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预防学校暴力是管理人员，教育工作者，学生和整个社区的重要关注点。同时学校安全启动
•促进阻止欺凌的积极学校文化：促进一个支持学校工作人员与学生之间积极关系的尊重，善良和包容的环境。建立安全和支持的学习环境可以改善学校的气氛并改善学生的学术成果。反欺凌和网络欺凌计划可以防止暴力和灌输包容性的文化，尊重，同时也制定了有关暴力，欺凌，网络欺凌和骚扰的明确，通信的规则。该部门创建了此视频，该视频提供了有关欺凌预防实践的信息。至关重要的是，在实施这些计划以确保整体成功时，学校至关重要。确保对这些程序进行教育，并了解这些政策。
可持续全球关注点-SRI报告
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我们在哪里站在它的存在和关注点？
基于废水的流行病学（WBE）已用于监测脊髓灰质炎，肝炎等传染病。自1940年代以来。它也用于在人群水平上跟踪SARS-COV-2。本文旨在编译和评估废水中SARS-COV-2的定性和定量检测信息。基于全球发表的研究，我们强调了监测废水中SARS-COV-2存在/检测的重要性，并同时强调了早期监视技术的发展。SARS-COV-2 RNA脱落在人粪中，唾液，痰液和粘液中，最终到达废水，并将病毒RNA带入其中。为了检测废水中的病毒，不同的检测技术已被优化并正在使用。这些基于全基因组测序或靶向扩增子测序的血清学，生物传感器，靶向PCR和下一代测序。在废水中，SARS-COV-2 RNA的存在可以用作早期检测的潜在工具，并在社区中扩散该病毒之前消除病毒的策略。此外，在对环境中病毒行为的正确和及时理解，可以创建一个精确和启发性的模型。这可能有助于创建技术工具和可行的行动计划，以减少当前病毒流行病或未来潜在暴发对公共卫生和经济的负面影响。进一步致力于病毒负荷是否与诱导感染的能力相关，仍然需要证据。当前JN.1变体的发生率的增加是一个持续的早期检测和监视，包括废水。
b' 提议不再禁止运动员通过血浆置换捐献血浆或血浆成分。Kinahan 博士澄清说，在许多国家，运动员的定义很广泛，因此禁止血浆置换会影响血浆的正常供应。此外，还咨询了血液学 ABPWG，确认对护照的影响非常短暂，血液护照很快稳定下来，因此该程序不能用作掩盖兴奋剂做法的混杂因素。最后，还咨询了 WADA Legal，并重申血浆置换对血浆量的影响是短暂的，不能作为使用兴奋剂的借口。几位 HMRC 成员表示担心它可能被用来操纵生物护照。由于将血浆置换从清单中撤出的提议并未随草案一起分发给利益相关者，HMRC 认为提出了太多担忧，并决定不接受这一改变。他们建议 LiEAG 收集有关允许血浆置换的利弊的更多细节。 Kinahan 博士要求 HMRC 汇编并将关注点发送给 LiEAG 以供明年讨论。行动要点。”
b' 提议不再禁止运动员通过血浆置换捐献血浆或血浆成分。Kinahan 博士澄清说，在许多国家，运动员的定义很广泛，因此禁止血浆置换会影响血浆的正常供应。此外，还咨询了血液学 ABPWG，确认对护照的影响非常短暂，血液护照很快稳定下来，因此该程序不能用作掩盖兴奋剂做法的混杂因素。最后，还咨询了 WADA Legal，并重申血浆置换对血浆量的影响是短暂的，不能作为使用兴奋剂的借口。几位 HMRC 成员表示担心它可能被用来操纵生物护照。由于将血浆置换从清单中撤出的提议并未随草案一起分发给利益相关者，HMRC 认为提出了太多担忧，并决定不接受这一改变。他们建议 LiEAG 收集有关允许血浆置换的利弊的更多细节。 Kinahan 博士要求 HMRC 汇编并将关注点发送给 LiEAG 以供明年讨论。行动要点。”
注意力——数字技术如何影响我们的注意力、关注点和学习方式
已记录的个人风险包括对心理健康的影响，特别是年轻人的心理健康；虚假信息的泛滥；以及对外包信息的过度依赖。个人层面的影响累积起来，体现在社会层面的担忧中，例如情感两极分化——被定义为不信任政治光谱另一端的人的倾向——以及由于虚假信息活动而对公共健康造成的风险。虽然数字技术不是造成这些担忧的唯一原因，但它们发挥的作用是巨大的。更新个人信念和参与建设性讨论的良好能力是公民参与的关键要素，因此也是健康民主的关键要素。这些技能依赖于一系列认知过程，而这些过程现在受到技术快速而广泛的扩散的影响。随着个人和社会福祉面临的风险变得越来越明显，探索这一问题的紧迫性也随之增加。
人工智能在医学中的应用及其关注点
摘要背景：医学正成为一个越来越以数据为中心的领域，超越了传统的统计学方法，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在吸引大量对科学数据分析的兴趣。有人认为，人工智能正在经历快速的商品化过程。这种描述有效地反映了人工智能工业化的现代趋势及其在社会中的普及。因此，与使用人工智能和机器学习相关的社会问题不应再被忽视，事实上，它们不再属于科学领域。这些社会问题也可以有多种形式；然而，所有这些都需要从以人为本的角度设计模型，并纳入与人相关的要求和约束。在这篇简短的论文中，我们讨论了影响 AI 和 ML 在治疗、公平性、隐私和匿名性、解释能力和可解释性方面的一些特殊问题，此外，还讨论了几个更广泛的社会问题和道德规范。我们认为，所有这些都是需要记住的实用因素，以实现全面促进基于 AI 和 ML 的技术普及的目标，并确认关于数字技术对道德和匮乏敏感问题的影响的不断发展的规则。我们的独特目标是反映这些主题如何影响 AI 和 ML 的临床应用。本文包括在西班牙巴塞罗那贝洛特大学医院举行的“第二次科学与透析会议：人工智能”的大部分内容。摘要和关键信息：AI 和 ML 作为从数据中提取知识的关键方法，吸引了科学界的大量兴趣。这些系统正越来越多地扩展到社会影响的范围，包括治疗和医疗保健。影响治疗和医疗保健的社会相关问题包括（尽管它们可能不再局限于）公平、公平性、匮乏、道德和法律。关键词——人工智能、机器学习。