[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_ph%C3%A2n%20b%E1%BB%95{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_phân bổ":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":21,"keywords":25,"keywordCount":26,"enrichTopicLink":27,"status":28,"createTime":29,"updateTime":30,"publishTime":31,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":32,"relateTopics":33},"phân bổ","Phân bổ là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","Phân bổ là quá trình chia hoặc gán nguồn lực, giá trị hay thông tin cho các đối tượng trong hệ thống theo tiêu chí cố định để tối ưu hiệu quả sử dụng. Trong các lĩnh vực như kinh tế, toán học và công nghệ, phân bổ đóng vai trò then chốt trong quản lý tài nguyên, thiết kế hệ thống và ra quyết định công bằng. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Định nghĩa phân bổ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nPhân bổ là quá trình phân chia, gán hoặc sắp xếp một nguồn lực, thông tin hoặc giá trị nhất định cho các thực thể hoặc vị trí khác nhau trong một hệ thống. Quá trình này thường dựa trên tiêu chí cố định như mức độ ưu tiên, nhu cầu thực tế, khả năng tiếp nhận, hoặc giới hạn nguồn lực. Phân bổ có thể mang tính chủ động hoặc thụ động, công bằng hoặc ưu tiên, tùy vào mục tiêu hệ thống.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong các lĩnh vực khác nhau, thuật ngữ \"phân bổ\" mang các ý nghĩa đặc thù. Trong kinh tế học, nó liên quan đến cách tài nguyên khan hiếm được chia giữa các ngành hoặc nhóm lợi ích. Trong toán học, nó có thể được hiểu như một hàm ánh xạ giữa các tập hợp. Trong quản trị và kỹ thuật, phân bổ thường đồng nghĩa với việc phân chia nhiệm vụ, dữ liệu hoặc ngân sách. Mặc dù hình thức và công cụ thay đổi theo từng lĩnh vực, bản chất của phân bổ vẫn là tối ưu hóa việc sử dụng một nguồn lực hữu hạn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nBảng dưới đây tổng hợp một số lĩnh vực ứng dụng chính của phân bổ:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Lĩnh vực\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Đối tượng phân bổ\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Tiêu chí phổ biến\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Kinh tế học\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tài nguyên sản xuất\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Hiệu quả, lợi ích cận biên\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Ngân sách công\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Vốn, chi thường xuyên\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Nhu cầu, hiệu suất sử dụng\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Hệ điều hành\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>CPU, RAM\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Thời gian phản hồi, ưu tiên tiến trình\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Khoa học dữ liệu\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Dữ liệu huấn luyện\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Ngẫu nhiên, cân bằng phân lớp\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Phân bổ trong kinh tế học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong kinh tế học vi mô, phân bổ nguồn lực được hiểu là cách xã hội hoặc thị trường quyết định sử dụng các yếu tố sản xuất giới hạn – bao gồm đất đai, lao động, và vốn – nhằm tạo ra sản lượng tối đa hoặc đạt được trạng thái cân bằng. Phân bổ tối ưu đạt được khi không ai có thể cải thiện tình trạng của mình mà không làm tổn hại đến người khác, còn gọi là hiệu quả Pareto.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nHệ thống thị trường sử dụng cơ chế giá để dẫn dắt phân bổ: người tiêu dùng chi trả mức giá mà họ sẵn sàng trả, còn doanh nghiệp sản xuất các mặt hàng có lợi nhuận cao nhất. Trong khi đó, nền kinh tế kế hoạch hóa tập trung lại dựa vào cơ quan điều phối để gán tài nguyên, thường theo mục tiêu chính trị hoặc xã hội. Hiệu quả của phân bổ do đó bị ảnh hưởng bởi cấu trúc thị trường, thông tin bất cân xứng và yếu tố ngoại ứng.