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评估模型中的算法偏见，以预测菲律宾学生的学习成绩
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是，它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究，并且只有有限的工作才考虑了基于区域（亚国家）背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步，本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口，并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统（LMS）。在三个学期的典范上，我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75，加权F1得分为0.79。随后，我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估：AUC，加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此，在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
一个用于分析供应链绩效评估模型
现在，供应链构成了公司竞争力的关键要素，一些公司已经将此功能视为其差异化策略的基石（Waters and Waters，2007年）。供应链绩效可以根据客户的满意度来衡量 - 因为它们仍然是物流级别实际创造多少价值的最终法官以及所产生的成本。评估供应链绩效是一项复杂的事业，部分原因是这是一个横向过程，涉及几位参与给定的后勤和战略目标的参与者。在供应链被认为是公司成功的关键因素的情况下，这种评估变得非常重要。本文的目的是分析不同供应链绩效评估模式的角色，同时提供了一个决策援助框架，使管理人员可以选择提供所需分析的模型。因此，它试图确定哪种模型对公司最有用的方式在帮助其提高绩效的方面涵盖了整个标准，其中一个是供应链成熟度。本文以物流和供应链的定义开头，第二部分指定了公司内部不同级别的供应链成熟度，并考虑了
评估模型中的算法偏见，以预测菲律宾学生的学习成绩
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是，它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究，并且只有有限的工作才考虑了基于区域（亚国家）背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步，本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口，并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统（LMS）。在三个学期的典范上，我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75，加权F1得分为0.79。随后，我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估：AUC，加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此，在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
人工智能应用最终用户的前瞻性评估模型：系统评价
摘要背景：最终用户意见对于健康应用的成功至关重要，尤其是在医学中人工智能（AI）的新兴领域。了解最终用户的观点对于AI的接受和有效性至关重要。目标：该系统评价旨在全面分析AI应用程序最终用户的观点和接受模型的现有文献。通过综合和批判性评估研究，本综述旨在识别关键主题，方法论和知识差距。方法：在2023年在PubMed中进行了系统的审查，以确定用英语编写的相关同行评审文章。纳入标准的重点是原始研究，这些研究从用户的角度验证了评估AI模型。提取的信息包括出版详细信息，研究国家，参与者特征，数据收集和分析方法以及所提出模型的属性。结果：在这项研究中包括2019年至2022年间发表的3714张记录中的19篇论文。参与者属于六类，即医师，医学生，护士，患者和公众。确定的论文中最重要的评估因素是“道德问题，信任和焦虑”，“可用性”，“自我效能感和知识”，“社会”，“福利”，“ AI产品和服务支持的质量”，“ AI接受，对AI的抵抗，AI，态度，态度和满意度”。此外，还探索了一些调查的调节变量，包括探索感知的易用性，可感知的有用性和感知的风险。结论：这些发现有助于了解最终用户的视角研究中的当前趋势和实践。未来的研究应继续探索最终用户的观点，以增强医疗保健中有效的AI系统的开发和实施。关键字：人工智能，评估框架，评估模型，评估理论，健康信息学1。背景
非准备冰冻蔬菜中李斯特菌单核细胞增生李斯特菌的定量风险评估模型
1山调查中心（峰会），政治研究所是葡萄牙Bragança5300-253 Santa Apoli校园的BragançaCnico； vcadavevez@ipb.pt 2 Polyt Institute在山唱片中的可持续性和技术实验室是BragançaCnico，Santa Apoli Campus，5300-253Bragança，葡萄牙3独立研究员，18 Rue Mohamed Al Ghazi，Rabat 10170，摩洛哥； rpouillot.work@gmail.com 4营养和食品安全部，世界卫生组织，瑞士日内瓦1202； deju@who.int（J.D.O.M.）; Hasegawaa@who.int（A.H.）5 Edafology Center y Biolog I Applied Del Segura，Spundo Campus的科学研究高级科学研究（Cebas-CSIC），25，30100 Murcia，西班牙穆尔西亚； aallende@cebas.csic.es 6上海科学技术大学健康科学与工程学院，上海，200093年，中国； qdong@ust.edu.cn 7伊利诺伊州伊利诺伊大学伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州香槟分校的食品科学和人类营养系，美国伊利诺伊州61801，美国； mstasie@illinois.edu 8美国俄勒冈州立大学俄勒冈州立大学食品创新中心，美国97209； jovana.kovacevic@oregonstate.edu 9风险评估部，法国食品，环境和职业健康与安全机构（ANSES），14 Rue Pierre et Marie et Marie et Marie et Marie curie Maison-Alfort，94701，法国Maison-Alfort； laurent.guillier@anses.fr *通信：ubarron@ipb.pt（U.G.-B.）; sanaam@who.int（M.S.）;电话。： +351-273-303-325（U.G.-B。）
评估建筑综合评估模型...
