摘要 本研究考察了美国军人样本中军人身份测量的心理测量特性。验证性因素分析为军人身份的多维性提供了额外的支持。相关性分析表明,军人身份的各个领域与部署后调整以及其他心理健康指标密切相关。重要的是,身份子量表与结果变量之间的关系在强度和方向上因身份形式而异,这支持了军人身份的多维结构。需要进行更多研究来确定最突出的身份领域以及身份在退伍军人功能中的临床和理论意义。
1。在提交申请并进行了初步筛查过程之后,作为NEPA(国家环境政策法)评估过程的一部分,申请人必须在潜在项目影响的地区举行公开会议,以讨论其建议并收集有关关注和潜在冲突的公众意见。申请人在其可再生能源因素分析报告中解决了这些冲突和关注,并有机会修改和完善其建议的发展计划。在说明备忘录中详细描述了此过程ID-2023-009。2。对于超过NEPA评估阶段的项目,在NEPA过程中发生了公众评论机会(例如,在环境文件草案中的范围或公众意见期间)。
Shappell, S. 和 Wiegmann, D. 可控飞行撞地:信息处理方法对事故原因的影响。第八届航空心理学研讨会论文集,俄亥俄州立大学,1300-1306,1995 年。Wiegmann, D 和 Shappell, S. 美国的人为因素。海军航空事故:一种信息处理方法。第八届航空心理学研讨会论文集,俄亥俄州立大学,1995 年。Wiegmann, D. 和 Shappell, S. 事故后数据的人为因素分析:应用人为错误的理论分类法。国际航空心理学杂志,7,67-81,1997 年。Wiegmann,D. 和 Shappell,S. 航空中的人为错误观点。国际航空心理学杂志,11,341-357,2001 年。
本研究研究了敏捷供应链战略(ASC)对约旦零售业中供应链绩效(SCP)的影响。该研究的重点是SCP的中介作用。数据是从约旦37家零售公司的高级和执行管理人员那里收集的。使用验证性因素分析和结构方程模型分析收集的数据,以评估所提出的模型。结果表明,SCP,特别是与供应商和客户关系的战略合作伙伴关系,是ASC策略和供应链绩效之间的调解人。该研究提供了从调查结果中得出的实用建议,以协助零售部门经理。这些发现有助于理解敏捷战略如何提高约旦零售业的供应链绩效。
摘要本文旨在制定教师对教育中人工智能使用的看法量表。规模开发研究是在2023 - 2024年ACA DEMIC年内在两个阶段进行的,涵盖了597位教师,他们说他们使用了不同的人工智能应用。文献进行了彻底的审查,并与在汇总规模项目的同时使用人工智能应用的老师进行了焦点小组访谈。咨询了现场专家教职员工,以评估量表的面部和内容有效性。对从第一样品组获得的数据(N¼424)进行了探索性因子分析,并在第一阶段确定了三因素结构。据观察,由18个项目组成的初稿量表的因素显示出总差异的57.8%。对第二阶段的第二个样本组(N¼173)收集的数据进行了第一个验证性FAC TOR分析。已经证实,由18个项目和三个因素(教导感知,学习感知和道德知觉)组成的结构与数据兼容。在教师对教育中人工智能使用的感知量表进行了第一级验证性因素分析之后,进行了二级验证性因素分析,以阻止构成量表的因素是否揭示了变量。最终比例由15个项目和三个维度组成,被确定与获得的数据兼容。可靠性分析表明,整个量表的Cronbach Alpha内部一致性系数被计算为.87,用于学习感知的.82,用于教学感知的.79和.79的道德感知。结果表明,教师对教育中人工智能使用的看法量表是有效且可靠的,并且是确定对教育中人工智能使用的看法的合理测量工具。
摘要:本研究旨在探讨IV期非小细胞肺癌(NSCLC)患者基线贫血及其与临床病理特征及预后的关系。分析4 874例IV期NSCLC患者的临床资料,观察基线贫血的发生率,分析基线贫血与临床病理特征的关系。采用Kaplan‑Meier方法和多因素COX回归模型分析NSCLC患者基线贫血与预后的关系。贫血分类参照美国国立癌症研究所(NCI)制定的标准。IV期NSCLC患者平均血红蛋白(Hb)为123.32±20.31 g/l。基线贫血患病率为32.09%,其中轻度、中度、重度和危及生命的贫血分别占19.08%、10.79%、1.91%和0.31%。年龄>60岁、男性、有吸烟史、鳞状细胞癌及骨转移患者基线贫血患病率较高,差异有统计学意义。单因素分析显示,无贫血患者总生存期(OS)长于基线贫血患者(中位OS:28.0个月vs. 17.4个月,P<0.001)。随着贫血分级的升高,OS呈缩短趋势,贫血0级患者OS最长(中位OS:28.0个月),其次是贫血1级和2级患者(中位OS:17.5个月),贫血3级和4级患者OS最短(中位OS:8.6个月;P<0.001)。多因素分析显示,基线贫血及贫血分级是IV期NSCLC患者独立的预后因素。综上所述,基线贫血及贫血分级是影响IV期NSCLC患者预后的独立因素。
统计:频率,平均值,标准偏差和变异系数(Hair等,2017)。Cronbach的α系数用于检查量表的可靠性,考虑到可靠的可靠性水平为0.7(Hair等,2017)。结构方程模型(SEM)来检验假设(Gefen等,2000)。还进行了验证性因素分析(CFA),以检查测量模型中包含的构建体的可靠性和有效性(Hair等,2017)。接下来,为了测试结构模型的充分性,检查了拟合指数(Hoyle,2012年)。接下来,头发等。(2017)测量模型通过提取的平均方差(AVE)分析和检查。最后,进行了多组分析,以检查模型的结构关系是否根据收入有所不同。4结果
摘要。随着越来越严重的食品安全问题,以及当今各行各业的越来越多的关注,农产品作为食品原材料来源的安全也应受到更多关注。因此,在这种情况下,专注于农业供应链中的质量控制很重要。本文探讨了从不同方向的农产品供应链质量控制的研究进展:包括产品质量可追溯性系统,质量监督和新技术的组合以及基于数学算法的风险因素分析方法;然后,基于Mengniu产品供应链的具体情况进行了分析。这些研究和案例分析共同证明了建立用于农业供应链和改善行业相关标准的完整质量管理系统的重要性。同时,供应链质量和安全管理必须与时代保持同步。