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國立政治大學 風險管理與保險學系 林建智所指導 林亭君的 新冠肺炎疫情下之風險管理—以旅行相關服務業為例 （2021），提出rims中文關鍵因素是什麼，來自於新冠肺炎、不可抗力情事、風險管理機制、旅行相關服務業、營業中斷保險。

而第二篇論文國立高雄科技大學 漁業生產與管理系 侯清賢、翁進興所指導 許議文的 臺灣西南海域南海帶魚應用耳石影像判讀年齡成長之研究 （2021），提出因為有 耳石、南海帶魚、帶魚屬、臺灣西南海域、數位影像讀輪、ImageJ 2的重點而找出了 rims中文的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了rims中文，大家也想知道這些：

新冠肺炎疫情下之風險管理—以旅行相關服務業為例

為了解決rims中文的問題，作者林亭君 這樣論述：

在二〇一九年底開始肆虐全球之新冠肺炎疫情，不僅對許多人之身體健康造成極大的威脅，也對我們的生活型態造成很大的改變，許多人因新冠肺炎而導致失業、放無薪假，而影響最大之產業可謂是旅行相關服務業。在新冠肺炎之肆虐下，多數國家為防止新冠肺炎擴散，對於其邊境政策有許多之限制，不僅是強制隔離或是直接限制非本國籍之旅客入境，我們無法再像疫情之前自由的往來於不同國家，根據世界旅遊組織之調查，二〇二〇年之國際遊客相較於二〇一九年下跌了百分之七十四，而因邊境封鎖政策及觀光旅行之困難，旅行相關服務業受到之挑戰不容小覷。然在面臨如新冠肺炎此種不可抗力情事時，旅行相關服務業風險管理之重要性即不言而喻。本文以本次新冠肺

炎疫情出發，檢視我國旅行相關服務業現行之風險管理機制及其優劣之處，並從風險管理之四大面向來分類，另也分析比較英國、歐盟、新加坡及日本旅行相關服務業之現況及其風險管理機制，試圖討論旅行相關服務業投保營業中斷險之可行性，希冀本論文之分析討論，能具體提供完善我國旅行相關服務業風險管理機制之參考價值。結論與建議上，本文認為應適度調整現行旅行相關服務業之風險管理機制，如修正定型化契約或責任保險，並且可參照國外旅行相關服務業投保營業中斷險之例，來衡量我國試行之可能性，且最為重要者為加強我國旅行相關服務業對於風險管理之重視及對風險之意識。過往研究關於旅行相關服務業風險管理較少，希望能透過本論文讓相關單位更加

重視旅行相關服務業風險管理機制之體制上之缺失，且能協同相關單位一同強化旅行相關服務業之風險管理。

臺灣西南海域南海帶魚應用耳石影像判讀年齡成長之研究

為了解決rims中文的問題，作者許議文 這樣論述：

現今漁業資源管理的需求增加下，漁業資源評估逐漸成為不可或缺重要議題，其年齡成長研究更被視為重要工作，魚類生活史參數的精確性對於整體漁業資源評估影響劇烈，其耳石現為年齡查定使用最為廣泛應用的形質，故格外受到重視。然而，目前耳石的讀輪面臨著因研究者不同亦或是耳石處理上的差異，並造成人為讀輪結果差異。為解決此問題，國際開始發展軟體協助判讀的技術，藉此達到減少人為間判讀造成的誤差。基此，本研究使用ImageJ 2軟體針對南海帶魚（Trichiurus nanhaiensis）的耳石橫切片輪紋進行判讀測試，以達判讀基準一致性目的，探討人工與軟體判讀是否存在差異，瞭解其用於本研究魚種之可行性。同時，本研

究亦使用軟體判讀之年齡成長數據進行南海帶魚成長方程式推估，為後續帶魚資源管理提供數據。研究結果顯示，人工判讀的625個耳石樣本經精確度分析後，其APE（Average Percent Error）值為4.69%，精確度為可接受範圍。再者，選取30個人工判讀耳石樣本作為標示性樣本，進行ImageJ 2軟體參數調整後使用軟體判讀。研究結果顯示，人工判讀與軟體判讀一致性為77%，經由一致性檢定判定各年齡間與全體均無顯著差異（χ² = 4.18, p = 0.12），故軟體能代替人工應用於耳石橫切片的輪紋判讀，並減少人為間的誤差。然而，透過人工判讀的625尾樣本（雄性288尾、雌性337尾）結果發現，

1至2歲魚佔比較高，魚體最大年齡為5歲，本研究亦使用 AIC（Akaike’s Information Criterion）得出von Bertalanffy growth model判定魚種最適用之成長方程式，並利用其成長方程式求得相關參數：雄魚成長參數為L∞ = 437.83 mm、k = 0.384 year-1、t0 = -0.87 year，雌魚成長參數為L∞ = 619.08 mm、k = 0.216 year-1、t0 = -1.32 year，整體成長參數為L∞ = 516.49 mm、k = 0.289 year-1、t0 = -1.11 year。

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