พรรคเดโมแครตสนับสนุนการใช้จ่ายของรัฐบาลกลางเพื่อการวิจัยทางวิทยาศาสตร์มากกว่าพรรครีพับลิกัน

พรรคเดโมแครตสนับสนุนการใช้จ่ายของรัฐบาลกลางเพื่อการวิจัยทางวิทยาศาสตร์มากกว่าพรรครีพับลิกัน

มีช่องว่างพรรคพวกในสหรัฐอเมริกาเกี่ยวกับจำนวนเงินที่รัฐบาลควรใช้จ่ายสำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ประมาณครึ่งหนึ่งของชาวอเมริกันสนับสนุนเงินทุนของรัฐบาลกลางมากขึ้นสำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์โดยรวมแล้ว ประมาณครึ่งหนึ่งของผู้ใหญ่ในสหรัฐฯ (52%) กล่าวว่าพวกเขาจะเพิ่มการใช้จ่ายของรัฐบาลกลางสำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ จากการสำรวจของ Pew Research Centerที่จัดทำขึ้นในเดือนมีนาคม ซึ่งเพิ่มขึ้น 15 เปอร์เซ็นต์นับตั้งแต่ปี 2013 มีเพียง 14% เท่านั้นที่กล่าวว่าควรลดเงินทุนวิจัยทางวิทยาศาสตร์ลง ในขณะที่ประมาณสามในสิบ (31%) คิดว่าควรคงเดิม

แต่พรรคเดโมแครตมีแนวโน้มมากกว่าพรรครีพับลิกัน

ที่จะสนับสนุนการใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นสำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ พรรคเดโมแครตประมาณหกในสิบคนและผู้ที่ไม่ฝักใฝ่ฝ่ายประชาธิปไตย (62%) ชอบสิ่งนี้ในขณะนี้ เพิ่มขึ้นจาก 46% ในปี 2556 พรรครีพับลิกันและพรรครีพับลิกันสี่ในสิบสนับสนุนการใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นสำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ในวันนี้ เพิ่มขึ้นจาก 25% เมื่อหกปี ที่ผ่านมา.

ความแตกแยกทางการเมืองเกี่ยวกับการสนับสนุนทุนวิจัยทางวิทยาศาสตร์เพิ่มมากขึ้นช่องว่างของพรรคพวกในมุมมองของการใช้จ่ายเพื่อการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ได้เติบโตขึ้นในระยะยาว ในปี 2544 ไม่มีความแตกแยกระหว่างฝ่ายต่างๆ ในปีต่อๆ มา การสนับสนุนของพรรครีพับลิกันมีแนวโน้มลดลงอย่างต่อเนื่องก่อนที่จะเพิ่มขึ้นในเร็วๆ นี้ การสนับสนุนประชาธิปไตยยังคงค่อนข้างคงที่มากว่าทศวรรษก่อนที่จะเพิ่มขึ้นอย่างมากในการสำรวจในปี 2560 ช่องว่างพรรคพวกในการสนับสนุนการใช้จ่ายด้านการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ของรัฐบาลกลางมากขึ้นคือ 16 เปอร์เซ็นต์ในปี 2554; มันเพิ่มขึ้นเป็น 27 คะแนนในปี 2560 และตอนนี้อยู่ที่ 22 คะแนน

ผู้สังเกตการณ์มองว่าการใช้จ่ายของรัฐบาลกลางในการวิจัยและพัฒนาเป็นหน้าต่างสู่โครงสร้างพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ของประเทศ การใช้จ่ายด้าน R&D ของรัฐบาลกลางและภาคอุตสาหกรรมเป็นส่วนแบ่งของผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ ซึ่งเรียกว่า “ความเข้มข้นของ R&D” ช่วยวัดความสามารถของประเทศในด้านนวัตกรรม การใช้จ่ายดังกล่าวมีแนวโน้มลดลงในสหรัฐอเมริกา จากการวิเคราะห์ของ American Association for the Advancement of Science ในทางตรงกันข้าม ความเข้มข้นในการวิจัยและพัฒนาเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในประเทศอื่นๆ ในปี 2559 สหรัฐฯ อยู่ในอันดับที่ 10 ในความเข้มข้นด้านการวิจัยและพัฒนาระดับชาติตามหลังเกาหลีใต้ อิสราเอล ญี่ปุ่น ไต้หวัน ออสเตรีย เยอรมนี และประเทศอื่นๆ

การวิจัยทางวิทยาศาสตร์เป็นหนึ่งในหลายๆ ด้าน 

ซึ่งรวมถึงผลประโยชน์ของทหารผ่านศึก โครงสร้างพื้นฐาน การคุ้มครองสิ่งแวดล้อม และความช่วยเหลือด้านความยากจน ซึ่งขณะนี้ประชาชนมีส่วนแบ่งมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญสนับสนุนการใช้จ่ายของรัฐบาลที่เพิ่มขึ้นมากกว่าในปี 2556

การแบ่งแยกพรรคพวกในเรื่องงบประมาณไม่ได้จำกัดเฉพาะการวิจัยทางวิทยาศาสตร์เท่านั้น พรรครีพับลิกันมีโอกาสน้อยกว่าพรรคเดโมแครตที่จะสนับสนุนการใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นใน 10 จาก 13 โครงการในการสำรวจล่าสุดของศูนย์ มีเพียงสองด้านที่พรรครีพับลิกันมีแนวโน้มมากกว่าพรรคเดโมแครตในการสนับสนุนการเพิ่มการใช้จ่ายของรัฐบาลกลาง: การป้องกันทางทหารและการต่อต้านการก่อการร้าย

