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阅读策略分类法：概述
摘要：阅读在任何语言中都至关重要，这刺激了关于在第二语言和外语阅读中用于提高读者理解力的阅读策略的研究数量显著增长。本文通过提供不同作者的各种阅读策略分类法来研究阅读策略的分类。本文还清楚地展示了牛津大学 (1990) 最著名的阅读策略分类法与 O'Malley 和 Chamot (1990)、Mokhtari 和 Sheorey (2002) 和牛津大学 (2013) 的另外三个最著名的阅读策略分类法之间的比较。还提出了两份问卷，其中一份由 Nguyen (2016) 从 Sheorey 和 Mokhtari (2002) 的问卷中修改而来，作为该领域研究人员的有用建议。研究结果为阅读策略分类法提供了相当全面的见解，这可能有助于阅读策略领域的研究人员在未来为他们的研究选择合适的理论框架。
非营利组织的人工智能和数据
摘自 Behl, A., Dutta, P., Luo, Z., & Sheorey, P. (2022)。在基于捐赠的众筹平台上启用人工智能：一种理论方法。运筹学年鉴，319 (1)，761–789。https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-020-03906-z 摘要“个人或团体捐款是救灾行动的重要方面。基于捐赠的众筹 (DBC) 任务通常会列在众筹平台上，以吸引捐赠者在规定的时间内出于特定原因捐款。随着灾难发生的频率和强度随着时间的推移而增加，这些平台越来越受欢迎，它们需要持续不断的资金流来实现目标。这些渠道通常会采用人工智能 (AI) 工具来提高其运营绩效。我们通过使用与满足理论来理解采用过程，该理论受动机因素主导，例如 DBC 想要实现的功利性和象征性利益。在人工智能工具的指导下，来自全球多个捐助者的现金流入也带来了风险；因此，我们使用了一个调节变量来更好地了解 DBC 的运营绩效。我们通过 293 名灾难救援行动背景下的 DBC 任务所有者的回应收集了实证数据。我们使用偏最小二乘结构方程模型测试了我们的假设，并控制了灾难强度和众筹任务持续时间。我们的研究结果为使用与满足理论提供了重要的扩展，通过理解使用与满足收益与采用人工智能工具促进