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新南威尔士州濒临灭绝的临时单曲霉（Euphorbiaceae）的栖息地：预测与证据相比如何？
上下文。濒临灭绝的临时草药单曲霉（Euphorbiaceae）在澳大利亚东部已知的范围内有限（〜211）记录（〜211）。在新南威尔士州（新南威尔士州），这127起事件分布在该州的一半以上，出于监管目的，这导致262种植物社区类型（PCT）被预测为Bionet威胁性生物多样性数据收集（TBDC）中该物种的合适栖息地。在新南威尔士州目前正在使用的生物多样性评估方法下，对于发生262个PCT中一个或多个的任何开发地点，都应针对单调大叶叶。目标。与TBDC相比，评估如何预测栖息地的单体大叶藻。方法。进行了所有可用的凭证收集，观察记录和澳大利亚东部文献的检查，并对新南威尔士州PCT分类进行了审查。关键结果。单调大叶状会在新南威尔士州只有15个PCT填充，但目前仅包含10个PCT列表，该物种的预测PCT列表中。现有存在数据的证据的重量清楚地表明，新南威尔士州的单调大型叶子鉴定出的10次Heath和Rocky Scrub pcts构成了所有新南威尔士州记录中的121（95％）。对昆士兰州对区域生态系统的记录的分析并未确定额外的PCT提出的植被，这些植被也可能支持新南威尔士州其他地方的物种。结论。含义。已知或预期支持单调的15个PCT的修订套件仅占该州的14,660 km 2或1.8％（如果删除低置信性PCT，则可能少于27,000 km 2或3.4％，而预测的262 pcts的27,000 km 2或3.4％。目前，如果在土地内提出了任何发展，该开发支持与单调大叶鼠有关的262个PCT中的一个或多个，则需要适当定时的目标调查以折现其存在，否则必须假定它存在。本综述强调，预测的栖息地应通过使用已知存在数据，而不是使用对可能栖息地的广泛理解，并建议对所有受威胁物种进行监管框架内预测的栖息地进行定期修订。
AI使用和观点：业务，经济学和财务研究人员与受访者的总体相比如何？
商业，经济学和金融领域的研究人员最希望出版商提供明确的指导，帮助避免潜在的陷阱，并分享使用AI的最佳实践和技巧。虽然这些是研究人员总体上想要的最重要的东西，但业务，经济学和金融领域的研究人员对它们的需求与平均水平更加强大。
VCP24事实说明书 - 维多利亚时代的气候预测2024与维多利亚州先前的气候预测相比如何？
以及来自广泛的GCM的报告，VCP19包括6个GCM的区域缩减结果。csiro将这些GCMS缩小为VCP19的维多利亚州约5公里。vcp24结合了来自更广泛的全球和区域模型的更多GCM的区域缩小，每种排放场景总共有32个区域缩小的模拟。这包括〜4公里的决议，从新南威尔士州政府的Narclim2.0项目6上进行了澳大利亚东南部的区域缩减。它还包括来自昆士兰州政府和澳大利亚气候服务局的国家规模〜10-20公里，这是气象局，CSIRO局之间的合作伙伴关系，澳大利亚统计局和地球科学局澳大利亚澳大利亚7。这种多模型方法与澳大利亚政府出版的澳大利亚气候预测路线图的目标保持一致。8，它允许与新兴的国家和州预测更大的可比性，这些预测利用了一些相同的建模。
人工智能系统声明的准确性以及解释准确性的类比如何影响人类对该系统的依赖
人工智能系统越来越多地被用于支持人类决策。适当地遵循人工智能建议非常重要。然而，根据现有文献，用户通常对人工智能系统的依赖程度过低或过高，这导致团队绩效不佳。在这种情况下，我们通过对比贷款预测任务中系统信息的缺乏与系统准确性的存在来研究所述系统准确性的作用。我们通过调查数字能力水平并借助类比来解释系统准确性，探索人类理解系统准确性的程度如何影响他们对人工智能系统的依赖，这是一项首创的受试者间研究 (𝑁 = 281)。我们发现，用类比来解释系统的所述准确性并不能帮助用户适当地依赖人工智能系统（即，用户倾向于在系统正确时依赖系统，否则依赖自己）。为了消除对类比领域的主观态度的影响，我们进行了一项受试者内研究（𝑁 = 248），其中每个参与者都从事来自不同领域的基于类比的解释的任务。第二项研究的结果证实，用类比来解释系统的准确性不足以促进在贷款预测任务中对人工智能系统的适当依赖，无论个人用户有何差异。根据我们从这两项研究中得出的结论，我们推断，对人工智能系统的依赖不足可能是由于用户高估了自己解决给定任务的能力。因此，尽管熟悉的类比可以有效地提高系统所述准确性的可理解性，但对系统准确性的更好理解并不一定会导致系统依赖性和团队绩效的提高。