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特刊 - 肌动型的多样性和分类法
拥有大约35,000种描述的物种，Scarabaeoidea是最大的甲虫超家族之一，包括多样化和受欢迎的群体，例如粪甲虫，鹿肉甲虫，六月甲虫，花奶酪，花香糖和犀牛。在化石记录中表现得很好，自侏罗纪以来就已经存在。它们是共生的，死亡的，植物的，腐生的和木质的，有些甚至是食肉。一些物种与人类竞争资源，被认为是严重的害虫，例如在棕榈中发展的日本甲虫和犀牛甲虫；其他人非常有益，例如甲虫，可以改善土壤质量和植物的生长。具有高度多样性的生态需求，全球分布和巨大的物种多样性，因此，甲壳虫是一个流行的研究目标，涵盖了从化学生态学到分类学和害虫控制的学科。本期特刊将展示Scarabaeoid研究的这些不同方面，特别关注分类法和多样性的各个方面。您可以选择我们的分类学共同特刊。
探索性分析叶子叶子的线粒体DNA的分子特征，以推断出分类特征对综合分类法
生物多样性的抽象准确的系统分类对于生态和进化研究是基础，尤其是在一个越来越降低和威胁生物多样性的世界中。在本研究中，我们建议使用遗传标记物的探索性分析，以从物种之间作为分子特征（MTS）的序列序列来获取其他信息。这些分子特征又可以为综合分类法提供独立的信息，以帮助属级限制。因此，我们使用叶叶属抗肌emimyrmex Cristiano等，2020年，Atta Fabricius，1804年，1865年的Acromyrmex Mayr作为模型来评估定期在系统生理和进化研究中定期应用的线粒体基因组片段。生物信息学分析揭示了可以用作诊断特征的物种之间共有的结构证据，将其与其他物种区分开，并支持对叶片的三个属的分类。有丝分裂组段的分子特征，以及其他特征，例如染色体数，核型特征，分子系统发育和形态学数据，可用于综合框架中，以访问生物多样性和目的分类学假设。
简化欧盟分类法以促进可持续财务
欧盟可持续金融平台（平台或PSF）是一个咨询机构，已根据《分类法规》第20条建立，并受委员会对专家团体的横向规则的约束。本文件不是欧洲官方委员会文件，也不是欧洲官方委员会职位。本文档中没有任何提交欧洲委员会的人，也不会排除任何政策成果。本报告代表平台成员的整体视图。但是，尽管它代表了这种共识，但在所有细节上，它不一定代表成员机构或专家的个人观点。本报告所反映的观点仅是专家的观点。本报告没有反映欧洲委员会或其服务的观点。以下考虑因素是在平台的宙斯盾下编制的，不能被欧洲监事当局（ESA）解释为官方指导。因此，观点和建议并不表示代表或预期ESA发出的任何官方指导和观点，这可能与本报告的内容不同。本报告中包含市场实践不能被解释为其认可或验证，特别是为了评估暴露的分类学对准或PSF，ESA，ESA，或欧洲委员会的收益使用。本报告附件中描述的市场实践不应自动遵守委员会授权法规（EU）2021/2178或其他相关欧盟立法或委员会指导文件的法律义务。
将生命周期的全球变暖潜力整合到欧盟分类法
体现的碳：在建筑物或基础设施的整个生命周期中，与材料和建设过程相关的温室气体排放。Embodied carbon includes: material extraction and upstream production (A1), transport to manufacturer/factory (A2), manufacturing (A3), transport to site (A4), construction and installation processes (A5), use phase (B1), maintenance (B2), repair (B3), replacement of building components (B4), renovation (B5), deconstruction (C1), transport to end-of-life设施（C2），重复使用，恢复或回收（C3）和废物处理（C4）的处理（C4）。产品再利用，材料回收和导出的能源 /能量回收率（d）以外的益处和负载应根据EN 15978及相关标准分别报告。
全球技能分类法采用工具包 - 出版物
拥抱技能优先的文化对于组织和政府迅速发展的劳动力市场并迅速适应技术进步至关重要，因为它促进了适应性并为未来的挑战做好了准备。这种方法涉及创建环境，以优先考虑劳动力中各种技能的发展和认可，强调好奇心和终身学习的重要性，并认识到培养人才的归属回报。它还高点劳动力多样性的价值，这可以推动创新和适应性。要实现这一愿景，必须确定其劳动力中存在和需要的关键技能。通过将每个角色视为技能，经验，经验，价值观，态度和思维方式的组合，组织可以采用更灵活和响应式的劳动力发展方法。领导者的赞助和强大的治理机制对于确保技能优先文化的可持续性至关重要。
超越边界：在跨数据集和语言中学习通用实体分类法，以获取命名实体识别
开放命名实体识别（NER）涉及从任意域中识别任意类型的实体，对于大语言模型（LLMS）仍然具有挑战性。最近的研究表明，对数据数据的微调LLM可以提高其性能。但是，直接对现有数据集进行培训会忽略其不一致的实体定义和冗余数据，从而将LLMS限制为数据集 - 特定的学习和阻碍域外适应性。为了解决这个问题，我们提出了B 2 NERD，这是一个紧凑的数据集，旨在指导LLMS在通用实体分类学下的开放NER中的概括。b 2书呆子使用两个步骤的过程从54个Ex-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is。首先，我们检测到跨数据集的不一致的实体定义，并通过可区分的标签名称来澄清它们，以构建400多种实体类型的Uni-Glesal分类学。第二，我们使用数据修剪策略来解决冗余，该策略选择了更少的类别和语义多样性的样本。综合评估表明，B 2 NERD显着增强了LLMS的开放式NER功能。我们的B 2 NER模型，在B 2 NERD上训练，超过6.8-12.0 f1点，并超过15个数据集和6种语言的3个室外基准标记中的先前方法。数据，模型和代码可在https://github.com/umeannever/b2ner上公开获取。