Hình thái là gì? Các công bố khoa học về Hình thái

Hệ thống máy tính không thể cải thiện hiệu suất tổ chức nếu chúng không được sử dụng. Thật không may, sự kháng cự từ người quản lý và các chuyên gia đối với hệ thống đầu cuối là một vấn đề phổ biến. Để dự đoán, giải thích và tăng cường sự chấp nhận của người dùng, chúng ta cần hiểu rõ hơn tại sao mọi người chấp nhận hoặc từ chối máy tính. Nghiên cứu này giải quyết khả năng dự đoán sự chấp nhận máy tính của mọi người từ một thước đo ý định của họ, và khả năng giải thích ý định của họ dựa trên thái độ, quy chuẩn chủ quan, giá trị sử dụng cảm nhận, sự dễ dàng sử dụng cảm nhận và các biến liên quan. Trong một nghiên cứu dài hạn trên 107 người dùng, ý định sử dụng một hệ thống cụ thể, được đo lường sau một giờ giới thiệu về hệ thống, có tương quan 0.35 với việc sử dụng hệ thống 14 tuần sau đó. Tương quan giữa ý định và việc sử dụng là 0.63 vào cuối thời gian này. Giá trị sử dụng cảm nhận ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định của mọi người, giải thích hơn một nửa sự biến thiên trong ý định vào cuối 14 tuần. Sự dễ dàng sử dụng cảm nhận cũng có tác động nhỏ nhưng có ý nghĩa đến ý định, mặc dù hiệu ứng này giảm dần theo thời gian. Thái độ chỉ một phần nào đó trung gian hóa những ảnh hưởng của những niềm tin này đối với ý định. Quy chuẩn chủ quan không có tác động đến ý định. Những kết quả này gợi ý khả năng về những mô hình đơn giản nhưng mạnh mẽ của các yếu tố quyết định sự chấp nhận của người dùng, có giá trị thực tiễn trong việc đánh giá các hệ thống và hướng dẫn các can thiệp của quản lý nhằm giảm thiểu vấn đề công nghệ máy tính không được sử dụng hết.

VESTA là một hệ thống trực quan hóa ba chiều dành cho nghiên cứu tinh thể học và tính toán trạng thái điện tử. Nó đã được nâng cấp lên phiên bản mới nhất, VESTA 3, với các tính năng mới bao gồm vẽ hình thái bên ngoài của các tinh thể; chồng chéo nhiều mô hình cấu trúc, dữ liệu thể tích và mặt tinh thể; tính toán mật độ điện tử và hạt nhân từ các tham số cấu trúc; tính toán hàm Patterson từ các tham số cấu trúc hoặc dữ liệu thể tích; tích hợp mật độ điện tử và hạt nhân bằng phân tách Voronoi; trực quan hóa bề mặt đều với nhiều mức độ khác nhau; xác định mặt phẳng tối ưu cho các nguyên tử được chọn; một thuật toán tìm kiếm liên kết mở rộng để cho phép các tìm kiếm tinh vi hơn trong các phân tử phức tạp và cấu trúc giống như lồng; thao tác hoàn tác và làm lại trong giao diện người dùng đồ họa; và cải tiến đáng kể hiệu suất trong việc hiển thị bề mặt đều và tính toán các lát cắt.

Việc sử dụng cả mô hình hỗn hợp tuyến tính và mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát (LMMs và GLMMs) đã trở nên phổ biến không chỉ trong khoa học xã hội và y khoa mà còn trong khoa học sinh học, đặc biệt trong lĩnh vực sinh thái học và tiến hóa. Các tiêu chí thông tin, chẳng hạn như Tiêu chí Thông tin Akaike (AIC), thường được trình bày như các công cụ so sánh mô hình cho các mô hình hỗn hợp.

Người ta cho rằng, vấn đề về hình thái và quy mô là vấn đề trung tâm trong sinh thái học, kết hợp sinh học quần thể và khoa học hệ sinh thái, đồng thời kết nối sinh thái học cơ bản và ứng dụng. Những thách thức ứng dụng, chẳng hạn như dự đoán nguyên nhân và hậu quả sinh thái của biến đổi khí hậu toàn cầu, đòi hỏi sự giao thoa của các hiện tượng diễn ra trên những quy mô không gian, thời gian và tổ chức sinh thái rất khác nhau. Hơn nữa, không có một quy mô tự nhiên duy nhất mà ở đó các hiện tượng sinh thái cần được nghiên cứu; các hệ thống thường cho thấy sự biến đổi đặc trưng trên một loạt các quy mô không gian, thời gian và tổ chức. Người quan sát áp đặt một sự thiên lệch nhận thức, một bộ lọc thông qua đó hệ thống được nhìn nhận. Điều này có ý nghĩa tiến hóa cơ bản, vì mỗi sinh vật là một “người quan sát” của môi trường, và các thích nghi trong lịch sử sống như phân tán và trạng thái ngủ đông làm biến đổi các quy mô nhận thức của loài và sự biến đổi được quan sát. Nó cũng có ý nghĩa cơ bản cho chính nghiên cứu của chúng tôi về các hệ sinh thái, vì các hình thái độc đáo cho bất kỳ phạm vi nào sẽ có nguyên nhân và hậu quả sinh học độc đáo. Chìa khóa để dự đoán và hiểu biết nằm ở việc làm rõ các cơ chế tiềm ẩn dưới các hình thái được quan sát. Thông thường, các cơ chế này hoạt động ở các quy mô khác với các quy mô mà các hình thái được quan sát; trong một số trường hợp, các hình thái phải được hiểu là phát sinh từ hành vi tập thể của một tập hợp lớn các đơn vị quy mô nhỏ hơn. Trong các trường hợp khác, hình thái bị áp đặt bởi các ràng buộc quy mô lớn hơn. Việc nghiên cứu những hiện tượng như vậy yêu cầu nghiên cứu cách mà hình thái và sự biến đổi thay đổi theo quy mô mô tả, và phát triển các quy luật để đơn giản hóa, tổng hợp và quy mô hóa. Các ví dụ được đưa ra từ tài liệu về sinh thái biển và sinh thái trên cạn.

