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战略、战术和倾向 - 开放在线研究
英国 2021 年的综合评估雄心勃勃。它承诺英国将成为“到 2030 年欧洲-大西洋地区安全的最大单一欧洲贡献者”，并“作为在印度洋-太平洋地区具有最广泛、最综合影响力的欧洲合作伙伴，深度参与该地区的安全事务”。1 希望成为两个关键地区领先的欧洲安全提供商，旨在抵消英国脱欧后影响力丧失的任何印象。相反，英国将再次成为全球大国。在乌克兰战争扩大、从阿富汗撤军、与中国关系恶化以及经济危机之后，评估目前正在修订中。尽管如此，政府部长们的言论仍保留了这些雄心壮志。外交大臣詹姆斯·克莱弗利 (James Cleverly) 在 2022 年 9 月表示，“我们正朝着成为在印度洋-太平洋地区具有最广泛、最综合影响力的欧洲合作伙伴的方向迈进。我在这里要明确指出，印度洋-太平洋倾斜是
补充表S1。在接受倾向分数之前的免疫调节药物分布重叠的患者
羟基氯喹3460（33）1970（33）1490（33）0.0051羟基氯喹单药治疗2278（22）1297（22）1297（22）981（22）981（22）0.0022 0.0022氯喹11（0）10（0）10（0）1（0）1（0）1（0）1（0）1（0）011 212122126262626（37）3726（37） （36）0.0035霉菌酸酯487（5）299（5）188（4）0.0413麦酚酸48（0）37（0）37（1）11（1）11（0）0.0616 leflunomide 566（5）（5）294（5）294（5）294（5）272（5）272（6）0.0568 AZATATAIPRINE 265（3）0.00（3）（3）（3）（3）（3）（3）（3）（3）磺胺嗪499（5）291（5）208（5）0.0173 Apremilast 212（2）122（2）122（2）90（2）0.0026环磷酰胺64（1）41（1）41（1）23（1）23（1）23（1）0.0199环孢素29（0）20（0）20（0）20（0）20（0）9（0）9（0）9（0）9（0）111 1） 0.0914口服糖皮质激素1125（11）692（12）433（10）0.0621
倾向得分匹配分析使用
背景与目的：炎症性肠病 (IBD) 患者中精神疾病的发病率和患病率较高。精神疾病是否会影响 IBD 的临床病程尚不确定且存在争议。我们旨在使用日本全国数据库评估精神疾病（尤其是抑郁症）对 IBD 临床病程的影响。方法：我们使用日本推出的诊断程序组合数据库系统收集 IBD 入院数据。我们使用倾向评分匹配将符合条件的入院患者分为伴有抑郁症和不伴有抑郁症的 IBD 组，并比较了手术、分子靶向药物和生物制剂的使用、全身性类固醇给药和院内死亡率。我们还进行了逻辑回归分析，以确定影响手术、分子靶向药物和生物制剂的使用以及全身性类固醇给药的临床因素。结果：伴有抑郁的溃疡性结肠炎 (UC) 组的手术率、使用两种或两种以上分子靶向药物的率、全身性类固醇治疗率和住院死亡率高于不伴有抑郁的 UC 组。UC 的多变量分析显示，抑郁增加了全身性类固醇治疗、使用两种或两种以上分子靶向药物和手术的几率。然而，克罗恩病的分析显示，只有类固醇治疗与抑郁有关。结论：我们的研究表明 UC 的临床病程较差与抑郁有关。虽然这一结果表明抑郁症可能与 UC 患者的疾病活动性增加有关，但其因果关系仍不清楚。有必要进行进一步的前瞻性研究。
前额叶 tDCS 无法调节走神倾向或潜在的功能性或有效大脑连接
关于通过阳极经颅直流电刺激 (tDCS) 调节左背外侧前额叶皮层 (前额叶 tDCS) 的走神倾向的能力，存在相互矛盾的证据。在这里，20 名参与者在 MRI 扫描仪中接受了 20 分钟的主动和假性前额叶 tDCS，分两次进行 (平衡)。在每次治疗中，他们完成两次持续注意力反应任务 (tDCS 之前和期间)，其中包括记录走神主观反应的探针。我们通过动态功能网络连接 (dFNC) 和对默认模式、显着性和执行控制网络区域的动态因果建模分析，评估了 tDCS 对行为反应以及功能和有效动态的影响。行为结果提供了大量证据，支持 tDCS 对任务表现和走神倾向没有影响。同样，我们发现 tDCS 对潜在大脑状态的频率（频率）或停留时间（花费的时间）以及有效连接没有影响。总体而言，我们的结果表明前额叶 tDCS 无法调节走神倾向或影响潜在大脑功能。这扩大了之前行为复制失败的结论，表明前额叶 tDCS 可能不会导致自我生成认知过程中大脑活动的细微变化（即在行为阈值以下）。
有攻击倾向的人的大脑反应
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COVID-19 疫苗接种意向：倾向-信念-动机框架的前瞻性和并发性测试
