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DWD WDIS 证据计划 2024 年 7 月至 2025 年 6 月
主要组成部分是评估，更具体地说是纵向数据分析，以研究培训服务与就业结果之间的关系，控制人口统计和就业影响因素。评估人员将使用回归分析（如分层逻辑回归分析或类似分析）提取和分析数据，以衡量关系的强度。培训服务的三个特定兴趣领域是职业道路、基于工作的学习和证书获得。群组 1：2019 年 4 月至 2020 年 3 月退出的成年人接受的服务。群组 2：2022 年 1 月至 2022 年 12 月退出的成年人接受的服务。以及从 PROMISE 分析中吸取的教训的信息。在初步分析中，内部和外部研究人员分析了一个数据子集，其中包括残疾青少年，特别是领取补充保障收入 (SSI) 的青少年及其父母。回归分析旨在确定预测更高就业率和更高工资的人口、服务和培训因素。结果发表在《康复顾问和教育者杂志》(RCEJ) 上。这篇题为“人口统计和劳动力创新机会法案 (WIOA) 就业和培训服务对青少年就业结果的影响”的文章专门模拟了由劳动力创新机会法案 (WIOA) 资助的就业和培训服务对残疾青少年及其家庭的影响。本文强调了以就业为重点的协调服务在提高面临独特挑战的青年和家庭的就业结果方面发挥的关键作用，并强调了 WIOA 标题（I、III 和 IV）和合作伙伴（青年学徒）计划的共同注册如何与提高就业率和工资相关。
rowdi：使用fMRI
抽象目标。由于缺乏睡眠或疲劳，睡眠的简短发作可能会侵入清醒的人脑中，以促进关键日常任务的安全性（即驾驶）。这些侵入还可以在功能磁共振成像（fMRI）实验中引入人肌活动，从而促使需要一种客观有效的去除它们的方法。方法。我们开发了一种方法，通过滚动窗口检测fMRI信号模板的入侵（ROWDI）来跟踪类似睡眠的事件。这些事件然后可以在fMRI数据的与事件相关的分析中使用。为了测试这种方法，我们生成了通过同时通过fMRI和脑电图（EEG）（n = 10）的过渡到睡眠的fMRI活性模板。rowdi在一晚睡眠剥夺后，在fMRI期间执行认知任务的20个人中的睡眠状事件。在独立的FMRI数据集中进一步验证了此方法（n = 56）。主要结果。我们的方法（Rowdi）能够在睡眠剥夺后执行的认知任务中推断出频繁的睡眠状事件。类似睡眠的事件平均与瞳孔大小减少20％和延长的响应时间有关。睡眠状事件期间的血氧基水平依赖性活性覆盖了丘脑皮层区域，虽然在空间上不同，但与任务相关的活性共存。这些关键发现在独立数据集中得到了验证。意义。rowdi可以可靠地检测到人脑中自发的睡眠状事件。因此，它也可以用作描述和说明与静止状态和与任务相关的fMRI研究中与唤醒性转变相关的神经活动的工具。