XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemequality
大数据和人工智能促进健康领域的性别平等：偏见是一个巨大的挑战
人工智能和机器学习是快速发展的领域，它们有可能通过提高诊断准确性、个性化治疗计划和建立疾病进展预测模型来改变女性的健康状况，从而实现预防性护理。本文讨论了三类女性健康问题，其中机器学习可以促进可及、负担得起、个性化和循证的医疗保健。从这个角度来看，首先阐述了大数据和机器学习应用在女性健康方面的前景。尽管有这些前景，但由于许多问题，包括道德问题、患者隐私、知情同意、算法偏见、数据质量和可用性以及医疗保健专业人员的教育和培训，机器学习应用并未广泛应用于临床护理。在医学领域，对妇女的歧视由来已久。机器学习在数据中隐含着偏见。因此，尽管机器学习有可能改善女性健康的某些方面，但它也可能强化性别偏见。因此，如果盲目地整合先进的机器学习工具而没有正确理解和纠正社会文化性别和性别偏见的做法和政策，就不太可能实现健康方面的性别平等。
生物多样性抵消：企业社会许可证，以使生物多样性破坏和性别不平等永久化
妇女通常少于获得资本，土地和资源的机会（无论是切实而无形的），使她们更依赖于生态系统资源，而生态系统资源被偏移机制摧毁。来自尼泊尔甘达基省博卡拉的一层矿场。nishess shakya
低增长经济中的不平等趋势：意大利，1990–......
从比较的角度来看，意大利是一个有趣的案例；它是经合组织国家中收入不平等率最高的国家之一，是发达国家中最不平等的国家之一。图 1 显示了意大利基于基尼系数的排名，基尼系数是经合组织国家收入不平等的衡量指标，使用卢森堡收入研究 (LIS) 数据库以 2016 年为参考年计算得出。数据标准化为意大利参考值 (0.336)。图 1 显示，就不平等程度而言，意大利的排名紧随美国之后（略低于西班牙）。德国、法国和大多数其他欧洲国家的基尼系数比意大利低 10-20 个百分点。Guvenen、Pistaferri 和 Violante (2022) 使用跨国行政收入数据还表明，在过去三十年中，意大利的不平等现象有所加剧。1
人工智能时代的技术与不平等
数据来自 Freeman, Richard B. 和 Remco H. Oostendorp。2020 年。“全球职业工资 (OWW) 数据库”。NBER 公共使用数据档案。使用国际劳工组织的 ISCO-88 定义低技能职业。以 8 和 9 开头的代码归类为低技能。
'一个不同的未来 - 业务如何减少不平等'
关键发现3：企业可能会对基于地方的不平等产生重大影响，并需要鼓励在这里做更多的事情。一些很好的例子，说明了如何将企业专注于当地的工作。在零售中，尤其是与地方的关系被视为强大的关系。但是，企业倾向于在内部关注他们在外部观察之前可能会影响自己会影响的东西。我们需要更多地了解那些正在解决与地方相关的不平等现象以及这项工作如何发展的人，尤其是因为中小型企业正在做很多事情。升级并没有作为与不平等相关的基于企业的工作的工具，而是至少强调了基于地方不平等的重要性。重要的是，政府在政府中考虑如何支持已经在该议程上工作的企业以及如何鼓励更多这样做的企业。
Inequality Stewardship Plan | UPP
• A portfolio company adopts and meaningfully implements new policies and practices to ensure a living wage is paid to employees in their direct operations following UPP's engagement efforts. • Other investors revise their proxy voting guidelines in a similar direction to UPP, addressing excessive executive compensation. • Regulators or standards setters adopt strengthened disclosure guidelines related to decent work standards following our participation in advocacy activities.
测量，评估和纠正非洲大陆的数字不平等和数据不公正：需要国家代表性需求方面的调查
❖这是我们在2022年GHS统计版本中发现的：“可以通过固定连接访问互联网的家庭百分比（无论是拨号，ADSL还是最近，纤维）在2010年至2021年之间相对稳定，然后在2022年在20222222年略微增加到13,0％。相比之下，移动宽带 - 通过手机连接到互联网 - 同期增加了47,3个百分点，从2010年的28.0％增长到2022年的75.3％。”
温度更高会增加贫困和不平等吗？
摘要尽管有许多文献记录了气候变化对各种社会经济结果的有害影响，但几乎没有证据表明高温对贫困和不平等的全球影响。分析了137个国家 /地区的新全球贫困面板数据集，并使用固定效应模型，我们发现温度升高一级摄氏降低会导致贫困增加17.1％，使用每日2.15美元的贫困率。同样，温度的一级升高导致Gini不平等指数上升1.1％。我们还发现较冷温度对贫困和不平等的负面影响。然而，尽管较贫穷的国家（尤其是在撒哈拉以南非洲的贫困国家）更受气候变化的影响，但从长远来看，家庭适应可能会减轻一些不利影响。这些发现为全球抵抗气候变化的斗争以及有关富裕国家与贫困国家的责任的当前政策辩论提供了相关和及时的投入。JEL分类：Q54; i32; O1关键词：气候变化；温度;贫困;不等式;亚国家数据。
人工智能与不平等：
平等 16 表 3：ICT 强度与收入平等之间的长期差异结果 17 表 4：由于 AI 创新导致的按技能划分的就业份额变化 19 表 5：由于 ICT 创新导致的按技能划分的就业份额变化 20 表 6：由于 AI 强度导致的按技能划分的收入份额变化。22 表 7：ICT 创新导致的收入不平等变化 22 表 8：人工智能强度对建筑业的影响 23 表 9：ICT 创新对收入的稳健性 27 表 10：检验不包括美国的长差分回归的稳健性 28 表 11：低工会密度背景下按技能划分的就业份额变化 2 表 12：低工会密度背景下按技能划分的就业份额变化 2 表 13：低工会密度背景下按技能划分的就业份额变化 2