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分析策略复杂程度的序数模型
在描述早期数学干预对儿童结果的影响时，研究人员通常依赖评估中正确答案的比例。在这里，我们建议将重点转移到问题解决策略的相对复杂程度上，并为有兴趣研究策略的研究人员提供方法指导。我们利用来自幼儿园样本的随机教学实验的数据，该实验的详细信息在 Clements 等人 (2020) 中概述。首先，我们描述我们的问题解决策略数据，包括如何以易于分析的方式对策略进行编码。其次，我们探索哪些类型的序数统计模型最符合算术策略的性质，描述每个模型对问题解决行为的暗示，以及如何解释模型参数。第三，我们讨论“治疗”的效果，将其操作化为与算术学习轨迹 (LT) 相一致的教学。我们表明，算术策略的发展最好被描述为一个连续的逐步过程，并且接受 LT 教学的儿童在后评估中使用更复杂的策略，相对于在针对目标的技能条件下的同龄人。我们引入潜在策略复杂性作为与传统 Rasch 因子分数类似的指标，并证明它们之间存在中等相关性（r = 0.58）。我们的研究表明，策略复杂性所包含的信息与传统的基于正确性的 Rasch 分数不同，但与之互补，这促使其在干预研究中得到更广泛的使用。
在Masinde Muliro University of
摘要员工能力是确保组织执行并履行其任务的关键因素。专业和学术都是重要的能力指标，并且随着时间的流逝而演变，随着呈现方案的一致。员工能力和部署之间的不匹配使人们对工作造成了冷漠，这极大地损害了绩效。例如，在2021/2022财政年度上半年，Masinde Muliro科学技术大学的Masinde Muliro科学技术大学，约有3％的员工离开了服务，以寻找其他地方的绿色牧场。这在很大程度上是由于部署不当以及其他原因引起的工作不满。进行了这项研究是为了建立员工资格和能力部署能力之间的关系，以及这种关系影响员工绩效的程度。混合方法研究设计，允许采用定量和定性范式的融合。该研究针对所有干部的员工横截面，采用了横截面设计。结果表明，虽然大多数员工都有资格完成他们所执行的各种作业，但小比例没有必要的技能。这可以通过以下事实来解释：大学尚未全面运行她的人力资源手册，因此衡量员工绩效的机制较弱，需要改善。此外，很明显，除了学术资格外，专业培训同样至关重要。因此，需要进行持续的专业培训，这应该为员工提供有效提供服务所需的最新技能。
一种用于评估基于Web的行为干预措施中设计保真度的新方法。
目标：交付是评估行为干预措施忠诚度的最常见方法之一。但是，缺乏有关干预协议如何反映其提出的理论原理（设计保真）的研究报告。本研究提出了一种用于评估设计保真度的系统方法，并将其应用于针对体育锻炼和抑郁症的基于情感的干预措施。方法：情绪干预包括13个基于网络的模块，该模块是根据基础干预图设计的。具有行为变化专业知识的独立评估者编码了情感内容中的存在或不存在行为变化技术（BCT）。编码结果与干预设计师的先验可靠性规范进行了比较。结果：在讨论之后，独立评估者和干预设计师在与行为激活有关的BCT（AC1 0.91）的存在上具有很高的一致性，并具有“行为的证明”和“监测情绪后果”，具有最低的一致性（AC1 0.4）。与具有最低一致性（AC1 0.4）的“行为演示”和“对情绪后果的监测”（AC1 0.4）的“行为演示”和“监测情绪后果”的存在也有很高的一致性（AC1 0.88）。然后对情绪描述进行了修改，以使互判协议保持一致。结论：本研究提出了一种评估设计保真度的新方法。鼓励行为（和其他多组分）干预措施的开发人员开发和完善这种方法，并评估未来干预措施中的设计保真度，以确保BCT按预期运行。
人工智能治理中的以人为本：一种系统方法
