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参与太阳能研究的公民科学
第二步 (2)，我们组织了一场在线黑客马拉松，根据上一步的结果设计公民科学项目。在黑客马拉松中，参与者聚集在一起进行简短而密集的协作工作以解决挑战。黑客马拉松传统上与软件或 IT 开发相关，但近几十年来，它们在所有学科中得到越来越多地使用，并证明了其促进知识交流和更广泛问题框架的能力 [Briscoe 和 Mulligan，2014；Ghouila 等人，2018]。我们收到了来自全球 15 个国家/地区的 62 份报名，分布在 30 个团队中。一款名为 Chamilo 的开源电子学习软件 (https://chamilo.org/en/) 用于与参与者互动并为他们提供输入材料和说明。启动活动一周后，提交了 12 份在太阳能领域启动公民科学倡议的可行计划。
最终版 PDAS 豁免 CPD 公民参与要求 3.22.22.CLEAN
社区发展综合拨款 (CDBG)， 住房投资伙伴关系 (HOME)， 住房信托基金 (HTF)， 紧急解决方案拨款 (ESG)，以及 艾滋病患者住房机会 (HOPWA)。背景：2020 年 3 月，世界卫生组织宣布冠状病毒疫情为大流行。2020 年 3 月 13 日，总统根据《斯塔福德法案》第 501(b) 条发布了紧急声明。所有 50 个州、哥伦比亚特区和四个领地都已获准宣布进入重大灾难状态，以协助满足全国 COVID-19 紧急声明中确定的其他需求。这一紧急情况导致大多数州关闭大型聚会场所并限制居民活动。通知流程：只要国家或地方卫生当局建议出于公共卫生原因保持社交距离并限制公共集会，并且受助者或参与管辖区正在制定 2022 财年的综合计划或年度行动计划，受助者就可以使用本备忘录中描述的豁免。任何受影响的受助者或参与管辖区利用此豁免的，应以书面形式记录导致需要使用豁免的条件
跨境公民能源社区在配电系统层面的益处
欧盟能源转型面临的一个挑战是将可再生电力发电纳入配电系统。欧盟能源法提出了一种可能的解决方案，即引入“公民能源社区”（指令 2019/944/EU），该社区可能开放“跨境参与”。本文提出了一种实施此类跨境社区的创新方法，即通过“可切换元件”、与每个国家连接的发电、存储或消费资产连接配电系统。已经开发了一个优化模型来计算这种连接的系统成本节省。通过可切换元件将具有互补发电和需求特征的地区连接起来，可以提高系统利用率。研究结果对于在国家法律中转换“公民能源社区”具有重要意义。
中国公民眼中的面部识别技术...
摘要公众如何感知面部识别技术，以及他们在不同政治背景下接受面部识别技术多少？基于在线调查，类似于中国，德国，英国和美国的互联网连接人口，我们的研究发现，面部识别技术在中国受访者中普遍接受最高的接受，而在德国的接受程度最低，而英国和美国则介于两者之间。通过综合技术验收模型的镜头进行仔细检查，揭示了基于四个国家的社会人口统计学因素以及面部识别技术的后果，有用性和可靠性的有趣变化。先前的研究指出，面部识别技术是国家监视和控制的工具，但本研究表明，监视和控制并不是中国，德国，英国，英国和美国的公民的思想，而是方便和改善安全性的概念。
人工智能在欧盟政治决策中的作用：对公民对投入、产出和产出合法性的看法的影响
缺乏政治合法性削弱了欧盟解决重大危机的能力，并威胁到整个体系的稳定。通过将数字数据整合到政治进程中，欧盟寻求越来越多地以可靠的经验证据为基础进行决策。特别是，人工智能 (AI) 系统有可能通过识别紧迫的社会问题、预测潜在的政策结果和评估政策有效性来提高政治合法性。本文探讨了三种不同的决策安排如何影响公民对欧盟投入、产出和产出合法性的看法：(a) 欧盟政客的独立人工决策；(b) 基于人工智能的系统进行的独立算法决策 (ADM)；(c) 欧盟政客和基于人工智能的系统共同进行的混合决策 (HyDM)。一项预先注册的在线实验 (n = 572) 的结果表明，现有的欧盟决策安排仍然被认为是公民参与度最高、最容易获得的 (投入合法性)。然而，就决策过程本身（生产量合法性）及其政策结果（产出合法性）而言，现状和 HyDM 之间没有差异。受访者倾向于认为 ADM 系统作为唯一决策者是不合法的。本文讨论了这些发现对 (a) 欧盟合法性和 (b) 数据驱动的政策制定的影响，并概述了 (c) 未来研究的途径。
与非公民家庭中的西班牙裔成年人 - ...
资料来源：健康改革监测调查，2020 年第一季度。调查于 3 月 25 日至 4 月 10 日进行，74.5% 的受访者在 3 月 31 日前完成了调查。注意：报告其家庭减少储蓄或增加信用卡债务的比例代表报告其家庭由于冠状病毒爆发的影响至少做了以下一件事的成年人比例：用完了所有或大部分储蓄；从退休金、大学或其他长期储蓄账户中取钱；或增加信用卡债务。*/**/*** 使用双尾检验，估计值与与任何非公民家庭成员一起生活的西班牙裔成年人在 0.10/0.05/0.01 水平上存在显着差异。
通过聊天机器人对公民进行数字化风险筛查
为了抗击冠状病毒病 (COVID-19) 大流行，许多政府都设立了电话热线来预先筛查潜在病例。这些热线因呼叫者数量过多而苦不堪言，导致等待时间长达数小时，甚至无法联系到卫生当局。Symptoma 是一个根据症状和疾病进行分类的数字健康助手，可以区分 20,000 多种疾病，准确率超过 90%。我们使用一组不同的临床病例结合 COVID-19 的病例报告测试了 Symptoma 识别 COVID-19 的准确率。结果表明，Symptoma 可以在 96.32% 的临床病例中准确区分 COVID-19。当仅考虑 COVID-19 症状和风险因素时，Symptoma 在仅出现三种体征的情况下就能 100% 地识别出感染者。最后，我们表明，Symptoma 的准确性远远超过网上广泛提供的简单“是-否”问卷。总之，Symptoma 在系统识别 COVID-19 病例方面提供了无与伦比的准确性，同时还考虑了 20,000 多种其他疾病。此外，Symptoma 允许以 36 种语言自由输入文本，并附带针对特定疾病的后续问题。综合起来，这些结果和可访问性使 Symptoma 有可能成为全球抗击 COVID-19 的关键工具。Symptoma 预测器可在 https://www.symptoma.com 上免费在线获取。