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World File Search System人口分布
可再生能源与生态足迹的关系
环境恶化现象日益严重，已成为全球亟待解决的问题，它危及生态系统，阻碍全球可持续发展的前景。因此，本研究旨在探索可再生能源 (RE) 与生态足迹 (EF) 之间错综复杂的相互作用，同时考虑财政能力 (FIC)、人类发展 (HDI)、制度质量 (IQI) 和人口密度 (PDN) 的条件影响。该研究利用 2000 年至 2022 年涵盖 74 个发展中国家的面板数据，采用动态面板阈值回归方法，包括使用和不使用工具变量方法。研究结果揭示了 RE 和 EF 之间的非线性关系，揭示了 FIC (1.870)、HDI (0.736) 和 IQI (0.311) 的显著阈值，高于该阈值时，RE 可有效减轻 EF。相反，当这些预测因子低于 FIC（1.391）、HDI（0.655）和 IQI（0.2545）的阈值时，RE 对 FE 的影响就变得微不足道。此外，该研究在分析中引入了 PDN 作为额外的阈值变量，指出 RE 在降低 EF 方面的有效性取决于 PDN 是否低于阈值 263.144；然而，高于阈值 276.98，PDN 对 RE-FE 关系的影响就会减弱。研究结果强调了发展中国家政策格局的复杂性。他们建议，虽然推广可再生能源对于环境可持续性至关重要，但加强现有的环保财政能力、提高人力资本、提高机构质量和制定有效的人口分布政策也同样重要。
世界人口前景
审查和评估世界人口行动计划。英文、法文和西班牙文。（印刷中）。ST IESA/Series A/99。销售编号 86.XIII.2。1950 年以来的死亡率水平和趋势。英文。法文和西班牙文正在印刷中。190 页，15.00 美元。ST/ESA/Series A/74。销售编号 E.81.XIII.3。发展规划中的人口分布政策。仅有英文版。241 页，16.00 美元。ST/ESA/Series A/75。销售编号 8I.XIII.5。世界人口趋势、人口与发展相互关系和人口政策：1983 年监测报告。仅有英文版。第一卷：人口趋势。235 页，25.00 美元。ST/ESA/Series A/93。销售编号 E.84.XIII.I0。第二卷：人口与发展相互关系和人口政策。279 页，29.00 美元。ST IESA/Series A/931 Add. I。销售编号 E.84.XIII.l1。国际移徙政策和方案：世界概览。仅有英文版。111 页，10.00 美元。ST/ESA/Series A/80。销售编号 E.S2.XIIIA。1983 年世界人口状况简明报告。英文、法文和西班牙文。108 页，9.00 美元。ST/ESA/Series A/85。销售编号 E.83.XIII.6。生育与家庭：生育与家庭专家组会议记录，新德里，5-]]，1983 年 1 月。仅有英文版。 476 页，41.00 美元。
2020 年布拉佐里亚县通道规划
图 1 – 位置................................................................................................................................................................................ 3 图 2 – 现有人口分布................................................................................................................................................................ 3 图 3 – 按交通分析区域划分的现有人口（2015 年）...................................................................................................................... 4 图 4 – 按交通分析区域划分的预测人口（2045 年）...................................................................................................................... 4 图 5 – 现有就业分布............................................................................................................................................................. 5 图 6 – 按交通分析区域划分的现有就业（2015 年）............................................................................................................................. 6 图 7 – 按交通分析区域划分的预测就业（2045 年）............................................................................................................................. 