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人物的积极和消极礼貌策略
良好的沟通是指说话者传达的信息得到对话者的认可，并且说话者和对话者都对他们共同做的事情感到满意。因此，礼貌和语言是密不可分的。礼貌不仅体现在举止上，也体现在语言的使用上。人们在交流过程中通常采用积极和消极的礼貌策略。通过了解这两种策略，人们能够更好地在社会中互动。本研究调查了电影《每一次觉醒的呼吸》中的角色如何实施积极礼貌和消极礼貌策略，以及主要采用哪些策略。数据取自角色的话语。我们使用了记录和观察方法，并借助笔记技术来获取数据。使用混合方法来呈现分析。结果表明，角色（即阿比盖尔/莉兹、马克和索菲）采用了九种类型的积极礼貌策略。主要使用的积极礼貌策略是策略 4：[使用团体内身份标记]。另一方面，我们确定了角色所采用的五种消极礼貌策略。本研究的结论是，在总共 24 句话语中，有 17 句（70,83%）采用了积极礼貌策略，而 8 句（29,17%）则反映了消极礼貌策略。积极礼貌策略的占主导地位表明电影中对话者之间的社会关系密切且团结一致。
脑损伤后的消极归因偏差及相关危险因素
* 通讯作者：Dawn Neumann，dmneuman@iupui.edu。作者贡献 Dawn Neumann：参与研究设计和数据解释，并领导稿件介绍和方法部分，并帮助编辑和修改稿件的其他部分 Flora M Hammond：参与研究设计和数据解释，并帮助编辑和修改稿件的所有部分 Angelle Sander：参与研究设计和数据解释，并领导稿件讨论部分，并帮助编辑和修改稿件的其他部分 Surya Sruthi Bhamidipalli：参与数据分析、结果撰写和表格制作。 Susan M Perkins：参与研究设计、数据解释、数据分析、分析和结果部分的撰写，以及编辑和修改论文的所有部分。
人工智能：在教育管理中的积极和消极作用
技术总是有积极和消极的影响。为了尽量减少不良影响，请解决这个问题。该研究旨在探索人工智能在教育管理中的积极和消极作用。数据收集技术是一种文献研究。数据分析是通过确定人工智能在教育中的好处及其对教育质量的影响来进行的。研究结果表明，人工智能在教育管理中发挥着积极作用，例如在组织和管理学习活动方面呈现更具创新性的学习过程和速度，并提高讲师科学工作的数量和质量。然而，人工智能损害了学生和教师之间的社交互动。它可能会将学习社区（讲师、教师、学生）禁锢在一种便利的状态中，破坏它迄今为止本应具有的批判性思维创新。这项研究发现，人工智能改善了学校教育。必须保持它，以保持学习公民的社交互动和创造性思维。
《你会怎么做？》中的消极礼貌策略电视......
礼貌对于维持良好的沟通和社会关系非常重要，因此人们采用各种策略来表现语言礼貌。这项社会语用学研究涉及电视节目《你会怎么做？》中的消极礼貌策略，以解释这些策略的类型并调查选择这些策略的原因。本研究采用了描述性定性方法，并由数据出现频率支持。数据以包含消极礼貌策略的话语形式出现，来源于参与者对电视节目演员的回应。从该节目的 YouTube 频道的 39 个视频中收集了 106 个数据。可信度是通过研究者三角测量获得的，即在实证研究中使用多名研究人员。研究结果表明，电视节目中的参与者使用了七种消极礼貌策略：间接（12）、提问、模糊（40）、尽量减少强加（12）、道歉（25）、尊重（9）、悲观（6）和将 FTA 陈述为一般规则（2）。问题、模糊限制语的主导地位与提供给受话人的接受或拒绝说话者请求的选项有关。与原因相关，收益占主导地位（出现 84 次），因为它是参与者考虑通过应用某种策略会得到什么的基本因素。情况因素出现 22 次，包括社会距离（14 次）、社会权力（5 次）和强加等级（3 次）。电视节目中的礼貌策略是真实的，可以用作英语作为外语 (EFL) 学习者的学习材料，以提高他们对跨语言和文化礼貌的认识。
分析肌电假肢控制的拒绝和设备消极问题
尽管智能假肢领域的技术进步最近取得了进步，但患者的排斥率仍然很高。这种拒绝的原因是多种多样的，从有限的功能和困惑界面到不适，大多数问题仅通过主观自我评估才能辨别。令人惊讶的是，缺乏特定的方法来衡量新的假体解决方案的优越性。必须深入研究操纵肌电假肢的复杂性，以理解用户面临的挑战并增强假肢配件和康复技术。这些障碍可能会导致被动用法或完全放弃假体装置。为了克服这些障碍，假肢领域不断寻求更复杂的技术来增强功能，用户友好性和设备寿命，并减少维护。这项研究对有关控制问题的文献进行了有条理的检查 反馈。
