Critical Slowing Down, Not Intensity, of Collective Anger Predicts Surges of Social Movement Activity
6,000万件の#BlackLivesMatterに関するツイートを分析することにより、本研究は、集団的な怒りの強さではなく、その持続性の高まりが、社会運動の活動の急増を予測するための信頼できる早期警戒信号として機能することを実証している。
3097 件の論文
6,000万件の#BlackLivesMatterに関するツイートを分析することにより、本研究は、集団的な怒りの強さではなく、その持続性の高まりが、社会運動の活動の急増を予測するための信頼できる早期警戒信号として機能することを実証している。
30本の査読済み論文を対象としたこの系統的レビューは、高等教育における文化的に応答的な実践が学生のローカス・オブ・コントロールを調整し、より大きな学術的エージェンシー、レジリエンス、そして成功を促進することを実証するCRLoCパラダイムを提唱している。
本研究は、3万件のニュース記事のコーパスに対して感情分析、トピックモデリング、および批判的談話分析を組み合わせた混合研究法を採用しており、中国メディアがAIを国家発展の文脈で主に肯定的に枠付けしている一方で、ドイツメディアはChatGPTの出現前後におけるそれぞれの異なる社会政治的文脈を反映し、楽観主義と批判的な精査のバランスを取ることで、よりアンビバレントな姿勢を採用していることを明らかにしている。
本研究は、203人のパキスタン人看護師を対象とした潜在プロファイル分析を用いて4つの異なる心理的・精神的リソースのプロファイルを特定し、ウェルビーイングがこれらのグループ間で大きく異なることを明らかにした上で、介入は一般的ではなく、動機付け、コミットメント、自己効力感、および職場におけるスピリチュアリティの特定の組み合わせに合わせて調整されるべきであることを示唆している。
本論文は、調査に基づくクラスタリングが独立した実世界の成果を予測する能力を測定することによって、その経験的な妥当性を評価する新しい指標である交差検証予測精度(CVPA)を導入し、この手法が数学的にコンパクトなグループと社会的に意味のあるグループを効果的に区別できること、およびトランスフォーマーベースの埋め込みの恩恵を受けつつ、専門家による手動のクラスタリングと同等の性能を発揮することを実証する。
ジンバブエの高等教育部門における決定的な規制上の空白に対処するため、本研究は質的な複数事例研究デザインを用い、倫理的、公平かつ効果的なAI統合を導くための、国家および国際的な戦略と整合した、文脈に即した8次元のAI政策フレームワークを提案するものである。
この実証的研究は、高等教育機関の教育者における組織的役割ストレス(特に「役割の浸食」)と学習性無力感との間の有意な関係を調査しており、外部特異的な帰属がストレスの分散の半分以上を説明することを明らかにし、ウェルビーイングとパフォーマンス向上のためのジョブ・エンリッチメントや帰属スタイル訓練といった標的を絞った介入を導くためのMATLABベースの診断モデルを提案している。
本論文は、2016年のバングラデシュ農村部における政党制選挙の導入が、政権に結びついた指導者が政治的パトロネージを通じた国家資源の分配によって権力を強化することを可能にしたことで、政治的暴力と派閥争いを激化させたと論じている。
この混合研究法による研究は、里親養育経験を持つ学生にとって、経済的援助や授業料免除が大学へのアクセスにおいて極めて重要である一方で、行政上の負担や、トラウマ、スティグマ、断片的な支援体制といった心理的障壁を克服するためには、児童福祉機関と高等教育機関にわたる、トラウマに配慮した協調的なナビゲーションが必要であることを明らかにしている。
ベトナムの多国籍企業(MNC)の従業員から得られたデータに基づき、先駆的なマルチメソッド・アプローチ(PLS-SEM、ANN、fsQCA、およびNCA)を採用した本研究は、仕事のストレスが道具的および感情的なAI依存の両方を引き起こす一方で、認知的なオフローディングが重要なジョブ・リソースとして機能し、AIのハルシネーション(幻覚)が存在する場合でも、それが依存を軽減したり警戒心を高めたりすることはないため、高いワーク・エンゲイジメントを実現するための唯一の必要条件となることを明らかにしている。