润滑剂行业客户越来越多地要求提供产品碳足迹(PCF),也称为产品的碳足迹(CFP),润滑剂,油脂和其他专业。对于这些客户,透明和连贯的PCF对于识别和最终减少润滑剂价值链中的温室气体排放很重要。但是,计算PCF的不同方法和假设扩大了PCF的扩展和可变性。此外,PCF计算被认为是耗时且昂贵的,阻碍了它们在价值链中的广泛计算。为了解决这些要点,欧洲润滑剂工业(UEIL)和欧洲润滑剂行业的技术协会(ATAIL)已经开发了一份摇篮与门的方法论,该文档与ISO标准14067:2018和GHG协议标准(GHG PPS)完全保持一致,以提供一致的指导型驾驶员及其润滑剂行业的制定型培训型产品,并进行润滑剂行业的制定量型制定型培训。油脂和相关的专业。通过这种方式,此方法论文档旨在为润滑剂,油脂和其他专业产品部门提供指导,从而促进对现有PCF方法的更一致的实施。通过采用标准化方法,该文档有助于最大程度地减少不一致的方法论导致的PCF的传播和可变性。它也是所有公司计算可比PCF值的起点。
这一发现引发了重要的伦理考量。尽管人工智能擅长模式识别,但它继承并反映了其训练数据中存在的偏见。为了对抗人工智能偏见,解决现实世界的差异势在必行。促进医学领域包容性和多样性的举措值得称赞,有助于重塑医学教育。这项研究强调了需要不断努力消除障碍,促进历史上以男性为主的医学领域的包容性,特别是对于代表性不足的人群。最终,我们的研究结果强调了现实世界数据质量在减轻人工智能偏见方面的关键作用。随着人工智能继续影响医疗保健和教育,追求公平、公正的人工智能应用应该继续走在这些变革性努力的最前沿。
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大多数参与者(58.6%,n = 178)在21至40岁之间,男性是参与者的52%。许多受访者认为机器人没有进行手术。70.7%的受访者没有听说过机器人手术,媒体是最常见的信息来源。内部损害是机器人手术故障的普遍关注点(51.0%,n = 155)。在21至40岁的参与者与机器人手术更偏爱的参与者之间存在显着关系(p = .027)。喜欢机器人手术的受访者与认为机器人手术更安全并且结果更好的参与者有着显着的关系(p <.001)。不喜欢机器人手术的参与者中有13.9%也大大考虑了成本(χ2= 28.93,p <.001,Cramer的V = .22)。67.2%(n = 43)的受访者更喜欢机器人手术,认为这最终可能会取代当前的做法。
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