6 图 8 – 布拉佐里亚县道路类型分布............................................................................................................................................. 7 图 9 – 事故和死亡人数（2016-2018 年）............................................................................................................................. 9 图 10 – FEMA 洪泛区（2017 年）.................................................................................................................................................11 图 11 – 主要疏散路线....................................................................................................................................................11 图 12 – 活跃交通网络....................................................................................................................................................13 图 13 – 公交网络.......................................................................................................................................................................14 图 14 – 货运网络.......................................................................................................................................................................15 图 15 – 当前土地使用情况.......................................................................................................................................................17 图 16 – 未来土地使用情况.......................................................................................................................................................17 图 17 – 环境特征.............................................................................................................................................................1................................................................................................................................ 18 图 18 – 走廊发展的障碍...................................................................................................................................................22 图 19 – 走廊机遇限制...................................................................................................................................................22 图 20 – 差距分析，现有道路网络......................................................................................................................................23 图 21 – 差距分析，2020 年 BCTP 道路网络.............................................................................................................................23 图 22 – MetroQuest 参与者总数....................................................................................................................................27 图 23 – 现有交通网络....................................................................................................................................................27 图 24 – 未来交通网络....................................................................................................................................................28 图 25 – 优先级排名.............................................................................................................................................................28 图 26 – 所有地图响应.....................................................................................................................................................29 图 27 – 2020 年布拉佐里亚县通道计划地图................................................................................................................31 图 28 – 最小 ROW 宽度.....................................................................................................................................................33 图 29 – 建议车道数.....................................................................................................................................................33 图 30 – 横截面示例......................................................................................................................................................34 图 31 – 主要通道横截面选项 1 和 2.............................................................................................................................35 图 32 – 主要通道横截面....................................................................................................................................................36 图 33 – 主要收集器横截面..........................................................................................................................................................37 图 34 – 具有额外 ROW 需求的关键交叉路口......................................................................................................................................39 图 35 – FHWA 车辆分类......................................................................................................................................................43
国家物质规划政策及规划 — 2017-2050
