员工主动性人格与创新行为的关系:基于趋利-避害框架理论的实证研究

员工的创新行为能为员工个体和组织带来益处,但同时也会给员工带来较大风险,而现有研究未解决员工在面对潜在风险时仍会表现出创新行为这个问题。本文基于趋利-避害框架理论,通过163个团队的489份数据,探讨了趋利型/避害型主动性人格影响员工不同类型创新行为的内在作用机制和边界条件。研究发现,趋利型主动性人格通过机会发掘动机间接影响增益型创新行为,而避害型主动性人格通过问题发掘动机间接影响避害型创新行为。团队内授权氛围不仅会调节趋利型主动人格与机会发掘动机的关系,还会进一步调节趋利型主动型人格通过机会发掘动机间接影响增益型创新行为的关系。同时,团队间竞争氛围可以调节避害型主动人格与问题发掘动机的关系,进一步调节避害型主动型人格通过问题发掘动机间接影响避害型创新行为的关系。本文在理论上有助于澄清主动性人格的实质及其对不同类型创新行为的影响效应和作用机制,为提高企业创新行为管理水平提供管理启示。

脑卒中患者主动健康行为概念框架的构建研究

背景脑卒中发病率逐年上升,行为控制是预防脑卒中直接有效的干预手段。主动健康医学模式提高了慢性病防控的主动性和可及性,而脑卒中患者主动健康行为概念内涵有待探索。目的探索脑卒中患者主动健康认知及行为方式,构建脑卒中患者主动健康行为概念框架。方法2023年8—10月,采用目的抽样方法,选取郑州大学第二附属医院神经内科的26例脑卒中住院患者作为研究对象,运用诠释主义扎根理论方法论,对26例脑卒中患者进行半结构式访谈,通过编码和持续性比较方法对资料进行分析。结果析出主题“脑卒中患者主动健康行为”的10项主范畴和4项核心范畴,包括“健康动机、健康责任、心理健康”3个内在行为,“生活方式管理”1个惯性行为,“主动遵医、社会关系、信息寻求”3个社会行为和“意识觉醒、自我控制、资源可及”3个干预条件,并确立概念框架。结论脑卒中患者主动健康行为概念框架包含内在行为、惯性行为、社会行为和干预条件,该框架有助于脑卒中患者主动健康行为测评工具的进一步开发和个性化干预措施的制订,对促进脑卒中患者主动健康行为的研究及实践具有指导意义。

Farmer behavior and perceptions to alternative scenarios in a highly intensive agricultural region,south central China

Intensive agriculture has caused unintended environmental consequences, such as water quality degradation. It is necessary for policymakers to make proper planning of sustainable agricultural development. Using a Pressure-State-Response （PSR） framework, we conducted surveys focused on farmer behavior toward agriculture and environmental protection in 2009 and 2011. The surveys indicated that farmer behavior was complex and contradictory, and caused some environmental effects. Therefore, we used normative landscape scenario method to develop two scenarios. Both scenarios emphasized on stable economic growth along with water quality improvement and presented good effects. A feedback survey was organized in 2013 to interpret farmers＇ perceptions of the alternative scenarios. The results indicate Scenario I is likely to be accepted by farmers; however, the beautiful rural landscape in Scenario.II represents what farmers want, and Scenario I or II can be achieved by changing farm behavior in the future. By logistic regression model analysis, increasing agriculture benefits and new technology popularization were key factors affecting farmer behavior. Relevant policy implications on farmers were proposed. This paper showed how important to understand farmer behavior and perceptions to agricultural development, and a description of the alternative scenarios and policy implications are meaningful for policymakers to manage nature resources.

基于多模态数据的智慧课堂学生学习行为研究

新兴技术赋能下的智慧课堂为学生学习行为监测、评价、反馈、预警提供丰富的教育多模态数据,充分采集、处理和分析教育多模态数据能够为教育研究和实践提供参考。首先,梳理已有智慧课堂学习行为分析和多模态数据教学研究,借鉴学习行为分类系统,构建基于多模态数据类型的“声音数据—图像数据—文本数据”三维的多模态数据分析框架,从言语学习活动、位置移动、身体动作、技术使用四个方面呈现智慧课堂下学生学习行为变化;其次,将体现学生学习行为特征的多模态数据编码,并进行质性表征形成编码体系;最后,从情境和时序行为分析视角出发,对课例中的学习行为多模态数据进行频度变化及周期性变化分析。研究得出,在智慧课堂环境下,学生课堂学习参与性、主动性、专注度均在不断提升,课堂学习氛围朝着积极的方向发展,无效及无关学习行为逐渐减少。此外,通过对学生学习行为多模态数据的剖析,以期为学生了解自身学习行为及状态、教师进行个性化教学,以及研究者构建学习评价体系提供数据来源、科学依据。

