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World File Search System边缘化
气候变化，人类流动性和冲突：当地知识在政策制定中的作用
肯尼亚北部和埃塞俄比亚南部的干旱和半干旱土地（ASALS（ASALS）继续首当其冲地受到历史边缘化和政治状况的首当其冲。尽管权力下放是为了扭转不利的治理，不平等和冲突的根源，而不平等和冲突加强了肯尼亚北部边境的历史边缘化，但在十年的时间里，努力维护下放的努力仍然远低于牧民的期望。过于卑鄙的是，Moyale-Moyale Borderlands 1的特征是贫穷和基础设施不足或根本没有。它们包括但不限于许多地区，制造业，机场，铁路，体育场，高等教育机构，最先进的医疗保健设施和电信网络。该地区的居民是游牧社区，通常被归类为少数民族，其参与国家发展议程的参与是可以忽略的。遗憾的是，这些牧民社区深刻地意识到了为保护他们免受有罪不罚和滥用权力而制定的法律和制度。
2023-25 年痴呆症和脑健康交付计划
积极包容边缘化社区是我们交付计划的一个跨领域主题，因为支持来自所有多元化和少数民族社区的痴呆症患者是每个人的责任。这意味着我们要采取额外措施，确保我们支持或领导的所有项目都更加符合文化背景，更具包容性。
Stream 基金会 2024-2030 年全球战略
Strømme 基金会的起源和工作基于基督教价值观。我们将其理解为一种切实的承诺，即保护每个人的尊严，与受压迫、被边缘化和受歧视的人团结一致，并采取行动反对不公正。这些价值观激励着不同社会、文化和宗教背景的人们
有目的的人工智能
人工智能改善人们生活的潜力是无限的。然而，设计融合人工智能的系统以实现所有人的潜力是一项挑战，在服务不足的少数民族社区中尤其具有挑战性。重新审视算法和数据源以消除人工智能中的偏见是扩大其优势的重要一步。然而，这导致人们意识到，一些应用虽然没有偏见，但可能根本不是边缘化社区所需要的。边缘化社区生活在独特的社会经济和文化背景下，由于语言、数字素养或其他障碍，难以利用传统的人工智能系统。此外，现有的系统通常无法解决这些社区中的独特挑战。因此，人工智能设计师和研究人员必须明白，公平和道德的一个基本维度是通过有目的的人机交互研究赋予弱势群体权力并改善他们的生活。这项研究不仅认识到每个社区中存在的独特交叉性和需求，而且通过克服研究人员和服务不足社区之间的传统障碍，将它们视为主要受众。该 SIG 提案旨在围绕专门针对边缘化人群的人工智能系统的设计发起多学科讨论。在这次讨论中，我们的目标是更好地了解如何开展研究来支持和服务这些社区——特别是如果我们不是这些社区的成员；并在设计师不是用户社区成员的情况下，在人工智能注入系统的背景下挑战以用户为中心的设计等技术的有效性。此外，我们将深入研究将研究转化为实际应用的方法，以在这些社区中产生积极影响，并缩小在最佳利用人工智能以改善不同社区生活方面存在的差距。
11。气候适应和弹性
关键指标：这些变化可能取决于改变现有的权力关系（例如性别动态），并认识到破坏并限制弹性的社会和政治过程。他们还需要建立更大的透明度，并将边缘化群体纳入正式和非正式的治理系统，政策/法规和决策空间。
澳大利亚高等教育提供者的治理质量
简介国家高等教育联盟（NTEU）代表了28,000多名澳大利亚高等教育和研究的成员的工业和专业权利。我们欢迎有机会向参议院教育和工作场所关系委员会提交给大学治理。从不断增长的治理失败清单之后，包括范围内的工资盗窃，劳动力计划差，员工的边缘化，利益冲突和高管薪酬的边缘化，NTEU一直主张大学治理的议会审查。参议院对大学治理的调查提供了更广泛的大学社区以及公众（包括那些在高等教育方面的经验），有机会直接与政府分享他们的经验，关注和建议。良好的机构治理不仅是大学员工和学生的核心关注点，而且对于那些依靠大学提供了发展我们经济所需的关键技能，知识和专业知识的人，并支持我们的社会福祉到未来。大学具有充当公共利益的主要功能，这必须反映在其治理结构中。
在交叉路口进行映射：环境正义＆...
今天，大约一百万种在全球灭绝的风险，气候变化是广泛的，快速而加剧的，历史上边缘化的社区受到这些趋势结果的不成比例影响。地图有可能对我们采取行动的何处和如何采取重要意义，并提供一个机会，以确保有限的保护资源专门用于优化生物多样性保护，缓解气候变化/适应和先进的人类福祉的地方，尤其是对历史上边缘化的社区。一个在空间数据（生态和社会）方面具有广泛专业知识的工作组，我们开发了本指南，以帮助映射开发人员/用户在各个规模上工作，以选择和开发地图，以支持在生物多样性和公平交集的交叉点上支持更好的决策。我们提出1）一组共同的原则，这些原则是迄今为止许多映射工作的基础，这些映射工作重点是确定行动的优先领域，2）指导问题，以帮助用户通过保护计划项目团队和3）案例研究示例将原则付诸实践。
医疗保健
2024年8月3日，亲爱的朋友们，向参加纽约国家医学协会（NMA）第122届年度大会和科学大会的每个人致以问候。感谢Yolanda Lawson总统组织和主持此活动。我感谢国家医学协会（National Medical Association）等组织，该组织倡导非裔美国人社区的健康，也是代表我国非裔美国医师的最大，最古老的国家组织。NMA为赋予医疗专业人士和我们边缘化的社区所做的工作至关重要，来自我国边缘化社区的成千上万的非裔美国医疗保健专业人员和美国人受益于这项工作。我衷心的希望，这些坚定的努力将激发其他人参加为少数群体和处境不利社区服务的行动。请接受我对一场精彩活动的最良好的祝愿，以及更多的持续成功。真诚的，Kirsten Gillibrand美国参议员
使用结构因果模型对潜在选择进行建模
选择偏差在现实世界的数据中普遍存在，如果处理不当，可能会导致误导性的结果。我们在结构因果模型 (SCM) 上引入了一个条件操作，以从因果角度对潜在选择进行建模。我们表明，条件操作将具有显式潜在选择机制的 SCM 转换为没有这种选择机制的 SCM，它根据原始 SCM 对所选子群体的因果语义进行部分编码。此外，我们表明这种条件操作保留了 SCM 的简单性、非循环性和线性，并且与边缘化相通。由于这些特性，结合边缘化和干预，条件操作为在因果模型中进行因果推理任务提供了一个有价值的工具，其中潜在细节已被抽象出来。我们通过示例演示了如何将因果推理的经典结果推广到包括选择偏差，以及条件操作如何帮助对现实世界的问题进行建模。