目的：本研究测试了人口因素、特征、政治取向、应对策略、感染和预防信念、预防行为、2019 冠状病毒病 (COVID-19) 症状、暴露和病毒检测与 COVID-19 疫苗接种意愿的前瞻性和并发关联的新整合。方法：这项预注册研究使用分层的在线美国样本（N = 500）。三项评估与 (a) 2020 年 3 月的“15 天减缓传播”、(b) 2020 年 4 月/5 月的第一次死亡激增以及 (c) 2020 年 12 月和 2021 年 1 月期间的疫苗授权和主要病例/死亡率激增相一致。结果：与 2020 年 12 月的同期民意调查一致，66.4% 的参与者表示他们打算接种批准的疫苗。考虑到共变的相互关系，路径模型显示，受教育程度较高（b = .11，p，.01）、家庭中没有孩子（b = .14，p，.001）、政治倾向较自由（b = .17，p，.001）、同时感知的预防行为规范较强（b = .23，p，.001）和同时戴口罩的频率较高（b = .23，p，.001）与疫苗接种意愿较强有直接关联。前瞻性和同时存在的特质、应对策略和疾病经历指标与意愿无关。结论：评估与公共卫生时间表的紧密结合以及前瞻性和同时性设计为稳定的人口和性格因素（教育、父母、意识形态）以及更具可塑性的预防信念和行为的影响提供了必要的清晰度，表明可能存在富有成效的途径来增强新的疫苗接种意愿。
推荐引用 推荐引用 Han, Haejoo; Park, Sujin; 和 Lee, Kyoungmi (2021) “政治倾向是否影响对人工智能的评价？”，《亚洲营销杂志》：第 23 卷：第 2 期，第 3 篇文章。网址：https://doi.org/10.53728/2765-6500.1180
* 本研究得到韩国教育部、韩国国家研究基金会 (NRF-S1A5A2A01038705) 和首尔国立大学管理研究所的支持。** 首尔国立大学首尔国立大学商学院博士 (haejoohan@snu.ac.kr)，第一作者。*** 首尔国立大学首尔国立大学商学院硕士生 (sujinp819@snu.ac.kr)，第二作者。**** 首尔国立大学首尔国立大学商学院市场营销学教授 (kyoungmi@snu.ac.kr)，通讯作者。
根据脑组织的三维偏振光成像测量自动计算神经纤维倾向
3D 偏振光成像 (3D-PLI) 方法测量组织学脑切片的双折射以确定神经纤维 (髓鞘轴突) 的空间走向。虽然可以高精度地确定平面内纤维方向，但计算平面外纤维倾角更具挑战性，因为它们是从双折射信号的幅度中得出的，而双折射信号的幅度取决于神经纤维的数量。提高精度的一种可能性是考虑平均透射光强度 (透射加权)。当前程序需要费力地手动调整参数和解剖知识。在这里，我们引入了一种自动化、优化的纤维倾角计算，从而可以更快、更可重复地确定 3D-PLI 中的纤维方向。根据髓鞘的程度，该算法使用不同的模型 (透射加权、不加权或线性组合)，从而可以考虑区域特定行为。由于该算法是并行的和 GPU 优化的，因此可以应用于大型数据集。此外，它仅使用标准 3D-PLI 测量的图像（无倾斜），因此可以应用于以前测量的现有数据集。此功能已在黑长尾猴和大鼠脑的未染色冠状和矢状组织切片上得到验证。
推荐引用 推荐引用 Collier, Zachary K.; Zhang, Haobai; 和 Liu, Liu (2022) “解释：多层次教育环境中倾向得分估计的人工智能”，实践评估、研究与评价：第 27 卷，第 3 篇文章。DOI：https://doi.org/10.7275/0dpq-eq84 可在以下网址获取：https://scholarworks.umass.edu/pare/vol27/iss1/3
尽管教育研究和评估通常发生在多层次环境中，但许多分析都忽略了集群效应。忽视教育环境中数据的性质，尤其是在非随机实验中，可能会导致有偏差的估计，并产生长期影响。我们的手稿提高了人工神经网络的可用性和理解力，这是一种在其他学科中流行的未充分利用的方法。这种方法还显示出应对教育研究人员面临的挑战的希望，例如分析聚类数据。因此，我们模拟了数据，以将人工神经网络的潜在优势推广到不同的数据类型。我们还将人工神经网络与更熟悉的方法进行了比较，并研究了执行每种技术所需的时间。因此，读者可以决定何时使用一种方法而不是另一种方法更合适。
经济学中的量子倾向
本文介绍了一种受量子计算启发的经济学方法，其动机是开发一致的经济学量子数学框架。传统的新古典主义方法假设理性的效用优化者会将市场价格推向稳定的平衡，但会受到外部扰动或市场失灵的影响。虽然这种方法影响巨大，但在 2007/8 年金融危机之后，它受到了越来越多的批评。相比之下，量子方法本质上是概率性和动态的。决策者不是通过效用函数来描述的，而是通过指定交易概率的倾向函数来描述的。我们展示了如何使用简单的量子电路来生成适当的倾向函数，来建模许多认知现象，例如偏好逆转和分离效应。相反，可以通过熵力量化一般的倾向函数，以结合干扰和纠缠等表征人类决策的效应。讨论了经济学和金融学中一些常见问题和主题的应用，包括量子人工智能的使用。