识别效果。本模型主要分为带有注意力权重的卷积神经网络多层融合和基于区域特征之间依赖性的区域融合两个部分。整体主要以注意力机制为主,注重特征提取时全面考虑图像细节特征和抽象特征以及对于不同区域的组成与各个区域之间的依赖关系,在兼顾整体的情况下同时发挥局部细节的影响力。试验结果表明:在部分经典数据集上具有良好的准确率,Oxford Flowers数据集准确率为95.69%,同时在AID(航拍图像)数据集上具有96.96%的准确率,此前没有任何模型在该数据集上有过相关研究和模型训练。

高温合金中复杂结构相的电子显微学新认识

高温合金由于其成分比较复杂,进而在热处理及服役过程中不可避免地会产生大量的析出相,如碳化物、硼化物、拓扑密堆相等。这些析出相对高温合金的力学性能有重要影响。准确地解析这些析出相的结构与缺陷以及它们与基体间的位向关系、界面特征可以帮助人们更好地理解其从基体中的析出特性,从而控制其析出行为,对高温合金性能产生有益影响。尽管这些复杂结构相在高温合金中普遍存在,但人们对它们的认识仍然停留在前人基于点阵结构的研究结果上。近年来,基于像差校正电子显微术,本课题组对高温合金中的复杂结构相系统地进行了高空间分辨率的结构解析。本文将概述对这些复杂物相的新认识。

甲基化易感基因在子宫内膜异位症发生过程中的作用

子宫内膜异位症(EMT)是一种雌激素依赖性疾病,由于孕激素对雌激素具有拮抗作用,常被用于缓解疼痛和缩小病灶。许多患者会对孕激素的刺激反应产生抵抗,但具体作用机制目前尚未明确,而DNA的甲基化可能与子宫内膜中孕激素的反应有关。目前已从子宫内膜中筛选出许多甲基化易感基因,这些基因在内膜中正常表达对维护子宫生理功能十分重要,其甲基化异常与EMT及不孕症的发生发展密切相关。因此,深入研究甲基化易感基因在EMT中的作用,有助于揭示孕激素抵抗产生的分子基础,为疾病的治疗提供新思路。