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保护工人免受有害的人工智能监控
employee-surveillance-mothers-remote-work/；“2023 年美国工作调查”，美国心理学会，2024 年 9 月访问，https://www.apa.org/pubs/reports/work-in-america/2023-work-america-ai-monitoring。
提前进行调节 - 杀手和生物化剂 -
1。西非州的东非社区，南部非洲发展界和经济界/萨赫勒（Sahel）中的永久州际公路控制委员会分享了他们的模型，以统一指南，以注册生物农药和生物控制药物，以及在实施各自的程序中所遇到的成功和挑战。2。非洲联盟 - 非洲植物检疫委员会详细阐述了研讨会参与者的利益，其在非洲联盟一级的领导力授权，其愿景以及在大陆一级制定协调农药指南的策略。此外，它强调了协调指南如何有助于促进粮食安全和安全，区域间和国际贸易以及环境可持续性。
工作场所健康危害的中介作用
4 muhammad.arintoko@binus.ac.id 摘要 研究目的 本研究考察了人工智能 (AI) 技术在印度尼西亚大雅加达地区办公室工作人员健康危害和工作投入关系中的中介作用。该研究利用判断非概率抽样和结构方程模型 (SEM)，调查了人工智能对员工福祉和绩效的直接和间接影响。研究设计/方法 本研究采用判断非概率和目的抽样方法，根据研究者的判断和经验，根据人口规模和分布情况选择抽样单位。这符合既定的统计准则。数据收集是通过 Google 表单分发问卷进行的，抽样以适应参与者人数的不确定性。使用结构方程模型 (SEM) 进行数据分析。该方法有助于测试捕捉构造层次性质的模型，并更深入地了解观察到的变量和潜在变量之间的关系。实际意义 这些结果为人员管理领域做出了贡献，为员工工作投入度的动态提供了宝贵的见解。该研究强调了健康危害的有害影响以及人工智能技术减轻其影响的潜力，为在工作场所实施人工智能的组织提供了实际意义。研究结果表明健康危害对工作投入度有显著的负面影响。此外，人工智能技术被发现对参与度有积极影响，尽管其影响是中等到强烈的。重要的是，人工智能技术是健康危害和工作投入度之间关系的重要中介。研究局限性 本研究的局限性在于样本量、横断面设计、依赖自我报告数据、关注大雅加达地区以及健康危害指标范围狭窄。未来的研究可以通过扩大样本量、进行纵向研究、纳入客观指标、探索不同地区和行业以及研究更广泛的健康危害因素来解决这些局限性。关键词：人工智能技术、工作投入、健康危害、大雅加达 *通讯作者：电子邮件：herlina01@binus.edu 收到：2024 年 10 月 9 日 接受：2024 年 10 月 12 日 DOI：https://doi.org/10.53555/AJBR.v27i3.2924 © 2024 作者。本文已根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 (CC BY-NC 4.0) 发表，该许可协议允许在任何媒体上进行非商业性、不受限制的使用、分发和复制，但必须提供以下声明。“本文已发表在《非洲生物医学研究杂志》上”
萨克拉门托-圣华金三角洲蓝藻有害藻华监测策略
这项工作是由一个跨机构作者团队开发的，并得到了三角洲水质的许多敬业和热情保护者的支持。这项工作具体基于水资源部佩吉·莱曼博士发表的材料、加州水务局的淡水有害藻华监测框架和战略（南加州沿海水研究项目和州水资源控制委员会 2021 年）、三角洲区域监测计划的营养物长期规划、中央谷地区水质委员会的三角洲营养物研究计划以及三角洲独立科学委员会的萨克拉门托-圣华金三角洲水质科学（2018 年）和萨克拉门托-圣华金三角洲监测企业审查（2022 年）。我们非常感谢以下个人对本文档的开发提供的反馈和指导。
人工智能的供应链资本主义：呼吁（重新）思考算法的危害与抵抗（扩展摘要）
