家庭住房负担对流动人口生育行为的影响——基于个体和流入地多层线性模型的检验

能否揭示住房负担对流动人口生育行为的影响机制是促进住房市场和人口和谐发展、提振生育的关键所在。在构建住房负担与流动人口生育行为关系模型基础上,采用能将流动人口微观个体和流入地宏观特征相联结的多层嵌套模型,检验住房负担对流动人口生育行为的影响及长期居住意愿在其中的重要作用。在此基础上,分别按结婚时间、第一胎性别将样本分组,剖析二者关系的异质规律。研究发现:住房负担加重是流动人口生育低迷的重要原因,且流入地的人均GDP会强化其对流动人口生育的抑制作用;长期居住意愿在住房负担对流动人口生育行为的影响中起到了部分中介作用,住房负担加重造成流动人口社会融入感和长期居住意愿下降,进一步加剧生育抑制效应;住房负担对流动人口生育行为的影响会随流动人口结婚时间长短、第一胎性别的不同而呈现异质性特征。

脑卒中患者复发风险感知与行为决策情境理论模型的初步构建

目的构建脑卒中患者复发风险感知与行为决策情境理论模型,为脑卒中行为管理提供新的指导框架。方法遵循护理学科理论模型发展过程,综合采用文献研究、质性研究及理论分析,初步构建脑卒中复发风险感知与行为决策情境理论模型,包括概念、命题(概念间假设关系)及模型边界(适用范围)。结果脑卒中复发风险感知与行为决策模型包含复发风险感知、行为决策、自我效能、社会支持、情感反应(担忧)和健康行为等6个核心变量,一条核心路径为“复发风险感知→行为决策→健康行为”,三条桥梁路径为“复发风险感知社会支持→行为决策→健康行为”“复发风险感知→自我效能→行为决策→健康行为”和“复发风险感知复发担忧→行为决策→健康行为”。结论脑卒中复发风险感知与行为决策模型或可丰富脑卒中健康行为管理相关理论研究,进而为开展脑卒中患者健康管理及复发防控实践工作提供新的视角。

基于前因因素的建筑工人安全行为评价模型与应用

建筑项目中的事故主要与建筑工人的不安全行为有关,因此对建筑工人安全行为进行事前评价是预防事故发生的关键。首先通过文献可视化分析初步筛选建筑工人安全行为前因因素,结合专家意见构建建筑工人安全行为评价的指标体系;然后采用群决策改进的层次分析法确定各评价指标的综合权重,并建立可拓物元评价模型;最后对某施工项目建筑工人安全行为进行评价与分析,以验证模型的合理性和可靠性。结果表明:建筑工人安全行为评价指标中安全意识所占权重较高,是事故预防的重要因素;实例应用结果表明该项目建筑工人总体安全行为等级处于“Ⅲ级”为一般安全,说明该项目施工作业人员整体处于比较安全的水平;建筑工人个体安全行为的维度指标评价结果为正态分布或偏正态分布,表明该评价模型能够有效识别建筑工人的安全行为水平,可为建筑安全管理的研究和实践提供参考。

基于信息-动机-行为技巧模型的护理干预对功能性消化不良患者心理状态及胃肠动力的影响

目的分析基于信息-动机-行为技巧(IMB)模型的护理干预对功能性消化不良患者的作用。方法选取2022年12月—2023年6月新乡医学院第一附属医院收治的160例功能性消化不良患者为研究对象,根据随机数字表法将其分为对照组和观察组,每组80例。对照组患者应用常规护理干预,观察组患者在对照组基础上应用基于IMB模型的护理干预。比较2组患者干预前后心理状态、胃肠动力及生活质量情况。结果干预后,2组患者汉密尔顿焦虑量表(HAMA)及汉密尔顿抑郁量表(HAMD)评分均有所下降,且观察组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。干预后,2组患者胃肠激素一氧化氮(NO)、血清胃动素(MTL)和血清胃泌素(GAS)水平均有所改善,观察组各指标水平均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。干预后,2组患者胃肠道生活质量指数(GIQLI)评分均有所提高,且观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于IMB模型的护理干预有利于缓解功能性消化不良患者的焦虑、抑郁情绪,能有效增强患者胃肠动力及活力,提高患者生活质量。