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số mô hình phân bổ trong kinh tế học:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hiệu quả Pareto:\u003C\u002Fstrong> Trạng thái không thể cải thiện thêm cho ai mà không làm người khác tệ hơn\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Kaldor-Hicks:\u003C\u002Fstrong> Cải thiện tổng lợi ích ngay cả khi một số cá nhân bị thiệt\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Arrow’s Impossibility Theorem:\u003C\u002Fstrong> Không thể đạt một cơ chế phân bổ xã hội hoàn hảo dựa trên sở thích cá nhân\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân bổ ngân sách và tài chính công\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nPhân bổ trong tài chính công đề cập đến cách các chính phủ quyết định sử dụng ngân sách giới hạn để tài trợ cho các hoạt động hành chính, phát triển và xã hội. Quá trình này thường mang tính chính trị cao và phụ thuộc vào mục tiêu ưu tiên của chính phủ, sức ép từ các nhóm lợi ích và năng lực thực hiện của từng đơn vị nhận vốn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nChu trình phân bổ ngân sách công gồm các bước:\n\u003C\u002Fp>\u003Col>\n  \u003Cli>Thu thập yêu cầu chi từ các đơn vị sử dụng ngân sách\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân tích nhu cầu và đánh giá tính cấp thiết\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Lập dự toán ngân sách và trình cơ quan có thẩm quyền phê duyệt\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân bổ ngân sách theo niên độ\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Theo dõi, kiểm toán, và đánh giá hiệu quả chi tiêu\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Cp>\nMô hình phân bổ ngân sách hiện đại như \"budgeting for results\" (ngân sách theo kết quả đầu ra) đang được áp dụng tại nhiều quốc gia. Theo hướng dẫn của \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.oecd.org\u002Fgovernance\u002Fbudgeting\u002F\" target=\"_blank\">OECD\u003C\u002Fa>, các yếu tố then chốt trong phân bổ ngân sách gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Minh bạch và giải trình trong quy trình\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tập trung vào hiệu suất thay vì chi phí tuyệt đối\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Sử dụng dữ liệu định lượng để ra quyết định\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Phân bổ trong toán học và thống kê\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong toán học, phân bổ được định nghĩa như một hàm ánh xạ từ tập hợp này sang tập hợp khác, theo đó mỗi phần tử hoặc giá trị được gán một đối tượng tương ứng. Ứng dụng phổ biến là phân phối xác suất, gán giá trị ngẫu nhiên cho các biến ngẫu nhiên dựa trên hàm mật độ. Trong tổ hợp, bài toán phân chia tài nguyên rời rạc cũng thuộc phạm vi phân bổ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong thống kê, khái niệm phân bổ nổi bật trong thiết kế thực nghiệm (Design of Experiments – DOE), nơi các đối tượng được phân bổ ngẫu nhiên vào các nhóm điều trị để đảm bảo độ tin cậy thống kê và giảm sai số chọn mẫu. Việc phân bổ đúng nhóm là yếu tố then chốt giúp phân biệt nguyên nhân và kết quả trong nghiên cứu nhân quả.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCông thức tính kỳ vọng và phương sai – hai đại lượng đặc trưng cho phân phối – như sau:\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mu = \\frac{1}{n} \\sum_{i=1}^{n} x_i, \\quad \\sigma^2 = \\frac{1}{n} \\sum_{i=1}^{n}(x_i - \\mu)^2\u003C\u002Fscript>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác dạng phân bổ xác suất thường gặp:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Phân phối đều (Uniform)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân phối nhị thức (Binomial)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân phối chuẩn (Normal)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân phối Poisson\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Phân bổ tài nguyên trong hệ thống máy tính\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong khoa học máy tính, phân bổ tài nguyên là quá trình xác định cách các tài nguyên hạn chế như CPU, bộ nhớ (RAM), dung lượng ổ đĩa, hoặc băng thông mạng được phân chia cho các tiến trình, chương trình hoặc người dùng. Mục tiêu là tối đa hóa hiệu suất hệ thống, đảm bảo tính công bằng và tránh hiện tượng “starvation” – khi một tiến trình bị bỏ đói tài nguyên.