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World File Search System心理因素
用于预测智能手机成瘾的机器学习模型
智能手机已成为我们生活中不可或缺的一部分，并且在过去的十年中，它们的使用急剧增加。虽然智能手机提供了许多好处，但过多的智能手机使用可以导致成瘾，并对个人和心理健康，社会关系和生产力产生负面影响。机器学习可用于开发可以根据各种功能（例如智能手机使用模式，社交媒体使用情况，人口统计信息和心理因素）预测智能手机成瘾的模型。这些模型可以帮助识别有智能手机成瘾风险的个人，并为他们提供适当的干预措施和支持。开发一种用于预测智能手机成瘾的机器学习模型，通常是从大量个体样本中收集数据开始。这些数据将包括有关其智能手机使用模式，社交媒体使用，人口统计信息（例如年龄，性别和心理因素）的信息，例如焦虑，抑郁和压力水平。它通过打电话或发短信为人们之间的沟通提供了极大的便利。
Alkol ve Madde etkisialtındaAraçkullanımıileİlişkilipsikolojikfaktörler-在酒精和物质和相关心理因素的影响下驱动
在酒精和物质的影响下使用车辆是一个重要的交通问题，导致许多人在世界上丧生。在酒精和物质影响下驾驶驾驶方面很重要的许多功能受到不利影响，因此驾驶员行为受损。人们认为，防止驾驶员行为受损的最有效的斗争之一是限制和法律法规，对酒精和物质使用驾驶员的驾驶员。但是，在文献中，一些驾驶员在文献中具有风险的交通行为。在这些驱动因素中，评估了人格（冒险，寻找兴奋，自我控制），心理病理学（物质成瘾，人格障碍，情绪障碍，注意力缺陷多动障碍，后 - 创伤后应激障碍，焦虑症，愤怒和侵略性）以及许多神经心理学特征。在本文中，检查了有关在酒精和物质影响下使用车辆使用的心理和神经心理学研究。关键词：酒精，物质，驱动器，心理因素。摘要
现在和未来的职业健康与安全风险
劳动力老龄化劳动力、多样性、经济、员工福利、未来劳动力、劳动力市场和退休、职业安全与健康劳动力、人口、社会心理因素、安全政策、技能转型、工人总体健康、全民基本收入、工人健康、工人福利、劳动力人口统计
疼痛神经科学教育的影响以及神经肌肉运动对慢性下背痛的疼痛，功能障碍和心理因素的影响：单盲随机对照试验的研究方案
慢性下背痛（CLBP）是一种多因素疾病，负担全球医疗保健系统[1，2]，导致疼痛，残疾[3]，僵硬和对运动的恐惧[4]。大约80％-90％的全球人经历了某种形式的LBP [4，5]，这使其成为低收入和中等收入国家寻求医疗保健的最常见原因之一[6]。与颈部疼痛一起，CLBP是一种与总体成本最高[3]相关的医疗状况[3]，影响生命的生物学，心理和社会维度[7]。SSYTEMATIC评论[8]和Cochrane评论[9]建议对CLBP的非手术治疗，包括运动疗法和教育[10]。 然而，慢性疼痛是一种复杂的现象，导致中枢神经系统（CNS）变化，挑战CLBP治疗的效果，为分析新的治疗方法提供了机会[11-13]。 慢性肌肉骨骼疼痛患者的最新证据表明，大脑可塑性会诱导中心敏化（CNS过度刺激性），从而改变了疼痛的过程，并创造了疼痛记忆和动力学恐惧症[1，14，15]。 这些中枢神经系统的变化会加剧焦虑，抑郁，压力和疼痛的灾难性[16]，导致疼痛，心理问题，避免活动，功能降低，体重增加和持续性疼痛的恶性循环[14]。 疼痛神经科学教育（PNE）[17，18]旨在改变患者对疼痛的概念化，对他们进行疼痛的神经生物学和神经生理学教育，并专注于整体疼痛经历中的特殊性和奇异方差[14-17]。SSYTEMATIC评论[8]和Cochrane评论[9]建议对CLBP的非手术治疗，包括运动疗法和教育[10]。然而，慢性疼痛是一种复杂的现象，导致中枢神经系统（CNS）变化，挑战CLBP治疗的效果，为分析新的治疗方法提供了机会[11-13]。慢性肌肉骨骼疼痛患者的最新证据表明，大脑可塑性会诱导中心敏化（CNS过度刺激性），从而改变了疼痛的过程，并创造了疼痛记忆和动力学恐惧症[1，14，15]。这些中枢神经系统的变化会加剧焦虑，抑郁，压力和疼痛的灾难性[16]，导致疼痛，心理问题，避免活动，功能降低，体重增加和持续性疼痛的恶性循环[14]。疼痛神经科学教育（PNE）[17，18]旨在改变患者对疼痛的概念化，对他们进行疼痛的神经生物学和神经生理学教育，并专注于整体疼痛经历中的特殊性和奇异方差[14-17]。最近的系统评价和荟萃分析报告说，PNE有助于减轻疼痛，改善疼痛知识，增强功能，降低残疾和社会心理困扰[19-21]。此外，PNE在体育活动和运动过程中增加了疼痛阈值，并最大程度地减少了医疗保健利用[19 - 21]。研究研究了PNE与各种治疗（例如治疗运动）结合的作用，并具有阳性结果[19]。例如，在改善残疾和疼痛方面，PNE与运动控制训练相结合比核心稳定性训练更有效[22]。这些发现表明PNE具有临床价值，但也表明继续研究与其他类型的运动的重要性[14，16]。