性别视角下中国不同群体择偶偏好的随机实验研究

择偶偏好反映了个体对于理想伴侣的期望,明晰人们的择偶偏好对于理解婚姻匹配的过程和结果具有重要意义。基于2021年中国综合社会调查所搭载的随机实验模块数据,从性别视角对我国居民的择偶偏好进行考察,比较了择偶偏好的时代变化和群体差异,结果显示:整体而言,我国男性和女性的择偶偏好展现出同中有异的特征;随着出生世代的变化,两性对先赋性条件的偏好保持了较高的稳定性,但是对自致性条件的偏好表现出明显的变化性;自身资源状况对两性择偶偏好具有相对不同的影响,在先赋性资源上有优势的群体,在择偶时并不注重对方是否也具有这样的优势,而在先赋性资源上无优势的群体,尤其是女性,在择偶时却对对方各方面的条件均有相对较高的要求。两性择偶偏好的差异及其变化为当前中国的诸多婚姻现象提供了解释。

中小学校医与保健教师近视防控核心胜任力评价量表的构建研究

目的构建中小学校医与保健教师近视防控核心胜任力评价量表,为评价校医与保健教师开展校园近视防控工作水平提供工具。方法通过文献分析与半结构化访谈,提取校医与保健教师近视防控核心胜任力评价框架与指标条目。邀请到14名专家,通过德尔菲咨询与层次分析法确定各级指标内容与相应权重,构建中小学校医与保健教师近视防控核心胜任力评价量表。结果经过两轮专家咨询,确定一级指标4个,二级指标8个,三级指标28个。一级指标按权重依次为视力健康服务能力(0.296)、个人职业品质(0.278)、近视防控专业知识与技能(0.233)、组织管理能力(0.193)。专家积极性、权威性与意见协调程度与一致性较好。结论本研究通过德尔菲法与层次分析法初步构建了中小学校医与保健教师近视防控核心胜任力评价量表,具有一定的科学性和可靠性,可为中小学校医与保健教师近视防控核心胜任力评价提供参考。

北京市医务人员医院健康教育行为及影响因素研究

目的探索影响医务人员开展医院健康教育的因素,为完善医疗机构健康教育激励政策提供参考。方法2023年5—6月通过多阶段整群随机抽取北京市医疗机构人员,并开展横断面调查。描述性分析医务人员的基本人口学特征、健康教育指标;并采取χ^(2)检验比较不同特征人群及各因素下开展健康教育的组间差异;采用二分类Logistic回归分析探讨特征、能力、机会和动机对健康教育行为的影响。结果本研究共纳入医务人员2563名,其中医生1054人,护士1509人。Logistic回归分析显示,年龄(OR=1.294,95%CI:1.151~1.455)、文化程度(OR=1.193,95%CI:1.019~1.397)、技术职称(OR=1.311,95%CI:1.123~1.531)、经费支持(OR=1.233,95%CI:1.111~1.368)和绩效考核制度建设(OR=1.330,95%CI:1.178~1.502)为门诊健康教育的保护因素,个人月均收入(OR=0.755,95%CI:0.658~0.866)、医疗机构级别(OR=0.682,95%CI:0.615~0.756)和材料支持(OR=0.853,95%CI:0.734~0.992)为门诊健康教育的危险因素;医疗机构级别(OR=3.060,95%CI:2.739~3.418)和文化环境支持(OR=1.712,95%CI:1.497~1.957)为住院健康教育的保护因素,个人月均收入(OR=0.800,95%CI:0.698~0.916)为住院健康教育的危险因素。结论年龄、文化程度、个人月均收入、技术职称、所属医疗机构级别、经费支持、材料支持、文化环境支持和绩效考核制度建设为医务人员开展医院健康教育的影响因素。应定期开展健康教育能力提升,加强人员的健康教育知识与经验;同时,要为健康教育提供健全的反馈机制,鼓励医务人员将健康教育作为临床实践的一部分。

茶树WRKY19基因的克隆及其抗寒功能研究

【目的】茶树作为一种喜温畏寒植物,低温严重制约茶产业的发展。茶树WRKY19基因的克隆及抗寒功能研究为其抗逆工程育种提供重要理论依据。【方法】基于前期对茶树WRKY基因家族的鉴定,本研究筛选并克隆得到一个受低温诱导显著上调表达的WRKY转录因子,将其命名为CsWRKY19。对CsWRKY19进行序列特征分析并结合基因表达抑制试验初步研究其在茶树抗寒中的功能。【结果】CsWRKY19基因CDS全长为1680bp,编码559个氨基酸;包含2个典型的WRKYGQK保守基序;定量PCR分析表明CsWRKY19表达具有组织特异性,在根和幼嫩芽叶中高表达并受冷驯化诱导显著上调表达;经反义寡核苷酸抑制CsWRKY19表达后,茶树叶片在低温下的损伤程度显著加剧、丙二醛含量显著增加、超氧化物歧化酶活性降低,初步证明CsWRKY19在茶树应答低温胁迫中可能具有重要作用。【结论】本研究鉴定了一个茶树转录因子CsWRKY19,并初步验证了其在茶树应对低温胁迫中的潜在功能。

