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World File Search System系统思维
2021-2030 年全球患者安全行动计划概述
在这种系统思维的医疗保健风险观中，“医疗失误”一词有点用词不当，因为失误本身并不是主要问题。事实上，仅靠敦促医务人员更加谨慎是无法纠正对患者的伤害的。21 世纪初，人们开始使用“患者安全”这一更全面的概念来描述医疗保健中的安全风险以及应对这些风险和患者伤害的措施。它认识到医疗保健过程中无意伤害问题的规模、导致全球所有国家发生类似不良事件的共同原因、将人为失误视为需要减轻和预防而不是完全消除的事物的必要性，以及与其他高风险行业的经验的强烈相似性，从而为迁移学习创造了机会。患者安全领域的另一种新兴方法（安全 II）侧重于通过强调人们成功而不是失败的条件来积极地提高医疗保健的安全性。这种观点将患者安全视为尽可能高的预期和可接受结果。
人类代理共同进化的范式
合作对我们的生存和进步至关重要。进化游戏理论提供了一个镜头，以了解使合作成为成功策略的结构和激励措施。随着人工智能剂成为人类系统不可或缺的一部分，合作的动态具有前所未有的意义。人类代理团队，合同理论和诸如Web3之类的分散框架（以透明度，问责制和信任为基础）的融合为建立可强制执行的规则和对人类和AI代理人的生态而建立可强制执行的规则和训练的基础。我们将激励共生的共生概念化为人类与人工智能之间的社会契约，灵感来自Web3原则并在区块链技术中编码，以定义和执行双方的规则，激励措施和后果。通过探索这种范式，我们的目标是在AI，Web3和社会中的系统思维交集中催化新的研究，从而促进了合作人类代理协调的创新途径。
循环经济与智慧城市理念的交汇
循环经济是一个被认为在缓解气候变化、生物多样性丧失、资源稀缺、森林砍伐、空气、水和土壤污染等全球问题方面具有巨大潜力的概念。随着信息和通信技术的快速发展，智慧城市的概念也引起了科学、政治和商业环境以及全社会的关注。本文的目的是评估循环经济和智慧城市概念之间的异同。为此，作者采用了文献综述和定性内容分析的方法。结果表明，循环经济和智慧城市的概念在资源管理、资源效率、消费、工业共生、可再生能源、可持续发展目标、共享经济、商业模式和创新方面有相似之处。然而，概念之间也存在差异，因为循环经济强调价值保存、系统思维和生命周期思维，而智慧城市的概念强调技术、提高生活质量、创造力、城市地区和安全。关键词：循环经济、气候变化、智慧城市、技术、城市环境。 JEL 代码：O18、R11、Q01、Q53
教育弹性
在全球介绍中，教育政策和计划正在接受弹性的概念，以帮助教育系统应对危机并恢复（例如，联合国教科文组织2021； UNDCR 2017；联合国儿童基金会2021； USAID 2020b）。韧性是GPE 2025的核心目标，GPE是2021 - 25年全球教育伙伴关系（GPE）战略计划，该计划旨在“通过适合21世纪的公平，包容和富有弹性的教育系统来加速访问，学习成果和性别平等”（GPE 2022）。鉴于教育系统的多个重叠危机和风险因素，包括新的冲突和旷日持久的危机，自然危害，气候变化和环境退化，从COVID-19的损失以及通货膨胀，诸如通货膨胀，建立冲击和长期压力等压力的恢复，对所有GPE伙伴都至关重要。但这在实践中意味着什么？本说明试图通过提出有关教育系统背景下的韧性研究的证据来回答这个问题。它借鉴了发展心理学，组织理论，灾难管理和生态系统思维的研究。有关教育弹性的证据概念化了弹性作为一个过程
负责任的人工智能到底是什么？
为数百万用户训练和运行 ChatGPT 所需的计算机器可能会对环境产生重大的负面影响。另一个负面影响的例子涉及需要从地下挖出的关键矿物，以建造运行人工智能所需的数据中心和移动电话。第三个例子是使用非洲的低薪工人来训练 ChatGPT，他们被要求标记包含暴力、性别歧视和种族主义言论的文本，以便 ChatGPT 避免生成此类文本。4 更广泛的社会风险是最难管理的风险。它们往往是隐藏的，没有人谈论。系统思维是帮助理解和管理这些隐藏风险的一种方法。另一种方法是与技术学科以外的专家合作，比如律师、社会科学家和人类学家。这些专家通常会带来不同的视角，可以提出一些否则可能会被忽视的难题。尽管很难（甚至不可能）防范所有负面的意外后果，但真正负责任的人工智能开发和部署方法将涉及严格尝试，不仅要了解人工智能系统的风险，还要了解该人工智能系统在更广泛的环境和社会背景下的使用方式所产生的风险。
欧盟监管人工智能的提案：对医疗机器人的可预见影响
摘要 — 2021 年 4 月，在一系列准备文件发布之后，欧盟委员会发布了人工智能 (AI) 的拟议监管框架。这项综合提案是第一个超越第一原则制定详细要求的机构努力。预计影响将遍及全球，并有可能引发广泛的流程变化。本文研究了该提案的关键方面，并讨论了该框架的可预见影响，特别是对医疗机器人研究的影响，医疗机器人被归类为高风险应用，因此承受着沉重的监管负担。在技术方面，重点特别放在向系统级要求的转变以及向系统思维的隐含转变上。在讨论了基于人工智能的系统中决策性质的一些未决问题之后，本文探讨了与开发具有越来越高自主性水平的医疗机器人相关的问题。在组织方面，关注的是两个相互冲突的驱动力之间的紧张关系：独立监管生态系统的分化和最严格标准的普遍采用。最后，根据学术界和商业衍生品之间新的研究分工来审查监管负担差异。
报告 - 挪威大规模生产氢气
报告介绍了一个案例研究，其中采用过渡研究和多层次视角 (MLP) 框架内的定性研究来讨论挪威氢气生产在 2050 年可持续能源转型中可能发挥的作用。讨论了正在进行的举措和利益相关者对驱动因素和障碍的看法。重点是更广泛的社会政治和市场趋势与国家制度发展之间的相互作用，以及这如何影响氢气生产和部署的范围。定性结果与基于模型的两种过渡情景评估的结果相一致。我们的主要发现是氢气可能是实现国家气候目标的关键。虽然 CCS 天然气制氢具有最大的潜力，但向可再生和更分散的能源系统的转变为电解制氢开辟了新的机会和作用。氢能行业正在发展，但仍然支离破碎，需要国家协调。虽然经济和技术障碍受到了最多的关注，但社会对氢气作为可持续零排放解决方案的接受是一个关键因素。目前，转型正处于关键的转折点。要释放市场潜力，就需要系统思维和更加关注社会技术互动。
