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大学生体育锻炼与社会公平感之间的关系：感知到的社会支持和生活满意度的链条介导的作用
结果：（1）在体育锻炼和社会公平感之间发现正相关（r = 0.151，p <0.01）。还观察到了体育锻炼对社会公平感的显着直接影响（β= 0.151，t = 3.971，p <0.01）。（2）体育锻炼是感知社会支持的积极预测指标（β= 0.113，t = 4.062，p <0.01），进而对生命满意度产生了积极影响（β= 0.333，t = 18.047，p <0.01）和社交意义（β= 0.485，t = 0.485，t = 6.9331，p <0.485，p <0.011，p <0.01，p <0.01，p <0.01。此外，生活满意度对社会公平感有积极影响（β= 0.431，t = 3.247，p <0.01）。（3）感知到的社会支持和生活满意度都通过两种途径显着介导了体育锻炼和社会公平感之间的关系：体育锻炼→感知的社会支持→社会公平意识（调解效果：0.055）；和体育锻炼→感知的社会支持→生活满意度→社会公平感（调解效果：0.016）。
改善学校的关系和行为
该联合行动计划将各种各样的行动汇总在一起，这些行动将响应当前有关苏格兰学校的关系和行为的证据。苏格兰学校研究（“ BISSR”）2023年的行为是第五浪的时间序列研究，是2006年首次进行的，也是自COVID-19-19大流行以来完成的第一波浪潮。BISSR提供了有关学校支持和教学人员，校长和学校领导以及教育授权工作人员在学校的关系和行为方面的经验的强烈国家图画。此外，在整个2023年，通过苏格兰学校峰会，校长特遣队和专业组织的调查，从代表组织和个人那里收集了证据，这些见解为本计划中规定的行动做出了贡献。对改进的集体承诺
河流的间歇性影响空间量表的生物多样性 - 稳定关系：对不确定的未来的影响
fi g u r e 1这个框中的概念图描述了在不同空间尺度上运行的metAcmunity稳定性的不同机制。在所有情况下，具有不同颜色的实线表明了不同物种的丰富性，而面板中的虚线B和C表示元社区中所有物种的汇总丰度。在面板A中，场景（a）说明了一个情况，其中一个物种随着时间的流逝而在丰度或生物量中差异很大。在A面板中，方案（b）与方案（a）相比，由于当地社区中的物种异步，本地社区的稳定性有所提高。在面板A中，场景（C）由于存在高度稳定的物种而实现了本地社区的稳定性。面板B表示从（a）到（c）的每个本地社区由不同物种（即高β多样性）组成的情况。在这种情况下，高β多样性可以增强由于不同当地社区不同物种之间的空间异步而引起的元社区稳定性。在面板C中，可以说明一种情况，在这种情况下，由于平均物种稳定性（方案[A]）或局部物种异步，所有当地社区都稳定。在这种情况下，由于每个当地社区的稳定性高，可以实现区域稳定。
人们是否有可能对人形机器人产生同情心并与它们建立有意义的关系？
换句话说，情感同理心使个人能够受到他人情绪的影响，以帮助对自己的情绪和对话者的情感，这使他们能够对室友的思想和情感状态产生心理表达（Leite等，2013）。同理心是一个极具适应性和多才多艺的过程，可以在各种环境中进行社交行为。尽管可以将其视为人类的特定特征，但同情带来的亲社会行动有时可能受到外部环境的约束。Hoffman（2001）表明，对同理心的限制源于两个主要因素：同理心和人际际交往动力学之间的同理心和同理心目标之间的人际交往动力学。同理心的过度谨慎，如果遇险的迹象异常强烈；在这种情况下，移情的关注转移到了个人困扰状态。此外，观察者与移情对象之间关系的性质显着塑造了观察者采取的亲社会行为的形式。例如，与陌生人相比，人们更有可能与朋友和亲戚同情（Krebs，1970）。可以通过个人特征或情境环境来调节移情反应（De Vignemont and Singer，2006年）。
媒体多任务与创造力之间的关系
