虚拟社区在线信任的影响因素：来自元分析的证据

【目的/意义】为了明确虚拟社区中在线信任与其前置变量和后置变量的关系和影响程度,提升研究结论的 普适性。【方法/过程】采用元分析研究方法,对国内外102项涉及在线信任的实证研究进行量化综述。【结果/结论】 研究结果表明,前置变量中,社群认同、感知专业性、信息质量、服务质量、社区支持、共同愿景、动机对在线信任的 影响最为显著;后置变量中,付费意愿、使用意愿、态度是在线信任影响最显著的三个因素。同时,研究识别出样本 量、样本类型、性别以及社区类型这四个方法学特征是不同研究之间存在异质性的部分来源,对特定影响因素具有 一定的调节作用。【创新/局限】本研究梳理了信任影响关系,部分解释了相关研究结论不一致的问题,为虚拟社区 在线信任的进一步研究和应用提供理论依据;但基于少量研究的调节变量分析应该谨慎解释,后续研究应该发现 更多能调节在线信任关系的变量。     

文化视域下的大学生心理援助

我国大学生心理援助工作成绩斐然,援助理念推陈出新,援助技术日新月异,援助主体范围逐步扩大,援助效果不断提升。同时,由于我国心理援助工作的理念和技术源自西方文化,缺乏完整而成熟的本土消化过程,客观上影响到了心理援助的实效性。如何破解这一困境是心理研究人员的当务之急,本文从文化断层、大学制度文化、文化心理、援助方式四个方面做出回应。     

好脾气的家伙太多？

在现代西方文化中,故事总需要一个英雄和一个恶棍,但也有相反的,比如《伊利亚特》和宫崎骏的电影,里面恶棍的作恶动机可以理解,而英雄也不总是那么有英雄气概,但是说到底,对一件事物抱有复杂情感不会令人觉得太痛快。     

基于概念格的企业群体创新偏好挖掘研究

为精准捕捉各类企业创新偏好信息,提出一种专利数据驱动下基于模糊三支概念格对企业创新偏好进行群体画像的模型,以专利IPC信息为切入点层次化抽取企业群体创新偏好共性特征,实现领导型、稳定型、潜力型、危险型四类企业创新偏好的差异化多粒度刻画。在此基础上提出模糊三支概念格相似度定义,构建带有相似度的创新偏好模糊三支概念格,揭示各企业间创新偏好关联关系。以中国集成电路设计行业数据为例实证验证模型有效性,结果表明模型可以清晰展现各类企业差异化创新偏好领域布局以及结构布局,为企业竞争战略制定及政府创新决策提供理论依据及参考。     

基于对应分析模型原理的户外运动安全风险研究

通过对我国2001年至2014年期间,258个户外运动安全事故案例的统计和分析,结合国内外相关研究,建立户外运动安全风险分析框架,将户外运动安全风险划分为4个维度,18个因素指标.根据对应分析模型原理,深入研究户外运动中季节、月份与时段风险的对应性关系,R(3.2.0)软件运行结果显示:户外运动中,凌晨和晚上的风险指数最高;春季、秋季的上午和下午时段,可能存在的伤亡风险几率较高;5月、9月、10月的上午和晚上,3月、6月、11月、12月的下午,1月和4月的凌晨时段,可能存在的伤亡风险几率更高.使用Minitab软件,根据累积贡献率80％以上为主要因素的帕累托原则得到8个主要风险因素和7个次要风险因素.     

“围城”之爱：帕斯捷尔纳克的两段婚姻

鲍里斯·列昂尼多维奇·帕斯捷尔纳克是享誉前苏联乃至全世界的作家和诗人之一,曾因长篇小说《日瓦戈医生》而获诺贝尔文学奖。帕斯捷尔纳克1890年2月10日出生于莫斯科,父亲列昂尼德．奥西波维奇．帕斯捷尔纳克是著名画家,母亲罗扎丽娅．伊西多罗夫娜．帕斯捷尔纳克是著名钢琴家。与父母过从甚密的奥地利著名诗人里尔克是他钟爱的诗人之一,正是i猢人启发了帕斯捷尔纳克对诗歌的热爱与向往。     

基于物理学科核心素养的支架教学——以“光的偏振”为例

<正>“支架”原指建筑上的“脚手架”,支架教学是基于最近发展区理论和建构主义理论而生成的一种教学方法。苏联心理学家维果斯基在最近发展区理论中指出,知识结构形成中有两个区域:实际发展区和潜在发展区。这两个区域之间的地带,称为最近发展区。该区域就是教师搭建支架帮助学生往上攀升的区域。建构主义理论的学习观认为,学习是学生自己建构知识的过程,学习意义的获得是学生以自己原有的知识经验为基础,对信息重新认识和编码,构建理解的过程^[1]。     

机器学习算法在我国情报学研究中的应用与影响——基于CSSCI期刊论文的视角

[目的/意义]回顾机器学习算法在情报学研究中的应用情况,为相关学者更好地利用机器学习算法来解决情报学问题提供参考。[研究设计/方法]本研究主要采用内容分析法,选取CSSCI图情领域16种期刊为数据来源,编码文献应用的机器学习算法名称,统计分析机器学习算法应用的频次、时间分布、文献类型分布与研究领域分布特征,考察其对情报学研究的影响。[结论/发现]我国情报学领域机器学习算法的应用较早,自2016年起蓬勃发展;应用频次前5且呈现上升趋势的机器学习算法为：SVM、K-means、CNN、BERT、BiLSTM,主要应用于信息处理、信息分析与研究、信息服务与知识服务、信息计量领域。机器学习算法应用与情报学研究的生长、发展和扩张紧密关联,是矛盾解决的主要着力点、切入点和关键点。[创新/价值]系统总结我国情报学研究中机器学习算法的应用状况,并结合情报学发展进程揭示其影响。     

竞技健美操规则的改变对其训练影响的研究

竞技健美操运动发展至今已有20多年的历史,是作为一项新兴的体育竞赛项目。通过对我国2001~2012年期间3次颁布的竞技健美操规则进行了对比和研究,主要对成套动作的编排、艺术评分、分值重组、难度动作数量和级别等进行了讨论和分析,并对颁布的新规则在运动员训练中产生的影响进行探究,为今后竞技健美操运动的训练提出一定的理论参考。