This article explores how non-dominant medical practitioners shape their own self-images and the identity of relevant medicine and in what ways fashioning of self-images and accompanying modalities of medical practice informs the social evolution of the medicines at specific times and over specific places, by means of the historical configuration of osteopathy and chiropractic in the UK and the US. Attention is directed onto motivations and pursuits for professional recognition and actual strategies and activities of non-dominant medicines and its practitioners by turning to historical instances such as osteopathy and chiropractic in the UK and the US, not least drawing focus on professional desires with regard to circumstances it faces within and without. Some non-dominant medicines as a way with which to acquire and protect the exclusive monopoly of its knowledge and practical skills, adopted various forms of professionalism project, as dominant biomedical groups pressed up non-dominant medicines by virtue of marginalizing tactics. Meanwhile, non-dominant medicines took somewhat distinctive professionalisation strategies from each other. Strategies they took were diversified depending on medical philosophy, healing modality, the degree of occupational solidarity embodied as forms of medical organisation, and especially vocational aspiration and prospect. Change of socio-medical culture and the state's policy seems to have wielded critical influenceon the determination of the ups and downs of non-dominant medicines. From the perspective of long-term time span, dominant biomedicine eventually did not have much influence on the ups and downs of marginalized medicines in so far as in the case of osteopathy and chiropractic in Englandand the U. S.
진화에서 학생들이 보이는 대부분의 오개념들이 과학사적으로 진화 개념이 발달해오면서 나타났던 오류와 논쟁들과 매우 유사하다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 이미숙(2004)의 과학사 분석을 근거로 하여 9학년, 12학년, 대학교 1학년 학생들의 진화 개념의 상태를 조사, 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이미숙(2004)의 과학사적 진화 개념 발달의 3차원 틀을 토대로 하여 진화, 적응, 변이(퇴행 변이 포함)의 기작, 대상, 시간에 대한 개념 검사지를 개발하고 각 학년의 학생들을 대상으로 개념 조사를 실시하였다. 학년이 올라가면서 학생들이 보이는 진화 개념의 상태는 어떻게 다른지를 분석하고 과학사적 진화 개념 변화 과정과 비교하였다. 학생들은 진화, 적응, 변이, 퇴행변이의 기작에 대한 개념이 학년에 관계 없이 과학사 단계 중 단계 2(라마르크적 사고)에 고착되어 있었다. 학생들은 기작, 시간, 대상에 대한 관점에서 논리적인 일관성을 지니지 못하였고 특히, 대상을 바라보는 관점에서 그러한 특징이 두드러졌다. 또한 학생들은 진화, 적응, 변이에 대한 개념에 구분이 없으며 오히려 진화와 적응과 변이를 동일한 것으로 여기고 있었다. 학생들의 변이에 대한 개념의 경우 새로운 형질의 등장이라는 상황과 형질의 퇴화라는 각 상황에 대해서 다르게 반응하고 있었다. 학생들의 올바른 진화 개념 습득을 위해서 학생들의 오개념 상태를 고려하여 변이의 중요성, 개체군내에서의 선택의 효과, 유전과의 연계(획득형질의 비유전성, 변이의 원동력으로서의 유성생식과 돌연변이의 역할 등등) 개념을 더 강조해야 하고 이것과 관련된 여러 가지 학습 전략들이 개발되어야 할 것이다
One of the most important traits for both animal science and livestock production is the number of offspring for a species. This study was performed to identify differentially evolved genes and their distinct functions that influence the number of offspring at birth by comparative analysis of eight monotocous mammals and seven polytocous mammals in a number of scopes: specific amino acid substitution with site-wise adaptive evolution, gene expansion and specific orthologous group. The mutually exclusive amino acid substitution among the 16 mammalian species identified five candidate genes. These genes were both directly and indirectly related to ovulation. Furthermore, in monotocous mammals, the EPH gene family was found to have undergone expansion. Previously, the EPHA4 gene was found to positively affect litter size in pigs and supports the possibility of the EPH gene playing a role in determining the number of offspring per birth. The identified genes in this study offer a basis from which the differences between monotocous and polytocous species can be studied. Furthermore, these genes may harbor some clues to the underlying mechanism, which determines litter size and may prove useful for livestock breeding strategies.
The composite blades of offshore wind turbines accumulate structural damage such as fatigue cracking due to harsh operation environments during their service time, leading to premature structural failures. This paper investigates various fatigue crack models for reproducing crack development in composite blades and proposes a stochastic approach to predict fatigue crack evolution and to analyse failure probability for the composite blades. Three typical fatigue models for the propagation of fatigue cracks, i.e., Miner model, Paris model and Reifsnider model, are discussed to reproduce the fatigue crack evolution in composite blades subjected to cyclical loadings. The lifetime probability of fatigue failure of the composite blades is estimated by stochastic deterioration modelling such as gamma process. Based on time-dependent reliability analysis and lifecycle cost analysis, an optimised maintenance policy is determined to make the optimal decision for the composite blades during the service time. A numerical example is employed to investigate the effectiveness of predicting fatigue crack growth, estimating the probability of fatigue failure and evaluating an optimal maintenance policy. The results from the numerical study show that the stochastic gamma process together with the proper fatigue models can provide a useful tool for remaining useful life predictions and optimum maintenance strategies of the composite blades of offshore wind turbines.
