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政策简介24-7：关于美国贸易赤字的误解泥泞的经济政策辩论
本政策摘要对宏观经济叙事提出了问题，即1998 - 2008年美国的外部赤字是从世界其他地区进口的。有两种主导理论。一个人认为，美国通过追求自由贸易，使自己受到贸易伙伴不公平的竞争。美国进出口时，出口下降了。另一种理论，即“全球储蓄过多”理论及其变体，认为国外储蓄较高的储蓄创造了全球宏观经济状况，需要对美元欣赏并平衡美国的贸易赤字。实际上，当然，将赤字的驱动因素分离为国内和外国组件都是有争议的，因为国内经济传播机制介绍了外国冲击在赤字方面的运作方式。此外，家庭和外国冲击总是在起作用。本政策摘要列出了这两种主导理论虽然非常简单，但不足。一个完全是错误的；另一个不完整。3
关于抵押贷款行业人工智能的误解和事实
关于抵押贷款行业 AI 的误解和事实 误解：AI 是抵押贷款行业最近采用的一项新技术。 事实：几十年来，抵押贷款行业一直在安全有效地使用 AI。 人工智能 (AI) 有很多种，但对于如何定义 AI 尚无共识。然而，一些州已经开始努力规范 AI，并将 AI 广泛定义为“任何基于机器的系统，为了任何明确或隐含的目标，从系统收到的输入中推断如何生成输出……可以影响物理或虚拟环境。” 1 此定义涵盖了最新形式的 AI，例如机器学习、大型语言模型和其他“生成性”AI（例如聊天 GPT），但它也涵盖了较旧的技术，例如基于计算机算法的工具。这个广义的定义包括许多已使用数十年的广为接受的技术。贷方依靠联邦政府和政府支持的企业 (GSE) 开发的 AI 来做出贷款决策或确定贷款是否有资格获得担保。这些自动承保系统 (AUS) 由联邦住房管理局、房利美和房地美开发和维护。例如，桌面承保人 (DU) 和贷款勘探顾问 (LPA) 由政府支持企业开发和控制，而退伍军人管理局 (VA) 和联邦住房管理局 (FHA) 的住房和城市发展部 (HUD) 有自己的要求和认证来批准供应商 AUS。此外，贷方依靠 FICO 制作的信用评分模型来为这些贷款决策和定价提供信息。误区：使用人工智能指导贷款决策将加剧住房不平等。事实：有法律保障措施可以防止算法歧视。与任何工具一样，人工智能的效果取决于用户如何开发和部署它。然而，在许多情况下，人工智能通过中立地评估借款人而不考虑受保护的特征来帮助减少住房系统中的偏见。消费者金融部颁布的《平等信贷机会法》(ECOA) 及其实施条例减轻了人工智能或算法歧视在消费者金融中的风险
7E学习周期的影响丰富了计算机动画对学生的概念理解和克服误解的影响
虽然计算机动画有可能协助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一主张的研究很少。本研究调查了如何与计算机动画集成的7E教学模型如何影响学生对食物生长和植物生长的概念理解和误解。实验组被教授7E学习周期模型[7E LCM]，而7E LCM则使用计算机动画[CA]教授对照组传统的指导方法。使用了两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。ANOVA分析表明，群体或性别在植物概念理解中没有显着差异[FMGPCU]和Misconceptions测试评分[PRE-MC]。但是，FMGPCU后和MC后平均得分存在显着差异，而7E LCM的CA在改善概念理解和最小化误解方面显示出更好的结果。Manova显示，男女学生的FMGPCU和MC后结果之间没有统计学上的显着差异。结论是，具有CA的7E LCM比其他教学方法更有效地增强了学生的概念理解并更有效地最大程度地减少了误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。
vaping事实误解信息图
FDA致力于保护青年免受电子烟的危险，包括防止向21岁以下的人提供非法销售，并让零售商和制造商负责营销实践。此外，除了我们的国家点对点公共教育运动“真正的成本”之外，FDA还向教师和学校管理人员提供了他们为学生提供有关电子烟的教育所需的资源。
对当前社会生物技术的误解
摘要生物技术的进步是不可阻挡的，并且对社会的影响是无疑的。因此，必须不仅在学生中而且在更大的社会框架中掌握普遍的意识。这项研究使用访谈作为主要研究方法，采用半结构化格式以超出预定义问题的灵活性。共有40位受访者参与了研究，收集的数据均经过了定性和定量分析。进行定性分析，应用了扎根的理论[1]，将转录访谈的编码段分为四个关键概念：生物技术，基因工程，基因修饰的生物（GMO）和克隆。在这些概念中，许多受访者表达了负面的含义。误解是多种多样的，普遍的想法是生物技术和基因工程产生或类似于机器人或机器，与生物无关。此外，受访者将生物技术，基因工程和转基因生物与繁殖相关联。定量分析揭示了意识上的显着差距。几乎30％的受访者对生物技术的认识有限，而将近33％的受访者缺乏有关基因工程的信息。关于转基因生物和克隆，受访者没有意识到自己的性质。从研究中产生的误解可能有助于确定在提高社会生物技术认识时需要解决的关键领域。这对于学术环境和终身教育至关重要。关键词：生物学教学，教育，生物技术意识，终身学习
