【🔔 #醫學論文與寫作工作坊 上課囉!】
五種研究必學統計一天搞懂,SCI 發表在望!
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#針對新手設計,這堂課直接站在「剛起步研究者」的立場,重新思考統計,留下真正會用到的知識,並用實際的範例讓您理解。並延續到之後的互動實作時間,親手操作。
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#不再害怕統計,其實我們也曾經這樣,但寫過數十篇論文後,回頭看才發現,其實害怕是被「製造」的,而如果用正確的方式教,上手更容易,恐懼也能歸零。
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用學「開車」來比喻的話,傳統的教法,從汽車的歷史、內燃機原理、空燃比與活塞行程依序教下來,我們背了許多公式與細節,經過了許多考試,但卻依然不會開車。在這個學習過程中,我們留下的,是對「汽車」的敬畏與恐懼:「統計好難喔、統計好深奧喔、統計好多公式喔。」
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有 Google 的時代,我們不需要大量背誦。有 #MedCalc 的時代,我們不需要記得統計公式。懂得怎麼 #正確使用工具,就行。
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我們的教法,在安全的環境下,帶各位盡情的上路練習,讓你真的踩油門、真的享受駕駛樂趣,在卡住的時候,還有教練立刻示範給你看「這樣做就可以避開問題囉」,讓你真正懂開車,然後才把用得到的各種背景知識,適度地分享給你。
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⭐ 跨出論文發表第一步,最適合新手的研究課程。
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☑ 入門稿件寫作與準備要訣
☑ 統計的實際應用讓你不再害怕
☑ 親手畫出漂亮的數據圖
☑ 投稿期刊選擇策略
☑ 研究計畫申請的管道與訣竅
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🔸 9/12(日)醫學論文與寫作工作坊 #台南班僅此一場
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(配合國家防疫政策,室內空間降載五成以上,名額有限請把握。)
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【📥 課後學員回饋】
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🗣️「這堂課印象最深刻的是統計圖表製作,把 Excel 上龐大的數據,透過 MedCalc 瞬間就產出圖表,照著互動實作手冊的步驟,竟然就變成超精美的圖表!期刊上才看得到的圖表,我竟然也畫得出來,原本抽象遙遠的統計出現在面前時,變得很平易近人。」(童綜合 游粱田 醫師)
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🗣️「課程在短時間內就讓我熟悉新的軟體,而且 MedCalc 的製圖功能,可以依照自己喜好做得非常美觀,使用上也很直覺,容易上手。另外也透過講師整理的表格讓我理解到,常用的這些統計方法該如何挑選,減少對於統計的恐懼感。」(台北榮總 徐湘婷 醫師)
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【🪄 資深講師陣容】
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#陳一銘:與科內的實驗室、國衛院、老人醫學 與 健保資料庫 的團隊均有合作,主題圍繞著老人醫學與免疫風濕專長,發表超過 160 篇 SCI 論文。四度獲得「青年醫師論文獎」。
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#吳爵宏:連續兩篇 original article 於頂尖期刊 Radiology 刊登,並獲邀與雜誌主編連線訪問,錄製 Video Podcast,向全世界讀者介紹研究成果,發表超過 60 篇 SCI 論文。
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#蔡依橙:SCI 文章超過 60 篇,聚焦在自己的專業核心、投稿命中率高達八成、標竿論文引用超過 100 次的策略型研究者。曾指導多位醫師發表 SCI 論文,並登上國際舞台。
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【🎖 近期學員快訊】
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▪ 曾秉濤醫師團隊,關於施打 COVID-19 疫苗後,產生暫時性耳鳴與耳蝸病變之個案研究,獲 QJM 刊登!
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▪ 蘇子佩醫師團隊,關於 FDG PET 與 FLT PET 對轉移乳癌治療效果與預後之研究,獲 BMC Cancer 刊登!
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▪ 吳靖農醫師團隊,關於 COVID-19 疫情前中之遠距耳鼻喉科互動看診適用性研究,獲 Biomedical Journal 刊登!
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過24萬的網紅啟點文化,也在其Youtube影片中提到,【線上課程】《過好人生學》~讓你建立迎向未來的思維與能力! 課程連結:https://pse.is/H8JXH 第一講免費試聽:https://youtu.be/-EHOn0UxMys 不定期推出補充教材,讓學習無限延伸:https://pros.is/KQZZH 【線上課程】《理財心裡學》~擺脫...
