Episode的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

The Perfect Investment: Create Enduring Wealth from the Historic Shift to Multifamily Housing

為了解決Episode的問題，作者Moore, Paul 這樣論述：

After graduating with an engineering degree and then an MBA from Ohio State, Paul started on the management development track at Ford Motor Company in Detroit. After five years, he departed to start a staffing company with a partner. They sold it to a publicly traded firm five years later. Along the

way, Paul was Finalist for Ernst & Young’s Michigan Entrepreneur of the Year two years straight. Paul later entered the real estate sector, where he completed over 85 real estate investments and exits, appeared on an HGTV Special Real Estate episode, rehabbed and managed rental properties, built a

number of new homes, developed a waterfront subdivision, and started two successful online real estate marketing firms. Three successful developments, including assisting with development of a Hyatt hotel and a multifamily housing project, led him into this arena. Paul is married with four children

and lives in Central Virginia.

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以疾病不確定感理論發展整合性心動健康網路照顧模式提升心房顫動病人因應策略之成效探討

為了解決Episode的問題，作者謝慧玲 這樣論述：

正文目錄正文目錄『表』目錄 IV『圖』目錄 V『附錄』目錄 VII中文摘要 VIII英文摘要 X第一章 緒論 1 第一節 研究背景、動機及重要性 1 第二節 研究目的 7第二章 文獻查證 8 第一節 心房顫動疾病簡介 8 第二節 疾病不確定感理論 15 第三節 疾病不確定感相關研究 22 第四節 整合性健康網路照顧模式的發展及運用 31第三章 研究架構與假設 36 第一節 研究架構 36 第二節 研究假設 37 第三節 名詞界定 38第四章 研究方法與過程 43 第一節 研究設計 43 第二節 研究對象及場所 45 第三節 研究工具 46

第四節 研究工具之信效度檢定 52 第五節 研究過程 59 第六節 研究倫量 63 第七節 資料處理與統計分析 64第五章 研究結果 66 第一節 心房顫動病人的基本屬性68 第二節 心房顫動病人的症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之前後測情形 76 第三節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於心房顫動病人症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之成效 85第六章 討論 107 第一節 心房顫動病人的基本屬性現況分析 108 第二節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人症狀困擾之成效 111

第三節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人疾病知識之成效 113 第四節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人社會支持之成效 115 第五節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人疾病不確定感之成效 117 第六節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人因應策略之成效 119 第七節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人心理困擾之成效 121 第八節 研究限制 124第七章 結論與建議 125 第一節 結論 125 第二節 建議 127參考文獻 129附錄 141『表』目錄表1. 資料處理

與分析 65表2. 心房顫動病人之人口基本屬性 70表3. 心房顫動病人的疾病特性 74表4. 心房顫動病人症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之前測與後測結果 83表5. 以 GEE 方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人症狀困擾改變之成效 86表6. 以 GEE 方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人疾病知識改變之成效 89表7. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人社會支持改變之成效 92表8. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式對於心房顫動病人疾病不確定感之改變成效 95表9. 以GEE方法探討整合性心動健康網路

照顧模式對於心房顫動病人因應策略改變之成效 98表10. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式對於心房顫動病人心理困擾改變之成效 103『圖』目錄圖1. 不確定感理論架構 21圖2. 研究架構圖 36圖3. 研究設計 44圖4. 流程圖 67圖5. 兩組在第三版症狀頻率-嚴重程度評估量表之症狀頻率次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 87圖6. 兩組在心房顫動知識量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 90圖7. 兩組在醫療社會支持量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 93圖8. 兩組在中文版Mishel疾病不確定感量表平

均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 96圖9. 兩組在簡易因應量表之應對因應策略次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 99圖10. 兩組在簡易因應量表之迴避因應策略次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 100圖11. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 104圖12. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表之焦慮次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 105圖13. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表之憂鬱次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 106『附錄』目錄附錄一

心房顫動病人基本屬性量表 附錄一附錄二 第三版症狀頻率-嚴重程度評估量表之症狀頻率次量表 附錄二附錄三 心房顫動知識量表 附錄三附錄四 醫療社會支持量表 附錄四附錄五 中文版Mishel疾病不確定感量表 附錄五附錄六 簡易因應量表 附錄六附錄七 醫院憂鬱焦慮量表 附錄七

The Lighthouse of Stalingrad: The Epic Siege at the Heart of World War II’s Greatest Battle

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為了解決Episode的問題，作者MacGregor, Iain 這樣論述：

