* Michael Dotsey和Wenli Li:费城联邦储备银行研究部(Michael.dotsey@phil.frb.org; wenli.li@phil.frb.org)。fang Yang:达拉斯联邦储备银行研究部(fang.yang@dal.frb.org)。We thank Tao Zha, Xiaodong Zhu, Loren Brandt, Jonathan Heathcote, Mariacristina De Nardi, Marco Bassetto, Todd Schoellman, Lance Lochner, Kei-Mu Yi, Kaiji Chen, Hui He, Kai Zhao, Kian Ong, and other seminar participants at the Minneapolis Fed, Society of Economic Dynamics 2019会议,亚洲计量学会,2019年夏季会议,欧洲计量学会2019夏季会议,加拿大第五届加拿大 - tsinghua pbcsf pbcsf-多伦多中国经济会议,第四届国际货币基金组织中国国际货币基金组织,第四届IMF FRBA中国研讨会,第12乔治华盛顿大学华盛顿大学第12届乔治华盛顿大学年度大会在中国经济发展和美国国际联盟,梅斯特·梅斯特·梅斯特·梅斯特,梅斯特·米斯特·米斯特,梅斯特,consic,cons con。 2023年南方经济协会会议有用的评论。免责声明:本文所表达的观点仅是作者的观点,不一定反映了达拉斯联邦储备银行,费城联邦储备银行或美联储系统的意见。任何错误或遗漏都是作者的责任。
在1970年代后期,科学文献中首次出现了潜在气候迁移的警告,当时人们对瓦解冰片的瓦解可能会驱使人们从沿海城市迁移。从那时起,科学家就在不整合其他人口过程的情况下对潜在的气候迁移进行了建模,从而可能掩盖了这种迁移的人口增长。气候迁移可以扩大人口变化 - 迁移到目的地并抑制迁移到起源。此外,较旧的人口最不可能迁移,气候迁移可能会加速起源地区的人口衰老。在这里,我们通过将基质人群模型,流量危险模型和建立在美国环境迁移的40 y迁移的US Counties Us Counties Us Counties的美国环境迁移的模型中,研究了海平面上升(SLR)下的气候迁移(SLR(SLR)(SLR)(SLR),并检查了潜在的人口统计学扩增效应和人口衰老。我们发现,对于所有可行的代表性集中途径共享的社会经济途径(RCP – SSP)方案,SLR的人口统计学扩展为8.6-28 m [5.7-53 m] -5.3 m] -5.3和18倍移民的数量(0.4-10 m)(0.4-10 m)。,随着年轻人的迁移,沿海地区的衰老显着,但较旧的人口仍然存在,从而加速了原产地年的人口衰老。随着由于气候迁移的增加而损失的人口百分比,中位年龄也会增加 - 在某些受影响很高的沿海县中,年龄的年龄增加了10岁以上。此外,我们的人口投射方法可以很容易地适应以调查其他或多种气候危害。
我们是如何创建这些准则的?AI(PAI)的合作伙伴关系开始了我们的起草过程,其中包括有关数据治理,数据权益和数据正义在内的相关主题的文献综述。然后,我们召集了由技术行业,学术界,民间社会和政府办公室的成员组成的参与性和包容性人口数据工作组,例如Markkula应用伦理学中心,数据经济政策枢纽,DeepMind,Apple,Apple和民主技术中心,基于美国,英国,英国,加拿大,加拿大,南非,荷兰和澳大利亚和澳大利亚。工作组从2023年1月至2024年3月举行每月开会,讨论并协同指南的每个组成部分。我们还收集了在Mozilla Festival举行的研讨会,数据司法会议和AI 2023年合作伙伴论坛,哥伦比亚社会工作学院,国家住房会议种族平等工作组,加拿大自然科学和工程研究委员会以及PAI人民际数据季度社区季度会议上举办的与会者的反馈。