基于“福格行为模型”的数字健康产品交互设计应用研究

通过探讨福格行为模型在数字健康产品交互设计中的应用,并进行数字健康产品的设计实践,从而帮助用户养成健康使用手机的习惯。运用福格行为模型构建多层次的数字健康产品交互设计架构进而指导设计实践的进行。首先,对当前数字健康产品现状进行研究,提出了当前数字健康产品交互设计中的不足,然后在此基础上通过福格行为模型的动机、能力、触发三个要素总结出数字健康产品交互设计架构,最后以此指导设计实践并形成设计方案。发现福格行为模型提供了一种行为管理的理论基础,可应用于数字健康产品交互设计中,通过动机、能力、触发三个维度介入用户行为管理可以提升数字健康产品的使用效果,帮助用户平衡人-机之间的关系。

超高强Ti-15Mo-2.7Nb-3Al-0.2Si钛合金的强化行为及模型

基于XRD、OM、SEM和TEM分析,研究超高强Ti-15Mo-2.7Nb-3Al-0.2Si钛合金的组织演变及强化行为。结果表明,位错强化和析出强化效应对该合金的屈服强度影响较大。冷轧+再结晶+冷轧+双时效组合工艺可获得1518 MPa的最高屈服强度,这主要归因于显微组织中的高密度残存位错及密集而细小的次生α相。建立复合强化模型,其预测误差在16.6%以内。此外,研究发现次生α相体积分数的增加可以不断强化晶内区域,这使得沿晶断裂开始出现并逐渐占据整个断裂面。

女性护士无尿意排尿行为现状及预测模型分析

目的:探索女性护士无尿意排尿行为现状,分析其影响因素,建立预测女性护士无尿意排尿行为的列线图模型。方法:采用便利抽样法选取天津市某三级甲等医院170名女性护士(训练集)为研究对象,根据无尿意排尿行为量表,确定研究对象是否存在无尿意排尿行为。应用单因素、二元Logistic回归模型分析女性护士无尿意排尿行为的影响因素,应用R语言软件建立预测列线图模型。另选50名女护士(验证集),采用ROC曲线分析该模型预测训练集、验证集无尿意排尿行为的效能。结果:170名女性护士中,83名(48.82%)护士存在无尿意排尿行为,纳入排尿行为异常组,另外87名(51.18%)护士纳入正常组。二元Logistic回归分析显示,年龄大于35岁、多次分娩、有憋尿行为、工作方式久坐或久站、未规律进行盆底肌训练、消极排尿行为信念及职业紧张感高均是无尿意排尿行为的独立影响因素(P<0.05)。列线图模型预测训练集产生的受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)下面积(Area Under Curve,AUC)为0.965(95%CI 0.940~0.989)、验证集的C指数(C-index)为0.968(95%CI 0.946~0.990)。结论:构建的列线图预测模型可有效预测女性护士无尿意排尿行为的发生概率,医院管理人员可根据影响因素制定相关措施,以改善女性护士无尿意排尿行为,提升女性护士的生活质量。

社会信用治理模型选择:由风险预测制迈向行为积分制

模型是对实践的抽象化表达,内含实践的认知理念和价值判断。不同信用模型内含不同的信用治理理念并会产生不同的社会效果。风险预测制模型用于风险预测和秩序控制,在实际社会信用治理中产生过度收集数据、模型黑箱化、难以有效预测等问题。究其原因,在于技术设计过程未能有效反映治理需求,反而消解了人的主体性地位。社会信用治理需要从行为改变出发,迈向行为导向,转换治理范式。行为积分制模型以行为理论为支撑,通过将社区治理过程中的日常事项转化为积分激励事项,推动社区居民积极参与到社区经济、政治、社会、文化、生态等建设中,以共建推动共同治理,将共治行为转化为积分,进而实现治理成果的共享,提供了民主治理的新范式。在推动信用体系建设过程中,应更多考虑行为积分制模型的应用和推广。

基于跨理论模型的焦点式心理干预对老年慢性心力衰竭患者心理韧性及健康行为的影响

目的 观察老年慢性心力衰竭患者采用基于跨理论模型的焦点式心理干预对其心理韧性及健康行为的影响。方法 选择2021年1月至2022年12月黑龙江省大庆龙南医院收治的88例老年慢性心力衰竭患者作为研究对象,按照随机数字表法将其分为对照组与观察组,各44例。对照组采用常规护理,观察组在对照组基础上采用基于跨理论模型的焦点式心理干预。比较两组干预前、干预3个月后心理韧性量表(CD-RISC)评分、健康促进生活方式量表-Ⅱ(HPLP-Ⅱ)评分及护理满意度。结果 干预后,两组CD-RISC总评分、HPLP-Ⅱ总评分及其各维度评分均高于干预前,且观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组护理满意度优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 基于跨理论模型的焦点式心理干预可以有效提高老年慢性心力衰竭患者心理韧性及健康行为水平,且患者满意度更高。