Các đánh giá số về chất lượng không khí toàn cầu và những thay đổi tiềm ẩn trong các thành phần hóa học khí quyển yêu cầu các ước tính về dòng phát thải bề mặt của nhiều loài khí vi lượng khác nhau. Chúng tôi đã phát triển một mô hình toàn cầu để ước tính phát thải hợp chất hữu cơ bay hơi từ các nguồn tự nhiên (NVOC). Methane không được xem xét ở đây và đã được xem xét chi tiết ở những nghiên cứu khác. Mô hình có lưới không gian được phân giải cao (0,5°×0,5° vĩ độ/kinh độ) và tạo ra các ước tính phát thải trung bình theo giờ. Các loài hóa học được phân nhóm thành bốn loại: isoprene, monoterpen, các VOC phản ứng khác (ORVOC), và các VOC khác (OVOC). Phát thải NVOC từ đại dương được ước tính dựa trên các biến số vật lý địa chất từ mô hình lưu thông tổng quát và dữ liệu vệ tinh nhận diện màu nước biển. Phát thải từ lá cây được ước tính từ các yếu tố sinh khối và phát thải cụ thể của hệ sinh thái cùng với các thuật toán mô tả sự phụ thuộc vào ánh sáng và nhiệt độ của phát thải NVOC. Các ước tính về độ dày tán lá dựa trên các biến số khí hậu và dữ liệu vệ tinh. Các biến động theo thời gian trong mô hình được điều khiển bởi các ước tính hàng tháng về sinh khối và nhiệt độ cùng với các ước tính ánh sáng theo giờ. Dòng VOC toàn cầu hàng năm được ước tính là 1150 Tg C, trong đó 44% là isoprene, 11% là monoterpen, 22,5% là các VOC phản ứng khác và 22,5% là các VOC khác. Có nhiều độ không chắc chắn lớn đối với mỗi ước tính này, đặc biệt là đối với các hợp chất không phải isoprene và monoterpen. Các khu rừng nhiệt đới (rừng mưa, rừng theo mùa, rừng rụng lá vào mùa khô, và savanna) đóng góp khoảng một nửa tổng phát thải VOC tự nhiên toàn cầu. Các vùng đất canh tác, các vùng cây bụi và các rừng khác đóng góp từ 10-20% mỗi loại. Phát thải isoprene được tính toán cho các vùng ôn đới cao hơn gấp 5 lần so với các ước tính trước đây.

Trong thập kỷ qua, một kho thông tin lớn về phát thải từ các loại đốt sinh khối khác nhau đã được tích lũy, phần lớn là kết quả từ các hoạt động nghiên cứu của Chương trình Địa cầu Sinh học Quốc tế/ Hóa học Khí quyển Toàn cầu Quốc tế. Tuy nhiên, thông tin này chưa sẵn có một cách dễ dàng đối với cộng đồng hóa học khí quyển vì nó bị phân tán trên một số lượng lớn các tài liệu và được báo cáo bằng nhiều đơn vị và hệ thống tham chiếu khác nhau. Chúng tôi đã đánh giá một cách có phê phán những dữ liệu hiện có và tích hợp chúng vào một định dạng nhất quán. Dựa trên phân tích này, chúng tôi trình bày một tập hợp các hệ số phát thải cho một loạt các loại chất phát thải từ các vụ cháy sinh khối. Trong những trường hợp dữ liệu không có sẵn, chúng tôi đã đề xuất các ước lượng dựa trên các kỹ thuật ngoại suy thích hợp. Chúng tôi đã đưa ra các ước lượng toàn cầu về phát thải từ cháy rừng đối với các loại chất quan trọng phát thải từ những kiểu đốt sinh khối khác nhau và so sánh các ước lượng của chúng tôi với kết quả từ các nghiên cứu mô hình hóa ngược.

