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对意大利气候政策的态度
注意：此表显示样本的摘要统计数据以及全国代表性的统计数据。为大学教育（25-64），为25至64岁之间的受访者提供了样本统计数据。 在选民的份额中，样本统计数据包括表示投票的人的份额。 对于选民变量，样本统计数据包括指示在每个类别中分类的一方/候选人的受访者的份额，在表示已投票的受访者中。 选民：未报告的类别包括表示投票但没有报告他们投票的候选人/当事方的人。 对于不活动率（15-64），样本统计数据包括15至64岁之间的受访者的份额，他们表明“不活动（不寻找工作）”，“学生”或“退休”。对于失业率（15-64），样本统计数据包括年龄在15至64岁之间的受访者的份额，他们表明在活跃的人（失业者（寻找工作），“全职就业”，“兼职”，“兼职”或“自雇”或“自雇”）中，表明“失业（寻找工作）”。 就业率（15-64），样本统计数据包括15至64岁之间的受访者的份额，他们表明“全职工作”，“兼职”或“自雇”。每个变量的详细资源，以及区域，大学教育，城市和投票类别的定义在“抗击气候变化：国际气候政策的国际态度”的附录A-7中提供。为大学教育（25-64），为25至64岁之间的受访者提供了样本统计数据。在选民的份额中，样本统计数据包括表示投票的人的份额。对于选民变量，样本统计数据包括指示在每个类别中分类的一方/候选人的受访者的份额，在表示已投票的受访者中。选民：未报告的类别包括表示投票但没有报告他们投票的候选人/当事方的人。对于不活动率（15-64），样本统计数据包括15至64岁之间的受访者的份额，他们表明“不活动（不寻找工作）”，“学生”或“退休”。对于失业率（15-64），样本统计数据包括年龄在15至64岁之间的受访者的份额，他们表明在活跃的人（失业者（寻找工作），“全职就业”，“兼职”，“兼职”或“自雇”或“自雇”）中，表明“失业（寻找工作）”。就业率（15-64），样本统计数据包括15至64岁之间的受访者的份额，他们表明“全职工作”，“兼职”或“自雇”。每个变量的详细资源，以及区域，大学教育，城市和投票类别的定义在“抗击气候变化：国际气候政策的国际态度”的附录A-7中提供。
态度 - 遇到的部门 - 取向...
物理科学系提供的课程涉及三个学科领域，即化学，数学和物理学。代表我们提供的课程名称的课程代码，分别代表化学，数学和物理课程的缩写OCH，OMT和OPH。在以下三个学位课程中提供的物理科学系功能中提供的课程：科学学士学位（BSC。gen.），教育科学学士学位（bsc。edu。）和能源科学学士学位（BSC。） er）。 目的是让您完成上述三个学位课程中发现的各种课程结构。 每个课程结构都提供了应该为每个学术级别学习的课程的详细信息，清楚地显示了核心课程和选修课程，并指示单位方面的每个课程的重量。 因此，建议您仔细阅读课程结构，尤其是属于您所接受的学位课程的课程结构，以便您从一开始就清楚地知道应该学习的内容。 以防万一您被困在任何地方，请随时与部门负责人联系以进行更多澄清。和能源科学学士学位（BSC。er）。目的是让您完成上述三个学位课程中发现的各种课程结构。每个课程结构都提供了应该为每个学术级别学习的课程的详细信息，清楚地显示了核心课程和选修课程，并指示单位方面的每个课程的重量。因此，建议您仔细阅读课程结构，尤其是属于您所接受的学位课程的课程结构，以便您从一开始就清楚地知道应该学习的内容。以防万一您被困在任何地方，请随时与部门负责人联系以进行更多澄清。
态度和学习方法的文献回顾
目的：如今，在全球Covid-19大流行之后，人们对医疗保健行业及其工人的关注受到了越来越多的关注。面部掩膜生产，个人防护设备以及入院量的数量增加导致医疗废物和环境问题的急剧上升。这使研究界更加兴趣研究医护人员和学生所收到的培训和教育类型，从而有助于在工作期间实施可持续性活动。设计/方法论：我们已经对环境可持续性的医疗工作者知识和态度进行了文献综述（2010 E 2024），并审查了独立或学术的教育计划，以实施对医疗专业人士可持续性的培训。在文章检索中，我们使用了标准和非标准搜索引擎和数据库，包括PubMed，Web of Science，MedRxiv和Google Scholar。调查结果：结果表明，工人对可持续性的态度和对该问题的认识提高了对他们工作的重要影响，同时也限制了在没有组织实施的情况下参与特定实践实践的知识和能力。结论：这篇综述提供了对过去十年中几乎所有护理领域的多个学术，专业和独立教育计划的见解，以及医疗保健工人的局限性，将这些举措包括在其日常实践中，这是由于其实际意识的多个障碍。
