你在审计过程中有什么有趣经历或故事？第1页

Ms_kelly 网友的相关建议:

去年组里接了一个中国客户在腐国的海外子公司审计项目，一个项目经理和一个高级审计员被客户邀请去腐国参加股东会。开会那天非常壮观：大股东刚一走进会议室的时候是面带微笑的。不料，会议才开始30多分钟，小股东们推选出的一个代表就面色凝重的开始读一份文件：小股东们一致同意要罢免大股东。大股东在没有任何心理准备的情况下听了这个事情后先是一愣，然后怒不可遏的抓起茶杯就砸向小股东代表。小股东代表的秘书随即抓起椅子砸向大股东的电脑，其他小股东纷纷起立撕文件、砸东西，现场一片混乱。我们组的高级审计员见状立即爬到桌子底下躲着去了，我们可怜的项目经理由于太胖身体没有能够完全躲在桌子下面被2个玻璃杯子砸到了屁股。后来police来现场才控制住了混乱。项目经理回国后立即开始减肥，三个月不到瘦了20多斤。

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足球。

中国女足的实力可以作为一个女足中等水平的参考- 世界女足冠军也没有实力随便抡中国女足9个或者10个球；所以这些中国国家队/俱乐部的U16 U15的孩子已经可以说有超过顶级女足球队的实力。

而“业余顶尖高手”肯定是要高于这些中国孩子们的，尤其是考虑到一些足球大国：巴西、德国、阿根廷、英格兰的业余顶尖高手。

所以某些足球强国出几个各自的个业余顶尖队，奥运女足夺冠无疑。

以下为引用：

99年中国女足最强的那批，跟甲A辽宁队的U19的二队踢过一场比赛，对U19二队的要求是不允许头球不允许有身体接触，这种情况下女足输了2球，全场在被压着打。
02年中国女足跟男足U16踢过一场比赛，当时对男足的限制也是不允许头球不允许有身体接触，好像还有不允许换人，在这种情况下男足赢了10个球。
04年中国女足主力跟根宝基地的U15男足踢过比赛，女足4：9输。之后又跟根宝基地的U14踢了一场，上半场U14 两球领先，下半场根宝换上了7个替补，基本都是U13年龄段的小孩，最后女足7：3取胜。
05年，中国女足主力还跟国安U15男足踢过一场，最后女足2：4输给了国安U15。
06年，中国女足跟广州市一所普通初中的男子球队踢过一场比赛，最后女足3：3踢平。
06年或者07年我曾经在看过一场女足和河北一所普通高中校队的内部比赛，最后女足输了5个球。
09年，中国女足跟男足U16踢过一场比赛，也是不允许头球不允许有身体接触，女足被进了4个。
今年女足世界杯前，加拿大女足的陪练是当地城市的一个社区男子足球队，加拿大女足被这只社区队踢成了筛子。

来源：如果中国男足和女足比赛谁会赢？ - 中国国家男子足球队 @王亞暉的答案。

wen-shu-57-3 网友的相关建议:

人的睡眠偏好被称为“睡眠类型”或“时型”（chronotype）,具体分为早睡早起的“清晨型’（morningness），晚睡晚起的“夜晚型”（eveningness）和不早不晚的中间型，中间型占的比例可能最多，而睡眠类型一般相信是先天性加上后天环境的影响。一般以11点睡眠为中间型的分界，题主想比较的10pm – 6am的睡眠模式属于早晨型，而2am – 10am睡眠模式属于夜晚型。

我们大脑中的下丘脑维持着人体的总生物钟，称为视交叉上核（SCN）。而人体大部分细胞器官都维持各自的子生物钟（peripheral clock）。 SCN从瞳孔接收光信息，维持大概24小时的昼夜节律，SCN通过神经系统（自主神经，autonomic nerve）,荷尔蒙系统（下丘脑-垂体，hypothalamo-pituitary）等的信号（例如乙酰胆碱、褪黑素、皮质醇等）跟其他细胞器官的子生物钟沟通和同步。总生物钟SCN主要通过光线作出反应，细胞器官的子生物钟主要通过饮食和身体运动调整。饮食包括食物质量、食物的卡路里和进食时间等都在影响子生物钟，这些饮食和运动因素称为“授时因子”（zeitgebers）。授时因子会推迟或加快大脑总生物钟的时间，生物钟的时差称为“相位偏差”（phase-shift）。所以总生物钟接收光信号后，会影响身体细胞器官的功能，而细胞器官则对进食和运动作出反应，影响大脑的总生物钟。所以我们晚间的光线，进食时间和运动时间等，都是影响我们生物钟的“睡眠类型”的环境因素。