媒体多任务处理是广泛的，但其与创造力的关系尚不清楚。本研究采用了措施的组合，包括媒体多任务问卷，替代用途任务（AUT），用于发散思维，中国复合远程关联任务（CCRAT）用于收敛性思维，以及解决创造性问题的任务，以检查媒体多任务和创造力之间的关系。极值分组[一个标准偏差以上或低于媒体多任务指数（MMI）的平均值]，中值分组和回归分析用于探索媒体多任务和创造力之间的关系。结果揭示了以下发现：（1）在三种分析方法中，媒体多任务与AUT任务的性能之间没有显着关系。然而，在MMI平均值以上的一个标准偏差范围内，媒体多任务在AUT任务上显示出与流利度，灵活性和总分的显着正相关。（2）媒体多任务显着预测了响应在CCRAT任务上的准确性。（3）媒体多任务明显地预测了在创意解决问题任务的适用性上的分数较低。
肠道菌群，免疫细胞和冠状动脉疾病之间的因果关系：介导的孟德尔随机分析
心血管疾病是全球死亡的最常见原因。冠心病（CHD）是最常见的心血管疾病类型。它的特征是由于冠状动脉变窄而导致心肌功能障碍，导致血液供应不足。CHD是全球老年患者的死亡原因之一，其风险持续上升。在小鼠模型中，可以通过肠道微生物（GM）转移传播对CHD和血栓形成的敏感性（Brown and Hazen，2018）。这种传播可能与以下事实有关：微生物群落影响宿主代谢，并通过微生物相关的分子模式通过宿主模式识别受体感知，这会影响心血管疾病的发病机理。针对微生物的治疗策略有望预防或治疗心血管疾病（Brown and Hazen，2018）。正常个体和冠状动脉疾病患者之间的GM组成中存在显着差异。在健康的人中，肠道菌群主要包括坚硬，细菌植物，肌动杆菌和子宫菌，它们在维持肠道健康和免疫系统方面起着关键作用。相比之下，冠心病患者的肠道成分和结构发生了显着变化。这些变化包括某些细菌组的增加或减少，例如毛霉菌蛋白酶科和Ruminococaccaceae，以及病原体或机会性病原体的数量增加（Dai等人，2020年）。迄今报道的潜在生物标志物包括三甲胺氧化胺（TMAO），短链脂肪酸（SCFA）和次胆汁酸。例如，tmao是一种肠道的代谢产物，与动脉粥样硬化的形成密切相关和CHD的发展。研究表明，TMAO通过影响血小板活性和胆固醇代谢来促进动脉粥样硬化的形成（Tang and Hazen，2017； Witkowski等，2020）。先前的研究表明，GM与CHD之间存在很强的因果关系（Jiang等，2023; Yang等，2024），GM和代谢物的丰度变化可能会影响CHD的进展（Wang等，2024）。大量证据表明，转基因在诸如代谢性疾病和心血管疾病等疾病的发作和进展中起着至关重要的作用（Wen等，2022； Qiao等，2023）。临床研究发现，CHD和认知障碍患者的GM发生了显着变化（Sun等，2019； Paiva等，2020）。GM的变化可以通过诸如慢性炎症，促进动脉粥样硬化和促进血栓形成的机制来介导CHD的发展（Liyu等，2022）。一项研究从转录组的角度分析了GM和CHD之间的关系，发现fusicatenibacter可以通过影响几个与CHD相关的靶标，即GBP2，MLKL和CPR65高度相关（Chen等，2023）。另一项研究表明，与CHD相关的肠道菌群中的性别营养不良，有可能导致心血管疾病发生率中观察到的性别差异（Garcia-Fernandez等，2024）。许多草药也可以通过调节GM的组成，降低三甲胺-N-氧化物（TMAO）水平来对CHD进行干预，从而增加
物理学与人类社会之间的关系被深深交织和多方面。物理学作为基础科学，提供了基金会
物理学与人类社会之间的关系被深深交织和多方面。物理学作为基础科学，提供了推动技术进步并影响日常生活和社会发展的许多方面的基础知识。这里有几个关键点突出了这种关系：
从学龄到成年的肺功能轨迹及其与心血管疾病风险标志的关系
