DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 1.1. 自我扩张模型 在亲密关系领域，近年来一个非常成功的理论就是Aron等人提出的自我扩张模型(Aron & Aron， 1986; Aron， Aron， & Norman， 2004)，这个模型试图解释亲密关系领域中人类经验和行为的基础过程，简要地，自我扩张模型可以被以下两个原则所描述： 1. 动机原则：人们会寻求扩展自身的潜能——这种自我扩张的动机是人类的一种基本动机。它曾被其他学者描述为探索、机会、效能、自我提升、好奇心、能力或拓宽视野。 2. 将他人纳入自我原则：人们实现自我扩张的一种方式就是通过亲密关系。因为在亲密关系中，他人的资源、观点和身份都会在一定程度上被体验成自己的，也就是说，他人在一定程度上“被纳入进了自我”。 自我扩张的动机和将他人纳入自我看起来非常相似，但两者也有区别，在定义上，自我扩张的动机是为了增强能力以达到目标而增加资源、观点和身份的动机，属于一种动机过程。将他人纳入自我是将另一个人的资源、观点和身份当成是自己的那样，是一种认知过程。自我扩张可以使用自我扩张问卷(SEQ)进行测量，而将他人纳入自我则使用将他人纳入自我量表(IOS)测量。 1.2. 将他人纳入自我量表 当我们将另一个人纳入自我时，我们对那个人的认知结构就会和我们对自我的认知结构相互重叠(Aron， Aron， & Norman， 2004; Aron， Aron， Tudor， & Nelson， 1991)。因此，根据我们将他人纳入自我的程度，我们也就接纳了那个人的资源、观点和身份，并且分享他人的结果。这样，那个人也就会成为我们身份的一部分，从而增强我们能力，塑造我们的观点，并且影响我们对自身收益和代价的认知(Aron， Lewandowski Jr.， Mashek， & Aron， 2013)。也就是说，在这个过程中，自我也就扩张了。 为了测量将他人纳入自我的程度，Aron等人(1992)编制了将他人纳入自我量表(IOS)，后来成为了广泛使用的测量人际亲密度的工具。这个量表基于自我扩张中自我重叠的比喻，由七对重叠程度不同的圆圈组成，每一对圆圈都比上一对稍稍重叠得更多一些。被试需要在七对圆圈中选出最能描述自己和特定他人关系的那对，圆圈重叠的程度也就表示着将他人纳入自我的程度(见图1)。 图1. 将他人纳入自我量表 将他人纳入自我量表是测量纳入最常见的方式，同时也有着许多优点。首先，由于是单项目量表，测量的效率非常高(Aron et al.， 2013)。其次，它与更加复杂的多项目亲密度测量有着显著的相关(Aron， Aron， & Smollan， 1992)。一项元分析研究发现，将他人纳入自我量表在预测关系稳定性上是一项尤其具有鲁棒性的预测指标(Benjamin， Dove， Agnew， Korn， & Mutso， 2010)。 更为重要的是，将他人纳入自我量表被发现是极具灵活性的。它不仅被广泛地运用于各种不同类型的人际关系的研究中，同时也被证明是成功地跨文化的，甚至超出了关系领域之外，被用于测量人们对品牌或上帝的纳入程度等等(Dalsky， Gohm， Noguchi， & Shiomura， 2008; Sharp， Hodges， & Tipsord， 2009; Trump & Brucks， 2012; Uleman， Rhee， Bardoliwalla， Semin， & Toyama， 2000)。 1.3. 自我扩张问卷 自我扩张的另一个原则，自我扩张的动机原则认为，人们追寻自我的扩展，这意味着人们希望通过增加资源、观点或身份等方式增强他们的潜能，这些潜能则可以增强他们实现目标的能力。这里的重点不在于实际上实现目标的动机，而是提升自我、积累资源，从而使实现潜在的、可能出现的目标更容易实现的动机。这些资源、观点、身份包括知识、社会地位、社群、财产、体能、健康等任何可能帮助目标实现的事物。 一种对自我扩张的测量方式是通过Lewandowski Jr. & Aron (2002)设计的自我扩张问卷(SEQ)。自我扩张问卷测量的是个体在一段亲密关系中体验到自我扩张的程度，它关注一段关系向个体提供新的体验、引入新的观点、学习新事物，以及总地而言，让个体成为更好的人的程度。与亲密关系越能提供自我扩张就越具奖赏性的假设一致，在自我扩张问卷上得分更高的个体也有着更高的关系满意度和承诺(Lewandowski Jr. & Aron， 2002; Nardone， Lewandowski， & Le， 2008)。 1.4. 人际扩张量表 尽管自我扩张问卷是对自我扩张的有效测量方式，但是也存在着一些潜在的缺点。尤其是当我们将其考虑成自我扩张模型中和将他人纳入自我相对应的另一原则时，它不具备像将他人纳入自我量表那样的诸多优点。首先，由于自我扩张问卷是多项目的问卷，因此在测量的效率上不如将他人纳入自我量表。其次，它也不具备将他人纳入自我的灵活性，这使得它在和将他人纳入自我量表一并使用时可能面临许多的限制。比如，将他人纳入自我量表可以被应用在各种类型的人际关系的研究中，甚至超出关系领域之外，但自我扩张问卷却仅限于测量亲密关系。同时，由于自我扩张问卷是文字量表，因此在跨文化性上也不具备将他人纳入自我量表的优点。比如，倪莹针对中国被试编制的大学生自我扩张问卷，在维度上和Aron的自我扩张问卷就有着些许不同(倪莹，2014)。 因此，考虑到上述问题，一个具备和将他人纳入自我量表相应的效率和灵活性、适合与将他人纳入自我量表一并使用的自我扩张测量工具是亟需的。出于这个目的，我们决定采用和将他人纳入自我量表相同的单项目图形测试，来编制新的自我扩张测量工具。我们基于自我扩张模型中将他人的资源、观点和身份整合进自我，从而实现关系中的自我扩张的理论假设，从而设计了我们的人际扩张量表。量表和将他人纳入自我量表类似，由七对重叠在一起的圆圈组成，所不同的是，圆圈分为黄、蓝两色不同的圆圈，而随着重叠程度的增加，黄色的圆圈会不断被蓝色圆圈所覆盖(见图2)。图形上方会有一行指导语：“黄色的圆圈代表你的自我(兴趣、观点、身份等)，蓝色的圆圈代表你伴侣的自我，请圈出你认为最能代表处在你们关系中的你的自我的那一对圆圈。” 与自我扩张问卷有所不同的是，人际扩张量表并不测量自我在一段关系中所获得的扩张，而是测量自我从另一个特定他人身上所获得的扩张。这个特定他人可以是浪漫伴侣、朋友、亲人或其他任何人。 图2. 人际扩张量表
