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Henry, A., McCallum, C., McStay, D., Rooney, D., Robertson, P., & Foley, A. (2022). 风能制氢和碳捕获利用分析
随着海上能源格局向可再生能源过渡，已退役或废弃的石油和天然气基础设施可以在循环经济的背景下重新利用。例如，石油和天然气平台利用海上风力发电对海水进行淡化和电解，为生产氢气 (H 2 ) 提供了机会。然而，由于 H 2 的储存和运输可能具有挑战性，本研究建议将这种 H 2 与储存在枯竭的油藏中的二氧化碳 (CO 2 ) 发生反应。从而，在油藏中产生更易于运输的能源载体，如甲烷或甲醇。本文在 Aspen Plus 中对北海 Goldeneye 油藏进行了新的热力学分析。对于 Goldeneye 来说，它在满负荷的情况下可以储存 30 Mt 的二氧化碳，如果连接到 4.45 GW 的风电场，它每年有可能生产 2.10 Mt 的甲烷，并从电网中的风能中减少 4.51 Mt 的二氧化碳。
MMWR，医疗保健提供者针对育龄女性的 COVID-19 疫苗接种建议和做法——秋季 DocStyles 调查，美国，2022 年
摘要 与未怀孕的育龄妇女相比，孕妇和产后妇女患 COVID-19 重症的风险更高。建议所有 ≥6 个月的人接种 COVID-19 疫苗。医疗保健提供者 (HCP) 有独特的机会向育龄妇女（包括孕妇和产后患者）提供接种 COVID-19、流感和破伤风类毒素、减毒白喉类毒素和无细胞百日咳 (Tdap) 疫苗的重要性方面的咨询。分析了 2022 年秋季 DocStyles 调查的数据，以检查照顾育龄妇女的 HCP 对 COVID-19 疫苗接种态度和做法的普遍性，并确定提供者是否向育龄妇女（包括其孕妇）推荐、提供或接种 COVID-19 疫苗。总体而言，82.9% 的提供者报告向育龄妇女推荐 COVID-19 疫苗接种，54.7% 的提供者在其实践中提供或接种疫苗。在照顾孕妇的 HCP 中，妇产科医生向孕妇推荐 COVID-19 疫苗接种的可能性 (94.2%) 高于家庭医生或内科医生 (82.1%) (调整后的患病率 [aPR] = 1.1)。如果 HCP 还提供或接种流感疫苗 (aPR = 5.5) 和 Tdap 疫苗 (aPR = 2.3)，他们更有可能为孕妇提供或接种 COVID-19 疫苗。鼓励 HCP 推荐、提供和接种 COVID-19 疫苗以及流感疫苗或 Tdap 疫苗可能有助于增强疫苗信心并提高育龄妇女（包括孕妇）的疫苗接种率。
研究：首字母助记符策略
概述 本研究调查了首字母助记策略教学对学生记忆信息列表的表现的影响。例如，科学过程的步骤构成了一个信息列表。首字母助记策略涉及使用几种首字母设备，包括 (1) 使用列表中项目的首字母组成一个单词。 (2) 在首字母之间插入一个字母以形成一个单词。 (3) 重新排列字母以形成一个单词， (4) 使用列表中项目的首字母作为句子中单词的首字母来创建句子，以及 (5) 使用前四个设备的组合。采用了跨学生多基线设计，每次重复设计有两名学生。 10 年级和 11 年级的六名学习障碍学生参加了该研究。 给学生提供了两种类型的测试。对于在教学之前和之后进行的第一种类型的测试，学生会得到一张纸，上面印有三个列表。这些列表源自五年级编写的教科书，包含这些列表的测试在下文中将被称为“能力水平测试”。*每个列表都有一个标题和四个与标题相关的项目，这些项目列在标题下方。学生有时间学习这些列表，并被告知第二天将对这些信息进行测试。第二天，他们参加了一个包含三个项目的测试。每个测试问题都要求他们说出他们所学习的列表中的项目的名称（例如“说出四种蜘蛛的名称”）。对于第二种测试，也是在教学之前和之后进行的，学生会得到一张纸，上面有四个列表，这些列表源自学生目前正在学习的课程的教科书（以下称为*年级测试*）。但是，学生还没有在课堂上接受过关于这些信息的指导。同样，每个列表都有一个标题和四个与标题相关的项目。学生有时间学习这些信息，第二天，他们被要求对这些信息进行测试。所有测试都要求学生写下每个问题的答案（即，测试项目采用开放式格式）。因此，学生必须了解信息并将其写在测试中，而不是识别或猜测答案。结果结果表明，学生很快就学会了使用该策略，只需要对每种首字母设备进行几次练习。在基线期间，他们在能力水平测试中获得了 53% 的平均分数，在年级水平测试中获得了 51% 的平均分数。经过指导后，他们在能力水平测试中获得了 95% 的平均分数，在年级水平测试中获得了 85% 的平均分数。结论这项研究表明，患有学习障碍的高中生可以掌握一种学习包含列表形式信息的测试的策略。使用该策略后，他们在根据年级教科书信息编写的测试中平均能够达到“B”级。参考文献 Nagel, NR (1982)。首字母记忆策略：一种针对学习障碍高中生的记忆技巧。未发表的硕士论文。堪萨斯大学，劳伦斯。
Dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd / 已发布版本的引用 (APA)：McStay，A. (2020)。情感人工智能、软生物识别和情感生活的监控：关于隐私的不同寻常的共识。大数据与社会，7 (1)。https://doi.org/10.1177/2053951720904386
摘要 到 2020 年代初，情感人工智能 (emotional AI) 将越来越多地出现在日常物品和实践中，例如助手、汽车、游戏、手机、可穿戴设备、玩具、营销、保险、警务、教育和边境管制。人们还对使用这些技术来规范和优化空间的情感体验有着浓厚的兴趣，例如工作场所、医院、监狱、教室、旅行基础设施、餐馆、零售店和连锁店。开发人员经常声称他们的应用程序不会识别人员。从表面上看，本文要问的是，无法识别个人的情感 AI 实践会对隐私产生什么影响？为了调查对软性非识别情感 AI 的隐私观点，本文借鉴了以下内容：对情绪检测行业、法律界、政策制定者、监管机构和对隐私感兴趣的非政府组织进行的 100 多次访谈；与利益相关者一起举办的研讨会，旨在设计使用情绪数据的道德准则；对 2068 名英国公民进行的关于情绪捕捉技术的感受的调查。研究发现，社会利益相关者对隐私需求的共识很弱，这是由不同的利益和动机所驱动的。鉴于这种共识很弱，研究得出结论，社会上就隐私和情绪数据使用达成实践原则共识的机会有限。