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生态和保护研究人员应采用开源技术
鉴于全球生物多样性下降（ Butchart 等人，2010 年；IPBES，2019 年）以及对稀有和常见物种的威胁（ Gaston 和 Fuller，2008 年； Dirzo 等人，2014 年），有人呼吁利用现代技术进行监测和保护（ Pimm 等人，2015 年； Lahoz-Monfort 等人，2019 年； Wich 和 Piel，2021 年； Schulz 等人，2023 年）。正在部署技术以改进陆地和水生环境中的数据收集和分析（ Lahoz-Monfort 和 Magrath，2021 年）。与传统调查方法相比，这些进步可以实现更高效的数据收集（Witt 等人，2020 年），并有助于众包数据收集和处理（Dorward 等人，2017 年；Fraisl 等人，2022 年）。出现了一些实践社区，例如 Conservation X Labs 1 或 WILDLABS 2，它们报告了保护技术的现状（Speaker 等人，2022 年）并提供社会责任使用指南（Sandbrook 等人，2021 年）。保护技术的进步与开放科学实践的广泛采用相吻合。根据联合国教育、科学及文化组织（UNESCO，2021 年）批准的《开放科学建议书》的定义，开放科学需要对科学实践和产出采取包容、公平和可持续的方法。生态研究越来越多地采用这些做法（Hill 等人，2019 年），尤其是通过更加开放和公平的数据（Hampton 等人，2015 年；Wilkinson 等人，2016 年）。生物多样性研究也使用开源软件，例如 R 编程语言（R Core Team，2023 年）和基于该语言构建的分析包。然而，与软件和数据不同，用于生态研究的硬件通常仍然是闭源的（即专有的），其设计（以及随附的软件源代码）受到法律限制，阻止他人研究、复制或修改它们。
在成人和青少年有自闭症或
1 NB：为了促进本文的可读性，我们将其称为“具有ASC诊断或高自闭症性状的人”为“具有高自闭症特征的人”，因为这两个群体都在自闭症特征问卷上得分很高。这符合在本综述中同时包括临床和非临床研究的方法论选择（有关理由，请参见方法部分）。
Borowska M W，Sikora-KoperskaA。与健康相关的生活质量（HRQOL）评估的重要性（HRQOL）在青少年和年轻人
Borowska M W，Sikora-Koperska A.与健康相关的生活质量（HRQOL）评估在青少年和年轻人（AYA）中的重要性（HRQOL）。Nowotwory J Oncol 2025; 75（印刷提前）。
初级卫生保健中的心血管风险预测因素：对采用非实验室模型的思考
采用非实验室模型摘要：本文提出了在初级保健（PHC）中使用心血管风险（CVR）分层工具的考虑，重点关注非实验室模型作为实验室预测的替代行为。这一目标是基于使用横断面和探索性方法的实证研究来反思的，重点关注米纳斯吉拉斯州一个中等城市中患有合并症（高血压和/或糖尿病）且没有记录心血管问题的成年人口（40 至 74 岁之间）的两种量表的行为。在这项名为“CardioRisco”项目中，研究人员评估了基于胆固醇信息的 Framingham 全球风险评分所进行的 CVR 分层与使用身体质量指数而非血清数据的 HEARTS 计算器非实验室版本之间的一致程度。本文对研究的总体结果进行了分析，其中，对于所构成的样本，在分层之间发现了最小一致性，并提出了关于在 PHC 背景下管理 CVR 的建议，强调了对高风险患者（例如糖尿病患者）进行全面评估的重要性。
公民对公共服务采用人工智能有何看法？从社会契约视角探索公民态度
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度，并确定了三个促成这一结果的因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
科罗拉多州 RENU 贷款
科罗拉多州住宅能源升级 (RENU) 贷款是一项全州范围的住宅贷款计划，由科罗拉多州清洁能源基金与科罗拉多州的信用合作社合作发起。该计划通过为能源效率和可再生能源改进提供低成本、长期融资，使家庭能源升级变得简单且经济实惠。
引用本文：Mieta Bobanović (2022) 经济增长的阴影：人工智能自动化和全球化，经济研究-经济研究，35:1，4149-4158，DOI：10.1080/1331677X.2021.2012217
在确保自由市场体系和高生活水平的同时共享技术知识至关重要，但为此应考虑新的经济和政治框架。Brynjolfsson 和 McAfee（2013）的研究表明，尽管美国公民的生产力提高了，但他们的家庭平均收入却下降了，这违背了微观经济学规律。如何避免生产力提高但工资却没有遵循相同趋势的现象？数字时代的哪些特征导致关键经济驱动力无法同步增长？众所周知，技术在实现经济和社会活动的全球化方面发挥着至关重要的作用。各个国家对新技术的开放性对其实际和潜在的经济发展产生了重大影响（Archibugi & Pietrobelli，2003）。新全球化和新工业革命的综合影响应以有利于整个社会的方式分配。通过分析结构性变化，初步结果认为，无论是以部门层面的开放度、进口渗透率和出口强度为代表的全球化，还是以部门层面的信息和通信技术资本强度为代表的数字化，都与工资差距扩大相关（Berlingieri 等，2017）。
糖尿病中自我保健的知识水平...
