DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 4.1. 师范生教师职业认同的特点 本研究发现目前师范生的教师职业认同主要处于中等水平，这与很多因素相关，如政策的制定、社会的关注以及个人的态度等都会影响师范生对教师这个职业的认同感。因此，提升途径很多，例如从个人兴趣、学校氛围、社会支持等方面来提升师范生的教师职业认同，这不仅有利于教育事业的发展，而且也能让师范生在未来教师的道路上走得更好更远。 4.2. 学校氛围对师范生教师职业认同的影响：从教动机的中介作用 本研究发现，学校氛围、从教动机与师范生职业认同之间两两相关，这得到了过去大量研究的证实，如研究发现影响师范生教师职业认同的重要因素之一是学校氛围(宋广文，魏淑华，2007)，但是对之间的影响路径并没有进行详细的探讨；另外，也发现学校氛围与从教动机呈显著正相关，毋庸置疑，在一个教学氛围浓厚的师范院校，那么师范生对于从事教师职业的动机就会变强。与此同时，从教动机与教师职业认同也呈显著正相关，这说明了动机与职业认同的密切关系，教师职业认同感高，就更容易激发从事相关教学方面的动力，对于教学方面月更有兴趣，更愿意花费时间和精力去做，因此，从教动机就越高。 4.3. 学校氛围对师范生教师职业认同的影响：从教动机的中介作用 本研究发现，学校氛围对于师范生职业认同有一定的预测作用，同时也能够通过影响从教动机，从而进一步对教师职业认同造成影响，在积极的学校氛围，如与同学互相激励、互相帮助的过程中，学生不仅能更好地保持积极乐观的心态，还能提高学习投入程度(王峰等，2017)。这有利于师范生增强师范生的从教动机，从而进一步加强职业认同程度。有研究也发现发现职前教师的从教动机是影响其教师职业认同的因素之一(Stufflebeam， 2003)，而师范生正是职前老师的典例。另外，若内在的从教动机或从教意愿不强，人们在行为倾向上表现比较消极(李高峰，2011；姚云等，2012)，行为动机较弱，故对教师这个职业的认同就不会很高。这些说明了学校氛围对于师范生教师职业认同的重要性。 因此，首先学校要提升师范生所在院校的教师教育水平，重视师范生专业基础知识的掌握、师范技能的训练，让学生对专业基础、教育知识有较强的储备，这样会使得师范生在实践过程中提升教师职业的胜任感和获得自身价值感。其次，学校应为学生营造和谐良好的学习氛围，倡导学生自爱互爱、自助互助，保持积极乐观的心态，给予学生积极的心理支持，以此增强师范生在学习阶段所获得的高水平同学支持，从而提高师范生对未来所教学生的喜爱与期待，提升教师职业认同感。 4.4. 研究意义与建议 首先，学校首要提升教师教育水平，重视师范生专业技能的训练，可通过以赛促练的方式，多举办课堂模拟比赛、三笔字比赛等，鼓励师范生锤炼技能。在课程设置方面，学校应为师范生提供更多的实践机会，安排一定频率的实习与见习，让师范生接触一线教学，感知未来的从教氛围，进而在实践中提升胜任感与价值感。 其次，学校应为学生营造和谐良好的学习氛围，倡导学生自爱互爱、自助互助，保持积极乐观的心态，同时通过营造良好的师生关系，给予学生积极的心理支持，以此增强师范生在学习阶段所获得的高水平同学支持，从而提高师范生对未来所教学生的喜爱与期待，提升教师职业认同感。 最后，学校应让学生参与一定的校园管理与决策，让学生在思考的过程中，对学校管理有一定的认识与参与感，从而提升自信心与从教信念。 4.5. 研究不足及展望 尽管本研究具有一定价值，但仍然存在需要改进的地方。第一，采用的是横断研究方法，无法对变量间的关系做出因果推断。未来可采用多个时间点纵向追踪研究设计，就本研究的结论进行因果关系的验证。第二，通过自我报告的方法获取数据，可能引致方法效应。在未来研究中有必要通过第三方评定方法(如同伴提名)等更为客观的方法进行数据搜集，进而减小无关变量(如社会支持)对研究结果的影响。第三，本研究被试具有一定的局限性。本研究选取了华南师范大学的师范生，该校属于211高校，师范生所感知的学校氛围应较好，因此，本研究的结果较难推广到其他高职师范院校的师范生。在未来的研究中，建议增加职业技术学校的学生，以进一步核实本研究的结果，提高其外部效度，以得到更具代表性、广泛性的结论。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 目前大部分师范生教师职业认同感处于中等水平。 