XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKohlberg
科尔伯格家庭住房 - 美国陆军驻地
“Paper-KRAUS” 取货日期仅适用于拥有免费“蓝色垃圾箱”和 Kraus 公司服务的家庭 - 电话：09681-92050。“Paper-BERGLER” 取货日期仅适用于拥有免费“蓝色垃圾箱”和 Bergler 公司服务的家庭 - 电话：0800-0237453。
道德学生规模：开发新措施
抽象目的 - 这项研究的目的是开发“道德学生规模”，以了解导致作弊和窃的决定的潜在因素，以及从道德角度发展商学院学生在发展方面发展的，并帮助学术机构评估如何在整个课程中发展道德教育。基于科尔伯格的道德发展模型的这三维九项目量表被提议为那些努力确定最佳方法来帮助他们的学生在教育机构内外做出道德选择的教育工作者的宝贵工具，以帮助他们在教育机构的墙壁内和外部做出道德选择。设计/方法论/方法 - 进行了四项调查设计研究，以确定以前已经确定了哪些因素，并积极地影响大学生进行作弊和/或窃的倾向（研究1，n¼179），以初步验证研究1（研究1，研究2，n n n ol n sely 87）;测试三维九项目量表的构造有效性（研究3，n¼235）；并测试收敛，发散和预测有效性的九个项目量表（研究4，n¼201）。对美国东北两所大学的本科生进行了四项调查。的发现 - 阐明导致作弊和窃的决定的根本因素，作者提出了三个因素，这些因素是在学生做出这些类型的道德决定时所参与的三个因素：规则和执行是外部控制，个人道德作为内部控制和社会侵害作为社会控制的人（Kohlberg，1976）。通过四项研究，本文根据Kohlberg的道德发展模型提出了三维九项目量表，以确定影响大学学生进行作弊和/或窃的倾向的因素。所提出的量表在三个维度上显示出强大的可靠性。研究局限性/含义 - 规模的局限性是该研究仅限于学术环境。学术环境之间的关系，学生的由此产生的行为以及这些学生作为经理的后续行为还需要调查，以确定商业道德教育是否确实会影响不断增加的道德决策。
部长级参与简报：凯特·福布斯（Kate Forbes），副第一部长兼内阁经济部长和盖尔（Gaelic）的盖尔（Gaelic）简报，投资者圆桌会议
Annex A: Event Programme Annex B: Attendees: Investors and Officials Annex C: Co-chair's Brief Annex D : Investor Profiles Aviva BlackRock Brookfield Copenhagen Offshore Partners Greencoat (Schroders Group) Haventus (Quantum Capital Partners) Infracapital InfraRed Capital Kohlberg, Kravis, Roberts & Co Legal and General Group Masdar Phoenix Group Annex E：更广泛的简报私人资本投资和投资者小组离岸风计划（NPF4-仅在陆上活动）绿色自由港苏格兰国家投资银行苏格兰苏格兰绿色工业战略GB Energy National National National Wealth Fund
在严肃游戏中使用人工智能技术来发展社会道德推理能力
社会道德推理 (SMR) 是一种社会认知结构，对于决策和社会互动适应至关重要。它通常被定义为“个人如何思考支配日常生活中社会互动的道德情感和惯例”(Beauchamp、Dooley 和 Anderson 2013)。能够预测和诊断一个人的社会道德推理技能水平 (或能力) 是量化人们的社会功能的关键步骤，可用于识别那些有不良社会行为风险的人。这种诊断可以帮助人们获得适当的服务或提供足够的支持来提高这种技能的发展。社会道德推理能力水平 (So-Moral)(Dooley、Beauchamp 和 Anderson 2010) 任务是一种计算机测量的演练，其中向儿童和青少年展示日常生活中的视觉社交困境。然后要求他们用语言描述自己在这种情况下会如何反应，以证明自己的答案。参与者的答案被逐字记录在笔录中，随后由专家使用受科尔伯格道德发展理论 (Kohlberg 1984) 启发的道德成熟度编码方案进行手动评分。逐字记录是包含至少一个句子的短文或长文。每个社会道德推理水平都由专家详细记录。在本文中，我们提出了一种新颖的情绪自适应严肃游戏 (LesDilemmes)，旨在帮助培养 SMR 成熟度。该游戏基于现有的计算机化
塞尔维亚航空航天工业
