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数据驱动的多样性和包容性战略路线图
• 建立信任，让员工了解数据披露的重要性以及企业如何使用这些数据推动变革。 • 通过自我身份识别收集受保护特征的数据 • 进行趋势分析并持续衡量内部设定的 KPI，以跟踪不同级别细分市场代表性下降的位置及其原因（招聘、晋升、离职率） • 使用多个数据流和数据叠加来加深对员工的了解。
人工智能、艺术与包容性：视角
在哈马德·本·哈利法大学组织的一场小组讨论中，有人提出了一个问题：人工智能是否真的可以创造艺术？此次活动由哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院和人文与社会科学学院翻译与口译学院组织。活动由两场小组讨论组成，邀请了来自卡塔尔消防局驻地艺术家和 Mada 中心的主讲嘉宾。第二场小组讨论特别探讨了人工智能如何改变残疾人士的艺术体验和参与。小组通过案例研究展示了残疾人士如何利用人工智能来塑造他们对当代艺术形式的体验和概念。从而确定了人工智能可能对艺术感知和包容性带来的挑战和机遇。
大规模种族平等，多样性和包容策略
我们现在被要求采取行动！大流行在必须解决的工作，住房，健康和学校中裸露的种族不平等。因此，也对乔治·弗洛伊德（George Floyd），布兰娜·泰勒（Breanna Taylor）和无数其他有色人种的袭击也袭击。我们也面临着粗糙和不尊重的公共话语，对民主的深刻两极分化和攻击。作为教育工作者，我们通过学生和家庭的视角看到了这些挑战。我们知道我们必须受到自己的道德指南针的指导。我们知道没有简单的答案。我们知道，每个地区的工作都会不同，因为每个地区的背景都不同。我们也知道，每个地区的工作都是紧迫的。最后，我们知道我们需要受信任同事的支持和指导，以驾驶在我们地区争取种族平等，多样性和包容的斗争。
金融包容对...
摘要不仅在发达国家，而且在发展中国家中，对金融体系的参与也成为关注和努力的关键重点。它被认为是促进经济增长并降低贫困水平的有效工具。本研究的目标是调查有助于埃及经济扩张的因素，尤其是金融包容性。研究人员使用可能的模糊回归来研究金融包容性对埃及经济增长的影响，从2004年至2019年之间。他们的发现导致他们得出的结论是，金融包容与经济增长无关。该研究建议通过将改善金融包容性的问题放在经济和金融政策优先事项的最前沿，并发展金融体系的基础设施，并增强银行交易中的披露和透明度，从而更加关注根除财务文盲。JEL分类：C33，C54，F43，O11，P52。关键词：金融包容性，经济增长，可能的模糊回归。
ECDPM 的多元化和包容性战略
简介欧洲发展政策管理中心 (ECDPM) 旨在成为一个包容性的雇主，为来自所有性别、文化和出身的人提供平等的机会。我们相信，拥有一支来自欧洲、非洲及其他地区的性别平衡且多元化的员工队伍将培养创新思想，并鼓励不同的思维和工作方式。拥抱这种多样性有利于中心及其员工，并有助于我们通过包容和可持续的解决方案促进有效的国际合作的总体使命。为此，并在 2017 年开始的努力的基础上，解决内部工作和程序中的性别问题，ECDPM 成立了一个多样性和包容性工作组，任务是制定基于此多样性和包容性战略的具体行动计划。本文档阐明了我们在 ECDPM 对“多样性”和“包容性”的理解，并列出了我们希望实现的总体目标。
Allyship研讨会 - 机构多样性，公平和包容
➔了解我们在特权和压迫体系中的立场，并不学习保护这些系统的习惯和实践，这对我们所有人来说都是终生工作的，毫无例外的是团结和相互关系的真实关系，这是我们不可能避免或超越这些不平衡的工具的，这些态度始终是避免了那些始终建立的，这些习惯是在建立不平等的，即使他们的工作变得无关紧要，却是构成无价值的工具，即有效地构成了一个不可思议的工具，却是有效的，却是有效的，却是有效的，却是有效的，却是有效的，却是有效的，这些习惯是努力的，这些习惯是努力的，这些习惯是构成了一个无效的工具，这些习惯是在努力，而却是有效的。谦卑和问责制➔内部进入沉默，调解，内在的智慧和深厚的喜悦与社会变革的外在工作
多元化、包容性和归属感战略
研究还发现，多元化教师参与工作存在重大障碍，包括歧视、在工作场所无法完全被认可的紧张感以及“代表”多元化的额外工作量。该部门的多元化、包容性和归属感战略将努力消除这些障碍，创造一个工作环境，让我们的员工代表我们所服务的社区，并能够充分发挥其潜力。
人工智能与结构性不公正 - 多样性、公平性和包容性
摘要 本章主张采用结构性不公正方法来治理人工智能。结构性不公正包括分析和评价两个部分。分析部分包括社会科学中众所周知的结构性解释。评价部分是一种正义理论。结构性不公正是一个强大的概念工具，它使研究人员和从业者能够识别、表达甚至预测人工智能偏见。本章以人工智能中因结构性不公正而产生的种族偏见为例。然后，本章介绍了哲学家 Iris Marion Young 提出的结构性不公正概念。此外，本章还认为结构性不公正非常适合作为一种人工智能治理方法，并将这种方法与从危害和利益分析或价值陈述开始的替代方法进行了比较。本章表明，结构性不公正为多样性、公平和包容性的价值观和关注提供了方法论和规范基础。本章最后对“结构”和责任的概念进行了展望。结构的概念是正义的核心。一个开放的理论研究问题是人工智能本身在多大程度上是社会结构的一部分。最后，责任的实践是结构性不公正的核心。即使他们不能对结构性不公正的存在负责，每个人和每个组织都有责任在未来解决结构性不公正问题。