XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System伦理学
玛格丽特·阿特伍德的《羚羊与秧鸡》中的生物伦理学和基因工程
生物伦理学的范围不受时间框架的限制。回顾性地理解过去医疗实践的伦理层面（例如 Lerner 和 Caplan 2016）与解决当前正在发生的生命伦理问题同样重要。然而，还有另一个角度需要考虑，即面向未来的角度。近几十年来生物伦理话语中的迫在眉睫的问题类别（事前伦理）主要以环境问题和可持续医学 1 的概念为特征（Kuře 2008；Schick 2016）。虽然这些生物伦理问题尚未完全体现出来，但它们的重要性在于，引发这些问题的基础要素在当代社会中已经很明显。为了探索医学工程或仍在开发中的复杂技术（如脑机接口 (BMI)）的伦理影响，生物伦理学家 (Brody 2003；Chambers 1999)、文学理论家 (Squier 2004；Wald 2008) 以及叙事医学学者 (Charon and Montello 2002) 都要求对此类新兴生物伦理问题进行文学描述。本文探讨了生物伦理学与推想小说的交集，重点关注玛格丽特·阿特伍德的推想小说《羚羊与秧鸡》(2003) 中描绘的基因工程技术的警示元素。本文旨在研究推想小说在解决小说中使用基因改造技术所带来的生物伦理问题方面的作用，并概述推想小说如何进一步促进对新兴技术的伦理、社会和文化影响的更广泛讨论。玛格丽特·阿特伍德的文学作品以思辨性叙事为特点，其中包含科学或社会变革的伦理含义。《使女的故事》（1985）及其续集《遗嘱》（2019a）描绘了一个反乌托邦的未来，生殖技术和父权制破坏了女性自主权。其他作品如《心在最后》（2015）表明阿特伍德倾向于将思辨性与社会批评相结合。《洪水之年》（2009）和《疯狂亚当》（2013a）扩展了《羚羊与秧鸡》中呈现的生物灾难；这三部小说都发生在同一个宇宙中，构成了疯狂亚当三部曲。《羚羊与秧鸡》创造性地探索了基因工程及其随之而来的社会影响，并描绘了围绕生物技术的道德问题、环境破坏和不负责任的科学活动的不利影响。由于它介绍了阿特伍德后期小说中探讨的生物伦理问题，因此关注这部作品可以让我们了解基因工程技术的发展方向。
弥合分歧：后疫情时代如何化解信任与两极分化的生物伦理学见解
新冠疫情已经过去，世界大多数国家都继续前进，不愿重温那三年的黑暗时期，那段时期造成近 700 万人死亡。尽管新冠疫情不是死亡人数最多的一次，但它在许多方面都是史无前例的 (1)。全球化的旅行和通讯迅速将一个局部突变变成了一场世界性瘟疫。与此同时，全球迅速找到了限制传染和减轻病毒破坏性影响的方法，通过检测、隔离、疫苗接种和药物治疗。全球通讯的进步使世界在数年内能够在最低限度的人际接触下运转，但与此同时，信息疫情现象也愈演愈烈，病毒性质的真假被政治化和权衡 (2)。关于病毒的起源、严重程度、死亡率、传播方式、口罩和其他防护措施的有效性、行动限制、封锁、保持社交距离、接触者追踪和隔离措施，仍然存在许多不确定性和持续的争论。此外，关于各种检测的准确性以及治疗、接种和替代医学的最佳医学指导仍然存在疑问。虽然世界已经向前发展，COVID-19 不再占据全球头条新闻，但反思这一悲剧仍然很有价值
neuromejora：从科学和技术前卫 - 到思想和生物伦理学哲学所带来的困难和限制
神经科学的生物医学应用分为那些使用评估技术和使用干预主义方法的生物医学应用。 div>由于这些技术的生物心理社会范围，哲学和生物伦理辩论似乎是不可避免的。 div>因此，从思想的哲学来看，有两个大的反思核心：关于阅读，控制和心理转移的概念问题，以及与“ Homo Cyclg”身份相关的本体论困难。 div>另一方面，生物伦理学对两个基本问题感兴趣：治疗和神经元改善之间的差异以及将经典的生物伦理原理应用于Neuromejora。 div>在这方面，它是针对用于评估神经杂志学使用的规范领域的神经伦理学的。 div>