利用双主题表征的涉案微博评价对象识别方法

微博评价对象识别是涉案网络舆情分析的基础.目前基于主题表征的评价对象识别方法需要预设固定的主题数目,且最终评价对象识别依赖人工推断.针对此问题,提出一种弱监督涉案微博评价对象识别方法,仅采用少量标签评论即可实现对评价对象的自动识别.具体实现思路为:首先基于变分双主题表征网络对评论进行两次编码和重构,获得丰富的主题特征;然后,利用少量标签评论,引导主题表征网络自动判别评价对象类别;最后采用联合训练策略,对双主题表征的重构损失与评价对象分类损失进行联合调优,最终实现对评价对象的自动分类和评价对象词项的挖掘.在涉案舆情的两个数据集上进行了实验,结果表明,所提出的模型在评价对象分类、评价对象词项的主题连贯性和多样性等方面均优于几个基线模型.

推动电商发展促进了共同富裕么?——基于国家电子商务示范城市的检验

在当前电商经济影响不断深化和全社会为实现共同富裕勠力奋进之际,推动电商发展对共同富裕的影响受到广泛关注。基于2003—2018年全国地级城市面板数据,以国家电子商务示范城市建设作为地方政府推动电商发展的准自然实验,从收入水平和收入差距两个维度构建研究假设,实证检验推动电商发展对共同富裕的影响和作用机制。结果显示:从收入水平看,推动电商发展促进了居民收入水平的整体提升;从区域收入差距看,推动电商发展扩大了低收入城市与其他城市以及非高收入城市间收入差距,但也缩小了高收入城市与非低收入城市的收入差距;从城乡收入差距看,推动电商发展会进一步导致城乡收入差距的扩大。分析影响机制发现,推动电商发展可能通过创新水平提升和产业结构升级对收入水平与城乡收入差距产生影响,且其对收入差距的影响主要源于推动电商发展政策对不同区域或城乡居民收入水平影响的差异性。整体而言,推动电商发展政策确实有助于居民整体富裕程度的提高,但“一般化”的推动电商发展并不能保障人们共享收入提高成果,因此,需采取更有针对性的推动电商发展政策,以引导特定区域电商的发展。

基于多策略原型生成的低资源神经机器翻译

资源丰富场景下,利用相似性翻译作为目标端原型序列,能够有效提升神经机器翻译的性能.然而在低资源场景下,由于平行语料资源匮乏,导致不能匹配得到原型序列或序列质量不佳.针对此问题,提出一种基于多种策略进行原型生成的方法.首先结合利用关键词匹配和分布式表示匹配检索原型序列,如未能获得匹配,则利用伪原型生成方法产生可用的伪原型序列.其次,为有效地利用原型序列,对传统的编码器-解码器框架进行改进.编码端使用额外的编码器接收原型序列输入;解码端在利用门控机制控制信息流动的同时,使用改进的损失函数减少低质量原型序列对模型的影响.多个数据集上的实验结果表明,相比基线模型,所提出的方法能够有效提升低资源场景下的机器翻译性能.

基于主题交互图的案件话题摘要

从案件相关的话题评论中生成简短的话题描述对于快速了解案件舆情有着重要作用,其可以看做是基于用户评论的多文档摘要任务.然而用户评论中含有较多噪声且生成摘要所需的重要信息分散在不同的评论句中,直接基于序列模型容易生成错误或不相关的摘要.为了缓解上述问题,提出一种基于主题交互图的案件话题摘要方法,将嘈杂的用户评论组织为主题交互图,利用图来表达不同用户评论之间的关联关系,从而过滤重要的用户评论信息.具体来说,首先从评论句中抽取案件要素,然后构造以案件要素为节点,包含案件要素的句子为内容的主题交互图;然后利用图Transformer网络生成图中节点的表征,最后生成简短的话题描述.在收集的案件话题摘要数据集上的实验结果表明,所提方法是一种有效的数据选择方法,能够生成连贯、事实正确的话题摘要.