习惯了晚睡晚起的人都会觉得自己是夜猫子，一定是夜晚型的，相反习惯了早睡早起的一般都觉得自己是早晨型的，但其实有更科学的方法分析诊断究竟个人属于哪一个睡眠类型的：问卷方法或DLMO测试方法。问卷方法顾名思义是通过回答问卷得出量表分数，两个公认比较准确的问卷量表是“慕尼黑时型问卷.” (MCTQ) 和清晨型-夜晚型量表(MEQ),两者都有一定的准确度，但公认最准确达到是“褪黑素昼夜节律时间”（DLMO），原理是人的内源褪黑素在准备入睡前会增加分泌，DLMO是通过晚上到早上收集尿液或唾液化验评估褪黑素在不同时点分泌的状况以作出最准确的判断。有研究比对了MCTQ和MEQ跟DLMO的差异，[1]发现偏差还挺大，所以就算较为科学认可的问卷都不能准确反映人体真正的睡眠类型，我们自己猜可能就更大偏差了，也许我们不应该过早给自己下定论，自己一定就是夜晚型一定需要晚睡。光线压抑褪黑素的分泌，推迟正常睡眠时间，造成人为的“晚间型”睡眠模式，对健康造成隐患。[2]

大量研究比较过夜晚型和早晨型人群的代谢性指标发现夜晚型的人出现各种代谢性疾病更多，2015年的对照组研究，[3] 韩国的研究人员把1620名年龄在47-59岁的人群样本归类为早晨型（29.6%），夜晚型（5.9%）和不早睡也不晚睡的中间型（64.5%）。研究发现只有夜晚型的人群跟更高的代谢性疾病有关，特别是男性，夜晚型的男性患上糖尿病的风险是298%，肌肉缺乏症的风险是389%，而女性出现代谢综合征的风险也高达222%。

研究也发现夜晚型人群更容易出现胰岛素抵抗。2013年日本的一项对照组研究，[4]比对了早晨型和夜晚型的糖尿病受试者，发现夜晚型的受试者，反映中期血糖水平的HbA1c和LDL水平更高，更难控制血糖水平。

夜晚型也跟精神健康有关联性，2019年美国约翰霍普金斯大学等多家大学学者发表的研究，[5] 分析了362家学校的2.9万高中生，发现夜晚型学生出现情绪问题，行为问题的风险更高，而精神健康分数也越低，尽管考虑了睡眠时长的因素，睡眠时间越晚，出现精神健康问题的风险就还是越高。

2019年的文献回顾，[6] 也发现夜晚型的成年人跟抑郁症，药物滥用，睡眠障碍和精神障碍有关联性。

哥伦比亚大学的横断研究，[7] 也发现夜晚型的女性跟心血管疾病有关联性，夜晚型女性的心血管风险增加241%。

那为什么夜晚型的人更容易出现各种代谢性疾病和精神健康问题？因为晚睡很多时跟不健康的饮食和“错误”的进食时间有关。 [8] 研究发现夜晚型的人晚上摄入更多的卡路里，而晚上摄入卡路里增加肥胖风险。

哈佛大学和爱荷华大学的学者在2019年发表的对照组研究，[9] 跟踪了872名受试者一年时间，得出早晨型和夜晚型受试者的饮食跟健康关系的有趣的数据。研究发现夜晚型人群在晚间摄入最多卡路里比例的，相对同是晚间型的人但晚间摄入卡路里最少比例的，肥胖风险增加5倍！夜晚型人群晚间吃碳水化合物和蛋白质多的，肥胖风险分别增加4.5倍和3.7倍，但早晨型的人没有同样的风险。

题主也问到晚上10点睡到清晨4点是否健康，其实成人的最佳睡眠时长是7到9小时，已经有大量的流行病学研究发现过短和过长的睡眠时间跟疾病和死亡率有J型或U型关系。例如青岛大学发表的荟萃分析，[10] 包括了35个研究一共150万人的样本，当中有14万个死亡案例，发现睡眠时间时长在7小时，全因死亡率最低，过短和过长的睡眠可能跟健康问题有关，最佳全因死亡全因死亡率，建议大家7小时睡眠可能可以降低死亡风险。所以一天6小时睡眠并不是最理想的。