2) 教师职业认同与师范生所感知到的学校氛围和从教动机呈正相关。 3) 师范生所感知到的学校氛围和从教动机能显著预测教师职业认同，从教动机在学校氛围与教师职业认同之间起着显著的中介效应，且起到部分中介的作用。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 空气是人类及生物赖以生存的条件，因此清洁的空气对人类显得尤为重要。但是，近年来随着我国工业和交通运输业的发展，大量的污染物被排放到空气中，空气质量每况愈下，空气质量问题也越来越受到政府和公众的关注。为了探究空气质量与哪些污染物密切相关以及它们之间的关系，本文选取西安作为实例，收集了2013年12月~2018年4月西安空气质量数据 [ 1 ] ，主要包括空气质量指数(AQI)及PM2.5、PM10、SO 2 、CO、O 3 等含量，应用R软件进行回归分析。首先利用2013年12月~2017年6月的空气质量数据进行建模，并对模型进行显著性检验，然后利用2107年7月~2018年4月的数据进行AQI指数的预测，以此来检验模型的好坏。 关键词 :空气质量，回归分析，显著性检验，AQI指数预测 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 工业的快速发展与城市化导致我国的空气污染形势日益严峻。近年来，我国有越来越多的城市被雾霾问题所困扰，这一问题逐渐引起了国内外媒体与广大学者的关注，我国也开始在治理空气污染方面加大投入。党的十九大报告指出，我们要着力解决突出环境问题。国内外学者用不同的方法对我国的空气质量情况进行了分析。李丹 [ 2 ] 基于聚类分析和多元回归的思想对空气质量问题进行了研究，建立了回归模型；李晓童 [ 3 ] 等人，基于Bootstrap方法，对北京市空气质量的影响因素进行回归分析及预测；肖正 [ 4 ] 等人基于多元线性回归分析对合肥市的空气质量进行了实证研究。基于以上研究，本文利用回归分析对西安空气质量数据进行了分析。首先利用2013年12月~2017年6月的空气质量数据进行建模，并对模型进行显著性检验，然后利用2107年7月~2018年4月的数据进行AQI指数的预测，以此来检验模型的好坏。
system: [SYSTEM]

user: 3. 预测 得到的预测结果如下： 如表6的预测结果显示真实值全在预测区间内，预测效果很好，由此进一步证明了模型的有效性。 图14. 边际模型图 Table 6 Forecast result dat 真实值 预测值 预测区间下限 预测区间上限 真实值是否在预测区间内 4.662174 4.479 4.286 4.671 是 4.564348 4.401 4.215 4.588 是 4.343805 4.386 4.202 4.57 是 4.330733 4.262 4.065 4.458 是 4.867534 4.775 4.586 4.964 是 5.087596 4.993 4.81 5.177 是 5.204007 5.089 4.886 5.293 是 4.828314 4.839 4.643 5.035 是 4.875197 5.001 4.81 5.192 是 4.624973 4.717 4.523 4.911 是 表6. 预测结果数据
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结 本文首先建立一般多元线性回归模型，通过模型诊断发现一般多元线性回归模型不能很好的反映响应变量与各预测变量之间的关系，拟合效果并不好，然后通过变量变换和变量选择，建立了变换后的模型，通过回归诊断发现模型的诊断效果比较好，确定了最终模型，最后用最终确定的模型进行了预测，发现预测，将预测值与真实值进行比较，发现预测效果很好，进一步证明建立的最终模型有效。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：探讨PM2.5浓度对北京居民的情绪状态的影响，尤其是对焦虑、抑郁情绪和主观幸福感的影响。方法：在不同的空气质量下，用焦虑自评量表、抑郁自评量表、中国城市居民主观幸福感量表对400名北京市居民进行问卷调查。结果：1) PM2.5浓度对北京市居民的焦虑情绪影响显著(P < 0.05)。