兰德欧洲公司受诺和诺德基金会委托，对病原体监测和当前举措进行研究。该研究旨在概述国际病原体监测领域和相关利益攸关方，并了解不同举措的优势和劣势、病原体监测的挑战以及如何应对这些挑战，以及如何使用数据为公共卫生决策提供信息。为此，对病原体监测举措进行了范围界定审查，并在诺和诺德基金会和兰德欧洲研究团队参加的研讨会后，制定并选择了10项案例研究进行进一步审查。对参与病原体监测举措的个人进行了访谈，以收集更多信息来制定案例研究，专家访谈解决了病原体监测空间和模型中的差距，这将有助于填补这些差距
我们研究了大型语言模型（LLM）通过确定关键领域、方向和含义来增强实验中的科学实践的潜力。首先，我们讨论了这些模型如何改进实验设计，包括改进启发措辞、编码实验和生成文档。其次，我们讨论了使用LLM的实验实施，重点是通过创造一致的体验、提高对指令的理解以及实时监控参与者的参与度来增强因果推理。第三，我们强调LLM如何帮助分析实验数据，包括预处理、数据清理和其他分析任务，同时帮助审查者和复制者调查研究。这些任务中的每一项都提高了报告准确发现的概率。
人口普查树是美国历史人口普查中有史以来最大的记录链接数据库，1850年至1940年间居住在美国的人口有超过7亿个链接。这些高质量的链接使社会科学和其他学科的研究人员能够构建一个具有高度代表性的纵向数据集。在本文中，我们描述了我们创建人口普查树的过程，从一个免费在线家谱平台的用户提供的3.17亿个链接开始。然后，我们使用这些链接作为机器学习算法的训练数据来进行新的匹配，并结合最近的其他努力来链接美国历史人口普查。最后，我们介绍了一个过滤链接和判断分歧的程序。我们完整的人口普查树实现了相邻人口普查之间的匹配率，男性在69%至86%之间，女性在58%至79%之间。人口普查树以前所未有的速度包括女性和美国黑人，前者包含3.14亿个链接，后者包含4100多万个链接。
实现钢铁行业净零排放的实施阶段将需要强有力的方法来测量现场和产品层面的排放量，以及促进比较和跟踪进展的数据收集框架。钢铁行业现有的一系列方法和框架为努力实现这些成果提供了一个良好的起点，但要实现互操作性、透明度和适用于净零排放目标，还有很多工作要做。在对这些现有方法和框架进行评估后，本报告提供了“净零原则”，以指导其制定和实施的潜在下一步行动，并为七国集团成员国提出了具体建议。在日本担任七国集团主席期间，经济、贸易和工业部请国际能源署审查净零钢铁行业的排放测量和数据收集专题。这项工作补充了德国在2022年担任七国集团主席期间开展的工作——在七国集团成员国中实现重工业部门净零排放——为七国集团工业脱碳议程解决工业排放问题提供了见解和方向。
实现钢铁行业净零排放的实施阶段将需要强有力的方法来测量现场和产品层面的排放量，以及促进比较和跟踪进展的数据收集框架。钢铁行业现有的一系列方法和框架为努力实现这些成果提供了一个良好的起点，但要实现互操作性、透明度和适用于净零排放目标，还有很多工作要做。在对这些现有方法和框架进行评估后，本报告提供了“净零原则”，以指导其制定和实施的潜在下一步行动，并为七国集团成员国提出了具体的政策建议。在日本担任七国集团主席期间，经济、贸易和工业部请国际能源署审查净零钢铁行业的排放测量和数据收集专题。这项工作补充了德国在2022年担任七国集团主席期间开展的工作——在七国集团成员国中实现重工业部门净零排放——为七国集团工业脱碳议程解决工业排放问题提供了见解和方向。
It’s become a popular talking point to list all the risks of data collection, whether it be privacy and surveillance or the lack of transparency that can come with data ownership. But rather than stay bogged down in the potential risks, Gillian Diebold argues in InsideSources that it’s time to consider how a lack of data collection about some individuals and communities can negatively affect their quality of life. In today’s digital economy, one significant barrier to opportunity is the data divide, the gaps between the data haves and the data have-nots, and the social and economic inequalities resulting from this lack of data collection and use. Closing the data divide needs to be a policy priority in the United States to drive robust and equitable growth in the digital economy. Read the op-ed.
It’s become a popular talking point to list all the risks of data collection, whether it be privacy and surveillance or the lack of transparency that can come with data ownership. But rather than stay bogged down in the potential risks, Gillian Diebold argues in InsideSources that it’s time to consider how a lack of data collection about some individuals and communities can negatively affect their quality of life. In today’s digital economy, one significant barrier to opportunity is the data divide, the gaps between the data haves and the data have-nots, and the social and economic inequalities resulting from this lack of data collection and use. Closing the data divide needs to be a policy priority in the United States to drive robust and equitable growth in the digital economy. Read the op-ed.