Optimal Power dispatch is the short-term decision of the optimal output of a number of power generation facilities, to meet the system demand, with the objective of Power dispatching at the lowest possible cost, subject to transmission lines power loss and operational constraints. The operational constraint includes power balance constraint, generator limit constraint, and emission dispatch constraint and valve point effects. In this paper, Opposition based Differential Evolution Algorithm (ODEA) has been proposed to handle the objective function and the operational constraints simultaneously. Furthermore, the valve point loading effects and transmission lines power loss are also considered for the efficient and effective Power dispatch. The ODEA has unique features such as self tuning of its control parameters, self acceleration and migration for searching. As a result, it requires very minimum executions compared with other searching strategies. The effectiveness of the algorithm has been validated through four standard test cases and compared with previous studies. The proposed method out performs the previous methods.
As the business model is receiving considerable attention these days, the ability to collect business model related information has become essential requirement for a company. The annual report is one of the most important external documents which contain crucial information about the company's business model. By investigating business descriptions and their future strategies within the annual report, we can easily analyze a company's business model. However, given the sheer volume of the data, which is usually over a hundred pages, it is not practical to depend only on manual extraction. The purpose of this study is to complement the manual extraction process by using text mining techniques. In this study, the text mining technique is applied in business model concept extraction and business model evolution analysis. By concept, we mean the overview of a company's business model within a specific year, and, by evolution, we mean temporal changes in the business model concept over time. The efficiency and effectiveness of our methodology is illustrated by a case example of three companies in the US video rental industry.
Nowadays, the distribution centres aim to reduce costs by reducing inventory and timely shipment. Cross docking is a logistics strategy in which products delivered to a distribution centre by inbound trucks are directly unloaded and transferred to outbound trucks with minimum warehouse storage. Moreover, on-time delivery in a distribution network becomes very crucial especially when several distribution centres and customers are involved. Therefore, an efficient truck scheduling is needed to synchronize the delivery throughout the network in order to satisfy all stake-holders. This paper presents a mathematical model of a mixed integer programming for door assignment and truck scheduling in a multiple inbound and outbound doors cross docking problem according to Just-In-Time concept. The objective is to find the schedule of transhipment operations to simultaneously minimize the total earliness and total tardiness of trucks. Then, a multi-objective differential evolution (MODE) is proposed with an encoding scheme and four decoding strategies, called ITSH, ITDD, OTSH and OTDD, to find a Pareto frontier for the multi-door cross docking problems. The performances of MODE are evaluated using 15 generated instances. The numerical experiments demonstrate that the proposed algorithm is capable of finding a set of diverse and high quality non-dominated solutions.
We propose a new approach called PESA (Prioritized replay Evolutionary and Swarm Algorithms) combining prioritized replay of reinforcement learning with hybrid evolutionary algorithms. PESA hybridizes different evolutionary and swarm algorithms such as particle swarm optimization, evolution strategies, simulated annealing, and differential evolution, with a modular approach to account for other algorithms. PESA hybridizes three algorithms by storing their solutions in a shared replay memory, then applying prioritized replay to redistribute data between the integral algorithms in frequent form based on their fitness and priority values, which significantly enhances sample diversity and algorithm exploration. Additionally, greedy replay is used implicitly to improve PESA exploitation close to the end of evolution. PESA features in balancing exploration and exploitation during search and the parallel computing result in an agnostic excellent performance over a wide range of experiments and problems presented in this work. PESA also shows very good scalability with number of processors in solving an expensive problem of optimizing nuclear fuel in nuclear power plants. PESA's competitive performance and modularity over all experiments allow it to join the family of evolutionary algorithms as a new hybrid algorithm; unleashing the power of parallel computing for expensive optimization.
Wireless data communication (WDC) services are increasingly penetrating the market. The two main alternative WDC technologies are wireless LAN and mobile Internet. Services based on these technologies display differences in quality attributes such as terminal device, data transmission speed, pricing scheme and so on. How consumers choose between these two alternatives will be determined by their preferences regarding such quality attributes. In turn, their preferences will affect the evolution of WDC services and related technologies. This study employs a conjoint analysis of consumer valuations of quality attributes of wireless LAN and mobile Internet services. Respondents rate hypothetical service alternatives featuring various combinations of quality attributes. By estimating consumer willingness to pay for the attributes of WDC services, the authors predict the evolution of WDC services and related technologies along various quality dimensions, make a comparison with the results of a previous study, and draw policy implications for national-and company-level R&D strategies.
This paper presents an aspect-oriented approach to simulation design and analysis in system design phase for integrated logistics system simulation. The integrated logistics system composed of AS/RS (Automated Storages and Retrieval System), AGVs (Automated Guided Vehicle System), STVs (Sorting Transfer Vehicle System) and Conveyor System is designed by using the aspect-oriented approach and UML (Unified Modeling Language). The multi-factorial design of experiments and regression analysis are used for design parameters of the system and Evolution Strategies is used to verify each parameter. Aspect-oriented approach for the integrated logistics system simulation shows the advantages of code reusability, extendible, modulation, easy improvement and a better design technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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