TELENOR 挪威 电信 1,898 INTESA SANPAOLO 意大利 金融 1,355 DELHAIZE 比利时 零售 1,028 KOHLBERG KRAVIS ROBERTS (KKR) 美国 电信 1,000 GAZPROM NEFT 俄罗斯 石油和天然气 947 FIAT GROUP AUTOMOBILES 意大利 汽车工业 940 TELEKOM AUSTRIA GROUP 奥地利 电信 827 PHILIP MORRIS 美国 烟草 733 STADA 德国 制药 650 AGROKOR 克罗地亚 食品和饮料、农业 614 RAIFFEISEN ZENTRALBANK 奥地利 金融 500 MERKATOR 斯洛文尼亚 零售 500 SALFORD CAPITAL PARTNERS 英国 食品和饮料、农业 500 EUROBANK EFG 希腊 金融 500 MOLSON COORS 美国 食品和饮料、农业487 BIG CEE GROUP 以色列 房地产 470 NATIONAL BANK OF GREECE 希腊 金融 425 MICHELIN TIGAR TYRES 法国 汽车工业 367 AGRICOLE GROUP 法国 金融 264 UNIPOLSAI S.P.A. 意大利 保险和养老金 262
管理账户（综合费用）计划披露手册
ADV 表格第 2A 部分附录 1 管理账户（综合费用）计划披露手册（“综合费用手册”）的上次年度更新是 2024 年 3 月 31 日。上次非年度修订于 2024 年 8 月 29 日提交。自上次非年度修订以来，Janney 对其综合费用计划手册进行了重大更改。Janney 最近对其所有权结构进行了重大更新。2024 年 11 月 29 日，June Purchaser, LLC（“KKR 股东”）收购了 Janney 已发行和流通的所有有限责任公司权益，Janney 是一家由 Kohlberg Kravis Roberts & Co. LP（“KKR”）提供咨询和管理的投资基金、工具和/或账户间接控制的特殊目的公司。尽管 Janney 和 KKR 独立运营，但他们的关联关系可能会引起利益冲突或出现利益冲突的表象。这些利益冲突的描述在“第 9 项 - 附加信息”下的“其他金融行业活动和附属关系”和“激励计划”部分中提供。Janney 提供了有关 Janney UMA 计划中附加费应用的更多详细信息。更多信息可在第 4 项 - 服务、费用和补偿下找到。附加信息
宗教主体对公共和私人学生道德行为发展的贡献
kitula07@gmail.com摘要：本研究评估了教授宗教学科在阿鲁沙市公立和私立中学学生发展道德行为方面的有效性。具体目标是研究教授宗教学科的实践，评估他们对学生道德行为的影响，并确定在教授这些学科方面经历的挑战。这项研究是基于劳伦斯·科尔伯格（Lawrence Kohlberg）的道德发展理论，该理论认为个人通过道德推理的不同阶段发展。该研究采用了采用收敛设计的混合方法方法。人口包括来自61所中学的34,300名学生，61名学校校长和901名教师。使用分层，简单的随机和标准目的抽样技术选出了100名受访者的样本，包括6名学校，24名教师和70名学生。通过问卷调查和访谈收集数据，并使用推论和描述性统计数据分析定量数据，同时使用内容分析分析定性数据。的调查结果表明，宗教学科是在公立和私立中学都积极教授的，在私立学校中更加重视（p = 0.000）。宗教学科的教学显着促进了您面临许多挑战，包括缺乏专业精神的挑战。关键词：宗教，行为，圣经，伊斯兰，贡献如何引用这项工作（APA）：该研究得出的结论是，宗教教育有助于学生之间的道德行为发展，并建议父母，宗教领袖和政府强调宗教学科的教学，以增强学生的道德发展。
附录 1
2.1 概念化发展的基本框架：先天与后天、阶段理论、成熟任务。成熟度的可能定义。考察基因与环境的相互作用，特别参考智力。早期与晚期逆境的相对影响。发展框架对于理解创伤等特定逆境的影响的相关性。历史模型和理论：弗洛伊德和一般精神分析；社会学习，皮亚杰。2.2 研究发展的方法：横断面研究、队列研究和个人研究。识别和评估影响。2.3 鲍尔比依恋理论及其与儿童及以后的情绪发展、情感调节和人际关系的相关性。安全依恋的条件。不安全和混乱依恋的类型和临床相关性。早期分离及其后果。未能发展选择性依恋的后果。简要考虑依恋、母性“结合”父母敏感性。2.4 家庭关系和养育实践的其他方面。父母态度与养育实践的影响。系统理论包括发展中的支持系统，以及扭曲的家庭功能方面：例如不和、过度保护、排斥和纠缠。丧亲、父母离婚和家庭内部虐待对儿童后续发展和心理健康的影响。不同家庭结构（包括文化对家庭和家庭阶段的影响）的相关性或其他方面。2.5 个人气质差异及其对亲子关系的影响。气质的起源、类型和稳定性以及性格和个性的演变。儿童在心理健康方面的脆弱性和适应力。2.6 认知发展，批判性地参考生物心理社会模型和皮亚杰模型等关键模型。归因和信念以及文化、遗传和其他影响的影响。前运算和形式运算思维与儿童和成人沟通的相关性。 2.7 儿童时期语言发展的基本概述，特别关注环境影响和沟通能力。2.8 社会能力和同龄人关系的发展：接受、团体形成、合作、友谊、孤立和排斥。受欢迎的组成部分。2.9 道德发展，批判性地参考科尔伯格的阶段理论。与社会观点发展的关系。