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nHệ điều hành sử dụng các thuật toán lập lịch (scheduling algorithms) để thực hiện phân bổ tài nguyên. Một số thuật toán phổ biến:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Round-robin:\u003C\u002Fstrong> Mỗi tiến trình nhận thời gian xử lý luân phiên theo chu kỳ\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Priority scheduling:\u003C\u002Fstrong> Ưu tiên tiến trình có mức độ ưu tiên cao hơn\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Multilevel queue:\u003C\u002Fstrong> Phân chia tiến trình thành các hàng đợi theo nhóm đặc trưng\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong môi trường điện toán đám mây, phân bổ tài nguyên trở nên động và dựa trên nhu cầu theo thời gian thực. Các nhà cung cấp như \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fblog\u002Fproducts\u002Fcompute\u002Fresource-allocation-in-google-cloud\" target=\"_blank\">Google Cloud\u003C\u002Fa> và AWS sử dụng hệ thống điều phối tài nguyên tự động để tối ưu chi phí và đảm bảo hiệu suất ứng dụng. Container orchestration bằng Kubernetes là một ví dụ về hệ thống phân bổ tài nguyên động.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân bổ trong chuỗi cung ứng và logistics\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong logistics và quản lý chuỗi cung ứng, phân bổ là quá trình xác định lượng hàng hóa được chuyển đến các điểm bán, kho trung chuyển hoặc khách hàng cuối cùng. Mục tiêu là tối ưu hóa tồn kho, giảm chi phí vận chuyển và duy trì mức độ dịch vụ khách hàng cao nhất.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nPhân bổ hiệu quả dựa trên các yếu tố:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Dự báo nhu cầu theo mùa vụ hoặc khu vực\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Mức độ tồn kho hiện tại tại từng điểm\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Chi phí vận chuyển và thời gian giao hàng\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Các ràng buộc về điều kiện bảo quản hàng hóa\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) và hệ thống quản lý kho (WMS) thường tích hợp các thuật toán phân bổ thông minh dựa trên dữ liệu lớn và học máy. Theo báo cáo của \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mckinsey.com\u002Findustries\u002Foperations\u002Four-insights\u002Fsmart-supply-chain-allocation\" target=\"_blank\">McKinsey & Company\u003C\u002Fa>, doanh nghiệp có phân bổ chuỗi cung ứng tối ưu có thể giảm 10–20% tổng chi phí logistics và tăng 15% tốc độ phục vụ.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân bổ trong học máy (machine learning)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong học máy, phân bổ xuất hiện dưới nhiều hình thức, bao gồm phân chia dữ liệu, phân bổ tham số, và phân bổ xác suất trong các mô hình thống kê. Một bước quan trọng là phân chia bộ dữ liệu thành các tập: huấn luyện (training), kiểm tra (testing) và xác thực (validation), giúp đánh giá độ khái quát hóa của mô hình.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgoài ra, mô hình như Latent Dirichlet Allocation (LDA) sử dụng phân bổ xác suất để phát hiện chủ đề tiềm ẩn trong văn bản. Mỗi tài liệu được coi là sự pha trộn xác suất của nhiều chủ đề, còn mỗi chủ đề là phân bổ xác suất trên các từ vựng.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMô hình LDA được định nghĩa bởi:\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">P(w | d) = \\sum_{k=1}^{K} P(w | z_k) P(z_k | d)\u003C\u002Fscript>\ntrong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> P(w | z_k) \u003C\u002Fscript> là xác suất từ w xuất hiện trong chủ đề \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> z_k \u003C\u002Fscript>, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> P(z_k | d) \u003C\u002Fscript> là xác suất chủ đề \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> z_k \u003C\u002Fscript> xuất hiện trong tài liệu d.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNghiên cứu gốc về LDA có thể đọc tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpapers.nips.cc\u002Fpaper_files\u002Fpaper\u002F2003\u002Fhash\u002F296472c9c9a97bfa0895f1cda9bafe05-Abstract.html\" target=\"_blank\">NeurIPS 2003\u003C\u002Fa>.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân bổ trong lý thuyết trò chơi và kinh tế học hành vi\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nLý thuyết trò chơi nghiên cứu các tình huống trong đó nhiều tác nhân (agents) tương tác và ra quyết định có ảnh hưởng đến nhau. Phân bổ là vấn đề cốt lõi trong việc chia lợi ích, chi phí hoặc tài nguyên giữa các bên tham gia. Một ví dụ điển hình là bài toán chia bánh (cake-cutting), yêu cầu tìm cách chia một nguồn lực sao cho không ai cảm thấy bị thiệt thòi.