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与人工智能相比，我们是否更喜欢人类创造的？以及为什么......
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有些人喜欢寒冷！：欧洲气温与经济关系的异质性
对温度波动对全球国内生产总值 (GDP) 影响的计量经济学分析表明，较高的温度对温暖国家有害，对较冷国家有益，并且存在全球“最佳”温度 1 – 3 。然而，总体温度-GDP 关系是跨空间和经济部门的平均值，掩盖了异质性，歪曲了温度变化的成本或收益，并为缓解和适应政策提供了误导性指导。我们以欧洲为重点，使用行政区级的增加值 (GVA) 和 GDP 增长率数据来估计温度对国家、地区和行业层面经济增长的影响。与之前的全球研究不同，在欧洲，我们发现，在相对寒冷地区（年平均气温 0 至 14°C），高于平均水平的年份对 GVA 和 GDP 产生负面影响，而在较温暖地区（高于平均水平 14°C）高于平均水平的年份产生正面影响，而在极端地区（< 0°C 和 > 20°C），情况则相反。在整个欧洲，这种 U 型温度-GDP 增长关系意味着经济增长将发生 -0.14（95% CI：± 0.16）个百分点的变化，而不是 1 中的 +0.16（± 0.14）的收益。使用 RCP4.5（中位数 CMIP6），到 2100 年，年平均增长率将变化 -0.07（± 0.18）至 -1.23（± 0.38）个百分点，具体取决于实证规范。按部门和地区分类，边际温度效应高度不均匀，即使在国家内部也是如此。结果颠覆了正温度冲击有利于较冷地区的说法，指出了由专业化引起的区域脆弱性，并表明局部温度最适值，而不是全球温度最适值。JEL 分类：D31、D61、H43。关键词：经济增长、温度冲击、气候变化、空间异质性、欧洲。
George 更喜欢用物理的方式学习分数概念
各种研究都明确鼓励在数学教学中使用教具，以帮助学生轻松理解数学概念（例如，Getenet 和 Callingham，2021 年；Golafshani，2013 年）。这些研究报告称，在数学课上使用教具的学生比不使用教具的学生表现更好。他们认为，教具可以通过广泛的视觉表现来支持学生的数学学习，减少焦虑，增加参与度，提高解决问题的能力。Donovan 和 Alibali（2021 年）以及 Basargekar 和 Lillard（2021 年）最近的研究表明，使用感知丰富的教具可以提高学生解决问题的能力和信息保留能力。因此，鼓励教师使用教具和技术来帮助儿童在小学环境中理解复杂的数学概念（Reys 等人，2018 年）。人们似乎一致认为，教具可以帮助教师实施有效的教学法，使抽象的数学概念具体化并与儿童的生活相关。Naiser 等人 (2003) 发现，使用教具是教师通过创造具体的体验并为儿童提供一种有效的方式来表达他们的想法，从而使课程更具吸引力的一种方式。Getenet 和 Callingham (2021) 在新西兰教室进行的一项研究表明，教具通过鼓励儿童具体地展示分数概念，帮助教师转变了她的教学实践。
genz更喜欢专注于可持续性和环境问题的化妆品品牌
摘要。进行研究是为了了解Genz的偏好以及可持续性如何影响其购买决策。该研究使用主要研究来确定环境因素对购买决策的影响。研究发现，由于研究的几个关键原因，Z（Genz）一代更喜欢专注于可持续性和环境问题的美容品牌：Genz人民非常了解我们星球面临的环境问题，并致力于保护和保护环境。他们意识到自己的行动的后果，并知道美容部门对环境有很大的影响。他们寻找真正关心可持续性并通过可行的见解来支持其主张的公司。社区评论和意见对Z世代的客户产生了很大影响。他们依靠有影响力的人，社交媒体和在线社区来获得知识并做出明智的决定。使用这些意见和见解，作者为两个品牌提供了建议，以吸引客户和消费者将来选择品牌。