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user: 2. 方法 2.1. 被试 招募大学在校情侣被试66名(33对)，其中32名男生，34名女生，64名异性恋情侣，2名同性恋情侣。被试的年龄在18~25岁(20.48 ± 1.685)之间，恋爱时长为1~48个月(16.48 ± 9.932)。所有被试均自愿参与实验。实验前签署了知情同意书，实验后获得一定报酬。 2.2. 量表与工具 自我扩张问卷(Self-Expansion Questionary， SEQ)：该问卷原本由Lewandowski Jr. & Aron (2002)设计，包含14个项目，采用5点计分，量表测量个体体验到的他的伴侣为自己带来的知识、技能、能力等方面的增加程度，评分越高则自我扩张的程度越高。在本研究中，我们使用的中文修订版问卷由贾凤翔(2012)修订，该修订版问卷曾多次在中国被试中使用(曹金玲，陈友庆，2013)。本实验中，该量表的Cronbach’s α = 0.908。 将他人纳入自我量表(Inclusion of Other in the Self Scale， IOS)：由Aron等人(1992)编制的单项目图形量表。该量表由七对重叠程度不同的圆圈组成，被试需要在七对圆圈中选出最能描述自己和特定他人关系的那对，圆圈重叠的程度也就表示着将他人纳入自我的程度。 激情恋爱量表(Passionate Love Scale， PLS)：Hatfield和Sprecher (1986)修订的15题的简易版本量表，用于测量被试的激情恋爱程度。题项如“有时候她(他)的出现会让我激动得全身发抖”，1~9评分，量表总分为135。得分越高反应激情恋爱程度越高。该量表多次被用于中国大学生被试(尹杰，谢静，邹枝玲，2013)，具有良好的信效度。本实验中，该量表的Cronbach’s α = 0.907。 关系评估量表(Relationship Assessment Scale)：使用Hendrick (1988)编制的关系评估量表关系满意度的指标，量表共有7个题目，被试进行里克特5点评分，得分越高则关系满意度越高。在本研究中所以使用的中文修订版由楼骁斌翻译和修订。本实验中，该量表的Cronbach’s α = 0.83。 投资模型量表(The Investment Model Scale)：作为测量亲密关系中的承诺的指标，使用由Rusbult (1998)等人编制，刘新春、赵琳、张乐乐、杨丽(2015)所修订的中文版投资模型量表。这一版量表为9点里克特量表，共包括7个题目。本实验中，该量表的Cronbach’s α = 0.835。
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user: 3. 结果 3.1. 信度 由于我们使用的人际扩张量表是单项目量表，我们无法采用内部一致性系数作为该量表的信度指标(Russell， Weiss， & Mendelsohn， 1989)。因此，本研究使用重测信度来作为量表的效度指标。 我们的结果显示，第一次的结果和两周后的重测的皮尔逊相关性为r = 0.739 (p < 0.01)，考虑到亲密关系中的自我扩张是可能在短期内发生变化的，这一结果表明该量表有着较好的信度。 3.2. 效度 3.2.1. 聚合与区分效度 根据Campbell和Fiske (1959)的观点，一种新的测量应该与(a)那些使用不同的方法测量同一个结构的其他测量有更高的相关(聚合效度)，而与(b)用同样的方法测量不同的结构的测量有着较低的相关(区分效度)。 为了检验人际扩张量表(IES)的聚合效度，我们计算了人际扩张量表(IES)和自我扩张问卷(SEQ)的得分的相关，尽管这两种量表测量的是同样或相似的概念，但使用的是不同的方法：人际扩张量表是单项目的图形量表，而自我扩张问卷则是多项目文字问卷。结果发现，人际扩张量表和自我扩张问卷有着显著的相关，结果呈现在表1。 对于区分效度，我们使用了改编后的Walsh and Neff (2018)制定的伴侣身份评定(Assessment of couple identity)：一款形式上非常相似的、使用黄蓝色圆圈的单项目测量量表，但是测量的是另外一种不同的概念。它与人际扩张量表的相关性r = 0.108 (p = 0.446)，相关并不显著。 Table 1 Correlation between Interpersonal Expansion Scale， SEQ and IO 量表 1 2 3 1. 人际扩张量表(IES) — 0.251* 0.383** 2. 自我扩张问卷(SEQ) 0.251* — 0.399** 3. 将他人纳入自我量表(IOS) 0.383** 0.399** — 表1. 人际扩张量表和自我扩张问卷(SEQ)及IOS量表的相关(皮尔逊相关) *p < 0.05， **p < 0.01. 3.2.2. 与将他人纳入自我(IOS)的相关 自我扩张和将他人纳入自我的概念紧密相关，由于将他人纳入自我是自我扩张的重要方式，尤其在亲密关系中，因此，如果人际扩张量表确实可以测量亲密关系间的自我扩张，则应该和将他人纳入自我也有相关，因此我们计算了人际扩张量表(SES)与他人纳入自我量表(IOS)的相关，发现存在显著的相关(p = 0.042)。结果呈现在表1。 3.3. 人际扩张量表与其他关系质量指标的相关 我们分析了人际扩张量表与三种反应关系质量的不同方面的测量方式的相关，结果发现，人际扩张量表的得分和关系满意度有着显著的相关，r = 0.272 (p = 0.27)。同时，与承诺有着一个边缘显著的相关，r = 0.242 (p = 0.05)。但是与激情恋爱量表则没有显著的相关(p = 0.106)。详细结果见表2。 Table 2 Correlation between Interpersonal Expansion Scale and relationship quality indexe 量表 1 2 3 4 1. 人际扩张量表 0.201 0.272* 0.242 2. 激情恋爱量表 0.201 0.625** 0.785** 3. 关系满意度 0.272* 0.625** 0.612** 4. 承诺 0.242 0.785** 0.612** 表2. 人际扩张量表和其他关系质量指标的相关(皮尔逊相关) *p < 0.05， **p < 0.01.
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user: 4. 讨论 4.1. 关于人际扩张量表的编制 为了得到高效、灵活，适合和将他人纳入自我量表协同使用的自我扩张测量方式，我们基于自我扩张模型的理论假设，编制并施测了人际扩张量表。检验发现，该量表具有较好的信度和效度。同时和我们的理论假设一致，与将他人纳入自我量表也有着一定的相关。值得指出的是，尽管我们使用的被试是恋爱中的情侣被试，但人际扩张量表并不限于测量浪漫关系或亲密关系中的自我扩张，而是可以测量任何人际关系，乃至于从任何人中所获得的自我扩张，所需要做的仅仅只是稍稍更改指导语即可。 4.2. 与其他亲密关系质量指标的关系 我们发现人际扩张量表的得分与关系满意度有着显著的相关，同时和承诺有边缘显著的相关。这点和先前使用自我扩张问卷进行的研究得到的结论是一致的(Lewandowski Jr. & Aron， 2002; Nardone et al.， 2008)。当个体从对方身上体验到更多的自我扩张时，他们对关系也会更满意，同时承诺水平也更高。但是我们在自我扩张量表和激情恋爱量表之间没有发现相关，这可能意味着从恋人身上获得的自我扩张更多地影响着浪漫关系的满意度层面，而不是恋爱激情。 4.3. 伴侣间效应 在伴侣间效应上，我们并没有发现自我扩张存在伴侣间效应，这意味着一个个体体会到来自对方的高自我扩张并不意味着他的伴侣也同样从他的身上体会到同样的自我扩张。同时，高的自我扩张和伴侣体会到的恋爱激情、关系满意度或承诺也没有发现存在显著的相关。实际上，在我们测量的所有亲密关系指标中，存在伴侣间效应的仅有关系满意度和承诺。这些发现可能意味着，自我扩张本质上可能并非是一个互惠的过程。 4.4. 不足与展望 尽管本研究发现了一些有趣的结果，但也存在一些不足。首先，尽管我们认为人际扩张量表可以适用于非常广泛的关系类型，但本研究仅仅只在浪漫关系领域检验了该量表，后续研究应该在朋友、亲属、同事等更多种类型的关系中对这一量表的适应性进行检验。其次，尽管我们认为这一单项目的图形量表应当具有跨文化的普适性，但这一假设并未在本研究中进行检验，后续研究应当在不同的文化环境下对该量表进行施测，以对其进行进一步的检验。
