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关于研究主题的人为因素和高级工业人类机器人互动中的认知人体工程学的社论
协作机器人技术是许多工业流程的非常有前途的技术，包括e.g。，制造业，物流，orconstruction.thisnewtechnologyarealsonolealsochanging of行业工人的环境。人类机器人相互作用（HRI）的研究对于增强操作员的工作条件和福祉以及生产绩效至关重要。在这方面，对认知人体工程学的特别重视的人为因素是实施安全，流利和有效的协作应用的基础。该研究主题在工业环境中以用户为中心和协作应用中的人为因素和认知人体工程学的研究进行了一系列贡献。在这里，我们从由协作机器人技术影响的三个关键领域的角度总结了这些研究：工人的安全，绩效和福祉。研究主题及时分析了工业HRI的不断变化的景观，因为我们站在一个新时代的工业自动化时代，这是由人类创造力和机器人效率的融合所定义的。除了反映该领域的最新研究外，还提供了有关协作机器人如何改变工业工作区的实用见解和前瞻性观点的贡献。在本研究主题中，每篇文章都涵盖了这种复杂关系的另一个方面，从将机器人纳入人类以人为中心的工作环境到设计和实施的复杂性的社会和心理影响。开发既有技术复杂又以人为本的解决方案需要一种整体方法，这对于理解HRI的复杂本质至关重要。
与认知计算建立人类智能机器团队的多模式合作的人为因素的方法：评论
摘要。在Horizon 2020资助Clean Sky 2计划中，组合项目的认知协作旨在将路线图定位为单飞行器（SPO）和人类智能机器组合。建立在人为因素的现状之上，仔细检查要考虑组成人类智能机器团队（HIMT）的因素和参数。每个参数都会影响积极或负线。一个好的Himt是一个传达，共享知识，信息，合作和信任的HIMT，以确保最高水平的飞行安全。本评论显示了HIMT中双向交流的多模式的附加值。多模式将允许在两个方向上保持口头和非语言交流。对在不同条件下的每种方式和互动方式的好处进行了审查，以及每种方式如何相互补充，以获得自然，高效和可靠的更好的双向交流。目的是以清晰，准确和简洁的方式传输信息，但也要确保接收者受到好评（即cccteammate和驾驶员）和良好的理解。每种模式都将允许Ccteammate根据上下文和手头任务以最佳方式呈现和/或表示信息。
像您和我这样的用户：从以人为本的角度了解用户驱动的数据经济
全球拥有超过50亿个社交媒体用户（“用户”），YouTube和Facebook等数字平台已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。其中许多平台提供了“免费”服务，例如娱乐和社交互动，但是这些服务背后是一种复杂的经济非货币交换。在本文中称为零价格的用户，一个特定的用户组，交易了时间，注意力和数据之类的个人资源，而不是金钱来使用“免费”服务。同时，另一个更活跃的用户组扮演着重要角色：内容创建者。内容创建者，尤其是有影响力的人，在为平台提供原始和引人入胜的内容方面扮演着核心角色。将这两种类型的用户团结在一起的是，他们都基于个人资产的货币化参与分布式价值创造过程，这将他们作为经济参与者定位为新兴用户驱动的数据经济。用户提供或与其他用户交换的许多资源可以用平台用作经济资产。但是，这些资源的感知并不像传统的经济交易一样。缺乏洞察力可能会导致一系列未来的后果和成本，可能会对用户产生负面影响并减少其福祉。因此，本论文的目的是从以人为本的角度探索社交媒体用户作为用户驱动的数据经济中的活跃经济参与者。该研究基于定性和定量方法的组合。调查用于研究零价格用户及其与“免费”服务的参与。对于内容创建者而言，进行了深入的访谈，因为该小组代表了人口较小的人群。这项研究通过采用以人为中心的观点而脱颖而出。换句话说，它贡献了专注于增强用户福祉的知识，而不是像公司和组织通常这样做的那样优先考虑增长和创新。结果表明，平台策略（例如无限滚动和有针对性的广告）可以巧妙地影响用户行为并导致各种非货币成本。这些可能表现为拖延，
像您和我这样的用户：从以人为本的角度了解用户驱动的数据经济
全球拥有超过50亿个社交媒体用户（“用户”），YouTube和Facebook等数字平台已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。其中许多平台提供了“免费”服务，例如娱乐和社交互动，但是这些服务背后是一种复杂的经济非货币交换。在本文中称为零价格的用户，一个特定的用户组，交易了时间，注意力和数据之类的个人资源，而不是金钱来使用“免费”服务。同时，另一个更活跃的用户组扮演着重要角色：内容创建者。内容创建者，尤其是有影响力的人，在为平台提供原始和引人入胜的内容方面扮演着核心角色。将这两种类型的用户团结在一起的是，他们都基于个人资产的货币化参与分布式价值创造过程，这将他们作为经济参与者定位为新兴用户驱动的数据经济。用户提供或与其他用户交换的许多资源可以用平台用作经济资产。