神经科学和神经伦理学期刊中神经伦理问题的比较评论
本研究是一项试点文献综述，旨在比较神经伦理学家和神经科学家的兴趣。 它旨在确定哲学神经伦理学期刊和神经科学期刊中讨论的神经伦理问题之间是否存在显著差距。 我们从两本专业神经伦理学期刊（《神经伦理学》和《AJOB 神经科学》）中检索了 614 篇文章，从三本专业神经科学期刊（《神经元》、《自然神经科学》和《自然评论神经科学》）中检索了 82 篇以神经伦理为重点的文章。 在将哲学神经伦理学中讨论的神经伦理问题与神经科学家讨论的神经伦理问题进行比较之前，我们根据所讨论的神经伦理问题对这些文章进行了分类。 一个值得注意的结果是它们之间存在相似性，这是一种普遍趋势。神经科学文章涵盖了哲学伦理学家讨论的大多数神经伦理问题，反之亦然。 随后，两类神经伦理学文献之间存在显著差异。例如，哲学-神经伦理学文章更深入地讨论了道德提升的伦理问题以及神经科学发现对我们人格概念的哲学含义等理论问题。相反，神经科学文章往往强调实际问题，例如如何成功地将伦理观点融入科学研究项目和涉及动物的神经科学研究的合理实践中。这些观察将有助于我们确定新兴神经科学“伦理整合”尝试的共同起点，从而有助于更好的治理设计和神经伦理实践。
英雄或反派：功利主义与道义学伦理学中AI算法披露的悖论
人工智能（AI）已经渗透到我们日常生活的各个方面，应用程序从推荐系统和自动驾驶汽车到个人家庭助理和教育支持系统（Kaur等，2020）不等。这些AI系统满足了我们许多个人需求，同时也影响了我们社交互动的不同领域。此外，AI技术在几个关键领域都非常有效，从而使它们能够促进亲社会行为并增强社会福利（Efthymiou＆Hildebrand 2023）。首先，可以对AI进行编程，以摆脱通常影响人类判断的偏见，促进更公平，更公平的结果（Lin等，2021）。因此，AI可以有效地分配资源，最大程度地影响影响，而不会影响人类捐助者或组织的个人偏见（Landers＆Behrend，2023年）。此外，AI的持续可用性和可扩展性使其非常适合解决大规模的社会挑战，例如管理灾难反应或在危机期间优化资源分配（Sun等，2020）。通过整合这些功能，不仅是AI
crs231 基督教伦理
简介 CRS231-基督教伦理学是一门为期一学期、占两学分的课程。本课程包含 15 个单元，包括基督教伦理学的定义、基督教伦理学的起源和基督教伦理学的分支、基督教伦理学与宗教的关系、基督教伦理学与法律、伦理学作为一门思想科学、我们需要学习伦理学的原因、描述性伦理学、元伦理学、价值理论、早期教会的伦理学、基督伦理学、基督徒及其与国家的关系以及基督教和当代伦理问题，如堕胎、基因技术和器官产业。本课程没有强制性的先修课程。课程指南简要介绍了本课程的内容、每个单元需要了解的内容、您将使用哪些课程材料以及如何完成这些材料。它还强调了导师评分作业 (TMA) 的必要性。有关 TMA 的详细信息可在稍后发送给您的单独文件中找到。有与本课程相关的定期辅导课。您将在本课程中学习到什么 CRS231：基督教伦理的总体目标是向您介绍伦理学的基本问题、基督教伦理的功能以及基督教道德感发展的不同来源。您对本课程的理解将使您作为学生了解伦理学的基本原理、基督教伦理与道德的关系以及当今教会面临的不同伦理问题。 课程目标 本课程旨在帮助基督教神学的学生了解基督教伦理的基本原理、各种类型的伦理考虑以及教会面临的当代伦理问题。 课程目标 为实现上述目标，制定了总体目标。此外，每个模块和单元也有具体的目标。 成功完成课程后，您应该能够： 定义基督教伦理 了解基督教伦理的起源。 了解早期教会的伦理。 了解基督教伦理与文化的关系。 评估基督教伦理与法律的关系。 评估基督教伦理在个人经济生活中的地位。 评估伦理在家庭中的作用。研究基督教伦理在改变基督徒良知方面所起的作用。
