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大麻更新了2023年6月的公共政策指南
大麻或大麻是美国最常用的联邦少年药物。对其娱乐性和药用使用的态度在过去25年中已经显着发展，从而导致大多数州的合法化和非刑事化。1 2大麻特性来自其多种化合物，尤其是Delta 9-四氢大麻酚（THC）和大麻二酚（CBD）。AHA科学声明2于2020年8月发表，批判性地从临床和公共卫生的角度审查了大麻的药用和娱乐性使用，通过评估其安全性和效力概况，尤其是与心血管健康有关的情况。第二个AHA科学声明3评估了大麻对脑健康的影响。这两个陈述中的关键发现总结在表1中。
Riphah公共政策研究所
目前，他正在伊斯兰堡Riphah国际大学Riphah公共政策研究所担任主任，并担任校园主任以及国际学术和培训计划的主任。他还曾担任PCRWR，科学技术部，巴基斯坦政府，伊斯兰堡政府以及处理数量的项目总监，其中包括该项目的项目总监。他还是韩国合作局（KOICA）的辅助项目，以建立国家能力建筑研究所，这将是首先提供证书/文凭课程。以前，他与巴基斯坦的宝石和珠宝开发公司有联系，并成为在全国各地建立各种培训中心的关键专业人员之一。他在各个公共/私营部门拥有20多年的丰富经验。他参与了各种社会经济，人力资源发展，中小企业和电信项目的计划，协调和监视/评估；科学技术部，环境部地方政府。和农村发展，工业与生产部以及Nayatel/Micronet Broadband Ltd.与国际机构的协调和联络人：联合国教科文组织，世界银行，美国国际开发署，开发计划署，亚洲开发银行，Icimod，Unido和J.E.Austin仍然是他工作任务的显着特征。资源的管理和管理，即人类，材料和金钱仍然是他的核心能力。他安排了研讨会/讲习班，培训计划，董事会会议，并经常担任演讲者，主持人和主持人。他的优势主要领域是：机构发展和联系，协调，记录会议记录，制定战略和继任计划，编程分析，政府/国际联络，人力资源管理，公共关系，管理和战略联盟，尤其是项目管理。
技术中断和公共政策，春季2022-2023
PPOL 5380: Technology Disruptions and Public Policy, Spring 2022-2023 7 March 2023 Time and Venue: Tuesday, 18:30-21:20 Venue: LSK 1009 Instructor: Dr. YARIME Masaru, Associate Professor, Division of Public Policy Office: Room 4616E E-mail: yarime@ust.hk Telephone: 3469-2283 Teaching Assistant: Siqi XIE E-mail: sxieaj@connect.ust.hk课程描述过去二十年来破坏性技术的快速进步已大大改变了我们的生活。他们已经颠覆了旧的商业模式，在许多行业中脱离了现有公司，破坏了传统的供应链并创建了新的供应链，并挑战了许多政府领域的传统政策和监管方法。我们可以预期，破坏性技术的变化速度以及对经济和社会的影响会在未来几年增加，并且在整个经济，社会和政府中，这些进步将得到广泛的感觉。通常被称为“第四次工业革命”（这是一项革命，这是由增加计算能力，大数据和数据分析，物联网，人工智能和机器人技术以及区块链技术的革命，可能会在我们的生命中产生深刻的，深远的变化。破坏性技术的进步以及他们创建的破坏性商业模式，通常需要政策，政府的监管和立法回应。他们也可能破坏工作和劳动力市场，并增加社会经济不平等。同时，“零工经济”的兴起提出了有关如何融资和组织社会保障的疑问。最重要的是，我们将研究对公共政策的影响以及政府应如何回应。虽然计算能力和数字技术的进步可能会大大提高（劳动）生产力，但收益可能是高度集中的 - 随着这些技术的传播和更多的行业具有“赢家全方位”的特征，会产生更高的不平等。，即使这些新的数字技术创造的就业机会超过了它们的销毁，但政府必须处理劳动力流动性和社会包容性问题。虽然政府显然必须对这些技术的干扰做出回应，但不能保证他们会以促进新技术，数字创新和企业家精神和包容性增长的方式来做到这一点。该模块为学生提供了广泛的介绍，这些介绍可能会在未来十年左右的时间内改变我们的经济和社会。我们将研究这些技术的实际应用，并讨论其政策含义和社会经济影响。我们还将研究政府利用新的数字技术提供新服务或改善现有服务以提高公共价值的潜力。特别是我们将研究政府的四个不同角色：作为这些技术的用户；作为这些技术的推动者；作为支持公众对这些技术及其部署方式的信心的监管者；作为一个社会平整者，以确保这些技术的好处得到广泛共享。在本课程中学习成果，学生可以期望：
人，地点和公共政策：地方经济发展计划的一些简单福利经济学
