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World File Search System无偏见
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
人工智能政策
必须负责任地使用 GenAI，不得将其用于故意欺骗或伪造。这包括尽可能检查输出是否准确且无偏见。严禁不当使用，例如创建 deepfakes 4 或生成误导性内容。所有用户在共享或发布生成的内容时必须始终明确披露 GenAI 的使用情况。在课程中使用 GenAI 的学生必须确保使用是允许的（请参阅大学对 GenAI 和与学术不端行为和多样性有关的程序以及工作尊严和学习政策）。在研究和/或工作领域中使用 GenAI 的同事必须确保使用是允许的，并且他们对 GenAI 的使用持开放态度。除非另有书面约定，否则大学拥有通过公司系统（例如 Microsoft Office 或 Blackboard VLE）使用 GenAI 创建的所有知识产权。
秀丽隐杆线虫基因调控等位基因和记者抨击研究
基因调控是多细胞生物的重要过程，但识别功能性调控序列和机制可能具有挑战性。在秀丽隐杆线虫中，正向遗传学可以识别破坏生理过程的内源性突变（“等位基因”），从而以无偏见的方式定义功能序列（Brenner 1974；Trent、Wood 和 Horvitz 1988；Desai 等人 1988；Barton、Schedl 和 Kimble 1987）。基于 CRISPR 的基因组编辑可用于测试内源序列的功能和生理作用（Dickinson 和 Goldstein 2016；Vicencio 和 Cerón 2021）。报告基因检测中对非编码 DNA 进行系统性测试（例如“报告基因抨击”）可以识别功能序列，但不能直接检查生理功能（Aamodt、Chung 和 McGhee 1991；Didiano 和 Hobert 2006；Boulin、Etchberger 和 Hobert 2006；Nance 和 Frøkjær-Jensen 2019）。
从农场到餐桌战略
SLU 可以在支持国家政策制定和鼓励瑞典食品体系重新设计方面发挥重要作用。需要行业专家来评估生态计划中的最佳措施，以及它们与支柱 2 中的其他措施和国家政策的协同作用和对比。学术界应提供代表性不足的领域的知识，例如跨学科和系统变革研究，这些研究可以解释多个可持续性方面。还需要增加对生产方面解决方案的了解，以增加有机产量，例如适合有机牲畜饲养的动物品种、有机肥料和害虫防治方法，以及其他使有机农业更具生产力、可持续性和适用性的解决方案。SLU 还可以通过向食物链的所有参与者提供知识和无偏见的交流材料，以及向农场顾问提供优质教育以提高他们对农业可持续实践的承诺和理解，为实现有机目标做出贡献。
社区酒精和药物服务审查
本次审查发现，区域 CADS 为该州一些最脆弱和最危险的人群提供了高度重视、可靠和安全的治疗。区域 CADS 的影响不仅限于其客户（他们重视他们所获得的安全、无偏见和可靠的护理），还影响到患有 AOD 问题的人的家人、他们的合作伙伴服务以及他们工作的社区。随着 AOD 问题在西澳大利亚区域（涵盖所有人口统计数据）的流行率持续上升，区域 CADS 在减少 AOD 相关危害方面发挥着越来越重要的作用。然而，随着 AOD 问题规模的扩大，在每个区域 CADS 的服务交付中都发现了一些不一致之处，具体涉及外展活动的范围，以及在某些区域采用限制每个客户疗程次数来管理需求。
研究表明，疫苗反应报告率不到 1%
在捕捉疫苗伤害的真实范围方面存在缺陷。VAERS 成立于 1990 年，到撰写本文时已经 28 年了。甚至 CDC 本身也表示 VAERS 数据“不准确”。想想看——你的医生向 VAERS 报告过吗？他们知道这个系统吗？他们知道如何报告以及报告什么吗？他们是否认为必须证明反应与疫苗有关才能报告？事实上，由于检测/跟踪不足，科学界对哪些反应是由特定疫苗引起的几乎没有共识，向 VAERS 报告是基于反应发生与疫苗接种时间之间的时间关系。CDC 对 VAERS 的看法 - “被动监测系统（例如 VAERS）受到多重限制，包括报告不足、报告时间关联或未确认的诊断，以及缺乏分母数据和无偏见的比较组。由于这些限制，确定疫苗之间的因果关系
人工智能如何挑战设计实践？
数字系统的动态性通常通过强调迭代和持续部署的软件生产实践而增加，而机器学习使系统能够通过使用和积累新数据而进化。由此产生的非预期系统行为往往是无法挽回的，而不是简单的修复。因此，设计师需要方法和预防机制来处理其设计成果的长期社会技术影响。考虑到整个技术发展，我们正在目睹组织、开发者社区和公共话语中的道德觉醒。随着人们要求算法系统做出责任感、公平性、透明度和无偏见的决策，技术伦理问题的道德强度似乎正在增加 [4]。继 1990 年代可用性出现和 2000 年代用户体验出现之后，现在似乎是时候为更宏大的道德和责任概念进行设计了。话虽如此，旨在提高设计伦理和责任感的各种有前景的方法（例如价值敏感设计）才刚刚开始在设计实践中建立。
面部识别技术的社会政治影响
我想要回答的研究问题是：如何使面部识别技术的使用更加透明和负责，以重建公众对执法部门的信任，并减轻种族偏见对边缘化社区的影响？一种观点是，应优先考虑透明度和问责制，以确保面部识别技术的使用公平公正。这可能涉及增加公众获取有关面部识别技术使用的信息的机会，包括执法机构使用的特定算法和数据库。它还可能涉及实施定期审计和独立审查，以确保该技术得到适当和无偏见的使用。此外，加强对执法人员关于该技术的局限性和潜在偏见的培训，有助于确保以负责任和公正的方式使用该技术。通过促进面部识别技术使用的透明度和问责制，执法机构可以重建公众信任，并确保边缘化社区不会受到该技术潜在偏见的不成比例的影响。
Emedgene™ 软件
新一代测序 (NGS) 在研究罕见病和其他遗传病、药物基因组学、细胞遗传学、其他生殖系疾病或携带者筛查研究中的应用，对于加深我们对人类遗传学的理解和转化为精准医疗至关重要。全基因组测序 (WGS)、全外显子组测序 (WES)、靶向和虚拟面板分别提供了对整个基因组、编码区域或靶基因区域的高分辨率、无偏见的视图。然而，分析和解释这些方法产生的大量数据会给实验室带来巨大的瓶颈。特别是，变异解释是一个耗时的手动过程，需要大量重复的步骤，每个基因组最多需要 7 个小时。1 对于高通量面板应用，例如健康或携带者群体筛查项目，实验室通常希望使用自动化、变异管理和高效研究报告生成工具来最大限度地提高效率和准确性。