成年初期的抽象理由肺功能与随后的不良健康结果有关。确定稳定和可再现的肺功能轨迹是否可以在不同人群中得出，并研究其与心血管结构和功能的客观测量的关联。使用潜在剖面建模的方法，我们研究了三个基于人群的出生队列，从童年到成年初期，具有重复的肺活量测定学数据，以识别1 s（FEV 1）/强制生命力（FVC）的强迫呼气量的轨迹。我们使用多项式逻辑回归模型来研究衍生轨迹的早期预测因子。然后，我们确定了派生的FEV 1 /FVC轨迹与血压和超声心动图标志物之间的关联程度的程度增加了我们的同类之一24岁的3200名参与者。结果，我们确定了四个FEV 1 /FVC轨迹，其同类群体具有非常相似的潜在剖面（合并n = 6377）：高于平均水平（49.5％）；平均值（38.3％）;低于平均水平（10.6％）；并且持续低（1.7％）。男性性别，喘息，哮喘诊断/药物和过敏敏化与所有队列中肺功能降低的轨迹有关。我们发现，通过超声心动图（包括左心室质量为高度为高度和颈动脉内膜厚度）确定心血管风险标志的证据，而FEV 1 /fvc降低（p值的p值的平均粗轨迹范围为0.10至p <0.001）。在此分析中，我们将轨迹视为伪连续变量。我们确认了所有回归模型中线性的假设。结论儿童期肺功能轨迹不仅可以作为未来肺部疾病的发展，而且还可以作为成年后心血管疾病和多种疾病的预测因素。
引用本文：Michael Samers & Yujia He (2024) 一种理解人工智能与金融劳动力市场之间关系的组合方法，金融与空间，1:1，200-220，DOI：10.1080/2833115X.2024.2355265
摘要 本文对美国人工智能与金融劳动力市场之间的关系进行了批判性的概念化。在此过程中，我们首先要问，金融领域“实际存在的人工智能”的特点是什么？其次，在理论、概念或方法论上，过去十年左右人工智能与其对金融劳动力或就业的影响之间的关系有哪些不同的看法？第三，人工智能对美国金融劳动力市场的（空间）影响是什么？在回答这些问题时，我们开发了一种组合方法，该方法整合了“金融生态”方法和“平台金融生态方法”，或者换句话说，是社会制度嵌入性和社会技术组合的结合。在这个概念化过程中，我们主张将定量研究和定性研究结合起来，以了解实施人工智能的障碍及其在替代和互补方面的影响。利用定量和非正统文献中的见解，我们暂时认为，到目前为止，人工智能对金融部门的地理分布几乎没有离心效应。本文最后为金融地理学家和其他试图分析这种关系的非正统学者提出了一些建议。
肠道菌群与便秘之间的因果关系
结果：我们的分析表明，特定细菌类群（例如Coprocococus1）（OR = 0.798，95％CI：0.711–0.896，P <0.001），coprococcus3（OR = 0.851，95％CI：0.740-0.97979，20.979，p = 0.009，p = 0.00.979，pocioccus1（OR = 0.798，95％CI：0.798，95％CI：0.798，95％CI：0.798，95％）， 95％CI：0.817–0.996，p = 0.041），flavonifracto r（OR = 0.823，95％CI：0.708–0.957，p <0.001）和lachnospiraceae ucg004，而其他包括Rusinococcaceae Uccaceae UccaCeae Uccaceae ci：1.1127，或者= 1.127：1127：1127 1.008–1.261, p = 0.036), Eubacterium nodatum group (OR = 1.080, 95%CI: 1.018–1.145, p = 0.025), Butyricimonas (OR = 1.118, 95%CI: 1.014–1.233, p = 0.002), and Bacteroidetes (OR = 1.274, 95%CI: 1.014–1.233，p <0.001）增加便秘风险。在反向MR分析中，发现便秘会影响某些人群的丰富性，包括家族XIII，卟啉单核细菌，Proteeobacteria，proteeobacteria，lentisphaeria，Veillonellaceae，Victivallaceae，Victivallaceae，Victivallaceae，catenibacterium catenibacterium，catenibacterium，shelimonas和Victivallales和Victivallales，指示BIDIRECTIONTALSALICTALSALICTALALALESPERTY。灵敏度分析证实了这些发现的鲁棒性，没有异质性或水平多效性的证据。