图 1.3 现有的国家物质规划 - 2030 年） 1-5 图 2.5.1 主要河流 2-5 图 2.5.2 斯里兰卡河流流域和年流量 2-5 图 2.5.3 按类型划分的森林覆盖率 2-6 图 2.5.4 中部环境脆弱区及等高线和海拔范围 2-6 图 2.5.5 持续的发展趋势模式 2-7 图 2.5.6 灾害多发区 2-7 图 2.5.7 专属经济区和扩展潜力 2-7 图 2.7.1 高等教育水平的变化模式（2001-2012 年）（按部门秘书处区域划分） 2-10 图 2.7.2 失业率的变化模式 2001 - 2012 年（按部门秘书处区域划分） 2-10 图 2.7.3人口分布的变化模式 2-11 图 2.7.4 人口重心的转移（1881 年 -2012 年） 2-11 图 2.8.1 城市地区（市政委员会和市政委员会区域） 2-12 图 2.8.2 城市地区（莫拉图瓦大学根据其研究制定） 2-13 图 2.11 国家物质规划的制定过程 2-16 图 4.3.1 保护空间（由于敏感性而需要保护的区域） 4-3 图 4.3.2 宜居空间（具有适宜居住环境的区域） 4-5 图 4.3.3 优化和最佳利用空间（具有发展潜力的区域） 4-6 图 4.3.4 探索空间（提供探索和开发机会的区域）图 5.1.2 2050 年城市群空间结构建议 5-3 图 5.3.1 中部环境脆弱区 5-4 图 5.1.4 沿海保护区 5-5 图 5.1.5 农业保护区 5-6 图 5.1.6 水源保护区 5-7 图 5.1.7 生态保护区/森林保护区 5-8 图 5.1.8 2050 年城市群发展格局建议 5-9 图 5.3.4 2050 年基础设施配置建议 5-18 图 5.4.3 2050 年能源配置建议 5-21
全球健康研究中的人工智能伦理
3 达拉拉纳公共卫生学院 背景 人工智能 (AI) - 机器学习 (ML) 的一个子集 - 是指可以根据输入（数据）到输出（标签）的映射对新案例进行推理的计算系统。准确预测患者当前或未来健康状况的能力是一项宝贵的特性，但这样做并不能保证患者会受益。在最近对临床 AI 工具的系统评价中，只有五分之二的技术性能良好的工具也与患者结果的改善有关 1 。这些试验至关重要，原因有二：1) 可靠地确定关于 AI 工具对特定患者结果的因果影响的知识；2) 因为 AI 可能会引入新的和无法预料的错误，包括自动化偏见 2 和算法不公正 3 。确保 AI 的采用真正使患者受益反映了对循证实践、负责任的健康数据管理、组织问责制和有效利用医院资源的承诺。此外，正如我们在引入电子健康记录时所看到的那样，技术集成的方式和价值观一致的认知会对医护人员对该工具的满意度产生积极或消极的影响。出于所有这些原因，证明 AI 工具有益于患者对于患者和医护人员的道德融合至关重要。当 AI 工具的训练人群和环境与集成人群和环境高度相似时，AI 工具是最可靠的。因此，AI 系统性能的普遍性是一个有争议的问题 4 。在国际上使用 Watson for Oncology 等系统已被证明是非常不合适的。假设而不是测试模型的性能将在新环境中保留是失败的根源。中低收入国家 (LMIC) 可能合理地希望采用 AI 技术，其中一些技术可能在外部开发和试用。在某些情况下，人口分布将与训练人群有很大不同，这对系统的公平性提出了额外的担忧。国际医疗保健组织应如何确保其绩效在当地人群中得以保留，并促进而不是损害对患者的公平？本治理文件提出，静默审判是保护患者利益和伸张正义的关键过程。静默审判在模型开发中，最初使用精选数据集中的历史数据开发和验证算法，作为初步概念证明，即在给定特定输入（数据）的情况下可以有效映射某些输出（标签）。虽然这种验证是负责任的 AI 评估 5 的重要组成部分，但它不足以确保在临床环境中具有类似的性能。因此，静默试验（又称影子试验或静默模式）是指在预期的临床环境中部署模型，其中模型对活跃病例进行推理并做出预测——然而，这些预测只有研究团队可以看到，不会影响患者护理。这些预测被记录下来，并与真实的临床结果或人为因素进行比较。
GIS 作为教育决策支持系统 (EDSS) 的应用
GIS 在教育决策支持系统 (EDSS) 中的应用（尼泊尔高等中学教育委员会的经验） Tibendra Raj Banskota GIS 专家（尼泊尔高等中学教育委员会）摘要 尼泊尔高等中学教育委员会 (HSEB-Nepal) 成立于 1990 年，在该国整体教育结构中是一个相对较新的机构。在尼泊尔现有的教育结构中，高等中学具有特殊地位，因为它是中学教育和大学教育之间的纽带。现在，全国各地有 1976 所高等中学隶属于 HSEB，约有 50 万学生在 HSEB-Nepal 下毕业。在这种情况下，对如此庞大数量的学校和学生进行信息管理是一项挑战。GIS 学校地图绘制是应对上述挑战的方法之一。教育机构以及乡村发展委员会 (VDC) 边界、道路通道、河流和主要定居点的数字地图提供了空间和社会覆盖方面的地面现实。为此，HSEB Nepal 一直使用 GIS 制图技术作为教育决策支持系统 (EDSS)。 GIS 学校地图绘制包括对高中和中学的物理位置分析以及在高中周边确定附属学校。为了确定潜在的中学（附属学校），需要对每所高中的道路、定居点、河流、桥梁、特定区域的人口等进行空间数字覆盖。可访问性分析基于上述图层的位置和属性。全球定位系统 (GPS) 以及模拟地图用于将新学校描绘为点层。其他统计数据作为属性数据在高中属性表中进行管理。根据可访问性和空间分析做出必要的决定。GIS 地图绘制项目支持 HSEB-Nepal 授予附属关系、查找考试中心和选择特定学校用于特定目的，如 EDSS。关键词：GIS、学校地图绘制、教育决策支持系统 (EDSS)、EMIS、尼泊尔高等中学教育委员会、全球定位系统 (GPS)。1. 简介 GIS 学校地图绘制作为一个术语近年来在教育规划中得到了广泛使用。从概念上讲，它涵盖了更广泛的教育规划和管理，涉及资源分配、学校系统的高效运行和提高学习效率。制图是一种常用的工具，用于揭示特定区域内学校分布与学龄人口分布之间的明显关系。GIS 数据库提供了空间和非空间数据的综合框架和组织，已成为帮助规划和决策的重点工具。教育机构的地图以及行政边界和生物物理层（如主要道路网络、河流和主要定居点）的信息提供了地理方面的现实情况