Tóm tắt. Mô hình phát thải khí và aerosol từ tự nhiên phiên bản 2.1 (MEGAN2.1) là một khung mô hình nhằm ước lượng lưu lượng các hợp chất sinh học giữa các hệ sinh thái đất và khí quyển bằng cách sử dụng các thuật toán cơ học đơn giản để tính đến các quá trình chủ yếu đã biết kiểm soát phát thải sinh học. Nó có sẵn dưới dạng mã offline và cũng đã được kết hợp vào các mô hình hóa bề mặt đất và hóa học khí quyển. MEGAN2.1 là bản cập nhật từ các phiên bản trước đó, bao gồm MEGAN2.0, được mô tả cho phát thải isoprene bởi Guenther và cộng sự (2006) và MEGAN2.02, được mô tả cho phát thải monoterpene và sesquiterpene bởi Sakulyanontvittaya và cộng sự (2008). Isoprene chiếm khoảng một nửa tổng lượng phát thải hợp chất hữu cơ bay hơi sinh học (BVOC) toàn cầu ước tính 1 Pg (1000 Tg hoặc 10^15 g) sử dụng MEGAN2.1. Methanol, ethanol, acetaldehyde, acetone, α-pinene, β-pinene, t-β-ocimene, limonene, ethene, và propene góp phần thêm khoảng 30% vào lượng phát thải ước tính của MEGAN2.1. Thêm vào đó, 20 hợp chất (chủ yếu là terpenoid) liên quan đến ước tính của MEGAN2.1 về 17% tổng phát thải còn lại, với 3% còn lại phân bổ cho hơn 100 hợp chất. Phát thải của 41 monoterpene và 32 sesquiterpene cùng chiếm khoảng 15% và 3%, tương ứng, trong tổng phát thải BVOC toàn cầu được ước tính. Các loại cây nhiệt đới phủ khoảng 18% bề mặt đất toàn cầu và được ước tính chịu trách nhiệm cho khoảng 80% phát thải terpenoid và khoảng 50% phát thải VOC khác. Các loại cây khác phủ khoảng cùng một khu vực nhưng được ước tính chỉ đóng góp khoảng 10% tổng phát thải. Độ lớn của phát thải ước tính với MEGAN2.1 nằm trong khoảng các ước tính được báo cáo bằng các phương pháp khác và phần lớn sự khác biệt giữa các giá trị báo cáo có thể được quy cho độ che phủ đất và các biến điều khiển khí tượng. Phiên bản offline của mã nguồn MEGAN2.1 và các biến điều khiển có sẵn từ

Các loại ung thư phổi trải qua những thay đổi di truyền và mô học động khi phát triển khả năng kháng lại các thuốc ức chế EGFR.

Tốc độ phân hủy trên toàn cầu phụ thuộc vào cả khí hậu và di sản của các đặc điểm chức năng của thực vật dưới dạng chất thải. Để định lượng mức độ mà sự khác biệt chức năng giữa các loài ảnh hưởng đến tỷ lệ phân hủy chất thải của chúng, chúng tôi đã tập hợp dữ liệu về đặc điểm lá và mất khối lượng chất thải cho 818 loài từ 66 thí nghiệm phân hủy trên sáu lục địa. Chúng tôi cho thấy rằng: (i) quy mô của sự khác biệt do loài được thúc đẩy lớn hơn nhiều so với những gì được cho là trước đây và lớn hơn sự khác biệt do khí hậu; (ii) khả năng phân hủy của chất thải từ một loài có sự tương quan nhất quán với chiến lược sinh thái của loài đó trong các hệ sinh thái khác nhau trên toàn cầu, đại diện cho một kết nối mới giữa chiến lược carbon toàn bộ của thực vật và chu trình sinh địa hóa. Kết nối này giữa các chiến lược thực vật và khả năng phân hủy là rất quan trọng cho cả việc hiểu phản hồi giữa thực vật và đất, cũng như cải thiện dự báo về chu trình carbon toàn cầu.

▪ Tóm tắt Phương pháp giai đoạn gần đây đã nổi lên như một phương pháp tính toán mạnh mẽ để mô hình hóa và dự đoán sự phát triển cấu trúc hình thái và vi cấu trúc ở quy mô trung gian trong vật liệu. Nó mô tả một vi cấu trúc bằng cách sử dụng một bộ biến trường được bảo toàn và không được bảo toàn, có tính liên tục qua các vùng giao diện. Sự tiến hóa tạm thời và không gian của các biến trường được điều khiển bởi phương trình khuếch tán phi tuyến Cahn-Hilliard và phương trình thư giãn Allen-Cahn. Với thông tin nhiệt động lực học và động lực học cơ bản làm đầu vào, phương pháp giai đoạn có khả năng dự đoán sự phát triển của các hình thái tùy ý và vi cấu trúc phức tạp mà không cần theo dõi rõ ràng vị trí của các giao diện. Bài báo này đề cập một cách ngắn gọn những tiến bộ gần đây trong việc phát triển các mô hình giai đoạn cho các quá trình vật liệu khác nhau, bao gồm đông đặc, biến đổi pha cấu trúc trạng thái rắn, sự lớn lên và tinh thể hóa hạt, sự phát triển miền trong phim mỏng, hình thành cấu trúc bề mặt, vi cấu trúc dạng biến dạng, sự lan truyền vết rạn nứt và điện di.