华中地区碳达峰预测——基于扩展的STIRPAT模型

本文从我国“双碳”目标出发,以华中地区为研究对象,首先采用IPCC排放因子法对华中地区2005~2021年碳排放量数据进行核算整合,发现该地区在2012年后碳排放量呈现缓慢增长趋势;然后利用人口规模、人均GDP等五个指标建立了扩展的STIRPAT模型,拟合模型R2 = 0.9763,各指标均通过了95%的显著性检验;再运用情景分析法对该地区碳达峰时间及达峰排放量进行预测,预测结果显示该地区碳达峰时间最早出现于2026年,达峰排放量为162,432万吨,最迟达峰时间为2029年,达峰排放量为165,062万吨;最后根据预测结果给出了实现华中地区碳达峰的三条路径。

师范生亲社会行为倾向与特殊儿童观:基于多群组结构方程模型的分析

文章对794个师范生进行问卷调查,以考察师范生亲社会行为倾向和特殊儿童观的关系以及其性别差异。结果发现:(1)师范生的特殊儿童观呈现积极特点;(2)师范生亲社会行为倾向正向预测特殊儿童观及其子维度平等观和可教育性;(3)男师范生亲社会行为倾向对特殊儿童观及其子维度(平等观与可教育性)的预测作用显著高于女师范生。上述结果揭示了亲社会行为倾向和特殊儿童观的关系以及性别的调节作用,为改善师范生的特殊儿童观提供了量化证据。

人工智能在特殊儿童个别化教育的应用研究

智能时代的来临,为特殊教育与人工智能的结合奠定了基础。个别化教育一直是特殊教育领域的重要方面,当前个别化教育依然存在“信息难以全面掌握,评估效果有待提升”“教师能力有待提高,教学时间难以保障”“课程安排仍需改善,教材设计偏离儿童”三大问题,人工智能的应用可以有效改善这些问题。此外,也需要在使用技术的过程中考虑和避免可能会面临的问题,使人工智能技术更有效地为特殊儿童个别化教育提供支持。

不同医保支付方式对2型糖尿病患者血糖行为结局的影响

背景我国糖尿病患者数量位居全球首位,患病类型以2型糖尿病(T2DM)为主。糖尿病及其并发症给个人、家庭及社会造成巨大经济损失。近年来发现如果有足够的医疗保障覆盖,绝大部分T2DM并发症及合并症可以被预防或延后。目的调查不同医疗政策背景下医保支付方式对2型糖尿病患者血糖行为结局的影响。方法选取2017年4月-2018年1月在广州市某三级甲等医院或社区医院住院的T2DM患者70例、澳门镜湖医院糖尿病中心或住院部住院的T2DM患者82例为研究对象。由课题组统一提供血糖仪、试纸、采血针、血液检查等用品,指导患者进行为期12周的自我血糖监测,比较两地T2DM患者就诊付费方式、血糖监测依从性、糖化血红蛋白(HbA1c)水平等。结果试验期间两地患者就诊付费方式差异有统计学意义(P<0.05)。在出院12周的干预过程中,广州地区同期血糖记录情况明显优于澳门地区(P<0.001)。就诊付费方式是出院12周自测血糖总次数的影响因素(P<0.05)。出院12周两地患者HbA1c水平比较,差异无统计学意义(P>0.05)。HbA1c改变量与血糖监测次数呈正相关(rs=0.182,P<0.05)。结论不同医疗政策背景下医保支付方式对T2DM患者血糖行为结局的影响不同,适当提供自测血糖耗材可提高T2DM患者自我监测血糖的依从性,自测血糖干预可以帮助T2DM患者更好地控制血糖。

人工智能在残疾大学生就业中的应用研究

残疾大学生就业的问题一直受到社会各界的关注,“选择余地较小,就业面拓宽难”“缺乏竞争优势,就业形势严峻”“就业稳定性差,可持续就业难”是当前残疾大学生就业时面临的无法跨越的重要问题,人工智能技术的应用可以有针对性地改善这些方面。在关注人工智能的作用与优势的同时,也需要认识到潜在的问题,使人工智能能够切实为残疾大学生就业带来支持。