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大麻和实际驾驶表现 - ROSA P
11-OH-THC 11-羟基-A9-四氢大麻酚 ANWB Algemene Nederlandse Wielrijders Bond（荷兰皇家旅游协会） BAC 血液酒精浓度 CS-C 闭眼身体摇晃测试的曲线表面 CS-O 睁眼身体摇晃测试的曲线表面 CTT 关键跟踪测试 CV-H '间隔时间的变异系数（SDIM） CV-IBI 心跳间隔时间的变异系数（SD/M） DOT 交通部 ECG 心电图 EtOH 乙醇 IBI 心跳间隔时间 MANOVA 多元方差分析 NHTSA 国家公路交通安全管理局 NIDA 国家药物滥用研究所 PWR-HR 心率功率密度谱在 .01 和 .14 Hz 频率之间的相对幅度 RT 反应时间 SD 标准差 SDLP 心率的标准差横向位置 SDSP 速度标准差 SDST 方向盘角度标准差 SE 标准误差（即SD 除以观测次数的平方根） SED 平均差异标准误差 SP 平均速度 THC W- 四氢大麻酚 THC-COOH 11-正-b9-四氢大麻酚-9-羧酸
内容策略在社交媒体中的作用在品牌邮报的受欢迎程度上：土耳其高等教育机构的案例
竞争激烈的高等教育市场已转向品牌作为应对当今全球挑战的解决方案。可持续品牌策略的一种重要工具是在社交网站上建立品牌粉丝页面并吸引追随者。在品牌的粉丝页面上实施有效的内容策略可以帮助与目标群体建立和建立关系。因此，这项研究的目的是了解内容策略在社交网站中的作用在确定土耳其领先的高等教育机构创造的品牌帖子的普及中发挥的作用。结果表明，土耳其的十大高等教育机构最常见的帖子代表文本 +图像 +链接内容类型。大多数向社区成员的职位是由机构本身创建的，涉及大学新闻，主要是在中午至18:00之间的工作日发表的。此外，还进行了MANOVA分析，以研究内容策略在品牌帖子受欢迎的各种要素的作用。结果表明，内容类型，内容敏捷性，内容上下文，发布类型和发布日会显着影响喜欢，分享和评论的数量，这是品牌帖子受欢迎的指标。
父母教养方式对儿童心理弹性和心理健康的影响
摘要 青春期常常伴随着新的挑战，这些挑战会影响个人的心理健康，而父母的支持被认为在培养克服困境的韧性方面发挥着重要作用。父母的支持类型因个人接受的养育方式而异。因此，本研究旨在通过立意抽样，研究不同养育方式对加尔各答 10 至 20 岁之间个体（包括男性和女性）的心理健康和韧性的影响。使用多元方差分析 (MANOVA) 分析使用心理测量量表收集的数据，并使用描述性研究设计。结果显示在韧性领域具有显著影响。这项研究表明，养育方式显著影响青少年的适应能力和克服逆境的能力。然而，并未发现对心理健康结果有显著影响。通过向家长、教育工作者和心理健康专家提供如何支持青少年的复原力和心理健康取得积极成果的指导，这项研究丰富了有关养育方式和青少年发展方面的现有知识体系。
通过计算机丰富 7e 学习循环的效果 - ...