大多数国家在工资，收入和失业率方面表现出较大且持续的地理差异。一类越来越多的基于地点的政策试图通过公共投资和针对弱势社区，城市或地区的补贴来解决这些差异。基于地点的政策有可能深刻影响经济活动的位置以及社区的工资，就业和行业组合。这些计划在美国和世界范围内广泛传播，但直到最近才由经济学家对其进行密切研究。我们考虑以下问题：谁能从基于地点的干预措施中受益？国家的福利大于费用？哪种干预措施最有效？为了研究这些问题，我们开发了一个简单的空间平衡模型，旨在表征基于地点的政策对本地和国家经济的欢迎影响。使用此模型，我们批判性地评估了基于场所的政策的经济原理，并评估其影响的最新证据。我们以一些政策和未来研究方向的方式得出结论。
数字技术与公共政策在绿色城市中的应用
摘要：数字技术和公共政策对于城市制定城市绿化战略至关重要，本研究的主要目标是确定成员国在文献和官方文件中为促进城市绿化而在国家层面实施的数字技术和公共政策层面。所采用的方法是系统文献综述（基于国际研究）、专家德尔菲研究和政策分析，旨在了解葡萄牙政府如何实施政策并确定应用于城市绿化的主要技术。主要发现涉及（i）关注政策制定参与者之间的互动；（ii）用于研究技术在城市绿化问题中的应用的解释方法；（iii）政策如何反映“问题”的社会建构。研究重点是政策分析如何提供强大的工具来理解政策决策背后的技术、行动、利益和政治背景。这项研究的主要经验教训是，城市绿化可以造福城市中心及其对其产生功能影响的非城市环境，例如农业腹地、城市周围的森林空间以及城乡交界处。城市绿化举措旨在加强跨境协调、互补性、灵活性、生产力以及进入主要国际市场和地区的渠道。
面对新正常性的循环经济和公共政策
近年来，在可持续发展框架内的循环经济范式已被合并。如今，并且鉴于要采取政策，这些政策允许在COVID-19造成的大流行造成的危机之后重新启动经济活动，这与综合循环经济提供的挑战和机遇有关，使其对政策制定者负担得起。系统评价的概述使得能够检索和总结该领域最相关研究的结果。已从主要科学数据库中选择了25篇文章。其定性分析的主要发现突出了政府制定适当法规，实施财务计划，动态合作，通过管理绩效执行有效的领导力的作用，并为其他利益相关者和社会树立良好的榜样。从他们看来，在新情况下可能会产生广泛而快速影响的11条建议。关键词：循环经济，评论概述，可持续发展，环境决策
地理空间公共政策：利用卫星技术和应用潜力的全球最佳实践
任何与使用 IDB 作品有关的争议，如果不能友好解决，应根据 UNCITRAL 规则提交仲裁。除署名之外，将 IDB 名称用于任何其他目的以及使用 IDB 徽标均应遵守 IDB 与用户之间签订的单独书面许可协议，并且不属于本 CC-IGO 许可的一部分。
引用本文：Christian Djeffal、Markus B. Siewert 和 Stefan Wurster (2022)：国家在治理人工智能中的作用和责任：人工智能战略的比较分析，《欧洲公共政策杂志》，DOI：10.1080/13501763.2022.2094987
摘要 基于人工智能 (AI) 的技术代表着政策制定者面临的关键治理挑战。本研究有助于了解各国计划如何治理人工智能，包括它们承担的角色以及它们以负责任的方式发展人工智能。在 22 个国家及欧盟的不同政策工具中，政府在人工智能治理方面的方法存在很大差异，包括提出的政策措施和对公共责任的关注。通过分析一系列政策工具，我们发现人工智能治理有多种模式，主要区别在于自我监管和市场化方法，以及创业和监管治理方法的结合。我们的分析还表明，公共责任方法在很大程度上独立于所选择的人工智能治理政策组合。因此，责任似乎是一个跨领域的问题，不能与各国对待技术的特定方法挂钩。
通过公共政策协调人工智能与人类
2022 年 5 月 4 日 摘要 鉴于人工智能 (AI) 日益渗透到我们的生活，我们必须系统地将人工智能目标与人类的目标和价值观保持一致。人机对齐问题源于明确指定人工智能模型在所有相关状态下采取的所有行动应获得的奖励是不切实际的。因此，一种可能的解决方案是利用人工智能模型的能力，从描述广泛背景下的人类价值观的丰富数据源中隐式地学习这些奖励。民主政策制定过程通过制定具体规则、灵活标准、可解释的指导方针和可推广的先例来产生这样的数据，这些先例综合了公民对世界许多州可能采取的行动的偏好。因此，对公共政策进行计算编码以使其对人工智能系统可读应该是解决更广泛的人机对齐难题的社会技术方法的重要组成部分。法律学者正在探索人工智能，但大多数研究都集中在人工智能系统如何适应现有法律，而不是人工智能如何理解法律。本文概述了人工智能研究，该研究学习了可用于下游任务的政策数据结构。为了展示人工智能理解政策的能力，我们提供了一个人工智能系统的案例研究，该系统预测了拟议立法与特定上市公司的相关性及其对该公司的可能影响。我们认为这代表了人工智能和政策的“理解”阶段，但利用政策作为人类价值观的关键来源来协调人工智能需要“理解”政策。我们概述了我们认为朝着这个方向前进需要做的事情，以及两个朝这个方向的示例研究项目。解决协调问题对于确保人工智能对个人（对部署人工智能的个人或团体）和社会都有益至关重要。随着人工智能系统在高风险环境中承担越来越多的责任，将民主决定的政策整合到这些系统中可以使其行为与人类目标保持一致，以响应不断发展的社会。