基于情感语义对抗的跨语言情感分类模型

传统的基于机器翻译的跨语言情感分类方法,由于受机器翻译性能影响,导致越南语等低资源语言的情感分类准确率较低。针对源语言和目标语言标记资源不平衡的问题,提出一种基于情感语义对抗的跨语言情感分类模型。首先,将句子和句子中情感词进行拼接,用卷积神经网络对拼接后的句子分别进行特征抽取,分别获得单语语义空间下的情感语义表征;其次,通过对抗网络,在双语情感语义空间将带标签数据与无标签数据的情感语义表征进行对齐;最后,将句子与情感词最显著的表征进行拼接,得到情感分类结果。基于汉英公共数据集和自主构建的汉越数据集的实验结果表明,所提模型相比跨语言情感分类主流模型,实现了双语情感语义对齐,可以有效提升越南语情感分类的准确率,且在差异性不同的语言对上也具有明显优势。

增压器的匹配计算与应用分析

发动机设计工作中的“三化”是内燃机生产专业化的基础,其中的零部件通用化保证了同一系列机型中,各机型的零部件能够互换通用,减小内燃机工业中零部件的数目和种类。其中影响发动机性能的关键零部件-涡轮增压器也尽量遵循通用化原则。本文分析了涡轮增压器A、B匹配同一系列发动机的情况,通过对试验数据分析,得出A涡轮增压器匹配同一转速不同功率发动机的联合运行线情况,及B涡轮增压器匹配不同转速同一功率发动机的联合运行线情况。

软件安全漏洞知识图谱构建方法

为解决当前漏洞数据利用率低、漏洞语义信息不够丰富、分析手段欠缺等问题,提出一种软件安全漏洞知识图谱构建方法。设计本体模型,利用网络爬虫对NVD和CVE漏洞库进行数据采集与预处理,通过基于规则方法与深度学习BiLSTM-CRF模型进行实体识别,进行关系抽取以及知识融合,将所获得的知识存储在Neo4j图数据库中。实验结果表明,所提方法简单有效,可广泛应用于漏洞挖掘等领域。

闪耀透射光栅衍射规律的分析和验证

基于标量理论研究了不同槽形角,不同刻线密度的透射式闪耀光栅对使用波段的影响,推导了闪耀透射光栅的衍射光能量分布规律。分析证明了透射闪耀光栅在衍射能量最强方向上衍射光的衍射角与入射光的入射角之间的关系满足Snell定律。给出了入射角、衍射角与槽形角之间的关系式,研究了不同刻线密度和槽形角条件下衍射光能量分布的规律。对闪耀透射光栅进行了测量和比较,结果表明:已有闪耀透射光栅测量的结果与理论计算数据相吻合。制备了聚二甲基硅氧烷(PDMS)可调谐闪耀透射光栅,应用研究的理论公式测量了该闪耀透射光栅在拉伸与自由状态下的闪耀波长和光栅刻线密度,结果显示其波长测量误差在5nm以内。拟合了光栅的等效槽形,验证了实时监测PDMS光栅槽形和刻线密度随拉力大小变化的规律。

农业转移人口市民化研究动态——基于CiteSpace的知识图谱分析

基于CNKI数据库中文核心期刊和CSSCI期刊中农业转移人口市民化研究的1165篇相关文献,利用CiteSpace绘制出研究的发文量、作者、关键词、突现词等的知识图谱,对我国农业转移人口市民化研究领城的发文情况、热点主题、学术前沿进行统计及可视化分析。结果显示:我国农业转移人口市民化研究呈现阶段性,且尚未形成核心研究者群体;研究热点呈现出"研究对象较为集中,研究视角相对分散,且年代差异明显"的特征;当前的研究涉及"基本服务均等化"、"市民化意愿"、"新型城镇化"等前沿主题。后续可从两方面对相关研究进行拓展和深化:一是对特定区域农业转移人口市民化问题的探讨,二是对农业转移人口市民化过程中相关政策协同的研究。

国外同居问题研究述评:与婚姻比较的视角

伴随着西方主要国家同居的快速蔓延,同居现象近年一直是国外学术研究的热点。鉴于同居和婚姻之间的密切关系,对同居问题的研究大多是基于"与婚姻比较"的视角。在此视角下,有关同居的研究主题主要包括同居的测度与蔓延、同居者的个体特征和同居的原因、同居与婚姻的关系及其对婚姻稳定性的影响以及同居与孩子的关系等几个方面。在已有研究的基础上,今后需进一步探讨的问题包括更广泛的有关同居的后果或影响,连续和长期同居问题以及特定群体的同居问题等。

