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人工智能对工人技能的影响
人工智能（AI）的使用极大地影响了商业和社会。ai被定义为“系统能够正确解释外部数据，从此类数据中学习并使用这些学习来通过灵活的适应来实现特定的目标和任务”（Kaplan＆Haenlein，2019年），具有通过认可，了解，学习，学习和行动（Dwive，学习和动作）增强甚至更换人类的任务和活动（DWIDEDIEDI ET，20221）。现代AI系统目前与机器学习（ML）绑定。机器学习方法和模型的开发使计算机无需明确编程即可从数据中学习（Mohri等，2018）。机器学习涉及向计算机系统提供大量数据，然后使用统计技术来查找数据中的贴图和关系。基于其学到的数据，系统可以使用此信息来做出预测或采取行动。专家预测，ML和AI将在未来十年显着改变工作的性质（Rahman＆Abedin，2021； Tommasi等，2021）。
美国经济中的黑人工人
众所周知，美国黑人工人历来就业和薪资状况不如白人或西班牙裔工人。这种薪资劣势可以追溯到我们最早记录的职业和收入数据。1 这种种族差异在几代人中顽固存在，其中很大一部分无法用工人的可观察特征来解释，包括年龄、教育、地点，甚至行业和职业等主要薪资决定因素。2 20 世纪 60 年代具有里程碑意义的民权立法推动美国经济不分种族雇用和支付工人工资，有证据表明这些法案产生了立竿见影的影响。3 但在随后的 60 年里，美国劳动力市场的结果并没有完全实现种族趋同。令人鼓舞的是，美国目前正在进行的经济扩张已经开始逐渐缩小黑人美国人面临的一些长期存在的劳动力市场差距，尽管其他措施方面的进展仍然难以捉摸。长期的经济扩张和就业差距黑人工人有时被称为“后进先出”工人，这意味着雇主在经济扩张中最后雇用黑人员工，而在经济萎缩中黑人工人首先失业。这种现象可能部分归因于与种族相关的因素，反映了行业、职业、教育和地理差异的结合，这些差异是由黑人工人与白人同龄人数十年不同的生活经历造成的。例如，黑人工人的平均受教育水平低于白人工人，有证据表明黑人就业集中在经济波动较大的行业。4 无论原因是什么，经济数据的模式都与这种特征一致。在长期的经济扩张中——以及与之相关的劳动力市场紧缩——自 2009 年大衰退结束以来，就业的黑人美国人比例与就业的白人美国人比例之间的差距一直在缩小。5 但要正确理解几十年来黑人就业率与白人就业率的比较，我们首先需要根据年龄和性别进行调整。
人工智能与工人福祉
人工智能的进步是人类创新的产物，而不是某些机械过程的必然结果。同样，人类机构也将决定如何使用人工智能、为谁谋利以及用于何种目的。我们应该想象这样一个世界，推动人工智能发展的人类创造力被用于改善劳动者的生活，人工智能被部署在工作场所以提高工作质量，使其更安全、更充实、更有回报。这种方法可以将人工智能引入工作场所，以消除贫困、增加对工人及其家庭的支持并扩大工人的自主权。人工智能驱动的工具可以扩大工人在工作场所的声音，包括通过他们的组织权。简而言之，我们应该将人工智能视为一种可能对工人福祉有巨大帮助的技术，我们应该利用我们的集体才能来设计和使用人工智能，让工人成为受益者，而不是创新的障碍。如果不让工人的世界变得更好，人工智能对更美好世界的承诺就无法实现。
关于工作场所灵活性和工作质量的研究：工人和雇主的观点
零工经济的兴起从根本上重新定义了工作的性质，通过提供替代性就业机会，这些机会提供无与伦比的工作场所灵活性，同时同时引入了一系列挑战，以便对工作质量进行一系列挑战，并且该研究旨在检查这一经济转变的复杂性和矛盾，尤其是从工人和范围内的工具培训，尤其是从工人的角度来看，这是工人的范围内的范围，范围内的工具企业的范围内的范围是，范围内的工作经济型企业，范围内的范围是框架的范围。风景，通过严格的概念和理论方法。零工经济的概念已吸引了学者，决策者和从业人员的越来越多的关注，部分原因是诸如Uber，Upwork，TaskRabbit和Fiverr等平台的迅速扩展，这些平台既可以通过允许工人来参与相对的工作，从而使他们的工作人员逐步促进了工作，从而破坏了传统的就业模型，从而使工作人员从事范围内的工作，并从事范围内的工作，并促进了相对的工作，并促进了范围的工作，并促进了相对的工作，而这些工作人员的工作范围是在范围内进行的。在没有与全职员工相关的财务承诺的情况下满足波动的需求（Sundararajan，2020； Kalleberg＆Dunn，2016年）。然而，尽管为演出工人带来了灵活性的好处，但关于这种自主权与工作质量恶化之间的权衡的辩论仍在进行中，担心收入不稳定，缺乏社会保护的机会以及在许多文献中持续存在职业发展的机会有限（Scholz，2017年； Defano，2016年）。然而，这种灵活性通常是有代价的，因为大多数演出工人被归类为独立承包商，而不是员工，这大大降低了他们对平台介导的工作的日益普遍性导致学者探索数字技术如何重塑就业关系，特别关注对工作场所灵活性和工作质量的影响（Wood等，2019）。从理论上讲，零工经济允许工人在何时，何地和工作方式上享有更大的灵活性，事实证明，这对那些寻求与其他承诺平衡的人特别有吸引力（Codagnone等，2016）。经验数据表明，零工经济中的工人高度重视这种灵活性，2019年对美国演出工人的调查显示，有63％的工人将灵活性作为参与演出工作的主要原因（麦肯锡全球研究所，2020年）。此外，演出工作为以前可能被排除在传统劳动力市场之外的个人（包括残疾人，看护责任或其他个人约束的人）创造了新的就业途径，这些劳动力市场的工作途径使全职工作较低（Donovan等，2016年）。
WKC-1-P - 威斯康星州工人赔偿法案
第 102 章 工伤赔偿 102.01 定义。102.03 责任条件。102.04 雇主的定义。102.05 雇主的选择、退出。102.06 雇主与承包商的连带责任。102.07 雇员的定义。102.075 独资经营者、合伙人或成员的选择。102.076 公司官员的选择。102.077 学区或私立学校的选举。102.078 房地产公司的选举。102.08 公务员的管理。102.11 收入、计算方法。102.12 受伤通知、例外、疏忽。102.123 雇员声明。102.125 欺诈报告、调查和起诉。102.13 审查；有能力的证人；证据排除；尸检。102.14 部门和处室的管辖权；咨询委员会。102.15 规则；记录。102.16 提出争议；雇员的贡献。102.17 程序；听证通知；证人；藐视法庭；证词；体检。102.175 责任分摊。102.18 调查结果、命令和裁决。102.19 外籍家属；通过领事官员支付。102.195 被关押在机构中的雇员；福利的支付。102.20 裁决。102.21 地方政府单位支付奖金。102.22 延迟支付的罚款；利息。
通过糖尿病自我授权库尔德工人党组...
