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World File Search System人格特质
基于深度学习方法和脑电图识别组织承诺水平
摘要：近年来脑电图研究的应用场景日趋广泛，相比于其他任务，利用脑电图识别受试者人格特质水平的差异在某种程度上具有更大的挑战性。本文提出了一项基于脑电信号和深度学习方法识别人们组织承诺水平的新任务。针对这一目标，我们基于脑电特征的拓扑图构建了一种图卷积神经网络结构（EEG-GCN），并将其与一维卷积神经网络（1D-CNN）、二维卷积神经网络（2D-CNN）、LSTM等其他深度学习模型框架进行了比较。同时，我们对脑电特征拓扑图邻接矩阵的构建进行了研究，最终发现成对相位一致性（PPC）与大地距离的组合是最佳选择，所构建的模型可以达到平均79.1%的准确率。此外，在扩大数据集规模后，我们的模型总体平均准确率可以达到81.9%，可见静息态脑电与深度学习方法相结合对组织承诺人格特质的识别是有效的。
飞行员的尽责性与皮肤电稳定性相关：社会压力下模拟飞行研究
摘要：对于飞行员来说，应对焦虑的能力在飞行过程中至关重要，因为他们可能会面临压力。根据大五人格量表，这种能力可以通过两种重要的人格特质进行调节：尽责性和神经质。前者与注意力有关，后者与对焦虑刺激的注意力偏差有关。鉴于目前用于检测用户状态的监测系统的发展，该系统可以并入驾驶舱，因此需要估计它们对个体间人格差异的稳健性。事实上，几种情绪识别方法都是基于可以通过特定人格特征进行调节的生理反应。对 20 名飞行员的人格特质进行了评估。之后，他们进行了两次连续的模拟飞行，分别在没有和有社会压力的情况下，同时测量皮肤电活动。在第二次飞行之前，也就是在压力诱发条件之前，对他们的主观焦虑进行了评估。结果表明，神经质得分越高，认知焦虑和躯体焦虑越呈正相关。此外，在社会压力下，尽责性得分越高，与皮肤电稳定性呈正相关，即皮肤电导反应次数越少。这些关于自我报告和生理反应的结果都支持将性格差异纳入飞行员的状态监测中。
卡迪夫的在线研究 - ORCA
Twohy, Krya E., Kramer, Mary K., Diano, Alexa M., Bailey, Olivia M., Delgorio, Peyton L., McIlvain, Grace, McGarry, Matthew DJ, Martens, Christopher R., Schwarb, Hillary, Hiscox, Lucy V. 和 Johnson, Curtis L. 2025. 老年人皮质的机械特性及其与人格特质的关系。
人工智能在人力资本投资中的应用
摘要：选择特定工作的候选人或为特定职位提名一个人需要花费时间和精力，因为需要搜索个人的档案。最终，招聘决策可能不会成功。但是，人工智能可以帮助组织或公司为合适的工作选择合适的人。此外，人工智能有助于选择能够实现组织战略和目标的和谐工作团队。本研究旨在促进机器学习模型的开发，以分析和聚类人格特质并对申请人进行分类，以便针对特定工作做出正确的招聘决策并确定他们的弱点和优势。帮助申请人在管理工作的同时取得成功并培训有弱点的员工对于实现组织的目标是必不可少的。应用所提出的方法，我们使用公开的“大五人格特质”测试数据集进行分析。采用预处理技术清理数据集。此外，使用皮尔逊相关方法进行假设检验。根据测试结果，我们得出结论，四种人格特质（宜人性、尽责性、外向性和开放性）之间存在正相关关系，神经质特质与这四种特质之间存在负相关关系。此数据集未标记。但是，我们将 K 均值聚类算法应用于数据标记任务。此外，各种监督机器学习模型（如随机森林 (RF)、支持向量机 (SVM)、K 最近邻 (KNN) 和 AdaBoost）都用于分类目的。实验结果表明，SVM 取得了最高的结果，准确率为 98%，优于其他分类模型。本研究通过研究人工智能在人力资源管理的现状和未来应用的程度，丰富了当前的文献和知识体系。除了人力资源专业人士外，我们的研究结果可能对公司、组织及其领导者和人力资源主管也具有重要意义。
两项遗传队列研究显示，性格特征与根据基因组序列估算出的血线粒体 DNA 拷贝数始终相关
