文献检索提供了 83 项研究,其中对条件估值 (CV) 和显示偏好 (RP) 估计进行了 616 次比较。提供了完整数据集、5% 修剪数据集和加权数据集的 CV/RP 比率的汇总统计信息,加权数据集对每项研究而不是每个 CV/RP 比较赋予了相同的权重。对于完整数据集,样本平均 CV/RP 比率为 0.89,95% 置信区间为 [0.81-0.96],中位数为 0.75。对于修剪和加权数据集,这些汇总统计信息分别为 (0.77; [0.74~0.81]; 0.75) 和 (0.92; [0.81-1.03]; 0.94)。三个数据集的 CV 和 RP 估计值之间的 Spearman 等级相关系数分别为 0.78、0.88 和 0.92,Pearson 相关系数稍大一些。提供了非参数密度估计,以及观察到的 CV /RP 比率对所使用的基本 RP 技术和所估价的广泛商品类别的回归结果。
语义文本相关性是语义相似性的更广泛的影响。它衡量了两个文本传达相似含义或主题或共享相关概念或上下文的范围。这种相关性概念可以在各种应用中(例如文档聚类和汇总)中提出。SEMREL-2024是Semeval-2024中的共享任务,旨在通过为包括阿拉伯语在内的14种语言和方言提供数据集来减少语义相关性任务中的差距。本文介绍了我们参与轨道A(阿尔及利亚和摩洛哥方言)和轨道B(现代标准阿拉伯语)的参与。在监督轨道(a)中对基于BERT的模型进行了精心调整,而基于BERT的CONINE相似性则用于无监督的轨道(B)。我们的系统在Semrel-2024中对MSA排名第1,Spearman相关得分为0.49。,我们为摩洛哥排名第5位,而阿尔及利亚的排名分别为0.83和0.53。
结果与讨论:Spearman的相关性分析表明,陆地生态质量影响宏观生物多样性。主要物种Pirenella sp。的丰度主要受到标准化的差分积聚和裸土指数(NDBSI)的影响。此外,生物环境匹配(BIO-ENV)分析,线性模型的基于距离的多元分析(不喜欢)和基于距离的冗余分析(DBRDA)都将NDBSI定位为影响Hwangdo Island泥浆中巨大群的主要因素。NDBSI的季节性变化主要归因于黄道岛上农业活动导致的裸露土壤区域的变化。总体而言,黄多岛泥土中的大型社区主要受到农业活动的间接影响。此外,我们的研究提供了关于韩国泥土泥浆的保护的新看法,并为韩国政府提供了关键的参考,以制定和实施泥泞的保护政策。
抽象的定量素养和批判性思维技能有助于服务前生物学教师教21世纪学习的技能。本研究旨在描述定量素养和批判性思维能力之间的结构相关性,以及在南卡利曼坦南卡利曼丹前生物学教师中影响它们的因素。研究人员采用了定量相关研究方法。样本是南卡利曼丹省的245名生物学教育学生。本研究使用的仪器是测试工具和问卷。所使用的数据分析技术是部分最小平方,结构方程建模和Spearman相关测试,以评估结构模型和假设检验。这项研究的结果表明,定量识字能力与南卡利曼丹人服务前生物学教师的学生的批判性思维能力之间存在显着关系。除了年龄以外,影响学生批判性思维技能和定量识字率的因素具有重大影响。
Louise O. Downs 1,2,3 |肯尼斯·卡巴加姆(Kenneth Kabagambe)4 |莎拉·威廉姆斯5 |伊丽莎白·沃迪洛夫6 | Marion Delphin 6 | Sheila F. Lumley 2,3 | Richard Ndungutse 7 |比阿特丽斯和服7 |罗伯特·牛顿7,8 | Joy KO 9 | Emily Martyn 10,11 |杰西卡·卡特12 | Agnieszka Kemper 9 | Fernando Monteiro 9 | Sive O'Regan 13 |朱利安·苏西里13,14 | Binta Sultan 11,14 |阿利斯泰尔的故事13 |道格拉斯·麦克唐纳(Douglas MacDonald)15 |托马斯·TU 16,17,18,19 |珍妮特·塞利(Janet Seeley)10,20 | Geoffrey Dusheiko 21 |汤代·马普加22 | Monique I. Andersson 3,23 | C.温迪·斯皮尔曼24 |约瑟夫·D·塔克10 | Chari Cohen 25 | Su Wang 25,26 | Danjuma Adda 27,28 |凯瑟琳·弗里兰(Catherine Freeland)25 | Rachel Halford 27,29 |凯瑟琳·杰克30 | Indrajit Ghosh 9,13 |艾哈迈德·M·埃尔沙尔卡(Ahmed M. Elsharkawy)31 | Philippa C. Matthews 6,9,11 | Stuart Flanagan 9,11Louise O. Downs 1,2,3 |肯尼斯·卡巴加姆(Kenneth Kabagambe)4 |莎拉·威廉姆斯5 |伊丽莎白·沃迪洛夫6 | Marion Delphin 6 | Sheila F. Lumley 2,3 | Richard Ndungutse 7 |比阿特丽斯和服7 |罗伯特·牛顿7,8 | Joy KO 9 | Emily Martyn 10,11 |杰西卡·卡特12 | Agnieszka Kemper 9 | Fernando Monteiro 9 | Sive O'Regan 13 |朱利安·苏西里13,14 | Binta Sultan 11,14 |阿利斯泰尔的故事13 |道格拉斯·麦克唐纳(Douglas MacDonald)15 |托马斯·TU 16,17,18,19 |珍妮特·塞利(Janet Seeley)10,20 | Geoffrey Dusheiko 21 |汤代·马普加22 | Monique I. Andersson 3,23 | C.