虽然计算机动画有可能帮助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一说法的研究却很少。这项研究调查了与计算机动画相结合的 7E 教学模式如何影响学生对食物制作和植物生长的概念理解和误解。实验组学习了 7E 学习周期模型 [7E LCM] 和带有计算机动画的 7E LCM [CA]，而对照组学习了传统教学方法。使用两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。方差分析显示，在食物制作和生长之前植物概念理解 [FMGPCU 之前] 和误解之前测试分数 [MC 之前] 方面，不同组或性别之间没有显著差异。然而，FMGPCU 后和 MC 后平均分数存在显著差异，带有 CA 的 7E LCM 在提高概念理解和减少误解方面表现出更好的效果。 MANOVA 显示，男女学生在 FMGPCU 和 MC 后的结果之间没有统计学上的显著差异。结论是，与其他教学方法相比，带有 CA 的 7E LCM 可以更有效地增强学生的概念理解并最大限度地减少误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。
跨不同商业战略类型的定位
摘要：鉴于企业的最终目标是提高绩效，本研究利用资源优势 (RA) 理论来概念化一个模型，旨在研究综合操作资源 (COR)，即客户导向、基本操作资源 (BOR)、创新能力和财务绩效之间的联系，涵盖 Miles 和 Snow 的五种商业战略类型，包括探矿者、差异化防御者、低成本 (LC) 防御者、分析者和反应堆。本研究的范围是位于泰国新兴市场的公司。最终样本为 395 家泰国公司参与了自我管理调查。使用多组结构方程模型和多元方差分析 (MANOVA) 来检验假设。结果揭示了推动战略和创新文献的深刻发现。虽然商业战略类型调节所提出的关系，但在这五种类型的公司中唯一统一的关系是积极、强大和重要的客户导向与创新能力之间的联系。此外，客户导向和创新能力对探矿者和 LC 捍卫者的财务绩效有重大贡献。然而，只有前者对有区别的捍卫者、分析者和反应者至关重要。总的来说，研究结果表明，管理者必须注意他们所选择的
7E学习周期的影响丰富了计算机动画对学生的概念理解和克服误解的影响
虽然计算机动画有可能协助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一主张的研究很少。本研究调查了如何与计算机动画集成的7E教学模型如何影响学生对食物生长和植物生长的概念理解和误解。实验组被教授7E学习周期模型[7E LCM]，而7E LCM则使用计算机动画[CA]教授对照组传统的指导方法。使用了两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。ANOVA分析表明，群体或性别在植物概念理解中没有显着差异[FMGPCU]和Misconceptions测试评分[PRE-MC]。但是，FMGPCU后和MC后平均得分存在显着差异，而7E LCM的CA在改善概念理解和最小化误解方面显示出更好的结果。Manova显示，男女学生的FMGPCU和MC后结果之间没有统计学上的显着差异。结论是，具有CA的7E LCM比其他教学方法更有效地增强了学生的概念理解并更有效地最大程度地减少了误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。
一项关于人工智能作为人性化代理的研究，来自探究社区
摘要 本研究调查了人工智能 (AI) 教练在小学第二语言 (L2) 学习中的应用，涉及 327 名参与者。根据探究社区，学习者在与被视为人性化的代理的 AI 教练互动时，预计会感知到社交、认知和教学的存在。为了检验学习者感知到的 AI 存在与他们的语言学习之间的关系，本研究利用了 AI 使用数据、实际学习成果和态度数据。分层回归分析的结果表明，认知存在和学习者对 AI 外观的喜爱是 L2 享受度的重要预测因素，这也对学习成果产生了积极的预测作用。英语跟踪分数（代表 AI 使用的质量）对学习成果产生了积极的预测作用。与直觉相反，教学存在被发现对学习成果产生负向影响。根据聚类分析和随后的 MANOVA 结果，本研究表明，通过与人工智能互动，学习者感知到更高的社交和认知存在感，并对人工智能的外观表现出更大的喜爱，他们倾向于更频繁地使用人工智能教练，表现出更高的 L2 享受度，并取得更高的学习成果。本研究有助于丰富教育环境中人机互动的有限但不断增长的知识，并对未来使用人工智能进行 L2 学习的努力具有重要意义。
批判性思维和数学问题解决技能...