当PM2.5浓度为优时北京市居民的焦虑显著低于轻度污染和重度污染，轻度污染时北京市居民的焦虑显著低于重度污染时(P < 0.05)。2) PM2.5浓度对北京市居民的抑郁情绪没有显著影响(P > 0.05)。3) PM2.5浓度对北京市居民主观幸福感影响显著(P < 0.05)，当PM2.5浓度为优时北京市居民的主观幸福感显著高于轻度污染和重度污染(P < 0.05)，轻度污染时北京市居民的主观幸福感显著高于重度污染时(P < 0.05)。结论：PM2.5浓度会对北京市居民的情绪状态产生影响。 关键词 :PM2.5，北京市居民，情绪 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 PM2.5，又称细颗粒物，是大量漂浮在空气中的直径小于等于2.5微米的细小颗粒物。这种细颗粒物能够在空气中长期存在，进而造成空气污染。细颗粒物的浓度越高，空气污染越严重。由于PM2.5的微粒直径小，表面活性强，所以更易携带有毒有害物质，进而对人的身体健康造成影响。 有研究发现，长期暴露在高浓度的PM2.5中，会导致支气管炎、肺炎、哮喘等呼吸系统疾病(冯晶，宋素涛，铃木平，2015)。同时也会对人的免疫系统、心血管系统(齐爱，张亚娟，杨惠芳，2016)、生殖系统等产生危害(张蕴晖，丁佳玮，曹慎等，2016)，甚至会增加致癌的风险(李卫霞，刘晓霞，王奇志等，2016；覃辉艳，彭晓武，蒙智娟等，2012)。而且据研究发现，孕妇长期暴露在PM2.5中，可能会抑制新生儿的成长发育(王双青，王艳梅，董淑英等，2014)。目前较少有关于PM2.5对人的心理健康造成影响的研究，目前仅有的研究发现PM2.5会造成人的情绪低落，注意力不集中，脾气暴躁(李钇冰，2016)。在有关环境污染对心理健康的影响研究中发现，汽车尾气排放出来的铅会对儿童的神经行为(王舜钦，张金良，王圣淳等，2007)、智力(Needleman， Gunnoe， Leviton et al.， 1979)造成损伤；长期暴露在室内的挥发性物质中的儿童表现出更多的社交退缩、容易产生攻击性(朱中平，杜海荣，钟逶迤等，2011)；而且长期暴露在空气污染中会加重阿尔茨海默病的发生，并对其认知造成损害(杨伟，白志鹏，周晓华，2015)；大气中的有害物质还会导致新生儿童自闭症的患病率，长期暴露在高浓度PM10的环境下，儿童会表现出更多的学习障碍和行为问题(鲁可，高乐，陈丽，2015)。 综合以上研究成果可以发现，PM2.5对人的生理和心理会造成一定的影响，而关于空气污染对人的心理造成的影响研究中更多的是具体的污染物质如汽车尾气中的铅、装修中释放的甲醛等的对人的认知、心理造成的影响；同时也更多的关注于环境对于人生理或病理学的研究，缺乏PM2.5与城市居民心理关系的研究。因此，本研究着眼于北京市居民，以调查问卷的方式，探讨PM2.5浓度对于北京市居民情绪，尤其是焦虑、抑郁情绪及其主观幸福感的影响。
system: [SYSTEM]

user: 2. 对象和方法 2.1. 对象 采用随机抽样的方式，选取400名自愿参加调查的市民，并填写问卷，剔除普查问题中“是否在京居住满三月”题目中选择否的问卷以及无效问卷，收回有效问卷360份，问卷有效率为90%。被试平均年龄为33岁，被试基本情况见表1。 2.2. 调查方法 通过查看PM2.5预报，在2016年4月内选取三天，按PM2.5浓度分类：优，良，轻度污染，中度污染，重度污染，严重污染，选取一周内有三种PM2.5污染情况分别为优，轻度污染，重度污染。在选取好的三天中，室外环境的温度，风向风力，天气情况均相似，只有PM2.5浓度显著不同，在每天上午9点到11点发放问卷，并记录当天当时的PM2.5浓度。 根据中央气象局以及北京市环境保护监测中心的预报数据结合当天9时的天气以及PM2.5浓度信息，确定出当天9时气象指数相似，PM2.5浓度分别为优、轻度污染、重度污染的三天发放问卷，这三天的气象指数和PM2.5浓度如表2所示。 2.3. 调查工具 2.3.1. 中国城市居民主观幸福感量表 该量表是由邢占军(2003)编制，共20个项目。在该量表中，主观幸福感被划分为:目标价值体验、身体健康体验、知足充裕体验、心理健康体验、成长进步体验、心态平衡体验、杜会信心体验、人际关系体验、自我接受体验、家庭氛围体验等十个维度。