XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System因素分析
控制工作记忆容量和处理速度时抑制过程的与年龄相关的变化：验证性因素分析
本研究的主要目的是在控制工作记忆容量 (WMC) 和加工速度的情况下，检查 450 名 7–8 岁、11–12 岁和 14–16 岁儿童的抑制控制与年龄相关的变化，以确定抑制是否是一个独立因素，而远远超出了其对其他两个因素的可能依赖性。这项检查很重要，原因有几个。首先，关于抑制控制与年龄相关的变化的实证证据是有争议的。其次，还没有研究通过控制这些年龄段中加工速度和 WMC 的影响来探索抑制功能的组织。第三，抑制的构造在最近的研究中受到了质疑。多组验证性分析表明，抑制可以组织为一个一维因素，其中加工速度和 WMC 调节某些抑制任务的变异性。抑制过程对处理速度和 WMC 的部分依赖表明，即使在控制 WMC 和处理速度并解决一些方法问题时，抑制因素也能部分解释抑制任务的差异。
![arxiv：2502.14967v1 [Quant-ph] 2025年2月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8319f08b02881b6f16e79164f1d63bca71f5ef50.webp)
人为因素分析的应用
航空史上充满了从事故中吸取的教训。飞机事故极大地促进了航空法的形成。事故发生后的分析是防止进一步发生事故的第一步。事故分析由事故发生地或航空公司注册地的事故调查委员会进行。事故分析使用了几种模型。其中一种模型是人为因素分析和分类系统，由 Shappell 和 Wiegmann 在研究了 300 多起事故后提出。该系统基于 Reason 的瑞士奶酪模型。根据人为因素分析和分类系统，事故原因包括 4 个相互影响的因素层次。它们是：组织影响、不安全管理、不安全行为的先决条件和不安全行为。尽管事故似乎是由不安全行为引起的，但事故背后有许多原因，从管理者到组织。本研究研究了不同国家事故调查委员会的数据库，并审查了“计划和商业”客运航班的官方事故报告。根据人为因素分析和分类系统对这些报告进行了分析和编码。结果揭示了导致事故的组织影响与不安全行为之间的关系的大小和范围。关键
将霍夫斯泰德的民族文化融入人为因素分析和分类系统 (HFACS)：印度尼西亚航空安全案例
摘要。民族文化在人体工程学和安全应用中发挥着重要作用。本研究使用人为因素分析和分类系统 (HFACS) 框架研究了民族文化在印度尼西亚航空事故分析中的作用。作者使用 HFACS 框架分析了 2001-2012 年期间发生的 53 起印度尼西亚航空事故，并向印度尼西亚的 14 名航空运输专家进行了验证。用霍夫斯泰德的民族文化视角来看待民族文化。结果表明，印度尼西亚文化的特点是高度集体主义、低不确定性规避、高权力距离和男性气质维度，在印度尼西亚航空事故中发挥着重要作用，应纳入 HFACS。结果与 HFACS 和印度尼西亚航空事故分析有关。
分析美国推动HPV疫苗接种覆盖范围的因素分析美国推动HPV疫苗接种覆盖范围的因素
圣裘德儿童研究医院的HPV癌症预防计划与FTI Consulting合作，检查了美国分析研究了HPV疫苗接种开始与九个因素的串联完成之间的关系。使用CDC数据和同行评审的文献，FTI Consulting进行了一项成本节省分析，该分析增加了HPV疫苗接种系列的启动，并降低了解决这些因素的四个因素而导致的HPV癌症发病率，这可能会使国家直接医疗保健支出减少超过2400万美元。此外，HPV疫苗接种系列完成和HPV癌症发病率的增加可能会使国家直接医疗保健支出减少超过2600万美元（图1）。
使用该方法对人为因素分析和分类系统 (HFACS) 不安全行为和不安全监督层进行可靠性测试
