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World File Search System信念
文章 利用人工智能预测健康信念模型和 COVID-19 疫苗接种率（使用来自美国护士的调查文本）
摘要：我们通过研究医疗保健提供者的开放式文本评论，研究了人工智能 (AI) 如何揭示影响他们 COVID-19 疫苗犹豫的因素。我们从 2020 年春季开始对三个国家队列中的 38,788 名现任和前任女护士进行了一项纵向调查，以评估疫情如何影响了她们的生计。在 2021 年 1 月和 3 月至 4 月的调查中，参与者被邀请发表开放式文本评论并回答有关 COVID-19 疫苗接种的具体问题。调查中的一个封闭式问题确定了疫苗犹豫 (VH) 参与者，他们要么无意接种 COVID-19 疫苗，要么不确定是否接种。我们收集了 1970 条来自 VH 参与者的评论，并训练了两种机器学习 (ML) 算法来识别与 VH 相关的行为因素。第一个预测模型将每条评论归类为与采取疾病预防活动相关的三个健康信念模型 (HBM) 结构（障碍、严重性和易感性）之一。第二个预测模型使用 1 月份评论中的单词来预测 2021 年 3 月至 4 月 VH 的疫苗状态；疫苗状态预测的正确率为 89%。我们的结果表明，35% 的 VH 参与者提到了接种 COVID-19 疫苗的障碍，17% 提到了严重性，7% 提到了易感性。在 HBM 结构中，提到障碍（例如过敏反应和副作用）的 VH 参与者的疫苗状态从 VH 到后来接种疫苗的变化最为相关。
气候变化：信念健康指标报告
定义：令人震惊的是，人们确信气候变化正在发生，人为造成的，紧急威胁，并强烈支持气候政策。大多数人不知道他们或其他人可以做什么来解决问题。关心的人认为正在发生人为引起的气候变化正在发生，是一个严重的威胁，并支持气候政策。但是，他们倾向于认为气候影响在时间和空间上仍然很遥远，因此气候变化仍然是一个较低的优先问题。谨慎尚未下定决心：气候变化正在发生吗？是人类造成的吗？是严重的吗？脱离与气候变化知之甚少。他们很少或从未在媒体上听说过。怀疑的人认为气候变化不会发生，或者他们认为这只是一个自然循环。他们对这个问题没有太多考虑，也不认为它是一个严重的风险。不屑一顾的人认为气候变化没有发生，人为造成的或威胁，并且大多数认可的阴谋论（例如，“全球变暖是骗局”）。1
美国政治群体之间的气候变化信念体系
气候变化挑战了世界各地的国家，新闻媒体是该公共意识和感知的关键。但是，新闻媒体如何应对各个国家的气候变化？由于气候变化的问题及其解决方案是全球性的，这是确定气候变化新闻报道中是否存在差异以及它们在各个国家中存在的关键。本研究采用监督的机器学习来揭示报纸文章有关气候变化的局部和术语差异。介绍了原始数据 - 气候变化文章，起源于全球7个报纸和3个国家，并在《联合国气候变化框架公约》（UNFCC）的26次会议（COP）会议上以英语出版。三个方面用于区分文章，是（1）国家，（2）政治定向和（3）COP会议。我们的结果揭示了关于报纸文章如何在全球范围内接近气候变化的差异。具体来说，与右向的同行相比，左意向报纸与气候变化相关的术语更为普遍。此外，多年来，报纸与气候变化相关的术语已经演变为更加紧迫感。
焦虑行动的反思性思维：元认知信念和适应不良的情绪调节策略限制了工作记忆效率
摘要：注意控制理论（ACT）认为，尽管特质焦虑可能不会直接影响性能，但它会通过提示使用补偿机制来影响处理效率。这些机制的具体性质可能是反思性的，并未详细介绍该法案。在一项涉及110名学生（M = 20.12; SD = 2.10）的研究中，进行了调查，以评估学生的元认知信念，特质焦虑和情感调节策略（ERSS）。参与者进行了两个工作记忆练习：WAIS-IV的数字跨度任务和情感上的N-BACK任务。调查结果表明，焦虑，元认知信念和适应不良的ERS不会影响任务绩效，而与增加的响应时间相关。几项回归分析表明，对人的认知能力缺乏信心，而适应不良的ERS则可以预测N-BACK任务中较高的反应时间（RT）。此外，适应不良的ERS还预测了在数字跨度任务中策略的使用增加。最后，两项调解分析表明，焦虑提高了处理效率，这种关系是通过使用适应不良的ERS介导的。这些结果强调了反射水平在介导性状焦虑对效率的影响方面的重要性。他们强调了纳入元认知信念和适应不良的情绪调节策略的必要性，以彻底理解注意力控制理论。认识到这些因素为增强认知能力和促进学业成就提供了宝贵的观点。
内部文化学习代理是不对称的信念更新者