2021 年老龄化报告 - 经济与金融
2. 2021 年长期预算预测概览——TFP 风险情景 14 1. 2021 年长期预算预测概览——基线情景 15 3. 2021 年长期预算预测概览——AWG 风险情景 15 4. 2021 年与 2018 年长期预算预测概览——基线情景 16 I.1.1. 2019-2070 年净移民流量预测 21 I.1.2. 2019-2070 年总人口预测 22 I.1.4. 2019-2070 年人口抚养比（%） 24 I.1.3. 2019 年和 2070 年按年龄组划分的人口分布 24 I.1.5. 2018 年和 2021 年老龄化报告：人口和抚养比预测 25 I.1.6. 2021 年和 2018 年老龄化报告中的人口假设，2019-2070 年 26 I.1.7. 1960-2070 年全球人口抚养比 27 I.2.1. 2019-2070 年年均潜在 GDP 增长率细分（%） 42 I.2.2. 2021 年和 2018 年长期预测比较：劳动力发展情况 45 I.2.3. 2021 年和 2018 年长期预测比较：潜在 GDP 增长及其决定因素 46 I.3.1. 敏感性测试和替代方案概述 47 I.3.2.各情景对欧盟 2019 年至 2070 年平均年度潜在 GDP 增长影响的细分（%） 47 II.1.1. 公共养老金计划的主要类型 52 II.1.2. 养老金制度中的自动平衡机制、可持续性因素和与预期寿命的联系 56 II.1.3. 法定退休年龄、提前退休（括号中）和推迟退休的激励措施 58 II.1.4. 按性别划分的平均有效劳动力市场退出年龄。 59 II.1.5. 退休期限：按性别、占平均职业生涯的百分比和占成年期的百分比 61 II.1.6. 2019 年和 2070 年公共养老金制度的缴款（占 GDP 的百分比） 62 II.1.7. 公共养老金制度的缴费率 64 II.1.8. 公共养老金总支出的水平和变化； 2019-2070 年，基准情景（占 GDP 的百分比） 68 II.1.9. 公共养老金总支出：每十年的变化（占 GDP 的百分比） 72 II.1.10. 2019-2070 年各年龄组公共养老金支出的变化（占 GDP 的百分比） 76 II.1.11. 2019-2070 年公共养老金总支出变化明细（占 GDP 的百分比） 80
南塔拉瓦可再生能源项目：经济分析
经济分析A.宏观经济和部门上下文1。基里巴蒂（Kiribati）是世界上最偏远的国家之一，面临重大的经济挑战。在32个环礁和一个珊瑚岛上，超过115,000人的人口分布在350万平方公里的海洋地区。这种地理状况增加了能源和其他服务的成本，从而限制了私营部门发展的机会。气候变化构成了巨大的威胁，包括易受海平面上升，风暴潮，沿海侵蚀和盐水入侵的脆弱性。此外，较高的海洋表面温度可能会破坏金枪鱼迁移和产卵模式。这可能会影响该国的经济增长，这取决于捕鱼许可的收入。2。南塔拉瓦（South Tarawa）获得电网电力的距离超过72％，但发电的成本很高，因为对发电的进口柴油燃料非常依赖。现有的太阳能装置涵盖了当前28吉瓦小时（GWH）的当前年能源需求的9％。在2025年，酒吧预测住宅，工业，商业和政府客户的全国电力需求将为37.5 GWH。1 3。基里巴蒂的能源部门政策和优先事项由基础设施和可持续能源部管理。对该行业的投资受到2016 - 2036年基里巴蒂愿景和基里巴蒂综合能源路线地图（2017- 2025）的指导，该地图将可再生能源产生目标定为2025年在南塔拉瓦州的36％。B.项目输出4。拟议的项目与基里巴蒂的能源路线图和投资计划一致，并且超出了该目标。该项目将有三个输出：（i）安装4兆瓦（5兆瓦 - 峰[MWP]）网格连接的太阳能光伏电厂和13兆瓦的电池储能系统，即现场准备，地面设备，地面安装板，变种板，变种板，变种板，变种板，变种板，变种工厂设施，工厂设施和1年的运营和维护（O）和1年的运营和维护（O）; （ii）制定一项性别敏感的能源草案，以增加可再生能源和私营部门参与的部署； （iii）项目执行机构，项目实施机构，基里巴蒂公共事业委员会（PUB）和其他利益相关者的能力建设。5。电池储能系统约占光伏系统和电池储能系统工厂成本的60％（占项目总成本的49％），尽管可能被视为没有产生任何电力，但它可以再增加2.5 MWP（未能使用电池的总发电量的35％）。为此，考虑了整个项目的成本和收益。C.假设和参数6。经济分析是根据亚洲发展银行指南进行的，所有成本和收益均以2020年的价格表示。对项目的经济评估是通过使用国内价格数字进行比较而没有项目的情况进行的。这些费用不包括税收和关税，财务费用和价格意外事件，但包括身体意外情况。该项目的经济成本包括（i）资本成本，包括民用工程以及电气和机械工程； （ii）O＆M成本，包括更换折旧设备的费用。假定残差值为零。
定量研究的特征是什么