技术教育中的人工智能素养
过去几年，教育界对人工智能 (AI) 的兴趣激增，这主要是由于人工智能技术的进步。因此，有人认为学生应该学习人工智能，尽管关于人工智能应该如何应用于教育还存在争议。人工智能素养被认为是定义学生在未来的日常生活和工作中需要掌握的能力的一种方式。这项研究认为，研究人员和教育工作者需要一个框架来将人工智能素养融入技术素养，后者被视为一种多元素养。因此，本研究旨在批判性地分析和讨论文献中与技术素养相关的人工智能素养的不同组成部分。数据包括五个人工智能素养框架，涉及三种技术知识传统：技术技能、技术科学知识和社会伦理技术理解。结果表明，技术教育的人工智能素养强调技术科学知识（例如，关于人工智能是什么、如何识别人工智能和系统思维的知识）和社会伦理技术理解（例如，人工智能伦理和人类在人工智能中的作用）。编程能力等技术技能也出现，但强调较少。还讨论了对技术教育的影响，并提出了技术教育的人工智能素养框架。
ICT 可持续发展研究概况
摘要 —在关于可持续发展问题的争论日益激烈的情况下，出现了各种研究团体，将可持续发展和信息通信技术领域联系起来。他们每个人都从略有不同的角度探讨可持续发展与数字技术之间的联系。然而，研究范围存在重叠和模糊的界限。以“甜甜圈经济学”为基础，并受到 LES 模型的启发，我们提出了一个新的概念框架来构建信息通信技术促进可持续发展 (ICT4S) 研究格局。新模型涵盖了环境和社会影响，符合社会生态系统思维。我们更进一步，建议纳入决策维度，以代表与信息通信技术影响有关的治理、战略和政策研究。我们继续探索如何使用这个框架根据研究领域和社区的兴趣范围对其进行定位，并通过这样做，在研究社区之间以及 ICT4S 格局中找到协同作用。我们的目标是帮助创建工具来促进对话，并弥合对信息通信技术对可持续发展的影响感兴趣的分散研究领域和社区之间的鸿沟。索引词 — 可持续发展、ICT4S 研究前景、LES 模型、甜甜圈经济学、数字化
2025年在气候变化中加入博士学位计划...
II。 研究方法和技能发展：系统思维，科学研究方法，科学写作，与农村社区的沟通，参与式行动研究； iii。 统计和建模工具：系统和优化模型（资源分配的线性和非线性编程），GIS，RS和地理学，生物统计学，采样方法，（现场试验和调查）； iv。 农业生态系统的建模：系统建模（社会生态建模），农业土地利用映射（GIS和RS），现场规模上的作物模型的开发，模拟模型的应用来评估气候对生产系统的影响； v. Adapted Agricultural Production Systems to Climate Change: Concept of Resilience in Agricultural Production Systems (Livestock and cropping), Energetics of production systems, Soil science (Soil conservation and restoration, Soil organic matter management/GHG emissions, Soil fertility management), Agricultural water management (rain-fed agriculture and irrigation methods), Agro-biodiversity management and breeding strategies, Pests and diseases management (animal和农作物），动物生产和牧场管理，适应措施（农业捕食等） ）; vi。 农业价值链和政策：粮食系统和粮食安全，收获后技术，适应性的社会和经济驱动力，农业政策（基于指数的农作物和牲畜保险，国家适应计划或NAP，NAP，PES等 ）; vii。 农业生产/实地考察/游览的创新系统II。研究方法和技能发展：系统思维，科学研究方法，科学写作，与农村社区的沟通，参与式行动研究； iii。统计和建模工具：系统和优化模型（资源分配的线性和非线性编程），GIS，RS和地理学，生物统计学，采样方法，（现场试验和调查）； iv。农业生态系统的建模：系统建模（社会生态建模），农业土地利用映射（GIS和RS），现场规模上的作物模型的开发，模拟模型的应用来评估气候对生产系统的影响； v. Adapted Agricultural Production Systems to Climate Change: Concept of Resilience in Agricultural Production Systems (Livestock and cropping), Energetics of production systems, Soil science (Soil conservation and restoration, Soil organic matter management/GHG emissions, Soil fertility management), Agricultural water management (rain-fed agriculture and irrigation methods), Agro-biodiversity management and breeding strategies, Pests and diseases management (animal和农作物），动物生产和牧场管理，适应措施（农业捕食等））; vi。农业价值链和政策：粮食系统和粮食安全，收获后技术，适应性的社会和经济驱动力，农业政策（基于指数的农作物和牲畜保险，国家适应计划或NAP，NAP，PES等）; vii。农业生产/实地考察/游览的创新系统