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藻类盛开,导致海水变色,通常称为“红潮”。有害的藻华(HAB)是指某些类型的藻类在水生环境中的快速和过度生长,例如淡水和海洋生态系统,对水生生物和人类产生不利或有害后果。Habs如果污染饮用水,或者人们食用暴露于这些毒素的海鲜,则会对人类健康构成风险。HAB的关键特征包括藻类过度生长和毒素产生。HAB涉及异常浓度的藻类,通常会产生对水的可见变色。过度生长通常是由诸如养分富集(例如氮和磷),温暖温度和阳光等因素所促进的。导致有害藻华的兴起的最关键因素被认为是低氮/磷比率和温度升高。
研究文章| trem2激动剂抗体的神经生物学中性或有害作用在阿尔茨海默氏病的临床前模型中和多发性硬化症https://doi.org/10.1523/jneurosci.2347-23.2024收到:2023年12月18日,2023年5月18日,2024年5月2024年5月2024日,2024年,<254 coccypy <2024;
在学术生活的压力和消极情绪中,阅读教学奖学金(SOTL)对我来说主要是一种浮力的经历。聆听塔拉·布拉巴宗(Tara Brabazon)教授(2024年),有害的博士学位主管并不浮动。这是哥特式学术的连续五个小时。布拉巴宗的声音经常充满悲伤或黑暗的幽默,使我对同事,同龄人和朋友的回忆感到震惊,他们受到博士学位监督的严重损害(Moss and Mahmoudi 2021; Woolston 2019)。sotl经常写成并实践为稳定的积极进步。这本有声读物提示我们所有人作为SOTL研究人员问:当负责过滤下一代高等教育老师的博士教育系统时,我们可以真正灌输多少变化?
对社会福祉的威胁正在迅速发展,这种威胁来自社交媒体上广泛传播的错误信息。更令人担忧的是“恶意信息”,它在某些社交网络上被放大。现在,这种威胁又增加了一个维度,即使用生成式人工智能故意增加错误信息和恶意信息。本文重点介绍了一些“边缘”社交媒体渠道,这些渠道的恶意信息水平很高,这在我们的人工智能/机器学习算法中有所体现。我们讨论了各种渠道,并特别关注其中一种渠道“GAB”,作为潜在负面影响的代表。我们概述了一些当前的恶意信息作为示例。我们捕捉元素,并观察其随时间的变化趋势。我们提供了一组人工智能/机器学习模式,可以表征恶意信息,并允许捕获、跟踪,并可能用于响应或缓解。我们强调了对恶意代理使用 GenAI 故意发送恶意信息以破坏社会福祉的担忧。我们建议将所提出的特征作为一种方法,以启动一种更加慎重和定量的方法来解决社交媒体中这些会对社会福祉产生不利影响的有害方面。本文强调了“恶意信息”(包括虚假信息、网络欺凌和仇恨言论)扰乱社会各个阶层的可能性。恶意信息的扩散可能会导致严重的现实后果,例如大规模枪击事件。尽管试图在 Facebook 等主要平台以及某种程度上在 X/Twitter 上引入审核,但现在越来越多的社交网络(如 Gab、Gettr 和 Bitchute)提供了完全不受审核的空间。本文介绍了这些平台,并对 Gab 的帖子进行了半定量分析的初步结果。本文使用文本分析研究了几种表征模式。本文强调了 Gab 和其他边缘平台对生成式 AI 算法的危险使用,强调了对社会福祉的风险。本文旨在为捕获、监控和减轻这些风险奠定基础。
“从来没有一个民族能够在没有私有财产的情况下,在与动物几乎没有区别的最压迫性的贫困和野蛮条件下生存下来。”路德维希·冯·米塞斯,2005 年,第 37 页。“一个仆人抵得上一整套家用电器。”——约瑟夫·熊彼特“经济增长是一种道德要求。”彼得·博特克,2020 年。
Kathryn Bronsky National Policy Manager Biocontrol, Forest, Wood, and Rangeland Pests Emergency and Domestic Programs USDA, APHIS, PPQ Email: Kathryn.e.Bronsky@usda.gov In accordance with Federal civil rights law and U.S. Department of Agriculture (USDA) civil rights regulations and policies, the USDA, its Agencies, offices, and employees, and institutions participating in or禁止管理USDA计划根据种族,颜色,国籍,宗教,性别,性别,性别认同(包括性别表达),性取向,残疾,年龄,婚姻状况,家庭/父母身份,源自任何公共援助计划,政治信仰,重新或对任何计划中的计划或无效的计划(不得依靠USDA)进行的公共援助计划,政治信仰或报复或付诸实践。补救措施和投诉提交截止日期因计划或事件而异。残疾人需要替代沟通方式以进行程序信息(例如盲文,大印刷,录音带,美国手语等)应致电(202)720-2600(语音和TTY)与负责机构或USDA的目标中心联系,或通过(800)877-8339与联邦接力服务联系USDA。此外,可以以英语以外的语言提供程序信息。要提出计划歧视投诉,完成USDA计划歧视投诉表,AD-3027,在线发现,以如何提交计划歧视投诉和任何USDA办公室,或在任何向USDA的信中撰写一封信,并在信函中提供所有要求的信息。请求投诉表的副本,请致电(866)632-9992。将您的完整表格或信提交给USDA,作者:(1)邮件:美国农业部,助理公民权利办公室,独立大街1400号,西南,华盛顿特区20250-9410; (2)传真:(202)690-7442;或(3)电子邮件:program.intake@usda.gov。在本报告中提及公司或商业产品并不意味着美国农业部(USDA)对未提及的其他人的建议或认可。USDA既不保证也不保证任何产品的标准。产品名称仅是为了报告可用数据的事实报告并提供特定信息。