URSI 文摘 - 国家科学院
联合主席 Steve Ellingson Richard Langley Kamal Sarabandi Atef Z. Elsherbeni Jean-Jacques Laurin Tapan Sarkar Inder J. Gupta Nader Engheta Gianluca Lazzi Stephen Schneider Vakur Erturk Jin-Fa Lee B. Shanker Kenn Anderson Heinrich Foltz Teh-Hong Lee Michael迈克尔·希尔兹 Y.安塔尔·古鲁达斯·甘古利 凌浩 宋吉明布赖恩·贝尔特兰 (Brian Baertlein) 罗兰·吉尔伯特 (Roland Gilbert) 刘对贤 戈登·斯台普斯 (Gordon Staples) 康斯坦丁·巴尔 (Constantine Bal) 艾伦·W·格利森 (Allen W. Glisson) 斯图尔特 (A. Long) 让-皮埃尔·圣莫里斯 (E. A. Bering) 朱利叶斯·戈德赫什 (E. A. Bering) 安东尼·马丁 (W. Ross Stone) 詹妮弗·伯恩哈德·杰德瓦 (Jennifer Bernhard Jaideva) 戈斯瓦米 (Goswami) L. 圣马丁 (Chen-To Tai) 沃尔夫冈·马丁 (Wolfgang Martin)苏珊·C·哈格内斯 约翰·马修斯 费尔南多·特谢拉布尔纳·杰弗里·赫德·克利夫·明特·马诺斯·坦泽里斯 杰弗里·鲍尔 库伊奇恩·希尔 桑特努·米什拉·阿特·桑桑多特 加里·布朗 韦恩·霍金 拉吉·米特拉 罗伯托·蒂贝里奥 杰里·伯克 约翰·黄 侯赛因·莫萨拉伊 萨米尔·特拉贝尔西 罗伯特·伯克霍尔德 格伦·赫西 本·芒克 斯科特·泰奥赛德 W. 丹尼·伯恩·伊布劳 塔梅尔·皮诺·L. E. 加里·布斯特 A 石丸 鲍勃·内维尔斯 乌斯伦吉·查尔莫斯·巴特勒 大卫·杰克逊 迈克·纽柯克 亚历杭德罗·瓦莱罗 菲利波·卡波利诺 戈登 詹姆斯·爱德华·纽曼 吉塞佩·维奇 约翰·卡尔斯特罗姆 丹·詹宁 娜塔莉亚·尼古拉瓦 约翰·沃拉基斯 迈克尔·卡尔 建明 金·梅尔斯 M·奥本海姆 A. 沃罗诺维奇 D.K. 陈 乔尔-袁 约翰逊·薛鲍·帕文·瓦希德·志宁Chen Farzad Kamalabadi John Papapolymerou Douglas H. Werner Weng Chew David Kelley Prabhakar Pathak James West Christos Christodoulou Leo Kempel G. Frank Paynter Ed Westwater Peter Collins Brian Kent An
分析六个大语言模型的道德逻辑
摘要这项研究研究了六种著名的大型语言模型的道德推理：OpenAI的GPT-4O，Meta的Llama 3.1，困惑，人类的Claude 3.5十四行诗，Google的Gemini和Mismtral 7b。该研究探讨了这些模型如何表达和应用道德逻辑，特别是在响应道德困境（例如手推车问题）和亨氏困境中。偏离了传统的一致性研究，该研究采用了解释性透明框架，促使模型解释了他们的道德推理。通过三种既定的伦理类型学分析了这种方法：结果主义 - 道德分析，道德基础理论和科尔伯格的道德发展阶段。的发现表明，LLM在很大程度上表现出了很大程度上收敛的伦理逻辑，其标志是理性主义者，后果主义者的重点，而决策通常优先考虑危害最小化和公平性。尽管在训练前和模型结构上相似，但跨模型中伦理推理的细微差异和显着差异的混合物反映了微调和训练后过程的差异。模型始终显示出博学，谨慎和自我意识，表现出类似于道德哲学中的研究生级话语的道德推理。在惊人的统一性中，这些系统都将其道德推理描述为比典型的人类道德逻辑的特征更复杂。鉴于人类对此类问题的争论的悠久历史，仍然存在“与谁的价值观保持一致的问题（Brown 1991; Taylor 2023; Klingeford et al。2024）。1987; Sawyer＆Jarrahi 2014）。1987; Sawyer＆Jarrahi 2014）。生成大语言模型的快速发展使对齐问题成为AI伦理讨论的最前沿 - 具体来说，这些模型是否与人类价值观适当地保持一致（Bostrom，2014; Tegmark 2017; Russell 2017; Russell 2019）。，但我们可能会认为，提出一致性问题的人主要是在适当地呼吁人们注意最大程度地减少对人类生活和环境的身体伤害的更广泛的问题，并最大程度地提高人类在这个不断发展的社会技术领域中寻求目标的能力（Bijker等人，当然，极端的未对准的情况是戏剧性的反对，因为超级智能人工智能模型可能决定控制所有人类系统，消除人类并使世界对人工实体而不是人类的安全。许多认真的分析师深入探讨了这些存在的风险情景（Good 1965; Bostrom 2014;