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将定量研究应用于心理学
最初，在论文的撰写中选择了三个变量：医学心理学感知到医生与患者的关系，工作参与和自我效能感。然而，心理学论文通常以系统性，丰富的理论和方法论和实用性为特征，但是它们之间的逻辑链通常很长，也许原因是结果的隐藏原因，或者可能结果是原因的意外后果[6]。和定量研究论文中使用了许多类别的方法，这些方法经历了从简单到复杂的连续发展。自21世纪以来，越来越多的新的高级定量方法，例如因果推断，跟踪调查，空间分析，大数据等。案例论文以大量过去的数据支持结束，得出结论，这三个可以在问题和数据之间建立研究因果关系。它还推断了其三个变量与现有研究结果结合使用的中介作用[5]。
心理学学生中神经霉素的流行
神经科学可能会有助于教育实践，但神经菌在全球范围很普遍。关于学习，记忆和大脑的某些误解在不同的群体中普遍存在，很难消除。弥合差距可能太远了。但是，心理学可以作为这些遥远领域之间的桥梁。本研究检查了心理学专业的神经菌的认可。使用了基于20个神经术和20个神经术的在线问卷。此外，还评估了大学和媒体暴露的神经科学暴露。样本由奥地利的心理学学生（n = 116）组成，并与教师培训样本进行了比较。使用信号检测理论，卡方检验，非参数相关分析和独立样本t检验比较不同的组。可以在大学开始时在大学开始的神经科学暴露与心理学学生的休闲时间之间没有相关性。在这里，同样的误解是最普遍的 - 与教师培训的学生相比。结果显示，两组之间在歧视能力和反应偏见方面存在显着差异。尽管心理学专业的学生具有最普遍的误解，但他们的一致性差异很大。报道的研究表明，心理学学生样本中神经霉素的辨别能力和较低的反应偏见。在单个项目级别上，他们在拒绝某些神经术方面的表现要比职前教师更好。总而言之，一些神经科学和教学心理学培训提高了区分真实和虚假陈述的能力。因此，直接解决研究计划中的这些误解（老师培训和心理学）可能会减少神经菌的认可。
存储库引文 存储库引文 Renn, B. N., Schurr, M., Zaslavsky, O., Pratap, A. (2021)。人工智能：对老年心理健康研究和护理影响的跨专业视角。《精神病学前沿》，12 1-8。前沿。https://digitalscholarship.unlv.edu/psychology_fac_articles/583
医疗保健领域的人工智能 (AI) 旨在学习个体内部和个体之间的大型多模态数据集中的模式。这些模式可以提高对当前临床状况的理解或预测未来的结果。AI 有可能通过支持诊断、治疗和临床决策来彻底改变老年心理健康护理和研究。然而，这种势头大部分是由数据和计算机科学家和工程师推动的，并且存在与临床实践中的实际问题脱节的风险。这种跨专业视角将临床科学家和数据科学的经验联系起来。我们对 AI 进行了简要概述，主要关注在老年心理健康研究和临床护理中使用基于 AI 的方法的可能应用和挑战。我们建议未来老年心理健康领域的 AI 应用考虑临床实践的务实考虑、数据和临床科学之间的方法差异，并解决道德、隐私和信任问题。
神经心理学转诊 - 代顿儿童医院
如果是的，请从下面的列表中检查：£脑部质量或其他中枢神经系统异常，例如Chiari畸形，结核性硬化症£癫痫___________________________________________________________________________________________
符号回归程序 AI-Feynman 在心理学中的应用
从自然科学到社会科学，发现数据中隐藏的规律是许多领域的核心挑战。然而，这项任务在历史上依赖于人类的直觉和经验，在许多领域，包括心理学。因此，使用人工智能 (AI) 发现规律有两个显著的优势。首先，它可以发现人类无法发现的规律。其次，它将有助于构建更准确的理论。一种名为 AI-Feynman 的人工智能在一个非常不同的领域发布，表现令人印象深刻。虽然 AI-Feynman 最初是为发现物理学规律而设计的，但它在心理学中也能很好地发挥作用。本研究旨在通过测试 AI-Feynman 是否可以发现双曲折现模型作为折现函数，来检验它是否可以成为跨期选择实验的一种新的数据分析方法。为了实现这些目标，进行了一项跨期选择实验，并将数据输入 AI-Feynman。结果，AI-Feynman 提出了七个折现函数候选。其中一个候选模型是双曲折现模型，目前认为该模型最为准确。三种均方根误差函数均优于双曲折现模型。此外，三种候选模型中有一种比标准双曲折现函数更“双曲”。这些结果表明了两点。一是 AI-Feynman 可以成为跨期选择实验的一种新数据分析方法。二是 AI-Feynman 可以发现人类无法发现的折现函数。
乙酸乙酯α-葡萄糖苷酶抑制剂的分析...