婚前同居与中国女性的婚姻稳定性:自选择效应还是测度问题

大多研究发现,婚前同居与婚姻稳定性负相关,其中自选择效应和测度问题被视为二者负向关系的主要致因。基于2014年中国家庭追踪调查的女性样本,实证分析了婚前同居和中国女性婚姻稳定性之间的关系,并进一步检验了自选择效应和测度问题在其中作用的相对大小。研究结果显示:总的来说,中国女性的婚前同居与婚姻稳定性负相关;随着同居在改革开放前后出生的女性中的蔓延,婚前同居与婚姻稳定性的负向关系消失;自选择效应基本主导了中国女性婚前同居与婚姻稳定性之间的负向关系;虽然测度问题也推动了中国女性的婚前同居与婚姻稳定性关系的负向变化,但与自选择效应相比,测度问题的影响要小得多。

低密度聚乙烯DSC热老化特性及加速因子研究

为了研究低密度聚乙烯DSC热老化氧化产物生成规律及对自然老化的加速因子,采用衰减全反射傅里叶红外光谱技术并通过对氧化产物特征谱带洛伦兹分峰,探究了不同类型氧化产物的生成规律,分析了DSC热老化对重庆和北安自然老化的加速因子的变化趋势。结果表明:氧化产物生成以酮羰基为主,随着老化温度升高,老化产生的氧化物趋于稳定;DSC热老化对重庆和北安的加速因子影响不同,对北安的作用更强。

中西方节日认同:群体差异与影响因素

基于中国综合社会调查2013年度数据,从群体差异与影响因素两个方面,定量考察了中国居民对中西方节日的认同。研究结果显示,以过节比重为标准,中国节日的影响力排序为春节、中秋节、端午节、清明节、元旦节,西方节日的影响力排序为圣诞节、情人节、愚人节。在我国,中国节日的影响力仍大大高于西方节日。不同区域,居住地类型和出生年代的群体对四大中国传统节日(春节、中秋节、端午节、清明节)均拥有较高且差异不大的认同,但对西方节日和元旦节的认同却表现出明显的群体差异。整体而言,中国传统节日认同受出生年代、家庭年收入、婚姻状况、教育水平、居住地类型、居住区域、经济发展水平和父亲教育水平的影响,但对于各个不同的具体节日,其影响因素又有所差异。而对于西方节日,女性,更年轻的出生者,更富裕的家庭,更高的受教育程度,更好的家庭背景等通常意味着有更高的认同。

基于深度学习的实用HDPC码译码方法研究

针对现有高密度校验码量化译码性能问题,本文提出了一种基于深度学习的量化最小和译码算法-QMSND.借助深度神经网络,通过对神经最小和译码信道输入向量和每轮迭代过程中节点更新信息进行非均匀间隔量化,动态调整Tanner图边的权重参数,改善消息传播效能.计算机仿真实验结果表明,本文提出的方法在对BCH码进行译码时仅需要8比特表示信息即可接近未经量化的浮点译码性能.因此,所提出的QMSND译码方法便于硬件实现,具有一定的实用性.

社会资本与中国居民的环境意识

本研究实证检验社会资本与中国居民环境意识之间的关系。首先基于2010年中国综合社会调查数据,从环境关注、环境评价和环境知识三个方面对中国居民的环境意识进行度量,并利用潜在类别模型(LCA)将居民的环境意识分为高环境意识和低环境意识两类;然后在控制个体特征等变量的条件下,利用有序logit模型实证研究社会资本的不同维度对不同方面居民的环境意识,以及整体的环境意识类别的影响;并进一步分析了对于不同个体特征的居民,社会资本对其环境意识的不同影响。结果显示:居民环境意识类别划分与环境评价具有最高的正相关性;社会资本的不同维度可能对环境意识的不同方面产生不同的影响,并进而影响居民所属的环境意识类别;社会规范对环境意识的影响与个体特征的关系不大,但随着个体特征的变化,社会信任和社会联系对环境意识的影响会有所不同。

融合句法解析树的汉-越卷积神经机器翻译

神经机器翻译是目前应用最广泛的机器翻译方法,在语料资源丰富的语种上取得了良好的效果.但是在汉语-越南语这类缺乏双语数据的语种上表现不佳.考虑汉语和越南语在语法结构上的差异性,提出一种融合源语言句法解析树的汉越神经机器翻译方法,利用深度优先遍历得到源语言的句法解析树的向量化表示,将句法向量与源语言词嵌入相加作为输入,训练翻译模型.在汉-越语言对上进行了实验,相较于基准系统,获得了0.6个BLUE值的提高.实验结果表明,融合句法解析树可以有效提高在资源稀缺情况下机器翻译模型的性能.