表 4-3 2028 年、2030 年和 2035 年最终规则中避免的 PM 2.5 相关过早死亡和疾病估计值(95% 置信区间) ............................................................................................. 4-32 表 4-4 2028 年、2030 年和 2035 年最终规则中避免的臭氧和 PM 2.5 归因于过早死亡和疾病的估计折现经济价值(95% 置信区间;数百万 2019 年美元) ............................................................................................................. 4-34 表 4-5 2028 年至 2037 年估计的人类健康效益流:量化为长期臭氧死亡率和长期 PM 2.5 死亡率总和的货币化效益(折现率为 2% 至 2023 年;数百万 2019 年美元) ............................................................................................................. 4-35 表 4-6 2028 年至 2037 年估计的人类健康效益流:量化为长期臭氧死亡率和长期 PM 2.5 死亡率之和的货币化效益(到 2023 年折扣率为 3%;表 4-7 2028 年至 2037 年估计的人类健康效益流:量化为长期臭氧死亡率和长期 PM 2.5 死亡率总和的货币化效益(折现至 2023 年为 7%;折现至 2019 年为数百万美元) ............................................................................................................. 4-37 表 4-8 其他未量化的效益类别 ......................................................................................................................... 4-40 表 4-9 2028-2037 年二氧化碳社会成本估计值(2019 年美元/公吨二氧化碳) ............................................................................................. 4-56 表 4-10 2028 年至 2037 年根据最终规则预计的气候效益流(折现至 2023 年,折现至 2019 年为数百万美元) ........................................................................................................... 4-58 表 4-11 2028 年至 2037 年最终规则下的货币化福利流(折算至 2023 年,以 2019 年的百万美元计) ........................................................................................................... 4-64 表 5-1 按 NAICS 代码划分的 SBA 规模标准 ............................................................................................................. 5-4 表 5-2 2028 年最终规则对小型实体的预计影响 ............................................................................................. 5-8 表 5-3 劳动力利用的预计变化:建筑相关(单一年份的工作年限) ............................................................................................................. 5-13 表 5-4 劳动力利用的预计变化:经常性非建筑业(单个年份的就业工作年限)......................................................................................................................... 5-13 表 6-1 距离受本法规制定影响的 25 MW 以上燃煤机组 10 公里范围内没有退役或天然气转换计划的邻近人口统计评估结果 ............................................................................................. 6-9 表 6-2 PM 2.5 和臭氧 EJ 暴露分析中包括的人口统计人群 ............................................................................................. 6-12 表 7-1 2028 年至 2037 年最终法规的累计预计减排量 ............................................................................................. 7-2 表 7-2 2028 年最终法规的预计净收益(百万美元,以 2019 年为单位) ............................................................................................. 7-4 表 7-3 2030 年最终法规的预计净收益(百万美元,以 2019 年为单位) ........................................... 7-5 表 7-4 2035 年最终规则的预计净收益(百万美元,以 2019 年计算) ............................................................................................................................. 7-6 表 7-5 2028 年宽松选项的预计货币化收益、成本和净收益(百万美元,以 2019 年计算) ............................................................................................................................. 