元宇宙视域下数字文旅用户参与行为的影响因素

元宇宙为数字文旅提供了全新的表现形式,探究元宇宙视域下数字文旅用户的参与行为有助于元宇宙技术方和数字文旅内容生产方明确如何激励用户参与,改善交互方式使用户获得更好的互动体验。文章选取相关研究对象进行访谈,应用扎根理论,结合SOR理论和MOA框架构建元宇宙视域下数字文旅用户参与行为的影响因素模型。研究发现:感知因素直接影响元宇宙视域下数字文旅用户的参与行为,内部动机和外部反馈两个维度通过感知因素的中介作用间接影响元宇宙视域下数字文旅用户的参与行为,机会条件和能力限制会调节感知因素对参与行为的影响。

Developing the information-seeking behavior scale for undergraduates

Purpose: The aim of this paper is to develop a standardized and reliable measurement tool for assessing information-seeking behavior of undergraduate students.Design/methodology/approach: Based on information literacy and information-seeking behavior theories, expert advice and students' interview, items of undergraduates' informationseeking behavior indicators were selected. With the analysis of homogeneity reliability, item analysis and factor analysis, this study constructs an assessment system to evaluate reliability and validity of the scale.Findings: The information-seeking behavior scale for undergraduates has divided undergraduates' information-seeking behavior into seven dimensions, which include 46 items. The reliability analysis of Cronbach's α was 0.910, and the coefficient of split-half reliability was0.817. The results of factor analysis showed that Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) was 0.864,which indicates 55.536% of the total variation could be explained by the above seven dimensions.Research limitations: Due to a small sample size and limited sample distribution, further research need be conducted in an expanded sample size in order to explore the application scope of this evaluation system; in addition, the stability of the scale also need be confirmed.Practical implications: The paper sets up an information-seeking behavior evaluation system for undergraduates and explores the characteristics of their information-seeking behavior.This study provides guidance for the development of future information literacy education and the improvement of the information literacy level of undergraduates.Originality/value: An information-seeking behavior scale for undergraduates has been developed, which comprehensively covers information need, information source, information evaluation, information retrieval, information management, information utilization and information morality. The scale is proved to have good reliability, validity, popularity anddiscrimination that it is qualified to be an assessment tool of information-seeking behavior for Chinese undergraduates.

基于信息框架效应的干预方案对妊娠期糖尿病孕妇自我管理行为和负性情绪的影响

目的探讨基于积极信息框架效应教育干预对妊娠期糖尿病孕妇自我管理行为和负性情绪的影响。方法随机抽取福建省立医院2022年8月至2023年4月收治的116例妊娠期糖尿病孕妇作为本次研究对象,依据随机数字表法分为对照组和观察组,分别为56例、60例,对照组采用常规干预,观察组采用积极信息框架的教育干预方案。比较两组自我管理行为、血糖水平及监测情况、分娩结局、负性情绪。结果干预后,观察组饮食、运动、血糖监测、遵医嘱用药等自我管理行为(SDSCA)评分以及定期监测血糖率均较对照组高(均P<0.05);干预后,观察组空腹血糖、餐后2 h血糖、糖化血红蛋白(HbA1c)等血糖水平、总不良妊娠结局发生率以及负性情绪评分均较对照组低(均P<0.05)。结论信息框架对妊娠期糖尿病孕妇自我管理行为的影响较为积极,有助于改善患者血糖情况,改善心理情况,降低不良分娩结局发生率。

