社会

一项新研究表明，日本人对机器人和人工智能代理的待遇比西方社会的人更尊重。 一项新的LMU研究表明，日本人对机器人和人工智能代理的待遇比西方社会的人更尊重。 想象一下，一辆自动送货车在你匆忙赶去与朋友共进期待已久的晚餐时，急着完成杂货的投递。在一个繁忙的交叉口，你们同时到达。你是减速让它有空间绕过一个拐角，还是期待它停下来让你通过，即使正常交通礼仪表明它应当先行？ “随着自动驾驶技术成为现实，这些日常的遭遇将定义我们如何与智能机器共享道路，”LMU哲学与心智学教授尤尔吉斯·卡尔普斯博士说。他解释道，全自动驾驶汽车的到来标志着我们从仅仅使用智能机器——比如谷歌翻译或ChatGPT——转向主动与它们互动。关键区别在于？在繁忙的交通中，我们的利益不总是与我们遭遇的自动驾驶汽车相符。即使我们自己并没有使用它们，我们也必须与它们互动。 在最近发表在《科学报告》期刊上的一项研究中，慕尼黑大学和东京早稻田大学的研究人员发现，人们更有可能利用合作的人工智能代理，而不是同样合作的同伴人类。“毕竟，在交通中切断一辆机器人的路并不会伤害它的感情，”研究的主要作者卡尔普斯观察到。运用行为经济学的经典方法，研究小组设计了各种博弈论实验，让日本和美国的参与者选择：是要在同伴的游戏中占便宜，还是采取合作行动。结果揭示，如果他们的对手不是人类，而是机器，参与者更有可能表现出自私行为。…

根据萨里大学的一项新研究，患有长期新冠的人常常感到被医疗服务提供者忽视、不被相信和缺乏支持。 该研究发表在《健康心理学杂志》上，研究了长期新冠患者如何体验他们的疾病。研究发现，许多患者感到必须证明自己的疾病是身体上的，才能被认真对待，因此常常拒绝心理支持，担心这暗示他们的症状“全在脑海中”。 萨里大学的联合作者，教授简·奥格登说：“我们发现问题不在于长期新冠患者拒绝帮助，而是人们有一种深切的被相信的需求。当患者感到被忽视时，提供心理支持而不是医疗护理可能会被误解为侮辱。” 根据国家统计局的数据，英国有190万人生活在长期新冠中。长期新冠的症状包括疲劳、注意力困难、肌肉疼痛和呼吸急促，这些症状在最初的新冠病毒感染后坚持许多周，有时甚至几个月。 萨里的研究对14名生活在英国、年龄在27至63岁之间、经历了超过四周长期新冠症状的人进行了深入访谈。这个小组包括12名女性和2名男性。…

科学家们调查了基于行为科学的信息介入是否能够帮助教师帮助学生学习数学。 美国学生在数学方面已经落后了几十年——测试分数在全球其他发达国家的学生中始终位于25%底部——而COVID-19大流行使情况变得更糟。 之前的研究表明，以行为科学为基础的针对学生动机的介入在提高数学分数方面是有效的，这表明对教师采取类似的“基于行为的信息”方法可能会产生相似的效果。 现在，宾夕法尼亚大学行为改变研究中心（BCFG）研究人员领导的一项合作研究，发表在《美国国家科学院院刊》中，发现与对照信息相比，基于行为的信息邮件消息略微改善了学生的数学进步。 “我们的结果表明，简单、低成本的推动可以帮助教师支持学生在数学方面的进展，”该研究的领导者、宾大艺术与科学学院及沃顿商学院的罗莎·李和埃格伯特·张教授安吉拉·达克沃斯说，她还共同领导BCFG。“这些推动在不同的学校环境中有效，效果在教师停止接收推动后持续了八周。”…

