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机会的海洋：海藻促进可持续发展目标的粮食，环境和性别维度的潜力
以下官员和专家提供了其他有价值的指导，贡献了想法，并给了他们的访谈时间：联合国食品农业组织（FAO）（FAO），艾莉森·贝克（Alison Baker）和凯特·默里（Cait Murray）的Esther Garrido Gamarro，Eco-Cascade；分析Lumec，Marissa Dumadaug和Pakisama的Roberto Ballon； Anga Mbeyiya，BFA全球触发指数气候行动（TECA）研究员； Anicia Q. Hurtado，顾问，为水产养殖和渔业开发的综合服务； Anoushka Concepcion，康涅狄格州Sea Grant，全球海藻联盟战略咨询委员会主席；伊丽莎白·科特 - 库克（Elizabeth Cottier-Cook），苏格兰海洋科学协会（SAMS），科学委员会，全球海藻联盟；菲奥娜·休斯顿（Fiona Houston），马拉海藻； Flower Msuya，桑给巴尔海藻集群倡议，科学委员会，全球海藻联盟； Gabriella D'Cruz，Good Ocean创始人； Helena Abreu，Alga Plus，战略咨询委员会，全球海藻联盟；丽莎·布尔顿（Lisa Boulton），雀巢，战略咨询委员会，全球海藻联盟；国际农业发展基金（IFAD）纳丁·阿祖（Nadine Azzu）已退休； ndeye coumba bousso，ecolesupérieurepolytechnique de dakar;菲利普·波丁（Philippe Potin），法国国家科学研究中心（CNRS），全球海藻联盟科学委员会科学委员会主席；和Runa Ray，Mojo Design Studios。他们的意见和专业知识在告知本报告时得到了认可。
探索新生儿基因组测序的伦理层面：快速文献和证据审查
1.1.1 本研究的广泛背景 自 2003 年绘制出人类基因组图谱以来，人们对基因检测的兴趣显著增加，因为它为人们提供了有关疾病风险的深刻见解。目前，国家医疗服务体系 (NHS) 基因组医学中心已在英格兰各地建立，并提供 NHS 国家基因组测试目录中的测试，合作机构位于威尔士、苏格兰和北爱尔兰。94 这扩大了可用的测试范围，使基因测试更容易获得。这些测试以及由 Genomics England 领导的 100,000 基因组计划目前的重点是罕见疾病和癌症，主要目标是缩短诊断时间并为治疗决策和预后估计提供信息。252 作为将基因组学纳入临床实践投资的一部分，Genomics England 与 NHS England 和 NHS Improvement (NHSE/I) 合作，正在开展一项研究项目，以调查全基因组测序 (WGS) 在新生儿筛查中的应用，以及更广泛的基因组学研究，以支持对罕见遗传病的新诊断和治疗。 1.1.2 Genomics England 新生儿基因组计划 新生儿筛查计划旨在识别患有罕见疾病的婴儿，这些疾病的严重后果可以通过快速临床干预来避免或改善。106 在英国，此类筛查目前使用生物标志物测试进行，基因测试仅用于识别特定基因变异作为后续诊断的一部分。260 相比之下，WGS 可以检查个体基因组中的所有变异。106,222 Genomics England 与 NHSE/I 合作开发的新生儿基因组计划 (NGP) 旨在通过一项研究探索是否以及如何将 WGS 作为国家新生儿筛查计划的一部分，以期加速诊断并扩大罕见遗传病的治疗途径。如果研究成功产生所需的证据，最终可能导致在 NHS 中广泛实施 WGS 以筛查新生儿。NGP 有三个相互关联的目标：
早期逆境的维度与延迟和加速大脑成熟的模式有不同的关系
抽象背景：不同类型的早期逆境（ELA）与儿童的大脑结构和功能有关。然而，了解发展大脑的不同逆境暴露的不同影响仍然是一个主要挑战。方法：本研究研究了通过探索性因素分析在青少年脑认知发展研究中通过探索性因素分析确定的10个稳健维度的神经相关性。大脑年龄模型经过T1加权（n = 9524），扩散张量（n = 8834）和静止状态功能（n = 8233）磁共振成像数据的训练，验证和测试，分别进行了扩散张量（n = 8834）（n = 8834）。结果：贝叶斯多级建模支持不同类型的ELA暴露与年轻和年轻的大脑之间的不同关联。的维度通常与情绪忽视有关，例如缺乏初级和次要的护理人员支持以及缺乏护理人员的监督，与较低的大脑年龄差距有关，即看起来年轻的大脑。相比之下，通常与护理人员的心理病理学，创伤暴露，家庭侵略，物质使用和与生物父母的分离以及社会经济劣势和邻里安全性相关的维度与更高的大脑年龄间隙，即老年人的大脑有关。结论：发现ELA的尺寸与不同的神经发育模式不同，表明尺寸特异性延迟和加速的脑成熟。
考虑可持续性维度的分布式能源系统的设计和操作的多标准优化
