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人类众包投票者如何采用（或不采用）人工智能
在过去二十年中，随着数字技术使在线社区和人群成为强大的创新源泉，开放式创新 (OI) 势头强劲 (Butticè & Ughetto, 2023 ; Füller 等人，2009 ; Jaribion 等人，2023 )。通过开放式创新，组织正在“开放”其以前封闭的创新流程，可能允许入站和出站流动 (Chesbrough, 2003 )。在开放式创新中，一种特别流行的入站知识流是众包——将任务或挑战传播给一群人的过程，而不是将其指定给特定的、通常是内部的“代理人”（Afuah & Tucci，2023 年；Brunswicker 等人，2017 年；Cappa，2022 年；Howe，2006 年、2008 年；Mack & Landau，2020 年；Pénin & Helmchen，2011 年；Piazza 等人，2022 年）。通过参与众包，公司努力从组织外部的大量个人那里收集知识（Dahlander & Gann，2010 年）。这使他们能够快速产生大量新想法；然而，大量的新想法使得识别最有价值的想法成为比以前更具挑战性的任务（Hoornaert 等人，2017 年；Majchrzak 和 Malhotra，2020 年）。虽然组织专家为想法评估增加了宝贵的领域知识，但他们也是一种稀缺且昂贵的资源（Bell 等人，2023 年；Toubia 和 Florès，2007 年）。作为回应，公司越来越多地参与众包投票，让大量成本低得多的众包工作者参与想法评估（Brabham，2008 年；Chen 等人，2020 年；Howe，2008 年；Majchrzak 和 Malhotra，2020 年）。最近的研究表明，众包投票可以产生与专家评估相当的表现（例如，Magnusson 等人，2016 年；Mollick 和 Nanda，2016 年）。允许人群对想法进行投票不仅有助于克服组织注意力缺陷（Chen 等人，2020 年；Piezunka 和 Dahlander，2015 年），还可以增加人群参与竞赛的热情（Chen 等人，2020 年），有助于新企业的生存和获得种子资金（Quignon，2023 年），并增加随后在众包活动中产生的想法的数量（Chen 和 Althuizen，2022 年）。到目前为止，在创新管理研究中观察到的人群由组织外部的人组成（例如，有兴趣进一步改进产品的主要用户、参与挑战的竞赛参与者或受雇完成工作的零工）。虽然它们可以帮助组织获取组织内部无法获得的特定知识或大量能力，但让人类参与众包工作，尤其是众包投票，是有局限性的。作为人类，众筹投票者容易受到偏见的影响，他们的评价可能受到注意力限制、羊群效应（早期的评分会影响随后的积极评分，因为选民会遵循最初的评价）或相互投票行为（贝尔
科罗拉多州众神花园公园的经济影响......
下表显示了众神花园公园在相关企业的宝贵投入和上述假设下产生的总体经济影响。第一个表格显示了与就业和相关就业收入、当地经济的净增加值以及活动产生的总产出相关的直接、间接和诱发影响总额。结果显示，2022 年众神花园公园直接支持了 2,946 个就业岗位。间接（企业对企业）就业为 569 个就业岗位，诱发（更广泛的社区）就业为 540 个就业岗位。总体而言，众神花园公园在 2022 年为区域经济贡献了 4,055 个就业岗位。相关的总就业相关收入为 1.58 亿美元。如果我们对总劳动收入进行简单的除法计算并除以就业人数，平均年薪为 38,947 美元。这种计算是一种很好的可靠性检查，因为对于与该景点相关的（大多数）酒店职位类型来说，工资在合理范围内。
认知和系统神经科学中的众包
过去十年，系统和认知神经科学的研究呈指数级增长。系统神经科学专注于神经回路和系统的结构和功能，而认知神经科学则以认知背后的生物过程为中心。这两个学科使用的方法经常重叠（即行为测量）。这两个子学科使用的样本量通常由于所选方法涉及的时间、成本和侵入性以及目标人群的可用性而不足。例如，心理学研究的样本量中位数在 40 到 120 之间变化（Marszalek 等人 2011）。虽然这些数字可能足以检验一些假设，但它们通常动力不足（Button 等人 2013；开放科学合作 2015）。
宏观任务众包中的人工智能可供性
摘要 众包具有巨大的潜力：例如，宏观任务众包可以为应对气候变化的工作做出贡献。宏观任务众包旨在利用群体智慧解决棘手问题等非平凡任务。然而，宏观任务众包需要大量劳动力，而且执行起来很复杂，这限制了它的效率、效果和用途。人工智能 (AI) 的技术进步可能会通过支持促进众包来克服这些限制。然而，要实现这一点，需要更好地理解 AI 在宏观任务众包促进方面的潜力。在这里，我们求助于舞蹈理论来发展这种理解。在宏观任务众包中，可供性帮助我们描述表征促进者和 AI 之间关系的行动可能性。我们遵循两阶段、自下而上的方法：初始开发阶段基于对学术文献的结构化分析。随后的验证和改进阶段包括两个观察到的宏观任务众包计划和六次专家访谈。从我们的分析中，我们得出了支持宏观任务众包中的 17 项促进活动的七种人工智能可供性。我们还确定了说明可供性的具体表现形式。我们的研究结果增加了学术界对宏观任务众包的理解，并推动了关于促进的讨论。此外，它们还帮助从业者确定将人工智能融入众包促进的潜在方法。这些结果可以提高促进活动的效率和宏观任务众包的有效性。
160 可靠性感知车辆众包感知系统...
