Nature

机器学习和电话数据能提高人道主义援助的针对性

《自然》封面：肯尼亚马塔西亚村农产品摊位上的手机使用者。Nature杂志第7903期封面文章报道了从手机网络中获得的大数据是如何提高人道主义援助的针对性的。在危机期间，快速识别最需要帮助的人是一项重大挑战。研究团队使用传统的调查数据来训练机器学习算法，以识别手机数据中的贫困模式。他们的方法随后在多哥被用于分发数百万美元的新冠肺炎救援资金。研究发现，与更传统的定向方法相比，他们的机器学习方法将有需要的人错过援助的比例降低了4%～21%，这表明电话等数据源可以在危机时期加强援助分配。

城市街道网络的熵与未来空间导航能力有关

《自然》封面：芝加哥的网格状街道规划与布拉格较为无序的城市布局对比。Nature杂志第7904期封面文章报道了成长环境会如何影响我们的认知能力。研究者使用特别设计的电子游戏，测量了来自全球38个国家约39.7万人的空间导航能力。他们发现，在城市之外长大的人导航表现最好。他们还指出，在芝加哥这样拥有规律、网格化街道规划的城市中长大的人，能够在类似家乡的环境里导航，但不太擅长在街道规划较为无序的老城（如布拉格）环境中导航。研究者认为，这体现了城市设计对人类认知和大脑功能的重要性。

实现《巴黎协定》承诺或将升温刚好控制在2℃以下

《自然》封面：气候承诺。Nature杂志第7905期封面文章报道了自2015年以来各国提出的气候目标和减排情况。在2015年12月通过的巴黎气候协定中，世界各国承诺将全球变暖控制在比工业前水平高2℃，并设法将升温限制在1.5℃以内的行动。但从当时有限的减排承诺来看，实现这个目标难度不小。研究团队指出，为了将升温限制在远低于2℃或1.5℃的水平，就需要加强面向2030年的承诺，采取与这些承诺相符的行动，以及设立到21世纪中叶实现二氧化碳净零排放的长期目标。

哺乳动物体细胞突变率与寿命成比例

《自然》封面：生命的速度。Nature杂志第7906期封面文章报道了人类以外物种细胞的突变积累速度，以及这一速度如何受到生物学特征（如寿命或体型）的影响。通过对比研究16个哺乳动物物种一生中的突变积累速度，发现突变每年以大致恒定的数量增加。研究者还观察到，导致突变的分子过程在不同物种中普遍相似。至为重要的是，研究团队发现寿命和突变率之间具有很强的反相关性：活得长的物种积累突变的速度比寿命短的物种慢一些，因此到各自寿命终点时，不同物种的突变数量相差无几。