人工智能：神话与误解
这往往会导致人们的期望过高，并可能误导与研究资金和监管相关的政策决策。人们通常认为，如果机器能够以与人类难以区分的方式交谈，那么它就已达到人类水平的智能。然而，仅仅因为机器可以模仿对话并不意味着它理解或拥有意识。同样，人们经常提出这样的想法：机器最终将变得如此先进，以至于它们将在没有人类干预的情况下成倍地自我改进。虽然这是一个备受争议的话题，但对于其可能性或立即发生的可能性并没有达成共识。该领域的顶尖专家对实现如此先进的机器智能状态的时间表有各种看法，这仍然是一个悬而未决的问题。
误解＃1 - 私营部门正在驱动快速可再生能源过渡
私营部门将全球南部的地区落后，而全球可再生能源投资在某些地方可能正在上升，南部国家的清洁能源投资有很大的赤字。根据国际能源机构的说法，尽管发展和新兴经济体是世界人口三分之二的家园，但只有全球清洁能源投资的五分之一是针对这些情况的。不幸的是，这种情况只会变得更糟：自2016年以来，在发展和新兴经济体方面各个方面的年度投资下降了20％。⁴⁷到2035年，这些国家需要在这些国家/地区进行七倍的清洁能源投资，以达到巴黎的同意和可持续发展目标。⁴⁹撒哈拉以南非洲的局势尤为严重。与亚洲的195 GW风能相比，到2019年底，到2019年底仅安装了7.4 GW的太阳能和5.7 GW的风。的确，撒哈拉以南非洲的所有48个国家的安装风能和太阳能比西班牙少。
U 39旧金山，加利福尼亚州原始CAL。 P.U.C.表...RFI电力结构（PDF）电动时间表电子误解可再生市场调整关税（REMAT）
The Electric - Renewable Market Adjusting Tariff schedule (E-ReMAT or this Schedule) implements the renewable resource Feed-In Tariff Program pursuant to California Public Utilities Code (PUC) Section 399.20 and California Public Utilities Commission (CPUC) Decision (D.) 12-05-035, D.13-01-041, and D.13-05-034 (ReMAT Program).根据联邦地方法院命令，CPUC于2017年12月暂停了REMAT计划。根据CPUC D恢复了修订的REMAT计划。20-10-005进行了（t）修改，以使其符合1978年的《公共公用事业监管政策法》（PERPA）和PUC第399.20条。此时间表可在拥有或控制设施（或项目），符合下面的资格标准并提交完整的计划参与请求（PPR）的申请人（PPR）。
“他们已经开始在我的脑海中”：信任，翻译误解和术中脑研究
摘要背景：接受侵入性神经外科手术的患者为研究人员提供了研究大脑的独特机会。深脑刺激患者可能会在刺激器装置的手术植入期间参与研究。尽管这项研究引起了许多道德问题，但对基础研究的关注很少，这些研究没有提供治疗益处，以及患者参与者的观点的价值。方法：在两项研究中，对14名个人进行了半结构化访谈，他们在深度脑刺激器手术期间参加了基本的术中研究。访谈探讨了对风险和收益，入学动机以及参与清醒脑研究的经验的解释。进行了反思性主题分析。结果：从参与者的叙述中确定了七个主题，包括信任的强烈态度，基础科学研究的高估，手术背景的影响以及参与的混合经验。结论：我们认为这些叙述提高了转化误解的潜力，并激发了术中的重新传感程序。
Walker和Hoyles突出显示了人类微生物群3文献中的神话和误解。 4
在过去的二十年中，人类微生物组研究经历了快速增长，目前每年都会发表成千上万的有关该主题的研究论文。已经花费了巨额资金54，研究了人类微生物组，这是55种疾病的原因或潜在的治疗解决方案，包括炎症性肠病和心脏代谢状况。确实令人兴奋，但对微生物组研究的越来越多的关注也带来了炒作，57并根深蒂固地误解了某些误解。结果，由于不断重复，许多不受支持或支持的陈述已成为“事实”。有些比其他59个更为普遍，有些则相对琐碎，但是累积地，他们强调说，在人类微生物组文献中，错误信息普遍存在。鉴于人类61微生物对健康的潜在重要性，至关重要的是，主张是基于证据的。从这个角度来看，我们对持久或新兴的微生物组神话和误解的灯光发光，概述了事实63的不准确性。我们从相对较小但说明性地开始，要点朝着64个潜在影响的问题开始。本着合作的精神，我们故意避免了65个错误的信息来源。我们希望我们的批评和见解有助于66领域。67