测量诱导的开放监控量子电路中的幂律消极
通用的多体系统与环境结合，由于腐烂而失去了量子纠缠，并且仅具有经典相关性而发展到混合状态。在这里，我们表明测量值可以稳定开放量子系统中的量子纠缠。具体而言，在边界处的随机统一电路中，我们在数值和分析上都发现以较小的非呈速率进行的投影测量结果导致稳定状态，l 1 = 3个系统内的powerlaw范围缩放纠缠的否定性。在随机环境中使用分析映射到定向聚合物的统计力学模型，我们表明，由于随机测量位置，幂律负缩放量表可以理解为Kardar-Parisi-Zhang波动。进一步提高测量率会导致相位过渡到区域律负阶段，该阶段与受监测的随机电路中无腐蚀性的纠缠过渡的通用性相同。
网络游戏障碍患者在真实游戏中大脑对积极和消极事件的反应
目的：本研究旨在研究网络游戏障碍 (IGD) 患者在真实游戏中对积极和消极事件的大脑反应，以直接评估 IGD 的神经特征。本研究反映了 IGD 患者在玩游戏时的神经缺陷，为预防和治疗 IGD 提供了直接有效的目标。方法：30 名 IGD 患者和 52 名匹配的娱乐游戏使用 (RGU) 患者在玩在线游戏时接受扫描。使用一般线性模型检测积极和消极事件期间的异常大脑活动。进行了神经特征与成瘾严重程度之间的功能连接 (FC) 和相关性分析，以提供对潜在神经特征的额外支持。结果：与 RGU 受试者相比，IGD 受试者在积极事件期间表现出背外侧前额皮质 (DLPFC) 激活减少，在消极事件期间表现出中额回 (MFG)、中央前回和中央后回激活减少。在 IGD 受试者中，在积极事件期间 DLPFC 和壳核之间的 FC 减少，在消极事件期间 MFG 和杏仁核之间的 FC 减少。神经特征和成瘾严重程度显着相关。结论：与 RGU 游戏玩家相比，IGD 患者在真实游戏中经历积极和消极事件时表现出调节游戏渴望、适应不良的习惯性游戏行为和消极情绪的缺陷。真实游戏中神经基质的这些异常为解释为什么 IGD 患者不受控制地持续参与游戏提供了直接证据，尽管有负面后果。
患有网络游戏障碍的个体在真实游戏中对积极和消极事件的大脑反应
目的：本研究旨在研究网络游戏障碍 (IGD) 患者在真实游戏中对积极和消极事件的大脑反应，以直接评估 IGD 的神经特征。本研究反映了 IGD 患者在玩游戏时的神经缺陷，为预防和治疗 IGD 提供了直接有效的目标。方法：对 30 名 IGD 患者和 52 名匹配的娱乐游戏使用 (RGU) 患者在玩在线游戏时进行扫描。使用一般线性模型检测积极和消极事件期间的异常大脑活动。进行了神经特征与成瘾严重程度之间的功能连接 (FC) 和相关性分析，以为基础的神经特征提供额外支持。结果：与RGU受试者相比，IGD受试者在积极事件中表现出背外侧前额皮质（DLPFC）激活减少，在消极事件中表现出中额回（MFG）、中央前回和中央后回激活减少。在IGD受试者中观察到积极事件期间DLPFC和壳核之间的FC减少，以及消极事件期间MFG和杏仁核之间的FC减少。神经特征与成瘾严重程度显着相关。结论：与RGU游戏玩家相比，IGD患者在真实游戏中经历积极和消极事件时表现出调节游戏渴望、适应不良的习惯性游戏行为和消极情绪的缺陷。真实游戏中神经基质的这些异常为解释为什么IGD患者不受控制地持续参与游戏提供了直接证据，尽管有负面后果。
引用 Schepman, A., & Rodway, P. (2023)。《对人工智能的一般态度量表 (GAAIS)：确认性验证以及与个性、企业不信任和一般信任的关联》。《国际人机交互杂志》，39(13)，2724-2741。https:// doi.org/10.1080/10447318.2022.2085400
摘要 个人心理相关因素可能预测人们对人工智能 (AI) 的接受程度，本文对此进行了研究。研究 1 报告了对人工智能总体态度量表 (GAAIS) 的确认性验证，此前已在其他地方进行了初步验证。验证性因子分析证实了双因素结构（积极、消极），并显示出与相关量表的良好收敛和发散效度。研究 2 测试了心理因素（五大人格特质、企业不信任和一般信任）是否能预测对 AI 的态度。内向者总体上对 AI 的态度更为积极，可能是因为他们欣赏算法。尽责性和随和性与对 AI 消极方面的宽容态度有关。企业不信任程度越高，总体上对 AI 的态度就越消极，而一般信任程度越高，对 AI 的好处的看法就越积极。普遍信任与企业不信任之间的分离可能反映了公众对人工智能利弊的归因。结果与理论和先前的发现相关。