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World File Search System因素分析
撒哈拉以下非洲越野比较
结果。多组验证性因素分析（CFA）显示了完整样本的足够拟合一维模型；但是，该国一级的单一组CFA显示，精神病的潜在潜在结构并不是不变的。具体来说，尽管一维结构适合埃塞俄比亚，肯尼亚和南非，但对乌干达来说还是很差的。相反，Mini-7精神病的2因子潜在结构为乌干达提供了最佳拟合度。对项目困难的检查表明，测量视觉幻觉的Mini-7项目K7在四个国家 /地区的难度最低。相比之下，四个国家的难度最高的项目不同，这表明每个国家对精神病的潜伏因素的最高预测性的Mini-7项目在每个国家 /地区都不同。
自闭症谱系障碍儿童父母的护理人员菌株的预测指标
与其他残疾儿童的父母相比，自闭症谱系障碍（ASD）儿童的父母面临更高水平的护理人员压力。这项研究检查了儿童临床特征，这些特征可以预测374名ASD儿童父母的高水平护理人菌株。护理人员菌株。验证性因素分析表明对原始CGSQ三因素解决方案具有可接受的拟合。CGSQ子量表中最强大的儿童预测因子是：客观应变，自闭症的严重程度和主观内部菌株的破坏性行为的破坏性行为，对主观外部化菌株的对立行为和过度活跃。符合父母菌株特定要素的个性化干预措施可以减少压力并改善家庭健康。
基于人类因素 - 量化 - 基于OHFAM-and-...
摘要。发生人为因素分析模型是根据人为因素分析和分类系统（HFAC）以及中国民航的实际操作条件和特征来开发中国民航模型，以增强安全信息的分类，分析和利用。此外，要生成一个可以在航空事件分析中提供定量分析支持的模型，建立了基于OHFAM和贝叶斯网络的人为因素分析模型。通过用CH得分功能梳理爬山搜索方法构建的模型是一个贝叶斯网络，它使用三层节点来表示人为因素和事件之间的因果关系。人为因素对航空事件的特定影响程度由模型的条件概率参数表示。它在航空事件分析和推论中很有用。
对迷幻性格改变，使用的决定因素，设置和药物适度的看法：迈向整体模型
背景：研究显示了迷幻药对人格的长期影响的证据，但是尚未探索迷幻介导的人格变化的全面模型。目的：本研究的目的是调查（1）对普通人格变化的看法，（2）感知到的人格变化的主持人，包括设置和药物类型，以及（3）是否具有性格使个人使用迷幻的人。方法：具有迷幻经验的付费参与者（N 5 218），对使用迷幻药（N 5 104）感兴趣的非用户以及对使用迷幻药（N 5 104）毫无兴趣的非用户在亚马逊机械Turk招募后完成了一项在线调查。迷幻用户被要求完成他们归因于他们最激烈的迷幻体验的感知性格变化的书面开放式帐户。进行了主题和因素分析，以确定感知到的迷幻变化及其组织结构的主题。结果/结果：主题分析导致52个独特的人格变化主题，探索性因素分析产生了八个主题因素（统一的精神，感激吸收，目的自由，同情自由，同情心理解，情绪稳定，开放性，开放性的观点，与自我和神经性态度的联系）。非用户对迷幻使用的兴趣与更高的开放性和神经质有关。迷幻用户往往更开放，更外向，而神经质比非用户更少，而感兴趣的非用户在开放性上往往比无趣的非用户更高。结论/解释：目前的结果为人格如何导致迷幻使用，迷幻的使用如何导致人格变化以及设置和药物如何缓和不同类型的人格变化。研究和临床意义，包括（1）未来的前瞻性和实验研究的假设，（2）创建多个方面的整体措施的价值，以反映可能的迷幻变化的多样性和组织结构，以及（3）允许这样的证据指导新颖的精神病精神错乱的治疗方法的价值。
基于灰色关联分析的民航飞行员人为失误因素研究
摘要。针对民航事故涉及人为失误因素较多且具有典型灰色系统特征的情况，利用人为因素分析和分类系统模型，构建了民航事故人为失误因素指标体系。以2008—2011年全球发生的事故数据为基础，采用灰色关联分析法定量分析人为失误因素间的关联性。研究结果表明，影响飞行员人为失误因素的主要因素排序为不安全行为前提条件、不安全监管、组织机构、不安全行为。与二级指标和飞行员人为失误因素关联最密切的因素是飞行员的生理/心理限制，其次是监管违规。还可以定量分析一级指标与相应二级指标之间的关联性以及二级指标之间的关联性。
非正式小巴出租车驾驶的机器学习分析
摘要。本文介绍了非正式小巴出租车中驾驶行为的机器学习分析，重点是受控和不受控制的环境。非正式的小巴出租车在城市运输中起着至关重要的作用，尤其是在发展中国家，但它们的驾驶方式和安全含义仍然不足。我们利用探索性因素分析来分析来自小巴出租车乘客携带的智能手机GP收集的数据，从而确定关键的驾驶行为和模式。我们的研究强调了在受控环境和不受控制的环境之间的驾驶方式中，对安全性和e ffi效率的见解。这些发现为政策制定者，运输计划者和技术开发人员提供了宝贵的信息，旨在提高非正式运输部门的城市流动性和安全性。
FMARI 在事故创新和 IT 中的应用...
摘要 FMARI 数据库应用程序旨在帮助安全审计员调查工作事故，并作为常规公司向印度尼西亚安全委员会组织（BPJS for Employee）报告的例行监控，主要目标是实现零事故。FMARI 代表 Faktor Manusia dan Analisis Resiko Industri（应用：人为因素和工业风险分析），遵循 HFACS 方法，并在印尼语中对 HFIX 进行了修改。人为因素分析和分类系统 (HFACS) 是一种系统安全模型，可有效弥合人为错误理论与应用人为错误分析之间的差距。人为因素干预矩阵 (HFIX) 是一种创新工具，用于将干预策略映射到 HFACS 中确定的特定形式的人为错误上。
教师的TPACK-R与机器人的教学信念之间的关系
摘要：这项研究开发了两份问卷，称为技术教学知识知识 - 机器人（TPACK-R）和关于机器人教育（RTBS）的教学信念，以调查94位教师的TPACK-R，并评估他们对机器人教育的态度，信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。