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World File Search System分类法
ESG 战略与分类法的契合程度如何......
本研究的主要目的是表明，即使是最先进的可持续投资基金也往往与欧盟分类法的一致性较低——这与它们的可持续品质关系不大，而是源于分类法本身目前的设置方式。这一点尤其重要，因为从 2022 年 1 月开始，投资者将面临低一致性投资组合份额，并可能对看似矛盾的信息感到困惑。为了完成这项任务，我们展示了构建 ESG 策略全球股票投资组合的过程，并报告了其分类法一致性。我们的主要发现是：• 即使对于应用最低排除标准的 ESG 策略投资组合，分类法一致性也很低，这显示出比非 ESG 策略投资组合更好的可持续性特征。因此，欧盟分类法本身不能被解释为 ESG 策略投资组合可持续品质的衡量标准。• 分类法一致性低的主要原因是当前分类法的框架狭窄，只关注气候因素，而不涉及可持续性的其他关键环境和社会维度。此外，目前它仅涵盖气候风险缓解和适应、六个环境目标中的两个以及大约三分之一的宏观经济部门。 • 虽然缺乏详细的企业信息披露对从业者来说是一个挑战，但在本研究中我们发现，有证据表明，这一缺陷仍然可以通过针对分类法相关披露法规现阶段的估计和代理来克服。
迈向人工智能的分类法，以外语教学写作
马德里大学马德里大学，西班牙马德里，在外语教学中使用人工智能，尤其是在教学写作中，仍在研究其潜在的积极影响和潜在的好处。到目前为止，由于老师面临的挑战，重点是有争议的用途。但是，当仅用于学习目的时，它可能是学生的促进工具。现在的关键是了解其效果，挑战和机遇，以建立使用框架的框架，并使教师意识到其潜力。为此，在本文中，我们通过确定当前可用站点的特征和能力来采用功能和功利主义的方法。对不同站点的描述及其优势和缺点。由于仅就该主题发表了一些基本工作，因此我们提出了一个示例分类法，评估其利益和缺点，并提出了潜在的教学和研究应用程序。关键字：AI应用程序；人工智能（AI）；便利；高等教育；语言学习；分类学；写作过程介绍聊天PGT 3.0在2022年底彻底改变了教育领域（Crompton＆Burke，2023; Dianova＆Schultz，2023年），我们需要适应这一新现实（García-Peñalvo，Lorlorens-Largo＆Vidal，2024年）。然而，已使用了不同形式的人工智能（AI）已有50多年的历史（NWOSU，Bereng，Segotso＆Enebe，2023年）。在1990年代和2000年代初，主系统用于医疗目的（Salem，2000）。当时，主要在商业和科学领域发生的巨大变化是可以预见的，但仅在有限的教育程度上（Scandura，2010年）。那么，全球教师无法想象它的影响会改变我们理解评估的方式（Jimenez＆Boser，2021年），总体而言，教育（McArthur，Lewis＆Bishary，2005年，2005年）（Echedom＆Okuonghae，2021）。最初对其对评估和指导的强大影响的反应是一种猛烈的拒绝（Istenic，Bratko＆Rosanda，2021; So，Jang，Kim＆Choi，2024）。教师认为新的（或不是新的）生成AI可能会对学术伦理产生重大影响（Cooper，2023; Su＆Yang，2023; Swindell，Greeley，Geeley，Farag＆Verdone，2024年）。实际上，像班尼斯特，阿尔卡尔德·佩纳弗和圣塔玛里亚·乌尔比塔（2024）这样的作者声称，学习的变化也需要正直的自我意识，因为避免欺诈的措施在大多数国家 /地区的限制中被限制在当前的想法中消除了这种想法，即某些AI工具所呈现的想法缺乏作品（Duah＆McGivern，Duah＆McGivern，2024年）。这也是冠状病毒疾病（Covid-19）大流行期间和之后的南非和其他地方观察到的问题（Jili，Ede＆Masuku，2021年），但由于生成AI的来临产生的重大影响，因此已经普遍存在。这只是一些南非大学（Ngcamu＆Mantzaris，2023年）普遍谴责的腐败情况的补充。一些不道德的学生对此进行的自然方式增加了对学校和大学中某些任务合法性的现有担忧（Aldridge，2018年）。因此，一些老师反对新技术的最初接受（Romero-Rodríguez，Ramírez-Montoya，Buenestado-Fernánández＆Lara-Lara，2023年）。当然，多年来，教育和日常生活中都存在各种形式的AI，但是强大的生成智能确实很重要，因为它能够生成可接受的论文，学生可以将其作为自己的自己提交。The main issue is that generative AI can sometimes provide wrong, false or biased data (Bozkurt, Xiao, Lambert, Pazurek, Crompton, Koseoglu, Farrow, Bond, Nerantzi, Honeychurch, Bali, Dron, Mir, Stewart, Costello, Mason, Stracke, Romero-Hall, Koutropoulos, Toquero, Singh, Tlili, Lee，Nichols，Ossiannilsson，Brown，Irvine，Raffaghelli，Santos-Hermosa，Farrell，Adam，Thong，Sani-Bozkurt，Sharma，Sharma，Hrastinski＆Jandrić，2023年）。
新加坡 - 亚洲可持续金融分类法
1 - 能源环境TSC概述和方法学活动技术筛查标准1.1。使用太阳能PV和CSP（包括电力，热量，冷却）1.2发电。风力发电1.3。从水力发电1.4发电。地热能的发电1.5。从生物能源发电1.6。海洋能量发电1.7。电力的传输和分布1.8。可再生和低碳气体的传播和分布1.9。电力的存储1.10。氢或其衍生物的存储1.11。从氢或其衍生物发电（例如氨）1.12。化石气体燃料的发电1.13。地区供暖和冷却系统1.14。从废热中产生热量或冷却1.15。化石燃料发电厂退役
材料分类的极性金属分类法和...