定量研究是一种出色的研究方法，因为它可以通过生成数值数据来帮助您理解问题或已经形成的假设。结果不会在这里结束，因为您可以处理这些数字以获得有助于决策的可行见解。您可以使用量化研究来量化与市场，客户，竞争者等相关的意见，行为，态度和其他确定变量。该研究是针对较大的样本人群进行的，以收集大量意见，并从中获取基于平均的，基于平均模式的见解。在这里，我们详细讨论了这种研究方法，并探讨了定量研究方法，好处和示例的类型。什么是定量研究？定量研究是研究人员使用的一种研究方法，用于测试有关客户态度和行为的理论和假设，该方法是根据数值和统计证据来检验客户的态度和行为。研究人员使用调查来质疑大量的人或客户以间接方式获得可衡量和无偏见的数据。在技术术语中，定量研究主要与发现有关社会现象的事实有关，同时假定固定且可衡量的现实。提供基于数字和统计数据的见解，这种研究方法论是主要研究的关键部分，并有助于了解组织决策将如何解决。例如，假设您的定性分析表明，您的客户正在寻找基于社交媒体的客户支持。让我们快速了解其一些特征。在这种情况下，定量分析将帮助您查看有多少客户正在寻找此支持。如果10％的客户正在寻找这样的服务，则您可能会或可能不会考虑提供此功能。但是，如果40％的普通客户通过社交媒体寻求支持，那么您就是您无法忽略的。接下来，我们将讨论定量研究方法的特征，以更好地帮助您以更好的方式理解它。定量研究定量研究的特征阐明了定性研究分析研究数据的模糊性。有了数字见解，您可以制定更好，更有利可图的业务决策。因此，定量研究更容易竞争，可以加强智能讨论，可帮助您看到竞争对手的假设，并动态地为研究过程做出贡献。定量研究中的数据收集方法是结构化的，并且包含需要可测量变量的项目，例如年龄，家庭成员人数，工资范围，最高教育等。这些结构化数据收集方法包括民意调查，调查，问卷等。所有这些都有可衡量的方法。例如，他们会像以下图像中所示的调查问题一样：如您所见，所有变量都是可测量的。确保所有变量都是可衡量的呼叫，以供深度且错误的数据提供可靠，可操作的见解。无论使用哪种数据分析方法用于定量研究，样本量都可以保留，以代表目标市场。作为研究方法的主要目的是获得数值见解，样本量相当大。根据调查的目标和范围，它可能跨越数十万人。定量研究中有不同类型的抽样方法，我们将在下一节中讨论。但是，重要的是要注意采样方法是根据研究目标选择的。正常的人口分布以维持定量研究方法的数据可靠性，我们假设种群分布曲线是正常的。这种类型的种群分布曲线优于非正常分布，因为样本量很大，样品的特征随其尺寸而变化。这需要遵守随机抽样原则，以避免研究人员在结果解释中的偏见。任何偏见都会破坏整个过程的公平性，并破坏研究的目的。
2045年世界石油展望
表 1.1 各地区人口分布 19 表 1.2 各地区劳动人口（15-64 岁）分布 20 表 1.3 各地区净移民数量 22 表 1.4 中期实际 GDP 年增长率 25 表 1.5 长期实际 GDP 年增长率 31 表 2.1 2022-2045 年世界一次能源需求（按燃料类型划分） 49 表 2.2 2022-2045 年各地区一次能源总需求 51 表 2.3 2022-2045 年经合组织国家按燃料类型划分的一次能源需求 53 表 2.4 2022-2045 年非经合组织国家按燃料类型划分的一次能源需求 54 表 2.5 2022-2045 年中国按燃料类型划分的一次能源需求 57 表 2.6 2022-2045 年印度按燃料类型划分的一次能源需求 58 表 2.7 石油表 2.8 2022 年至 2045 年各地区煤炭需求 64 表 2.9 2022 年至 2045 年各地区天然气需求 67 表 2.10 2022 年至 2045 年各地区核能需求 70 表 2.11 2022 年至 2045 年各地区水电需求 72 表 2.12 2022 年至 2045 年各地区生物质需求 73 表 2.13 2022 年至 2045 年各地区“其他可再生能源”需求 77 表 3.1 参考案例中的中期石油需求 90 表 3.2 各地区长期石油需求 91 表 3.3 2022 年至 2045 年各行业石油需求 108 表 3.4 2022 年至 2045 年乘用车数量113 表 3.5 2022 年至 2045 年商用车数量 114 表 3.6 2022 年至 2045 年电动汽车数量 116 表 3.7 2022 年至 2045 年各地区公路运输业石油需求 118 表 3.8 2022 年至 2045 年各地区航空业石油需求 121 表 3.9 2022 年至 2045 年各地区石化业石油需求 122 表 3.10 2022 年至 2045 年各地区住宅/商业/农业领域石油需求 126 表 3.11 2022 年至 2045 年各地区海上燃油业石油需求 127 表 3.12 2022 年至 2045 年各地区“其他行业”领域石油需求 129 表3.13 2022 年至 2045 年各地区铁路和国内水路部门的石油需求 129 表 3.14 2022 年至 2045 年各地区发电部门的石油需求 130 表 3.15 2022 年至 2045 年各产品全球石油需求 131 表 4.1 长期全球液体供应展望 141 表 4.2 美国长期液体总供应量 143 表 4.3 长期全球非原油液体供应展望 159 表 5.1 截至 2023 年 1 月的评估可用基础产能 169 表 5.2 2023 年至 2028 年各地区现有项目增加的蒸馏产能 173 表 5.3 各时期炼油厂蒸馏产能增加情况 175 表 5.4 2022 年至 2045 年原油单位产量和利用率188 表 5.5 各地区近期和预测的炼油厂净关闭情况 191 表 5.6 2023 年至 2028 年现有项目的二次产能增加情况 194 表 5.7 2023 年至 2045 年全球按工艺划分的产能需求 196 表 5.8 2023 年至 2028 年全球产品产量增量累计潜力 202