View Union Affiliation Information

本文介绍如何在NAPayroll系统中设置工会会费扣除。具体步骤包括定义工会会费为扣除项,并在工作劳力页面上正确输入就业记录编号对应的工会隶属信息。系统仅当支付工资单上的工会关联职位时才会扣除工会会费。

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Here is a description of union dues setup and processing in NA Payroll:

  • Define union dues as a deduction.
  • On the Job Labor page,enter union affiliation information on the correct employment record number.
  • The system takes a deduction for union dues only if the union-affiliated job is paid on the paycheck.

### 论文中 Affiliation 的定义和作用 在学术论文中,“Affiliation”的主要功能是用来标明作者所属的研究机构、大学或其他组织。这一信息对于读者理解研究背景及其可能的影响至关重要。具体来说: #### 定义 “Affiliation”指的是作者当前所在的单位或机构,通常包括学校名称、院系部门、实验室或者公司等[^1]。它不仅表明了作者的身份归属,还反映了该研究成果背后的支持力量。 #### 作用 1. **提供联系渠道** 明确的隶属关系使得其他研究人员能够通过邮件地址或者其他联系方式找到作者本人以便进一步交流或合作。 2. **增强可信度** 如果某篇论文是由知名高校或权威科研机构发表,则其结论往往会被赋予更高的信任水平因为这些地方通常具备更先进的实验设备和技术支持体系[^3]. 3. **展示国际合作情况** 当多国学者共同完成一项课题时,他们各自的affiliations可以直观显示出此次项目所涉及地域范围之广以及跨文化交流程度如何. 4. **帮助识别潜在利益冲突** 对于某些特定领域(比如医学),如果发现某个药物研发成果的主要贡献者来自于生产此药品的企业内部人员名单列表当中的话那么就需要特别留意是否存在偏见风险等问题存在其中[^2]. ```python # 示例代码:假设这是提取论文中的 affiliation 部分并打印出来的一个简单函数 def extract_affiliations(paper_data): affiliations = paper_data.get('author_info', {}).get('affiliations', []) if not affiliations: return "No affiliations found." return "\n".join([f"{i+1}. {aff}" for i, aff in enumerate(affiliations)]) example_paper = { 'title': 'Sample Paper', 'author_info': { 'names': ['John Doe'], 'affiliations': [ 'Department of Computer Science, Stanford University, USA', 'AI Lab, Google Inc., Mountain View' ] } } print(extract_affiliations(example_paper)) ``` 上述脚本展示了如何从给定的数据结构中获取作者们的隶属详情,并将其格式化输出。
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