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user: 5. 结论 本研究编制并施测了一项对自我扩张的单项目图形测量——人际扩张量表。检验表明该量表具有良好的信效度，可以适用于中国大学生人群。自我扩张的测量结果和浪漫关系满意度与承诺有着显著的相关，表明了自我扩张对亲密关系质量的重要作用。同时，我们没有发现自我扩张存在伴侣间效应，意味着自我扩张的过程可能并非是本质上互惠的。人际扩张量表的施测具有效率高、灵活性强等优点，对将来进行自我扩张模型的进一步研究有着积极的意义。
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user: 摘要 本文从对比的角度主要研究了右水矿区瓷土、瓷石和高岭土的赋矿原岩、赋矿部位、矿石的粒度组成、淘洗率、矿物成分和化学成分等特征差异性。采用薄片鉴定方法研究了赋矿原岩的主要矿物种类、含量、结构构造和岩石主要特征；激光粒度测试研究了矿石(土)的粒度组成与分布；常规淘洗法研究了矿石(土)淘洗率、原矿与精矿的主要有益有害组分含量的变化特征；X射线衍射测试研究了矿石(土)的矿物成分；荧光光谱测试研究了矿石(土)的化学成分；并采用统计法研究总结了赋矿部位等特征；研究成果表明，右水瓷土(瓷石)与高岭土矿的赋矿原岩、赋矿部位和矿石(土)的粒度组成、淘洗率等特征差异性较明显。
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user: 1. 引言 中国瓷土(瓷石)、高岭土资源丰富，矿床类型众多，用途也极为广泛 [ 1 ]。高岭土广泛应用于造纸、陶瓷、橡胶填料、涂料和化工等工业领域 [ 2 ]。瓷土(瓷石)是陶瓷工业主要制瓷矿物原料之一 [ 3 ]。近年来，高岭土、瓷土(瓷石)矿通过功能化改性，应用领域不断拓展 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，已成为勘查与开发的热点非金属矿产。 右水矿区是一个细晶岩脉型瓷土(瓷石)矿与花岗岩风化壳残积型高岭土矿复合型矿床，脉状瓷土(瓷石)矿旁侧分布面状高岭土矿。瓷土、高岭土矿床为原岩经风化作用形成的残积型矿床，矿床的形成受原岩的物质成分、气候条件、地貌条件、构造条件、水文地质条件等多种因素的综合控制，控矿因素基本相似。 该矿床在70年代初有过民采，瓷土出售原矿，高岭土需淘洗出售精矿。矿石的主要有益组分为Al 2 O 3 ，主要有害组分为Fe 2 O 3 和TiO 2 。 2017年江西省地质勘查基金中心部署了右水瓷土(瓷石)矿详查项目。笔者查阅国内外细晶岩脉型瓷土(瓷石)矿和花岗岩风化壳残积型高岭土矿资料，发现尚无研究该类型矿床地质特征差异性的相关文献。本文采用采样、测试等手段研究了其主要的特征差异性，为同类型矿床勘查开发提供有益的参考与启示。
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user: 2. 矿区地质概况 矿区大地构造位置处于南岭东西向构造带东段与武夷山北北东向隆起带南段西坡复合部位 [ 9 ]、石城-寻乌北北东向深大断裂、云霄—上杭北西向断裂构造带交汇部位 [ 10 ]。地层岩性主要为寻乌岩组变粒岩、片岩。见少量的片理褶皱和断裂构造。花岗岩体主要为高圳排和庙背岩体。高圳排岩体主要为细中粒斑状黑云母花岗岩，庙背岩体主要为中细粒含电气石二云母花岗岩。岩体出露面积大，岩浆活动强烈。花岗岩体本身及岩体与寻乌岩组接触带附近岩石蚀变较强，主要有钾长石化、白云母化、黄铁矿化和硅化等。目前在该区主要发现了燕山期侵入的细晶岩脉型瓷土(瓷石)矿和花岗岩风化壳残积型高岭土矿 [ 11 ] [ 12 ]。高岭土矿体呈面型分布，瓷石(瓷土)矿体呈断续脉状分布(图1)。 图1. 右水矿区地质简图
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user: 4. 结论 右水矿区瓷土(瓷石)与高岭土矿的赋矿原岩、赋矿部位、矿石的粒度组成、淘洗率等特征差异性 [ 15 ] 较明显(表10)。 Table 1 0 Difference of geological characteristics between porcelain clay and kaoli 地质特征 差异性 相似点 不同点 成矿母岩 燕山期酸性侵入岩(浅色岩石) 瓷土(瓷石)赋矿原岩为花岗细晶岩，高岭土为中细粒斑状黑云母花岗岩和中细粒含电气石二云母花岗岩，岩石结构差异性明显，原岩的矿物成分略有差异 成矿部位 赋存于风化壳全风化层 瓷土为整个全风化层，高岭土主要赋存于全风化层的中部 矿石粒度组成 主要为粘土矿物粒级 瓷土和瓷石原矿粒度主要分布于0.2~2 μm之间，含量占比约为73%~74%。高岭土原矿40 μm以下细粒级含量低，占比23.58%，主要在5~40 μm间分布，含量占比在3.88%~5.26%间变化。 矿石矿物成分 主要由石英、长石和高岭石等矿物组成 瓷土原矿主要矿物组成为石英(49%)、高岭石(30%)、白云母(19%)等。瓷石原矿主要矿物组成为石英(55.5%)、高岭石(12.5%)、白云母(21%)、微斜长石(5%)等。高岭土原矿主要矿物组成为石英(52%)、高岭石(22%)、钾长石(9.5%)、斜长石(6%)，黑云母(5.5%)白云母(4%) 原矿化学成分 原矿SiO 2 含量高(70%以上)，主要有益组分为Al 2 O 3 ，主要有害组分为Fe 2 O 3 和TiO 2 瓷土(瓷石)原矿Fe 2 O 3 和TiO 2 含量略低于高岭土原矿 淘洗率 传统淘洗法可去除粗粒级矿物 瓷土淘洗率(47.79%)明显高于高岭土淘洗率(27.22%)。传统淘洗法可将高岭土原矿中的石英粗颗粒去除，精矿Al 2 O 3 品位提升较大，升幅94%。而瓷土原矿石英微细颗粒含量较高，传统淘洗方法不能有效去除石英微细颗粒，精矿Al 2 O 3 品位提升相对较小，升幅16%。 表10. 右水矿区瓷土(瓷石)与高岭土矿床地质特征差异性 1) 瓷土(瓷石)赋矿原岩为花岗细晶岩。高岭土赋矿原岩主要为中细粒斑状黑云母花岗岩和中细粒含电气石二云母花岗岩。 2) 瓷土赋存于整个全风化层。高岭土主要赋存于全风化层的中部。 3) 瓷土和瓷石原矿粒度主要分布于0.2~2 μm之间，含量占比约为73%~74%。高岭土原矿40 μm以下细粒级含量低，占比23.58%，主要在5~40 μm间分布，含量占比在3.88%~5.26%间变化。 4) 瓷土淘洗率(47.79%)明显高于高岭土淘洗率(27.22%)。传统淘洗方法可将高岭土原矿中的石英粗颗粒去除，精矿Al 2 O 3 品位提升较大，升幅94%。而瓷土原矿石英微细颗粒含量较高，传统淘洗方法不能有效去除石英微细颗粒，精矿Al 2 O 3 品位提升相对较小，升幅16%。
