在大气中。这些相互作用将某些光线的路径重定向到地面。观察者看到灯光似乎来自夜空。见图1。Skyglow与夜空中天文学物体的微弱光线竞争。它降低了这些物体和背景天空之间的对比度,因此很难观察它们(18)。这是对基于地面的天文观察和研究的重要威胁(19,20)。目前,没有绝对的指标来表征研究人员和从业者之间广泛使用的光污染(21,22)。在世界大部分地区,Skyglow的缓慢而稳定的上升会导致自然夜空的可见性逐渐退化,并导致室外空间的转变。这种情况在数十年中慢慢变化,由于心理效应被称为“转移基线”,可能不会引起人们的注意(23)。这适用于“正常”夜晚的人工灯光的各个方面:可见的恒星数量,与安全感相关的人工光的数量以及使用非视觉感官(例如听力和平衡)的经验。以及其他效果,几乎没有注意到夜空的损失。
政府为这些工人提供缓解的干预措施只是对身体健康的关注太大了,但在很大程度上忽略了幸福感的心理健康方面。已经采取了主要干预措施以防止压力因果因素,而次要干预措施旨在减轻症状的严重程度或持续时间,而第三级或反应性干预措施旨在提供康复并在患有慢性健康状况的患者中最大程度地发挥功能。5个个人干预措施可能包括压力意识的训练和认知 - 行为疗法(CBT),以实现心理和情感压力。组织干预会影响工作中的人群,并可能包括特定组织中的工作地点调整或冲突管理方法。某些干预措施均针对分裂和组织的政策,以确保更好的工作与生活平衡和同伴支持组。因此,如果可以对Anganwadi工人进行培训以应对自己的压力,那么它将有助于成功实施ICD。在各种培训中,其中一种包括体验普拉纳(Prana),这已被证明具有积极的心理效应。6,7
机器学习能破解鼻子里的密码吗?在过去十年中,研究试图利用大数据解决化学结构和感官质量之间的关系。这些研究推进了嗅觉刺激的计算模型,利用人工智能挖掘化学和心理物理学之间的明确相关性。计算视角有望通过更多数据和更好的数据处理工具解决嗅觉之谜。然而,他们都没有成功,而为什么会这样很重要。本文认为,我们应该对在感知理论中将感觉系统的生物学黑箱化的趋势深表怀疑。相反,我们需要将刺激模型和心理物理数据都建立在嗅觉系统的真实因果机制解释之上。核心问题是:生物学知识是否能比当前机器学习模型中使用的刺激更好地理解气味编码中的刺激?事实确实如此。关于受体行为的最新研究表明,嗅觉系统的运作原理并未被当前刺激反应模型所捕捉。这可能需要从根本上修订嗅觉的计算方法,包括其心理效应。为了分析嗅觉的不同研究项目,我们借鉴了劳埃德的“研究问题逻辑”,这是一个哲学框架,可帮助科学家阐明所讨论的建模方法的推理、概念承诺和问题。