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World File Search System体力劳动
健康对经济增长的影响：生产...
尽管劳动质量以人力资本的形式显然对经济增长显着贡献，但大多数跨国经验研究都确定了人力资本与教育相关。这种做法忽略了将健康视为人力资本的关键方面的有力理由，因此是经济增长的关键要素。更健康的工作者在身体和精神上更有活力和强大。他们的生产力更高，工资更高。由于疾病（或家庭中的疾病），他们也不太可能缺勤。疾病和残疾大大降低了小时的工资，在发展中国家中的影响尤其强烈，在发展中国家，劳动力比在工业国家中更高的劳动力从事体力劳动。大量的微观经济证据证明了其中许多效果（参见Strauss＆Thomas，1998）。本文的目的是确定该微观证据是否可以通过对人口健康对经济增长的影响的宏观证据来证实。健康，以预期寿命的形式出现在许多跨国增长回归中，并且投资者通常发现它对经济增长率具有显着的积极影响（参见Bloom＆Canning，2000，2003）。（表1报告了包括健康为经济增长的决定因素以及对增长的影响的选择的选择。
a. 卡路里是一种能量形式
a. 卡路里是食物中的能量形式。卡路里被用作能量，为大脑、肺和心脏等重要器官系统提供能量。我们的身体需要额外的能量来进行锻炼、与工作相关的任务以及日常生活活动。能量可用性是体力劳动后剩余的能量，用于为身体的基本功能提供能量。士兵需要食物中的卡路里提供最佳能量，以支持体力锻炼和工作职责。当摄入的能量不足时，就没有足够的能量来维持身体。这会导致能量可用性低，从而对健康和表现产生负面影响。在能量可用性低的情况下，身体会从其他器官系统中获取能量来发挥作用。b. 能量可用性低与生殖激素并发症有关，可能包括男性睾酮水平下降和女性雌激素水平降低。其他并发症包括骨骼健康和免疫功能不佳、认知能力受损以及力量和耐力下降。能量可用性低的人受伤风险很高，这会影响士兵的战备状态。2. 与能量可用性低相关的常见饮食模式：
联邦印第安寄宿学校计划调查报告
9 例如，参见 1931 年 ARCIA，第 4 页（指出在印度教育中“一种哲学和一种制度早已确立”）；1916 年 ARCIA，第 9、10 页（指出“需要‘一套学校制度’、‘一套实用的学校制度’、‘所有印度学校的统一课程标志着教育制度向前迈了一步’、‘教育制度’）；1899 年 ARCIA，第 437 页（描述“印度学校制度的发展”）；1886 年 ARCIA，第 LX 页（记录“对印度学校制度的控制”、“对印度学校制度的监督”、“印度学校制度的历史和发展”和“制度的划分和运作”）；印第安人事务专员，《致战争部长的年度报告》61（1846 年）（记录“教育制度”）；印第安人事务专员，《致战争部长的年度报告》516（1839 年）（提及“体力劳动制度”）；《致战争部长的印第安人事务报告》61（1828 年）（提供一份声明，说明“印第安人学校的数量、建立学校的地点、建立学校的人员、教师人数等、学生人数，以及政府每年为每所学校提供和支付的金额”，即记录一个系统）。
专为……设计的上肢外骨骼的效果
在许多工业工作环境中，由于自动化流程和机器人的使用，员工的工作量正在减少。然而，在各种职业中，某些任务和活动仍将手动完成，例如护理和技术行业，这些行业高度个性化、机动性和灵活性非常重要。即使在高度自动化的操作中，例如在汽车行业，人类体力劳动对于某些装配步骤至关重要，员工还不能（目前）被机器人取代（Dengler 和 Matthes，2018 年）。虽然导致肌肉骨骼疾病 (MSD) 的因素有很多种（例如年龄、遗传、心理因素），但其中一个主要促成因素是肌肉骨骼系统的生物力学超负荷，这可以通过定期举起重物或执行单调重复的工作来促进（Marras，2005 年；da Costa 等人，2010 年）。