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真实的障碍：身份威胁，培养的看法和人格对roumophobia的影响
考虑到可能与机器的真实相互作用的障碍，本研究探讨了技术特征和个体性状的潜在双重影响的robophobia的贡献者。通过2×2×3在线实验，机器人的身体类似，性别和地位被操纵，并测量了机器人信念和人格特质的个体差异。机器人特征对恐惧症的影响不显着。总体而言，关于机器人的主观信念，媒体描绘的培养，无论是威胁人类的身份，都是道德的，并且拥有代理是robophobia的最强预测指标。那些具有较高内部控制和神经质的源头以及较低感知的技术能力的人表现出更多的Robophobia。对机器人在工作和社会中融合的社会技术方面的影响。
经验主义和务实的分类
一段时间以来，刘易斯的论文主导了英国精神病学。然而，在1950年代后期（几乎是在原始论文发表发表之后的四分之一世纪）的争议，无论所有抑郁症都是同一内源性疾病还是构成在连续体上分发的不同疾病，再次爆发（Ban，1981）。由此产生的研究导致了一些经验分类，这些分类基于从抑郁症患者中收集的广泛描述性数据，并提交了多元统计技术，例如因子分析，集群分析或多个歧视分析。采用这种方法Kiloh and Garside（1963）确定了将观测值分裂为正载和负负载。内源性抑郁症（年龄超过30岁，早晨抑郁症恶化，体重减轻7磅。或更多）和神经性抑郁症（对环境变化，自怜，初始失眠）有所区分。同样，肯德尔（Kendell，1968）在第四个分析顺序上确定了两极因素对比精神病性抑郁症和神经质抑郁症。通过采用主成分分析，他发现神经抑郁症的三个主要症状是焦虑，紧张和短暂的疾病持续时间。在同一框架参考中，汉密尔顿和怀特（1959）发现抑郁症患者与抑郁症患者的不同人群组成。Grinker等。（1961）分开了四种类型的抑郁症：智障，焦虑，下软骨和愤怒。总体等。（1966）区分了三类抑郁：智障，焦虑和敌对。Paykel（1972）描述了四类抑郁症：精神病，焦虑，敌对和“人格障碍年轻人的抑郁症”。Klein（1974a，b）提出了三组抑郁：内生态，慢性吞咽和反应性。Raskin和Crook（1976）确定了四类抑郁症：搅动，神经质，内源性和“抑郁症患者的性格差”（表X）。
对迷幻性格改变，使用的决定因素，设置和药物适度的看法：迈向整体模型
背景：研究显示了迷幻药对人格的长期影响的证据，但是尚未探索迷幻介导的人格变化的全面模型。目的：本研究的目的是调查（1）对普通人格变化的看法，（2）感知到的人格变化的主持人，包括设置和药物类型，以及（3）是否具有性格使个人使用迷幻的人。方法：具有迷幻经验的付费参与者（N 5 218），对使用迷幻药（N 5 104）感兴趣的非用户以及对使用迷幻药（N 5 104）毫无兴趣的非用户在亚马逊机械Turk招募后完成了一项在线调查。迷幻用户被要求完成他们归因于他们最激烈的迷幻体验的感知性格变化的书面开放式帐户。进行了主题和因素分析，以确定感知到的迷幻变化及其组织结构的主题。结果/结果：主题分析导致52个独特的人格变化主题，探索性因素分析产生了八个主题因素（统一的精神，感激吸收，目的自由，同情自由，同情心理解，情绪稳定，开放性，开放性的观点，与自我和神经性态度的联系）。非用户对迷幻使用的兴趣与更高的开放性和神经质有关。迷幻用户往往更开放，更外向，而神经质比非用户更少，而感兴趣的非用户在开放性上往往比无趣的非用户更高。结论/解释：目前的结果为人格如何导致迷幻使用，迷幻的使用如何导致人格变化以及设置和药物如何缓和不同类型的人格变化。研究和临床意义，包括（1）未来的前瞻性和实验研究的假设，（2）创建多个方面的整体措施的价值，以反映可能的迷幻变化的多样性和组织结构，以及（3）允许这样的证据指导新颖的精神病精神错乱的治疗方法的价值。
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体重减轻，食欲增加，精神疾病疾病不常见性欲减少，失眠症罕见的神经质，情绪低落，睡眠障碍＃神经系统疾病常见头痛，头晕不足，麻醉不常见 disorders Uncommon Tinnitus Rare Vertigo # Cardiac disorders Uncommon Atrial fibrillation, palpitations, ECG abnormal, left bundle branch block (see Tumor Lysis Syndrome), sinus tachycardia (see Tumor Lysis Syndrome), arrhythmia # Rare Sudden cardiac death* Vascular disorders Uncommon Hypertension, flushing, hot flush, haemorrhage （请参阅肿瘤裂解综合征）罕见的循环崩溃＃呼吸系统疾病不常见的呼吸困难不常见的支气管炎，上呼吸道感染，咳嗽，下呼吸道感染＃，犀牛＃
停止服用安眠药的原因和方法
少数人突然或逐渐停止服用苯二氮卓类药物时还会出现其他问题。逐渐停止服用药物已被证明可以减轻这些戒断反应的严重程度，但不能完全预防。这些其他戒断反应包括震颤、焦虑、头痛、注意力不集中、神经质、出汗、紧张、抽搐、耳鸣（耳鸣）、视力障碍（对光敏感、视力模糊）、知觉变化、思维混乱、易怒、恶心/食欲不振、疲劳/虚弱、烦躁不安/激动、对声音和气味的敏感性增加、麻木或灼热感和心率加快。有时只需要安慰，但任何明显的症状都应报告给家庭医生。一些患者可能会出现其中一些症状，这表明他们患有焦虑症。他们可能需要咨询或其他药物治疗。极少数情况下，有这些疾病风险的人会出现癫痫和精神病。