Facebook喜欢预测电力存储系统的购买概率？
在光伏系统的所有者中摘要这项研究调查了用户的Facebook喜欢的五巨头性格特征是否有助于他们是否采用电力存储。是基于以下发现：数字脚印，尤其是Facebook喜欢的人可以部分预测用户的个性比朋友和家人更好。该调查是在拥有光伏系统的159名Facebook用户中进行的。进行比较，使用了7286个个体中的425个光伏所有者的德国社会经济面板数据的对照样本。结果表明，对于外向性，令人愉快的性和神经质，可以充分预测平均得分。但是，只能检测到阳性相关性以进行外向。用户组的比较无法提供令人满意的结果。五个巨大的人格特征都不能用来区分两个用户群体。尽管结果不支持假设，但这项研究提供了对结合数据挖掘，人格心理学和消费者研究的可能性的见解。
使用您喜欢的向量克隆有毒靶标和不稳定的DNA
图1。有毒基因产物成功克隆在CopyCut ER™Epi400™电用量细胞中。大肠杆菌ACP（酰基载体蛋白，抑制细胞生长）和噬菌体T4 regb（分别裂解细菌RNA，对大肠杆菌剧毒的RNA内核酸酶）分别将其克隆到高拷贝矢量PUC18或PET11中。transformax™EC100™细胞中的全长ACP克隆在测序时包含多个点突变。
莎士比亚还是 ChatGPT？研究发现人们更喜欢 AI 而不是真正的古典诗歌
参与者被随机呈现了十首诗：五首由十位知名诗人创作——包括威廉·莎士比亚、拜伦勋爵、艾米莉·狄金森和 T.S.艾略特——五首由 ChatGPT3.5 以这些诗人的风格生成。参与者更有可能猜测 AI 诗歌是由人类创作的，而被认为最不可能是人类创作的五首诗都是由真正的诗人创作的。
他们喜欢公开行动：意大利文化引领复兴项目的量化分析
摘要：本文介绍并讨论了意大利以文化为主导的城市复兴举措的定量分析。该分析基于一个项目数据库，该数据库是通过 2012 年至 2018 年期间启动的国家资助计划筛选而建立的。研究的主要目的是概述意大利以文化为基础的城市复兴现象，认识到共同趋势和反复出现的动态。基于 28 个属性对数据库中的项目进行定量分析，考虑了项目的本地化、所动用空间资产的类型、规模和所有权、与公共政策的关系以及项目参与者和网络的规模等不同方面。研究结果表明，以文化为主导的复兴举措“喜欢在公共场合进行”；也就是说，为了实现其目标——“做文化”——他们寻求与公共部门联系以获得各种形式的经济、物质和组织支持，例如用于举办活动的公共空间。因此，与公共行政部门的互动被视为文化主导的城市复兴计划成功的必要条件，并确保这些计划能够对贫困城市社区的振兴和复兴产生强大而持久的影响。
人类是否更喜欢去偏见的人工智能算法？职业推荐案例研究
目前，人们对公平人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 研究的兴趣激增，该研究旨在减轻 AI 算法中的歧视性偏见，例如性别、年龄和种族。虽然该领域的大多数研究都集中在开发公平的 AI 算法上，但在本文中，我们研究了人类-公平-AI 交互时出现的挑战。我们的结果表明，由于人类偏好和公平性之间存在明显的冲突，公平的 AI 算法本身可能不足以在现实世界中实现其预期的结果。以大学专业推荐为例，我们通过采用性别去偏见机器学习技术构建了一个公平的 AI 推荐器。我们的离线评估表明，去偏见的推荐器可以做出更公平、更准确的大学专业推荐。然而，一项针对 200 多名大学生的在线用户研究表明，参与者平均更喜欢原始的偏见系统，而不是去偏见系统。具体而言，我们发现与大学专业相关的感知性别差异是接受建议的决定性因素。换句话说，我们的结果表明，如果不解决人类的性别偏见，我们就无法完全解决人工智能建议中的性别偏见问题。他们还强调了迫切需要将公平人工智能研究的当前范围从狭隘地关注去偏见人工智能算法扩展到包括新的说服和偏见解释技术，以实现预期的社会影响。