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以人为中心的咨询方法的历史发展
以人为中心的治疗是由一位美国心理学家卡尔·罗杰斯（Carl Rogers）开发的，卡尔·罗杰斯（Carl Rogers）于1902年出生于伊利诺伊州。他的早期背景是一种孤独而压抑的背景，因为他的父母拥有僵化的原教旨主义信仰，并没有鼓励那种情感氛围，这有利于童年的自发性和言论自由。他在乡村长大，大部分时间都在孤独的追求中度过，而且由于他的父母不希望与外来者接触太多，因此他几乎没有机会与其他年轻人混合或参与社交活动。与他人缺乏接触对罗杰斯有深远的影响，而罗杰斯在后来的生活中确定了自己的自信心和社交能力，因为他们起源于他的童年和十几岁。
人为与自然栖息地-DADUA研究档案
气候变化和人为障碍已知会影响土壤生物多样性。这项研究的目标是在配对的环境中比较土壤微生物群落的群落组成，物种共存模式和生态装配过程，这些环境具有天然和人为的生态系统，该系统在相同的气候，儿童学和植被状况下相互面对。从森林到海岸的样带梯度允许在两个地点内的不同栖息地进行采样。现场调查是在PO河三角洲泻湖系统（意大利韦内托）内的两条相邻土地上进行的，其中一项受到自然保护层的保护，另一个在数十年内被转换为旅游胜地。有趣的人为压力导致土壤微生物的α多样性增加，但伴随着β多样性的降低。微生物群落的社区组装机制在自然和趋势生态系统中有区别：对于细菌，在自然生态系统中，确定性变量和同质选择起着主要作用（51.92％），而随机分散限制（52.15％）至关重要（52.15％）至关重要。对于真菌，随机分散限制从38.1％增加到66.09％，从天然生态系统传递到拟人化的生态系统。我们在钙质沙质土壤上，在更自然的生态系统中，表土pH的变化有利于细菌群落的确定性选择，而k的可用性差异则有利于随机选择。在更广泛的生态系统中，确定性变量选择受SOC值的影响。mi chrobial网络表现出比在更受匿名影响的环境中的等效位点相比，路径长度，加权程度，聚类系数和密度更高的节点和网络边缘，以及更高的路径长度，加权程度，聚类系数和密度。后者另一方面提出了更强的模块化。尽管随机过程的影响增加了拟人化的栖息地，但基于利基市场的选择也证明对社区施加了限制。总的来说，与其不同分类单元的平淡数量相比，与其功能生物多样性的概念相比，与其功能性生物多样性的概念相比，相互共同存在的微生物之间的关系的功能似乎更为相关。在得分更好地使用资源的情况下，比在其栖息地剥削中没有平等相交的人群更少，在功能上更有条理的谱系表现出更好的特征。但是，考虑到网络复杂性可能对微生物稳定性和生态系统多功能性具有重要意义，因此人为栖息地中复杂生态的复杂生态灭绝可能会损害土壤为我们提供的重要生态系统服务。
嵌入现实世界的以人为中心的人工智能技术研发
• ACPR 2019，最佳海报奖 • ICIP 2020，Google Scholar Top-14，h5-index 45（2020 年。5) • ICPR 2020，Google Scholar Top-18，h5-index 38（2020 年。6)
防止工艺安全中人为错误的指南
真诚希望本文件中提供的信息将为整个行业带来更令人印象深刻的安全记录；但是，美国化学工程师学会、其顾问、CCPS 小组委员会成员、其雇主、其雇主的官员和董事以及人类可靠性协会均不提供任何明示或暗示的保证或陈述，包括关于适用性、预期用途、使用或适销性和/或本文件中提供的信息内容的正确性或准确性。在 (1) 美国化学工程师学会、其顾问、CCPS 小组委员会成员、其雇主、其雇主的官员和董事以及人类可靠性协会和 (2) 本文件的用户之间，用户对使用或误用本文件造成的后果承担任何法律责任。
需求工程中的人为错误管理 - arXiv
