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World File Search System社会阶层
志愿服务的经济效益和社会阶层
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人格与社会心理学杂志-Stanford Sparq
美国人（与更高）社会阶层环境中的美国人不太可能相信他们有助于社会。通过给他人的时间来帮助他人是向他人贡献也随社会阶层而变化的重要方法。五项研究（n = 7,326）调查了感知贡献中社会阶层差异的一种来源是否是一种默认模型，它考虑了帮助遥远的他人（即桥接帮助，例如志愿服务）的贡献，而不是帮助封闭他人（即债券帮助，例如，对家庭成员的志愿者）的贡献更多。在研究1中，在较低（较高）社会阶层的环境中，美国人对社会的贡献较少（即自我感知的贡献，A部分），并相信其他人认为他们的贡献较少（即享有的贡献，B部分）。 研究2 - 4提供了社会利益默认模型的证据：在社会阶层环境中的美国人，甚至帮助者自己认为弥合帮助更多地是贡献，而不是结合帮助，部分原因是，桥接帮助被视为反映了更多选择的帮助。 有一个代表性的样本（美国中年发展），研究5发现，在较低（较高的）社会阶层环境中，美国人从事相对较少的桥接帮助和更多的联系帮助。 但是，桥接帮助是与纽带帮助所做的更强大的促进感途径。 在一起，这些研究表明，较低社会阶层环境中的人们可能会遇到心理不平等，部分原因是，某些最容易获得，熟悉和实践的帮助形式被广泛认为是贡献的不太贡献。在研究1中，在较低（较高）社会阶层的环境中，美国人对社会的贡献较少（即自我感知的贡献，A部分），并相信其他人认为他们的贡献较少（即享有的贡献，B部分）。研究2 - 4提供了社会利益默认模型的证据：在社会阶层环境中的美国人，甚至帮助者自己认为弥合帮助更多地是贡献，而不是结合帮助，部分原因是，桥接帮助被视为反映了更多选择的帮助。有一个代表性的样本（美国中年发展），研究5发现，在较低（较高的）社会阶层环境中，美国人从事相对较少的桥接帮助和更多的联系帮助。但是，桥接帮助是与纽带帮助所做的更强大的促进感途径。在一起，这些研究表明，较低社会阶层环境中的人们可能会遇到心理不平等，部分原因是，某些最容易获得，熟悉和实践的帮助形式被广泛认为是贡献的不太贡献。
室内建筑学学士（12132020）
这个以项目为导向的模块是一种应用学习形式，针对特定的社区需求，并融入工程、建筑环境和信息技术学院提供的所有本科学术课程。该模块的主要目标如下：（1）执行与社区相关的项目，旨在对选定的社会阶层产生有益影响，最好但不仅限于与不同于学生自身社会背景的社会阶层接触。（2）培养对个人、社会和文化价值观的认识、服务态度和对社会问题的理解，以成为一名负责任的专业人士。（3）培养重要的多学科和生活技能，如沟通、人际交往和领导能力。模块中的评估将包括以下全部或大部分部分：项目提案的评估和批准、口头和/或书面进度报告的评估、团队项目的同行评估、项目目标人员的书面报告以及根据提交的作品集和书面报告进行的最终评估。
俄勒冈州卫生局战略规划介绍
当所有人都能充分发挥其健康潜力和福祉，并且不会因种族、民族、语言、残疾、年龄、性别、性别认同、性取向、社会阶层、这些社区或身份之间的交叉或其他社会决定的情况而处于不利地位时，俄勒冈州将建立一个实现健康公平的卫生系统。
22-23 区一页计划 (5.10.23).docx
1. 所有儿童都具备高水平成长的能力。2. 一切意味着一切，无论儿童的种族、社会阶层、性别、性取向、学习差异、文化、语言、宗教等如何。3. 学校里的成年人主要负责学生的学习。4. 传统的学校实践可能对一些学生有用，但并不适用于所有儿童。因此，如果我们要消除成就差距，就需要改变我们的做法（Sklra、McKenzie 和 Scheurich，2009 年，第 82-83 页）。