政策制定者越来越多地呼吁制定情景来探索自然丧失和转型政策的经济后果，特别是在全球范围和宏观经济层面。在本文中，我们回顾了将自然与宏观经济联系起来的全球综合评估模型 (IAM)，并评估了它们是否适合帮助构建此类情景。我们对“风格化”和“应用” IAM 进行了深入分析，并批判性地评估了它们如何代表宏观经济对自然的依赖，以及扭转自然丧失的政策。我们发现，应用 IAM 通常倾向于捕捉经济对选定的供应生态系统服务的依赖，而调节和维护服务的代表性较低。由于这些模型往往侧重于生物多样性丧失的土地使用和气候驱动因素，它们捕捉的转型政策仅旨在减轻这些驱动因素，而忽视了自然丧失的其他驱动因素，例如污染或外来入侵物种。我们还发现，应用模型核心宏观经济部分的一些理论假设可能倾向于减轻自然丧失和自然转型政策的潜在宏观经济后果。这与我们审查的“程式化”模型的结果形成了鲜明对比，这些模型往往认为自然资本和生物多样性的丧失对宏观经济有重大影响。然而，程式化模型很难表示特定生态系统服务或特定自然保护政策的丧失所产生的影响。基于这一分析，我们探讨了挑战，并确定了在考虑自然和生物多样性对经济活动的重要性的情景中使用 IAM 的未来途径。
全球牲畜环境评估模型（...
牲畜在提供营养益处和支持家庭和社区的生计和韧性方面发挥了至关重要的作用。然而，随着对动物产品的需求不断增长，全球对该行业对温室气体排放的贡献的关注增长。为了解决这个问题，必须采取雄心勃勃的行动，以使牲畜农庄系统更具可持续性，并量化全球下温室气体排放的选择。有效的气候行动和消费者信息需要高质量和基于科学的数据。FAO全球牲畜环境评估模型（GLEAM）以高度详细且易于访问的方式介绍了牲畜和排放数据，以证明牲畜生产系统中的不同决策如何影响排放。
评估建筑物的综合评估模型...
与先前格式相比，法国Banque de France和ACPR的可持续性报告包括几个新功能。首先，它扩大了我们出版物的范围，这与气候与气候相关的金融披露（TCFD）的建议相符，超出了气候风险，以更广泛地关注我们在可持续性方面的行动。这种变化不仅是语义之一。它反映了法国和ACPR的日益增长的行动，例如，与自然和生物多样性损失降解相关的主要经济风险存在。帮助评估，减轻和管理气候风险的影响，更普遍地对自然风险对现实经济和金融体系的风险，现在构成了我们作为中央银行和主管的一部分。这是我在2022年9月所说的，第二年重申，中央
评估模型中的算法偏见，以预测菲律宾学生的学习成绩
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是，它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究，并且只有有限的工作才考虑了基于区域（亚国家）背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步，本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口，并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统（LMS）。在三个学期的典范上，我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75，加权F1得分为0.79。随后，我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估：AUC，加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此，在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
在集成评估模型中捕获小时分辨率能量模型的特征：EU27区域的应用
每小时解决方案对于现实地解决供应和需求的匹配对于太阳能和风的波动源的匹配至关重要。这项工作介绍了一种新颖的方法，可以在以前的工作基础上建立综合评估模型中对能量可变性进行建模，在该模型中，回归分析被用来从能量系统模型中提取小时级信息。增强功能包括：（1）改进的实验设计和更有效的计算，以及（2）通过（i）通过（i）合并灵活性选项组合，以及（ii）通过限制可再生能源的扩展来调节系统削减的能力。场景集中在电力部门上，反映了电流EU27的政策，该政策的目的是在2050年之前进行更高的可再生能源和电气贡献。没有任何可变性控制措施，观察到明显的缩减（高达60％），引入灵活性选项将其降低到一半（30％）。引入了控制可再生能源的能力扩展，以避免这种非限制的限制，从而使该模型可以在80％的电力中实现可再生能源的渗透率，而温室气体排放量则与2015年的电力系统相比，温室气体排放量降低了53％。总而言之，采用的方法产生了广泛一致的结果。