父母消极教养方式对中国性少数心理健康的影响：基于Bifactor模型

中国性少数群体普遍存在严重的心理健康问题,家庭是其最大的压力来源。在性少数压力模型的背景下,本研究基于Bifactor模型探究父母消极教养方式对中国性少数（LGB）心理健康的特殊影响。采用父母教养方式问卷、抑郁-焦虑-压力量表和金赛量表对649名LGB进行网络问卷调查,结果发现：（1）父母消极教养方式的Bifactor模型存在部分差异;（2）对于LGB心理健康,父母消极教养方式的一般因子和拒绝特殊因子具有损害作用,过度保护特殊因子具有保护作用。     

演绎推理的形式和内容启动加工

聚焦推理加工初期,研究通过指导语操控主观加工倾向,考察不同指导语条件下内容可信度和形式有效性对演绎推理结果的影响,检验内容和形式两类加工过程的启动加工动态变化性。结果表明,指导语条件显著影响推理初期加工。在无提示指导语和形式判定指导语条件下,推理结果受到了形式有效性和内容可信度的影响;内容判定指导语下只受到了内容可信度的影响。证明主观加工倾向影响了内容和形式的启动加工关系,支持了动态变化性的假设。     

基于证据的怀疑CSSCI

文章从对怀疑的哲学讨论出发,在总结了已有的关于怀疑的定义、怀疑的形式化研究后,主张继续以形式化的方法来研究基于证据的怀疑。本文借助邻域语义证据模型,分别从两个方面对怀疑的逻辑性质进行考察:第一,将怀疑作为一种静态的认知态度,考察了信念、证据和怀疑之间的关系,阐述了怀疑的相关逻辑性质;第二,将怀疑作为一种动态的认知过程,考察了初始认知状态为相信某个命题,在引入该命题否定的证据集后,认知状态所发生的变化,并且给出了动态算子的归约公理及其有效性的证明。     

权力感对道德困境判断的影响：基于CNI模型的分析

采用道德困境判断的CNI（consequence, norm, inaction）模型,通过两个实验考察权力感对道德困境判断的影响。实验1探讨个人权力感对道德困境判断的影响,结果显示高个人权力感显著增加被试对规则的敏感,促使个体做出道义论的道德判断。实验2考察回忆任务启动的权力感对道德困境判断的影响,发现相对于低权力感启动的被试,高权力感启动的被试在进行判断时更关注行为的结果,对规则更不敏感,这说明启动的权力感促进功利主义的道德判断,抑制道义论的道德判断。结果表明,不同类型的权力感对道德困境判断的影响存在差异。     

居间历事：瓦尔登费尔斯的陌生现象学

包括现象学在内的传统哲学,对待陌生经验的态度,一直在主体对陌生者的侵占与陌生者对主体的剥夺这一两难中摇摆。为此,瓦尔登费尔斯提出了一种“严肃对待陌生经验的彻底性”的陌生现象学。他从对秩序的分析中引申出划界概念,正是在划入与划出的活动中,划界者自身与陌生者得到同时及一体的创建。陌生性对自身及其本己领域的预先渗透,决定了陌生经验的“感受-回应”图式相对于意向性的优先地位。鉴于德、法两国的现象学在本己与陌生这两个极点之间相互激荡、彼此塑造这一思想背景,瓦尔登费尔斯作为“居间历事”的陌生现象学可谓“德法共生”之典范。     

社会公德治理:缘起、运行、实现 ——以共享单车使用为例

现代社会,生活世界领域分化使道德失去了和个体生活联结的通道,德-得相通的通道受阻,个体良心与社会舆论规约个体行为的力量消弭,社会公德运行机制无法顺畅运转,公德失范现象出现。可基于物联网的大数据凭借其海量信息整合功能,重构道德与个体生活的联结通道;通过大数据的监督功能,实现对公德的制度规约;通过大数据的共治功能,实现社会公德的政府、企业、公众协同治理。     

数据与记忆伦理的新面相

当数据成为记忆的一种样式,且以一种更为本源的形式进入到记忆的产生与构成之中时,记忆伦理的探究就必然与数据相关联。这种关联性不仅表现为数据作为一种技术对记忆伦理所产生的影响,也表现为数据的伦理属性与记忆伦理之间的羁绊以及数据相关的伦理问题与记忆伦理之间的羁绊。这些影响与羁绊正是记忆伦理的新面相。从技术伦理学的视角看,当其介入记忆时,会引发一些记忆伦理问题,同时也会解决一些记忆伦理问题;从记忆伦理学的视角来看,记忆与技术的深度关联使得对记忆伦理的考察必将技术纳入其中。     

共享概念的性质对拥有关系句子情景模型建立的影响

应用扇效应技术探讨共享概念的性质对建构拥有关系情境模型的影响。共包括2个实验,探讨在将“多人买1物”句式中的所购“物品”改变为隐含共同地点信息的“物品”条件下,被试对“多人买1物”拥有行为句式的学习是否表现出扇效应。结果表明,当所购物品隐含的相同地点信息的情况下,“多人买1物”的拥有行为句式无论是否具有明确的地点状语,都如同“1人买多物”的句式一样,没有表现出扇效应,与Radvanskv的研究结果不同。据此认为,只有在共享概念是属于情景模型建构的维度信息的情况下,有共享概念的信息才能整合为同一个情景模型。     

多层线性模型在纵向研究中的运用

纵向研究中传统统计技术主要是重复测量的方差分析和多元回归分析，但是这两种技术存在一些局限性，不能合理而充分地解释纵向研究资料。近年来出现的多层线性模型能够更有效地利用纵向数据。为促进多层线性模型在纵向研究中的运用，简要论述了传统统计技术的局限，介绍了多层线性模型的原理及其在纵向研究中的作用，以一组模拟数据为例对多层线性模型中各种参数在纵向研究中的含义进行了详细讨论，对于纵向研究中运用多层线性模型时须注意的问题提出了建议。     

语篇理解中背景信息的激活: 情景限制的共振过程

该研究采用双人物线索语篇材料,对语篇理解中背景信息激活过程的共振模型与剧景模型进行检验。实验一发现,如果主角和配角一直同时在故事情景中成为主线索,则目标句中主角的行为可以激活那些经过屏蔽的、与这一行为相关的配角特征。在实验二中,配角只是在特征描述段落中出现,而后通过适当的描述使其在故事情景中消失,使主角成为故事的主线索,结果发现,此时目标句中主角的行为并不会激活经过屏蔽的配角的特征描述。这些结果表明,背景信息的激活虽然具有共振的特点,但共振并不是无范围限制的,而是一种情景限制下的共振。