文章 大学生对人工智能的态度：人工智能态度的认知、情感和行为维度的探索性研究
摘要：人工智能（AI）推动了新的学习模式并改善了教师的工作流程。然而，人们对学术诚信、抄袭和高等教育中批判性思维的减少表示担忧。因此，记录和分析大学社会科学学生对人工智能的态度非常重要，这是以后使用人工智能技术的重要预测因素。选择了来自希腊社会科学系的 190 名大学生（82.45％为女性）作为样本。描述性统计数据显示，学生对人工智能的态度大多是积极的。主成分分析证实了对人工智能态度的三成分解决方案，包括认知、行为和情感维度。对这三个成分的比较分析表明，情感维度排名最高，其次是认知和行为维度。成对相关分析表明，对人工智能的态度中认知、行为和情感成分最强的相关性是未来使用人工智能的频率，其次是对技术的普遍安全感。总之，学生对人工智能表现出更多的情感和认知倾向。学生的社会背景和未来对人工智能的使用在形成对人工智能的态度中起着关键作用。大学教育工作者需要提供更多关于人工智能的教学和学习，以改善学生对人工智能和未来人工智能使用的态度。
不同患者对人工智能（AI）的态度不同 不同患者对人工智能（AI）的态度不同
人工智能 (AI) 有潜力提高诊断准确性。然而，人们往往不愿意信任自动化系统，一些患者群体可能特别不信任。我们试图确定不同的患者群体对使用 AI 诊断工具的看法，以及框架和告知选择是否会影响接受度。为了构建和预测试我们的材料，我们对一组不同的实际患者进行了结构化访谈。然后，我们进行了一项预先注册 (osf.io/9y26x)、随机、盲法的析因设计调查实验。一家调查公司提供了 n = 2675 份回复，对少数群体进行了过度抽样。临床案例被随机分为八个变量，每个变量有两个水平：疾病严重程度（白血病与睡眠呼吸暂停）、AI 是否被证明比人类专家更准确、AI 诊所是否通过倾听和/或量身定制来为患者提供个性化服务、AI 诊所是否避免种族和/或经济偏见、初级保健医生 (PCP) 是否承诺解释和采纳建议，以及 PCP 是否引导患者选择 AI 作为既定的、推荐的和简单的选择。我们的主要结果测量是选择 AI 诊所还是人类医师专科诊所（二元，“AI 采用率”）。我们发现，根据美国人口的权重代表性，受访者几乎平分秋色（52.9% 选择人类医生，47.1% 选择 AI 诊所）。在符合预先登记的参与标准的受访者的未加权实验对比中，PCP 解释 AI 已证明具有卓越的准确性，这增加了接受度 (OR = 1.48，CI 1.24–1.77，p < .001)，PCP 推动 AI 作为既定选择 (OR = 1.25，CI：1.05–1.50，p = .013)，以及保证 AI 诊所有经过培训的咨询师倾听患者的独特观点 (OR = 1.27，CI：1.07–1.52，p = .008)。疾病严重程度 (白血病与睡眠呼吸暂停) 和其他操纵对 AI 的接受度没有显著影响。与白人受访者相比，黑人受访者选择 AI 的频率较低（OR = .73，CI：.55-.96，p = .023），而美洲原住民选择 AI 的频率较高（OR：1.37，CI：1.01-1.87，p = .041）。年长的受访者选择 AI 的可能性较小（OR：.99，CI：.987-.999，p = .03），自认为政治保守的人（OR：.65，CI：.52-.81，p < .001）或认为宗教很重要的人（OR：.64，CI：.52-.77，p < .001）也是如此。教育水平每提高一个单位，选择 AI 提供商的几率就会增加 1.10（OR：1.10，CI：1.03-1.18，p = .004）。虽然许多患者似乎不愿意使用人工智能，但准确的信息、提醒和倾听的患者体验