综合上述近年的研究，人的睡眠类型有早晨型的早睡早起型，夜晚型的晚睡晚起型，和正常作息的中间型，睡眠类型受先天因素和环境因素影响，晚间光线会推迟我们的生物钟，造成人为的夜晚型睡眠类型，而夜晚型睡眠模式增加糖尿病，心血管病和精神健康风险。这些风险起码部分跟饮食模式有关，如果晚睡晚起的人可以减少晚间摄入的卡路里，实行更健康的饮食模式，研究发现可以大幅降低肥胖和代谢性风险。

参考

[1] Kantermann, T., Sung, H., & Burgess, H. J. (2015). Comparing the Morningness-Eveningness Questionnaire and Munich ChronoType Questionnaire to the Dim Light Melatonin Onset. Journal of biological rhythms, 30(5), 449–453. https://doi.org/10.1177/0748730415597520

[2] Ashbrook, L. H., Krystal, A. D., Fu, Y. H., & Ptáček, L. J. (2020). Genetics of the human circadian clock and sleep homeostat. Neuropsychopharmacology : official publication of the American College of Neuropsychopharmacology, 45(1), 45–54. https://doi.org/10.1038/s41386-019-0476-7

[3] Yu, Ji & Yun, Chang-Ho & Ahn, Jae & Suh, Aly & Cho, Hyun & Lee, Seung & Yoo, Hye Jin & Seo, Ji A & Kim, Sin Gon & Choi, Kyung Mook & Baik, Sei Hyun & Choi, Dong & Shin, Chol & Kim, Na-Hyung. (2015). Evening Chronotype Is Associated With Metabolic Disorders and Body Composition in Middle-Aged Adults. The Journal of clinical endocrinology and metabolism. 100. jc20143754. 10.1210/jc.2014-3754.

[4] Iwasaki, M., Hirose, T., Mita, T., Sato, F., Ito, C., Yamamoto, R., Someya, Y., Yoshihara, T., Tamura, Y., Kanazawa, A., Kawamori, R., Fujitani, Y., & Watada, H. (2013). Morningness-eveningness questionnaire score correlates with glycated hemoglobin in middle-aged male workers with type 2 diabetes mellitus. Journal of diabetes investigation, 4(4), 376–381. https://doi.org/10.1111/jdi.12047

[5] Gariépy, G., Riehm, K. E., Whitehead, R. D., Doré, I., & Elgar, F. J. (2019). Teenage night owls or early birds? Chronotype and the mental health of adolescents. Journal of sleep research, 28(3), e12723. https://doi.org/10.1111/jsr.12723

[6] Kivelä, L., Papadopoulos, M. R., & Antypa, N. (2018). Chronotype and Psychiatric Disorders. Current sleep medicine reports, 4(2), 94–103. https://doi.org/10.1007/s40675-018-0113-8

[7] Makarem, N., Paul, J., Giardina, E. V., Liao, M., & Aggarwal, B. (2020). Evening chronotype is associated with poor cardiovascular health and adverse health behaviors in a diverse population of women. Chronobiology international, 37(5), 673–685. https://doi.org/10.1080/07420528.2020.1732403

[8] Mazri, F. H., Manaf, Z. A., Shahar, S., & Mat Ludin, A. F. (2019). The Association between Chronotype and Dietary Pattern among Adults: A Scoping Review. International journal of environmental research and public health, 17(1), 68. https://doi.org/10.3390/ijerph17010068

[9] Xiao, Q., Garaulet, M., & Scheer, F. (2019). Meal timing and obesity: interactions with macronutrient intake and chronotype. International journal of obesity (2005), 43(9), 1701–1711. https://doi.org/10.1038/s41366-018-0284-x

[10] Shen, Xiaoli & Wu, Yili & Zhang, Dongfeng. (2016). Nighttime sleep duration, 24-hour sleep duration and risk of all-cause mortality among adults: A meta-analysis of prospective cohort studies. Scientific Reports. 6. 21480. 10.1038/srep21480.

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