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建设关爱经济作为实现经济和性别公正的途径
护理是经济和社会的基石。它包括所有支持人们满足其需求的活动，1 包括照顾儿童、老人、残疾人 2 和患病的人，以及教学活动和为家庭提供食物和基本必需品。护理工作对于社区和经济的运转至关重要，3 并且它增加了一个国家的繁荣：据估计，仅无偿护理工作每年就为全球经济增加了 10.8 万亿美元，相当于全球国内生产总值 (GDP) 的 9%。4 因此，护理是一种全球商品，社会和经济中的每个人都能从中受益。护理也是一项权利，这意味着每个需要护理的人都有权获得这种护理。一个充满关爱的经济应该提供所有必要的服务和支持，以确保所有有需要的公民都能获得优质、方便、免费的护理。
护理和医疗保健领域人工智能公正的指导原则
作为护士，我们知道照顾他人的实际工作不能也不应该被自动化。注册护士和其他医疗保健工作者的工作必须亲自完成。任何人工智能 (A.I.)1 系统，包括自动化工人监控和管理 (AWSM)2 系统和临床决策支持系统 (CDSS)3，都无法取代人类的专业知识和临床判断，而这些对于提供所有患者应得的安全、有效和公平的护理至关重要。护士接受并定期掌握以工人为中心的技术，这些技术可以补充临床技能并提高患者护理质量。但我们担心，某些正在医院和护理环境中实施的技术并不能实现上述两点。在医疗保健环境中应用人工智能必须遵循这些原则，以确保高质量的患者护理、安全和公平。
坚韧不拔、公正发展
世界能源理事会是世界上历史最悠久的独立、公正的能源领袖和从业者团体。通过我们的“人性化能源”愿景，我们让更多人和社区参与到加速世界各地清洁、公正的能源转型中来。理事会成立于 1923 年，一个世纪以来汇聚了整个能源生态系统的不同利益，如今拥有 3,000 多个成员组织，业务遍及近 100 个国家。我们的全球网络吸引了政府、私营和国有企业、学术界和民间社会以及现任和未来的能源领袖。我们有效地合作开展影响计划，并为地方、地区和全球能源议程提供信息，以支持我们持久的使命：促进能源的可持续利用和供应，造福所有人。详情请访问 www.worldenergy.org 以及 LinkedIn 和 X（以前称为 Twitter）。由世界能源理事会 2024 年发布
采取绿色经济行动推动公正转型
图 11 显示，2019 年吉尔吉斯斯坦的 PM2.5（直径小于 2.5 微米的大气颗粒物）排放量估计为每立方米 24.1 微克，而 2000 年为 24.6 微克。图 11 还将吉尔吉斯斯坦的 PM2.5 排放量与欧洲和中亚地区各国的未加权平均值进行了比较，2019 年的平均值为每立方米 16.4 微克。值得注意的是，世界卫生组织的《空气质量指南》排放阈值为每立方米 10 微克，这代表了 PM2.5 暴露会对健康产生不利影响的浓度。 2017 年，吉尔吉斯斯坦暴露于超过世卫组织阈值的 PM2.5 环境浓度的人口比例估计为 97.4%，而 2000 年该比例为 99.9%。
公正的体外和体内药物锚筛网鉴定了MTAP-DEL中MTA合件PRMT5抑制剂的抗性和敏化机制
母亲反对脱皮性同源物4（SMAD4）是介导TGF-β信号转导的Smad转录因子家族的成员。SMAD4功能突变或缺失的丧失在约30％的胰腺导管腺癌（PDAC）和大肠癌腺癌和食管腺癌患者的15％，并且与预后不良有关。在过去的二十年中，其肿瘤抑制作用的作用已被阐明，SMAD4的损失足以促进多种GEM模型中的肿瘤发生。为了识别SMAD4缺陷癌的新型治疗脆弱性，在SMAD4等源性PDAC模型中采用了CRISPR辍学方法。我们将stearoyl-COA去饱和酶SCD鉴定为Smad4缺陷型环境中的合成致命靶标。scd对于从头脂质生物发生至关重要，并催化单不饱和脂肪酸的产生速率限制步骤。体外遗传学和药理学研究证实了这种合成的致命关系。此外，药物锚定的CRISPR辍学筛选和RNA表达分析表明，饱和脂肪酸对SCD抑制作用的积累驱动SMAD4缺陷细胞中的细胞毒性。用基于CRISPR的SCD敲除和特征良好的SCD抑制剂（A939572）的小鼠研究表明，SMAD4-突变异种移植模型中具有抗肿瘤功效。但是，与SCD的遗传基因敲除（KO）相比，药理学抑制剂在抑制体内肿瘤增殖方面的有效性较小。一起，这些数据将SCD识别为SMAD4突变癌中的选择性漏洞。
中国和气候变化：公正的过渡和社会包容
问题：本社论是“中国与气候变化：朝着社会包容性和公正的过渡”的一部分，由Lichao Yang（北京师范大学）和Robert Walker（北京师范大学）编辑，在https://doi.org/10.17645/si.i371371371
人工智能聊天机器人加剧全球保护不公正
人工智能 (AI) 驱动的语言模型（聊天机器人）逐步加速了环境证据的收集和翻译，这些证据可用于指导地球保护计划和战略。然而，聊天机器人生成的保护内容的后果从未在全球范围内进行过评估。借鉴环境正义的分配、识别、程序和认知维度，我们采访并分析了 ChatGPT 上关于生态修复专业知识、利益相关者参与和技术的 30,000 条回复。我们的结果表明，超过三分之二的聊天机器人的答案依赖于在美国大学工作的男性学者的专业知识，而基本上忽略了来自低收入和中低收入国家（7%）和土著和社区修复经验（2%）的证据。关注种植和重新造林技术（69%）支撑了乐观的环境结果（60%），而忽视了考虑非森林生态系统（25%）和非树种（8%）的整体技术方法。这项分析强调了人工智能驱动的知识生产中的偏见如何强化西方科学，忽视了保护研究和实践方面的各种专业知识和观点来源。在快节奏的生成人工智能领域，需要保障机制来确保这些不断扩展的聊天机器人发展能够纳入公正的原则，以应对全球环境危机的速度和规模。