7-7 表 7-6 2030 年宽松选项的预计货币化收益、成本和净收益(百万美元,以 2019 年计算) ............................................................................................................................. 7-7 表 7-7 2035 年宽松选项的预计货币化收益、成本和净收益(百万美元,以 2019 年计算) ............................................................................................................................. 7-7 表 7-8 2028 年至 2030 年最终规则的预计货币化收益、成本和净收益流2037 年(折算至 2023 年,百万美元 2019 年)......................................................................................................... 7-8 表 7-9 2028 年至 2037 年宽松方案预计的货币化收益、成本和净收益流(百万美元 2019 年,折算至 2023 年)............................................................................. 7-9 表 A-1 分配给每个模拟煤炭 EGU 州源分配标签的未来年排放量 .................................................................................................................................... A-5 表 A-2 分配给每个模拟天然气 EGU 州源分配标签的未来年排放量 ............................................................................................................................................. A-7 表 A-3 分配给模拟其他 EGU 源分配标签的未来年排放量 .............................................................................................................................A-22 表 A-5 基准和最终规则中气体 EGU 标签的臭氧季节性 NO X 换算因子 ........................................ A-24 表 A-6 基准和最终规则中煤 EGU 标签的硝酸盐换算因子 ........................................................ A-26 表 A-7 基准和最终规则中气体 EGU 标签的硝酸盐换算因子 ........................................................ A-28 表 A-8 基准和最终规则中煤 EGU 标签的硫酸盐换算因子 ........................................................ A-30 表 A-9 基准和最终规则中煤 EGU 标签的主要 PM 2.5 换算因子 ........................................................ A-32 表 A-10 基准和最终规则中气体 EGU 标签的主要 PM 2.5 换算因子 ........................................................ A-34 表 A-11 基准和最终规则中其他 EGU 标签的换算因子 ........................................................ A-36 表 B-1 临时 SC-CO 2 值, 2028 年至 2037 年(2019 年美元/公吨).............................................. B-1
低地球轨道 (LEO) 卫星数量的不断增加增强了全球通信和地球观测,支持太空商业是许多政府的首要任务。与此同时,低地球轨道卫星数量的激增对天文观测和研究以及暗夜静谧天空的保护产生了负面影响。这些卫星将阳光反射到光学望远镜上,其无线电发射影响射电天文台,危及我们通过天文学获得重要科学发现的机会。天空外观的变化也影响着我们的文化遗产和环境。地面天文台和低地球轨道上的太空望远镜都受到影响,由于卫星星座的全球性,地球上没有任何地方可以逃脱其影响。受干扰最小的暗夜静谧天空 1 对于开展天文学基础研究以及行星防御、技术开发和高精度地理定位等重要公共服务至关重要。
Daniela Maizel 1,Addison Testoff 2,Erik Swanson 3,Courtney Broedlow 3,Natasha Schaefer Solle 2,Nichole Klatt 3,Larry Brand 1,Helena Solo-Gabriele 2,Helena Solo-Gabriele 2,Cassandra Gaston 1,Alberto Caban-Martinez 2,Kimberto Caban-Martinez 2,Kimberly J.Popendorf 1Daniela Maizel 1,Addison Testoff 2,Erik Swanson 3,Courtney Broedlow 3,Natasha Schaefer Solle 2,Nichole Klatt 3,Larry Brand 1,Helena Solo-Gabriele 2,Helena Solo-Gabriele 2,Cassandra Gaston 1,Alberto Caban-Martinez 2,Kimberto Caban-Martinez 2,Kimberly J.Popendorf 1