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác nguyên tắc phân bổ trong lý thuyết trò chơi:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Envy-freeness:\u003C\u002Fstrong> Không ai muốn phần của người khác\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Proportionality:\u003C\u002Fstrong> Mỗi người nhận ít nhất phần tương ứng với tỉ lệ của mình\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Efficiency:\u003C\u002Fstrong> Không thể tái phân bổ để làm người này tốt hơn mà không làm người khác tệ đi\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nKinh tế học hành vi còn nghiên cứu cảm nhận về tính công bằng trong phân bổ. Con người không chỉ phản ứng theo lợi ích tuyệt đối mà còn nhạy cảm với sự công bằng tương đối. Nghiên cứu từ \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41562-020-0855-9\" target=\"_blank\">Nature Human Behaviour\u003C\u002Fa> cho thấy ngay cả trong tình huống không có hậu quả vật chất, cá nhân vẫn phản đối các phân bổ mà họ cho là bất công.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân bổ trong y tế và tình huống khẩn cấp\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong y tế và các tình huống khẩn cấp như đại dịch, thiên tai hoặc khủng hoảng nhân đạo, phân bổ là quá trình sống còn nhằm quyết định ai được tiếp cận với tài nguyên giới hạn như thuốc, giường ICU, nhân lực y tế, vaccine hoặc máy thở. Phân bổ đúng lúc, đúng nơi, đúng người là yếu tố quyết định đến hiệu quả kiểm soát dịch bệnh và cứu sống người bệnh.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác nguyên tắc phân bổ trong y tế công cộng:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Tối đa hóa lợi ích tổng thể (maximize total benefit)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ưu tiên người có nguy cơ tử vong cao\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân bổ công bằng giữa các vùng và nhóm dân cư\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Minh bạch và dựa trên bằng chứng khoa học\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã ban hành tài liệu \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.who.int\u002Fpublications\u002Fi\u002Fitem\u002Fwho-sage-roadmap-for-prioritizing-uses-of-covid-19-vaccines\" target=\"_blank\">SAGE Roadmap\u003C\u002Fa> hướng dẫn phân bổ vaccine COVID-19 dựa trên bối cảnh thực tế, mức độ lây lan, nhóm nguy cơ và khả năng tiếp cận. Trong đó, ưu tiên được dành cho nhân viên y tế, người cao tuổi, và người có bệnh nền.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Col>\n  \u003Cli>Google Cloud. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fblog\u002Fproducts\u002Fcompute\u002Fresource-allocation-in-google-cloud\" target=\"_blank\">Resource Allocation in Google Cloud\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>McKinsey & Company. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mckinsey.com\u002Findustries\u002Foperations\u002Four-insights\u002Fsmart-supply-chain-allocation\" target=\"_blank\">Smart Supply Chain Allocation\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Blei, D.M., Ng, A.Y., Jordan, M.I. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpapers.nips.cc\u002Fpaper_files\u002Fpaper\u002F2003\u002Fhash\u002F296472c9c9a97bfa0895f1cda9bafe05-Abstract.html\" target=\"_blank\">Latent Dirichlet Allocation\u003C\u002Fa>. NeurIPS 2003.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nature Human Behaviour. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41562-020-0855-9\" target=\"_blank\">Fairness in Allocation Decisions\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>World Health Organization (WHO). \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.who.int\u002Fpublications\u002Fi\u002Fitem\u002Fwho-sage-roadmap-for-prioritizing-uses-of-covid-19-vaccines\" target=\"_blank\">SAGE Roadmap for COVID-19 Vaccine Allocation\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],1,false,"PUBLISHED","2025-10-10T02:43:57.986+00:00","2025-10-21T16:04:46.293+00:00","2025-10-21T16:04:46.281+00:00",140,[34,37,47,52,62,72,77,87,92,97],{"id":35,"title":36,"term":35,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng","Thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng là gì? Các nghiên cứu ",{"id":38,"title":39,"term":38,"englishTitle":40,"definition":41,"discipline":42,"disciplineCode":43,"disciplineLabel":44,"disciplineColor":45,"disciplineIcon":46},"mật độ dân số","Mật độ dân số là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Population density","Mật độ dân số là chỉ số định lượng nhân khẩu học phản ánh số lượng cá thể hoặc dân cư sinh sống trung bình trên một đơn vị diện tích đất đai (người\u002Fkm²), biểu thị sự tập trung không gian của con người.