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World File Search System性别
大脑性别
ho对性别差异及其起源不感兴趣？没有人。我对这个话题的严重兴趣可能始于普林斯顿。我于1969年开始在那里开始我的智力培训，这是包括女性在内的第一届新生课程的一部分。我最早的大学通讯之一告诉我，我的宿舍任务是“两个人房间”。幸运的是，房间里的另一个男人是一个叫艾米丽的人。后来，我的一位戒律领导人称我为Hines先生几个星期，显然是在意识到我不是男性之前。我开始不了解悠久的机构及其书面和讲话的形式，变化缓慢。从普林斯顿大学我去加州大学洛杉矶分校学习博士学位。在心理学中。 我对侵略感兴趣 - 它的原因和治愈方法。 我参加了人格计划，假设有一种被称为侵略性的个性。 我已经知道，我对理解的侵略性特征往往是男人。 我很快了解到，在其他物种中，性腺激素，尤其是An-drogens，对侵略产生了强大的影响。 我也意识到加州大学洛杉矶分校是关于激素和性别差异发展的研究的温床。 对于一个个性的学生来说，我不寻常，在神经科学和发育心理学方面进行了较小的研究，并将论文研究集中在与性别相关的行为上从普林斯顿大学我去加州大学洛杉矶分校学习博士学位。在心理学中。我对侵略感兴趣 - 它的原因和治愈方法。我参加了人格计划，假设有一种被称为侵略性的个性。我已经知道，我对理解的侵略性特征往往是男人。我很快了解到，在其他物种中，性腺激素，尤其是An-drogens，对侵略产生了强大的影响。我也意识到加州大学洛杉矶分校是关于激素和性别差异发展的研究的温床。对于一个个性的学生来说，我不寻常，在神经科学和发育心理学方面进行了较小的研究，并将论文研究集中在与性别相关的行为上
性别、生理性别和机器学习方法的限制
本文讨论了性别和性与机器学习 (ML) 以及依赖它的人工智能 (AI) 技术之间的各种互动方式。其中一些互动是有意为之，另一些则是无意的，甚至违背了从业者的共同努力。有些互动是出于与 ML 的技术需求相一致的看似简单的变量的诱惑。性别往往不请自来，因为这些方法会挖掘数据以寻找关联，而性别关联无处不在。在越来越多的研究中，学者们正在使用 ML 积极探究性别和性行为的测量和理论。机器学习带来了定量推理的新范式，有可能在技术系统和科学知识中重新定义或彻底改变性别。
男性参与策略 性别与性别平等 ...
性暴力和性别暴力 (SGBV) 是一个严重的人权问题，其根源在于根深蒂固的等级制度和不平等的结构性权力关系，而这种关系深深植根于社会文化信仰和与文化相关的性别规范、做法和态度。消除性暴力和性别暴力需要社会各阶层的每一位成员的参与，包括男性和男孩。研究表明，让男性和男孩参与进来已经成为非政府组织、各国政府、妇女组织和国际机构为消除性暴力和实现性别平等而采取的一项战略，包括在难民、冲突和冲突后环境中。1,2 这份关于男性参与的战略文件表明了塞拉利昂政府 (GoSL) 致力于消除塞拉利昂的性暴力和性别暴力。它表达了政府对妇女和女孩以及所有公民以及非洲地区和《消除对妇女一切形式歧视公约》等国际条约的责任。
功能性脑网络与儿童的性别和性别有关
隶属关系：1 Feinstein研究所医学研究，美国纽约市2 Zucker Hillside医院，Glen Oaks，Glen Oaks，纽约，美国3宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚州费城，美国4号宾夕法尼亚州，美国4 Santa Fe Institute，New Mexico美国新泽西州Piscataway的卫生研究所 *通讯作者：Elvisha Dhamala（elvisha@gmail.com）致谢这项工作得到了以下奖项：ED：Northwell Health Advance：Northwell Health Advance in Science and Medicine Deveritation in in Science and Medicine Deveriencation奖和Feinstein Insterutes Medical Research Gressenging Ernging Gressing Scientist奖。由美国国家心理健康研究所（R01MH123245 to AJH和R01MH120080）提供了额外的支持。也提供了BTTY奖项：Nus Yong Loo Lin医学院（NUHSRO/2020/124/TMR/LOA），新加坡国家医学研究委员会（NMRC）LCG（oflcg19may-0035），NMRC CTG-CTG-IIT（ctg-iitc） （STAR20NOV-0003），新加坡卫生部（MOH）中心拨款（CG21APR1009），Temasek基金会（TF2223-IMH-01）和美国国立卫生研究院（R01MH1333334）。 此处表达的任何意见，发现，结论或建议都是作者的意见，不一定反映了资助者的观点。 利益冲突所有作者都没有宣布任何冲突。也提供了BTTY奖项：Nus Yong Loo Lin医学院（NUHSRO/2020/124/TMR/LOA），新加坡国家医学研究委员会（NMRC）LCG（oflcg19may-0035），NMRC CTG-CTG-IIT（ctg-iitc） （STAR20NOV-0003），新加坡卫生部（MOH）中心拨款（CG21APR1009），Temasek基金会（TF2223-IMH-01）和美国国立卫生研究院（R01MH1333334）。此处表达的任何意见，发现，结论或建议都是作者的意见，不一定反映了资助者的观点。利益冲突所有作者都没有宣布任何冲突。
性别与科学
至关重要的是培养满足所有用户需求的对社会负责的观点。技术开发中的传统方法经常忽略了妇女和代表性不足的群体的各种经历和观点，从而导致偏见的结果加剧了现有的不平等现象。通过将对性别敏感的分析和多样性考虑因素纳入创新过程，我们可以创建更具包容性的技术，以服务于更广泛的人群，增强用户体验并促进公平。本演讲探讨了考虑性别和多样性在技术中的观点的重要性，并强调了这些观点如何促进道德创新，减少偏见并推动可持续发展。通过检查案例研究和当前的研究，我们说明了整合性别和多样性如何导致更多公正和对社会负责的技术进步。最终，这种方法不仅符合道德要求，而且还通过解锁所有人的新见解和机会来促进创新。
为什么以及如何考虑大脑和行为研究中的性别和性别
在神经科学研究中长期以来忽略了，性别和性别被越来越多地作为关键变量可能影响所有级别的神经行为分析。仍然，许多神经科学家并不了解“性别”和“性别”术语之间的差异，每种性别的复杂性和细微差别，或者如何将它们最佳地包括在研究设计中。这篇技术之视文章概述了考虑性别和性别在整个分类单元的影响的理由，并提供了加强此类分析的严格性和可重复性的技术指南。本指南包括使用适当的统计方法来比较群体以及对性别的关键协变量（例如总颅内体积）和性别（例如收入，照料者压力，偏见）的对照。我们还建议对大脑解释和交流与性别和性别相关的发现的方法，这些发现经常被神经科学家和外行公众误解。