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user: 摘要 在社会互动过程中，个体的认知系统由先验知识和经验得出的预测将会按照客观现实迅速纠正，且产生错误的预测的记忆也会被抑制，即预期错误效应。同时，权力感作为社会互动的核心因素之一，时刻影响我们的认知过程。基于此，本研究通过对权力感水平进行操控使用实验法探究个体的记忆和预期错误效应的影响因素。实验结果发现在学习再认任务中，相较于高权力感被试，低权力感被试具有更好的记忆水平；但对于预期错误效应，无论高权力感被试还是低权力感被试，都没有出现预期错误效应。该结果表明权力感影响个体的记忆水平，但是对预期错误效应没有显著影响。
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user: 1. 引言 1.1. 预期错误效应 在社会互动过程中，人们往往会根据自身的知识以及过去的经验来预期尚未出现、但即将出现的事物。然而，当接下来出现的内容与主观预期不一致时(即出现预期错误)，个体的认知系统将按照客观现实迅速纠正原先错误的预期，即预期错误效应(prediction error effect， PE) (Kim et al.， 2014; Vlasceanu et al.， 2018)。例如，我们在日常的对话交流过程中，往往会依据说者之前所讲的内容和自身的知识来预期接下来对方将会说些什么(Kuperberg & Jaeger， 2016; Pickering & Garrod， 2004)。当我们预期的内容与对方接下来的话语内容一致时，将会加强预期内容的记忆表征；当出现预期错误时，那么我们的记忆系统将会迅速纠正这一错误的预期，进而减弱预期内容的记忆表征。 预期错误效应在实验中一般是通过线索与结果的不匹配来进行诱发。Vlasceanu等人(2018)的研究中，研究者首先让被试进行两次(B和C)二择一的选择学习一个三元组(A-B-C)，三项之间具有适当的关联度(例如：纽约-酒吧-啤酒)；学习15个三元组之后，被试进行倾听阶段；研究者要求被试听一段录音，录音内容一样为三元组项目，共10段录音，其中5段录音内容为被试在学习阶段学习过的三元组，另外5段录音的三元组的前两项和被试学习阶段学习的一致，只是第三项不同，三个项目之间同样具有适当的关联度(学习阶段学习过但没有出现的三元组构成基线项)。在之后的测试阶段中，被试进行再认任务(再认自己在学习阶段学习的内容)。如果被试对于部分重复的三元组的C项记忆弱于无重复的三元组的C项记忆，则说明出现了预期错误效应。 预期错误效应作为一种大脑的认知功能，是对先前预期错误的信息的更正，从而更新上下文联系的记忆的过程。预期错误效应通过对上下文记忆的“修剪”从而将不相关的记忆削弱、抑制，进而减轻记忆的负担(Kim et al.， 2014)，这一认知功能也可应用于临床上治疗伴随恐惧记忆的精神障碍疾病。陈伟等人(2018)研究中发现适量的预期错误能够开启记忆再巩固从而充分发挥提取–消退范式消退恐惧记忆抑制恐惧返回的效果。 预期错误效应经常存在社会互动中，如交流、学习等，对个体的记忆起着非常重要的作用。因此，预期错误效应的影响因素受到研究者的极大关注。但目前，研究者的方向大多从项目本身的性质入手：如记忆的年龄(Forcato et al.， 2009)，记忆的强度(Pedreira et al.， 2004)、线索与目标记忆的关联程度(Kim et al.， 2014; Vlasceanu et al.， 2018)等；对个体本身心理因素的研究较少，仅发现个体的观点采择程度(Vlasceanu et al.， 2018)对预期错误效应具有一定影响。 1.2. 权力感 权力感作为社会互动的核心因素之一，不仅对人际关系具有很大的影响，同时也是一种很重要的心理状态，时刻影响我们的认知，情绪和决策(Anderson & Berdahl， 2002; Bugental et al.， 1989)。 经典的权力感理论：趋近–抑制理论(Approach-Inhibition Theory)解释了基础的权力作用机制(Keltner et al.， 2003)。理论认为高权力感与奖赏和目标导向有关，低权力感与威胁和避免惩罚有关。高权力感者更加关注环境中的奖励，出现更多的趋近行为，低权力感者则更加关注环境中存在的威胁，对损失较为敏感，出现更多的回避行为。 研究者进一步发现，权力感对个体认知的影响通常是通过调节注意来实现的。高权力感会激发个体的局部聚焦，进而产生更多的趋近行为和目标导向行为；而低权力感会激发个体的全局聚焦和注意的转移，进而产生更多的抑制性行为，并且对外部信息更为敏感，容易受到干扰信息的影响(Boksem et al.， 2012; Calcott & Berkman， 2014)。 个体的趋近动机容易引起注意窄化(Harmon-Jones & Gable， 2009)。而注意窄化会使个体错误地估计自己对事物的控制能力，从而产生控制错觉(Guinote et al.， 2012)。权力感通过控制错觉影响个体的偏见和刻板印象。研究发现，相对于低权力感者，高权力感者更加注意与其刻板印象相一致的信息，也就是说高权力感者更关注自己想要的目标结果，对于非目标，他们更多地选择忽视，表现出不在意(Fiske， 1993；韦庆旺，俞国良，2009)。因此可以推测，对于预期错误的信息，高权力者会选择忽视，而非抑制原本预期的信息。这种措施是为了维护自己的权力，从而让自己体验到更多的控制感。而低权力感者由于受到回避动机驱使，在面对认知过程中出现的预期错误时，更有可能去接受新信息，去避免下一次预测时再次犯错，从而规避潜在的威胁。 研究者发现权力感影响个体的工作记忆。比如启动权力会激活个体有关奖赏和权力维护的工作记忆，从而使个体体会更多的控制感(Keltner et al.， 2003)；而低权力感会损伤个体的工作记忆，进而影响个体的执行功能(Beilock et al.， 2007; Schmader & Johns， 2003)。并且研究者发现启动权力感会影响个体视觉工作记忆的容量估计值(Hadar et al.， 2019)。 综上所述，预期错误效应对记忆的影响体现了工作记忆系统中的更新功能，而权力感对个体的工作记忆具有一定影响，并且高权力感个体较少受到干扰信息的影响，而低权力感个体对环境中的威胁尤为敏感，在认知过程中对出现的错误更为关注，易受到干扰信息的影响。本项目旨在探讨个体权力感高低对预期错误效应的影响。采用语义唤起法和回忆法启动被试的权力感，以加强并巩固权力感启动的效果。实验程序借鉴Vlasceanu等人(2018)使用的范式：被试首先学习15个A-B-C刺激序列；然后，将听一段录音，录音中说者陈述10个刺激序列，其中5个序列作为完全重复(例如，A-B-C)，5个作为部分重复(例如，A-B-D)。以在听力过程中没有出现的5个最初编码的A-B-C序列作为基线。之后通过再认任务对被试进行测试：向被试展示一个项目，要求被试判断是否为学习过的项目，呈以四点计分(1 = 肯定没有学过，4 = 肯定学过)。 实验假设为：① 在高权力感水平条件下，无重复项目记忆和部分重复项目项记忆不具有显著差异，预期错误效应并不显著，即高权力感削弱了预期错误对记忆的抑制；在低权力感水平条件下，无重复项目记忆和部分重复项目项记忆具有显著差异，预期错误效应显著，即低权力感增强了预期错误对记忆的抑制。② 对于高低权力感被试，完全重复项目的记忆水平显著优于无重复项目的记忆水平，出现重复练习效应。