肩关节活动范围大，特别容易受伤和超负荷（Terry and Chopp，2000 年）。例如，在德国，近 24% 的员工需要在工作期间定期搬运重物；16.9% 的员工报告定期以强制姿势工作（例如高空作业）（德国联邦劳工和社会事务部，2019 年）。因此，德国工作场所五分之一的病假是由于肌肉骨骼失调引起的，这并不奇怪。对于 55 岁以上的工人来说，频率甚至更高，为 25
人工智能、机器人和无人机在... 中的应用
机器人技术和人工智能 (AI) 在农业领域的融合，通过提高精度、效率和可持续性，正在彻底改变农业实践。机器人技术可以自动执行种植、收割和监测等任务，从而降低劳动力成本并提高生产力，而人工智能则可以通过预测模型进行实时数据分析，从而优化作物管理。无人机和拖拉机等自动化机械减少了对体力劳动的依赖，并支持连续运行，通过优化资源使用和减少浪费，为可持续发展做出贡献。无人机通过提供高分辨率图像和多光谱数据发挥着至关重要的作用，从而增强了作物监测、精准灌溉和病虫害管理。它们使农民能够评估作物健康状况、识别水分胁迫并检测病虫害的早期迹象，从而及时准确地采取干预措施。这些技术提高了资源效率、减少了环境影响并降低了成本。尽管具有显著优势，但实施成本高、需要熟练操作员以及数据隐私问题等挑战阻碍了其广泛采用。然而，机器学习、可追溯性区块链和自主系统的进步有望提高这些技术的采用和有效性，重塑农业实践和农村经济。
a. 卡路里是一种能量形式
a. 卡路里是食物中的能量形式。卡路里被用作能量，为大脑、肺和心脏等重要器官系统提供能量。我们的身体需要额外的能量来进行锻炼、与工作相关的任务以及日常生活活动。能量可用性是体力劳动后剩余的能量，用于为身体的基本功能提供能量。士兵需要食物中的卡路里提供最佳能量，以支持体力锻炼和工作职责。当摄入的能量不足时，就没有足够的能量来维持身体。这会导致能量可用性低，从而对健康和表现产生负面影响。在能量可用性低的情况下，身体会从其他器官系统中获取能量来发挥作用。b. 能量可用性低与生殖激素并发症有关，可能包括男性睾酮水平下降和女性雌激素水平降低。其他并发症包括骨骼健康和免疫功能不佳、认知能力受损以及力量和耐力下降。能量可用性低的人受伤风险很高，这会影响士兵的战备状态。2. 与能量可用性低相关的常见饮食模式：
引用：Figiel，S.（2022 年）。人工智能的发展及其在农业中的应用对劳动力使用和生产力的潜在影响 / Rozwój sztucznej inteligencji i potencjalny wpływ jej zastosowan w rolnictwie na wykorzystanie siły roboczej i produktywność。 Zagadnienia Ekonomiki Rolnej /农业经济学问题，373(4), 5–21。 https://doi.org/10.30858/zer/153583
人工智能 (AI) 是近年来最引人注目的技术发展之一。它可能对包括农业在内的所有经济活动领域产生重大影响。本文讨论了两个问题，即人工智能的实际本质及其在农业中最重要的当前和未来应用，以及它们对该部门劳动力使用和生产力的潜在影响。本文采用的研究方法是对选定的文献资料进行批判性分析，并就人工智能应用对农业劳动力使用及其全要素生产率的可能影响进行演绎推理。研究发现，人工智能在农业中的应用数量众多，而且在技术解决方案和管理流程方面都非常多样化。此外，由于农业生产和营销流程自动化趋势日益增强，预计农业人工智能应用市场将迅速增长。这不可避免地导致用精密机械和机器人取代体力劳动。此外，它还产生了对新劳动力能力的需求，这些能力需要管理日益资本密集型的农业生产和人工智能驱动的相关流程。主要基于理论考虑，可以推测，人工智能在农业中的广泛使用应该会对该部门全要素生产率 (TFP) 的增长产生积极贡献。因此，农业生产者更快采用人工智能解决方案的国家可以在粮食生产方面获得竞争优势。