A thrilling, vivid, and highly detailed account of the epic siege during one of World War II’s most important battles, told by the brilliant British editor-turned-historian and author of Checkpoint Charlie, Iain MacGregor.September, 1942: The Battle for Stalingrad was one of the most decisive in the

Second World War--indeed, in any war in history. With over two million combatants killed, wounded, or captured, it was also the bloodiest in a terrible landscape of suffering: Twenty-seven million Russians--including sixteen million civilians--lost their lives in the war. Elite German and Russian t

roops battled for control of Stalingrad in brutal house-to-house fighting. This deadly, high-stakes struggle centered on the fight to hold a key strategic building (codenamed: ＂The Lighthouse＂) a few hundred meters from the River Volga. Right on the frontline, a small band of Soviet soldiers held up

an entire German division with armored support, for over one hundred days. The epic fight swung the tide of battle until the Red Army would surround and then destroy Hitler’s 6th Army--the same army that had conquered Poland, France, Yugoslavia, and Greece. This dramatic story unfolded in a city re

duced to rubble, its inhabitants starving in cellars during the harshest of Russian winters. The men who fought and died to hold this building became national heroes, lauded by the Soviet news reports of the time, but the actual events were never revealed--until now. Drawing on newly discovered firs

thand testimonies on both sides, as well as a revelatory unpublished memoir of a German commander, The Lighthouse of Stalingrad sheds new light on the pivotal episode in WWII that established Soviet supremacy and thus guaranteed Hitler’s defeat in the ruins of Berlin two years later. Filled with thr

illing military action as well as a lively cast of characters, MacGregor’s meticulously researched work brings this battle to life as never before, making The Lighthouse of Stalingrad a new classic for World War II and history buffs everywhere. As an editor and publisher of nonfiction, Iain MacGre

gor has over twenty-five years of experience working with authors such as Jonathan Fenby, Simon Schama, and Max Hastings, to name but a few. He is the author of To Hell on a Bike--Riding Paris-Roubaix, The Toughest Race in Cycling and Checkpoint Charlie. He lives in London.

社群媒體成為政治論爭的煽動空間 : 用戶的網路煽動行為與語氣分析

為了解決Episode的問題，作者張家瑜 這樣論述：

自 2020 年爆發的新冠疫情，人們的外出行動因封鎖管制而受到諸多限制，這也導 致原本的政治論爭在網路空間益加活躍。像是在社群媒體溝通脈絡中，人們討論有關新冠 病毒源頭的議題，往往與支持「線上民族主義」的網路挑釁者掛勾在一起。當中國成為 冠病毒的起源地，並散播到世界各地之後，熱衷於民族主義的中國網民，常對來自不同國 家且抱持不同政治立場和社會觀點的網民進行網路攻擊和煽動行為，這樣的網路煽動行為 因新冠疫情更加嚴重，其他國家的網民也往往是透過這些充滿挑釁和煽動意味的網路言論 戰爭和社群媒體溝通，而有機會與中國網民有所接觸。本論文旨在探討中國與其他國家的 網民間因政治立場和社會觀點的差異而引發的

網路煽動行為，本論文針對社群媒體溝通脈 絡中，網路煽動言論的語氣和動機進行分析，並討論網路挑釁和煽動如何從社群媒體溝通 脈絡轉化為實際的政治行動。本論文首先針對來自台灣、香港和中國網民間的網路挑釁和 煽動言論進行語氣分析，接著分析中國網民與其他國家網民間的網路挑釁和煽動言論，關 注中國網民與美國網民和印度網民間的網路互動和煽動言論。本論文沿用 De Fina 提出的 「語氣分析」研究方法，分析 157 條網路挑釁和煽動言論，針對這些社群媒體溝通中的五 種語氣進行分析，包括:諷刺、和藹、咄咄逼人、中立和曖昧語氣。採用語氣分析和多模 態溝通的研究方法，本論文認為中國網民和非中國網民之間的網路攻訐很

大程度上受「文 化鄰接」或「意識形態歧異」兩種因素所影響，這不僅顯示中國網民和非中國網民之間的 網路挑釁和煽動言論很多集中在民族主義和意識形態差異的爭論上，也發生在不同國家的 網民間對共同華人文化認同上的爭論。本論文也說明網路煽動言論有部分源自生活日常中 的社會事件，並從網路空間的挑釁和煽動言論，進一步在現實世界中引發後續政治效應， 這些效應有些是來自政府官員、非政府官員和一般社會大眾: 然而，有些則停留於網路溝 通層面，並沒有後續政治效應。