我们保卫世界上最伟大的国家——一个建立在为所有人提供机会的承诺之上的民主国家。这个国家的人口结构与我们生活的环境相似——不断变化——国防部必须做出改变,以维持和维持其未来的力量。只要我们真正代表了我们的民主,我们就是一支更强大、更有意义的力量。国防部将多样性视为一项战略要务。不同的背景和经历带来了本质上不同的观点和思维方式,这是组织创新的关键。我们通过利用所有成员的多样性并创造一个包容性的环境来获得战略优势,在这个环境中,每个成员都受到重视并被鼓励提供对创新、优化和组织任务成功至关重要的想法。
• 建立信任,让员工了解数据披露的重要性以及企业如何使用这些数据推动变革。 • 通过自我身份识别收集受保护特征的数据 • 进行趋势分析并持续衡量内部设定的 KPI,以跟踪不同级别细分市场代表性下降的位置及其原因(招聘、晋升、离职率) • 使用多个数据流和数据叠加来加深对员工的了解。
课程描述在此课程中,您将学习如何在乡村数学课堂中培养归属和包容的文化。发现鼓励所有学生,包括历史边缘化群体的学生,他们感到足够安全,可以积极参与并分享他们的数学思维。该课程超越了传统方法,提供了对维护和确认积极数学身份的见解,以及在您的本地,移民,特殊教育和LGBTQ+学生中通常会持续不存在的归属感。利用恢复性实践的策略,您将学习如何以建立关系,减少羞耻感并恢复所有数学学习者的尊严的方式来回应歧视性学生的评论,同时仍保持着关注您日常数学学习目标的关注。此课程非常适合具有多年龄学习者和多样化数学水平的教室的教师,还将研究纳入学生语音和选择的低prep分化和话语策略。
我们的权力旨在积极促进清洁能源系统的采用,并设想未来的未来,他们不仅为子孙后代的安全环境做出了贡献,而且还将可再生能源部门定位为妇女的吸引人和有益的职业选择。除了个人授权之外,Wepower致力于积极地为包容,安全,韧性和可持续性城市和人类定居点的全面发展。这一承诺涉及通过增加妇女在权力和能源部门中领导作用的参与来促进积极的环境和社会变化。为了提高效率,WEPOWER将专注于有针对性的倡议,伙伴关系和倡导工作,以促进清洁能源促进和妇女在可持续发展方面的领导能力的双重目标。
摘要 本章主张采用结构性不公正方法来治理人工智能。结构性不公正包括分析和评价两个部分。分析部分包括社会科学中众所周知的结构性解释。评价部分是一种正义理论。结构性不公正是一个强大的概念工具,它使研究人员和从业者能够识别、表达甚至预测人工智能偏见。本章以人工智能中因结构性不公正而产生的种族偏见为例。然后,本章介绍了哲学家 Iris Marion Young 提出的结构性不公正概念。此外,本章还认为结构性不公正非常适合作为一种人工智能治理方法,并将这种方法与从危害和利益分析或价值陈述开始的替代方法进行了比较。本章表明,结构性不公正为多样性、公平和包容性的价值观和关注提供了方法论和规范基础。本章最后对“结构”和责任的概念进行了展望。结构的概念是正义的核心。一个开放的理论研究问题是人工智能本身在多大程度上是社会结构的一部分。最后,责任的实践是结构性不公正的核心。即使他们不能对结构性不公正的存在负责,每个人和每个组织都有责任在未来解决结构性不公正问题。
奥古斯丁·托罗巴;帕特里夏·奥迪;塞莱斯蒂娜·布雷内斯·波拉斯 (Celestina Brenes Porras);豪尔赫·费约;艾达·洛伦佐;胡里奥·塞萨尔·阿罗约;路易斯·费尔南多·萨拉查;罗道夫·罗西;费德里科·泽尔博尼;作者是西班牙美术学院(AFP)成员。马西米利亚诺·科西;卡洛斯·卡斯特罗·塞隆;胡里奥·塞萨尔·米内利;卡罗莱纳·罗哈斯·海耶斯;古斯塔沃·伊迪戈拉斯;马里奥·阿马多尔;罗德里戈·卡德纳尔;帕特里克·迈克尔·亚当;伊万诺娃·安切塔;维克多·卡斯特罗;卡洛斯·阿尔贝托·马修斯;朱利安·马丁内斯·基哈诺;克里斯蒂娜·泰尔
研究还发现,多元化教师参与工作存在重大障碍,包括歧视、在工作场所无法完全被认可的紧张感以及“代表”多元化的额外工作量。该部门的多元化、包容性和归属感战略将努力消除这些障碍,创造一个工作环境,让我们的员工代表我们所服务的社区,并能够充分发挥其潜力。