抽象学生的差异批判性思维和数学解决问题的能力是由各种变量引起的，包括以教师为中心的学习和无效的学习模型。为了提高学生的批判性思维能力和数学解决问题能力，需要使用适当且独特的学习策略。这项研究的目的是在学校学媒体的帮助下确定混合学习模型对学生的批判性思维和数学解决能力的影响。这项研究使用了精心设计的实验设计作为研究方法。本研究中使用的人群都是SMK-SMTI Bandar Lampung的X级学生。这项研究中采用的样本技术是群集随机抽样，因此X ki 4级作为实验组，X ki 1级作为对照组，每个组由28名学生组成。本研究中使用的工具是对批判性思维技能的测试，数学解决问题技能的测试和文档。使用描述性数据分析和推论分析的数据分析技术。假设检验的形式是单向多变量分析（单向MANOVA）检验的形式。关键字：混合学习，批判性思维技能，数学解决问题技能，基于分析结果，1）批判性思考的技能与解决两组学生之间数学问题的技能之间存在差异； 2）技能在与学校教学辅助的混合学习模型和接受常规学习模型治疗的小组中进行批判性思考的技能有所不同； 3）解决了通过辅助辅助的混合学习模型和接受常规学习模型治疗的小组治疗的小组之间的数学问题的技能差异； 4）混合学习模型对学生的批判性思维技能和数学问题解决的影响。
关系主义作为一种营销策略：芬兰企业对企业营销公司的实证研究
关系主义作为一种营销策略，一项芬兰企业对企业公司的经验研究营销文献将长期，合作和纽带的业务关系置于研究重点。经验现场研究（主要是深入的案例研究）已将其确定为大多数工业业务环境中的主要治理结构。在这项研究中，设定了以下研究问题：1）在企业到商业营销公司中，采用关系营销实践并能够积累高度的关系资产的公司的程度是多少？营销策略的关系主义是根据营销实践的合作性以及在特定业务与企业营销环境中关键业务关系中的应计关系资产水平来定义的。样本由芬兰金属和电工行业的212家企业对企业营销公司组成。MANOVA和ANOVA程序是在研究中利用的。研究表明，受访者的营销策略平均是相当关系的。关键字：营销策略，关系主义，企业对企业市场根据我们对芬兰金属和电子技术行业中公司的营销实践和应计性关系资产的分析，可以得出一个总体结论，即各种类型的公司之间的差异在下面没有显着意义。在营销实践和所采用的自变量群体之间没有明显的差异。尽管在营销实践/关系资产和公司盈利能力方面，营销策略的关系主义似乎具有较弱的联系，但我们的研究无法确认普遍的信念，即公司应努力建立与主要客户建立紧密和纽带的关系，以便比竞争对手更加有利可图。相反，似乎在企业对企业的环境中，市场是网络般的，与主要客户的亲密关系可以被视为生存的必要条件，而不是成功的足够条件。
使用概率神经网络解码脑电图运动图像的有效连通性
摘要：在过去几年中，基于运动图像（MI）的大脑 - 计算机界面引起了很多关注。他们提供了通过使用大脑活动来控制外部设备的能力，例如假肢和轮椅。一些研究人员报告了运动任务期间多个大脑区域的交流，因此很难隔离发生运动活动的一个或两个大脑区域。因此，对大脑神经模式的更深入的了解对于BCI来说很重要，以便提供更有用和有见地的特征。因此，大脑连接性提供了一种有希望的方法，可以通过在运动想象中考虑通道间/区域关系来解决所述的缺点。这项研究以部分定向相干性（PDC）和定向传递函数（DTF）为大脑中的有效连通性，作为运动成像（MI）分类的非常规的特征集。进行了基于MANOVA的分析以识别统计上显着的连接对。此外，该研究试图通过使用四种分类算法（SVM，KNN，决策树和概率神经网络）来预测MI模式。研究使用从Physionet EEG数据库中提取的两类MI数据对所有分类方法进行了比较分析。基于概率神经网络（PNN）作为分类器和PDC作为特征集的提议技术优于其他分类，并且具有较高分类精度和较低差异率的其他分类和提取技术。研究发现表明，当PDC用作特征集时，PNN的总体平均准确性最高98.65％，而同一分类被用于达到DTF的最大精度为82.81％。本研究通过与常规特征相比，通过大脑连通性获得更好的分类结果来验证运动任务期间多个大脑区域的激活。由于PDC的表现优于DTF作为具有出色分类精度和低误差率的特征集，因此它具有在基于MI的脑部计算机接口中应用的巨大潜力。