在过去的75年中，儿童期在美国人群中的心理病理学贡献
背景：由于Lead过去在汽油中的使用，超过一半的美国人口在儿童期暴露于童年时期。儿童期对美国人群心理健康和个性的总体贡献尚未得到评估。方法：我们将来自国家健康和营养检查调查（NHANES）的序列，横断面血液 - 铅水平（BLL）数据与历史悠久的降压氨基糖数据结合在一起，以估计1940年至2015年的美国儿童BLL，并计算出已知的降低促铅心理病理学协会的人群心理健康症状。我们利用了五个结果：（1）一般的心理病理学“点”，反映个人对整体精神障碍的责任，缩放到智商分数（M = 100，SD = 15）； （2）内部疾病（焦虑和抑郁）和注意力/多动障碍（AD/HD）的症状，均为z评分（M = 0，SD = 1）； （3）神经质和尽责性的人格特征的差异（M = 0，SD = 1）。Results: Assuming that published lead-psychopathology associations are causal and not purely correlational: We estimate that by 2015, the US population had gained 602-million General Psychopathology factor points because of exposure arising from leaded gasoline, reflecting a 0.13-standard-deviation increase in overall liability to mental illness in the population and an estimated 151 million excess mental disorders attributable to lead exposure.调查特异性疾病症状症状确定的人口水平内部化症状增加了0.64标准差异，并且AD/HD症状增加了0.42-标准差的增加。人口水平的神经质增加了0.14个标准偏差，并降低了0.20个标准偏差。与1966年至1986年出生的人群最为明显的铅相关心理健康和人格差异（X代）。结论：精神疾病症状学和不利的人格差异的重大负担可以归因于美国儿童在过去75年中的领导。Lead对精神病学，医学和儿童健康的潜在贡献可能比以前假设的要大。关键字：铅；心理病理学；性格;队列；人口负担。
与MaCintOsh 一起。
大体解剖学 * * * 马修·莫迪恩和达芙妮·祖尼加主演了这部关于医学院艰难困苦的愉快电影。。电影的片名指的是所有一年级医学生必修的一门课程，在课程中，他们会详细研究尸体，以学习解剖学并筛选出那些难以面对死亡的学生。。与片名所暗示的相反，这部电影处理的是学生和老师之间的关系。。故事开始于乔·斯洛伐克 (马修·莫迪恩饰) 被医学院录取。他很聪明，但同时也是个爱偷懒的人。。在学校，他被分配到一个小组，小组里有他神经质的室友、一个东方已婚女人、一个棕色皮肤的人，以及一个年轻漂亮但专一的女性 (达芙妮·祖尼加饰)。这部电影讲述了这些人之间的关系，以及斯洛伐克和试图揭露真相的教授之间的关系。
一项纵向研究
尽管一些横断面调查显示某些特质如外向性和神经质与情绪调节有关，但很少有研究探讨这种关系的性质。本研究试图探索特质和情绪调节策略之间的纵向关系。在六个月的时间间隔内，对374名中学生进行了两次中学生人际自立量表（ISSS-MSS）和情绪调节问卷（ERQ）。通过结构方程模型对五种人际自立特质和两种情绪调节策略进行了路径分析。结果表明，人际独立性可以预测表达抑制和认知重评，人际主动性也预测重评，而重评可以预测六个月后的人际灵活性和人际开放性。这些结果支持以下假设：某些人格特质会影响某些情绪调节策略，而其他人格特质可能会受到特定情绪调节策略的影响。© 2014 青少年服务专业基金会。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。
支持监管人工智能的性格和人口统计学相关性
摘要 人工智能 (AI) 进入社会引发了许多希望和恐惧，人们对严格监管人工智能的必要性持有不同看法。本研究使用来自新西兰的成年人代表性样本 (N = 47,951 名参与者) 调查了人口统计和人格特征与严格监管人工智能的愿望之间的关系。数据显示，对严格监管人工智能的支持与宜人性、神经质和诚实-谦逊呈正相关。然而，它与经验开放性呈负相关。性别、年龄、种族、宗教信仰、社区经济贫困、农村生活、关系状况和父母身份等多种人口统计因素也与对人工智能监管的支持有关。然而，所有这些影响都相当小，表明人格和社会人口因素都有助于支持监管人工智能，但在理解人们对监管人工智能的支持时，还应考虑这些特征之外的其他因素。
推荐引用推荐引用Filetti，Maddy L.，“个性和人力资源雇员对AI采用的看法的五个因素模型”（2023
摘要摘要使用人工智能（AI）工具来支持人力资源（HR）功能最近在学术和应用环境中都产生了影响力并引发了争议。关于人类技术互动的研究主要集中在人类对数字技术在各种情况下的反应（例如，即时消息传递和社交媒体），但仍缺乏对人力资源专业人员对AI工具的个人看法的经验研究。本文将利用McCrae＆Costa的“五大因素人格模型”（1989）来制定有关人力资源工人的性格接受AI技术的五个理论主张。建议，尽管同意，对经验的开放性，外向性和认真度与人力资源专业人员的AI接受呈正相关，但神经质与接受AI技术有负相关。我还描述了未来研究的指示，以及有兴趣将基于AI的工具纳入其运营中的人力资源部门的考虑。