373 resultados para Behr Paima
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Top Row: Kris Aasvved, Phyllis Askew, Stephanie Babboni, Carolyn Backus, Carol Bockeloo, Veronica Banks, Patte Barland, Sally Barling, Rowena Beebe, Ginger Behr, Bobbi Bergmooser, Clary Bestor, Terry A. Bilinski, Debbie Blauer, Kathleen Bly, Lois K. Boer, Aurelia boyer, Polly Bradley, Sue Brenkert, Sherry Brezina
Row 2: Andrea Brown, Phyllis Buchholz, Michele Bujak, Barbara Burcham, Carol Burg, Mary Ann Campbell, Nancy Cartwright, Sally Chin, Kathleen Christmas, Barbara Clark, Marlene Clarkson, Alma Cole, Judy Coltson, Donna Craig, Janet L. Davies, Catherine Davidson, Sandra Detrisac, Toni Doherty, Kathleen Dumas, Deretha Eddings
Row 3: Marcia Ferrand, Karen Finger, Carol Fischer, Susan Fischer, Suzanne M. Fleszar, Barbara Fritz, Lola Garland, Susan Goldstein, Pam Goltz, Diane Gorman, Debby Goudreau, Diane Greenfield, Debbie Gross, Joan Hamman, Cheryl Hauch, Michelle Hays, Betty Henderson, Christena Henson, Constance Hill, Linda Hill
Row 4: Pamela Hill, Marilyn Holland, Patricia Horvath, Lois Huissen, Nance J. Huston, Phyllis Isackson, Angela Janik, Kim Johnson, Marjorie Kelsey, Wanda Kent, Eugenie Kimura, Lesley Kinnard, Kathleen Klute, Peggy Koskela, Linda Ksiazkiewicaz, Barbara Lang, Karen C. Carson, Kathryn Linder, Kathleen Lipinski, Janie Locke
Row 5: Nancy Luth, Denise Lyons, Susan Malkewitz, Diane Mannino, Nancy Marsh, Denise M. McCann, Carol McVannel, Vicky Melancon, Darlene Mikolajczak, Jane Monroe, Pam Morris, Cari Mulholland, Sandra Muller, Jacqueline Murphy, Terri Murtland, Colleen Nash, Debbie Nichols, Nancy Nowacek, Denise D. O'Brien, Sue Olejniczak
Row 6: Susan Panozzo, Marty Parmelee, Nancy Parr, Alexandra Paul, Pam Pennington, Patricia Phelps, Helen Piggush, Jan Pinkham, Molly Power, Janet Primeau, Ilona Proskie, Gretel Quitmeyer, Vicki Jo Ray, Josephine Reed, Ruth Riley, Norine Rowe, Beata Rudnik, Pat Rutowski, Linda Sanders, Patricia Saran
Row 7: Judy Sayles, Janis Schlicker, Janice Schmidt, Janiece Selecky, Deborah Silverman, Susan K. Smith, Theresa Sobanski, Marcia Sosnowski, Joyce Stein, Cathie Stepien, Pam Stoeffler, Sharon Swann, Susan Truchan, Susan Turke, Susan Valentine, Delores Vander Wal, Mary Jane VanLoon, Pamela A. Van Riper, Jeanne M. Wade, Karen Warner
Row 8: Deborah White, Rebecca E. Wildgen, Karen Williams, Sharon Williams, Debra Wilson, KEn Wilson, Nancy Wiltz, Maribeth Wooldridge, Martha Zawacki, JoAnn Zlotnick
Row 9: Julie Sochalski, Norma Shumaker, Kristin Brawner, Susan Archambault, Lauralee Hess, Rita M. Gibes, Barbara Terrien, Laurie Cushman, Mary Markey
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The letters are for the most part by Felix Mendelssohn and his sister Fanny Hensel.
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Photocopy. Cleveland, Ohio., Bell & Howell Co., 1968?
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Imprint varies.
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1. Abt. Werke, hrsg. von Albert Leitzmann. 1. -9. Bd.- 2. Abt. Politische Denkschriften, hrsg. von Bruno Gebhardt. 10.-12. Bd.- 3. Abt. Tagebucher, hrsg. von Albert Leitzmann. 14.-15. Bd.- 1. Abt. Werke...13. Bd. Nachtrage, unter Mitwirkung von Siegfried Kahler und Eduard Spranger.- 4. Abt. Politische Briefe, hrsg. von Wilhelm Richter. 16.-17. Bd.-
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Este estudo teve como objetivo principal analisar a relação entre a Liderança Transformacional, a Conversão do Conhecimento e a Eficácia Organizacional. Foram considerados como pressupostos teóricos conceitos consolidados sobre os temas desta relação, além de recentes pesquisas já realizadas em outros países e contextos organizacionais. Com base nisto identificou-se potencial estudo de um modelo que relacionasse estes três conceitos. Para tal considera-se que as organizações que buscam atingir Vantagem Competitiva e incorporam a Knowledge-Based View possam conquistar diferenciação frente a seus concorrentes. Nesse contexto o conhecimento ganha maior destaque e papel protagonista nestas organizações. Dessa forma criar conhecimento através de seus colaboradores, passa a ser um dos desafios dessas organizações ao passo que sugere melhoria de seus indicadores Econômicos, Sociais, Sistêmicos e Políticos, o que se define por Eficácia Organizacional. Portanto os modos de conversão do conhecimento nas organizações, demonstram relevância, uma vez que se cria e se converte conhecimentos através da interação entre o conhecimento existente de seus colaboradores. Essa conversão do conhecimento ou modelo SECI possui quatro modos que são a Socialização, Externalização, Combinação e Internalização. Nessa perspectiva a liderança nas organizações apresenta-se como um elemento capaz de influenciar seus colaboradores, propiciando maior dinâmica ao modelo SECI de conversão do conhecimento. Se identifica então na liderança do tipo Transformacional, características que possam influenciar colaboradores e entende-se que esta relação entre a Liderança Transformacional e a Conversão do Conhecimento possa ter influência positiva nos indicadores da Eficácia Organizacional. Dessa forma esta pesquisa buscou analisar um modelo que explorasse essa relação entre a liderança do tipo Transformacional, a Conversão do Conhecimento (SECI) e a Eficácia Organizacional. Esta pesquisa teve o caráter quantitativo com coleta de dados através do método survey, obtendo um total de 230 respondentes válidos