在过去的几年中,与健康相关的数据使用的立法和法规在广告中急剧扩展,并且很可能在可预见的未来继续发展。联邦贸易委员会(“ FTC”或“委员会”)于2021年发表了有关健康数据泄露通知规则(HBNR)的政策声明,此后已提出对HBNR的正式更新。2委员会最近还提出了有关针对FLO,3 GoodRX,4和BetterHelp的敏感健康信息的执法行动。5一起,这些动作表明了FTC的意图是调节广泛的与健康相关信息。此外,加利福尼亚州6,科罗拉多州6,康涅狄格州6,8号,9印第安纳州,10爱荷华州,11,蒙大拿州,第12号,俄勒冈州,13田纳西州,13田纳西州,14 14,犹他州,16犹他州,16弗吉尼亚州,17和华盛顿,18,18岁,18个未直接揭示了对消费者的健康信息的新限制,但没有直接的信息,给定的健康状况或诊断。19的确,国家监管机构甚至明确地认识到有关消费者健康状况的推论也可能构成敏感数据,这需要消费者选择加入来处理。20然而,这些州法律在其适用于健康的敏感数据的定义和范围上有很大差异,因此,成员应咨询律师,以确定这些最佳实践是否适用于任何给定的司法管辖区。
做出公平的决策对于在社会环境中合乎道德地实施机器学习算法至关重要。在这项工作中,我们考虑了著名的反事实公平定义。我们首先证明,满足反事实公平的算法也满足人口均等性,这是一个更简单的公平约束。同样,我们表明,所有满足人口均等性的算法都可以通过简单的修改来满足反事实公平性。总之,我们的结果表明,反事实公平性基本等同于人口均等性,这对于日益增多的反事实公平性研究具有重要意义。我们通过实证验证了我们的理论发现,根据三个简单的基准分析了三种现有的反事实公平算法。我们发现,在多个数据集上,两种简单的基准算法在公平性、准确性和效率方面都优于所有三种现有算法。我们的分析使我们正式确定了一个具体的公平目标:维护受保护群体内个人的秩序。我们相信,受保护组中个体的透明排序能够使公平算法更加可信。从设计上来说,两个简单的基准算法满足了这一目标,而现有的反事实公平算法则未能满足这一目标。
如果满足以下条件,则学生的 ENI 值为 1.0: - 学生有资格获得纽约市人力资源管理局 (HRA) 的公共援助;或 - 学生在过去四年中住在临时住房;或 - 学生在读高中,母语不是英语,并且在过去四年内首次进入纽约市教育局。
引言 能源是工业的重要组成部分,是可持续发展的基础要素。除了工业应用之外,能源还在社会发展中发挥着重要作用,它为供暖、照明、交通运输以及教育和科学研究提供了便利。当前全球能源供应和消费模式在环境、经济和社会方面都是不可持续的。然而,可再生能源通过利用自然界丰富的资源、应对气候变化、加强能源安全和促进经济增长,为更清洁、更绿色、更具弹性的未来提供了一条可持续的道路。可再生能源资源丰富且取之不尽,可提供可持续的供应,能够无限期地满足全球能源需求,而不会耗尽有限的资源。可再生能源部门推动经济增长和创造就业机会,为创新、投资和当地发展创造机会,特别是在农村地区。可再生能源面临的一个主要挑战是其间歇性,太阳能和风能发电会随天气条件而变化。能源存储、电网管理和混合系统方面的技术进步对于缓解这一问题至关重要。将可再生能源整合到现有电网和基础设施中需要大量投资和精心规划,以确保可靠性、稳定性和与传统电源的兼容性。政策、激励措施和监管框架对于加速可再生能源技术的采用、吸引投资和促进市场竞争至关重要。持续的研究和开发对于提高可再生能源技术的效率、可靠性和可负担性以及探索潮汐能和波浪能等新的可能性至关重要。目前,研究人员已经分析了人口统计学对公众对可再生能源相关就业创造的看法的影响。研究范围本研究深入探讨了与蒂鲁内尔维利可再生能源 (RE) 相关的本地和非技术就业创造动态,重点关注当地人口的社会人口特征研究目标 1. 评估公众对不同人口群体可再生能源项目创造本地就业机会的潜力的判断。 2. 评估公众对不同人口群体可再生能源项目创造的非技术就业机会的看法。