关于人工智能 (AI) 影响的对话一直围绕偏见、监视和不透明性展开。然而，在气候紧急情况的背景下，我们需要进一步了解人工智能及其基础设施对环境的影响。人工智能生命周期的每个阶段都面临着复杂的挑战。制造人工智能硬件（如图形处理单元 (GPU)）所需的矿产资源的开采会导致土壤破坏和水污染。存储大型数据库和运行算法所需的数据中心消耗了大量的能源和水。随着数据中心规模、数量和复杂性的增长，对能源和水的需求也在增加。此外，这些数据中心通过海底电缆网络连接，通过栖息地破坏或丧失、噪音和化学污染影响海洋环境。最后，居住在电子垃圾填埋场附近的当地社区面临着严重的环境和健康威胁，因为接触数字设备和微电子产品中所含的有毒元素会导致呼吸问题和神经系统疾病。本文邀请我们通过批判和跨学科的视角来拓宽我们对算法危害和抵抗的视野。本文以 Tsing 的“供应链资本主义”概念为基础，提出了一个理论框架来阐明人工智能行业的物质现实。这项技术被编织进资本、自然资源和人力的供应链中，而在之前关于其社会和伦理影响的辩论中，这一环节一直被忽视。鉴于目前生成性人工智能的激增——据估计它比传统的机器学习算法使用了更多的自然资源——我们必须更好地理解其生产机制的政治性。本文通过展示人工智能供应链的复杂、多样、不透明和全球结构，带我们踏上了一段人工智能行业的旅程。人工智能的供应链资本主义由大型科技公司与矿山、半导体工厂、数据中心、电子垃圾填埋场和运输公司共同策划。本文通过民族志之旅，更好地了解了如何从矿山开采硅等自然资源来制造 GPU。然后，GPU 被安装在数据中心，而数据中心又使用电力
语音耦合的高谐波生成，用于探索非绝热电子 - 光子相互作用
高谐波产生（HHG）已引起了对材料特性和超快动态的探索的极大关注。然而，缺乏对HHG和其他准颗粒（例如声子）之间耦合的考虑，一直阻碍对HHG中多体相互作用的理解。在这里，我们通过研究非绝热（NA）相干偶联的HHG来揭示了Quasiparticle耦合的强场动力学中多体电子载体机制。相干的声子被揭示出通过声子变形效应引起的绝热带调制以及多个山谷中光载体的Na和非平衡分布有效地影响HHG。绝热和NA机制通过影响声子周期和HHG强度振荡的相位延迟而离开指纹，这两者在实验上都是可测量的。对这些数量的研究可以直接探测材料中电子相互作用。
将欧洲数字肿瘤网络 (DigiONE) 医院的常规护理数据整合到观察性医疗结果伙伴关系中
将欧洲数字肿瘤网络 (DigiONE) 中医院的常规护理数据整合到观察性医疗结果伙伴关系 (OMOP) 数据库中，揭示了 COVID-19 封锁期间诊断出的新原发性癌症数量和 12 个月生存率的变化 S Theophanous* 1 , H Fenton* 2 , A Lobo Gomes 3 , E Ross 4 , J Thonnard 5 , A Wolf 6 , C Brandts 6 , AL Bynens 7 , G Hall 1 , S Bachir 8 , E Bolton 1 , O Bouissou 4 , D Brucker 6 , S Cheeseman 1 , A Collard 5 , A Dekker 3 , P Galgane Banduge 3 , L Halvorsen 9 , I Kaczmarczyk 10 , D Kadioglu 8 , P Kalendralis 3 , J Khan 11 、P Mahon 2 、T Schneider 6 、L Schumann 6 、A Traverso 12 、A van Maanen 5 、C van Marcke 5 、A Vengadeswaran 8 、J Wörmann 6 、J Yeap 2 、T Yousaf 4 、R McDonald** 2 、E Hallan Naderi** +4 *共同第一作者；**共同最后作者；+通讯作者：elinad@ous-hf.no。1 利兹教学医院 NHS 信托，英国。2 IQVIA Ltd，英国。3 放射肿瘤学系（Maastro）、GROW 肿瘤和生殖研究所、马斯特里赫特大学医学中心+，荷兰。4 奥斯陆大学医院，挪威。5 比利时布鲁塞尔圣吕克大学医院。 6 德国法兰克福大学医院癌症中心。7 荷兰马斯特里赫特大学医学中心。8 德国法兰克福歌德大学医学院医学信息学研究所 (IMI)。9 比利时 edenceHealth NV。10 英国伦敦 IQVIA Ltd OMOP & PPG Solutions。11 印度 IQVIA Ltd。12 意大利米兰 IRCCS 圣拉斐尔医院。