de diferentes organizações. O instrumento de coleta de dados foi composto por afirmativas relativas ao modelo de relação pesquisado com um total de 44 itens. O perfil de respondentes concentrou-se entre 30 e 39 anos de idade, com a predominância de organizações privadas e de departamentos de TI/Telecom, Docência e Recursos Humanos respectivamente. O tratamento dos dados foi através da Análise Fatorial Exploratória e Modelagem de Equações Estruturais via Partial Least Square Path Modeling (PLS-PM). Como resultado da análise desta pesquisa, as hipóteses puderam ser confirmadas, concluindo que a Liderança Transformacional apresenta influência positiva nos modos de Conversão do Conhecimento e que; a Conversão do Conhecimento influencia positivamente na Eficácia Organizacional. Ainda, concluiu-se que a percepção entre os respondentes não apresenta resultado diferente sobre o modelo desta pesquisa entre quem possui ou não função de liderança.
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Acknowledgments This project was financially supported by the US Geological Survey through a cooperative agreement with the University of Wisconsin – Madison. We are indebted to Dave and Jennifer Redell and Paul White from the Wisconsin Department of Natural Resources for collecting the animals used to complete this study and for assisting with data collection. We thank Melissa Behr for assistance with necropsies and NWHC Animal Care Staff for their help with set-up and maintenance of animals. We thank Lobke Vaanholt and Catherine Hambly (University of Aberdeen, Scotland) for their expertise and coordination in the analyses of the DLW blood samples. Funds were used for direct project costs only. Use of trade, product, or firm names is for descriptive purposes only and does not imply endorsement by the US Government.
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Environmental impacts of wind energy facilities increasingly cause concern, a central issue being bats and birds killed by rotor blades. Two approaches have been employed to assess collision rates: carcass searches and surveys of animals prone to collisions. Carcass searches can provide an estimate for the actual number of animals being killed but they offer little information on the relation between collision rates and, for example, weather parameters due to the time of death not being precisely known. In contrast, a density index of animals exposed to collision is sufficient to analyse the parameters influencing the collision rate. However, quantification of the collision rate from animal density indices (e.g. acoustic bat activity or bird migration traffic rates) remains difficult. We combine carcass search data with animal density indices in a mixture model to investigate collision rates. In a simulation study we show that the collision rates estimated by our model were at least as precise as conventional estimates based solely on carcass search data. Furthermore, if certain conditions are met, the model can be used to predict the collision rate from density indices alone, without data from carcass searches. This can reduce the time and effort required to estimate collision rates. We applied the model to bat carcass search data obtained at 30 wind turbines in 15 wind facilities in Germany. We used acoustic bat activity and wind speed as predictors for the collision rate. The model estimates correlated well with conventional estimators. Our model can be used to predict the average collision rate. It enables an analysis of the effect of parameters such as rotor diameter or turbine type on the collision rate. The model can also be used in turbine-specific curtailment algorithms that predict the collision rate and reduce this rate with a minimal loss of energy production.
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La tuberculosis TB es una de las principales causas de muerte en el mundo en individuos con infección por VIH. En Colombia esta coinfección soporta una carga importante en la población general convirtiéndose en un problema de salud pública. En estos pacientes las pruebas diagnósticas tienen sensibilidad inferior y la enfermedad evoluciona con mayor frecuencia hacia formas diseminadas y rápidamente progresivas y su diagnóstico oportuno representa un reto en Salud. El objetivo de este proyecto es evaluar el desempeño de las pruebas diagnósticas convencionales y moleculares, para la detección de TB latente y activa pacientes con VIH, en dos hospitales públicos de Bogotá. Para TB latente se evaluó la concordancia entre las pruebas QuantiFERON-TB (QTF) y Tuberculina (PPD), sugiriendo superioridad del QTF sobre la PPD. Se evaluaron tres pruebas diagnósticas por su sensibilidad y especificidad, baciloscopia (BK), GenoType®MTBDR plus (Genotype) y PCR IS6110 teniendo como estándar de oro el cultivo. Los resultados de sensibilidad (S) y especificidad (E) de cada prueba con una prevalencia del 19,4 % de TB pulmonar y extrapulmonar en los pacientes que participaron del estudio fue: BK S: 64% E: 99,1%; Genotype S: 77,8% E: 94,5%; PCRIS6110 S: 73% E: 95,5%, de la misma forma se determinaron los valores predictivos positivos y negativos (VPP y VPN) BK: 88,9% y 94,8%, Genotype S: 77,8% E: 94,5%; PCRIS6110 S: 90% y 95,7%. Se concluyó bajo análisis de curva ROC que las pruebas muestran un rendimiento diagnóstico similar por separado en el diagnóstico de TB en pacientes con VIH, aumentando su rendimiento diagnostico cuando se combinan