背景：组织和血液中的线粒体 DNA 拷贝数 (mtDNAcn) 可能在糖尿病和重度抑郁等情况下发生改变，并可能在衰老和长寿中发挥作用。然而，人们对 mtDNAcn 与情绪状态、代谢健康和长寿相关的人格特质之间的关联知之甚少。本研究检验了血液 mtDNAcn 与人格特质相关并介导人格与死亡率之间关联的假设。方法：我们使用修订版 NEO 人格量表 (NEO-PI-R) 评估了五大人格领域和方面，使用流行病学研究中心抑郁量表 (CES-D) 评估了抑郁症状，从全基因组测序中估计了 mtDNAcn 水平，并追踪了巴尔的摩老龄化纵向研究参与者的死亡率。结果在 SardiNIA 项目中得到了复制。结果：我们发现 mtDNAcn 与神经质领域及其方面呈负相关，与其他四个领域的方面呈正相关。这些影响的方向和大小在 SardiNIA 队列中得到了复制，并且在两个样本中对潜在混杂因素的调整都很稳健。与神经质的发现一致，抑郁症状越高，mtDNAcn 越低。最后，mtDNAcn 介导了人格与死亡风险之间的关联。
上升学者会议策略学生研究演示文稿尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院尼基沙阿尔辛
上升学者会议策略学生研究演讲尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院nikishaalcindor@gmail.com nikisha alcindor是博士学位。纽约市巴鲁克学院Zicklin商学院的学生。她专门从事战略管理，她的研究通过将人工智能和机器学习应用于决策和风险分析来研究合并和收购的成功率（M＆A）。Nikisha担任埃默里大学（Emory University）的化学学士学位和哥伦比亚商学院的MBA，担任莱昂·库珀曼学者（Leon Coperman Scholar）。摘要：战略管理中的学者长期以来一直表现出对首席执行官（CEO）特征（例如人格）的兴趣，例如合并和收购等战略决策（M＆A）（Chatterjee＆Hambrick，2011; Herrmann＆Nadkarni，2014年）。Upper echelons theory posits that CEOs and Top Management Teams (TMT) directly influence organizational decision-making based on their demographics, values, and personalities (Hambrick, 2007), with recent research focusing on how specific components of personality influence M&A in terms of completion (Aktas, de Bodt, Bollaert, & Roll, 2016; Malmendier & Tate, 2008) as well as post-acquisition performance （Renneboog＆Vansteenkiste，2019年）。但是，尚未全面概述人格的所有不同组成部分如何影响首席执行官的决策，尤其是在并购期间。那么，问题是，追求并购的首席执行官人格影响决策的条件是什么，以及哪些首席执行官人格特质将投资者的反馈纳入决策。本文通过调查CEO人格特质如何影响战略决策以及这些人格特质如何结合投资者的反馈来扩展上层梯队的研究。这项研究借鉴了人格文献，并探讨了个性五因素模型（McCrae＆Costa，1985）如何影响战略决策和并购成果。FFM性格特征是同意，尽职尽责，外向性，开放性和情感稳定性（神经质）。此外，我认为某些人格特征将导致不同的决定，并探讨某些人格对投资者对交易公告的反馈有何反应。随着2019年全球宣布的并购交易总额为3.37万亿美元，2007年宣布了4.9万亿美元的高价（合并，收购和联盟研究所，2020年），了解CEO的决策如何影响M＆A的结果是如何影响M＆A的重要性。使用SDC白金作为数据资源，本研究的样本集包括收购完成并购的美国上市公司的公司首席执行官。按照与Betton，Eckbo和Thorburn（2008）类似的抽样策略，样本集将包括具有多数利息，持续利息或部分利益的收购方。收购方必须在交易前拥有少于50％，并且在交易后处于50％或更多的控制位置。此外，交易规模将大于500万美元，以排除几乎没有影响的小额交易。在此分析中可以接受成绩单的问答部分，因为CEO使用日常语言回答这些问题。开放语言首席执行官人格工具（OLCPT）将使用机器学习和人工智能以7分的规模来衡量CEO人格特质（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2019年）。