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 选取天津市某高校在校大学生60名(男生7名，女生53名)参加实验。将被试随机分为两组：高权力感组和低权力感组。所有被试平均年龄为20.46岁(SD = 1.64)，高权力感组(男生2名，女生28名)平均年龄为20.30岁(SD = 1.59)，低权力感组(男生5名，女生25名)平均年龄为20.62岁(SD = 1.67)。被试均为右利手，听力正常，裸眼或矫正视力正常，所有被试自愿参加且之前未参与过类似实验。实验结束后获得一定的报酬。 2.2. 实验设计 采用2 (权力感水平：高、低) × 2 (项目类型：部分重复、无重复)的两因素混合实验设计。其中，权力感水平是被试间变量，项目类型是被试内变量。因变量指标是辨别力分数D′。 2.3. 实验材料 由心理学专业学生编写130组由双字词组成的词组(其中：A-B-C/D/E共30组，A-B-C共100组)。首先通过华东师范大学蔡清教授2010年建立的词频数据库进行筛选；之后由21名不参与本实验的在校大学生对编写材料的双字词的熟悉度(1 = “非常不熟悉”，5 = “非常熟悉”)、愉悦度(1 = “非常不愉悦”，5 = “非常愉悦”)、唤醒度(1 = “非常平静”，5 = “非常兴奋”)和联想程度(1 = “非常模糊”，5 = “非常清晰”)进行5点评分；最后由另外20名不参与本实验的在校大学生对双字词之间的关联度进行7点评分(1 = “非常低”，7 = 非常高)。最后根据评定结果筛选出15个A-B-C/D/E词组，10个A-B-C词组以及50个双字词(熟悉度：M = 4.27，SD = 0.260；愉悦度：M = 3.38，SD = 0.327；唤醒度：M = 3.02，SD = 0.317；联想程度：M = 3.88，SD = 0.293；关联度：M = 5.43，SD = 0.557) (见附录1)。 个人权力量表(Scale of Personal Power)采用魏秋江(2012)改编自Anderson等人(2012)编写的个人权力量表(Scale of Personal Power)，共8条目，由被试自评。采用5点计分，即1 = “很不同意”，2 = “较不同意”，3 = “一般同意”，4 = “比较同意”，5 = “非常同意”。该量表的内部一致性α不小于0.80 (Anderson et al.， 2012) (见附录2)。 编程软件为E-prime 3.0，程序在笔记本电脑上呈现，分辨率为1080 * 720。被试均坐在电脑前60 cm的位置，双目平行于电脑显示器。 2.4. 实验程序 正式实验开始之前，被试需要先进行练习阶段(具体流程见图1)。在练习阶段中，被试需要学习10个A-B-C词组，同时，在学习每个词组的过程中对A-B和B-C的关联度分别进行5点评定，评定后用所学习过的A、B、C三个词语进行造句并口头报告。词组呈现顺序随机。 练习实验结束后，对被试进行权力感启动，包括情景设置、语义唤起和回忆事件三个阶段。首先，通过指导语引导被试想象自己置身于虚拟的中性权力情境，指导语改编自魏秋江(2012)和李亚强等人(2016)的研究范式。使用问卷呈现指导语“您是天津师范大学某大型协会的一员。该协会有会员百余人，会员之间、管理员与会员之间，各部门之间沟通合作正常。某日，您参加了协会的例会。期间，发生了一些事情。”然后，选用魏秋江(2012)使用的成语作为语义唤起材料，每个被试需要补充10个成语，并采用词语搜索任务来进一步对被试的权力感进行语义唤起(朱亚莉，2017)，在该任务中，被试需要在一个由汉字组成的12 × 12的矩阵中圈出18个词语，其中在高权力感和低权力感启动的条件下，分别由13个词语和高权力感/低权力感有关的词语及5个无关词组成。最后，要求被试尽可能地详细的回忆一个事件，并用200字左右描述当时的感受、态度等细节。在高权力感条件下，要求被试回忆或设想一个“您对他人拥有权力，控制他人或决定他人可以得到什么，且不受他人影响，您可以决定自己做什么或得到什么”的经历或情景；在低权力感条件下，要求被试回忆或设想一个“他人对你拥有权力，可以控制或决定你可以得到什么，且对你影响很大，可以决定你做什么”的经历或情景(见附录3)。 图1. 实验流程图 权力感启动后被试进行正式实验。正式实验分为4个阶段，学习阶段、干扰阶段、学习内容测试阶段以及干扰内容测试阶段(见下图2)。在学习阶段，被试需要学习15个A-B-C词组，并对A-B和B-C的关联度进行5点评定；评定结束后，被试需要利用所学习过的三个词语进行造句但不需要口头报告。在干扰阶段，被试需要听一段主试事先录制好的音频，干扰阶段的内容为：与学习阶段相对应的10个A-B-C词组(其中5个为完全重复，5个为部分重复)。这一阶段，被试每听完一个词组，都需要利用听到的词组进行造句，同样不需要口头报告。学习内容测试阶段需要被试回忆在学习阶段时所学习过的双字词，并给出4点评分(1 = “肯定没有学过”，2 = “可能没有学过”，3 = “可能学过”，4 = “肯定学过”)。学习内容测试阶段测试的双字词共60个：15个在学习阶段学过的双字词，与在学习阶段所学习的15个项目配对但并没有学习15个双字词(即E，竞争项目)，30个干扰词。最后进行干扰内容测试阶段。这一 图2. 正式实验的具体流程 阶段被试需要回忆在干扰阶段时所听到的双字词，同样给出4点评分，与学习内容测试阶段相同。干扰内容测试阶段测试的双字词共30个：10个在干扰阶段学过的双字词，20个干扰词。所有阶段的材料的呈现顺序都是随机的。 正式实验结束后，被试需要填一份权力感问卷，用于检验权力感启动的效果。 2.5. 数据编码 在学习内容测试阶段中，被试指出他们在学习阶段确实学习了这个项目，则这些项目被编码为击中。被试选择了除学习阶段所学习的项目，则这些项目被编码为虚惊。同样，研究者将被试在学习阶段没有学习的项目(竞争项目)或对被试来说是新的项目(诱惑)，若他们表明他们肯定没有选择这个，则编码为正确拒斥。值得注意的是，之前的研究建议，要想记住一个项目，需要有很高的信心(Kim et al.， 2014; Wagner et al.， 1998)。因为在再认测试中包含不太确定的答案(例如：可能没有学过)会导致天花板效应，从而降低测量的灵敏度。由于测量的敏感性降低，没有达到传统的统计显著性水平(Vlasceanu et al.， 2018)。我们通过使用击中率和正确拒斥率来计算D'分数。之所以选择D′分数作为因变量是因为正确率表现出天花板效应(平均正确率高于90%)。