根据一项新的研究，针对性的保护行动对于防止野生动物灭绝至关重要，但需要更多努力才能完全恢复生物多样性。根据剑桥大学的阿什莉·辛金斯及其同事在3月18日发表在开放获取期刊《PLOS生物学》上的一项研究，针对性的保护行动对于防止野生动物灭绝至关重要，但需要更多努力才能完全恢复生物多样性。 在国际自然保护联盟评估的超过166,000种物种中，约有28%面临灭绝威胁。全球防止灭绝和恢复生物多样性的努力取得了一些成功，但关于哪些保护行动最有效的数据有限。在这项研究中，辛金斯和同事汇总了物种保护状态和保护行动的信息，以评估后者对物种的影响。 研究人员审查了IUCN红色名录中超过67,000种物种的数据，包括采取了哪些保护行动以及每种物种的保护状态随时间的变化。他们发现，几乎每一个状态改善的物种都有某种形式的保护行动在实施，改善最常见于有重新引入计划或针对物种管理计划的物种。被评估的物种中，只有大约一半有保护行动正在进行，且在最近几十年中，退化的物种数量大约是改善物种的六倍。在那些状态有所改善的物种中，极少数经历了从濒临灭绝到“最不关心”状态的完全恢复。 这些结果提供了一个关于哪些保护行动特别有效以及哪些物种仍需保护行动的总体情况。分析确认，针对最有风险物种的灭绝预防努力通常导致了改善，但这些行动很少导致物种的完全恢复。作者指出，由于物种的评估和文件记录策略不一致，IUCN红色名录数据仍然存在缺口和不确定性。改善正在进行的保护行动的文档记录并扩大保护努力将对助力生物多样性的恢复至关重要。 作者补充道：“尽管物种损失和衰退巨大，我们发现保护行动已推动超过一百种物种的改善，而几乎所有状态改善的物种都有保护行动在实施。这表明，随着资源的更大分配，保护可以停止并逆转生物多样性丧失。”

根据一项新的研究，欧洲的狼群数量在十年内增加了近60%。 根据瑞典农业科学大学的Cecilia Di Bernardi和Guillaume Chapron主导的研究，这份研究发表在开放获取期刊《PLOS可持续性与转型》上，欧洲的狼群数量在十年内增加了近60%。…

根据一项新的研究，正念、总体睡眠质量和酒精消费可能有助于解释为什么熬夜的人更容易患抑郁症。这项研究将于2025年3月19日在开放获取期刊《PLOS One》中发表，研究者为英国萨里的西蒙·埃文斯及其同事。 先前的研究表明，熬夜的人（称为“晚型生物钟”）的抑郁症状比早起的人（称为“早型生物钟”）更多。在这项新研究中，埃文斯及其同事通过在线问卷收集了546名大学生的数据。数据包括对学生睡眠模式、正念、反刍倾向、酒精使用以及抑郁和焦虑水平的自我报告信息。 研究证实，晚型生物钟的人患抑郁症的风险显著更高，并且这种关联可以通过正念、睡眠质量和酒精消费的差异来解释。平均而言，晚型生物钟的人睡眠质量较差，酒精消费较高，正念程度低于早型生物钟的人。 由于研究的横断面设计仅依赖于一个时间点的数据，因此其证明因果关系的能力受到限制。此外，研究结果可能不适用于不属于研究中的大学生的年龄组。…

美国人长期以来相信，体育是社会中一个为来自不同背景的孩子提供成功机会的领域。但新的研究表明，这一信念在很大程度上是一个神话，高中和大学体育的成功往往受种族、性别和社会经济地位的影响，包括家庭财富和教育水平。 美国人长期以来相信，体育是社会中一个为来自不同背景的孩子提供成功机会的领域。 但新的研究表明，这一信念在很大程度上是一个神话，高中和大学体育的成功往往受种族、性别和社会经济地位的影响，包括家庭财富和教育水平。 “我们常常将体育视为一个奖励那些获得成功的人们的公平舞台，但这并不是全部的故事，”俄亥俄州立大学社会学教授、研究的共同作者克里斯·克诺斯特说。 “成功在很大程度上取决于年轻人在成长过程中所拥有的优势。”…