人工智能与网络安全：风险社会视角
公众与技术互动的方式正在改变社会生活并塑造对人工智能风险的看法。许多研究都探讨了人工智能的话题以及不同国家公众对人工智能的看法。Budeanu 等人 (2023) 使用欧洲晴雨表数据分析了公众对未来 20 年人工智能对人们生活的影响的看法以及这项技术在创造新工作方面的影响。根据这一分析，公众对人工智能未来对社会影响的看法取决于文化特征和现有的国家结构。此外，社会人口统计类别仅在很小程度上塑造了人们对人工智能社会影响的看法。年龄和性别对公众对人工智能的看法没有显著影响。另一方面，教育和社会阶层与公众对人工智能的评价有显著相关性，表明社会分层在人工智能颠覆背景下的相关性。受教育程度较高的人对人工智能的社会影响更为乐观。同样，属于较高社会阶层的个人更有可能对人工智能的社会影响有积极的看法。在一项针对德国公众的相关研究中，Brauner 等人（2023）指出，受访者认为人工智能面临的最大风险是网络安全问题。不过，作者也指出，许多人仍将人工智能视为黑匣子，这导致对相关风险的认知出现扭曲。
与抑郁症相关的社会人口统计学因素
背景：糖尿病（DM）是一种慢性非传染性疾病（NCD），全球患病率上升。dm增加了抑郁症的风险，因为据报道抑郁症的患病率是糖尿病患者的三倍。尽管抑郁症状在糖尿病中更为常见，但通常不会被识别和治疗。对这群人，尤其是尼日利亚人口中的抑郁症的预测知之甚少。这项研究探讨了2型DM患者抑郁症相关的社会人口统计学因素，而没有先前的精神病病史。方法论：这是一项使用结构化问卷进行的264例患者中进行的横断面研究。使用社会科学统计软件包分析了数据20。卡方检验，以比较分类变量之间的关联。将小于0.05的概率（p）值视为具有统计学意义。结果：女性[176（66％）]分别是男性[88（33.3％）]的三倍。抑郁症的患病率为49.2％。教育水平（p = 0.008），职业（p = 0.014）和社会阶层（p = 0.040）与受访者之间的抑郁症显着相关。年龄段，女性和寡妇的抑郁症较高。结论：女性和老年人受抑郁的影响更大。抑郁的预测因素是教育，职业和社会阶层的水平。关键词：社会人口统计学，抑郁症，糖尿病，家庭医学因此，有必要筛查那些被诊断为抑郁症的T2DM的人，尤其是女性和老年患者。
07 Gymshark 供应链人权政策
我们的供应链合作伙伴不应有任何形式的歧视，并应尊重员工的多样性，为其提供平等的就业和职业晋升机会。供应链中的任何员工都不得因种族、出身、民族、残疾、疾病、宗教、婚姻状况、性取向、政治观点和从属关系、年龄、公民身份、性别、性别认同、社会阶层或任何其他理由而受到歧视。我们的供应链合作伙伴应根据我们的行为准则和标准及政策，避免在招聘、薪酬、培训机会、晋升、加班、终止雇佣协议或员工退休方面采取任何歧视性做法。
2021-26 愿景 我们的企业战略
当代的工作和家庭结构意味着“夜校”模式本身并不能扩大入学机会。现在限制机会的壁垒与过去截然不同。随着去工业化和自动化的发展，社会阶层的性质发生了根本性的变化。职业和地理流动性的载体已经改变，性别、宗教和种族现在与职业身份一样重要。然而，在我们的数字世界中，普遍的祝福并没有自动或直接地从更容易的传播中产生。相反，我们面临着关于权威和专业知识的根本挑战，而这些挑战反过来又提出了关于大学作用的未解问题。
俄勒冈州卫生局战略计划
尽管取得了这些成就，但俄勒冈州的卫生状况与美国其他州一样，在健康方面存在不公平差异，因为种族、民族、语言、残疾、年龄、性别、性别认同、性取向、社会阶层、地理、这些社区或身份之间的交集以及其他社会决定因素导致社区处于不利地位。从人口层面来看，这些差异不是由个人选择或家庭病史中存在的风险造成的。这些差异是系统性种族主义和其他不公平的医疗障碍的产物，这些障碍源于政策决定、预算优先事项和医疗服务体系，这些体系未能使该州所有地区的所有社区受益。