以人为本被认为是人工智能 (AI) 开发和治理的核心方面。各种战略和指导方针都强调这一概念是一个关键目标。然而，我们认为，当前在政策文件和人工智能战略中使用以人为本的人工智能 (HCAI) 可能会淡化创造促进人类福祉和共同利益的理想解放技术的承诺。首先，政策话语中出现的 HCAI 是旨在将以人为本的设计 (HCD) 概念适应人工智能公共治理环境的结果，但没有适当反思如何对其进行改革以适应新的任务环境。其次，该概念主要用于实现人权和基本权利，这对于技术解放是必要的，但还不够。第三，该概念在政策和战略论述中的使用含糊不清，因此不清楚应如何在治理实践中实施。本文探讨了在公共 AI 治理背景下使用 HCAI 方法实现技术解放的手段和方法。我们认为，解放技术发展的潜力在于扩展传统的以用户为中心的技术设计观点，将以社区和社会为中心的观点纳入公共治理。以这种方式发展公共 AI 治理依赖于实现包容性治理模式，以增强 AI 部署的社会可持续性。我们讨论了相互信任、透明度、沟通和公民技术，这是社会可持续和以人为本的公共 AI 治理的关键先决条件。最后，本文介绍了一种系统的方法，以实现道德和社会可持续的以人为本的 AI 开发和部署。
新闻稿
巴黎/艾哈迈达巴德，2024 年 9 月 3 日——道达尔能源和阿达尼绿色能源有限公司 (AGEL) 已达成协议，成立一家新的合资企业，由道达尔能源和阿达尼绿色能源有限公司各占一半股权，在古吉拉特邦的 Khavda 拥有 1,150 MWac (1,575 MWp) 的太阳能组合。太阳能项目产生的电力将通过与联邦政府机构印度太阳能公司 (SECI) 签署的购电协议 (PPA) 以及批发市场销售。这项新交易将使道达尔能源能够利用印度电力市场正在进行的自由化。这将加强道达尔能源与阿达尼绿色能源有限公司的战略联盟，使其能够支持该公司成为全球可再生能源领导者，因为它的目标是到 2030 年实现 50 吉瓦的可再生能源容量。AGEL 已经在印度运营超过 11 吉瓦的太阳能和风能容量。 AGEL 将以资产形式向合资企业注资，而道达尔能源将提供 4.44 亿美元的股权投资以支持其发展。交易的签署和完成取决于 AGEL 股东的批准以及惯例成交条件的满足，包括获得某些监管部门的批准。Khavda：全球最大的可再生能源工厂 AGEL（道达尔能源拥有 19.75% 的股份）正在 Khavda 地区（古吉拉特邦）开发全球最大的可再生能源工厂。该工厂占地 538 平方公里，是巴黎面积的五倍，太阳能和风能发电能力将达到 30 吉瓦。其中，AGEL 已经投入运营 2 吉瓦。一旦完成，Khavda 将产生足够的电力，为印度 1600 万户家庭供电。
特朗普主义、气候与新冠疫情：拒绝新科学的社会基础
尽管温室效应和 COVID-19 带来的危害截然不同，但两者的诊断和缓解前景都严重依赖于科学。不幸的是，这两种威胁的现实在美国都受到了政治化的科学排斥，使这些致命的问题更难处理。这两种科学排斥案例之间存在大量相似之处，包括共同的言论和保守的政治领导。调查研究就气候变化认知的社会基础得出了广泛重复的结论。关于 COVID-19 认知的相应研究发现了一些政治共性，但在其他细节上缺乏一致性。在这里，我们使用广义结构方程模型 (GSEM) 和 2021 年美国调查数据来解决这一差距，以直接比较拒绝人类活动引起的气候变化 (ACC) 的现实和拒绝 COVID-19 疫苗接种的社会基础。特朗普主义，从对前总统特朗普的认可中实现，被视为影响这两种科学排斥类型的中介变量。特朗普主义本身可以通过年龄、种族、福音派宗教信仰、意识形态以及对看似非政治阴谋论的接受程度来预测。考虑到直接和间接影响（通过特朗普主义），气候变化和疫苗排斥同样可以通过白人和福音派身份、阴谋论以及教育×意识形态和朋友×政党互动来预测。特朗普主义加剧科学排斥的发现也适用于其他与气候和新冠无关的科学和专业知识相关主题。这些结果引发了对不同主题进行更广泛比较的讨论，并参考其他国家的类似动向，并持续追踪美国特朗普主义在特朗普时代之后的演变。
以人为本的人工智能治理：一种系统方法
以人为本被认为是人工智能 (AI) 发展和治理的核心方面。各种战略和指导方针都强调这一概念是一个关键目标。然而，我们认为，当前在政策文件和人工智能战略中使用以人为本的人工智能 (HCAI) 可能会低估创造促进人类福祉和共同利益的理想解放技术的承诺。首先，政策话语中出现的 HCAI 是旨在将以人为本的设计 (HCD) 概念适应人工智能公共治理环境的结果，但没有适当思考如何对其进行改革以适应新的任务环境。其次，该概念主要用于实现人权和基本权利，这对于技术解放是必要的，但还不够。第三，该概念在政策和战略话语中的使用含糊不清，因此不清楚应如何在治理实践中实施它。本文探讨了在公共人工智能治理背景下使用 HCAI 方法进行技术解放的手段和方法。我们认为，解放性技术发展的潜力在于扩展传统的以用户为中心的技术设计观点，将以社区和社会为中心的观点纳入公共治理。以这种方式发展公共人工智能治理依赖于实现包容性治理模式，以增强人工智能部署的社会可持续性。我们讨论了相互信任、透明度、沟通和公民技术，这是社会可持续和以人为本的公共人工智能治理的关键先决条件。最后，本文介绍了一种系统的方法，以实现道德和社会可持续、以人为本的人工智能开发和部署。
