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引用 Schepman, A., & Rodway, P. (2023)。《对人工智能的一般态度量表 (GAAIS)：确认性验证以及与个性、企业不信任和一般信任的关联》。《国际人机交互杂志》，39(13)，2724-2741。https:// doi.org/10.1080/10447318.2022.2085400
摘要 个人心理相关因素可能预测人们对人工智能 (AI) 的接受程度，本文对此进行了研究。研究 1 报告了对人工智能总体态度量表 (GAAIS) 的确认性验证，此前已在其他地方进行了初步验证。验证性因子分析证实了双因素结构（积极、消极），并显示出与相关量表的良好收敛和发散效度。研究 2 测试了心理因素（五大人格特质、企业不信任和一般信任）是否能预测对 AI 的态度。内向者总体上对 AI 的态度更为积极，可能是因为他们欣赏算法。尽责性和随和性与对 AI 消极方面的宽容态度有关。企业不信任程度越高，总体上对 AI 的态度就越消极，而一般信任程度越高，对 AI 的好处的看法就越积极。普遍信任与企业不信任之间的分离可能反映了公众对人工智能利弊的归因。结果与理论和先前的发现相关。
生态，发展和可持续流动性
在2001年8月1日的《财务法》（LOLF）的《有机法》第51-5°法案中规定了财务法案的该附件。根据有机法的规定，本文件开发了分配给公共政策并将其分组为任务的所有手段。他包括与他相关的计划的年度绩效项目（PAP）。该任务的该附件总结了信贷（包括竞争资金和预期产品的归因）和2025年要求的工作，通过按目的地（程序和行动）详细详细介绍它们，并根据支出的性质（标题和类别）。
为克劳福德县的老年人，残疾人的成年人服务...
心理健康是您整体健康和福祉的重要方面。多年来，心理健康已获得更多的接受，但是随着年龄的增长，心理健康经常被忽视。由于年龄歧视，污名，沟通障碍和对认知能力下降的不法归因，它常常被忽视。心理健康对所有个人都很重要，无论他们的年龄多大。照顾您的心理健康与正确饮食和锻炼一样重要。更深入地了解为什么要忽略心理健康问题以确保人们得到所需的护理很有帮助。心理健康问题常常被忽视，因为症状是错误地归因于老年人认知能力下降的。家庭和护理人员将情绪波动，缺乏能量，记忆困难或隔离为变老的症状等症状。这些症状可能是心理健康问题，不应忽略。与医生讨论这些症状，以查看是否可以与心理健康有关，以帮助他们在需要时接受护理。精神健康症状被忽视的另一个原因是由于污名。许多年长的人住在
首席培训小组顾问 - 招聘 - 培训 - 职业 - ...
- 收集并衡量机构及其职责范围内的人口的培训需求 - 管理培训计划的制定和实施 与工会组织一起组建和管理内部委员会，为培训计划做准备 军事基础设施专家 - 为上级机构选择服务提供商提供建议 - 告知员工他们个人的培训权利，以满足他们的职业发展愿望 - 参与培训预算的管理并建立状态报告 - 建立培训行动报告 - 成为我们部长级联系人的通讯员 - 完成主任的仪表板 - 管理与 VAE 和 CPF 相关的文件 - 确保管理“HSCT 培训”采购卡
探索机器学习在展览布局中的应用......
博物馆展览空间布局的持续改进，使参观者在与展品互动时，能够保持较高的参与度，获得参观收益。博物馆展览空间的布置工作是一项复杂、成本高、耗时费力的手工工作。建立定制化的展览空间布局推荐方案，为博物馆工作人员提供展厅配置框架，提高展览布局效率，是十分必要和必要的。根据博物馆互动体验模型，我们提出从参观者行为、展品角色、空间布局三个维度，有助于寻找展览布局的情感化、体现化程序和物理原理。另一方面，人工智能的机器学习技术已广泛应用于许多专业领域（如诊断、监测、预测、分类、解释、调度）。根据展览布局的属性和机器学习方法的特点，我们认为机器学习是一种非常有潜力且强大的方法，可以根据先前的布局知识建立定制的展览布局推荐方案，值得在未来的研究中开发和实施。
理解不确定性的行为就是意识
本文是一篇开放获取文章，根据知识共享署名 (CC BY) 许可条款和条件分发（https//creativecommons.org/licenses/by/4.0 /） 收到日期：2022 年 12 月 2 日；接受日期：2023 年 2 月 23 日；在线日期：2023 年 6 月 8 日 摘要 我们将预知情感（由保存倾向状态的信息组成）定义为主观意向性的非语境性、基本构成要素。我们采用心理动力学方法来处理意向性。在有生命的热力学中，意图展开为行动，通过负熵作用减少主观不确定性。它们是行动中的意图，在与各种受调控的基因组具有复杂蛋白质相互作用的物种中具有意义。特别是，由主观功能引入的生物学目的方面的意向性展开可以令人满意地解释主观意向性。表演的潜在经验为从主观功能理解预知情感的意义铺平了道路。因此，大脑的主观意向性作为行动的根本经验，嵌入在“隐藏”热力学能量的负熵“意识代码”中。它是大脑意识在宏观尺度上统一运作时负熵衍生的量子势能。而在中观尺度上，薛定谔过程为负熵行动创造了边界条件，以指导意向行动。
糖尿病研究与临床实践