目的：确定家庭医学部门2型糖尿病的受益人自我保健的知识水平33材料和方法：进行了直接调查，以观察性，主动，横向和描述性设计进行。 div>在家庭医学咨询中与患者进行。 div>包括任何年龄段的男人和女人，其中2型糖尿病梅利托斯在访问期间自愿接受调查。 div>计算有限种群的样本量，并通过专家验证了一种仪器，并通过试验测试（α -Crombach = 0.73）。 div>统计分析：定量变量以中央（培养基）和分散度量（范围，标准偏差）和定性百分比表示。 div>知识水平将是定性的：不足，规律和良好。 div>该协议已获得研究和伦理委员会的批准注册R-2020-2804-034。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div> 58.5％（n = 121）是女性。 div> 与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div> 考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。 知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div>58.5％（n = 121）是女性。 div>与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div>考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>观察到教育水平与知识水平之间存在关联（n = 207，x2，gl = 10，p = 0.005）。 div>在调查结束时，他们问了一个问题，即他们如何看待他们对疾病的控制，而62.3％（n = 129）回答了他们认为这是规律的。 div>
传感器显示了印度农村地区购买的改进的厨师的长期疾病，而调查完全是
单独的用户调查不能准确测量现场改进的烹饪炉的实际使用。我们介绍了在印度马哈拉施特拉邦的两项监测研究中比较调查报告和传感器录制的烹饪事件或使用持续时间的结果。第一个是向159个家庭提供的伯克利 - 印度炉子（BIS）的免费试验，我们平均监视厨师炉灶的使用时间为10天（SD = 4.5）（称为“自由审判研究”）。在第二项研究中，我们以91个家庭对BIS的使用平均468天（SD = 153），他们以大约三分之一的家庭月收入（称为“购买后研究”）购买的价格购买了BI（SD = 153）。研究从2019年2月到2021年3月。我们发现，在自由审判研究中，有34％的家庭（n = 88）过度报告了双BIS的使用，分别在第一次（n = 75）和第二次（n = 69）的调查中，在允许后期研究的第一个（n = 75）和第二个家庭中使用了46％和28％的家庭。两项研究中的平均过度报告均在询问家庭使用二元问题格式的使用情况下减少，但是这种方法提供了较少的粒度。值得注意的是，在购买后的研究中，传感器表明，即使他们用自己的钱购买了大多数家庭，他们也会分离厨师炉灶。调查未能检测到库克炉使用情况的长期下降趋势。实际上，调查表明，在研究期间，CookStoves的采用率保持不变。一些传感器记录使用零的家庭报告了库克炉燃料节省，快速烹饪和更少的烟雾。家庭倾向于报告使用标称使用的响应，例如每周0、7或14个烹饪事件（对应于每天0、1或2次），这表明一周内召回精确使用天数的困难。此外，我们发现调查还可能在不支持传感器数据的情况下对用户报告的CookStove福利提供误导性的定性发现，从而导致我们高估了影响。这些发现表明，根据炉子减少对健康损害或减少现实世界实施中的排放的能力，调查可能不可靠或不足以为补贴提供稳固的基础数据。