根据印尼国家运输安全委员会（KNKT）2013年的报告，印尼60%的航空运输事故是人为因素造成的。已经开发出各种方法来识别和分析人为错误，其中之一就是人为因素分析和分类系统 (HFACS)。该方法从不安全行为、不安全行为的前提条件、不安全监管、组织影响四个层次解释了人为失误。本研究旨在确定印度尼西亚航空事故调查中HFACS不安全行为和不安全监督层的可靠性，并确定影响这种可靠性的因素。测试HFACS可靠性的方法是一致性指数（IOC）。此方法计算受访者之间的百分比一致性。共有 7 名受访者参与了本研究，通过评估五起使用 HFACS 的事故案例，并填写了一份评估 HFACS 的全面性、灵活性、效率和可用性的问卷。超过 70% 的百分比被认为是可靠的。从问卷调查结果看，层次化层面的同意率为89.50%，细层次层面的同意率为24.11%。因此，不安全行为和不安全的监督层在层级别上是可靠的，但在子层级别上是不可靠的。有几个因素影响这种可靠性，即信息的完整性、HFACS 问卷调查对象、HFACS 说明和研究程序。 。
因素分析影响生成学习模型的实施，并在计算物理课程中使用认知冲突策略D
这项研究旨在分析影响生成学习模型的因素模型，并在Covid-19流学位时代的计算物理课程中使用认知冲突策略实施。本研究使用了定量描述性数据。研究受访者是105名物理研究计划的学生，他们参加了2020/2021学年的计算物理课程。专家和有限的试用量已经测试了用于调查的李克特量表的问卷。所使用的问卷具有很高的有效性和可靠性。数据用于通过勘探因子分析（EFA）来建模结构方程。EFA结果用于确定确认性因素分析水平（CFA），以获得完整的结构方程建模。结果表明，在影响计算物理学习实现的变量之间形成了动态相互作用和相互依存的相关性。分析了20个（20）变量后，它形成了5（五个）因素，影响了计算物理课程中使用认知冲突策略实施生成学习模型的因素。五个影响因素是1）所使用的学习语法和教材（X1）； 2）表达思想（披露）和模型实践的活动（x2）； 3）学习风格和创造性思维（x3）； 4）学习的态度和最终目标得分（x4）； 5）对学习材料和学习方法的态度（x5）。五个因素产生模型f = 0.366 x1 + 0.161 x2 + 0。959 x3 + 0.682 x4 + 0。549 x5。关键字：因素分析，生成学习，认知冲突。
PT策略分析Sumber Alfaria Trijaya TBK - Penerbit
摘要 _ 本研究旨在分析 PT Sumber Alfaria Trijaya, Tbk 的战略。通过使用由 IFAS（内部因素分析策略）和 EFAS（外部因素分析策略）组成的 SWOT 分析法，作为确定公司优势和劣势的基础。本研究使用描述性定性研究方法来解释公司的外部因素和内部因素。研究结果表明，PT Sumber Alfaria Trijaya Tbk 是印度尼西亚零售业的领导者，仍然需要大规模促销和扩张的支持，并且处于强势地位，未来具有巨大的增长潜力。本研究有助于扩大对 PT Sumber Alfaria Trijaya Tbk 业务战略的理解，并为未来发展业务做出正确的决策提供建议。
制定新指数来衡量数字技术的可及性和熟悉度
使用探索性和验证性因素分析来检验第一个研究问题。这些分析的结果表明，访问和熟悉度领域都是多维的。对于访问领域，确定了两个因素，分别解释为“在家访问”和“在学校访问”。对于熟悉度领域，确定了三个因素，“通过教学熟悉”、“通过使用计算机熟悉”和“通过使用平板电脑熟悉”，以及 8 年级和 12 年级的两个额外因素，“对数字概念的熟悉”和“对数字概念的过度熟悉”。因素分析表明，单个因素描述了“对数字技术的自我效能”项目。为观察到的每个因素建立了指数，并计算了每个因素的可靠性。这些指数的可靠性估计值在所有因素的可接受范围内