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":48,"title":49,"term":48,"englishTitle":50,"definition":51,"discipline":42,"disciplineCode":43,"disciplineLabel":44,"disciplineColor":45,"disciplineIcon":46},"chi phí sản xuất","Chi phí sản xuất là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Production cost \u002F Cost of production","Chi phí sản xuất là toàn bộ hao phí về tài nguyên vật chất, nhân công và chi phí chung biểu hiện bằng tiền mà doanh nghiệp đầu tư để chế tạo và hoàn thành một khối lượng sản phẩm, dịch vụ xác định.",{"id":53,"title":54,"term":53,"englishTitle":55,"definition":56,"discipline":57,"disciplineCode":58,"disciplineLabel":59,"disciplineColor":60,"disciplineIcon":61},"thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát","Thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát là gì? Tổng quan chi tiết","Randomized controlled trial (RCT)","Thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát là thiết kế nghiên cứu dịch tễ học thực nghiệm lâm sàng tiêu chuẩn vàng, trong đó đối tượng tham gia được phân bổ ngẫu nhiên vào nhóm can thiệp hoặc nhóm chứng để đo lường chính xác hiệu quả và độ an toàn của can thiệp.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":63,"title":64,"term":63,"englishTitle":65,"definition":66,"discipline":67,"disciplineCode":68,"disciplineLabel":69,"disciplineColor":70,"disciplineIcon":71},"thép không gỉ 316l","Thép không gỉ 316L là gì? Đặc tính, cơ lý và ứng dụng","316L stainless steel","Thép không gỉ 316L là hợp kim thép không gỉ thuộc họ austenit chứa hàm lượng carbon cực thấp kết hợp với các nguyên tố hợp kim chính gồm crom, niken và molypden nhằm mang lại khả năng chống ăn mòn hóa học và ăn mòn cục bộ vượt trội.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":73,"title":74,"term":73,"englishTitle":75,"definition":76,"discipline":42,"disciplineCode":43,"disciplineLabel":44,"disciplineColor":45,"disciplineIcon":46},"lãi suất cho vay","Lãi suất cho vay là gì? Cấu trúc và cơ chế định giá","lending interest rate","Lãi suất cho vay là tỷ lệ phần trăm tính trên số vốn gốc mà bên đi vay phải trả cho bên cho vay trong một khoảng thời gian xác định nhằm bù đắp chi phí huy động vốn, chi phí quản lý vận hành, phần bù rủi ro tín dụng và biên lợi nhuận kỳ vọng của bên cho vay.",{"id":78,"title":79,"term":78,"englishTitle":80,"definition":81,"discipline":82,"disciplineCode":83,"disciplineLabel":84,"disciplineColor":85,"disciplineIcon":86},"dấu vân tay","Dấu vân tay","Fingerprint","Dấu vân tay (Fingerprint - dermatoglyphics) là cấu trúc nếp vân da nổi đặc trưng ở mặt gan của các đầu ngón tay người, được hình thành từ tuần thứ 10 đến 24 của thai kỳ và duy trì tính duy nhất, bất biến suốt đời.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":88,"title":89,"term":88,"englishTitle":90,"definition":91,"discipline":57,"disciplineCode":58,"disciplineLabel":59,"disciplineColor":60,"disciplineIcon":61},"siêu âm nội soi","Siêu âm nội soi","Endoscopic ultrasound","Siêu âm nội soi (Endoscopic ultrasound - EUS) là kỹ thuật chẩn đoán và can thiệp kết hợp đầu dò siêu âm tần số cao ở đầu ống nội soi mềm, cho phép ghi hình trực tiếp và sinh thiết chính xác các lớp thành ống tiêu hóa và các cơ quan kế cận.",{"id":93,"title":94,"term":93,"englishTitle":95,"definition":96,"discipline":57,"disciplineCode":58,"disciplineLabel":59,"disciplineColor":60,"disciplineIcon":61},"bệnh ménière","Bệnh Ménière","Ménière's disease","Bệnh Ménière (Ménière's disease) là bệnh lý mạn tính của tai trong đặc trưng bởi tình trạng ứ dịch nội bạch huyết (endolymphatic hydrops), biểu hiện lâm sàng bằng các cơn chóng mặt xoay tròn kịch phát, nghe kém tiếp nhận biến đổi, ù tai và cảm giác đầy tức tai.",{"id":98,"title":99,"term":98,"englishTitle":100,"definition":101,"discipline":42,"disciplineCode":43,"disciplineLabel":44,"disciplineColor":45,"disciplineIcon":46},"thâm hụt thương mại","Thâm hụt thương mại","Trade deficit","Thâm hụt thương mại (Trade deficit - nhập siêu) là tình trạng cán cân thương mại của một quốc gia bị âm, xảy ra khi tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ nhập khẩu vượt quá tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ xuất khẩu trong một thời kỳ nhất định."]