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user: 3. 结果 3.1. 权力感处理操作有效性检验 高权力处理组被试的个人权力量表得分为M = 3.708，SD = 0.253，低权力感处理组被试的个人权力量表得分为M = 3.092，SD = 0.371 (见表1)。结果分析显示，高权力感处理组被试与低权力感处理组被试在个人权力量表的得分具有显著差异，t(58) = 7.519，p < 0.001，d = 0.971。结果表明本实验中权力感处理操作有效。 Table 1 The Scale of Personal Power scores of the subjects under different sense of power processing conditions (N = 60 权力感处理 n M SD 高权力感 30 3.708 0.253 低权力感 30 3.092 0.371 表1. 不同权力感处理被试个人权力感量表得分(N = 60) 3.2. 权力感对预期错误效应的影响 对学习内容测试阶段，高低权力感被试的部分重复项目和无重复项目的辨别力D′ (见表2)进行重复测量方差分析，结果显示权力感水平的主效应显著，F(1，116) = 6.801，p = 0.01， η p 2 = 0.055，95% CI = [−0.993， −0.136]，说明在学习内容测试阶段，低权力感被试对部分重复和无重复项目的记忆水平显著高于高权力感被试的记忆水平。项目类型的主效应显著，F(1，116) = 8.242，p = 0.005， η p 2 = 0.066，95% CI = [0.193， 1.050] (见下图2)，表现为在不同权力感被试条件下，被试对部分重复项目的记忆水平均优于对无重复项目的记忆水平。结果表明在两种权力感水平下的被试都没有出现记忆预期错误效应。权力感水平与项目类型的交互效应不显著，F(1，116) = 0.021，p = 0.885。 3.3. 重复练习效应 为了检验被试在学习过程中是否出现重复练习效应，对学习内容测试阶段，高低权力感被试的完全重复项目和无重复项目的辨别力D′ (见表2)进行重复测量方差分析，结果显示项目类型的主效应显著，F(1，116) = 15.914，p < 0.001， η p 2 = 0.121，95% CI = [0.448， 1.332] (见下图2)，说明在不同权力感被试的条件下，被试对完全重复项目的记忆水平均优于对无重复项目的记忆水平，表明被试在学习过程中出现了重复练习效应。权力感水平的主效应(F(1，116) = 2.875，p = 0.093)、以及项目类型与权力感水平的交互作用(F(1，116) = 0.952，p = 0.331)均不显著。 Table 2 D′ of complete repetition， partial repetition and no repetition items of subjects with different sense of power (M ± SD 项目类型 高权力感 低权力感 完全重复 2.976 ± 0.995 3.137 ± 1.249 部分重复 2.521 ± 0.961 3.055 ± 1.130 无重复 1.868 ± 1.380 2.464 ± 1.233 表2. 不同权力感被试完全重复、部分重复以及无重复项目的辨别力指标D′ (M ± SD)
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user: 4. 讨论 本研究首次引入了社会互动的核心因素，即权力感，以语词为记忆材料，探究个体的记忆和预期错误效应的影响因素。研究结果发现权力感影响个体的记忆水平，但是对预期错误效应没有影响。在学习再认任务中，相比起高权力感被试，低权力感被试具有更好的记忆水平；但对于预期错误效应，无论在高权力感被试还是在低权力感被试，都没有出现预期错误效应。说明权力感对预期错误效应影响并不显著，实验结果与我们的研究假设并不完全一致。 Kim等人(2014)的研究中发现，预测项目的激活程度对预期错误效应具有一定的影响，微弱的预测会带来预测项目较低的激活，并留下完整的记忆，预测项目的记忆水平与无重复项目无差异；较强的预测会使得预测项目较强的激活，从而使预测项目的记忆得到增强，并且抵御预期错误带来的抑制；只有中度的激活才能使得预期错误带来显著的抑制效果，使得预测项目的记忆水平降低(Kim et al.， 2014)。在本研究中，实验结果发现，高低权力感被试对部分重复项目的记忆水平显著优于无重复项目的记忆水平，说明被试在干扰阶段，对部分重复项目的原始项目(C)进行较强的预测，预测项目得到强激活，从而使得预测项目增强记忆水平的同时，也抵御了预期错误带来的抑制效果，最终使得预期错误效应并没有出现。 在Vlasceanu等人(2018)的研究中，他发现了线索与预测项目之间的关联程度对预期错误效应具有一定影响。具体为线索(A-B)与预测项目(C)之间的关联度与部分重复项目的记忆水平呈U型关系，但是与无重复项目的记忆水平却无关；只有线索与预测项目适度相关的项目才会在干扰阶段达到预测并可能触发抑制的程度(Vlasceanu et al.， 2018)。在本研究中所采用的实验材料，经过筛选，研究者选用的为关联度为中等偏上(关联度为5.43)的项目，目的是使被试能够更好地去进行预测，依据Vlasceanu等人(2018)的研究结果，当项目之间的关联度处于中等水平时，预期错误对记忆的抑制效果最好，然而本研究却并没有出现预期错误效应，说明关于关联度与预期错误效应的关系的对应标准还较为模糊，并不稳定，需要进一步去考察。 陈伟等人(2018)的研究发现，在多重预期错误条件下，恐惧记忆消退后依旧会恢复。本研究的干扰阶段出现了10个学习序列，其中有5个是部分重复项目，即出现5次预期错误效应；干扰阶段共进行100 s左右，可以说被试在短时间内经历了多次的预期错误，最终出现预测项目记忆恢复甚至加强的结果。可能是由于信息差异的量影响了在预期错误在记忆再巩固中的作用(陈伟等，2018)。 同时实验结果表明，对于不同的权力感被试，完全重复项目的记忆水平显著高于无重复项目的记忆水平，说明无论是高权力感个体还是低权力感个体，实验过程中都出现了重复练习效应，与我们的研究假设一致。在实验过程中，完全重复项目出现了两次(学习阶段和干扰阶段)，并且都要求被试进行认真地学习，被试在实验过程中对完全重复项目进行了二次加工；而无重复项目仅出现了一次(学习阶段)，被试仅进行了一次加工，因此被试对完全重复项目的记忆水平优于无重复项目记忆。Vlasceanu等人(2018)的研究中并没有出现重复练习效应，研究者认为是由于出现天花板效应导致重复练习效应不显著。说明本研究的实验任务相比Vlasceanu等人(2018)的研究难度更大，更加有效、科学。 此外，预测错误给被试带来的惊讶感的程度与实际项目入侵率呈正相关，即当预测项目与实际项目之间的差异所给被试带来的惊讶程度越大，那么被试在根据原线索进行回忆时，更有可能将实际项目替代原始项目。本研究并没有出现预期错误效应，可能是由于预期错误给被试带来的惊讶感很小，以至于被试对新项目的记忆并不深刻。在Sinclair和Barense (2018)的研究中，使用的材料为视频片段，并且截取了一部分作为预测项目，被试根据事件本身的连贯性和逻辑性来做出的预测受到违背时，出现预期错误时，能够对被试造成较大的惊讶感；在Vlasceanu等人(2018)研究中，使用的实验材料为图片，并要求被试去联想自己身处图片中的场景中的感受，当在干扰任务中，出现预期错误时，同样能够带来较大的惊讶感，而在本实验中，研究者采用的为双字词的语词材料，要求被试利用词组进行造句，可能仅是由于这类材料所引发的预期错误所带来的惊讶感可能并不深，对新项目的记忆也不深刻。 本研究发现了权力感对记忆具有一定的影响，在学习内容测试阶段中，低权力感被试的学习项目的记忆水平显著优于高权力感被试对学习项目的记忆水平。说明权力感对个体的记忆具有影响。其次，虽然本研究的实验结果并没有发现权力感对预期错误效应的影响，但是从另一个角度说明预期错误效应这一认知功能受到多因素的影响，实验过程中可能受到其他未知的变量对预期错误效应进行了一定的影响，从而使得权力感对预期错误效应的影响并没有表现出来。
