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感谢你们，我们为森林发表了超过 100 万条公众评论
宣传员向公众宣传了对老龄树木和森林的威胁，并通过收集支持者（包括像您这样的会员）的公众意见，为老龄树木保护争取支持。除了这些支持者之外，环保组织、土著组织、联邦和州选举官员、宗教团体和宗教领袖、企业、科学家和全国各地的人们也提交了数十万条意见，支持对该国最古老的树木和森林进行强有力的保护。
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血清电泳（SPEP）是一种用于分析血液中最重要蛋白质的分布的方法。主要的临床问题是存在抗体（M蛋白/副蛋白）的单克隆分数，这对于诊断和下血液学疾病（例如多发性骨髓瘤）至关重要。最近的研究表明，可以通过例如检查蛋白质聚糖模式来跟踪肿瘤手术，可以使用机器学习来评估蛋白质电泳。在这项研究中，我们比较了26种不同的决策树算法，通过使用来自血清蛋白质毛细血管电泳的数值数据，以鉴定人血清中M蛋白的存在。对于数据的自动检测和聚类，我们使用了一个由67,073个样本组成的匿名数据集。我们发现了五种具有较高能力检测M蛋白质的方法：额外的树（ET），随机拟合（RF），直方机分级增强回收期（HGBR），轻梯度增强方法（LGBM）和极端梯度增强（XGB）。此外，我们实施了一种游戏方法来披露数据集中的哪些功能，这些功能表明了由此产生的M蛋白诊断。结果验证了伽马球蛋白的馏分和β球蛋白分数的一部分是电泳分析的最重要特征，从而增强了我们方法的可靠性。最后，我们测试了分类的M蛋白质同种型的算法，其中ET和XGB在测试的五种算法中表现出最佳性能。我们的结果表明，血清毛细管电泳与决策树算法相结合，在应用M蛋白的快速，准确鉴定方面具有巨大的潜力。此外，这些方法将适用于各种血液分析，例如血红蛋白病，表明诊断范围广泛。但是，对于M蛋白质同种型分类，将机器学习解决方案与毛细血管电泳的数值数据与凝胶电泳图像数据相结合是最有利的。
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* Le Barbanchon：博科尼大学。Hensvik：乌普萨拉大学。Rathelot：巴黎综合理工学院。我们要感谢 ASSA、IZA、TEPP、ETH-UNIL-UZH 求职研讨会的参与者，以及埃塞克斯、蒂尔堡、ASSA 2022、廷伯根研究所、马斯特里赫特、VfS 巴塞尔 2022、巴黎 HEC、柏林、普林斯顿、波恩、南加州大学、加州大学洛杉矶分校安德森分校、斯德哥尔摩经济学院、伦敦大学学院、牛津、哥本哈根、芝加哥布斯、CEPR 劳工研讨会 2023 的研讨会的参与者，以及普林斯顿 IRS 的成员提供的有益评论。我们感谢 Arbetsformedlingen 加入这一研究伙伴关系，并感谢 IFAU 提供计算设施访问权限。最后，我们感谢 Ana Sofia Teles、Sara Rabino、Jeremy Marquis、Qian Dong、Guido Deiana、Agathe Rosenzweig 和 Vincenzo Alfano 提供的出色研究协助。非常感谢 ERC StG 758190“ESEARCH”提供的资金支持。本研究已在 AEA RCT 注册表中注册，唯一标识号为：“AEARCTR- 0003616”。所有错误均由我们自己承担。Hensvik 还隶属于 IFAU、CEPR 和 IZA，Le Barbanchon 隶属于 CEPR、IGIER、IZA、J-PAL，Rathelot 隶属于 CREST、CEPR、IZA、J-PAL。