信息-动机-行为技巧模型联合心理干预对乳腺癌术后患者情绪状态及生活质量的影响

目的探讨信息-动机-行为技巧模型(IMB)联合心理干预对乳腺癌术后患者情绪状态及生活质量的影响。方法依据干预方式的不同将92例乳腺癌手术患者分为对照组(n=50)和联合组(n=42),对照组患者给予常规干预,联合组患者给予IMB模式联合心理干预。比较两组患者的情绪状态[抑郁自评量表(SDS)、焦虑自评量表(SAS)]、功能锻炼依从性、生活质量[世界卫生组织生存质量测定量表简表(WHOQOL-BREF)]、并发症发生情况及干预满意度。结果干预后,两组患者SDS、SAS评分均低于本组干预前,WHOQOL-BREF各维度评分均高于本组干预前,联合组患者SDS、SAS评分均低于对照组,WHOQOL-BREF各维度评分均高于对照组,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。干预后,两组患者术后注意事项依从、身体功能锻炼依从、主动寻求建议依从评分均高于本组干预前,联合组患者术后注意事项依从、身体功能锻炼依从、主动寻求建议依从评分均高于对照组,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。联合组患者的术后并发症总发生率低于对照组,总满意度高于对照组,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。结论IMB模式联合心理干预能明显改善乳腺癌术后患者的情绪状态,提高生活质量和功能锻炼依从性,降低术后并发症发生率,从而提高干预满意度。

基于前景理论框架和Heston模型的行为期权定价

行为期权定价是当前国际金融领域的热门研究主题之一。虽然随机波动率模型已成为国际衍生品定价领域的标准模型,但该模型对短到期期权(尤其是虚值期权)的定价仍不准确,其原因之一是传统的期权定价方法忽略了现实市场中的非理性心理和行为因素。针对上述问题,本文运用前景理论期权定价框架,引入价值函数来刻画投资者面对收益与损失的前景价值判断,引入决策权重函数来修正Heston随机波动率模型刻画的资产价格路径的概率密度函数,将期权合约签订与交割的现金流视为分散的心理账户情形,在市场均衡条件下推导出Heston模型下欧氏行为期权的定价公式。上证50ETF期权的实证结果表明:考虑了前景理论的Heston随机波动率模型,能显著地提升短到期虚值期权的定价准确度;参数校正结果发现,定价性能的提升要归因于Heston模型中纳入的表征非理性心理与情绪的行为参数;相对而言,投资者对实值期权的风险态度偏中性,因此行为参数对其定价精度的提升有限。

基于CNN-GRU模型的学生课堂行为与教学质量分析研究

在当前社会背景下,深度学习方法在教育领域的应用研究显得尤为关键。而课堂教学作为教学工作中最重要的一环,学生的课堂行为直接反映了教学效果和教育质量。首先,本研究采集学生课堂行为的图像数据。其次,通过CNN-GRU模型,识别和分析学生在课堂中的行为。最后,通过获取的学生行为信息,了解学生学习状态和需求。深入研究学生课堂行为希望为提高课堂教学质量提供重要支持,从而为社会培养更具竞争力的人才,推动社会进步。

基于信息-动机-行为技巧模型的知信行健康宣教及护理在消化性溃疡合并上消化道出血患者中的应用效果

目的研究基于信息-动机-行为技巧模型(IMB)的知信行健康宣教及护理在消化性溃疡合并上消化道出血患者中的应用效果。方法选择2021年3月至2022年10月安徽省安庆市立医院接受治疗的患者82例,根据随机数字表法将其分为对照组与观察组,各41例。对照组采用常规知信行宣教及护理进行干预,观察组在对照组的基础上给予基于IMB模型的知信行宣教及护理。比较两组干预前与出院1个月后药物依从性、疾病不确定感、自我效能。结果出院后1个月,两组依从性得分均高于干预前,且研究组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。出院后1个月,两组疾病不确定感各项得分均低于干预前,且观察组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。出院后1个月,两组自我效能得分均高于干预前,且观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于IMB模型的知信行健康宣教及护理,能够有效提高消化性溃疡合并上消化道出血患者的治疗效果,值得推广运用。