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user: 摘要 近几十年来，经过前几轮勘查，在九嶷山地区通过地面伽玛总量测量、地面伽玛能谱测量及伽玛测井等传统放射性物探方法发现了一批铀矿床，基本查明了地表矿和浅部矿。对于研究区周边以及深部隐伏矿的勘查，放射性物探方法的应用效果受到很多限制，为此，有必要结合电、磁等普通物探方法在研究区进行应用探讨，寻求为攻深找盲、外围扩大找矿提供有效技术手段。
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user: 1. 引言 长期以来，放射性测量作为直接、有效的测量方法应用于铀矿勘查工作中。中国已发现的大部分铀矿床由放射性测量首先发现，创造了辉煌的铀矿勘查成果。随着找矿难度的进一步加大，常规的放射性测量方法已不能满足当代铀矿勘查的需要，因此，探索普通物探方法探测深部铀成矿环境是很有必要的 [ 1 ]。近几年来，在桃山、苗儿山、诸广山等铀矿地区都进行过普通物探方法的勘查工作，通过综合物探方法在边深部取得了良好的找矿效果。 图1. 区域地质简图 九嶷山地区是我国最重要的花岗岩型铀矿富集区之一，资源储量多、规模大。经过几代地质工作者的努力探索，已经勘探查明了大湾、香草、牛头江、庙冲等铀矿床，发现了众多铀矿点带。在今后铀矿勘查中，由于矿体埋藏较深，在地面引起的放射性异常特征不明显，放射性物探方法受到诸多限制。借鉴综合物探法在相关铀矿勘查地区取得显著效果的成功案例，探讨在九嶷山地区使用电、磁等综合物探方法的可能性，对比总结出适合在该区应用的可行性物探方法和地球物理找矿模式。
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user: 2. 地质概况 九嶷山地区位于南岭东西向多金属成矿带及钦杭成矿带结合部位。区域内广泛出露地层有震旦系、寒武系、泥盆系、石炭系、白垩系，其间缺失志留系、奥陶系。 区内东西向隆起带岩浆具多期多阶段特征，分异演化充分。形成时代有加里东期、印支期、燕山早期、燕山晚期等，以燕山早期岩浆侵入为主，次为加里东期和印支期。从早到晚分别有加里东期雪花顶岩体、印支期砂子岭岩体、燕山期金鸡岭岩体、燕山早期天鹅寨岩体，见图1。 区内主要构造格架由三条南北向区域断裂组成，自西向东为所城大断裂、小洞大断裂、王木坳大断裂，断裂构造和岩体界面是含矿热液的运移通道和储存空间，岩浆热液成矿作用形成铀多金属沉淀富集，是铀成矿的主要构造和成矿结构面，见图1。
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user: 3. 地球物理场及铀矿化特征 3.1. 重力场特征 该区存在剩余布格重力异常，由沉积岩地层引起的低缓平静正异常以及由岩体引起的剧烈变化低值负异常更加清晰，在金鸡岭岩体和雪花顶岩体上，出现较低负值圈闭异常，剩余布格重力异常“零”值线大致反映了岩体侵入范围。推测在金鸡岭岩体以北较大范围，沉积地层之下，存在着隐伏花岗岩体。 金鸡岭岩体和东边天鹅寨火山杂岩体同属燕山期酸性花岗岩体，根据参数测定，其密度基本相同，但这两个岩体重力场值存在较大差异。在密度相同情况下，重力场变化主要反映岩体厚度差异，说明东边天鹅寨杂岩体是喷流形成的薄层是一个大面积覆盖的碎斑熔岩流，重力场值相对较高，场值变化小，与金鸡岭岩体形成明显对照。 3.2. 航磁异常特征 该区主要航磁异常为西南部正负相体磁异常区，磁场总体呈东西向分布，为正、负相体范围较大的磁异常区。九嶷复式岩体基本无磁性，只是由于岩浆的热力作用，将岩体外接触带沉积地层中的非磁性矿物转变为磁性矿物，在岩体外接触带形成磁性壳，能形成范围不等的磁异常绕岩体分布。本区磁异常基本绕岩体接触带分布，在金鸡岭岩体东部，见到有局部分布的正磁异常，是由于岩层太薄，致使局部外接触带磁性壳显示所致。金鸡岭火山杂岩体深源特征十分明显，岩体内存在较多基性岩体，磁铁矿，磁黄铁矿含量也较高，具有不均匀分布特点，这也是导致局部正磁异常产生的原因。 九嶷复式岩体总体表现为呈东西向负异常，经化极处理后，负场北移。负场值范围基本与九嶷复式岩体范围相当，负值中心位于金鸡岭岩体上。磁异常负值中心一方面指示热流体活动区，另一方面指示了岩浆上升通道。通道上升磁性体的花岗质岩石比通道周边厚度大得多，形成负磁异常中心。 金鸡岭岩体北接触带存在三处十分醒目的正磁异常，与已知主要铀矿矿化分布对应，这些局部正磁异常与铀矿化关系十分密切。 3.3. 铀矿化特征 九嶷山地区铀矿化主要有三种类型，见表1。 Table 1 Uranium mineralization characteristics of main mineralization type 矿化类型 矿床(点) 主要铀矿化特征 接触带或外带 构造角砾岩型 大湾、香草等矿床 产在岩体接触带或外带构造角砾岩带中或旁侧次级构造中，含矿脉体为棕红色、 灰色、灰黑色玉髓、紫黑色萤石、黄铁矿等呈网脉状或胶结角砾状。 碎裂蚀变 花岗岩型 庙冲矿床、大桥矿点 产于主构造上、下盘次级NE、NNE向红化蚀变带或硅化带中， 矿化岩石为中粗粒黑云母花岗岩，多碎裂蚀变红化碱交代。 火山岩型 桐木垒、小洞等矿点 产于火山机构、近SN向断裂、和近EW向断裂组合的交点部位， 主要位于两条区域性近SN向小洞、王木坳硅化断裂带夹持区内。 表1. 主要矿化类型铀矿化特征表 通过综合分析和研究，总结了本区铀矿化主要特征： 1) 铀成矿受区域深大断裂带控制。 2) 铀成矿与震旦–寒武系接触变质有关。 3) 铀成矿与印支–燕山期复式花岗岩体密切相关。 4) 铀成矿受断裂构造叠接、膨胀、变异部位控制。 5) 区内铀成矿具有多期多阶段性。 6) 花岗岩型铀矿与硅化带、破碎蚀变密切相关。 7) 火山岩型铀矿与近SN向大断裂和近EW向构造的交点、圆环状火山机构与近EW向断裂的交点有关。 介于本区的铀矿化特征，对于本区的隐伏花岗岩体，岩体内外接触代，深大断裂，硅化破碎带中的黄铁矿化、赤铁矿化，火山岩等均与围岩存在明显的电磁物性差异，具备良好的地球物理前提条件。
