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GSR研究官研究生计划
申请人有责任在其申请中清楚地证明这些标准。请确保您指出与涵盖社会研究方法培训的相关模块相关的信用次数。请确保您在申请表上标有“其他问题1”的部分中包含您的学位 /经验的全面详细信息。我们收到了该计划的大量申请，因此请确保您清晰明确地概述相关模块以供考虑。
情况：GSR-E 利用 ERCOT 市场专业知识寻找优质买家
GSR-E 是一家纯开发公司，2022 年，当团队决定出售其德克萨斯州 BESS 投资组合时，该公司发现自己正处于一个关键时刻。如果 GSR-E 能够迅速找到优质买家并以高价出售这些开发资产，那么它就可以证明德克萨斯州扩张战略的成功，并利用收益加速开发更多可再生能源和/或 BESS 项目。GSR-E 已经拥有丰富的经验，是加州用户侧储能开发的市场领导者。从 2016 年到 2019 年，GSR 部署的储能项目比任何其他北美公司都要多（98 个用户侧储能项目，装机容量近 80 兆瓦，装机容量 370 兆瓦时）。
OGSR 新闻通讯 - 2024 年 9 月
项目：NSF 的 Eddie Bernice Johnson 在全国范围内包容工程和科学领域代表性不足的发现者学习者社区计划 赞助者：美国国家科学基金会 概要：NSF INCLUDES 是一项全面的国家计划，旨在加强美国在科学、技术、工程和数学 (STEM) 发现和创新方面的领导地位，重点关注 NSF 对确保 STEM 领域的可及性和包容性的承诺。在包容历史上被排除在 STEM 之外或服务不足的群体方面取得重大进展，将产生新一代 STEM 人才和领导力，以确保国家的未来和长期经济竞争力。截止日期：2024 年 10 月 22 日
绿色和可持续修复 (GSR) 和气候适应力常见问题解答
• 可行性研究/决策文件 – 可行性研究期间提出的每个替代方案都必须包括对要纳入的 GSR 方法的评估和选择。根据场地的复杂程度，可能需要进行 BMP 分析、足迹分析或两者兼而有之。DER 项目经理将确定每个场地所需的详细程度并批准分析。如果之前未完成，则应进行气候筛选。如果进行了气候筛选并确定了场地的潜在气候影响，则应完成 CVA 并将其纳入可行性研究报告中。 • 场地管理计划模板已更新，包括第 6.1 节气候变化脆弱性评估和第 6.2 节绿色修复评估，以及详细说明每个部分所需信息的文本（https://dec.ny.gov/sites/default/files/2023-12/smptemplate1.pdf） • FER – FER 模板已更新，包括要求使用语言表明修复措施如何纳入措施以尽量减少气候变化的影响、修复施工期间使用了哪些 BMP 以及如何在施工期间跟踪 GSR 指标的文本。（https://dec.ny.gov/sites/default/files/2023-12/fertemplate.pdf） • RAWP – DER 管理项目的 RAWP 模板已更新，包括要求使用语言表明如何将气候适应力融入修复设计、如何纳入 BMP、足迹分析要求以及如何跟踪指标的文本，以及包含纳入和跟踪 GSR 方法的 SMP。
GSR专业技能框架草案v3.Docx
GSR技术框架重点介绍了GSR各个年级的行为和特定技术要求，以招募目的，并满足公务员服务成功概况方法中的“技术”元素。公务员的成功资料技术元素是指角色所需的特定技能，知识和资格的演示。技术框架在开发中也发挥了作用，特别是围绕行为和技术要求，认为对于通过成绩发展至关重要。GSR PSF和GSR技术框架相互补充并与GSR代码保持一致。GSR守则制定了指导政府社会研究人员的工作和行为的具体原则。请参阅附件以绘制与GSR PSF的GSR码以及GSR技术框架的图。
利用脑电图、脑回波和眼动追踪技术对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。同时还获得了对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码分类。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 β 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时还伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作负荷增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作负荷水平提供了最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（结合起来）。重要性。在与任务相关的活动期间，许多模态都会发挥作用。这些模态中的许多如果适当分组，都可以提供有关任务表现的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务表现的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
利用脑电图、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷影响的多模态研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据，研究任务负荷对绩效的影响。还获得了对问卷的定期回复。目标是确定最能预测任务绩效的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码排序。必须将五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集了参与者的反应，包括 32 个脑电图 (EEG) 数据通道、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用了 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，大多数活动发生在额叶和顶叶区域。这些伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和精神负荷增加。根据单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作量水平具有最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（综合起来）。意义。在与任务相关的活动中，许多模态都会发挥作用。如果适当分组，其中许多模态可以提供有关任务绩效的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务绩效的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
利用 EEG、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。还会获得对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项模仿邮政编码分类的基于计算机的视觉搜索任务。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时伴有更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作量有关，而紧张成分则表明更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作量增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 提供了最多的