中小学中欺负者、受欺负者与欺负-受欺负者的同伴关系

采用Olweus欺负问卷和同伴提名测验,以1089名小学和初中学生为被试,考察欺负者、受欺负者与欺负-受欺负者的同伴关系特点.研究发现:(1)小学生的欺负者/受欺负者显著高于初中生;(2)男生中的期负者显著多于女生;(3)欺负者的同伴拒绝水平高于受欺负者、欺负-受欺负者和未参与者,但同伴接纳水平与未参与者无显著差异;(4)受欺负者、欺负-受欺负者的同伴拒绝水平高于、同伴接纳水平低于未参与者.在男性受欺负者中被拒绝的比例显著高于男性非受欺负者,但女性受欺负者中被拒绝的比例与女性非受欺负者之间无显著差异.     

低自尊个体对拒绝性信息的注意偏向

自尊是个体对自我的情感性评价, 影响着个体对周围环境的应对方式。低自尊个体由于容易知觉到外部的拒绝性信息, 也更倾向于将别人的行为知觉为拒绝, 因而存在对拒绝性信息的注意偏向。本文首先综述了低自尊个体的认知与行为特点, 其次简单介绍了低自尊个体注意偏向的常用研究范式(Stroop范式、点探测任务、空间线索任务、惊吓探测范式、注意监测任务、注意转移任务), 随后列举了解释低自尊个体注意偏向的理论(社会计量理论、关系图式理论、注意成分说、注意控制说), 最后总结了低自尊个体注意偏向的脑机制研究。未来的研究应更多关注自尊结构的复杂性, 注意偏向的信息加工阶段性及其脑机制, 注意训练的作用机制及低自尊个体注意偏向的本土研究等问题。     

机器学习在抑郁症领域的应用

抑郁症患者疾病意识的不足以及早期筛查方法的缺乏导致患者在被诊断时大多已发展至重性抑郁障碍。为改善现状, 近年来机器学习被逐渐应用到抑郁症的早期预测、早期识别、辅助诊断和治疗决策中。在应用中, 机器学习模型准确性的影响因素包括样本集种类及规模、特征工程、算法类型等。建议未来将机器学习进一步融入医疗健康系统及移动应用程序等, 不断优化机器学习模型, 通过充分挖掘患者健康数据来改善抑郁症的预防、识别、诊断和治疗等相关问题。     

HO-DINA模型的MCMC参数估计及模型性能研究

认知诊断目前在国内外越来越受到重视,而要真正实现认知诊断,需借助一定的计量学模型即认知诊断模型。国际上,目前已开发近60种认知诊断模型,不同模型又各具特点。本研究重点分析国外研究较成熟的模型--HO-DINA/DINA模型,具体探讨该模型参数估计的实现及模型性能,采用Monte Carlo模拟方法进行,研究发现：(1)本研究对项目参数、属性参数和被试参数估计返真性较好、稳健性较强、HO-DINA模型具有较高的判断率,MCMC算法可行;（2）诊断的属性个数越多,诊断的模式正确率越低,建议实际使用该模型时,诊断的属性个数不宜超过7个;（3）用于诊断的项目数越多,诊断的模式正确率越高,在实际工作中,若要保证有80%以上的模式判准率,则4个属性的至少需20题,5个、6个和7个属性的至少需要40题,8个属性至少需60题。实际运用者应根据实际情况考虑适当的项目数及属性数。     

宽恕干预对降低农村留守儿童拒绝敏感性的作用

为探讨宽恕干预对降低农村留守儿童拒绝敏感性的作用,本研究将18名高拒绝敏感性农村留守儿童随机分配到实验组和控制组,其中实验组接受为期六周的团体宽恕干预,控制组不接受任何干预。结果显示:(1)留守儿童的拒绝敏感性水平与宽恕水平之间存在显著负相关。(2)在前测数据中,实验组和控制组之间不存在显著差异;在后测和追踪数据中,实验组儿童的拒绝敏感性水平显著低于控制组。(3)在干预之后,实验组留守儿童的拒绝敏感性水平显著下降,并且维持在较低水平,而控制组留守儿童的拒绝敏感性水平始终处于较高水平。该结果在一定程度上证明宽恕干预对降低农村留守儿童的拒绝敏感性水平是有效的,并且其效果稳定。     

认知诊断测评中缺失数据的处理：随机森林阈值插补法

认知诊断测评中缺失数据的处理是理论和实际应用者非常关注的研究主题。借鉴随机森林插补法(RFI)不依赖于缺失机制假设的特点,对已有的RFI方法进行改进,提出采用个人拟合指标(RCI)确定插补阈值的新方法:随机森林阈值插补方法(RFTI)。模拟研究表明,RFTI在插补正确率上明显高于RFI方法;与RFI和EM方法相比,RFTI在被试属性模式判准率和边际判准率上表现出明显优势,尤其是非随机缺失和混合缺失机制,以及缺失比例较高的条件下,其优势更加明显。但对项目参数的估计, RFTI方法与EM方法相比不具有优势。     

总感觉时间不够用,怎么办?

问:我是一名义工,除了上班,多数时间在教会参加各类服侍,回家又有不少家务要做,经常忙得团团转。服侍要尽忠,家务要尽责,工作要尽力,因此老感觉时间不够用。请问我该怎么办?—姊妹张露答:张露姊妹,你好!你的感觉也许不少人都有,时间常常在不经意中悄然无声地离我们而去。有时以为自己合理利用了时间,其实并不尽然。     

AIDR 技术在优化婴幼儿胸部 CT 扫描方案中的应用价值

该研究是探讨自适应迭代剂量降低重建技术（adaptive iterative dose reduction ,AIDR）在婴幼儿胸部 CT 扫描中的应用。本研究从拟行胸部 CT 检查的患儿中随机选取40例,分成 A 与 B 两组,A 组管电压为80kV ,用 AIDR 重建技术;B组为100kV ,用滤过反投影重建技术（FBP）。比较 A 、B 两组 CT 值、标准差（SD）、信噪比（SNR）、对比信噪比（CNR）、CT容积剂量指数（CTDIvol）、剂量长度乘积（DLP）及辐射剂量。该研究所得到的 A 、B 两组的图像质量评分、CT 值、SD 、SNR 、CNR 差异均无统计学意义。 A 组较 B 组辐射剂量降低。所以本研究认为在婴幼儿胸部扫描中采用80kV 加 ADIR重建,图像质量能达到诊断要求,且可降低辐射剂量。     

低家庭社会阶层大学生为何更容易社交焦虑？——心理社会资源和拒绝敏感性的多重中介作用

在阶层的社会认知理论和备用容量模型框架下,探讨心理社会资源、拒绝敏感性在家庭社会阶层与大学生社交焦虑间的多重中介作用。选取1400名在校大学生为被试,采用与积极心理变量结果相关度最高的乐观、控制感、自尊和外向性四种人格特质问卷作为心理社会资源的测量工具,同时施测了MacArthur主观社会阶层量表、拒绝敏感性问卷、Liebowitz社交焦虑量表,还收集了被试的父母亲职业、受教育程度及月收入水平等客观家庭社会阶层指标。Bootstrap中介效应检验结果表明,家庭社会阶层显著负向预测大学生社交焦虑,心理社会资源水平、拒绝敏感性在二者间起到中介作用,同时家庭社会阶层还顺序性地通过先影响心理社会资源、再影响拒绝敏感性这一链式路径对社交焦虑产生影响。因此为了预防和干预低阶层大学生社交焦虑,未来可以考虑提升心理社会资源水平和降低拒绝威胁敏感性两种途径。