单细胞智能是最近提出的术语，因为很明显，“生物智能”深深植根于遗传基础上。术语概念的可能应用是许多人可以通过多个基因调节网络创建特定细菌行为的一部分，其中可能涉及非编码RNA。生物智能是所有生物体中基因组单位形成的起源，无论是单细胞还是多细胞。这种智力对于地球上存在的生存是必不可少的。微生物对某些抗生素很敏感，但它们迅速获得了对这些抗生素的抗性，并且这种发展程度或适应性具有其遗传因子，其遗传因素可能是不编码的RNA或在基因组上难以辨认的。也许非编码RNA可以转移到编码RNA中，反之亦然。智力是存在于其起源的，如果它是微生物胚芽，植物药或人类或动物精子。当前的审查旨在简要阐明经典条件的遗传基础以及与非编码RNA的联系的可能性，以及是否可以应用该概念来增强抗生素灵敏度。
颜色心理学及其在认知中的作用......
心理学是一门研究行为和心理的学科，它有许多分支学科。色彩心理学是心理学的一个重要领域。色彩心理学被定义为研究各种颜色以及这些颜色如何影响一个人的行为。这些对颜色的深入研究的基本原理是独特的色调以及这些色调对个人的影响方式。认知发展是心理学和神经科学共同的。在这项研究中，所有的注意力都集中在儿童如何在概念资源、信息处理、语言学习、感知能力以及认知心理学和成人大脑的许多其他领域发展。色彩心理学的主题、认知发展的概念以及如何利用色彩心理学的概念来支持认知发展。低波长色调鼓励平静和放松，同时提高生产力和注意力。因此，绿色是提高注意力的好颜色。除了是眼睛上最简单的色调之一外，它还能唤起对自然世界的图像。绿色是适合办公室的颜色，因为它能促进长时间的专注和集中，而红色则被认为具有挑衅性和刺激性。绿色可能有益，但会降低刺激性。想想地平线上正在落下的橙色太阳。橙色对学生来说确实是一种友好而乐观的颜色，这反过来又能促进舒适感并增强神经功能。
心理学3227B 550（冬季2023）神经心理学
进入课程后，学生应该已经熟悉中枢神经系统结构/组织和大脑中的电气/化学通信，但是与这些主题有关的主要点将在讲座和阅读中进行审查。将在2月27日进行最后一年级的30％的测试。测试将为2小时，并在课堂上进行。期末考试价值最终成绩的35％，将在注册官计划的考试期间进行。期末考试的长度为2小时。期末考试不会累积。考试和考试将涵盖讲座和分配的读物的材料（论文，以及我们的案例研究书，《脑：疯狂的月份》）。测试格式和期末考试将是多项选择和简短的答案。除了测试和期末考试外，还将根据案例研究报告（此反思/探索论文的最终课程成绩的35％）对学生进行分级，以研究我们的案例研究书《 Brain on Fire：我的疯狂月份》（第1和2部分）。课程初期将提供本文作业和标记标记的细节。如果您需要寻求案例研究报告的学术住宿，并且您获得了批准，则除非您的学术顾问另有建议，否则将延长48小时。如果您需要寻求测试1或期末考试的住宿，并且您获得了批准，则可以选择在其余两个课程元素上均匀分布的错元素的重量，或者您可以对所考虑的材料完成替代评估。
临床神经心理学博士后奖学金
奥古斯塔大学佐治亚医学院神经病学系提供为期两年的临床神经心理学博士后培训课程，该课程是临床神经心理学博士后项目协会 (APPCN) 的成员，并符合休斯顿会议关于临床神经心理学专业教育和培训的指南。佐治亚医学院 (MCG) 是佐治亚州大学系统的医学院。其主要学术和临床校园设施位于佐治亚州奥古斯塔。以下是该培训计划的正式描述。机构和计划描述机构使命。临床培训在奥古斯塔大学健康系统内进行，该系统有三大使命 - 病人护理、教育和研究。神经心理学服务位于奥古斯塔大学的健康科学园区，该园区由联合健康学院、牙科学院、研究生院、护理学院和佐治亚医学院组成，后者是美国第 13 所历史最悠久、规模第六大的医学院。奥古斯塔大学健康中心是一家非营利性公司，负责管理与奥古斯塔大学相关的临床运营。除了医院和诊所的临床培训外，佐治亚医学院、联合健康科学学院和研究生院的基础科学部门还提供教学培训，并根据个人住院医师的培训需求量身定制。计划使命和目标。博士后培训计划的使命是提供必要的教育和培训，以产生高级水平的神经心理学能力，以便住院医师能够以独立从业者的水平进入临床神经心理学的专业实践。该计划将使住院医师能够获得神经心理学方面的高级技能
心理学与人工智能在电子商务中的融合...
传统的电子学习系统在以最有效的方式向学习者传递内容方面存在许多不足。研究表明，电子学习系统不能适应学习者的思维和学习风格，从而导致学习效果不佳。本文提出了一种解决此问题的方法。研究人员认为，人工智能技术可以与电子学习系统中学习者的学习和思维方式（心理学）相结合，以提供丰富的学习体验。到目前为止，还没有尝试将人工智能和心理学整合到电子学习环境中，这使得本文独一无二。本文通过设计一个称为“智能电子学习系统”的系统来探讨这一主题。本文试图提出人工智能算法，将其应用于学习者的学习和思维方式，为每个学生提供高度自适应的模型，以增强他们的学习体验。对照组和实验组的表现存在显著差异，这证实了如果将心理学和人工智能结合起来，学生在电子学习系统中的学习体验将得到显著改善。这表明人工智能可以与心理学很好地结合起来，增强电子学习环境中的学习体验。