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World File Search System因果关系
从金融发展到非正规化：因果关系
1 在文献中，“非正规”一词表示所有未受正式协议或仅部分受正式协议覆盖的经济活动。该术语非常笼统，涵盖其他更具体的术语，例如地下经济、影子经济或非官方经济。在我们的分析中，我们指的是这个一般含义。 2 例如，Pappada 和 Zylberg (2017) 表明，非正规边缘的经济活动可以改变各国税收遵从对税率的反应。Prado (2011) 表明，在 OECD 国家样本中，大多数国家都将受益于非正规性的减少。Restrepo-Echavaria (2014) 表明，对非正规部门规模的错误测量可能会给政策制定者理解衡量的周期性波动带来挑战。Ohnsorge 和 Yu (2021) 对大型非正规部门造成的政策挑战进行了全面回顾。 3 其他人记录了企业或工人层面非正规性的其他原因。 Kanbur (2017) 和 Loayza (2018) 讨论了企业和家庭层面非正式活动的原因。Ulyssea (2020) 总结了各种政策（注册支持、劳动法执行、增值税抵免制度、贸易协定）对个体企业的影响以及各种社会计划对个体工人的影响。
交易因果关系订单| Ravi Kunjwal
量子理论接纳了量子非局部性的集合而没有纠缠（QNLWE）。这些合奏由看似古典的状态（它们是完全可区分的且无输入的）组成的，这些状态不能完全歧视本地操作和经典交流（LOCC）。在这里，我们从因果的角度分析了Qnlwe，并展示了如何使用本地操作和经典交流完美地歧视其中的某些集团，而无需确定的因果关系。具体来说，三方访问了无限期因果秩序实例（Araújo-Feix - Baumeler-Wolf进程）可以完美地歧视QNLWE合奏中的状态 - 与本地操作的移动合奏。因此，这种类型的量子非局部性以一定的因果秩序消失，同时保留经典的交流。我们的结果从而利用了LOCC是三个约束的结合的事实：本地操作，经典交流和确定的因果秩序。此外，我们还展示了Araújo-Feix的多部分概括 - Baumeler-Wolf工艺如何转化为展示QNLWE的多Quhitemembles。此类合奏对于加密协议具有独立的兴趣，并且研究了LOCC无法实现的可分离量子操作。
经济增长与总产值的因果关系...
表 2 各部门对经济增长的贡献 3 个时期 项目 农业 工业 DS OS SUM 1960/61-1973/74 值 1.41 0.64 0.91 0.95 3.91 CF 0.55 1.91 2.12 1.85 百分比 36.0 16.4 23.2 24.3 100.0 1974/75-1990/91 值 0.34 0.42 0.36 0.68 1.80 CF 0.34 2.06 1.41 1.91 百分比 19.0 23.2 20.0 38.1 100.0 1991/92-2002/03 值 0.86 0.62 0.96 2.22 4.67 CF 0.39 1.27 1.46 1.78 百分比 18.5 13.4 20.6 47.6 100.0 1960/61-2002/03 值 0.75 0.35 0.48 0.99 2.57 CF 0.52 1.36 1.42 1.98 百分比 29.2 13.8 18.5 38.6 100.0 来源：作者使用 MOFED 的国民账户数据计算。
从肿瘤免疫的结合到因果关系
温伯格实验室研究了细胞代谢来策划免疫细胞命运和功能的机制。当前，实验室正在利用尖端遗传工具来揭示乳酸的乳酸，这是一种高度升高肿瘤微环境的代谢产物，可以塑造肿瘤的免疫力。他们的工作旨在确定建立乳酸介导的信号传导在肿瘤免疫抑制中的因果作用，从而有可能揭示癌症免疫疗法的新治疗机会。
评论：因果关系在人工智能中的影响
Cavique（2024）的文章，“因果关系在人工智能中的影响”，为Causalai的重要性提出了一个令人信服的案例。通过关注因果关系的关系而不是仅仅相关性，可以为更透明，公平和可靠的AI系统提供途径。Cavique认为，与负责的AI，公平AI和可解释的AI相比，Causalai是最不受欢迎的方法，这在很大程度上是由于其科学严格的严格性和减少偏见的潜力。，尽管有希望，但Causalai并非没有挑战。该评论旨在评估Cavique提出的Causalai的某些局限性和潜在批评，认为尽管它具有实质性的承诺，但其实施和实际应用可能比作者建议的更为复杂，并且充满了困境。
将因果关系与神经混沌学习相结合
摘要 — 通过神经网络实现的深度学习通过提供用于复杂任务（例如对象检测/分类和预测）的方法，彻底改变了机器学习。然而，基于深度神经网络的架构已经开始产生收益递减，这主要是由于它们的统计性质以及无法捕捉训练数据中的因果结构。深度学习的另一个问题是其高能耗，从可持续性的角度来看，这并不是那么理想。因此，人们正在考虑采用替代方法来解决这些问题，这两种方法都受到人脑功能的启发。一种方法是因果学习，它考虑到神经网络训练数据集中项目之间的因果关系。预计这将有助于最大限度地减少深度神经网络学习表示中普遍存在的虚假相关性。另一种方法是神经混沌学习，这是一项最新发展，其灵感来自生物神经网络（大脑/中枢神经系统）中神经元固有的非线性混沌放电。这两种方法都显示出比单纯使用深度学习更好的效果。为此，在本文中，我们研究了如何将因果学习方法和神经混沌学习方法整合在一起以产生更好的结果，尤其是在包含链接数据的领域。我们提出了一种这种整合的方法来增强分类、预测和强化学习。我们还提出了一组需要研究的研究问题，以使这种整合成为现实。索引术语——深度学习、因果学习、神经混沌学习、图神经网络、随机共振
Mendelian随机分析发现因果关系...