小数字大作用——经济和环境反馈干预对群体节能行为作用效果的现场对照实验

私人消费领域中的个体或家庭节能行为已日益受到重视,然而对于群体消费情境下的用能者而言,如何促进其主动节能还缺乏关注。为了评估信息反馈策略激励群体用户节电行为的有效性,本研究开展了一项为期18周的现场对照实验。根据节能动机的差异,实验分为3个实验组(经济型反馈组、抽象环境型反馈组、具体环境型反馈组),并设置一个无干预对照组,以评估三种干预策略促进节电行为的有效性。实验以电力系统记录的居住者的真实用电量数据为依据,运用倾向得分匹配-双重差分法,分析三种干预策略的节电效果。结果显示:经济型反馈组和具体环境型反馈组可以显著促进群体用能者主动节电。其中,经济型反馈组的节电效果最好(14.4%),其次是具体环境型反馈组(6.2%),而抽象环境型反馈组与对照组无显著差异。干预策略的长期效应检验进一步发现,随着干预停止,经济型反馈组和具体环境型反馈组的节能效果仍然存在。干预停止后,具体环境型反馈组的节电效果更好,证明了具体环境型反馈策略的长期有效性。此外,本研究还发现:群体特征异质性也会影响不同干预策略的节电效果。这些结论为如何在群体消费情境下利用反馈干预措施节约能源提供了依据和可行的建议。

基于生成对抗网络的驾驶行为风险监测方法

针对真实驾驶场景下驾驶行为风险难以准确判断的问题,提出一种基于生成对抗网络的生成序列评估框架,旨在通过车辆行驶状态数据与驾驶场景信息匹配度评估来提高驾驶行为风险判断的准确性。构建真实驾驶场景数据匹配序列框架,利用生成对抗网络增加不同驾驶场景的数据量,提出一个驾驶员个性化情景感知样本数据集,对比分析真实数据和生成数据,并验证生成对抗网络检索与生成框架在匹配车辆行驶状态数据与驾驶场景信息方面的有效性和准确性。采用无监督学习生成评估框架,结合自回归模型中的监督训练控制策略来解决数据扩增问题,并通过迭代更新样本序列进行策略集成以保持模型鲁棒性。实验结果表明,相较于现有方法,所提研究框架在识别危险驾驶状态方面具有明显优势,为车辆行驶状态数据与驾驶场景信息的匹配评估提供了一种新的视角。

利益相关者知识共享行为对项目绩效影响机制探究——以大型航空交通枢纽项目为例

知识共享行为在重大工程项目中的重要性已获得广泛认识,但实践中受项目和组织的复杂性以及严格的时间和成本等限制,跨组织的知识共享行为无法得到有效实施和管理。为提高重大工程项目管理的精细化水平,增强利益相关者管理的针对性,并给建筑业高质量发展提供新的见解,结合利益相关者理论、理性行为理论和组织学习理论,从宏观、微观和实践3个层面建立一个多层次的项目行为分析架构,在不同的尺度上提供理解复杂项目背景下跨组织行为的视角和工具;在此基础上,采用问卷调查方式收集数据并进行实证分析,针对重大工程项目中的典型代表——大型航空交通枢纽项目,探讨关键利益相关者知识共享行为影响项目绩效的机制。结果表明:在该多层次理论框架视角下,利益相关者的利益感知态度、主观规范和制度支持对其知识共享行为意图产生了显著正向影响;此外,知识共享行为意图显著正向影响实际的知识共享行为,进而对提升大型航空交通枢纽项目的绩效产生了显著影响。因此,在重大工程项目实施过程中,除了依赖传统的“硬性管理”手段,还应加强对“软性管理”方面的关注,通过识别和优化利益相关者的跨组织行为模式可以有效提升项目的绩效。

网络非理性群体行为概念解析与理论框架构建

[目的/意义]随着信息技术的持续发展与普及,互联网中滋生出网络暴力、谣言散播、饭圈失范等一系列非理性群体行为,严重扰乱了网络空间乃至整个经济社会的运转秩序。在理论层面上,系统深入地探讨网络非理性群体行为,有利于对其进行科学认知和有效治理。[方法/过程]首先依据社会技术互动网络的观点剖析网络非理性群体行为的概念内涵,其次梳理国内外的现有相关研究成果,最后归纳提炼出网络非理性群体行为的理论基础、研究视角与方法、驱动因素及作用机制,形成理论框架。[结果/结论]网络非理性群体行为的概念包含群体非理性、人—技术互动、社会互动3个核心构件。本研究构建的框架整合了现有成果,可以促进未来的研究实现更多元、更深层次的问题探讨,推动治理实践更全面、更有针对性地开展。

