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不确定性的野心：探索政策制定者对净零医疗保健途径的看法
摘要背景：超过80个国家已经签署了COP26 Health Programme（世界卫生组织（WHO）领导的关于气候变化和健康的计划，其中45个国家已承诺在2050年之前达到净零排放。减少医疗保健的碳足迹的努力提高了高效和公平资源分配的概念，道德和实践挑战。这项研究调查了领导国家净零医疗保健策略的发展和实施的公务员如何概念化卫生系统削减排放和描述潜在权衡的责任。方法：我们在2022年9月至2023年5月在公务员领导国家净零医疗保健策略之间进行了11个在线，半结构化定性研究访谈。访谈指南探讨了三个主要领域：排放，优先设定和国际观点的责任。使用Malterud的系统文本凝结（STC）对访谈进行了编码和分析。结果：出现了四个主要主题：采取行动，领导，治理和优先级的义务。参与者描述，医疗保健系统应对其整个碳足迹负责，包括在国家边界以外造成的危害。我们还发现了协同，多阶段健康领导力（临床，公务员和政治）的迹象，以加速零零医疗保健议程。参与者通常拒绝在减少排放和患者护理的努力之间直接“交易”的概念，强调净零医疗保健可以更广泛地利用社会健康改善的方式。这些经验发现为新兴文献提供了探讨卫生系统应如何解释其环境影响的文献。结论：我们的发现强调了为如何到达目的地提供零净医疗保健和不确定性的野心的诚意。进一步表征了决策者和权衡取舍的政策制定者在通往净零医疗保健系统的道路上的类型，包括如何克服这些系统的示例，可以帮助将气候问题整合到医疗保健决策和资源分配过程中。关键字：气候变化，净零，优先设置，权衡权衡，可持续医疗保健版权：©2025作者；由科尔曼医学科学大学出版。这是根据Creative Commons归因许可条款（https://creativecommons.org/licenses/ by/4.0）分发的开放式文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。引用：Bhopal A，BærøeK，Norheim。野心不确定性：探索政策制定者对净零医疗保健途径的看法。国际卫生政策管理。2025; 14：8440。 doi：10.34172/ijhpm.8440
从核心到认知：探索人工智能中的不确定性量化技术
索引术语 - 不确定性量化，人工智能，态度和认识论不确定性，深度学习模型，高风险应用，评估基准摘要 - 不确定性量化（UQ）是人工智能系统的关键方面，尤其是在高级技术中，尤其是诸如健康状况，诸如Nearthancianal-neveral-sarke and Navtial-sarke，诸如健康状况，以及自定义的医疗服务，过程必须考虑不确定性。本综述探讨了AI中不确定性量化技术的演变，区分了核心和认知不确定性，并讨论了用于量化这些不确定性的数学障碍和方法。我们提供了先进技术的概述，包括概率方法，集合学习，基于抽样的方法和生成模型，同时还强调了整合域特异性知识的混合方法。此外，我们研究了UQ在各种领域的各种应用，强调了其对决策，预测准确性和系统鲁棒性的影响。该评论还解决了关键挑战，例如可扩展性，效率和与可解释的AI的整合，并概述了在这个快速发展的领域的未来研究方向。通过这项全面的调查，我们旨在更深入地了解UQ在增强AI系统的可靠性，安全性和可信度方面的作用。
联合气候重建中的不确定性定量的可耦合过程建模
摘要AnyExperimentWithClimateModeModeliesReliesonapentiallyLargesetofSpatio-temorporalBundaryConditions。这些可以代表系统的初始状态和/或强迫在整个实验过程中驱动模型输出。这些边界条件通常是使用气候建模研究中的可用重建固定的；但是，实际上，它们是高度不确定的，不确定性是未量化的，并且对实验产出的影响可能相当大。我们对这些不确定性的有效量化结合了来自多个模型和观察结果的相关数据。从Coex-RangeAbility模型开始，我们开发了一个可共交易的过程模型，以捕获变量的多个相关的时空场。我们证明，对此表示中的参数的进一步交换性判断会导致层次模型的贝叶斯线性类比。我们使用该框架在最后的冰川最大值（23-19 kya）下提供海面温度和海冰浓度边界条件的联合重建，并使用它使用著名的冰耦合大气层和冰形模型来强制冰盖模拟集合。我们证明，鉴于我们的不确定性，这些实验中通常使用的现有边界条件是令人难以置信的，并证明了对冰盖模拟使用更合理的边界条件的影响。本文的补充材料可在线获得，包括对可再现工作的材料的标准化描述。