温迪·斯皮尔曼24 |约瑟夫·D·塔克10 | Chari Cohen 25 | Su Wang 25,26 | Danjuma Adda 27,28 |凯瑟琳·弗里兰(Catherine Freeland)25 | Rachel Halford 27,29 |凯瑟琳·杰克30 | Indrajit Ghosh 9,13 |艾哈迈德·M·埃尔沙尔卡(Ahmed M. Elsharkawy)31 | Philippa C. Matthews 6,9,11 | Stuart Flanagan 9,11
图1。主要刺激和行为结果。(a)行为任务中使用的48个对象图像和与事件相关的fMRI运行。图像由六种对象类型的8个示例组成:食品,食品工具,其他工具,自我工具,可操作的物体和动物。示例具有两种广泛的长宽比(深色颜色=较高的纵横比;较浅的颜色=较低的纵横比),并且在对象类型之间具有可变的,匹配的方向。(b)针对对象类型三重态任务的组平均RDM和2D MDS解决方案。(c)组的RDM和2D MDS解决方案,用于对象形状三重态任务。对于(b)an(c)Spearman的三重态任务和模型RDMS之间的ρ相关性。* = p <0.05。(d)用于区分工具与可操作对象的三个任务的平均李克特评分的条图。* = p <0.05。错误条是正常的95%CI
孕期。我们使用Spearman的等级相关性来估计SF,OS,炎症和葡萄糖水平之间的关联。逻辑回归分析以估计与SF相关的GDM的OR。多个逐步回归模型用于评估葡萄糖水平与危险因素之间的关系。结果:SF水平随研究人群的妊娠增加而降低。与对照组相比,GDM患者的SF水平明显更高(1 st和2 nd Trimesters),MDA,CRP和HBA1C。SF与MDA和空腹血糖(FPG)呈正相关。怀孕早期的SF水平升高与GDM风险增加显着相关(OR = 2.024,95%CI:1.076 - 3.807)。导致葡萄糖水平升高的解释变量是SF,MDA,体重指数(BMI),孕妇年龄和糖尿病家族史。结论:SF与GDM显着相关,可能是怀孕早期GDM的潜在生物标志物。关键词:妊娠糖尿病,铁蛋白,氧化应激,炎症
统计分析和数据解释:数据分析由SPSS Soft-Ware,版本25(SPSS Inc.,Windows版本25的PASW统计。芝加哥:SPSS Inc.)。质量数据使用数字和含量。数据使用中位数进行定量描述(最小和最大)使用Shapiro Wilk测试测试正态性后,用于非正常分布数据和平均分布数据的平均值±SD。获得的结果显着性在(0.05)水平上进行了判断。•卡方,Fischer精确测试,蒙特卡罗测试用于定性地比较组之间的数据。•(Mann Whitney U检验)用于比较2个研究组之间的非正态分离数据。•(学生t检验)用于比较正式分布数据的2个独立组。•Spearman的等级相关性用于确定两个非正态分布的连续变量和/或序数变量之间的线性关系的强度和方向。
摘要本研究研究了Harcourt港口保险公司的生存策略与组织成功之间的关系。该研究使用了涉及经理和主管的准实验研究设计。使用自我管理的结构化问卷获得了主要数据。该研究的人口为140个目的是在Harcourt港的10家保险公司。使用芋头Yamen公式采用了102个样本量,并使用了简单的随机技术。使用Cronbach alpha系数测试了研究工具的内部可靠性,并且仅考虑α读数为0.70及以上的项目。Spearman的等级相关性用于假设检验。研究结果表明,生存策略与组织成功之间存在积极而重要的关系。该研究建议保险公司应执行指导生存策略的形成,发展,采用和实施的政策。关键字:适应性,客户满意度,增加市场份额,创新性,组织成功,生产力,生存策略。
结果分别分别为37例和71例患者,分别为低和高的KI-67表达。ct 40 KeV-VP,CT 70 KeV-VP,CT 100 KEV-VP和Z EFF相关参数明显更高,但是与具有高KI-67表达式状态的基团表达状态较低的组中,与IC相关的参数较低,而其他分析的参数则没有显示两组之间的统计差异。Spearman的相关性分析表明,CT 40 KEV-VP,CT 70 KEV-VP,CT 100 KEV-VP,Z EFF,Z EFF和N Z EFF与KI-67状态呈负相关,而IC和NIC与KI-67状态呈正相关。ROC分析表明,光谱参数的多变量模型在识别KI-67状态[曲线下的面积(AUC)= 0.967;灵敏度为95.77%;特异性91.89%)]。然而,单变量模型的区分功能是中等的(AUC值0.630-0.835)。此外,NZ Eff