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修改行为的父母策略：积极强化的积极因素
这项研究研究了基于B.F. Skinner的操作条件理论，研究积极加强作为修改儿童行为的中心育儿策略的有效性。使用因子分析，出现了两个关键因素：积极强化对行为变化及其对亲子动态的影响的影响。积极的强化涉及以利益刺激奖励理想的行为，可以促进这些行为的重复并产生有益的长期结果。证据表明，这种方法不仅增强了理想的行为，而且还提高了父母与子女之间关系的质量，并教授ERS和学生。尽管有人认为仅依靠积极的强化可能会扼杀创造力或压力关系，但当前的搜索支持其在促进道德发展，减轻压力以及提高认知能力（例如焦点和工作记忆）中的作用。案例研究说明了积极的强化如何有效地解决行为问题，促进学习成绩并有助于情感幸福感。未来的研究应探讨阳性增强如何影响脑衍生的神经营养因子（BDNF）和催产素水平。总而言之，虽然积极加强是一种强大的工具，但将其与其他学科技术相结合可以最大程度地提高儿童发展并加强照顾者的关系。
社会科学走向量子：从量子视角解释人类的决策、认知偏见和达尔文选择
现在如何才能将其与社会科学联系起来？不确定的量子世界如何导致确定的经典世界（包括我们的社会生活）是一个难以理解且最难以理解的秘密之一，尤其是考虑到量子力学涵盖了经典物理学，而其实际适用性仅限于亚原子粒子。从量子世界到宏观现实的这一过程在物理科学中称为退相干（Zeh，1970）。如果社会生活不是由经典世界决定，而是由波函数形式的量子决定，会怎样？这（社会生活）还包括经济学及其研究领域，例如决策理论。本文特别关注的是包括认知偏见在内的心理决策理论，该理论从根本上是由诺贝尔奖获得者行为经济学家卡尼曼和特沃斯基 (Tversky & Kahn eman, 1973 , 1974 , 1983 ; Kahneman & Tversky, 1979 , 1984 ; Kahneman, 2011 ) 塑造的。除了认知偏见这一特点之外，人类的决策行为总体上也应该从量子达尔文主义的角度来看待，以期设计一种新的决策行为量子模型。因此，研究问题如下：首先，量子物理学的发现如何转移到社会科学 (包括经济学)，会产生哪些新的视角？其次，如何从量子物理学的角度对 (行为) 决策理论进行不同的解释？第三，量子达尔文主义的视角如何完善人类的决策行为？
Ecaade 2024
将对这种范式转变的观点，会议试图为介绍和讨论数据驱动的情报在各个主题领域提供的可能性提供基础。这些不同的主题可能反过来影响，并为重新考虑未来的建筑知识和实践提供了基础。特征示例可能包括在建筑环境中记录环境和行为条件。例如，通过物联网（IoT）记录照明和温度，并检查它们与AI的集成，因此可以通过用户对空格进行更大的自定义。此外，在计算机容量中未来进步以及AI和ML的情况将提供更强大的沉浸式环境的前景。此外，该会议旨在展示示例，这些示例可以通过数据集以点云的形式利用虚拟和增强现实（VR和AR）体验。这可以通过3D扫描，可以通过在建筑设计和构造的各个方面引入诸如数字双胞胎（DT）之类的概念，同时允许物理和数字世界之间进行更大的互动。此外，会议试图讨论可能与当前可用的大量数字工具相结合的大量制造数据集和工作流程的情况。这里的目的是介绍如何不断添加的数据的收集和处理如何扩展制造智能，提供许多优势以及新的挑战。更具体地说，该会议旨在证明数值控制机制（包括在几种制造任务中应用的机器人技术）（例如加性制造（AM）和3D打印）的情况可能更适合于结构和物质行为条件。这种适应性允许出现出色的制造智能。
行为和经济驱动因素对零工经济工作者的影响
摘要。问题定义：零工经济公司通过雇佣独立工作者来响应实时需求，从而受益于劳动力灵活性。然而，工作者工作时间的灵活性对规划和投入服务能力提出了巨大挑战。因此，了解零工经济工作者的动机非常重要。我们与叫车平台合作，研究按需工作者如何做出劳动决策；具体来说，是否工作以及工作时长。我们的模型重新审视了关于财务激励和行为动机对劳动决策影响的劳动力供应竞争理论。我们既想改进如何预测灵活工作者的行为，也想了解如何设计更好的激励措施。方法/结果：使用大型综合数据集，我们开发了一个计量经济学模型来分析工人的劳动决策和对激励的反应，同时考虑样本选择和内生性。我们发现，财务激励对工作决策和工作时长有显著的正向影响——证实了标准收入效应所假设的正收入弹性。我们还发现行为理论得到了支持，因为工人表现出收入目标行为（达到收入目标时工作更少）和惰性行为（工作更长时间后工作更多）。管理意义：我们通过数值实验证明，基于我们的洞察的激励优化可以在不产生额外成本的情况下将服务容量提高 22％，或者以降低 30％ 的成本维持相同的容量。忽视行为因素可能会导致人员短缺，比最佳容量水平低 10％–17％。最后，我们的洞察可以为平台战略设计提供参考，以便在零工平台竞争加剧的情况下管理灵活工人。
社区卫生工作者政策简介
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longvidacúrcuma，curcumina e Pitencial para asaúdehumana1,2
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如何从惯性测量数据的行为模式的监督机器学习中处理混合行为段
摘要，监督机器学习方法从生物学家的惯性测量中识别行为模式已成为行为生态学的标准工具。几种设计选择可以影响识别行为模式的准确性。这样的选择是包含或排除在机器学习模型培训数据中包含不仅是单个行为（混合段）组成的细分。目前，常见的实践是在模型培训期间忽略此类段。在本文中，我们检验了以下假设：在模型训练中包括混合段将提高准确性，因为该模型在测试数据中识别它们的表现更好。我们使用在四个加速度计数据数据集上进行了一系列数据模拟，并从四个研究物种（Damaraland mole鼠，Meerkats，Meerkats，Olive Baboons，Polar Bears）获得了一系列数据模拟。结果表明，当大量测试数据是混合行为段（高于10％）时，包括机器学习模型培训中的混合段可提高分类的准确性。这些结果在四个研究物种中是一致的，并且在混合段内的片段长度，样本量和混合物程度的变化稳健。但是，与未经混合段的训练的模型相比，在某些情况下（尤其是在狒狒中）模型（尤其是在狒狒）模型中显示出仅包含单个行为（纯）段的测试数据的准确性降低。在这种情况下，应避免将混合段过量包含在培训数据中。基于这些结果，我们建议当预期分类模型处理大量混合行为细分（> 10％）时，将它们包括在模型培训中是有益的，否则，这是不必要的，但也不有害。当时有一个基础假设培训数据包含的混合段率要比要分类的实际（未观察到的）数据更高 - 可能发生这种情况，尤其是在收集训练数据的情况下，并用于将数据分类并从野外分类。关键字身体加速器，生物遗传，机器学习，动物行为
宽恕：我们给予自己的礼物
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部分B。第1章：简介
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