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user: 4. 普通物探方法应用特点 普通物探方法属于间接找矿方法，用于查明铀成矿的地质环境。影响岩石电阻率和磁化率的因素很多，不仅与岩石的成分、结构、粒度有关，还和岩石的孔隙度、含水程度、水的矿化度有关，同时还受地质环境影响，如温度、压力等因素。为了减少物探异常引起的多解性，一般开展电、磁综合性的物探方法，且物探成果解释时要结合具体的地质情况进行分析。 4.1. 地面高精度磁测 磁法勘探是地球物理勘探方法的一种，它是通过观测和分析岩石的磁性差异及磁场特征来研究地质构造及其分布形态和寻找矿产的一种地球物理方法。由于磁法简便、有效、快捷等特点，所以在矿产勘察领域得到了广泛应用。 高精度磁测测量精度高，能发现较微弱的磁异常变化。一般岩石蚀变区、断裂带、岩石接触带等地的磁化率与周围地质体的差异也较大。高精度磁法面积性测量可以用来划分地层、断裂界线和圈定周边区域的磁异常，也可用来查明不同期次岩体接触带及与铀成矿由密切关系的断裂构造、脉体位置、蚀变带等，为地质找矿提供依据，并预测找矿远景区。 4.2. 音频大地电磁法 音频大地电磁法简称AMT法测量，是大地电磁(MT)法的一个分支，是利用天然大地电磁场为场源，测定地下地质体电性参数，并通过研究地电断面的变化探测地质情况 [ 2 ] [ 3 ]。 野外数据采集采用EH-4连续电导率剖面仪，该系统属于可控源与天然源相结合的一种大地电磁测深系统，以不同岩石在导电性和导磁性上的差异作为测深的物性基础。采用单点张量观测方式，测量两个相互正交的电场和磁场分量，采集大地电磁信号的频率范围为10 Hz~100K Hz [ 4 ]。由电磁波在介质中传播的特征可知，趋肤深度随电阻率和频率的变化而改变。地层电阻率高则勘探深度比较深，反之勘探深度浅；高频信息反映浅部地层特征，低频信息反映深部地层特征 [ 5 ]。因此通过观测不同频率的电磁信号，可获得不同深度的电性信息，选择和地下研究深度相对应的频带测量，结合已知地质资料和地层情况，便可得到目标层的地质特征 [ 6 ]。通过连续点阵上的测量得到地下二维剖面的视电阻率图像，勘探深度可从地表几米至地下1 Km。 该方法具有分辨率高、勘探深度大、地形影响小、工作效率高的特点，主要探测中、深部地质信息。在铀矿勘查中可以基本确定区域的主要构造格架以及断裂破碎带的空间形态、位置、宽度、埋深等，对铀矿控矿主断裂两侧次级断裂的深部变化情况、次级断裂与主断裂的关系等也可发挥明显作用；也可以通过岩矿石地球物理特征，圈定出低电阻率异常或磁异常，了解隐伏矿体或花岗岩的分布范围、形态及其展布特征等。 4.3. 综合测井方法 在以往铀矿勘查钻孔测井工作中一般只进行了针对性的放射性伽玛测井，放射性测井可以直接确定矿体赋存状态，但获取其它相关的地质信息和岩矿石的物性参数较少。综合测井方法是指采用伽玛测井、自然电位测井、密度测井、三侧向测井等一次同时测量多个参数，可以较准确的获取岩层、矿层的空间展布情况，特别是透镜状、网状矿体的赋存状态。同时对发现隐伏矿体、其它金属矿体有很直接的找矿效果。可以利用测井曲线对主要岩性段进行划分，结合区域成矿地质特征追索成矿有利部位。
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user: 5. 综合物探法应用实例 5.1. 综合物探法在江西白面石地区应用 [ 7 ] 该区是白面石铀矿田内的一个小型火山盆地，有多期岩浆喷发，其基底为花岗岩，上部为不同期次的玄武岩盖层。 图2为电、磁综合物探测量成果。根据AMT反演成果(图2(b))结合物性资料及地质资料推断，上部低阻异常应是由断裂、岩石风化引起；上部的高阻异常应是各期次的玄武岩盖层的反应；下部的高阻层反映的应是花岗岩基底。深部的花岗岩是多期次形成的，在电阻率断面上显示为似层状高阻异常。在高精度磁测剖面(图2(a))上也大致反映了此趋势。右端强度较高的磁场反映的是磁化率较高厚度较大的基性玄武岩，左端相对磁异常较低，反映为上覆基性玄武岩厚度变薄。从测量成果可清晰地判断有6条断裂存在，电阻率断面表现为低阻异常，在磁测曲线上表现为低磁异常或磁异常幅度剧烈变化。 5.2. 综合物探法在江西桃山地区应用 [ 8 ] [ 9 ] 桃山铀矿田位于华南铀矿省桃山——诸广铀成矿带的北端，产于桃山大型重熔改造型复式花岗岩体中。该区位于桃山岩体中南段、桃山铀矿田东部，属于桃山断裂与罗坑断裂的夹持地带。铀矿化严格受断裂构造控制，主要含矿构造为次级、低序次的裂隙密集带，特别是断裂交汇部位形成的大范围碎裂带。岩体中岩石破碎、蚀变强烈、蚀变带等直接控制矿化分布范围。 为了查明不同方向断裂变异及交汇部位，不同期次花岗岩界面和脉岩带深部变化情况探索深部铀矿信息，为深部找矿提供地球物理依据，选择可控源音频大地电磁测量、高精度磁测及活性炭吸附氡法开展了综合物探测量。 由图3可见，铀矿床附近由于构造、蚀变等作用使岩石出现退磁现象，△Ｔ显示出明显跳跃变化的弱负磁异常，其两侧△Ｔ磁异常相对平稳。氡浓度曲线在铀矿床附近出现明显的异常高值，两侧表现为背景值，较好地反映了铀源信息。6124铀矿床位于桃山断裂与黄潭断裂之间，构造裂隙密集发育，岩石破碎，断面图中视电阻率明显偏低，出现低阻异常区。 5.3. 综合物探测井在新疆白杨河矿区应用 [ 10 ] 白杨河矿区位于新疆北部西伯利亚板块与哈萨克－准噶尔板块的交接部位，次级构造单元属雪米斯坦晚古生代火山岩带。矿区内出露的地层由老至新依次为上泥盆统塔尔巴哈台组、下石炭统和布克河组和黑山头组。区内断裂构造发育，规模不一，以东西向为主，其次为北东、北西及南北向。侵入岩主要为早二叠世花岗斑岩及穿插其中的辉绿岩脉。 图2. 综合物探测量成果 图3. 物探测量综合剖面图 图4. 多孔测井剖面示意图 单孔综合测井可以有效进行岩性识别和矿段划分工作，剖面上多孔测井可以进行岩性识别对比。从图4可见，视电阻率曲线总体表现为高阻、低阻、中高阻３种特征。根据物性参数统计结果，将视电阻率值呈现明显高阻的区间划分为花岗斑岩，并结合伽玛曲线确定其位置，各钻孔的花岗斑岩电性层完整性较好，视电阻率值变化相对较小。花岗斑岩底部的视电阻率曲线出现陡降，呈现明显的电性梯度异常，由于矿区破碎带内常有断层泥及充水，表现为明显的低阻特征，所以在岩性划分时将明显的低阻值区间划分为破碎带。 通过利用测井曲线对岩性进行识别，揭示了花岗斑岩与围岩的接触带及破碎带的展布特征。经过与地质剖面进行对比，发现利用测井资料划分岩性得到的接触带及破碎带的位置，与实际钻探揭露的地质矿化特征吻合良好。 综合测井资料发挥着重要的作用。一方面利用综合测井资料能根据放射性异常确定铀矿体的产出部位，另一方面依据统计得到的矿区岩石的物性参数特征，按不同岩石放射性和电性特征的差异，能够进行矿区主要岩石的岩性识别和划分，从而划分含矿岩石与其他围岩的接触带，为区域找矿提供参考。
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user: 6. 结论 综合物探法在相关的铀矿勘查区取得了良好的效果，值得借鉴和探索。九嶷山地区地形切割大，地质情况复杂，还需要大量的综合科学研究工作。该区存在进行综合物探法的地球物理前提条件，下一步将综合研究该区地质情况和岩矿石的物性条件，选择在适当的区域进行综合物探法的试验工作。 前期主要在近南北向深大断裂、岩体接触界面、硅化破碎带、火山机构与断裂构造等有利地段开展地面高精度磁测和EH4综合物探方法，后期主要进行综合测井工作，形成适合于该地区的地质–地球物理找矿模型。
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user: 摘要 动机与情绪之间存在着紧密的联系，且会影响人们的情绪调节。但鲜少有研究者考察情绪的动机是否会影响情绪调节策略的使用。本研究以情绪的动机维度为切入点，探讨动机方向和强度能否影响情绪调节策略的选择。招募32名在校大学生参与实验。通过情绪图片诱发不同动机方向和动机强度的情绪，考察被试在不同情绪诱发下，对认知重评与注意转移策略的使用情况。结果发现，情绪的动机强度和动机方向均能影响人们对调节策略的选择，在高动机情绪和回避动机情绪条件下，参与者更倾向使用注意转移策略；而在低动机情绪和趋近动机情绪下则更多地使用认知重评策略。本研究首次从动机角度考察情绪对调节策略选择的影响，强调动机与情绪调节之间的紧密联系。