在问答答案（问答）中，收购方首席执行官的回答将在多年内进行分析，因为中年个性不会随着时间的流逝而变化（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2020年； Roberts，Walton，＆Viechtbauer，＆Viechtbauer，2006年）。该呼叫的这一部分中引起的应力更容易揭示外向性，从而可以很好地测量外向性（Dewaele＆Furnham，1999; Malhotra，Reus，＆Reus，Zhu，＆Roelofsen，2018）。初步结果表明，某些首席执行官人格特质会影响并购结果，并确定投资者反馈的纳入。
来自人工智能集成常规模型的证据
摘要 本文探讨社交媒体效率与人工智能集成日常模式及其维度（内容分析、社会影响力和人口统计）之间的联系，从而提高在线零售和电子商务行业的竞争力。本研究进一步探讨了人格特质、动机和认知方面的中介作用。本研究还测量了机器学习算法在社交媒体效率和人工智能集成日常模式之间的调节作用，以及它如何提高电子商务和零售行业的竞争力。使用结构化和修改后的问卷收集了来自中国、巴基斯坦、印度和美国的电子商务和在线零售行业的 487 份回复。研究人员使用 Smart-PLS 4.0 软件执行 PLS-SEM 建模。研究的结论表明，人工智能集成模型对社交媒体效率有显著的积极影响，从而提高了电子商务和在线零售行业的竞争力。研究结果进一步表明，人口统计、社会影响力和内容分析对人工智能集成日常模式有显著的积极影响。研究还表明，人格特质、动机和认知因素显著调节外生和内生变量，并以多种序列模式介导它们。最后，得出结论，机器学习算法显著且正向地调节社交媒体效率与人工智能集成常规模型之间的关系。这些发现对未来的研究人员和行业从业者具有重大的理论和管理意义。行业从业者可以使用有效的策略来增强电子商务和在线零售的竞争力。
终生使用迷幻药与Covid-19大流行期间更好的心理健康指标有关
背景和目的：Covid-19-19大流行及其后果是对普通人群心理健康和福祉的主要挑战。基于以前的迷幻药的潜在长期益处的工作，我们假设在持续的大流行的背景下，终生使用这些药物可以与更好的心理健康指标有关。方法：在2020年4月至6月之间进行了两项匿名在线调查，包括有关迷幻药和其他心理药物的终生经验的问题，以及旨在衡量人格特质，焦虑，负面和积极影响，福祉和恢复力的心理测量量表。主成分分析用于根据其药物使用报告将样本分为受试者组。结果：五千六百18名参与者（29.15±0.12岁，女性为71.97％）完成了调查并符合纳入标准，其中32.43％的样本报告至少一种使用迷幻药物。初步分析表明，某些迷幻药与改善心理健康指标有关，而其他精神药物则表现出相反的行为。终生迷幻使用与增加的开放性和降低的认真度有关，并与更高的积极影响分数有关。报道的过去迷幻经历的数量预测了二级人格特质β因子的得分较高，该因素被解释为可塑性的量度。终生使用迷幻和心理健康指标之间没有显着关联。结论：我们没有发现使用迷幻药的使用与精神健康不良指标之间存在关联的证据。相反，使用迷幻药物的经验与鉴于正在进行的危机有利于韧性和稳定的人格特征的增加有关。
神经肽 Y 基因变异与宜人性
目的：神经肽Y (NPY) 是焦虑状态（包括社交焦虑）的强效调节剂，但来自人类遗传学研究的证据有限。常见基因变异与行为的关联已被描述为受出生队列效应的影响，特别是当行为受到社会动机的影响时。本研究旨在检验 NPY rs16147 和 rs5574 与人格特质的关联，研究对象为两个出生队列中具有高度代表性的年轻人样本，这些样本是在社会快速转型时期形成的。方法：爱沙尼亚儿童人格行为与健康研究 (ECPBHS) 的两个出生队列（原始 n = 1238）均在 25 岁时自我报告了五因素模型的人格特质。结果：发现 NPY rs16147 和 rs5574 与出生队列对宜人性有显著的交互作用。 NPY rs16147 的 T/T 基因型导致老龄化人群（1983 年出生）的宜人性较低，而年轻化人群（1989 年出生）的宜人性较高。NPY rs5574 的 C/C 基因型与年轻化人群的宜人性较高有关，但与老龄化人群无关。在 NPY rs16147 T/T 纯合子中，出生队列内宜人性与平均值的偏差取决于血清素转运蛋白启动子多态性。结论：在社会快速变化的时代，NPY 基因变异与反映社会期望的性格领域之间的关联会发生质的变化，这是可塑性基因与环境关系的一个例子。其潜在机制可能涉及血清素系统的发展。