电针对慢性束缚应激抑郁模型小鼠行为学的影响及机制研究

目的:观察电针对慢性束缚应激抑郁模型小鼠行为学及脑区c-Fos表达的影响,探讨电针抗抑郁的作用机制。方法:将雄性C57BL/6J小鼠按体质量随机分为正常组、假电针组、电针太冲穴组、电针神门穴组,每组8只。除正常组小鼠外,其他组小鼠均接受抑郁造模(共3周)。自第3周起,两个电针组小鼠在双侧太冲穴或神门穴处进行电针,假电针组将针刺入非穴位(尾巴),20 min/次,1次/d,共7 d。通过旷场实验和悬尾实验评价小鼠抑郁水平,c-Fos染色检测基底外侧杏仁核脑区的c-Fos表达。结果:与正常组对比,造模后小鼠在旷场实验中的中央区停留时间减少(P<0.05),在悬尾实验中的不动时间增多(P<0.05)。与假电针组对比,治疗后电针太冲穴组小鼠在中央区停留时间增多(P<0.05),电针神门穴组无统计学差异;两个电针组不动时间均缩短(P<0.01)。与假电针组对比,3个电针组基底外侧杏仁核c-Fos表达增加(P<0.01),且穴位配伍组较电针太冲穴组、电针神门穴组增加明显(P<0.01)。结论:电针太冲穴或神门穴抗抑郁有效,其作用机制可能与激活基底外侧杏仁核脑区相关。

智能化网络入侵行为检测模型的设计和实现

针对网络入侵行为的危害,本文提出将人工智能技术应用于网络入侵行为检测系统,增强其对抗不断进化的网络入侵行为的能力。本文基于PyTorch技术,构建了一个智能化网络入侵行为检测模型,并对模型的代码实现进行了详细的阐述。同时,定义了一组性能评价指标,监督模型的训练和调优过程,确保模型对网络入侵行为检测的准确性和可靠性。

以信息-动机-行为技巧模型为基础生活方式干预在出院脑梗死患者中的应用

目的:以信息-动机-行为技巧模型(Information-Motivation Behavioral,IMB)个性化干预脑梗死患者生活方式,并评估该模型对出院脑梗死患者生活方式管理的作用效果.方法:选取2021年5月至2022年1月在本院神经内科收治的46例脑梗死患者为受试者.将这些患者随机分成干预组和对照组,每组各23例.对照组患者接受常规护理干预模式.干预组在常规护理模式干预的基础上,基于IMB模型对脑梗死患者进行6 m的个性化生活方式干预.在两组患者出院时/干预后采用美国国立卫生院卒中量表(NIH Stroke Scale,NIHSS)、改良Rankin量表(Modified Rankin Scale,mRS)、生活质量调查表(Shortform36questionnaire,SF-36)对他们的神经功能缺损程度、残障程度以及生活质量进行评估.结果:干预后,干预组NIHSS评分较对照组明显下降(P<0.05).干预后,对照组无残障3例,残障20例(2级15例,3级4例,4级1例);干预组无残障15例,残障8例(2级2例,3级6例,4级0例),差异有统计学意义(P<0.05),即干预组的mRS评级向低分级转化更加明显.干预后,干预组生理功能、精神健康、躯体疼痛,生命活力、生理职能、社会功能、情感职能、总体健康得分,较之对照组均有明显上升,差异有统计学意义(P<0.05).干预组较之于对照组,主观治疗效果较好,满意度明显提高(P<0.05).两组均无不良事件或意外事件发生.结论:基于IMB模型个性化干预生活方式可明显提高出院脑梗死患者生活方式管理的作用效果.

鱼类行为生态水力学模型研究现状与发展趋势

水利工程运行与鱼类资源保护如何协同发展,是我国水电开发与水生态环境保护需要重点开展的研究,其中基于鱼类行为学、生态水力学及计算机科学等多学科交叉融合的鱼类行为生态水力学模型为水电开发背景下鱼类行为响应及其生境质量演变提供了研究技术及评估新方法。鱼类运动模型的基本原理为以水动力环境为基础,通过融合鱼类行为规律实现鱼类运动过程的模拟。本研究系统调研和梳理总结了近20年来国内外鱼类行为生态水力学模型的相关研究,重点聚焦模型如何准确构建及合理运用。首先介绍了模型的基本结构及主要组成要素,重点阐述了不同生境尺度中鱼类行为规则设置时考虑的因素,包括过鱼设施微生境、坝区水环境及河流生态系统;然后详细剖析了鱼类运动模型科学构建及运用过程中的难点,包括鱼类行为规则的复杂多样性、行为模型与水动力模型的融合以及模型的有效和合理运用;最后从人工智能算法、多尺度与多维度信息融合以及模型对生境要素的预测运用3个方面对未来运动模型研究进行展望,为开展符合我国坝情、水情及鱼情的鱼类行为生态水力学模型研究工作提供一定的科学依据。