抽象糖尿病（DM）慢性代谢疾病，其特征是高血糖水平（高血糖），可能引起周围神经病并发症和糖尿病性溃疡。通过将库尔德工人熟速合作伙伴团体作为社区中的初级卫生干部作为变革的代理所需的授权。这种奉献活动的目的是授权，培训和提供健康教育，以保护和控制梅利图斯。这种活动中的方法健康教育，培训和实践全面的临床技能，包括基本的健康早期检测周活动，糖尿病自我管理，糖尿病足体操，足部护理管理，健康干部培训和筛查溃疡伤口的风险。这项活动是在25人组成的库尔德工人党合作伙伴小组中与塞姆班那村社区一起进行的。活动的结果有13位具有糖尿病梅利氏菌的塞尔班丹村庄的居民，对库尔巴克伙伴群体的知识越来越多，了解糖尿病群体的知识，足部护理管理，干部的任务和功能，可以提高活动前后的平均价值，并在活动之前和之后提高糖尿病的技能，并能够在糖尿病的技能和ulcer伤口和ulcer的技能中表现出早期健康的健康和健康的健康，并在健康方面涉及健康。需要知识来塑造一个人的态度和行动。健康教育是卫生部门的教育应用或应用，在该部门提供和增加知识，态度，对个人，团体或社区的态度，实践，以维持和改善自己的健康。希望通过与Puskesmas合作开发卫生部门变化变化的创新，可以以可持续的方式进行这项活动。并成为针对其他乡村地区的基于项目的学习。关键字：糖尿病，授权，荷兰语，吉隆加
利用人工智能大规模确保工人安全
• 与现场已安装的标准 CCTV 摄像系统接口 • 使用 AI 技术根据用例捕获视觉证据 • 从视频数据进行 AI 推理和边缘流分析 • 安全的本地部署 • 易于从一个站点扩展到多个站点 • 硬件投资最少 • 不需要对基础设施进行额外的更改 • 不需要工人佩戴带有传感器的设备
估计对工人赔偿的精算责任...
在2024财年和2023财年中，包括可计费的预计负债的方法，包括：（1）依赖于个人案例特征和福利支付（FECA案例储备模型）的算法模型，以及（2）未估算出的索赔，但未报告的索赔估算了造成的款项，并估算了这些付款方式。附件是用于根据FECA精算模型结果中未明确列出的实体估算FECA精算责任（未经审核）的计算器，该实体是基于该机构最近经历的实际费用的推断。此程序不是列出的责任金额的分配 - 针对代理机构的子机构计算的总负债不一定会增加整个机构列出的金额。但是，这是一种计算未列出实体的合理责任估计的方法。对于薪酬和医疗，计算收入在过去12个季度中的实体付款金额，并计算了年度付款平均值。可以在FECA每季度向机构发行的拒绝报告中找到薪酬和医疗付款。然后将两个平均付款金额乘以过去三年来整个FECA计划所付费比率的各自的薪酬和医疗责任，这些赔偿率已经输入了电子表格。由于经济假设和其他因素，这些比率每年的比率各不相同，但是大概的说，该模型计算的总责任约为年薪的11.53倍。供您参考，我们为如何得出11.53的总体LPR提供了计算。[请参阅表：计算付款比率（LPRS）的计算，以反映不同机构情况的可变性，每个机构都应行使判断以选择其精算责任的金额，无论是基于LPR的100％的数量，基于LPR的金额，基于LPR的金额降低了10％，还是基于LPR的数量增加了10％。要考虑的因素包括：过去几年的付款趋势以及新FECA索赔的发病率或性质的任何已知差异。因此，具有减少付款历史或雇员人数下降的机构可能会选择较低的估计值为最合理的估计，而付款数量异常增加的代理商可能会选择较高的估计值，这是最合适的。同样，新索赔最近增加的机构可能会使用更高的估计。年轻机构通常会属于后两个类别，应该选择更高的估计。
班次工人 - 福利指南
发现您的目标，价值观和信念之间的联系对于维持有意义的变化至关重要。系统提供了保持一致习惯的结构，但重要的是要记住，我们是人类，而不是人类的行为。在勾选一份要做的事情的清单时，最初可能会感到满意，但要牢记您的核心价值观可以帮助您坚持下去并实现目标。