时间顺序关系对语言理解的影响

通过2个实验探讨在语言理解中时间顺序相关性(顺时序、反时序、不相关)和时间间隔(200ms、500ms、1000ms)在日常事件认识中的作用。实验采用关系——认知范式(relarion-recognition paradigm)。结果表明：被试在有明显时间信息影响下,优先对将来取向(顺时序)的事件进行加工处理。对时间上不相关的事件比对顺时序和反时序的事件加工得快而准。但在无明显时间信息影响时,首先受到本身词义的影响,继而受到隐含的时间信息的影响。     

角色目标对空间维度非线索更新的影响

采用实时窗口阅读技术,探讨文本阅读中角色目标在情境模型空间维度非线索更新中的作用。实验一结果表明,阅读中。如果文本叙述中的角色在一个目标指引下展开活动．那么可以促进相应空间设置内的物体的更新。实验二考察了不同性质的角色目标在空问信息加工中的作用,结果发现,相对于已经达成的目标,未达成的目标对情境模型空间维度非线索更新的影响更大。     

中国背景下雇员主动离职模型的探索和验证研究

雇员主动离职研究持续多年,但是这些研究缺乏对过程变量的关注和整个离职模型的整合。本文在以往研究的基础上,针对以上不足,初步提出了中国背景下雇员主动离职模型,并通过实证研究对模型加以验证。模型为企业管理实践提供了一定的应用价值。     

视角在时间语言理解中的影响

语言学家在英语的时间语言表达中发现了隐含其中的两种不同运动视角：一种是从过去指向将来的自我运动（自我运动视角moving-ego）;另一种是从将来指向过去的时间运动（时间运动视角moving-time）。心理学家McGlone＆Harding报告了在英语中视角对时问语言理解的作用,并提出人们存在MT视角的偏向。本文报告了两个实验,实验1直接运用和修改McGlone＆Harding的范式在汉语文本探讨视角对时间语言理解的影响。实验2运用信号检测理论来验证了人们存在MT视角偏向。     

时尚消费:意义表达与自我建构的工具

本文视时尚消费为一种文化现象,并在麦克莱肯的意义转移模型基础上提出意义互动模式,强调消费者的消费主体地位和时尚消费的创造性功能,指出消费者不仅接受着文化内涵,同时也通过自己的解构和重构积极地进行着意义和自我的建构。作为现代社会不可避免的现象,消费就这样以其独特的方式成为意义表达和自我建构的工具。     

完美主义发展模型综述

该文介绍了五种完美主义发展模型,并对它们做了简要评论。社会期望模型主张父母对儿童的高期望是完美主义产生的根源,社会学习模型强调模仿父母完美主义的作用,社会反应模型探讨严酷教养环境的影响,焦虑抚养模型认为父母对不完美的过分关注和对子女的过分保护会促使子女发展完美主义倾向,整合模型结合内外因素对完美主义产生的根源进行系统综合分析。     

应用Markov模型进行临床决策分析的思考

应用模型进行临床决策分析的研究日益增多,Markov模型就是近年来用于临床决策分析的一种.它优于传统的决策树分析方法,能应用于疾病预后影响因素的研究、筛查试验的评价、疾病治疗结局预测、纵向生命质量资料分析等多个方面.Markov模型用于临床决策分析,是创新思维的体现,是实事求是的典范,体现了认识的辩证过程.     

《黄帝内经》阴阳二十五人分型的数学建模

目的:应用数学建模的方法探索<黄帝内经>阴阳二十五人分型的相应关系.方法:根据<黄帝内经>理论对阴阳(X1)、五行(X2)、五音(X3)和阴阳二十五人健康状态(Y)进行量化,通过SAS循环程序进行数据模拟,建立多元回归模型.结果:多元线性回归方程为Y=7452.24162+625 X1+25X2+0.09832X3.结论:方程揭示了阴阳、五行和五音与阴阳二十五人健康状态的理论关系,为进一步求证阴阳、五行、五音与健康的关系提供了一个数学模型.     

"中和"范式·"阴阳两仪"·"一两"思维--中国美学精神的思维文化探源

中国美学以"中和"为最高境界和理论范式,乃源于独特而深厚的民族思维文化.其一,"中和"范式以审美矛盾因素的两面、两极、两端……(即"两")为基本架构,这正贯彻了中国传统以"物生有两"观念为基点的"耦两"型或以<易>为范本的"阴阳两仪"型思维模式.其二,中国传统"耦两"思维同西方近代的主客二元思维根本不同,其本质差异就在于"耦两"思维不脱离"一"的根本原则,关注的是"一两"关系.立"两"最终是为了明"一".其三,"两"所济所明的"一"实质上就是"中"."中"同"美是和谐"的古典美学理念相结合,就形成了"中和"这一中国特色的美学范式.     

Likert量表分析中不同IRT模型的有效性

5级Likert量表可直接分析,也可以转化为3级评分,或转化为2级评分。前二者可以采用等级IRT模型,后者可以采用2级IRT模型。研究表明2级IRT模型中的2参数模型是最适合的模型。多级评分模型与数据拟合也很好,而且等级越多测量精度越大。