越来越多的证据表明，精神疾病中大脑结构连接素异常，但因果关系仍然没有被逐渐解散。我们进行了双向两样本的孟德尔随机分析（MR）分析，以研究206个白物连通性表型（n = 26,333，UK Biobank）和13个主要精神病学疾病（n = 14,307至1,222,882）之间的因果关系。正向MR分析确定了遗传上预测的五种白质结构连通性表型对六种精神疾病的因果关系，并且关联是显着或暗示性的。例如，左 - 半球额叶控制网络与右左右默认模式网络之间的结构连通性与自闭症谱系障碍的风险显着呈负相关，而右 - 半球前层控制网络和海马型的结构连通性的增加与厌食症的厌食症和厌食症的使用显着相关。反向MR分析揭示了两种精神疾病的风险与四种不同的白色含量结构连通性表型之间的因果关系。例如，发现神经性厌食症的敏感性与左 - 半球视觉网络和粒子之间的结构连通性有显着负相关。这些发现为精神疾病的病因提供了新的见解，并突出了在大脑结构连接水平上早期检测和预防的潜在生物标志物。
AALBORG大学因果关系工具的原因...
为了实现这一目标，必须增加空间规划过程中环境评估工具的变革潜力。这是BioPolue项目中任务2.3的重点，该项目旨在“了解海洋和EIA中使用的空间规划和基础设施开发中的因果机制，以探索如何改进这些机制，以增强其在为生物多样性产生变革性行动中的作用中的作用”（生物生物生物项目描述）。任务2.3涉及注释和分析环境影响评估（EIA）和战略环境评估（SEA）报告中的因果关系，从而导致了与空间计划和管理工具相关的因果关系和生物多样性缓解层次结构的因果图工具。建立在这个基础上，系统思维方法提供了一种强大的方法，可以绘制和分析潜在空间变化涉及的因果关系，如因果环图（CLD）所示。这种方法不仅可以补充，而且通过确定互连和反馈产生的最关键要素，过程和动态来显着提高环境评估的有效性。这些因素在空间计划过程中的决策和使用中的使用至关重要。不仅了解直接影响，还了解空间规划的反馈机制，重点和工具可以解决自我生成过程，从而支持计划目标。因此，它增加了在空间规划过程中环境评估工具的变革潜力。此外，系统分析揭示了系统结构和产生的动态过程，这些过程是由正（增强）和负（平衡）反馈回路的相互作用产生的（Sterman，2000）。这两种机制对于理解在计划，计划和项目的影响下的要素之间的因果关系和非线性动态至关重要。它还促进了可行杠杆点的识别，这是系统中可能受到影响以获得更好结果的关键点。确定这些要点可能会导致有关避免，最小化或弥补潜在影响以及增强生物多样性标准的措施机会的知情建议（Meadows，1997）。因此，通过将这些改进的海洋和EIA工具整合到空间规划过程中，可以大大提高增强生物多样性和实现可持续发展目标的变革性潜力。这种对因果效应的理解的实际影响取决于实际的计划过程和应用程序的上下文。
JUDEA PEARL、AI 和因果关系：发挥什么作用......
PEARL：除了印象深刻之外，我还不得不重新考虑我的证明，即人们无法从观察性研究中得到任何因果或反事实查询的答案。我没有考虑到训练数据库中的文本本身可能包含因果信息的可能性。程序可以简单地引用文本中的信息，而无需体验任何基础数据。例如，我问了它关于行刑队的问题（来自《为什么之书》第 1 章），例如，如果步枪手 1 没有开枪，囚犯（现已死亡）会发生什么。起初，它偏离了主题，并告诉你，例如，“开枪射击人很危险”。但如果你有时间并正确地提示它，它会更接近正确答案：“如果士兵 1 在收到信号后没有开枪，囚犯仍然可能被士兵 2 杀死，假设他收到并根据同一信号采取行动。”最后，它给出了一个 A+ 答案：“考虑到附加信息，如果每个士兵在收到信号后总是开枪，并且任何一名士兵的射击都足以导致囚犯死亡，那么即使士兵 1 不开枪，囚犯仍然会死亡。这是因为士兵 2 在收到上尉的信号后会开枪
就业歧视索赔中的因果关系标准
在 Price Waterhouse v. Hopkins 案中，490 U.S. 228 (1989)，法院考虑了适用于故意歧视索赔的因果关系标准。Ann Hopkins 被拒绝成为合伙人，因为用一些合伙人的话来说，她太“男子气概”了，需要“走路更女性化，说话更女性化，穿衣更女性化，化妆，做头发，戴珠宝。”下级法院裁定 Price Waterhouse 因性别歧视而负有责任，因为有证据表明不可接受的性别刻板印象已经影响了决策过程。最高法院考虑了当事人证明非法动机导致就业决定的相对举证责任问题。多数意见，包括 Brennan 法官的论述，裁定“一旦 Title VII 案件中的原告证明性别在就业决定中发挥了动机作用，被告可以避免