汉克对估计的商业周期模型中对汇总不确定性的反应 *
具有名义僵化和丰富家庭异质性的快速成长的文献研究模型。1在此类汉克模型的核心是财务市场中的摩擦，特别是针对特质收入冲击的保险不完整，以及跨资产的流动性差异。因此，家庭对储蓄和投资组合选择的未来问题的不确定性做出了反应。例如，较高的不确定性会鼓励预防性储蓄，并使流动性不足的资产降低。在平衡中，不确定性的增加降低了无风险率，并提高了流动性不足资产的保费。但是，汉克模型上的大多数工作都限制了对特殊不确定性反应的关注。这是出于技术原因：有了预期的效用偏好，不确定的二阶对效用和选择的影响仅由流行的线性解决方案方法捕获。因此，大多数HANK模型由于总体不确定性而不会量化预防性储蓄或资产溢价。他们还从固定不确定性的效果中抽象出对公司决策的影响。这些技术特征在宏观经济学和财务方面的大型工作体系之间建立了脱节，强调了较时的总体不确定性。本文开发并估计了一个两者的汉克模型，其代理人对特质和总体不确定性做出了反应。我们表明，当使用多个PRIORS偏好将聚集不确定性建模为模棱两可时，这种模型非常容易。也存在企业内部选择的总体不确定性的第一阶效果。ag-gregate不确定性对效用具有第一阶的影响，并在稳态和线性动力学方程式中反映在方程中，因此我们可以使用标准方法来表征和估计我们的模型。在总体不确定性冲击后，更加谨慎地使所有跨越的决定 - 家庭选择和企业的价格和工资设定的选择以及价格和工资设定。我们的主要定量结果是，总体不确定性冲击会在整个商业周期内产生宏观经济总计和资产价格的强大合作。在我们的基线估计中，对TFP的歧义的单一震惊共同解释了关键宏观经济骨料以及Capi-tal的超额回报和实际利率的70％以上的周期性变化。相比之下，我们的估计仅涉及对劳动收入的特殊波动性的震惊的重要作用。识别来自投资的动力：只有总体不确定性冲击才会带来衰退，并具有强烈的旷日持久的投资低迷。我们还推断了总体不确定性对资产价格的重要影响：5.5％的平均超额资本回报率反映出相当大的不确定性溢价为3.2％，较小的流动性溢价为2.3％。
墨西哥经济前景：2025年的不确定性没有结束
所有部门378.9 15.7 100.0 87车辆，铁路或电车道除外，零件等102.5 35.4 27.1 84核反应堆，锅炉，机械等;零件77.3 20.0 20.4 85电动机等；声音设备；电视设备； PTS 65.3 18.8 17.2 90光学，照片等，医疗或手术器械等17.3 19.0 4.6 27矿物燃料，油等。;沥青替代；矿物蜡12.6 6.8 3.3 22饮料，烈酒和醋9.9 42.0 2.6 94 Furnit;床上用品，床垫; luminaires; luminaires，fielfif; filefab 9.7 19.4 2.6 08 2.6 08可食用的水果和坚果； Citrus Fruit Or Melon Peel 8.2 46.0 2.2 07 Edible Vegetables & Certain Roots & Tubers 7.5 63.8 2.0 98 Special Classification Provisions, Nesoi 6.8 8.9 1.8 39 Plastics And Articles Thereof 6.1 11.1 1.6 73 Articles Of Iron Or Steel 5.5 14.8 1.5 71 Nat Etc Pearls, Prec Etc Stones, Pr Met Etc;硬币4.1 7.5 1.1 40橡胶及其物品3.5 13.8 0.9 72铁和钢2.4 10.0 0.6 19.预备谷物，面粉，淀粉或牛奶； Bakers Wares 2.2 19.3 0.6 83 Miscellaneous Articles Of Base Metal 2.2 18.7 0.6 99 Special Import Provisions, Nesoi 2.1 11.7 0.6 20 Prep Vegetables, Fruit, Nuts Or Other Plant Parts 1.8 16.8 0.5 02 Meat And Edible Meat Offal 1.5 14.3 0.4 Others 30.2 - 8.0
在IBO的国家不确定性细节中，本地预测...