农业社会化服务与农户绿色生产:研究综述与展望

农户绿色生产是农业经济学研究的重要课题之一。必须重视的是,随着农业分工深化,农业社会化服务已然成为推动农业绿色高质量发展的有效途径。因此,关于农业社会化服务与农户绿色生产的研究是评估农业绿色高质量发展的重要组成。研究发现:关于农户绿色生产:从农户绿色生产技术采纳来看,多以农户理论为核心展开刻画农户绿色生产技术的采纳行为,基本遵循“内外因素—认知—意愿—行动”的行为逻辑框架;从农户化学品减量施用来看,多以投入—产出入手测度农户化学品减量施用。关于农业社会化服务:从供给视角看,多以分工经济理论与交易成本理论为基础来阐释农业社会化服务市场的形成及运行,可通过制度创新与组织创新降低交易成本,拓展市场规模;从需求视角看,多以交易费用的比较分析农户生产环节外包行为,可通过发挥资源配置及专业分工机制促进农业发展;服务商的外包服务供给与农户的服务外包需求具有相互性。关于农业社会化服务影响农户绿色生产的作用机制:农业社会化服务可通过发挥技术进步机制、要素约束缓解机制及成本效应机制促进农户绿色生产。但现有关于农业社会化服务与农户绿色生产的文献在研究视角、研究方法、研究情景等方面存在不足,且研究结论通常取决于基准模型的相关假设与研究情景,不同基准模型框架下的理论分析结果各有差异。基于中国情景,在农业社会化服务组织绿色创新、服务政策绿色转型、农户集体行动等方面进行理论突破,可能是中国研究为农业经济学作出的贡献。

数字经济时代微观经济理论的探索与思考

为了厘清数字经济时代传统微观经济学理论的适用性问题,揭示微观经济学理论革新的方向和实践中的应用,旨在构建一个更加符合数字经济特点的微观经济学理论框架。采用文献分析、理论分析和案例研究相结合的方法,着重将微观经济学理论框架中的供求定理、消费者行为、生产者决策、市场结构和外部性理论五大部分,置于数字经济时代背景下进行深入剖析。研究发现,数字经济时代的供求定理需要考虑基于大数据、人工智能的供给特征和消费者需求逻辑,以及平台企业的网络外部性和规模经济效应;消费者行为呈现出优化、升级、多样化和个性化的特征,以及非占有式的分享消费逻辑,并且可能产生选择过载;生产者决策需要运用人工智能技术来匹配产供销大数据,实现数据智能化,提高生产效率和创新能力;市场结构呈现出分层式垄断竞争的特点,需要采取新的监管政策和治理机制,维护市场秩序和社会福利;外部性理论需要分析数字经济带来的正外部性和负外部性,处理信息问题和产权问题,注重维护数据隐私和网络安全。研究表明,数字经济对微观经济学提出了一系列新挑战,要求理论和实践的创新与调整,通过更新理论框架、引入新的分析方法,微观经济学能够更好地理解和适应数字经济的发展,为理解数字经济时代的经济学变革提供了一定的参考和启示。

基于SAPAD框架和模糊Kano模型的实训教育装备设计

为探索SAPAD框架和模糊Kano模型在实训教育装备设计中的应用,通过问卷调研和用户访谈的方式,对用户进行了初步的分析,了解用户的基本需求和期望。结合SAPAD框架及Openpose软件,对用户的操作行为姿态进行了详细分析。依据SAPAD框架进一步映射聚类,得到了行为意义簇。通过引入模糊Kano模型,计算并得到了核心意义簇的排序,并据此导出了相应的功能模块。结果表明,通过综合SAPAD和模糊Kano的实训教育装备设计方法,不仅系统地挖掘了用户的潜在需求,还提高了设计流程中的用户参与度,为实训教育装备的优化设计提供了参考。

基于麻雀搜索算法的电力数据中心网络入侵安全检测方法

中心网络体系能否准确检测出电力入侵数据的行为等级,决定了电力网络是否具有持续稳定运行的能力。为更好维护电力网络的运行稳定性,对基于麻雀搜索算法的电力数据中心网络入侵安全检测方法展开研究,推导电力数据入侵行为判定标准,实现基于麻雀搜索算法的电力数据入侵行为预测。搭建分布式检测框架,通过分析电力入侵数据安全性等级的方式,生成具体的关联性安全检测规则,完成基于麻雀搜索算法的电力数据中心网络入侵安全检测方法的设计。试验结果表明,麻雀搜索算法作用下,风险性等级条件与电力入侵数据的实际行为等级完全相同,符合准确检测的应用需求,能够较好维护电力网络的运行稳定性。

