为了提取投标的详细信息,使用了 tender_basic_details 和 tender_work_items 表。在 54000 份投标中,27570 份工作项目在 tender_basic_details 表中有相应的条目。合并表后,所有空列都将被删除。数据集中的产品类别由 143 个数字代码表示。然后使用主表 gep_product_category 将这些数字替换为其文本对应项。对于分类数据类型,使用骰子度量计算距离,其中当值不相等时距离被视为“1”,否则为“0”。对于连续文本数据类型,两个文本之间的距离与相似度成反比。相似度使用余弦相似度方法计算。对于连续实值,距离是两个值的绝对差除以
交叉补贴问题以及批发电力市场引入各种融资机制,例如 DPM RES,工业消费者的能源效率电价每年的增长速度远高于通货膨胀率,这导致小型火电厂和非法发电厂无节制地增加。此外,俄罗斯计划引入网络容量储备费,这将导致大型消费者从 2020 年中期开始每年额外支出 3420 亿卢布。这种不平等的市场条件,当没有自己的发电设施的消费者的电价为 5 卢布/千瓦时及以上,而发电设施的消费者的电价约为 2-2.5 卢布/千瓦时时,使越来越多的消费者离开能源系统,将成本转嫁给剩下的消费者。
气候变化是我们时代最紧迫的问题,它将成为全球的主要环境,并威胁性别平等和人权的持续进展。由于妇女无法获得和依赖自然资源,公共服务和基础设施,因此受环境退化的影响不成比例。与其他危机结合使用,这可能会导致在消除极端贫困和基于性别的暴力等领域的快速逆转。同时,当我们从化石燃料转变为更大的环境可持续性时,同样迫切地促进社会正义。在这种情况下,包括土著妇女和青年在内的妇女正在动员要求气候正义,并在对气候政策的决策中听到并注意自己的声音。
随着互联网和智能手机的互联网和智能手机的真正工具,已经证明了ICT中的性别差距是多么严重,以及缺乏数字素养如何增加了所有经济和社会不平等。 然而,世界各地的女性不仅比男性拥有更少的数字工具,而且数字技能的较少,而且在ICT行业雇用的男性和男性的数量也很大,具有不平等的经济成果,专业成长的机会较少,并且很难获得领导职务。 例如,在欧洲,ICT中的妇女仅占整个数字部门的17.7%,而领导职位的性别差距仍然是超过劳动力中的两倍。已经证明了ICT中的性别差距是多么严重,以及缺乏数字素养如何增加了所有经济和社会不平等。然而,世界各地的女性不仅比男性拥有更少的数字工具,而且数字技能的较少,而且在ICT行业雇用的男性和男性的数量也很大,具有不平等的经济成果,专业成长的机会较少,并且很难获得领导职务。例如,在欧洲,ICT中的妇女仅占整个数字部门的17.7%,而领导职位的性别差距仍然是超过劳动力中的两倍。
− 禁止使用童工; − 禁止强迫劳动和一切形式的奴役; − 无视职业健康安全及与工作相关的健康危害; − 结社自由和集体谈判权利; − 违反禁止就业不平等待遇的规定; − 克扣公平工资; − 通过环境污染破坏生命的自然基础; − 非法侵犯土地权; − 在没有适当指导和控制的情况下委托或使用私人 / 公共安全部队; − 禁止生产、使用和 / 或处置汞(《水俣公约》); − 禁止生产和 / 或使用《斯德哥尔摩公约》范围内的物质( POPs )及以非环境无害方式处理含有 POPs 的废物,以及 − 禁止进出口《巴塞尔公约》所定义的危险废物。
摘要 在整个 COVID-19 大流行期间,有色人种受到的影响尤为严重,与非西班牙裔白人相比,他们的感染率、住院率和死亡率更高。这些健康结果的差异可能与多种因素有关,包括潜在的社会经济不平等、医疗保健机会不平等、从事基本或面向公众的职业的就业率较高、语言障碍以及 COVID-19 疫苗不平等。在本文中,作者讨论了一个地方卫生部门如何应对疫苗不平等,以便在 2021 年 COVID-19 大流行的早期阶段更好地服务于历史上被排斥的社区。这些努力有助于提高边缘化社区的疫苗接种率,主要是北卡罗来纳州达勒姆县的黑人或非裔美国人群体。
3尽管危机和危机后的时期在经济,社会和领土影响方面取决于空间环境,从经济角度来看,西班牙的危机时期发生在2008年至2012年2013年10月2014年。在这三年中,该国见证了经济复苏的缓慢(如宏观经济数据所示,例如GDP,人均GDP和就业增长)。然而,重要的挑战仍有待解决,例如降低风险保费,公共债务和社会空间不平等(由临时工作的数量,高失业水平和相当大的驱逐率证明)。4,10,000名居民的门槛用于区分农村和城市城市。
注释。本文探讨了人工智能 (AI) 与教育之间的错综复杂的联系,深入研究了理论和实践方面,同时评估了对劳动力市场动态、专业活动和更广泛的教育范式的可能影响。我们的研究方法包括分析相关科学文献、分类数据、咨询主题专家以及综合结果。我们的研究表明,人工智能能够极大地改善教学过程,个性化学习体验以满足学生的个人需求,并成功解决传统教育模式固有的时间和财务限制。然而,我们的研究还揭示了与数据保密性、与人工智能使用相关的潜在剽窃和欺诈以及因技术使用不平等而导致的社会经济差距相关的挑战。