不再害怕統計 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答
「對於新手來說是很有架構而且明確的課程規劃,有理論也有實作。」
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初學者將論文題目訂立後,結構依照工作坊所教原則逐步完成,統計圖表也用課程教學內容來設計,撰寫論文的速度更快更精準。歷屆學員實際照做,投稿的過程也十分順利。「機會,是為了準備好的人而存在。」好好把握,PubMed 上就會出現你的名字!
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「講課風格詼諧不沉重,給我一種也能做到的信心。」
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真的能做到!2020 年校友產出 689 篇 PubMed 論文,有 93 人成功解鎖人生第一篇 SCI 論文的成就,在專業職涯上獲得顯著突破。新思惟研究課,專為入門者量身設計,即使念過研究所,再來參加新思惟研究課也覺得非常有收穫!
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「謝謝你們安排這樣的課程,讓論文菜鳥再面對未來能有一點信心。」
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開課至今超過三十梯次,超過 1000 位校友推薦,課後發表的學員數量屢創新高,有學員做出研究成績獲得升遷機會,也有獸醫系助理教授、物理治療師、藥師都成功發表,讓名字登在 PubMed!
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我們精心選出的五種常見醫學統計方法,分別是 independent t test、paired t test、correlation coefficient、ANOVA、multiple regression。算出數字與 p 值後,請您用正確的數據圖,來呈現您所計算出的結果,我們也會教您,以 SCI 期刊投稿的等級,來要求製圖細節。當漂亮清楚的統計圖,出現在自己筆電銀幕上時,幾乎所有新手都覺得很感動,「原來自己也可以」!
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歡迎收聽「一天聽一點」,我們每週一到週五晚上7點,準時為你更新,結合心理跟生活的真實運用,每天陪伴你進步一點點;如果你每天都想要有所進步的話,就請你一定要訂閱我們的頻道。
我們在做很多決策跟判斷的時候,經常會參考別人的意見;這個在心理學裡面,我們會說它是一種追求「社會認可」,也有相關的理論說法,叫做「社會認同理論」。
因為呢,我們可以透過跟別人的參照,或者是對比,來幫助自己在面對決策的時候,可能是更正確,或者是選擇出一個更可行的一個方案。
可是在真實的狀況裡面,它真的是如此嗎?我們先來談幾個研究的案例哦!
在荷蘭的一個高中,他們運用「社會認可理論」,他們希望讓學生能夠多吃水果,他們選擇的方法,並不是去做那些文宣啊、宣傳啊、去談水果的營養價值。
他們只是提出了一個跟學生認知相反的說法,也就是說他們告訴學生說,大多數的同學,確實有為了健康而多吃水果。
這顯然是一個說謊的狀態,但只光這樣的信息傳遞,就讓那個學校的學生,水果的攝取量增加了35%。
而且更有趣的是,跟這些高中生去做訪談,這些青少年啊嘴巴都很硬,都說他根本不受影響、他根本沒有想要改變自己;可是就以餐廳的統計,水果的攝取量就是增加了35%,這是騙不了人的!
除此之外,在餐飲業裡面的研究也發現哦,如果你想要讓自己的餐廳、讓客人多點幾道料理,你不用花錢去買更高檔的食材,去找更多更好的廚師;或者是在菜單上面,把那幾道料理寫得天花亂墜。
如果你經營餐廳,只需要標注這些菜色是最受歡迎的料理,這樣就可以了!
在北京哦,有幾家餐廳曾經用這種直接、簡單、粗暴,但是很少被運用的促銷策略,結果呢,顧客點那道菜的頻率,增加了13%~20%。
所以如果從這個角度來理解「社會認可」,你會發現,認可這件事情,是我們可以用很簡單的方法,去追求自己的決策正確性。
但是透過「社會認可」做的決策,真的是正確的嗎?它有沒有很多其實是被誤導的呢?
就像是有一份研究說,如果一群受試者,知道大多數的同儕,支持軍隊用酷刑來逼供之後,在這裡面會有80%的人,對於這種做法從不接受,變得比較能夠接受。
而且不只是在公開場合,會表現出更多的支持,更令人感覺到驚訝的是,他們連私底下的態度,也跟著開始轉變了!
所以呢,回觀我們現在的生活世界裡哦,我們無時無刻的,在接觸各種媒體給我們的各種訊息,而這些訊息似乎都在給我們傳遞出某些價值觀。
你深信的那些價值觀、你認同的那些人、事、物;甚至是你深信的信念,你真的確定是出於你自主的選擇,還是其實是被「社會認可」所操弄的呢?
那麼如果不要談這麼大的理念價值觀,我們談細一點的,我們在行走江湖的過程裡,我們都需要跟別人合作、商務上的合作、生活上的合作。
小到生活當中的購物行為,大到商務上面的大規模,或大金額的合作,當我們在做任何決策的時候,你的依據是什麼?