基于理论域框架的护士预防肿瘤患者自杀影响因素的质性研究

目的探讨护士预防肿瘤患者自杀的影响因素。方法基于理论域框架,采用描述性质性研究方法,对13名护理人员进行半结构式访谈,访谈资料采用主题分析法确定影响护士预防肿瘤患者自杀行为的相关理论域。结果对护士预防肿瘤患者自杀有促进作用的理论域为意愿和社会影响,有阻碍作用的理论域为决策过程、环境及资源、结果信念和情绪。结论基于理论域框架归纳护士预防肿瘤患者自杀的影响因素可作为改进目标,以规范护士预防肿瘤患者自杀行为。

医学生专业心理求助障碍因素调查研究

目的 了解医学生专业心理求助行为的障碍因素。方法 以理论域为框架,自行设计专业心理求助障碍因素量表,便利抽取天津市3所医学类院校的大学生进行调查。结果 共调查387名医学生。在障碍因素的10个维度中,记忆力注意力与决策维度和情感维度得分较低,分别为(2.6±0.8)分和(3.0±1.0)分。男性、农村生源、非独生子女、低年级的医学生在多个维度得分低。结论 管理者可通过加强宣传教育、正向引导、增强心理咨询可及性、承诺隐私保护等措施,减弱障碍因素,提升医学生专业心理求助的积极性。

在线临场感对本科生学习行为投入的影响研究——基于探究社区理论

在线学习环境中,本科生的学习行为投入是直接预测学习效果的重要因素,是评测在线学习质量的重要指标。本研究基于探究社区理论,对970名本科生进行问卷调查,探究在线临场感对学习行为投入的影响。研究发现,本科生感知的在线临场感和学习行为投入水平均比较高,本科生感知的教学临场感、社会临场感和认知临场感与学习行为投入呈现显著正相关关系,可以显著预测学习行为投入。研究结果表明,在线课堂管理不能仅仅提供教学资源,更应设计教学活动和任务让在线学习者得到更多的参与和交互的机会,构建社区感,才能提升教学效果。

动画角色行为设计与人工智能的应用研究

动画制作与人工智能的结合,对动画制作创新有积极意义。目前,动画制作市场竞争激烈,人工智能的渗透为动画制作提供多方面辅助。为提高动画角色行为设计的质量,利用文献资料法、理论研究法对人工智能运用进行深层次研究,了解动画角色行为设计中应用人工智能条件下,梳理人工智能应用优势。人工智能在动画角色行为设计中有效应用路径多样,能够提升动画角色行为设计在激烈市场环境下的竞争优势。

将行为依赖融入多任务学习的个性化推荐模型

多种类型行为数据的引入缓解了协同过滤算法存在的数据稀疏和冷启动问题,在推荐领域被广泛研究和应用。尽管当前对多行为推荐的研究已经取得很大进展,但仍然存在以下问题:未能全面捕获行为之间复杂的依赖关系;忽略了行为特征与用户和项目的相关性。这导致学习到的特征向量无法准确表达用户的兴趣偏好,使得推荐结果存在偏差。为了解决以上问题,提出了将行为依赖融入多任务学习的个性化推荐模型(BDMR),将行为之间复杂的依赖关系分为特征相关性和时序相关性。首先,设置用户个性化行为向量,利用图神经网络处理多个单行为交互图,联合用户、项目和行为特征聚合高阶邻域信息,结合注意力机制学习行为之间的特征相关性;其次,将行为特征和项目特征构成的交互序列输入长短期记忆网络,捕获行为之间的时序相关性;最后,将个性化行为向量融入多任务学习框架获取更加准确的用户、行为和项目特征。为了验证提出模型的性能,在三个真实数据集上进行对比实验,在Yelp数据集上,相较于最优基线,HR和NDCG分别提升了1.5%和2.9%;在ML20M数据集上,HR和NDCG分别提升了2.0%和0.5%;在Tmall数据集上,HR和NDCG分别提升了25.6%和30.2%。实验结果表明,该模型优于其他的基准模型。