コクランリスクオブ

本講演では、人工知能・機械学習における

環境評価手法の中で人々に選好を直接たずねる「表明選好法」が注目を集めているが，表明選好法はアンケートを用いることから

　気候変化の影響評価においては気候モデル出力値の

大規模コーパスで学習した言語モデルに社会的

地理学はインド世界の複雑性を理解するための適切な方法の一つで，こうした地理学の潜在的可能性は政策立案者らによって広く認識されている。インド地理学の歴史は約80年と浅く，草創期では農業と土地利用の研究，都市地理学，人口地理学，集落地理学が研究の中心であった。1970年代および1980年代には，政府系各機関の二次データを活用した計量的手法による研究が普及し，統計的手法の応用はインドの地理学における理論構築をめざした探求が着手される契機となった。そして，1990年代までには，コンピュータの応用とリモートセンシングが地理学者にとって一般的な手法となり，現在では農業，都市空間，人口，社会問題に関する研究やGIS，リモートセンシングが主要な研究分野となっている。また，1990年頃から研究テーマに対する社会的責任を主張する研究者もみられるようになり，今日では性差別の問題，社会葛藤，不平等と格差など，人間が抱える数多くの問題は優先度の高い課題となってきている。

現実の意思決定において人々がヒューリスティックスに従うことで，誤った結果が導かれることは珍しくない．しばしば生じる意思決定の誤りである