即将上任的总统管理局和国会对国民经济的最终影响将取决于政策在选举期间提出的建议将在多大程度上实现，最终制定方式以及政策的实施速度。此外，当地经济的几个方面将取决于州和城市对联邦一级的任何此类变化的反应。在全国大选后不久，即将到来的总统管理局仍在成形，直到明年年初才尚未上任。纽约市还在为下一次城市和市长选举做准备，当时政府之间的相互作用尤为重要。
人工智能中不确定性的表现：超越概率和可能性
统计推断证据范式的扩展，而 Shafer 将这些上限和下限概率解释为可信度和信念函数，而不参考具有一对多映射的底层概率空间。这样获得的方法被 Shafer 称为证据理论。它专门用于表示和合并不可靠的证据。相反，由于对随机变量的观察不完整，Dempster 设置中的上限和下限概率也可能模拟未知的概率。第二个想法是使用（凸）概率集，要么是因为统计模型不为人所知，要么是因为生成主观概率的通常协议发生了改变，承认与风险事件相关的彩票的买卖价格可能不同。后者是沃利低预测和不精确概率理论的基础。事实证明，沃利的框架在数学上比 Dempster-Shafer 理论更通用。本章介绍了贝叶斯概率论的这些概括。
人工智能中不确定性的表示
摘要 由于人工智能主要关注知识表示和推理，它必然要处理各种处理不确定性的框架：概率论，以及更新的方法：可能性理论、证据理论和不精确概率。本章的目的是提供一个介绍性的概述，揭示表示不确定性的两个基本框架的具体特征：概率论和可能性理论，同时强调表示不确定性的任务所面临的主要问题。这一目的还提供了定位相关主题的机会，例如粗糙集和模糊集，它们分别受到考虑语言选择引起的表示粒度和自然语言谓词的渐进性的驱动。此外，本概述还简要介绍了其他理论表示框架，例如形式概念分析、条件事件和排名函数，以及可能性逻辑，与此处讨论的不确定性框架有关。本卷的下一章将讨论更复杂的框架：信念函数和不精确概率。
重新思考核心和认知不确定性
鉴于它们的使用规模，这些想法在文献中并没有连贯地讨论。基于模型的预测与生成数据生成过程之间的界限反复模糊（Adlam等，2020； Amini等，2020； Ayhan＆Berens，2018； Collier等，Collier等，2020; Immer等，2021; Kapoor等，2022; Kapoor等，2022; 2022; Liu等，2022; Maver et al，2022; Mafor-Parker et al，2022; Mavor et al，2022; 2022; nim，2022; nin，2022; Inn，2022； ;史密斯＆gal，2018年；Different mathematical quantities are used to refer to notionally the same concepts: epistemic uncertainty, for example, has received multiple definitions, including variance-based measures ( Gal , 2016 ; Kendall & Gal , 2017 ; McAllister , 2016 ), information- based measures ( Gal et al , 2017 ), ad-hoc reinterpretations of information-based measures ( Shen et al , 2018 ; Siddhant & Lipton , 2018 ) and基于距离的措施（Mukhoti等，2021，2023; van Amersfoort等，2020）。在预测不确定性和准确性之间提出了误导连接（Orlando等，2019； Wang等，2019）。关于预测性不确定性将如何在看不见的数据上分解的脆弱假设（Seeb - Ock等，2019； Wang＆Aitchison，2021）。