目的：患有 2 型糖尿病 (T2D) 的成年人报告在多种环境中遭受耻辱，包括与医疗保健提供者互动时的耻辱。然而，研究医生对 2 型糖尿病患者的偏见的研究很少。识别糖尿病护理中与耻辱相关的障碍对于防止提供者的偏见损害医疗保健服务至关重要。本研究评估了治疗 2 型糖尿病的医生对 2 型糖尿病和肥胖症患者的态度。方法：内科或内分泌科专科医生 (n = 205) 完成了一系列在线问卷，评估他们对 2 型糖尿病和肥胖症患者的态度，以及他们对 2 型糖尿病和肥胖症患者的可控性和责任的归因。结果：虽然 85% 的医生认为自己具备专业素质，有信心治疗 2 型糖尿病患者，但 1/3 的医生表示对 2 型糖尿病患者感到反感，认为他们懒惰（39%）、缺乏动力（44%）和不遵守治疗（44%）。许多人目睹了他们所在领域的专业人士对 2 型糖尿病患者发表负面评论（44%）。医生认为肥胖患者的偏见程度比 2 型糖尿病患者更严重，但差异很小。结论：研究结果强调，治疗 2 型糖尿病和肥胖症的医生需要采取减少耻辱感的干预措施。需要开展研究来评估 2 型糖尿病耻辱感对患者护理质量和健康结果的影响。
人工智能：从伦理到政策
• 洞察 1：人工智能算法的透明度可以意味着三件不同的事情：首先，现代人工智能系统的复杂性——普通用户一无所知；其次，人工智能解决方案设计者的故意混淆——普通用户和政策制定者一无所知；第三，无法解释一个或多个特定输入如何导致一个或多个特定输出——让每个人都一无所知；• 洞察 2：由训练数据导致的人工智能/机器学习算法的偏见和公平性是人工智能/机器学习道德开发和使用的重大障碍。必须分析关于什么是“公平”、什么是“准确”以及如何平衡两者之间的权衡等重要问题；洞察 3：应该将人工智能理解为一个社会技术系统，并根据其诞生的社会来评估，同时不应低估社会在人工智能/机器学习开发和应用中的作用； • 洞察 #4：人工智能的设计和实施方式可以模糊责任和问责的归属，但这并不一定意味着在人工智能的背景下不可能实现责任和问责；• 洞察 #5：风险评估虽然有价值，但并未捕捉到可能无法量化、定性或不可观察的重要道德风险；• 洞察 #6：道德技术评估 (eTA) 是揭示可能因人工智能的开发和使用而出现的新道德问题的可行机制；• 洞察 #7：人工智能在社会中的普及是一项充满风险和假设利益的持续社会实验。
北极熔体异常的特征归因
我们工作的重点是改善气候模型中异常的解释性，并促进我们对北极熔体动态的理解。北极和南极冰盖正在迅速融化并增加了淡水径流，这显着导致了全球海平面上升。了解在这些地区驱动融雪的机制至关重要。ERA5是极地气候研究中广泛使用的重新分析数据集，可提供广泛的气候变量和全球数据同化。但是，其融雪模型采用了一种能量不平衡的方法，可能会过度简化表面熔体的复杂性。相反，冰川能量和质量平衡（GEMB）模型结合了其他物理过程，例如积雪，FIRN致密化和融化液化/重新冻结，提供了表面熔体动力学的更详细的表示。在这项研究中，我们专注于分析格陵兰冰盖的表面融雪材料，并使用ERA5和GEMB模型中异常熔体事件的特征归因。我们提出了一种新型的无监督归因方法，利用反对解释方法来分析ERA5和GEMB中检测到的异常。我们的异常检测结果通过模仿地面真实数据进行验证，并针对既定的特征排名方法进行了评估，包括XGBoost，Shapley值和随机森林。我们的归因框架标识了每种模型背后的物理和气候特征驱动熔体异常的特征。这些发现证明了我们的归因方法在增强气候模型中异常的解释性并促进我们对北极熔体动力学的理解方面的实用性。
自动供应链排行榜方法
1。概述2 2。记分卡设计和结构2 2.1。排除和未来的发展3 3.指标开发4 3.1。相关记分卡计划5 4。2024版的更新和修订6 4.1第三方审计和认证方案6 5。点扣除7 6。对报告7气候和环境的公司分析8 6.1。无化石和环境可持续的供应链：背景8 6.2。无化石和环境可持续的供应链：重点区域8 6.3。主题：背景，指标概述和评分方法9 6.3.1。无化石和环境可持续的供应链（一般）9 6.3.2。无化石和环境可持续的钢9 6.3.3。 无化石和环境可持续的铝11 6.3.4。 无化石和环境可持续的电池12 6.3.5。 气候政策游说13 7。 尊重人权14 7.1。 尊重人权：背景14 7.2。 尊重人权：重点领域14 7.3。 主题：背景，指标概述和评分方法15 7.3.1。 尊重人权（一般）16 7.3.2。 过渡矿物的负责采购16 7.3.3。 尊重土著权利17 7.3.4。 尊重工人权利18 7.3.5。 争议和危险信号；进度和绿旗19 8。无化石和环境可持续的钢9 6.3.3。无化石和环境可持续的铝11 6.3.4。无化石和环境可持续的电池12 6.3.5。气候政策游说13 7。尊重人权14 7.1。尊重人权：背景14 7.2。尊重人权：重点领域14 7.3。主题：背景，指标概述和评分方法15 7.3.1。尊重人权（一般）16 7.3.2。过渡矿物的负责采购16 7.3.3。尊重土著权利17 7.3.4。尊重工人权利18 7.3.5。争议和危险信号；进度和绿旗19 8。公司选择19附录22附录1：指标和分数属性的完整列表22附录2：加权方法48附录3：评估第三方审计和认证方案49