年龄对类别和项目水平的神经分化的分离效应
年龄增长与年龄相关的神经去分化有关，即神经表征选择性降低，这被认为会导致老年人的认知能力下降。最近的研究结果表明，当以对不同感知类别的选择性来操作时，与年龄相关的神经去分化以及神经选择性与认知表现之间明显的年龄不变关联主要局限于通常在场景处理过程中招募的皮质区域。目前尚不清楚这种类别级别的分离是否延伸到在单个刺激项目级别定义的神经选择性指标。在这里，我们使用 fMRI 数据的多体素模式相似性分析 (PSA) 检查了类别和项目级别的神经选择性。健康的年轻和老年男性和女性成年人观看了物体和场景的图像。一些项目是单独呈现的，而其他项目则重复出现或随后出现“类似的诱饵”。 “与最近的研究结果一致，类别水平的 PSA 显示老年人的场景选择性皮质区域分化明显低于年轻人，但物体选择性皮质区域分化不明显。相比之下，在项目水平上，两种刺激类别的神经分化都明显出现了与年龄相关的下降。此外，我们发现海马旁回区域类别水平的场景选择性与随后的记忆表现之间存在与年龄无关的关联，但在项目水平指标中没有这种关联。最后，类别和项目水平的神经指标不相关。因此，目前的发现表明，与年龄相关的类别和项目水平的去分化依赖于不同的神经机制。
一个新的实验范式来操纵人类自动化研究的风险
目的：两项研究可作为对新的实验多任务范式的操纵检查，该范式可以应用于人自动化研究（虚拟现实现实测试风险和自动化研究； VIRTRAS），在该研究中，可以将其作为虚拟现实环境的一部分操纵。背景：风险已被假定是影响人类自动化相互作用的重要上下文因素。然而，由于以道德方式进行了不同的操作风险，实验证据很少。在新范式中，风险因参与者执行任务的高度而异，包括在错误时实际上掉落的可能性。方法：使用主观的自我报告和客观措施，使用范式的关键组成部分来研究参与者在低（0.5 m）和高海拔（70 m）中的风险感知。结果：在高海拔条件下，风险感知显着较高，中等至较大的效应大小。此外，行为度量的结果表明，参与者的暴露时间习惯了。但是，在两个高度条件下，这种习惯似乎也同样发生。结论：操纵检查成功。新范式是自动化搜索的有前途的工具。它结合了风险的上下文因素，并创造了一种与现实生活中的经营者体验更可比的情况。此外，它还符合人类自动化研究中其他多任务环境的相同策略。应用：新的范式提供了改变人自动化研究中风险的背景因素的基础，该研究以前以前被忽略或以较低的方式进行操作。
巴西对非破坏性DA-ASAT承诺的战略前景
外层空间对于满足公民的日常生活需求和 21 世纪世界经济的平稳运转至关重要 (ACSC, 20023; 太空基金会, 2023)，同时它对军事行动也越来越重要，可以实现和扩大力量倍增器选项的数量，并在和平或战争时期开辟新的创新可能性。因此，一些军事大国正在积极寻求反太空能力，以干扰、破坏或阻止潜在对手的太空能力 (Brown, 2006; ACSC; AWC, 2023)。自 2018 年以来，安全世界基金会 (SWF) 和战略与国际研究中心 (CSIS) 的非机密开源报告每年都会记录越来越多的国家正在开发、测试和实施的反太空能力。目前，反太空能力大致可分为两类：动能和非动能。动能反卫星 (ASAT) 武器旨在通过碰撞或爆炸摧毁目标太空物体。非动能反卫星武器包括定向能武器、射频干扰和网络攻击。这两种不同的武器对目标卫星和太空环境的影响各不相同。动能反卫星武器旨在摧毁卫星，产生大量轨道碎片，并产生永久和不可逆转的影响。非动能反卫星武器可用于暂时或永久破坏或禁用卫星，其效果有时可以逆转。动能反卫星武器可进一步分为两个子类别；它们可以从地球发射时直接上升 (DA) 直接打击太空中的目标，也可以共轨，这意味着它们仅在进入轨道一段时间后才进行打击 (Weeden；Samson，2024 年；Swope 等人，2024 年)。