但是，这些资源的感知并不像传统的经济交易一样。缺乏洞察力可能会导致一系列未来的后果和成本，可能会对用户产生负面影响并减少其福祉。因此，本论文的目的是从以人为本的角度探索社交媒体用户作为用户驱动的数据经济中的活跃经济参与者。该研究基于定性和定量方法的组合。调查用于研究零价格用户及其与“免费”服务的参与。对于内容创建者而言，进行了深入的访谈，因为该小组代表了人口较小的人群。这项研究通过采用以人为中心的观点而脱颖而出。换句话说，它贡献了专注于增强用户福祉的知识，而不是像公司和组织通常这样做的那样优先考虑增长和创新。结果表明，平台策略（例如无限滚动和有针对性的广告）可以巧妙地影响用户行为并导致各种非货币成本。这些可能表现为拖延，
Phi 角度：虚拟现实中的存在感、人为因素和性能的理论论文
虚拟现实中临场感与表现之间的关系问题对于任何希望从方法论角度使用该工具的人来说都是至关重要的。事实上，如果临场感本身可以改变表现，那么影响人机交互的个别因素可能会对表现产生影响，尽管它们与表现无关。在讨论了临场感及其引起的特殊性之后，本文研究了虚拟现实的心理生理学。这种虚拟体验是根据与主体认知特征的构成和相互关系来理解的，该认知特征由影响沉浸感处理的所有人类、环境和动机因素组成。该框架以一种便于方法论研究的方式描述了虚拟现实中表现的作用和重要性。本文基于先前的研究讨论了临场感与表现的关系，并从注意力资源的角度进行了分析。最后，表现的生态效度被描述为调节临场感与表现之间关系的因素（Phi 角）。本文介绍了该模型的局限性、应用和检验假设。这项研究不仅旨在帮助解释虚拟现实的概念化，而且还旨在改进其方法框架。
环境 DNA 揭示了亚马逊鱼类多样性方面因地理、环境和人为影响的不同而出现的不匹配
图 4 从最终广义相异性模型中为地理（蓝色）、环境（绿色）和人为（粉色）变量生成的 I 样条线（表 S10）。来自最终 GDM 的 I 样条线，用于（a–d）分类学 β 多样性，（e–g）分类学 β 多样性的周转成分，（h–l）功能性 β 多样性，（m–o）功能性 β 多样性的周转成分。每个函数达到的最大高度表示在所有其他变量保持不变的情况下与相关变量梯度相关的 β 多样性总量。每个函数的斜率显示 β 多样性的速率及其沿相关梯度的变化。向上，上游；由上而下，上游-下游。地理距离单位来自 NMDS 坐标。
在过去的120年中，人为活动和环境过滤在中国重塑了淡水鱼类生物多样性模式
Tao Xiang，Xianghong Dong，Tao JU，Lei Shi，GaêlGrenouillet。 在过去的120年中，人为活动和环境过滤在中国重塑了淡水鱼类生物多样性模式。 环境管理杂志，2023，344，pp.118374。 10.1016/j.jenvman.2023.118374。 hal- 04718789Tao Xiang，Xianghong Dong，Tao JU，Lei Shi，GaêlGrenouillet。在过去的120年中，人为活动和环境过滤在中国重塑了淡水鱼类生物多样性模式。环境管理杂志，2023，344，pp.118374。10.1016/j.jenvman.2023.118374。hal- 04718789
以人为本的AI设计 - 信息学
与传统AI不同，该AI着重于最大化效率和自动化任务，HCAI强调了人类的协作和道德决策。这里有关键差异：•教育：传统AI自动化评分和内容交付，而HCAI创建了适合各个学生需求的人化学习平台。•医疗保健：传统AI优化了诊断和数据处理，而HCAI则确保AI稳定患者的舒适性，隐私和情感幸福感。•财务：传统AI最大化投资的风险分析，而HCAI则确保透明度并防止信用评分偏差。•运输：传统AI专注于自动自动驾驶汽车，而HCAI则增强了驾驶员辅助系统以提高安全性和舒适性。•客户服务：传统的AI聊天机器人han dle查询有效，而hcai-power
朝着以人为本的AI管理
作为由人工智能提供支持的算法（AI）越来越多地参与了组织的管理，当机器能够对人类获得权力时，必须进行以人为本的AI管理研究并了解人们的感受和行为。两种主流方法 - 小插图研究和案例研究 - 揭示了重要但不一致的见解。在这里，我们讨论了小插图研究的局限性（情感预测错误，有偏见的媒体覆盖范围和问题替代）和案例研究（社会可取性偏见以及缺乏随机分配和控制条件），这可能会导致他们分别对AI管理的负面和积极的反应过高。我们进一步讨论了减轻这些局限性的第三种方法的优势：众包市场上的现场实验。一项关于亚马逊机械土耳其人（MTURK；作为世界领先的众包平台）的概念证明研究表明，人类对AI管理的反应独特，与Vignette或案例研究中的AI管理不完全一致。参与者（n = 504）在AI与人类管理方面没有显着差异，在绩效，内在动机，公平感知和承诺方面。我们建议，众包的Mar Ketplaces可以超越人类的研究主题库，并成为AI管理的工作场所的模型，促进及时的行为研究以及对以人为中心的工作设计和组织的强大预测。