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打击仇恨和种族主义：学生学习策略
反对仇恨和种族主义的学生学习策略是一种积极主动、以学生为中心的方法，旨在为所有学生创造尊重和文化安全的学习环境。学生和教职员工应该在一个安全、包容、以真相与和解、反压迫和反种族主义为中心的环境中学习和工作。我们是一个集体社区，必须尽一切努力确保所有学生、教职员工、家庭和社区都感到受到尊重和欢迎。
种族主义成本
最后，他们进来了，做了所有观察结果，声称我的观察一切都很好，但是随后说我看起来不太好，需要尽快需要医疗护理，但是当我的伴侣在那里，他们说他应该立即将我带到A＆E。我试图解释一下我本来会去A＆E，但我几乎不能走路，更不用说沿着楼梯走了。他们听了，但仅回答：“我们很抱歉，但救护车仅适用于严重案件。我们了解您在说什么，但是您的观察结果很好，因此我们不能带您进入A＆E，您必须采取行动。我确定她可以管理您的车几步。”在最后一个陈述中，我已经被触发了，因为他们似乎不相信我在努力行走但是，由于我有很多与此相似的经历，所以我无意争论我的案子，因此我立即告诉我的伴侣离开他们去，因为他们肯定有更多的“严重”患者可以参加。
2024-2026 年平等反种族主义 (PEAR) 计划
DNR 认识到，为了实现为华盛顿人服务的使命和愿景，该机构必须在其工作的各个方面都秉持多元化、支持公平、反对种族主义、包容和归属感的价值观。华盛顿州是多元化的，该机构应该反映这种多元化。在 DNR，多元化、包容和公平的工作场所是所有员工和志愿者，无论其性别、种族、民族、国籍、年龄、性取向或身份、教育或能力如何，都能感到被重视和尊重的地方。当 DNR 代表该机构服务的人群时，DNR 可以通过有目的、有意识和公平地使用资源和计划，更好地解决边缘化和代表性不足的社区的结果。这一承诺将通过确保机构行动和决策公平公正来提高 DNR 计划和服务的有效性。
邀请文件 - BoD 2025-1 - CISM HQ
o 非洲 ▪ 空军副元帅 Simon Nyowani (津巴布韦) ▪ 准将 Elijah Gatere (肯尼亚) ▪ 准将 Djabou Abdelhak (阿尔及利亚) ▪ 上校 Sega Sissoko (MLI) o 美洲 ▪ 上校 Steven Rosso (美国) ▪ 上校 Birtham (上校 Fernando Luzna) ledo Leal (巴西) o 亚洲 ▪ 大校 Ke Jiao (中国) ▪ 中校 Dr Shabbir Ghulan (巴基斯坦) ▪ 准将 Oh Yeong Dae (韩国) o 欧洲 ▪ 上校 Jose Carlos García-Verdugo Sanchez (西班牙) ▪ 少校 Jan-HWE (斯洛伐克) ▪ 中校 Jure Velepec (斯洛文尼亚) ▪ CISM 财务主管：上校 Sven Serré (比利时) ▪ CISM 体育委员会主席代表：中尉 (GdF) Margherita
科学，医学和...
讲师：丹尼尔·马丁内斯·霍桑（Daniel Martinez Hosang）教授（daniel.hosang@yale.edu）课程摘要本次研讨会探讨了科学，医学和大学中种族主义的历史，特别关注耶鲁大学的优生学研究和倡导历史。该课程的亮点将是查看校园里的档案收藏的旅行，其中包括医学历史图书馆，斯特林纪念图书馆，耶鲁·皮博迪博物馆以及康涅狄格州米德尔敦的康涅狄格州谷医院公墓的旅行。该课程向具有广泛学术背景和兴趣的学生开放。没有假定或要求就主题的课程或经验。学生将有机会在耶鲁大学档案馆中对他们选择的主题进行原创研究，并在手稿和档案部门的支持下，由讲师和档案管理员进行。课程中的学生还将被邀请参加耶鲁大学（AECY）的反欧盟裔集体的持续工作，该网站可以在此处查看。这组学生，K-12教育者和其他学者进行了合作研究，集体询问和公共教育，以实现“为所有人共同创造公平和健康的世界。”
美国公民自由联盟白皮书：医疗保健领域的人工智能可能会加剧医疗种族主义
人工智能和算法决策系统在刑事司法系统、教育、招聘、住房和其他领域中的应用越来越普遍。每天似乎都会出现有关人工智能工具如何延续和强化种族主义和历史偏见的新头条新闻：存在缺陷的面部识别工具导致又一次错误逮捕一名黑人；商业产品中常用的语音识别系统在识别非白人顾客的言语方面表现更差；某社交媒体平台的图像识别算法再次将黑人贴上了灵长类动物的标签。然而，人们对医疗保健和医学领域的算法偏见问题关注得还远远不够，而这些工具在这些领域也已大量出现。医疗保健中的决策可能会产生严重后果，在某些情况下甚至会给患者带来生死攸关的后果。因此，关注如何识别、改善和适当监管医疗保健领域的自动化偏见尤为重要。
对 KNIGHT & LEVESON 的批评的回应...
Avizienis 使用的短语“低概率”和“不太可能”没有量化，因此他的猜想和假设是不可测试的。但是，统计独立性，即不相关的故障，定义明确，在有关该技术的许多讨论中都暗示了这一点，并且一些从业者也假设了这一点 [MAR83, YOU85]。为了测试统计独立性，我们设计并执行了一项实验，其中两所大学的研究生和高年级本科生根据相同的需求规范独立准备了 27 个版本的程序。学生自己测试了程序，但每个程序都要经过由 200 个典型输入组成的实验验收程序。通过在根据应用程序的实际操作配置文件生成的一百万个输入上执行程序来模拟程序的操作使用情况。通过统计假设检验，我们得出结论，故障独立性假设并不适用于我们的程序，因此，使用基于此假设的模型进行的可靠性改进预测可能过于乐观。这就是我们得出的全部结论（见下文）。