我遇過很多人哦,他嘴巴上講的都很有道理,但是仔細的推敲,它背後還是憑感覺啊!那他感覺的依據是什麼?就是~大家是不是這樣做啊?那這不是社會認可嗎?
可是如同前面說的,如果你認可的基礎,就是建立在被操作的前提底下,那你要如何去做出,對你相對最適當的判斷呢?
所以我每次在面對這樣的問題的時候,我都覺得我們先不要去說,怎麼樣謀取自己的最大利益?我們先去談怎麼樣能夠退一步的保護自己?
尤其是我們在日常生活裡,跟別人相處互動,你如何去判斷別人的言下之意、言外之意呢?
人的存在為了追求「社會認可」,我們常常會去丟一些煙霧彈;比如說你明明很討厭眼前的人,但是你會陪笑臉,這個部分叫做「社會適應」的意義。
可是如果回到真實的利益呢?你眼前的這個人,他給你訊號,到底那些可信?那些可靠;而那些值得推敲,或者是懷疑呢?
如果你赫然發現,你都是「憑感覺」的話,那麼你有很高的機率,就是被操弄的呀!
所以當你聽到這裡,對於那種廣泛的宣稱什麼是對的、什麼是錯的?你應該如何或不應該如何?
多那麼一點警覺性,如果願意的話,進一步怎麼樣去學習,去判斷別人的言下之意,跟言外之意,並且透過適當的問句,去取得更多的資訊,進一步可以達成共識,退一步可以知道怎麼樣保護自己。
熟悉我的課程的朋友都會知道哦,我有一門課叫做【高難度對話的望聞問切】,正是用有系統的方法,在這一個方面給你前進的幫助。
所以在這邊特別跟你分享,下一期的【高難度對話的望聞問切】,在10月13號開課,那為什麼要這麼早跟你說呢?
因為10月13號的這一門【高難度對話】課程,是我在2020年的最後一期,如果你錯過的話,就要等到明年的農曆年之後了!
這一門課從推出到現在,受到很多朋友的喜歡,而且有很多在職場上,要面對很多溝通情境,無論是領導管理,還是對外的協商談判,都跟我說這門課給他們最具體最真實的幫助。
我想回到今天談的「社會認可」,我們無時無刻的,都在追求認可的最大公約數;但是我們也要隨時隨地的去警醒,這些認可到底它的依據是什麼?他適合你嗎?
我們既不能成為這個世界的局外人,但是我們又不能「不假思索」的去認同這個世界,告訴我們的一切!
聽到這裡,覺得做人有點難哦?但是其實做人不難,關鍵在於你有沒有學會一些必要的方法。
因為工欲善其事,必先利其器;希望你能夠在生活裡,取得最大程度的認同,但是又不迷失在追求認同裡面。
希望今天的分享,能夠帶給你一些啓發與幫助,我是凱宇。
如果你喜歡我製作的內容,除了YouTube之外,我們還有Podcast的頻道,你只要在Podcast的應用裡面,搜尋「啟點文化一天聽一點」,你就可以訂閱我們,也記得給我們5顆星的評價。
然而如果你對於啟點文化的商品,或課程有興趣的話,如同今天最後提到的10月13號開課的【高難度對話的望聞問切】。這是2020年的最後一期,錯過的話,你就要等到明年的農歷年之後了!
期待你的加入,希望我能在10月13日的教室裡見到你,那麼今天就跟你聊到這邊,謝謝你的收聽,我們再會。
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作,不過我要提醒的是,要是你沒看今天的節目,到頭來,你可能只剩下一場空。
在收看影片之前,不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽,記得訂閱我們的頻道,你的具體支持,是我們製作節目的最大動力~
最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變,跟上腳步,某些你覺得沒有什麼的工作,其實都潛藏著非常大的人力缺口,值得你好好的關注。
而幫助你換個腦袋,轉換成智能思考的第一步,就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。
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我一直相信喔,未來仍然是充滿希望的,在【過好人生學】裡面,我會用最淺顯易懂的話,點破你對於生涯的迷思,幫助你移除20世紀的思考遺毒,發展出最適合21世紀的生存策略。
我還會幫助你繞過三個心智的陷阱,陪伴你一步一步的去建立起,新時代必備的四大能力,你將看見自己的更多可能性,並且懂得轉換自身的專業,幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖,過上一個更好的人生。
歡迎你加入學習,也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助,我是凱宇。
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歡迎你的加入,更期待你在學習之後的發現;那麼今天就跟你聊到這邊了,謝謝你的收看,我們再會。
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