研究人员利用社区的反馈设计了先进清洁卡车（ACT）空气质量模型实验。社区请求进行ACT政策模拟，以将48%的中重型车辆转变为零排放车型。研究人员模拟了该政策将如何改变伊利诺伊州的污染水平。他们发现，该政策每年可能会在大芝加哥地区防止500例过早死亡和600例新的儿科哮喘病例。 受社区合作伙伴的经验指导，西北大学的科学家们模拟了零排放汽车（ZEV）采用对大芝加哥地区未来空气质量的影响。 结果今天（3月18日）发表在《地球科学前沿》期刊上。 受到加利福尼亚州先进清洁卡车（ACT）政策的启发，伊利诺伊州的“推动零排放的公平过渡邻里”（NET-Z）成员与西北大学研究人员合作，探索类似策略在库克县及周边地区的可能影响。 为了开发一个更真实地模拟大芝加哥地区当前污染水平的模型，研究人员增强了环境保护法（EPA）空气质量模型，以更好地反映卫星观察数据和当地社区团体的实际经验。然后，研究人员将当前空气质量模型与在ACT政策下的未来模拟条件进行了比较。…

最近的一项研究将长寿与语言流利度联系在一起，语言流利度是衡量一个人词汇量和运用能力的指标。每个人都会衰老，但有时，人们的寿命超出所有预测。之前的研究发现了一个与长寿相关的不太可能的因素：智力（Bäckman 和 MacDonald，2006；Bosworth 和 Siegler，2002）。…

“假装直到成功”可能是攀登公司阶梯的常见建议，但新的研究表明，这种态度可能会对工作满意度和心理健康产生不利影响。 卡什·阿夫沙尔（Kash Afshar），密西西比大学市场营销助理教授，以及奥马尔·伊塔尼（Omar Itani），黎巴嫩美洲大学市场营销副教授，最近在《工业市场管理》（Industrial Marketing…

育儿技能在促进新生儿语言习得和认知能力方面可以产生重大影响，但是，培养这些技能的挑战对在高度不利背景出生的儿童来说，育儿的作用可能有其限度。 良好的育儿可以在新生儿学习沟通和处理信息时改变一切，越来越多的早期儿童发展研究表明，父母培训是一项值得投资的举措，可以改善儿童的成长结果。 然而，技术成熟的育儿可能在改善新生儿的语言和认知能力方面有其限度，特别是在家庭面临重大贫困的情况下。 圣路易斯华盛顿大学的研究人员希望了解“产前社会不利”如何影响新生儿的脑容量，以及育儿在认知和语言能力发展中的作用。产前社会不利是指缺乏满足家庭基本需求的资源。为此，他们从圣路易斯的产科诊所招募了不同背景的孕妇。 他们追踪了约200名新妈妈及其新生儿在1岁和2岁时的情况，进行育儿观察以及语言和认知评估。他们发现产前社会不利与较低的认知和语言得分相关，并且支持性的育儿行为可以改善这些指标——但仅限于一定程度。…

研究人员开发了一种基于人工智能的学习系统，通过使用网络摄像头跟踪眼动来识别数学中的强项和弱项，并生成问题解决提示。这使教师能够为更多的儿童提供个性化支持。 慕尼黑工业大学（TUM）和科隆大学的研究人员开发了一种基于人工智能的学习系统，通过使用网络摄像头跟踪眼动来识别数学中的强项和弱项，并生成问题解决提示。这使教师能够为更多的儿童提供个性化支持。 一台更新的电脑、一张好的显卡和一台标准的网络摄像头：根据阿希姆·利连塔尔教授的研究，这就是识别学生在数学上强项和弱项所需的一切。原理是：网络摄像头跟踪眼动。根据任务的不同，会出现特定的模式，这些模式可以在热图上以数字形式显示，其中红色表示儿童频繁注视的区域，绿色表示他们仅短暂瞥一眼的区域。这有助于研究人员分析数据。“该人工智能系统对模式进行分类，”TUM的机器人教授说。在此基础上，软件为学生选择学习视频和练习。 通过热图识别学习策略 “使用网络摄像头在同一系统中跟踪眼动、通过模式识别学习策略并提供个性化支持，以及最终为教师创建自动支持报告，这完全是新的，”迈克·申德勒说。科隆大学包容性和特殊教育背景下的数学教授，她与TUM的利连塔尔教授合作已达十年。她还负责最近完成的KI-ALF研究项目，该项目由德国联邦教育与研究部（BMBF）资助，开发了基于网络摄像头的眼动追踪系统。她的研究重点是“在学习数学方面有很大困难的学生。”利连塔尔教授认为，“未来也可以为高能力儿童提供个性化的课程。”…