在CLBP中，建议各种类型的治疗运动作为治疗方法（例如，强度，拉伸，核心稳定性，麦肯齐，瑜伽和功能恢复）[23，24]。根据Cochrane审查[25]，这些练习对CLBP的影响得到了适度的证据确定性的支持。 神经肌肉运动（NMS）代表CLBP的不足区域[26]。 NMS的总体目的是恢复疼痛引起的障碍并增加功能活动，以改善CLBP患者的协调，力量，运动范围和本体感受[27]。 尽管以前的RCT报告了NMS对CLBP的积极作用，显示出腰部肌肉控制，灵活性和力量的改善[27-29]，但根据Cochrane审查[25]，这些练习对CLBP的影响得到了适度的证据确定性的支持。神经肌肉运动（NMS）代表CLBP的不足区域[26]。NMS的总体目的是恢复疼痛引起的障碍并增加功能活动，以改善CLBP患者的协调，力量，运动范围和本体感受[27]。尽管以前的RCT报告了NMS对CLBP的积极作用，显示出腰部肌肉控制，灵活性和力量的改善[27-29]，但
气候变化引起的世界最北端的卵子蛇的生存和大小的转变：一项68年的研究
信念和态度构成了关于气候变化的公众舆论的核心。网络分析可以揭示这些信念和态度的结构配置。在这项研究中，我们取代了一个信念系统框架，以确定关键的心理因素，跟踪这些信仰体系的密度随着时间的流逝和整个政治群体的密度变化，并分析美国政治群体内部和政治群体之间信仰体系的结构异质性。从2010年到2021年（n = 16,742）的15个国家代表性调查数据浪潮，我们的发现表明，担心气候变化是最中心的媒介元素。有趣的是，我们发现，在政治上没有亲属的人中，心理因素之间的联系随着时间的推移而加强，这意味着该群体中信仰体系的一致性增加了。尽管对共和党人和民主党人之间气候变化的信念具有政治极化，但我们的发现表明，与其他群体相比，这两个群体组织和构造气候变化信念的方式并没有明显不同。这些发现为气候变化专家和传播者提供了理论和实用的见解。
Whitehorse行动计划2022 - 2025
《白马行动计划2022-2025的残疾》包括所有年龄段的残疾人，无论是从出生而出现还是通过事故，疾病，创伤或伤害获得的残疾。残疾人可能会遇到一系列身体，心理，认知，智力或感觉障碍。此外，理事会认识到，各种各样的社会，环境，生物学和心理因素会影响个人的心理健康，从而导致精神疾病的经历。精神疾病可能发生在所有年龄段，并且可能存在于某人经历其他形式的残疾和 /或慢性健康状况的地方。
商业和私营就业...
工资在塑造小型企业和私营企业的劳动激励体系中发挥着核心作用。企业工资的多少和劳动报酬的合理分配是劳动活动效率的重要因素之一。中小企业和私营企业负责人在建立劳动激励体系时，应特别注意有效地组织劳动报酬以及其他组织行政、经济和社会心理因素的运用。只有这样，他才能激励员工充分发挥他们的潜力，并确保他们的个人需求得到满足，从而提高企业的财务和经济绩效并增加利润。
糖尿病梅利图斯一种心身疾病
I.引言是最广泛的慢性疾病之一，糖尿病对患者的日常生活产生了深远的影响。近年来糖尿病的发病率已经上升，这似乎是由于生活方式的变化和肥胖症的发生率上升。II型糖尿病与人的生活方式直接相关，占该疾病所有病例的90％至95％。作为糖尿病控制的突出度量，糖基化血红蛋白（HBA1C）是糖尿病治疗的主要靶标。遵守医疗指示和自我保健活动对于由于疾病的慢性性质而实现糖尿病的治疗目标至关重要；但是，合规性也受许多其他因素的影响。心理因素在健康和疾病中的重要性已被推向最前沿，因为对乔治·恩格尔（George Engel）的慢性疾病的生物心理社会模型以及他的说法，他们认为这些疾病需要更全面的理解。当前的研究努力应对对血糖控制产生影响的人类心理学的主要方面。I型和II型糖尿病都是不同的疾病。疾病模式似乎是通过I型病例中的生物变量来驱动的。但是，II型糖尿病在老年人组中更为常见，现在看来，除了遗传易感性，生活方式和相关心理因素外，在其发展中起着重要作用。由于这种关注，II型患者是这项研究的主要重点。
共享自动驾驶汽车的案例研究-Wynita Griggs
公众接受对于在运输部门采用共享的自动驾驶汽车（SAV）至关重要。主要依赖于结构方程建模（SEM）的传统接受模型可能无法充分捕获受影响技术接受的因素之间的复杂的非线性关系，并且通常具有有限的预测能力。本文介绍了一个将机器学习技术与和弦图可视化相结合的框架，以分析和预测公众对技术的接受。使用SAV接受为案例研究，我们采用了一种随机的森林机器学习方法来模拟心理因素受到验收的心理因素之间的非线性关系。和弦图来提供单个图中因子和项目水平的这些因素的相对重要性和相互作用的直观可视化。我们发现的态度确定为SAV使用意图的主要预期，然后是感知的风险，可感知的有用性，信任和可感知的易用性。该框架还揭示了SAV采用者和非管理员之间的不同看法，从而提供了量身定制的策略来增强SAV接受的见解。这项研究为技术接受话语贡献了一个数据驱动的观点，证明了将预测性建模与视觉分析的效率相结合，以了解因素在预测公众接受新兴技术方面的相对重要性。