我们使用改编自认知性能的三个乐器学习任务来研究大语言模型（LLMS）的内在学习动力学（LLMS）。我们发现，LLMS以不对称的方式更新他们的信念，并且从比预期的比预期的比预期的更好的结果中学习更多。此外，我们表明，在学习反事实反馈时，这种效果会逆转，并且在没有暗示代理时消失。我们通过对理想化的内在学习剂进行了构成通过元强化学习来证实这些发现，在那里我们观察到相似的模式。综上所述，我们的结果有助于我们理解上下文学习如何通过强调问题的框架显着影响学习的发生方式，这是人类认知中也观察到的现象。
信念传播带有量子消息的量子消息，用于经典量子通道上的极地代码
摘要 - 本文考虑了通用古典量子（CQ）通道的极地代码的设计和解码。通过使用量子消息（BPQM）来解码，尤其是配对测量BPQM（PM-BPQM）解码的想法。由于PM-BPQM解码器接受经典的密度演化（DE）分析，因此可以使用DE来设计任何CQ通道的极性代码，然后有效地计算代码速率和错误概率之间的权衡。我们还针对极地代码实施了PM-BPQM解码器的经典模拟。虽然可以在量子计算机上有效地实现解码器，但在古典计算机上模拟解码器实际上具有指数复杂性。因此，解码器的仿真结果受到限制，主要是为了验证我们的理论结果。
基于麻雀搜索算法 - 深度信念网络的EEG信号的分类
摘要：在脑部计算机界面（BCI）系统中，识别运动成像（MI）脑信号提出了挑战。已建立的识别方法从SSVEP，AEP和P300等模式中实现了有利的性能，而MI的分类方法需要改进。因此，寻求一种表现出高精度和鲁棒性在MI-BCI系统中的应用是必不可少的。在这项研究中，拼音搜索算法（SSA）优化的深信信仰网络（DBN）（称为SSA-DBN）旨在识别经验模式分解（EMD）提取的EEG特征。通过SSA获得的优化超参数增强了DBN的性能。我们的方法的功效在三个数据集上进行了测试：两个公共和一个私人。结果表明，相对较高的精度率，表现优于三种基线方法。具体来说，在私人数据集上，我们的方法的准确度为87.83％，标志着标准DBN算法的10.38％改善。对于BCI IV 2A数据集，我们记录了86.14％的精度，超过DBN算法的精度为9.33％。在SMR-BCI数据集中，我们的方法达到了87.21％的分类精度，比常规DBN算法高5.57％。这项研究表明，MI-BCI的分类能力增强，有可能导致BCI领域的进步。
测试约旦餐馆食品安全行为的健康信念模型：愿意遵守的效果
当前的研究主要旨在评估食品安全行为的健康信念模型，并在约旦餐厅的背景下遵守愿意的调节作用。HBM包括许多因素，包括感知的益处（PBN），感知的易感性（PSU），感知的严重程度（PSV），行动提示（CA），感知的障碍（PBR）和自我效率（SE）。采用了定量研究设计，并通过Amman工业会议厅和约旦餐厅协会（JRA）的Google表格收集数据。使用了一种目的抽样方法，目标人群是约旦安曼的餐厅。最初，已经分发了500份问卷，其中收到了302个回答以及消除丢失或不当响应后，只处理了296个回答，以进行最终分析。数据分析是通过smart-pls完成的。结果启发了感知的收益，感知的障碍，感知的易感性，行动线索以及对食品安全行为的自我效能之间的积极联系。但是，PSV和FSB没有显示任何关系。对WC的调节分析表明，对感知的易感性，收益和对食品安全行为的严重程度没有任何调节影响。同样，参与者的人口统计细节被用作控制变量，并且对食品安全行为没有任何影响。因此，约旦餐馆应严格遵守与安全有关的监管协议，以满足消费者不断增长的需求。总而言之，该研究得出的结论是，包括立法者在内的公共卫生专业人员和法律代表应该教育食品处理人员有关食品安全行为的重要性，这是由于对当前食品安全标准如何促进积极成果的广泛误解。当前工作的发现还为该领域的从业者提供了有价值的理论和实际影响。
联合推理和信念共享
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系统评价评估大学生对可持续性和可持续发展的信念和态度：系统评价
摘要：（1）背景：与可持续性和可持续发展目标（SDG）有关的内容和战略正在学术课程中引入，大学环境的组织正在发展以采用可持续实践。这种进化的主要目的之一是提高学生对可持续性的认识，并鼓励他们发展态度，知识和能力，以作为未来负责的公民。这意味着需要检查和理解学生对可持续性的态度和信念。（2）方法：已经进行了系统的文献综述，以研究着针对大学生对可持续发展的信念和态度的最新研究。搜索了三个教育在线数据库以搜索已识别的研究论文，最后，分析中包括了20篇论文。（3）结果：近年来，对大学生对可持续性信念和态度的评估的话题越来越兴趣。评估通常仅限于可持续性的环境方面，将经济，社会和教育方面置于后台。大多数评估工具已被开发为定量问卷。（4）结论：了解大学生对可持续问题的态度和看法是帮助高等教育机构有效地将可持续发展的内容和原则注入其环境中的重要任务。