ประการสุดท้าย สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าโมเดลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาสำหรับงานเฉพาะเจาะจง นั่นคือ เพื่อจัดประเภทภาพของผู้คนว่าเป็นผู้หญิงหรือผู้ชายโดยพิจารณาจากลักษณะทางกายภาพภายนอกเท่านั้น ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น เครื่องมือของเราสามารถกำหนดบุคคลให้อยู่ในหมวดหมู่ไบนารีหนึ่งในสองหมวดหมู่นี้เท่านั้น และไม่สามารถระบุผู้คนที่มีเพศอื่น รวมถึงบุคคลที่ไม่ใช่ไบนารีด้วย นอกจากนี้ยังไม่มีความเข้าใจพื้นฐานของเพศหรืออัตลักษณ์ทางเพศเป็นแนวคิด และไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างลักษณะทางกายภาพของใครบางคนกับอัตลักษณ์ทางเพศส่วนบุคคลของพวกเขาได้ และแม้ว่าภาพรวมของการวิเคราะห์นี้จะใช้ได้กับระบบแมชชีนเลิร์นนิงทุกประเภท แต่ผลลัพธ์เฉพาะที่รายงานในที่นี้อาจไม่ครอบคลุมถึงระบบประเภทอื่นๆ ที่ออกแบบมาเพื่อจำแนกเพศ หรือระบบที่ออกแบบมาเพื่อทำงานที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง

อย่างไรก็ตาม แม้จะมีคำเตือนเหล่านี้ การวิเคราะห์นี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับธรรมชาติและข้อจำกัดของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงประเภทนี้ได้ คาดว่าโมเดลเหล่านี้จะไม่สมบูรณ์ สิ่งที่อาจไม่ค่อยชัดเจนคือบางกลุ่มมีความน่าเชื่อถือน้อยกว่ากลุ่มอื่นๆ อย่างเห็นได้ชัด และความแตกต่างเหล่านี้อาจไม่จำเป็นต้องเกิดจากปัจจัยที่หยั่งรู้หรือชัดเจนเสมอไป โดยทั่วไปแล้ว สิ่งสำคัญคือโมเดลเหล่านี้ต้องได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลที่รวบรวมความหลากหลายของสถานการณ์ที่พวกเขาจะเผชิญในบริบทโลกแห่งความเป็นจริง มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น หากนางแบบถูกเรียกร้องให้ดำเนินการในหลายช่วงอายุ เชื้อชาติ และคุณสมบัติอื่นๆ จำเป็นอย่างยิ่งที่นางแบบจะต้องได้รับการฝึกฝนในชุดการฝึกที่หลากหลายในทำนองเดียวกัน ในที่สุด

เมื่อถามถึงความมั่นใจว่าหน่วยงานต่างๆ จะใช้เครื่องมือจดจำใบหน้าอย่างมีความรับผิดชอบ ประชาชนแสดงความเชื่อถือต่อหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายมากกว่าผู้โฆษณาหรือบริษัทเทคโนโลยี ผู้ใหญ่ในสหรัฐอเมริกาส่วนใหญ่ 56% ไว้วางใจหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายอย่างน้อยในระดับหนึ่งในการใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าอย่างมีความรับผิดชอบ โดย 17% ระบุว่าพวกเขาไว้วางใจหน่วยงานเหล่านี้อย่างมากในการใช้การจดจำใบหน้า

ในทางตรงกันข้าม ประมาณ 1 ใน 3 ของผู้ใหญ่ในสหรัฐฯ ไว้วางใจให้บริษัทเทคโนโลยีใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าอย่างมีความรับผิดชอบ และมีเพียง 18% เท่านั้นที่ไว้วางใจผู้ลงโฆษณาด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ แท้จริงแล้ว มีชาวอเมริกันเพียง 5% เท่านั้นที่มีความไว้วางใจอย่างมากว่าบริษัทเทคโนโลยีจะใช้การจดจำใบหน้าอย่างมีความรับผิดชอบ และมีเพียง 2% เท่านั้นที่มีความไว้วางใจสูงในการใช้งานโดยผู้ลงโฆษณา

หลายกลุ่มแสดงความไว้วางใจในระดับค่อนข้างต่ำต่อหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายในการใช้การจดจำใบหน้าอย่างมีความรับผิดชอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ใหญ่ผิวดำ คนหนุ่มสาว และผู้ที่ระบุว่าเป็นพรรคเดโมแครต คนผิวขาวราว 6 ใน 10 คนไว้วางใจให้หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายใช้เครื่องมือจดจำใบหน้า แต่ส่วนแบ่งดังกล่าวกลับลดลงเหลือ 43% ในหมู่คนผิวดำ (ต่างกัน 18 เปอร์เซ็นต์) ช่องว่างในความไว้วางใจที่เปรียบเทียบกันได้มีอยู่ระหว่างผู้ที่มีอายุ 18 ถึง 29 ปีและผู้ที่มีอายุ 65 ปีขึ้นไป รวมถึงระหว่างพรรคเดโมแครต การสำรวจก่อนหน้านี้โดยศูนย์ทัศนคติของประชาชนในวงกว้างต่อการบังคับใช้กฎหมายพบว่าชาวอเมริกันประมาณ 8 ใน 10 มีความเชื่อมั่นว่าเจ้าหน้าที่ตำรวจจะทำหน้าที่เพื่อประโยชน์สูงสุดของสาธารณชน และว่ามุมมองอันอบอุ่นต่อตำรวจมีแพร่หลายโดยเฉพาะในหมู่คนผิวขาว ผู้ใหญ่ และพรรครีพับลิกัน

ดัมมี่ / น้ำเต้าปูลาออนไลน์ / ไฮโล / ฝากถอนไม่มีขั้นต่ำ