背景：软件开发是以人为中心的活动，因此容易受到人为错误的影响。人为错误是人类思维过程中的错误。为了确保软件质量，从业者了解如何管理这些人为错误非常重要。组织经常在需求工程过程中引入变更，以防止发生人为错误或减轻发生这些错误时造成的危害。虽然其他学科也有关于人为错误管理的研究，但关于软件工程（特别是需求工程）中人为错误的预防和缓解的研究却很有限。目前软件工程的研究并没有提供关于需求工程中最有效的变更类型的有力结果。目标：本文的目标是根据从需求工程专业人员收集的数据，制定人为错误预防和缓解策略的分类法。方法：我们对两项关于需求工程实践的从业者调查数据进行了定性分析，以确定和分类预防和缓解人为错误的策略。结果：我们根据变化主要影响人员、流程还是环境，将人为错误管理策略组织成一个分类法。在每个高级类别中，我们进一步将策略组织成低级类别。结果显示，超过 50% 的
基于综合人为可靠性量化方法的飞行安全评估
人为失误是影响飞行安全的重要风险因素。尽管人为失误评估与减少技术（HEART）是一种有效的人为可靠性推导工具，但它尚未应用于飞行安全评估。传统的HEART严重依赖于单个专家的判断，导致评估影响比例（APOA）计算不准确，也无法提供针对飞行安全问题的补救措施。针对HEART的这些缺陷，本研究提出了一种综合的人为失误量化方法，利用改进的层次分析法确定APOA值。然后，将这些值融合到HEART方法中以得出人为失误概率。完成某项飞行任务来评估人为可靠性。结果表明，该方法是一种合理可行的工具，可用于量化飞机操纵过程中的人为失误概率并评估飞行安全性。此外，还识别了影响飞行安全的关键错误产生条件，并针对高错误率操作提供了改进措施。所提出的方法有助于减少飞机操作过程中人为错误的可能性并提高飞行安全水平。
第一人为神经调节干预措施的准备就绪
摘要：背景：新颖的神经干预介绍了一系列治疗难治性疾病的创新治疗方法。我们试图表征为第一个人类（FIH）神经调节试验的转化准备和定义转化准备的因素。方法：我们使用了两部分方法，涉及对神经系统和非神经学应用程序的准备就绪的生物医学文献进行探索，以及与利益相关者对利益相关者对使用磁性共振的超声为例的神经制定的决策制定的半结构化访谈。结果：在范围审查中确定了与FIH准备有关的一百三十个因素。试验设计，临床前证据的充分性和风险在生物技术中无处不在。目标器官，目标功能和动物模型的不足是神经干预文献中的主导地位。对这些因素的相对重要性的访谈结果表明，患者和临床医生之间以及受不同条件影响的患者之间的价值，优先级和理解。结论：神经技术对FIH试验的准备就绪，由许多与临床和非临床优先级，感知和价值有关的相互作用因素定义。
关于人为错误的观点：后见之明偏差和局部理性
隐含的假设是，一个人（助手）是失败的根源，无论是由于某种固有特性还是由于他缺乏努力。贝塞尔摆脱了这一假设，并通过实证研究了天文观测中的个体差异。他发现，在当时的方法下，观察者之间存在很大差异。当时进行观察的技术需要结合听觉和视觉判断。这些判断受到当时的工具、摆钟和望远镜细线的影响，并与任务要求相关。解雇金布鲁克并没有改变任务的难度，并没有消除个体差异，也没有使任务更不容易受到不精确因素的影响。进步是基于寻找更好的天文观测方法、重新设计支持天文学家的工具以及重新设计任务以改变对人类判断的要求。
需求工程中的人为错误管理 - arXiv
背景：软件开发是以人为中心的活动，因此容易出现人为错误。人为错误是人类思维过程中的错误。为了确保软件质量，从业者了解如何管理这些人为错误非常重要。组织经常在需求工程过程中引入变更，以防止发生人为错误或减轻发生这些错误时造成的危害。虽然其他学科也有关于人为错误管理的研究，但关于软件工程（特别是需求工程）中人为错误的预防和缓解的研究却很有限。目前软件工程的研究并没有提供关于需求工程中最有效的变更类型的有力结果。目标：本文的目标是根据从需求工程专业人员收集的数据，制定人为错误预防和缓解策略的分类法。方法：我们对两项关于需求工程实践的从业者调查数据进行了定性分析，以确定和分类预防和缓解人为错误的策略。结果：我们根据变化主要影响人员、流程还是环境，将人为错误管理策略组织成一个分类法。在每个高级类别中，我们进一步将策略组织成低级类别。结果显示，超过 50% 的报告策略需要改变流程，23% 需要改变环境，21% 需要改变人员，其余 5% 太模糊而无法分类。此外，超过 50% 的策略侧重于需求工程的管理活动。结论：人为错误管理分类法为预防和缓解人为错误提供了系统的分类和组织。