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工作场所健康危害的中介作用
4 muhammad.arintoko@binus.ac.id 摘要 研究目的 本研究考察了人工智能 (AI) 技术在印度尼西亚大雅加达地区办公室工作人员健康危害和工作投入关系中的中介作用。该研究利用判断非概率抽样和结构方程模型 (SEM)，调查了人工智能对员工福祉和绩效的直接和间接影响。研究设计/方法 本研究采用判断非概率和目的抽样方法，根据研究者的判断和经验，根据人口规模和分布情况选择抽样单位。这符合既定的统计准则。数据收集是通过 Google 表单分发问卷进行的，抽样以适应参与者人数的不确定性。使用结构方程模型 (SEM) 进行数据分析。该方法有助于测试捕捉构造层次性质的模型，并更深入地了解观察到的变量和潜在变量之间的关系。实际意义 这些结果为人员管理领域做出了贡献，为员工工作投入度的动态提供了宝贵的见解。该研究强调了健康危害的有害影响以及人工智能技术减轻其影响的潜力，为在工作场所实施人工智能的组织提供了实际意义。研究结果表明健康危害对工作投入度有显著的负面影响。此外，人工智能技术被发现对参与度有积极影响，尽管其影响是中等到强烈的。重要的是，人工智能技术是健康危害和工作投入度之间关系的重要中介。研究局限性 本研究的局限性在于样本量、横断面设计、依赖自我报告数据、关注大雅加达地区以及健康危害指标范围狭窄。未来的研究可以通过扩大样本量、进行纵向研究、纳入客观指标、探索不同地区和行业以及研究更广泛的健康危害因素来解决这些局限性。关键词：人工智能技术、工作投入、健康危害、大雅加达 *通讯作者：电子邮件：herlina01@binus.edu 收到：2024 年 10 月 9 日 接受：2024 年 10 月 12 日 DOI：https://doi.org/10.53555/AJBR.v27i3.2924 © 2024 作者。本文已根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 (CC BY-NC 4.0) 发表，该许可协议允许在任何媒体上进行非商业性、不受限制的使用、分发和复制，但必须提供以下声明。“本文已发表在《非洲生物医学研究杂志》上”
理解反言论以减轻网络伤害
摘要 反言论通过挑战仇恨肇事者和支持受辱骂者，直接反驳仇恨言论。它通过贡献更多积极的在线言论，而不是试图通过删除来减轻有害内容，为内容审核和去平台化等更具争议性的措施提供了一种有希望的替代方案。大型语言模型开发的进步意味着，通过自动化生成反言论，可以提高反言论的生成效率，从而实现大规模的在线活动。然而，我们目前缺乏对反言论缓解仇恨效果的几个重要因素的系统理解，例如哪些类型的反言论最有效，实施的最佳条件是什么，以及它能最好地改善仇恨的哪些具体影响。本文旨在通过系统地回顾社会科学中的反言论研究，并将方法和发现与自然语言处理 (NLP) 和计算机科学在自动反言论生成方面的努力进行比较，来填补这一空白。通过这种多学科视角，我们确定了两个领域未来的光明方向。
梅毒会伤害你的宝宝吗？
支持和信息 昆士兰临床指南：父母信息 https://www.health.qld.gov.au/qcg 昆士兰临床指南：父母信息 妊娠期梅毒和雅里施-赫克斯海默反应 (JHR) https://www.health.qld.gov.au/qcg 最好知道：为原住民提供免费的性健康资源，为所有性伴侣提供保密和匿名的接触者追踪。 提供多种性传播感染的信息和后续检测提醒。 https://www.bettertoknow.org.au 让他们知道：为所有性伴侣提供保密和匿名接触者追踪的网站。 https://www.letthemknow.org.au 13HEALTH：13 432584 为公众提供免费的健康信息、转诊和服务 手机链接：1800 254 354 将居住在昆士兰东南部的原住民与健康和社会服务联系起来。 https://www.iuih.org.au 怀孕、分娩和婴儿帮助热线：1800 882 436（免费电话） 为女性及其伴侣和家人提供有关受孕、怀孕、分娩和产后护理的免费、保密、专业信息和咨询。 https://www.health.gov.au/pregnancyhelpline 昆士兰州政府：列出性健康服务地点 https://www.health.qld.gov.au/clinical-practice/guidelines-procedures/sex-health/services/hiv-clinic-search 真正的关系和生殖健康：生殖和性健康护理。 https://www.true.org.au DVConnect 妇女热线：1800 811 811（每周 7 天，每天 24 小时） 家庭暴力支持 https://www.dvconnect.org
在住房环境中应用减少伤害
• 在 COVID-19 大流行期间，禁欲庇护所开始提供（a）一个嵌入庇护所的空间，用于观察使用处方安全药品（氢吗啡酮片剂）、（b）阿片类激动剂治疗、（c）减少伤害的药品（安全注射药品、安全吸入药品、避孕套）和（d）增强过量反应（纳洛酮套件、氧气、过量用药培训）。
利用人工智能减轻平民伤害
找到我们在实际行动中观察到的风险因素与人工智能的特定潜在应用之间的联系，让我们距离减轻伤害更近了一步。我们的分析发现，利用现有的技术具有潜力，而且在许多情况下，这些技术已经应用于其他问题。例如，国防部的 Maven 项目使用机器学习来帮助识别全动态视频中的物体（如人、建筑物和车辆），以便向操作员提示潜在目标。此类应用还可以使用人工智能来识别需要避开的物体，以保护平民。没有任何解决方案可以完全消除平民伤害问题——军事行动对平民的风险始终不为零——但人工智能可以用来帮助解决伤害模式并降低其可能性。
城市平民伤害减轻入门指南...
在任何环境下，将军事目标与平民分开对军队来说都是困难的，但在城市地区作战尤其需要大量人力和资源。人口密度、民用设施（如住宅、学校）以及医院、电网和水源等基础设施，都加剧了开展行动和减少伤害的挑战。即使进攻方在技术和物资上占优势，城市环境也可能对防御方有利，因为地形使得军事目标的探测和识别变得困难。此外，地面和地下区域可以覆盖和隐藏军事目标，并被用来发动攻击。这种复杂性因可用的弹药而加剧，例如具有大范围影响的爆炸性武器，如果在城市地区使用，会对平民和基础设施造成毁灭性后果。3 因此，建设涵盖各种城市作战的能力需要预见平民和民用设施面临的风险，以及规划、培训和资源以减轻这些风险。