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GDP per capita
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可解释机器学习准确预测呼吸系统疾病，凸显PM2.5影响
一项发表在arXiv上的新研究探讨了使用可解释机器学习模型来预测呼吸系统疾病发生率和空气质量。研究发现，PM2.5浓度是预测呼吸系统疾病的最重要因素，线性模型在回归任务中表现最佳。当排除PM2.5后，人均GDP等社会经济因素和气象变量在空气质量分类中变得更具影响力。分析还显示，尽管不同收入群体的总体预测误差相似，但PM2.5对中低收入国家预测的影响更大，这凸显了在气候健康预测中，除了准确性之外，还需要可解释模型。
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新的GAGI指数揭示福利与GDP增长的差异
研究人员开发了一个名为基尼调整人均GDP指数（GAGI）的新经济指数，以更好地监测宏观经济福利。GAGI考虑了收入分配和通货膨胀，比传统的人均GDP提供了更细致的视角。将其初步应用于2010-2026年的G7经济体，显示福利调整后的繁荣与名义GDP增长之间存在日益扩大的差异，尤其是在2022年之后。作者认为，即使在总体增长强劲的情况下，GAGI对于识别自动化等因素造成的分配损害至关重要。