新生代工作价值观结构、测量及对绩效影响

采用质化和量化相结合的方法, 运用3批共893份问卷, 探析中国情境下新生代工作价值观的结构、内涵和测量工具, 并检验新生代工作价值观对绩效的影响。结果表明, 新生代工作价值观是一个包含功利导向、内在偏好、人际和谐、创新导向、长期发展的二阶五因子结构, 其量表具有良好的信度和效度, 且对角色内绩效和角色外绩效都呈显著的正向影响效应。文章有利于管理者更全面、深刻地理解新生代员工的工作价值观, 并为构建基于工作价值观的新生代管理体系提供必要的理论基础和技术支持。     

飞行管理态度对航线飞行驾驶行为规范性的影响

在对航线飞行管理态度量表进行验证性因素分析的基础上,通过对飞行员航线飞行中所表现出的驾驶行为规范性水平的实时评估, 着重探讨了飞行管理态度与航线飞行员驾驶舱操作行为规范性水平之间的关系。结果表明： （1）由基本组织态度、驾驶舱工作态度和自动化驾驶态度所构成的航线飞行管理态度量表三因素结构模型具有良好的拟合效果和较高的信、效度,达到了心理计量学的标准。（2）基本组织态度中的组织信任度和工作满意度分别对驾驶舱工作态度和自动化驾驶态度产生显著影响,但并不直接影响飞行员的驾驶行为,而驾驶舱工作态度和自动化驾驶态度两个因素对航线飞行驾驶行为的规范性有显著影响。研究提示,基本组织态度通过驾驶舱工作态度和自动化驾驶态度间接影响驾驶行为的规范性。因此,驾驶舱工作态度和自动化驾驶态度构成了影响航线飞行员驾驶行为规范性的两个重要中介变量。研究为中国文化背景下的航空安全文化特征诊断和CRM训练奠定了一定的工作基础     

危机管理在急诊护理管理中的应用

本文概述了急诊护理危机管理的含义,分析了当前急诊科护理危机的隐患因素,并进一步探讨危机管理在急诊护理管理中应用时的具体措施.阐述了强化危机管理在现代急诊护理管理中的重要作用,提出应最大限度防范与控制急诊护理危机,全面提高急诊科护理管理水平.     

墨西哥医疗保障体系改革及其对我国的借鉴

墨西哥近年的医疗卫生改革取得了巨大的成就。通过简要地描述墨西哥人群健康状况、医疗卫生资源现状、卫生系统绩效以及与中国的比较,分析了墨西哥三轮卫生改革的特点、存在的问题以及面临的挑战,旨在提出墨西哥卫生系统与医疗保障体系改革对我国医疗卫生改革的启示和借鉴。     

人类精子库伦理管理的困惑与对策

建立人类精子库主要用于解决不孕不育问题,在一定程度上解决了男性不育的难题,拓展了生殖医学及发育生物学领域,为许多不孕不育夫妇带来了福音,具有广泛的科学及社会学意义。但是,冷冻精子的使用所涉及的医学、人文、法律、伦理、道德等问题已成为严肃的值得深思熟虑的社会问题。如不加以规范和管理,必将对人类及整个社会造成危害。     

试论朱熹德育方法中的五个"相结合"原则

朱熹的德育思想非常丰富,在他的德育方法中,德与智相结合的原则、知与行相结合的原则、立志与践行相结合的原则、引导与约束相结合的原则、阶段性与连续性相结合的原则,对于我们今天从事德育工作仍然具有借鉴意义.     

心理与教育测验中异常反应侦查新技术：变点分析法

变点分析法(change point analysis, CPA)近些年才引入心理与教育测量学, 相较于传统方法, CPA不仅可以侦查异常作答被试, 还能自动精确地定位变点位置, 高效清洗作答数据。其原理在于：判断作答序列中是否存在可将该序列划分为具有不同统计学属性两部分的点(即变点), 并且需使用被试拟合统计量(person-fit statistic, PFS)来量化两个子序列之间的差异。未来可将单变点分析拓展至多变点, 结合反应时等信息, 构建非参数化指标以及将现有指标拓展至多级计分或多维测验, 以提高CPA的适用广度及效力。     

基于类别水平的多级计分认知诊断Q矩阵修正：相对拟合统计量视角

多级计分认知诊断模型的开发对认知诊断的发展具有重要作用, 但对于多级计分模型下的Q矩阵修正还有待研究。本研究尝试对多级计分认知诊断Q矩阵修正进行研究, 并聚焦更具诊断价值的基于项目类别水平的Q矩阵修正。将相对拟合统计量应用于多级计分认知诊断Q矩阵修正, 并与已有方法Stepwise方法( Ma & de la Torre, 2019)进行比较。研究表明：BIC方法对多级计分认知诊断模型的Q矩阵修正具有较高的模式判准率和属性判准率, 其对Q矩阵的恢复率也高于Stepwise方法, BIC方法修正后的Q矩阵与数据更加拟合; 在复杂模型中, 相对拟合指标BIC比AIC和-2LL表现更好, 在实践中, 使用者可以选择BIC法进行测验Q矩阵修正; Q矩阵修正效果受到被试人数的影响, 增加被试人数可以提高Q矩阵修正的正确率。总之, 本研究为多级计分认知诊断Q矩阵修正提供了重要的方法支持。     

一种高效的CD-CAT在线标定新方法：基于熵的信息增益与EM视角

项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用, 而在线标定是一种重要的项目增补方式。基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路, 提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM), 该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数。研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果, 并同时与已有的在线标定方法SIE、SIE-R-BIC和RMSEA-N进行比较。结果表明：新开发的IGEOCM在各实验条件下均具有较好的项目标定精度和项目估计效率, 且整体上优于已有的SIE等方法; 同时, IGEOCM标定新题所需的时间低于SIE等方法。总之, 研究为CD-CAT题库中项目的增补提供了一种更为高效、准确的方法。     

序列语义的类别一致性关系能否进行无意识整合？

阈下语义之间能否进行整合,最近的研究给出了不同的结果。当多个阈下语义词语同时呈现时显示出无意识语义整合效应,但是当序列呈现时没有观察到无意识整合效应。本研究在保留同时呈现方法优点（不同空间呈现位置）的情况下研究了序列呈现的不同汉字词语之间能否产生无意识语义类别关系整合。在实验1中,两个相同或不同类别的词语作为阈下启动刺激先后在两侧呈现,且第一个词语消失后第二词语马上出现,结果显示出无意识语义类别整合效应。实验2延长了两个阈下启动词语之间的时间间隔,结果未发现无意识语义类别整合效应。另外,实验3进一步排除了实验1中第一个启动词语的视觉残留,结果也未观察到显著的无意识语义类别整合效应,说明实验1中观察到的无意识整合效应是视觉残留所致。综合三个实验结果表明,两个阈下词语之间的语义类别一致性关系只有在同时呈现这种特殊条件下才能进行无意识整合加工,说明了短时间维度对于无意识语义关系整合的重要性。