生命过渡影响低碳行为的程度取决于许多上下文和个人因素。住宅搬迁期间移动性的变化可能取决于新区域中运输基础设施的属性(例如,良好的公共交通链接)。证据还表明,在环境问题较高的人们中,MOC的影响更强。环保个人还可以选择搬迁到具有更可持续的选择(“住宅自我选择”)的领域,并且同样,暴露于更可持续的生活方式可能会导致态度改变,从而改变行为。一些生活转变,例如成为父母或退休,可能会引发自我认同的改变,潜在地影响亲环境的选择(例如,将退休视为“对我的时间”,并增加了全球旅行⁶)。以与个人价值观和身份一致的方式构建低碳行为的个人利益可能会提高干预效率。
与自然保护相关的公民科学(NCC)在过去几年中在全球范围内迅速发展。在匈牙利,一些公民科学(CS)项目已经运行多年了,有些项目直到最近才启动。我们的目的是在三个维度上评估八个匈牙利NCCS项目的绩效:a)科学,b)自然保护和c)参与者的发展。为评估开发了一个评估框架。我们的结果表明,常见的鸟类监测计划的总体总体表现最佳。这也是该国最古老的NCC项目。在比较每个维度的性能时,大多数项目往往在科学维度上具有良好的表现。大多数项目使用不同的策略确保数据质量。但是,一些NCC计划仍需要解决开放数据和处理项目结果的需求。关于自然保护维度,生成的数据主要用于监测物种/生态系统,而数据不太常用于保护政策制定。已经确定,参与者的发展维度尚未得到足够的关注,并且任何项目都没有评估学习成果,行为和态度改变。我们以复杂的方式评估匈牙利NCC计划的结果可能会为项目经理和协调员提供见解,以确定哪些维度表现良好,哪些领域需要改进。此外,我们的框架也是一个可以应用于当前和未来NCC计划的模型。
最近,一个被称为Sophia的人形机器人在网络上引起了很多关注。Sophia使用AI,视觉数据处理和面部识别。索菲亚模仿人类的手势和面部表情,能够回答问题并就预定的主题进行简单的对话。AI程序使用分析对话,提取数据并将其用于改善将来的响应。怀疑的索菲亚(Sophia)看起来像是伊丽莎(Eliza)的高级版本。我个人对强烈的AI依赖于智力的机械观点表示怀疑。这导致了超人性主义和诸如思维上传之类的观念。有时可以播放一个人的想法是一件好事。计算机在TGD的量化宇宙中也应具有描述,并更准确地看着AI的理想化。这个过程导致了我的态度改变。人类意识的融合和大概是原始的计算机意识,但与在TGD宇宙中可能有可能与之相关,而TGD启发了量子生物学,以及有关益生元系统的最新想法为实现这种融合而尝试提供了相当具体的思想。tgd还强烈表明,也有一种称为自然智力的依赖于由节点(神经元)和浮动管(具有神经脉冲图案的轴突)组成的网络定义的二维认知表示,而不是将它们连接起来的,而不是AI使用的线性1-D复制。这些网络的拓扑动态具有计算机程序的布尔动力学作为投影,但更一般,并且可以允许表示知觉范围的对象和数字理论认知。
背景:COVID-19 疫苗是预防和控制这一流行病的重要策略。这主要取决于人们对 COVID-19 疫苗的接受程度。我们旨在确定 Dire Dawa 市政府成年家庭成员接受 COVID 疫苗的意愿。方法:2022 年 1 月 16 日至 31 日期间,在 Dire Dawa 市政府随机选择的 634 名成年家庭成员中进行了一项社区横断面研究。通过面对面访谈收集数据。使用参与者的自我报告估计意愿程度。拟合了双变量和多变量逻辑回归模型,并将统计显着性设置为 p 值 <0.05。结果:在研究环境中,估计接受 COVID-19 疫苗的意愿为 28.4%(95% CI 25.1, 31.5)。与对照组相比,没有至少一种慢性病(AOR 1.7,95% CI 1.10,2.70)、知识得分较高(AOR 2.3,95% CI 1.31,2.18)和态度得分较高(AOR 5.5,95% CI 2.1,14.5)的家庭成员愿意接受 COVID-19 疫苗的可能性更高。知识得分较高的家庭成员接受 COVID-19 疫苗的估计意愿为 47.4(95% CI 42.1,52.7),知识得分较低的家庭成员接受 COVID-19 疫苗的估计意愿为 15.5(95% CI 8.7,22.2)。近 90% 的研究参与者对 COVID 19 疫苗的了解有限。结论:在研究环境中,估计接受 COVID-19 疫苗的意愿非常低,远未达到 2022 年底要达到的既定目标。没有慢性病、对 COVID-19 疫苗有良好的了解和积极的态度是意愿的主要驱动因素。应扩大旨在提高对 COVID-19 疫苗知识的公众意识和态度改变策略,以增加 COVID-19 疫苗的接种率。此外,患有慢性病的人需要特别关注。关键词:意愿、COVID-19 疫苗、Dire Dawa 市政府