准确地描绘路面上的坑洼不仅有助于消除安全相关顾虑并提高驾驶员的通勤效率，还可以减少交通机构不必要的维护成本。在本文中，我们提出了一种基于智能手机的系统，该系统能够精确估计坑洼的长度和深度，并介绍了坑洼数据收集、轮廓聚合以及坑洼警告和报告的整体设计。所提出的系统依靠车载智能手机的内置惯性传感器来估计坑洼轮廓，并警告驾驶员即将出现的坑洼。由于驾驶行为和车辆悬架系统的差异，构建此类系统的一个主要挑战是如何聚合来自多辆参与车辆的相互冲突的传感器报告。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的可靠性感知数据聚合算法，称为可靠性自适应真相发现（RATD）。它推断每个数据源的可靠性并以无监督的方式聚合坑洼轮廓。我们的现场测试表明，所提出的系统可以有效地估计坑洼轮廓，并且与流行的数据聚合方法相比，RATD 算法显著提高了轮廓精度。
北美河流的功能性微生物组众群
预测元素周期并在增加人为影响下维持水质需要了解河流微生物组的空间驱动因素。然而，缺乏基因组分辨的功能见解和在多个河流中进行采样的理解阻碍了统治河生物地球化学的核心微生物过程。在这里，我们使用社区科学工作来加速对河流微生物组的抽样，测序和基因组分解的分析，以创建基因组解决的开放水域数据库（GROWDB）。growdb概述了覆盖美国90％的河流水域的微生物基因组的身份，分布，功能和表达。具体而言，growDB包括来自27个门的微生物谱系，其中包括来自10个家庭和128个属的新成员，并在基因组水平上定义了核心河流微生物组。growDB分析与广泛的地理空间信息相结合，揭示了微生物群落结构的本地和区域驱动因素，同时还提出了有关生态系统功能的基础假设。在先前构想的河流连续概念1上构建，我们对微生物功能性状表达进行分层，这表明河流微生物组的结构和功能是可以预见的。我们通过各种协作网络基础设施2,3提供GROWDB，以便可以在分水岭预测建模和基于微生物组的管理实践中广泛访问它。
莉隆威农业大学的第八众会众...
大学为希望提供摄影服务的个人提供专门的领域，或者在着装彩排和毕业日期间开展其他业务。与这些服务相关的费用，所有摄影师和企业主都必须向前面提到的指定帐户提交指定的费用。付款后，帐户部门将发行收据，该收据将作为整个活动的有效业务许可。费用如下：
惩教健康服务 - 医疗管理
所有需要采取纠正措施的关键发现都通过商定的管理行动计划得到解决。 我们审计的内容 以下是所做工作的摘要和关键建议。 回复已于 2024 年 8 月 23 日获得 CHS 主任 Lisa Struble 批准。 在整个审计过程中，我们还向管理层传达了详细的意见和建议。 准确及时的药物管理 背景——准确及时地管理处方药对监狱中囚犯的医疗保健至关重要。 在分发药物之前，必须对药物进行整理、准备并与医嘱进行交叉引用。 概述期望的书面程序对于确保流程的一致和完整是必要的。 定期培训有助于确保 CHS 员工了解预期的程序。 CHS 使用自动药物分配系统 (Talyst) 来增强其药物管理流程。
第一部分 惩教 - 路易斯安那州行政部门
§1705. 安全程序 ................................................................................................................................ 183 §1707. 对申请人的调查 ........................................................................................................................ 184 §1709. 调查 ........................................................................................................................................ 184 §1711. 安全许可 ................................................................................................................................ 184 §1713. 安全手册 ................................................................................................................................ 184 §1715. 制裁 ........................................................................................................................................ 184 §1717. 纪律措施 ................................................................................................................................ 184 §1719. 故意或反复违反 ........................................................................................................................ 184 §1721. 终端使用 ................................................................................................................................ 184 §1723.数据控制................................................................................................................................ 184 §1725. 数据中心............
向护理学生教英语说话技巧
背景神经教育是教育的新趋势之一，它涉及大脑自然学习和最大化的教学和学习素质。在过去的二十年中，大脑研究领域已经从关注不同大脑区域的区域功能和心理处理转变为关注被称为网络连通性的大脑区域之间的相互关系。因此，一个整体观点，即使是简单的任务也是大脑区域重叠集的结果的结果，例如Ganis，Thompson（1），Sporns，Tononi（2）和Friston（3）。同样，Connectome理论 - 这项研究的理论框架 - 由Sporns，Tononi（2）以及后来由美国国家卫生研究院（National Institute of Health）（2016）发起，试图解释基于大脑神经，解剖学和功能连接的人类认知活动之间的现有关系。另一种基于大脑的学习（BBL）理论是适应性，重点是大脑如何经历因学习新能力，技能和经验以及其他