开发和应用人工智能的伦理问题
政府必须履行各种任务，并且希望高效、有效地完成这些任务。这就是为什么它使用计算机、数据和软件、算法以及现在所谓的“AI”：人工智能。该术语之所以加引号，是因为“AI”通常不恰当地用于非真正人工智能的系统，因为它们依赖于大量的人力劳动，例如标记训练数据以及微调和纠正语言模型的体力劳动（Crawford 2021），并且并不是真正的智能，至少不是以人类的方式智能（Runciman 2023）；人工智能系统可能会犯各种愚蠢的错误，因为它们缺乏常识（Russell 2019）。在本文中，我们将重点介绍政府目前正在使用的系统和算法（Van Veenstra 等人，2021a）。与基于深度学习的最先进的系统（其中“人工神经网络”在大量数据上进行训练，例如 ChatGPT）相比，这些通常是相对简单的算法。还请考虑中央司法收款机构 (CJIB) 用来估计某人是否会支付罚款的算法，以便 CJIB 可以帮助该人避免陷入（进一步）债务。 1 这种算法基于相对简单的if-then规则，例如：如果[以前的罚款已正确支付]，则[发送标准提醒]。这种简单性具有诸多优势，例如在透明度方面。这样，作为开发者，你就可以
人工智能的发展及其在农业中的应用对劳动力使用和生产率的潜在影响
人工智能 (AI) 是近年来最引人注目的技术发展之一。它可能会显著影响包括农业在内的所有经济活动领域。本文讨论了两个问题，即人工智能的实际本质及其在农业中最重要的当前和未来应用，以及它们对该部门劳动力使用和生产力的潜在影响。本文采用的研究方法是对选定的文献资料进行批判性分析，并就人工智能应用对农业劳动力使用及其全要素生产率的可能影响进行演绎推理。研究发现，人工智能在农业中的应用数量众多，而且在技术解决方案和管理流程方面都非常多样化。此外，由于农业生产和营销流程自动化趋势日益增强，预计农业人工智能应用市场将迅速增长。这不可避免地导致用复杂的机械和机器人代替体力劳动。此外，它还产生了对新劳动力能力的需求，这些能力需要管理日益资本密集的农业生产和人工智能驱动的相关流程。主要基于理论考虑，可以推测人工智能在农业领域的广泛应用将对农业全要素生产率（TFP）的增长产生积极影响。因此，农业生产者更快采用人工智能解决方案的国家可以在粮食生产方面获得竞争优势。
从建构主义到建构主义人工智能
迄今为止，人工智能系统的开发主要是体力劳动。这种人工智能的建构主义方法已导致针对相对较小问题的多种孤立解决方案。例如，在机器人技术中将这些部分组合在一起的小成功案例使人们乐观地认为，继续沿着这条道路前进将导致人工智能的出现。这不太可能。“人工智能问题”在没有太多科学或理论指导的情况下被分割，导致研究界分裂和一系列严重不兼容的方法。标准软件开发方法在扩展方面存在严重限制；在人工智能中建构主义方法导致系统领域应用有限且性能严重脆弱。因此，一般智能所需的真正集成在实践和理论上均被排除在外。然而，要超越当前的人工智能系统，需要的集成要比迄今为止尝试的集成复杂得多，尤其是在注意力和学习等横向功能方面。应对挑战的唯一方法是用专注于自生成代码和自组织架构的方法取代自上而下的架构设计作为主要开发方法。我将此称为建构主义人工智能，因为它必须基于自我建构原则。建构主义人工智能所采用的方法将与当今的软件开发方法截然不同。在本文中，我详细描述了这一论点，并研究了这种即将到来的范式转变的一些影响。