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探索年轻讲师的工作满意度和创新动力学的动态印度尼西亚
简介/主要目标：本研究目的是研究工作自主权，工作制作，工作满意度和创新工作行为之间的复杂关系。背景问题：自主权，制定和工作满意度如何与印度尼西亚不断变化的教育环境中的年轻讲师的创新工作行为相关联，这是一个主要问题。新颖性：这项研究具有突出的重要性，因为它将自决理论应用于印度尼西亚的这种特殊学术背景。它强调了文化变异对年轻讲师的动机和行为的影响。它提供了一种创新的观点，即面对以快速速度发生的教学和技术变化，年轻讲师如何具有创新性和适应性。研究方法：研究使用一种混合方法方法，其中印度尼西亚州立大学的382名年轻讲师参加了调查，深入的访谈和参与性观察。通过使用Lisrel使用结构方程建模（SEM）并通过NVivo进行系统编码，可以分析变量之间的复杂相互关系。查找/结果：创新行为上的工作满意度和工作满意度的工作制定具有重大的积极影响。相比之下，工作自主权对讲师的工作满意度没有重大影响。没有援助的过度自主权和干扰将降低讲师的工作满意度。在动态的教育环境中，鼓励年轻讲师使用创意教学技术并获得机构支持可以提高其创造力。结论：通过这项研究，人们敏锐的关注是自主权与在数字教育方面迅速发展的世界中对年轻讲师的足够支持的平衡。因此，大学中存在压力，以确保年轻讲师在工作中享受便利，并支持他们，以确保他们获得数字时代所需的机构支持和工作工具。
新动力加速器战略和运营计划2024-...
多部门投资融资机制 (MIFF)：为校友会员提供信贷融资，与支持者和私人投资者及合作伙伴的实物投资支持、影响力投资补助、股权投资和天使投资者建立联系。妇女和青年商业机构 (WYBF)，即 Bonita 培训中心 (BTC)。作为 Action 4 Health Uganda 商业发展战略的一部分，该中心将升级为有抱负的女性和青年企业家的标准培训机构，以筹集资金用于机构发展。POWER 校友网络 (PAN)。POWER 创新基金挑战计划 (PIFP)。这是一项竞争性挑战基金，作为种子资金，用于支持受过培训的女性和青年企业家的杰出创新。加速器计划提供的服务。
生成式人工智能飞轮的创新动力
12 Sébastien Bubeck 等人，通用人工智能的火花：GPT-4 的早期实验。arXiv (2023)。在对定义进行大量争论之后，NSCAI 的委员们将当今与 AGI 之间的某种东西解释为“更通用的人工智能”。这一术语抓住了狭义人工智能与 AGI 理论概念之间的创新状态。请参阅国家人工智能安全委员会最终报告，第 35-36 页 (2021)。13 例如，请参阅 Linda Geddes，DeepMind 在《科学大跃进》中揭示 2 亿种蛋白质的结构，卫报 (2022)。有关创新的定义，请参阅 Fred Gault，《定义和衡量所有经济部门的创新》，研究政策 (2018)。14 Marco Ianisiti 和 Karim R. Lakhani，《人工智能时代的竞争：算法和网络统治世界时的战略与领导力》，哈佛商学院出版社 (2020)。 15 Madhumita Murgia，《为什么计算机生成的数据被用来训练人工智能模型》，《金融时报》（2023 年）。16 Michael Chui 等人，《生成式人工智能的经济潜力：下一个生产力前沿》，麦肯锡公司（2023 年）；另请参阅 Vildana Hajric 和 Lu Wang，《人工智能比美联储更能影响与经济脱节的股票》，彭博社（2023 年）。17 Eric Schmidt，《人工智能将如何改变科学研究的方式》，《麻省理工技术评论》（2023 年）。
适应性新南威尔士州：拥抱科技如何为我们的繁荣注入新动力
我们面临生产力挑战，这不是什么秘密。与其他发达经济体一样，新南威尔士州的生产力已经落后了一段时间。2021-22 年新南威尔士州代际报告 (IGR) 预测，未来 40 年，平均生产力增长率仅为每年 1.2%。不幸的是，这远远不足以弥补我们的“财政缺口”——政府收入与支出之间的差距。预计到 2060-61 年，这一缺口将增长到州生产总值 (GSP) 的 2.6%。如果我们不通过提高生产力增长来解决这个问题，我们未来的生活水平和公共支出能力就会面临风险，更不用说未来几代人可能背负债务的负担了。
包容性未来？技术、新动力和政策挑战
编辑要感谢作者 David Autor、Kaushik Basu 和 Dani Rodrik 的贡献。Janina Curtis Bröker 提供了出色的研究支持。还要感谢阅读和审阅草稿材料的同事。Esther Lee Rosen 出色地提供了编辑和通讯支持——包括协助（与 David Batcheck 一起）于 2021 年 12 月 8 日与作者一起组织了关于这项工作的公开研讨会。这项工作是布鲁金斯全球民主与技术论坛的一部分，该论坛旨在推广利用新技术的思想、政策和实践，以支持广泛改善经济繁荣并加强民主社会。全球论坛项目的 Chris Meserole、Jessica Brandt 和 Sarah Reed 为这项工作提供了宝贵的支持。
包容性未来？技术、新动力和政策挑战
Dani Rodrik 1 引言 在新冠疫情爆发之前，发展中国家的收入水平似乎总体上与最富裕国家趋同。经济表现的好消息似乎不仅限于东亚的增长奇迹和中国惊人的减贫经验。南亚、拉丁美洲，尤其是撒哈拉以南非洲的许多国家在 1990 年代或 2000 年代初经历了增长突飞猛进。自第二次世界大战结束以来，发展中国家作为一个整体首次增长速度超过发达国家（图 1）。证据表明，存在一个强劲但缓慢的经济学家所称的“无条件趋同”过程，这意味着无论低收入国家采取的政策、制度或地理环境如何，它们都有系统性地倾向于比富裕经济体增长更快（即无条件）。2 随着疫情的爆发，所有这些都受到了质疑。不仅贫困率再次上升，而且预计发展中国家将在一段时间内继续受到创伤，对健康、教育、公共债务和投资产生持续影响，中期经济表现将遭遇重大挫折。世界银行现在预计，未来几年发展中国家的增长率将落后于发达经济体的增长率（即趋同变为分化），收入最低的国家将遭受最严重的打击。3
REMIND2.1：气候和可持续性限制内的能源经济系统的转型和创新动力
摘要。本文介绍了区域投资与发展模型 (REMIND) 的全新开源版本 2.1。REMIND 作为一种综合评估模型 (IAM)，提供了全球能源-经济-排放系统的综合视图，并探索了自洽的转型路径。它描述了各种可能的未来及其与技术和社会经济发展以及政策选择的关系。REMIND 是一个多区域模型，结合了经济和能源部门的详细表示，在通用代数建模系统 (GAMS) 中实现。它使用非线性优化来推导出受气候和可持续性约束的能源经济系统在 2005 年至 2100 年时间范围内的福利最优区域转型路径。在代理人完全预见和外部影响内部化的假设下，最终的解决方案对应于分散的市场结果。 REMIND 能够分析气候变化缓解的技术选择和政策方法，尤其擅长代表新技术的推广，包括可再生能源及其在电力市场的整合。REMIND 代码被组织成模块，这些模块收集与特定主题相关的代码。通过明确定义的输入和输出变量集，不同模块之间的交互变得明确。每个模块都可以用不同的实现来表示，从而实现灵活的配置和扩展。REMIND 的空间分辨率