飞行员对驾驶舱内人工智能的态度
摘要 — 随着航空业积极致力于将人工智能应用于空中交通，利益相关者一致认为需要采取以人为本的方法。然而，自动化设计往往以用户为中心，而开发实际上是以技术为中心的。这可以归因于系统设计人员的观点与实际使用复杂性之间的差异。目前在人工智能应用中也可以观察到同样的情况，大多数设计工作都集中在人与人工智能之间的界面上，而整个系统设计都是建立在先入为主的假设之上的。为了从用户的角度了解人工智能驱动的驾驶舱辅助系统的潜在可用性问题，我们采访了四名经验丰富的飞行员。虽然我们的参与者确实讨论了界面问题，但他们更担心如果操作复杂性超出其能力，自主系统可能会成为负担。除了常见的人机界面问题之外，我们的研究结果还指出，需要在系统设计层面更多地考虑操作复杂性。索引词 — 访谈、主题分析、智能驾驶舱辅助系统、人机交互、不完善的人工智能
insightsoftware 对人工智能 (AI) 的态度 - 法律
首席财务官办公室的财务专业人员负责提供更准确、及时和可预测的信息，以支持规划、预算、结算、合并和股权管理等核心流程。他们如何做到这一点，无论是在核心应用程序（Web 或 Excel）还是扩展应用程序中，通过 AI 工具，我们都能够以可以提高生产力的方式与客户会面。insightsoftware 的 AI 解决方案正面解决了这些现实挑战，使团队能够以可量化的方式实现更高的效率和生产力。
评估行业对与美国合作的态度...
BIS 设计并实施了行业调查工具，收集并输入了答复，Trotta Associates 利用该数据库进行分析。调查问卷已邮寄给以下技术领域的公司：先进复合材料、电力电子、电池和无线宽带。这些特定技术的选择主要基于三个标准：1) 对国防部重要的领域；2) 由商业市场驱动的技术；3) 具有不同行业结构和市场力量的领域。调查问卷已发送给代表四种技术的 1,022 家公司。在分发初始调查问卷后，空军要求向主要在航空航天和电子领域的特殊类别的国防供应商公司发送更多调查问卷。47 家特殊类别公司收到了调查问卷。为便于分析，调查回复分为两个主要子类别：国防承包商和非国防承包商。根据此标准，不包括特殊类别，共有 447 家公司回应了调查，其中 158 家（35%）被归类为国防承包商。此外，“特殊类别”中的 44 家公司回应了调查，使回应总数达到 491 家。
需要以女权主义态度对待人工智能
摘要（这是摘要头像样式）人工智能 (AI) 在算法偏见方面具有巨大的潜力和重大挑战。本文探讨了女权主义理论如何为理解和解决算法偏见的根本原因和影响提供关键视角。系统性歧视的历史背景揭示了权力不平衡如何影响数据收集和分析，导致有偏见的数据集通过人工智能系统延续不平等。“黑匣子”问题进一步掩盖了这些偏见，放大了各个领域的歧视性结果。女权主义干预，特别是交叉女权主义，提供了一个框架，用于揭示算法偏见如何与多种形式的压迫相互作用。女权主义数据科学挑战传统方法论，倡导人工智能发展的透明度、问责制和多样性。对技术解决方案主义的批评强调了在技术修复的同时需要更广泛的社会变革。通过采用女权主义方法，我们可以设想并努力实现人工智能技术用于社会正义、包容性和集体解放的未来。
人工智能素养和对人工智能的态度的确定
本研究旨在确定与天才学生一起工作的教师的人工智能素养水平和对人工智能的态度，并根据一些变量检查结果。这项研究是在 107 名科学与艺术中心 (BİLSEM) 教师的参与下进行的，这些教师是通过便利抽样法选出的。使用人工智能素养量表和对人工智能的一般态度量表收集数据。研究结果表明，教师普遍具有较高的人工智能素养和对人工智能的态度。在性别比较中，发现男教师的人工智能素养和态度高于女教师。年龄、专业经验、在 BİLSEM 的工作时间、教育水平和分支等其他变量对人工智能素养和态度没有显著影响。结果观察到，与天才学生一起工作的教师对人工智能的知识和态度总体上是积极的，但存在性别差异。因此，建议增加教师接受人工智能培训和专业发展的机会，特别是提高女教师对技术的知识和态度。关键词：人工智能、人工智能素养、对人工智能的态度、与天才学生一起工作的教师、BİLSEM