LNCRNA在大脑发育和发病机理中的作用
在奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会（Oswaldo Cruz Foundation）的塞尔吉奥·阿鲁卡国家公共卫生学院的生物伦理学，应用伦理和集体健康的论文中，作为获得生物伦理学硕士学位的部分要求，是一项部分要求，以获得生物伦理学，应用伦理学和集体健康的掌握，与Rio de janeir of fl jane and the jane and the jane and the jane and the Applied伦理健康和集体健康。顾问：教授Murilo MarianoVilaça博士。
在生物医学研究和医疗保健中创建和使用器官：生物伦理学和变e
摘要在生物伦理学领域，科学文章已经发表，并强调了有关类器官的创建和使用的相对多元主义的反思。这种多数性，而不是简单地反映主题的复杂性，也可能是应用多个理论和实用框架的结果。此外，生物医学研究和医疗保健中器官的创建和使用可能还处于起步阶段。这种现象可能会增加幅度。生物伦理学可能能够为其提供有效且相关的道德含义，前提是并行形成了名副其实的伦理反射，即对生物伦理学本身的反思，以便为科学家和临床医生提供最佳的日常实践帮助。
Wadden, J. J. (2021)。我们应该希望在医疗保健决策应用中使用哪种人工智能？加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，94–100。https://doi.org/10.7202/1077636ar
在医疗保健领域实施人工智能 (AI) 的想法越来越受欢迎，尤其是在决策和诊断领域。这是因为 AI 在速度和准确性方面都胜过人类。例如，Scott Mayer McKinney 及其同事展示了一个 AI 系统，它在预测乳腺癌方面的表现优于六名医生，并且该系统可以将第二位读者的工作量减少 88% (1)。如果这种表现表明 AI 在医疗保健领域的潜力，那么广泛的应用可能会彻底改变诊断和决策。对于 AI，没有统一的定义，每个人都可以可靠地同意，但通常有两三个高级区别来理解这些类型的技术。第一种是专为特定目的而构建的反应系统，有时称为“狭义”或“弱”AI。第二种是“通用”系统，它们能够在数据集上进行训练并自行学习（有时这些系统被归入“狭义”类别）。最后一种系统称为通用人工智能或“强”AI，目前完全是理论上的。这些系统可以复制自主的人类智能（2）。以下是公众可能熟悉的这些不同类型系统的一些示例：Stockfish（国际象棋游戏系统）、IBM 的 Watson（为 Jeopardy 构建，但现已应用于医学）和 HAL（2001：太空漫游中的流氓计算机助手）。在本文中，我重点介绍“通用”AI。然而，尽管“通用”AI 具有潜力，但它尚未广泛应用于医疗决策，至少在实验环境或创新医院环境之外。相反，该领域的大多数人工智能或多或少都属于“狭义”类别，因为它们被用作诊断工具，而不是决策者。我打算研究三种可用于医疗保健的高级“通用”人工智能类别：不透明系统（有时通俗地称为“黑匣子”），可解释的人工智能（有时通俗地称为“白匣子”）和半透明系统（“灰匣子”）。不透明系统是用户无法访问系统用于实现输出的底层过程的系统。这些通常被认为是高度准确的，但以牺牲问责制为代价（3）。可解释的人工智能是分配给那些允许用户清楚地解释行为、预测和影响变量的系统的一个类别。这些都是透明且可信赖的，但通常功能不足以做预测或模式匹配以外的更多事情。最后，半透明的“灰盒”是一个较少讨论的类别，它捕获了介于不透明和完全透明之间的系统。尽管存在这种中间类别，但辩论往往将半透明系统排除在讨论之外，而是在透明或不透明系统之间提出二分法选择。灰色系统的引入将讨论从二分法转变为一系列潜在工具。
