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161.
本文比较了在日资企业里工作的中国和东南亚三国职工的满意度和企业选好度。1总体而言 ,四国职工的满意度都不太高。中国职工对“现在的工资”、“工资的增长”、“福利保健”及“劳动时间”等方面的满意度更低于东南亚三国。只在“职业稳定性”和“对上司的态度”上显示出比较满意。而东南亚三国在“劳动时间”和“福利保健”上有较高的满意度。2与欧美企业相比 ,四国职工对日资企业的评价总体上是低的。除“雇佣稳定性”外 ,对所有项目的回答都是欧美企业优于日资企业。 3如果条件相同 ,中国职工对企业的选好度的顺序是 :本国企业、欧美企业、港台企业和日资企业。马来西亚是 :日本企业、欧美企业、本国企业、港台企业。印度尼西亚将日资企业排在第二位。泰国将日资企业排在第三位。4在中国 ,对日资企业的选好度的决定因素是对工作和待遇的满意度和对日资企业劳动条件的评价。而在东南亚三国 ,起决定作用的是满意度和日本管理有用性。 相似文献
162.
以两个实验考察愤怒情绪对恶意创造力表现的影响及作用路径, 并探究调节愤怒情绪对削弱恶意创造力表现的效应。实验1比较愤怒、悲伤、中性情绪下个体恶意创造力表现的差异, 发现愤怒情绪下个体生成更多、更新颖的恶意观点, 情绪唤醒度和内隐攻击性中介了愤怒对恶意创造力表现的影响。实验2探究不同情绪调节策略(认知重评、表达抑制)如何影响愤怒个体的恶意创造力表现, 发现认知重评组和表达抑制组的恶意创造力表现比无策略的控制组水平更低, 情绪唤醒度和内隐攻击性中介了两种情绪调节策略对个体恶意创造力表现的影响。上述结果表明, 愤怒情绪通过提升内隐攻击性和情绪唤醒度进而促进个体恶意创造力表现, 而认知重评和表达抑制策略可作为削弱愤怒个体的恶意创造力表现的有效策略。 相似文献
163.
164.
165.
对于面孔性别与表情的关系, 目前的理论尚不完善。而众多研究证据表明, 面孔熟悉度与面孔性别及表情的加工均有密切关系。本研究基于Garner范式考察了在不同面孔熟悉度下面孔性别与表情的相互关系。共包括4项实验:实验1, 面孔刺激的身份陌生且不重复, 刺激在Garner范式的控制组和正交组中均仅呈现一次, 面孔熟悉度低; 实验2, 除面孔刺激的身份重复外, 其余均同实验1, 面孔熟悉度中等; 实验3, 面孔刺激的身份陌生且不重复, 但分别在控制组和正交组中重复呈现多次, 面孔熟悉度高; 实验4, 通过面孔学习增加面孔的熟悉度, 以直接验证面孔熟悉度的增加对面孔性别与表情相互关系的影响。结果发现:对于陌生面孔, 表情单向影响面孔性别的加工; 随着面孔熟悉度的增加, 面孔性别与表情之间出现双向的影响。因此, 面孔熟悉度对面孔性别与表情的相互影响具有调节作用。 相似文献
166.
采用熟悉词和不熟悉词为干扰材料,考察了干扰材料的熟悉性对语篇阅读的影响.实验第一阶段要求不同认知方式被试朗读插入熟悉度不同干扰材料的短文,考查被试的阅读效率;第二阶段采用学习—自由回忆任务考查不同提示条件下在短文中使用过的干扰词和新词的学习效果.结果发现:(1)对场独立者而言,熟悉词的干扰作用明显大于不熟悉词,而对场依存者而言,熟悉词和不熟悉词的干扰作用无差异;(2)在提示条件下,被试对干扰词的回忆量大于对新词的回忆量.研究结果表明,在语篇阅读过程中,与场依存者相比,熟悉的干扰材料对场独立者的影响更大;熟悉词比不熟悉词产生更大干扰的原因可能是由于其激活了读者更多的经验,而非具有加工的优势. 相似文献
167.
声乐表演艺术的美学本质就是二度创作,通过阐述二度创作的美学价值和美学原则,进而能够更好地理解二度创作过程中运用的方法,比如从理解作品入手,发挥想象与联想的心理技能,重视形体表演.由此可知,追求声乐表演艺术的真谛,二度创作是很好的切入点. 相似文献
168.
169.
采用EyeLink-Ⅱ眼动记录仪,探讨了大学生阅读句子时的词跳读率.实验采用2(语境预测性:可预测语境、不可预测语境)×2(词语熟悉度:高熟悉度、低熟悉度)的两因素重复测量设计.结果发现:(1)中文阅读中的词跳读率存在着语境效应,在可预测语境下对高熟悉度词的跳读率为45%,对低熟悉度词的为27%;在不可预测语境下对高熟悉度词的跳读率为10%,对低熟悉度词的为8%;(2)中文阅读的词跳读率存在着词汇的主观熟悉度效应,不论在何种语境下,高熟悉度词的跳读率为28%,而低熟悉度词的跳读率为18%;(3)中文阅读中,语境预测性和词汇的主观熟悉度共同作用于词跳读. 相似文献
170.
为避免单维评估存在高估或者低估学生学业勤奋表现的不足,以学业勤奋度研究的"时间(行为)投入"和"专注度"两种取向为基础,提出了高中生学业勤奋度的时间(行为)投入—专注度双维核心模型,并考察386名高中生在该模型上的分布特点,进而检验其应用效果。结果表明:(1)以学业勤奋度的双维核心模型为基础,将学生分为四组,并且这四组学生在时间投入和专注度上的差异表现为:在时间投入上,高时间投入的两个组学生的时间投入水平较高,低时间投入两个组学生的时间投入水平较低;在专注度上的分布也是如此。这说明本研究的分组是有效的。(2)模型能够有效将高中生分组,其中高时间投入—低专注度组所占比例最大(30.4%),其次为低时间投入—低专注度组(28.6%),再次是低时间投入—高专注度组(23.6%),高时间投入—高专注度组所占比例最小(17.4%)。(3)模型在不同总体学业成绩和语文、数学、英语等单科成绩上的分组效应均显著,同时拥有高学习时间(行为)投入和高专注度的高中生具有最佳的总体和单科学业成绩。因此,学业勤奋度的学习时间(行为)投入—专注度模型具有良好的应用效果。 相似文献