对气候变化和能源安全的日益担忧导致能源框架的范式发生了变化。在这方面，分布式生成提供了处理能源传递中不确定的可能性，以及传统和集中发电厂的化石燃料依赖性。这项工作提出了一种建模和多标准优化策略，用于设计和操作连接的发电厂，包括不同的能量向量。建模方法考虑了能源转换单元的时间操作，以响应电力和氢的需求以及存储系统的季节性行为。实施了针对经济，环境和社会方面的多标准评估。目标函数是总年化成本，CO 2排放和网格依赖性。根据优化结果，它强调了评估标准对发电厂的结构和运营政策的影响。另外，通过比较分布式能源系统相对于集中式方案的性能，可以注意到分散生成的显着潜力。的确，根据优化目标，CO 2排放量最高为89％，并且可以实现高达81％的自助力。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
从全基因组关联数据推断人类大脑形态的一般尺寸
图 1 典型脑网络定义。为了将人类脑形态测量的遗传结构支撑到脑的典型网络组织上，我们考虑了九个重叠的脑网络。被认为位于这些网络内的区域体积通过 83 个灰质体积（N = 36,778）的全基因组关联数据表示，该图表明不同体积被分配到哪些网络。网络定义采用 Madole 等人（2021 年）的定义，但并非无可争议。我们使用这些基于理论的网络定义来应用我们新颖的降维技术基因组 PCA，以获得明确标记的网络下的遗传 PC。使用这些遗传 PC1，我们测试了不同的网络甚至整个大脑是否与认知衰老有遗传关联。
在成人寿命中，海马 - 皮质整合支持记忆功能的两个长轴维度
图1。海马皮质连通性的地形梯度。a）前三个海马连接图（G1-G3），解释了左右半球的67％的方差。相似的颜色传达了类似的皮质连接模式。值范围在0（蓝色）和1（黄色）之间。b）图沿前后海马轴的连通性传达。从23个海马垃圾箱（每个〜2mm）的平均值与距离最前最前海马体素的距离（以毫米为单位）绘制。值，并在参与者之间平均。G1传达了沿前后梯度的连通性逐渐变化。g2传达了沿二阶长轴梯度的连通性逐渐变化，将中间海马与前端和后端分开。g3传达沿纵轴的连通性几乎没有变化，而连通性变化反而在主要的内侧侧面梯度中进行了组织。c）G1，G2和G3的皮质预测。值范围在0（蓝色）和1（黄色）之间。d）梯度空间中皮质网络的顺序。密度图可视化七个皮质网络的梯度值的分布（Yeo等，2011）。e）海马梯度的皮质模式与皮质功能组织的三个主要梯度之间的相关性，这些梯度在每个图的顶部都被示例（Margulies等，2016）。
将算法公平与官方统计和调查生产中的机器学习中的质量维度联系起来
国家统计组织（NSO）越来越多地利用机器学习（ML），以提高产品的及时性和成本效益。在引入ML解决方案时，NSO必须确保保持在稳健性，可重复性和准确性方面的高标准，例如在统计算法的质量框架中（qf4sa; Yung et e yung etel。2022）。同时，越来越多的研究集中于公平性，作为对ML安全部署的前提，以防止在实践中产生不同的社会影响。然而，在NSO在ML应用的背景下，尚未明确讨论公平作为质量方面。我们采用Yung等人。（2022）的QF4SA质量框架，并将其质量尺寸映射到算法公平。因此，我们以多种方式扩展了QF4SA框架：我们认为公平是其自身的质量维度，我们调查了公平与其他维度的相互作用，并且我们明确地解决了数据，既可以自身及其与应用方法的互动。与经验插图并行，我们展示了我们的映射如何有助于官方统计，算法公平和值得信赖的机器学习的方法论。
将算法公平与官方统计和调查生产中的机器学习中的质量维度联系起来
摘要国家统计组织（NSO）越来越多地利用机器学习（ML），以提高其产品的及时性和成本效益。在引入ML解决方案时，NSO必须确保在稳健性，可重复性和准确性方面具有高度标准，例如在统计算法的质量框架中（qf4sa; Yung et e yung etel。2022，IAOS统计杂志）。同时，越来越多的研究集中于公平性，作为对ML安全部署的前提，以防止在实践中产生不同的社会影响。然而，在NSO在ML应用的背景下，尚未明确讨论公平作为质量方面。我们采用QF4SA质量框架，并将其质量维度的映射到算法公平性。因此，我们以多种方式扩展了QF4SA框架：首先，我们研究了公平性与每个质量维度的相互作用。第二，我们认为公平是它自己的额外质量维度，超出了到目前为止QF4SA中所包含的质量。第三，我们强调并明确地介绍数据，以及与应用方法论的相互作用。与经验插图并行，我们展示了我们的映射如何在官方统计，算法公平和值得信赖的机器学习领域中促进方法论。几乎没有关于ML，公平性和质量维度的知识，因为我们向这些主题提供了介绍，因此需要进行官方统计数据。这些介绍也针对质量维度和公平性的讨论。
黑箱人工智能在福利索赔行政裁决中的合意应用的规范维度
最近，要求行政紧缩的呼声包括要求机构在做出有关福利资格的决定时，用更少的资源做更多的事情。1 这种经济逻辑与自动审议纠纷的商业案例相吻合。计算法律研究领域提出了部署自然语言处理来分类案件申请，或以其他方式在过去的裁决中寻找模式，以便为解决纠纷提供信息（甚至完成）。2 例如，过去，某种医疗记录组合可能总是导致获得残疾福利。行政人员可能会决定快速处理此类索赔，甚至可能决定根据这些医疗记录授予福利。相反，看起来与过去成功的索赔太不一样的索赔可能会在一开始就被拒绝，理想情况下会给出一些如何改进的指示。从长远来看，更雄心勃勃的监控计划可能会为行政裁决提供信息。例如，美国有人呼吁通过证据审查福利接受者的资格，这些证据可能包括监视他们的社交媒体信息。3 然而，使用黑盒人工智能来拒绝