在过去的十年中，将破裂的反转对称性与金属电导率结合在一起的材料已从思想实验转变为增长最快的研究主题之一。在2013年，在金属3中观察到第一个无可争议的极性转变lioso 3启发了对该受试者的理论和实验性工作的激增，发现了许多材料，这些材料结合了以前被认为是禁忌的特性[nat。mater。12，1024（2013）]。 通常在新生的领域中，兴趣的突然上升伴随着多样化（有时是爆发）术语。 尽管“类似铁电的”金属在理论上是正确确定的，即，在表现出金属电子传输的同时，经历对称性的过渡到极相的材料，但实际材料却发现了多种方法来推动这种定义的边界。 在这里，我们从理论，模拟和实验的角度审查并探索了新兴的极地金属边界，同时引入了统一的分类学。 该框架允许人们描述，识别和分类极性金属；我们还使用它来讨论“铁电”和“金属”一词固有的理论与现实模型之间的一些基本张力。此外，我们强调了静电掺杂模拟在建模极性金属的不同亚类中的缺点，并指出了这种方法的假设如何与实验不同。 我们包括一项已知材料的调查，该调查将极性对称性与金属电导率结合在一起，并根据用于协调这两个顺序及其所得属性的机制进行分类。12，1024（2013）]。通常在新生的领域中，兴趣的突然上升伴随着多样化（有时是爆发）术语。尽管“类似铁电的”金属在理论上是正确确定的，即，在表现出金属电子传输的同时，经历对称性的过渡到极相的材料，但实际材料却发现了多种方法来推动这种定义的边界。在这里，我们从理论，模拟和实验的角度审查并探索了新兴的极地金属边界，同时引入了统一的分类学。该框架允许人们描述，识别和分类极性金属；我们还使用它来讨论“铁电”和“金属”一词固有的理论与现实模型之间的一些基本张力。此外，我们强调了静电掺杂模拟在建模极性金属的不同亚类中的缺点，并指出了这种方法的假设如何与实验不同。我们包括一项已知材料的调查，该调查将极性对称性与金属电导率结合在一起，并根据用于协调这两个顺序及其所得属性的机制进行分类。我们通过使用我们的分类法来描述发现新型极地金属的机会来得出结论。
对抗性人工智能框架：分类法、威胁形势……
本文档包含攻击分类并定义了讨论人工智能威胁时使用的关键术语。分类法和技术解释列表将这些威胁置于特定背景下，以提供易于理解和适用的层次结构，以及可供非金融部门实体使用的金融服务业相关文件。该分类法结合了现有文献和公共分类法，以与公共和已采用的替代方案保持一致 - 包括 NIST 对抗机器学习：攻击和缓解的分类和术语 1 - 以确保文献、报告和讨论的一致性，并为该主题的进一步工作奠定基础。但是，FS-ISAC 人工智能风险工作组的框架旨在全面涵盖金融部门实体面临的人工智能威胁，同时考虑目前发布的替代方案未涉及的其他风险。
人工智能素养：拟议的分面分类法
随着生成式人工智能工具、应用程序和搜索引擎的快速发展和普及，人们特别关注人工智能素养的重要性，以及将其融入 K-12 和高等教育的各种教育和培训机会。最近的一些范围界定和文献综述研究考察了人工智能素养出版物和研究的增长及其对各个学科、学科领域和教育背景的影响。在一项关于成人和高等教育人工智能素养的研究中，Laupichler 等人 (2022) 强调了人工智能文献中的空白，并强调需要一套当前和跨学科的人工智能基本词汇，每个人都应该掌握这些词汇，无论他们的职业或学科如何。本文旨在解决这个问题
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。
关于欧盟分类法 100g 排放的 7 个关键点......
对于符合此轨迹的特定投资或活动，其物理生命周期或 40 年（以较短者为准）的平均排放量必须低于阈值。请参阅第 6 点和第 7 点。___________________________________________________________________ 2. 该公式基于两组关键数据集，均特定于欧盟： (1) 历史电力部门温室气体排放和电力需求数据，来源于欧盟统计局和 (2) 在“欧盟 2016 PRIMES 参考情景”中发现的预测电力需求（净发电量）。详情请参阅http://data.europa.eu/euodp/en/data/dataset/energy-modelling 3. 发电厂的典型寿命在 15 年到 100 年以上之间，具体取决于技术、运行模式和维护情况。四十年是大多数发电厂在无需某种形式的重新供电的情况下可以合理运行和排放温室气体的最长期限。
错误分析中的表面策略分类法
摘要：本研究运用杜莱的表面策略分类法对大学生在简答题中出现的语法错误进行了分析，并确定了：使用一般现在时和一般过去时时常见的语法错误；BSED 和 BEED 学生语法错误的显著差异；错误来源；两组学生语法错误来源的显著差异。本研究采用描述性评价性推理研究方法。使用频率计数、百分比、等级和卡方对结果进行统计处理、分析和解释。研究结果表明，在使用一般现在时时出现的四种常见语法错误中，错误形成是最常见的错误。其次是遗漏、添加和顺序错误。对于使用一般过去时时出现的常见错误，错误形成是最常见的错误。其他错误是由于遗漏、顺序错误和添加造成的。大二学生在使用一般现在时和一般过去时时犯的错误大部分源于语际迁移、语内迁移和沟通策略。结果显示，大二学生在使用一般现在时和一般过去时时犯的语法错误来源没有显著差异。因此，第二语言学习者会犯许多语法错误。因此，强烈建议实施拟议的强化培训计划，以满足 21 世纪教育的需求。