基于ELM-UTAUT模型的阅读推广类短视频采纳行为研究

在推进全民阅读的背景下,短视频已成为阅读推广的重要形式之一。阅读推广类短视频的传播效果取决于受众的采纳行为,因此本文以ELM和UTAUT为理论框架构建了阅读推广类短视频受众采纳行为影响因素模型,并通过问卷调查的方式进行实证研究,研究得出有用性、信源可信度和社会影响是影响受众采纳意愿的重要因素,而采纳意愿又会对采纳行为产生正向影响。同时,文章在研究结果的基础上提出阅读推广类短视频的优化策略。

基于视频和BCE-YOLO模型的奶牛采食行为检测

【目的】动物采食行为是一个重要的动物福利评价指标,本研究旨在解决复杂饲养环境下奶牛采食行为识别精度差、特征提取不充分的问题,实现对奶牛采食行为的自动监控。【方法】本文提出了一种基于改进BCEYOLO模型的识别方法,该方法通过添加BiFormer、CoT、EMA 3个增强模块,提高YOLOv8模型特征提取的能力,进一步与优于Staple、SiameseRPN算法的Deep SORT算法结合,实现对奶牛采食时头部轨迹的跟踪。在奶牛采食过程的俯视和正视视频中提取11288张图像,按照6∶1比例分为训练集和测试集,构建采食数据集。【结果】改进的BCE-YOLO模型在前方和上方拍摄的数据集上精确度分别为77.73%、76.32%,召回率分别为82.57%、86.33%,平均精确度均值分别为83.70%、76.81%;相较于YOLOv8模型,整体性能提升6~8个百分点。Deep SORT算法相比于Staple、SiameseRPN算法,综合性能提高1~4个百分点;并且改进的BCE-YOLO模型与Deep SORT目标跟踪算法结合良好,能对奶牛采食行为进行准确跟踪且有效地抑制了奶牛ID(Identity document)的变更。【结论】本文提出的方法能有效解决复杂饲养环境下奶牛采食行为识别精度差、特征提取不充分的问题,为智能畜牧与精确养殖提供重要参考。

社区严重精神障碍患者危险行为发生风险预测模型

背景严重精神障碍患者危险行为发生率较一般人群更高,我国对社区严重精神障碍患者危险行为发生风险的预测研究尚不多见,尤其缺乏除传统预测方法之外的数据挖掘技术预测模型的研究和比较。目的采用Logistic回归分析及分类决策树构建社区严重精神障碍患者危险行为发生风险的预测模型,检验分类决策树模型是否优于Logistic回归模型。方法于2023年12月,选取2013年—2022年随访记录完整的11484名社区严重精神障碍在管患者,按8∶2随机分为训练集(n=9186)与测试集(n=2298)。在训练集中,分别使用Logistic回归分析和分类决策树建立预测模型,在测试集评价模型的区分度和校准度。结果1115例(9.71%)严重精神障碍患者在随访期间出现危险行为。Logistic回归分析结果显示,城市户籍、贫困、有监护人、精神残疾、危险行为史阳性、自知力不全、自知力缺失、有阳性症状是患者发生危险行为的危险因素(OR=1.778、1.459、2.719、1.483、3.890、1.423、2.528、2.124,P均<0.01);年龄≥60岁、受过教育、医嘱无需用药以及社会功能一般是患者发生危险行为的保护因素(OR=0.594、0.824、0.422、0.719,P<0.05或0.01)。基于测试集的ROC曲线下面积(AUC)=0.729(95%CI:0.692~0.766),准确率为70.97%,灵敏度为59.71%,特异度为72.05%;分类决策树结果显示,危险行为史、阳性症状、社会功能总评分、经济状况、自知力、户籍、残疾情况以及年龄是患者发生危险行为的影响因素,基于测试集的AUC=0.721(95%CI:0.705~0.737),准确率为68.28%,灵敏度为64.46%,特异度为68.60%。结论分类决策树模型较Logistic回归模型对社区严重精神障碍患者危险行为发生风险的预测效果不具有更大优势。