Nature

機器學習和電話數據能提高人道主義援助的針對性

《自然》封面：肯尼亞馬塔西亞村農產品攤位上的手機使用者。Nature雜志第7903期封面文章報道了從手機網絡中獲得的大數據是如何提高人道主義援助的針對性的。在危機期間，快速識別最需要幫助的人是一項重大挑戰。研究團隊使用傳統的調查數據來訓練機器學習算法，以識別手機數據中的貧困模式。他們的方法隨后在多哥被用于分發數百萬美元的新冠肺炎救援資金。研究發現，與更傳統的定向方法相比，他們的機器學習方法將有需要的人錯過援助的比例降低了4%～21%，這表明電話等數據源可以在危機時期加強援助分配。

城市街道網絡的熵與未來空間導航能力有關

《自然》封面：芝加哥的網格狀街道規劃與布拉格較為無序的城市布局對比。Nature雜志第7904期封面文章報道了成長環境會如何影響我們的認知能力。研究者使用特別設計的電子游戲，測量了來自全球38個國家約39.7萬人的空間導航能力。他們發現，在城市之外長大的人導航表現最好。他們還指出，在芝加哥這樣擁有規律、網格化街道規劃的城市中長大的人，能夠在類似家鄉的環境里導航，但不太擅長在街道規劃較為無序的老城（如布拉格）環境中導航。研究者認為，這體現了城市設計對人類認知和大腦功能的重要性。

實現《巴黎協定》承諾或將升溫剛好控制在2℃以下

《自然》封面：氣候承諾。Nature雜志第7905期封面文章報道了自2015年以來各國提出的氣候目標和減排情況。在2015年12月通過的巴黎氣候協定中，世界各國承諾將全球變暖控制在比工業前水平高2℃，并設法將升溫限制在1.5℃以內的行動。但從當時有限的減排承諾來看，實現這個目標難度不小。研究團隊指出，為了將升溫限制在遠低于2℃或1.5℃的水平，就需要加強面向2030年的承諾，采取與這些承諾相符的行動，以及設立到21世紀中葉實現二氧化碳凈零排放的長期目標。

哺乳動物體細胞突變率與壽命成比例

《自然》封面：生命的速度。Nature雜志第7906期封面文章報道了人類以外物種細胞的突變積累速度，以及這一速度如何受到生物學特征（如壽命或體型）的影響。通過對比研究16個哺乳動物物種一生中的突變積累速度，發現突變每年以大致恒定的數量增加。研究者還觀察到，導致突變的分子過程在不同物種中普遍相似。至為重要的是，研究團隊發現壽命和突變率之間具有很強的反相關性：活得長的物種積累突變的速度比壽命短的物種慢一些，因此到各自壽命終點時，不同物種的突變數量相差無幾。