Exclusion的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

A Christology of Liberation in an Age of Globalization and Exclusion

為了解決Exclusion的問題，作者Rivera, Robert J. 這樣論述：

Robert J. Rivera is Assistant Professor at St. John’s University, USA.

Exclusion進入發燒排行的影片

教練型領導組織承諾的關係:以組織創新活力為中介變項

為了解決Exclusion的問題，作者賴世耕 這樣論述：

教練型領導是通過鼓勵、指導、授權等方式樹立工作目標，最終實現領導者和員工之間相互促進以及共同發展。透過提高組織創新活力，來提高組織承諾，使員工達到對企業有緊密的關係，並且提高創新活力，以利組織面對環境改變越來越快速的問題。本研究之搜取樣本方法使用便利抽樣方式，而研究對象為台灣企業之員工，須在公司滿3個月以上工作經驗，並具有團隊經驗，以網路問卷發放，共回收452份問卷，刪除無效問卷後共409份，有效問卷之回收率為90.48%。在統計數據顯示，假設一為教練型領導對整體組織承諾具有顯著正向影響(β=.712 , p < .001)，故假設一成立。假設二教練型領導對整體組織創新活力具有顯著正向影響(

β=.749 , p < .001)，故假設二的推論成立。假設三組織創新活力對整體組織承諾具有顯著正向影響(β=.846 , p < .001)，假設三的推論成立。假設四組織創新活力中介教練型領導與組織承諾之間在加入組織創新活力的中介變項後，教練型領導對組織承諾的影響力下降(β= .712 , p < .001、β= .183 , p < .001)，故假設四成立。根據上述的假設成立給予實務上的建議，首先，在現今大數據時代的來臨，若組織內部的領導者具有教練型領導風格，可以帶給員工更高的組織承諾；在面對需要快速創新的產業與組織，教練型領導能夠促進組織創新活力，是組織面對創新更有動能；在組織中的組

織創新活力的程度越高，會更吸引組織內部的成員提高歸屬感與承諾；在了解組織創新活力中介於教練型領導與組織承諾之間，可以更能夠了解，組織內部員工對於領導者與組織需要能夠帶來協助與好的溝通才有辦法讓員工有所歸屬。

Medical Humanities and Disability Studies: Beyond Disciplines

為了解決Exclusion的問題，作者Murray, Stuart 這樣論述：

Medical Humanities and Disability Studies are two critical fields at the cutting edge of innovative interdisciplinary work in the Arts and Humanities, but to date there has been no book length study of the (occasionally vexed) relationship between the two. This book addresses that and presents a

series of provocative arguments about how the two disciplines interact, the forms their critical practice take, and what each can learn from the other. Although the two disciplines have emerged from different critical heritages they share many features, from identifying processes of exclusion and ch

ampioning user participation to a commitment to inter- and cross-disciplinary methodologies. But the subjects differ in other ways: medical humanities has evolved from considerations of the place of humanities in the development of medical education, while disability studies has its origins in right

s- and identity-based discourses. While both are part of the ’critical turn’ that has marked new interdisciplinary work in the last 15 years, each has developed through different theoretical contexts and often brings different perspectives to its subject material. Written in an accessible manner and

aimed at a wide audience in both fields and the new humanities more widely, it asserts that both subject areas need to evaluate their recent successes and challenge core assumptions if they are to remain critically relevant in the evolving study of social and cultural experiences of health.

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決Exclusion的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。