天命的纠缠与人文的觉醒

【】武王克商的事实促使周初的统治者反思权利更迭背后所隐藏的“秘密”,促使他们赋予权力更迭以某种思想逻辑。周人继承了殷人的天命观,将自己的历史叙事置于天命的权威之下,同时指出,天命并不是一成不变的,政权更迭的过程就是天命转移的过程,“德”是沟通天命与人事的纽结。周人通过“德”将天与人整合起来,并通过“配德于天”和“敬德保民”的逻辑展开,富有创建地触碰到了权力与道德的关系问题,表达了周人的历史反思意识,首开中国政治伦理之先河。在周人的精神世界里,存在着两种力量的交结与撕扯：既有天帝崇拜的残余,又有人文思考的曙光;既有天命思想的纠缠,也有人文精神的觉醒。     

Prestige and Social Standing of Growth Occupations, 1982–1995

This study helped to determine whether applicants for assistance from the state employment office view fast- and large-growth occupations with a hierarchy similar to that cited in the professional literature. Findings revealed that professions were in the top ranks, skilled and crafts occupations in the middle ranks, and service-oriented occupations in the low ranks. Growth occupation information did not seem to influence or affect job applicants' ratings.     

五、六年級学生掌握代数“有理数”部分的心理特点的实驗研究

在学制改革运动中,由于算术教学下放以及数学教学体系的变化,給代数教学提出了一些新的課題——下放教学的可能性以及下放教学的适宜年龄。这些問題的解决就为数学新体系的建立,提供一些可靠的科学依据。     

中学生移情与攻击行为:攻击情绪与认知的中介作用

采用问卷法调查了305名中学生,并通过结构方程模型技术考察了移情与攻击行为的关系及攻击情绪与认知的中介作用。结果表明:(1)中学生的主要攻击方式为言语攻击,性别和年级对攻击性存在影响;(2)攻击情绪与认知是移情影响攻击行为的中介变量;(3)"他人移情"完全经由中介变量抑制攻击行为,"自我敏感"则部分经由中介变量正向影响攻击行为,部分直接抑制攻击行为。     

大学生自伤行为的强化敏感性基础

强化敏感性包括惩罚敏感性和奖励敏感性, 它影响个体的情绪、动机和行为过程, 与个体的情绪反应性密切相关。极端的强化敏感性与情绪管理障碍及多种自伤相关行为存在密切联系。为探索强化敏感性与自伤行为的关系, 研究1采用BIS/BAS量表和青少年自我伤害问卷, 对717名大学生进行了调查。研究2在研究1的基础上, 采用Q−任务和CARROT范式, 由127名大学生参加实验, 进一步考察不同功能的自伤行为的强化敏感性基础。结果表明：①惩罚敏感性、奖励敏感性及其愉悦寻求维度均对自伤行为有正向预测作用; ②情绪管理组自伤被试以高惩罚敏感性和接近正常的奖励敏感性为特征, 刺激寻求组自伤被试以高奖励敏感性和接近正常的惩罚敏感性为特征。结论：强化敏感性可有效预测自伤行为; 情绪管理和刺激寻求两种功能的自伤行为具有不同的强化敏感性基础; 对自伤行为进行分类研究十分必要。     

精神分裂症谱系中的快感缺乏

快感缺乏, 指体验愉快能力的降低, 它在精神分裂症病因学中发挥着很重要的作用, 其存在增加了罹患精神分裂症谱系疾病的风险。然而, 精神分裂症中做情绪体验的快感缺乏研究由于方法学的问题常不能得到一致的结果。从奖励系统入手, 最新的研究证据支持精神分裂症期待性愉快损伤, 而消费性愉快相对完好。在分裂型人格中似乎也存在类似的损伤模式。该文从精神分裂症谱系的角度, 探讨了从奖励系统考察快感缺乏的可能。     

自我缺损与精神分裂症

精神分裂症与自我改变的密切关系已经得到了广大研究者的认可。但是, 关于自我在精神分裂症患者中会发生何种变化并对疾病产生何种影响, 目前还没有全面、明确的理解。这篇文章综述了不同学科关于自我的研究, 提出可以从主导感、自我面孔识别、自我参照过程这三个部分来考察精神分裂症的自我缺损, 并回顾了自我这三个成分的相关研究, 分别考察了其对于精神分裂症研究的意义。本综述为全面评估自我缺损与精神分裂症的关系提供了思路。     

基于脑结构像的精神分裂症机器学习分类

将机器学习应用于精神疾患的临床和基础研究是近年来的趋势。研究者将机器学习应用于精神分裂症患者及高危人群的T1加权像和弥散张量成像的脑影像数据中, 为了解疾病的生理病理学机制提供帮助。回顾以往研究发现额叶及颞叶的脑结构特征具有较高的区分能力, 行为数据和脑影像数据结合的分类效果优于单模态数据。现阶段研究存在样本量不足和泛化能力欠缺的局限, 未来研究应注意扩大样本量、制定标准化的分类方法, 从而进一步探究机器学习在精神疾患中的作用。