量表为6点计分，其中1表示很不同意，6是非常同意。得分越高，表明其主观幸福感水平越高。量表的内在一致性系数为0.8475。以被试在单项目自陈主观幸福感量表上的得分为效标的效标关联效度为0.561。表明该问卷有良好的信效度。 Table 1 The basic situation of the subject 题目 选项 人数 所占百分比 性别 男 181 50.30% 女 179 49.70% 是否自出生后便在北京生活 是 184 51% 否 176 49% 表1. 被试的基本情况 Table 2 Meteorological index and PM2.5 concentratio 日期(2016年) 气温℃ 风速 天气 9时PM2.5浓度μg/m 3 9时气温℃及风速 污染程度 4月13日 11~26 3~4级 晴转多云 235 18、微风 重度污染 4月14日 10~24 微风 晴 20 16、微风 优 4月20日 11~26 微风 晴 90 19、微风 轻度污染 表2. 气象指数和PM2.5浓度 2.3.2. 焦虑自评量表(SAS-CR) 焦虑自评量表最初由Zung (1971)年编制，共20个项目，为4级评分，其中“1”表示没有或很少有，“4”表示绝大部分时间或全部时间有。评定的时间范围是“现在或过去一周”。陶静等人针对国人的情况，将部分题目的计分方式做适当调整，修订后的量表内部一致性系数为0.931，具有较高的内部一致性信度且平行效度较好。结果表明SAS-CR量表具有较高的信效度。 2.3.3. 抑郁量表(SDS) 抑郁自评量表(SDS)由Zung (1965)年编制的，为自评量表，由20个陈述句组成，每一条目相当于一个有关症状；按1~4级评分。其中总分越高，表明被试的抑郁水平越高。其信度效度系数分别为0.778和0.783。具有较高的信度和效度。 2.4. 数据统计 将数据录入SPSS 19.0，并采用描述统计、单因素方差分析来检验空气质量对焦虑、抑郁、幸福感的影响。
system: [SYSTEM]

user: 3. 数据分析 方差分析发现，PM2.5浓度对北京市居民的焦虑情绪有显著的影响(F (2，357) = 52.123，P < 0.001)，经过两两比较并结合表3发现，当空气质量为优时，北京居民的焦虑情绪得分显著低于轻度污染和重度污染时的得分(P < 0.05)，空气质量为轻度污染时，北京市民的焦虑情绪得分显著低于重度污染时的得分(P < 0.05)。PM2.5浓度对北京居民的抑郁情绪不会产生影响(F( 2，357) = 1.045，P = 0.353)。PM2.5浓度对北京居民的主观幸福感具有显著的影响(F (2，357) = 208.428，P < 0.05)，经过两两比较并结合表3发现，当空气质量为优时，居民的主观幸福感体验显著强烈于轻、重度天气时(P < 0.05)，而轻度污染时，居民的主观幸福感强度显著高于重度污染天气中的强度(P < 0.05)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论与分析 本研究发现，PM2.5浓度会对北京居民的焦虑情绪和主观幸福感产生影响，而对抑郁情绪不对产生影响。当空气质量为优的时候，居民会体验到更强烈的主观幸福感，同时，体验到较少焦虑情绪，而当空气质量变差的时候，居民会体验到更多的焦虑情绪，同时其主观幸福感也会降低。 有研究发现，空气污染会对人的神经系统、脑功能及认知功能造成损害(吕小康，王丛，2017)。人的情绪状态会受到天气的影响，人体内的松果腺体会随着天气的变化而分泌肾上腺素和甲状腺素，进而使人的情绪发生变化(郑筱妍，2009)。以往的研究发现，空气中的O 3 、SO 2 等有害物质会唤起人们的焦虑情绪(王立鑫，姚旭辉，贾海燕等，2016)。在本研究中也发现，当空气质量变差时，会唤起人们更多的焦虑情绪。有研究发现居民对自然环境的满意度可以影响其主观幸福感(段雯祎，2016)。本研究中，当空气 Table 3 Descriptive statistics on the influence of PM2.5 concentration on emotio PM2.5 N M ± SD ( 焦虑 ) M ± SD ( 抑郁 ) M ± SD ( 主观幸福感 ) 优 120 54.91 ± 6.743 60.23 ± 4.946 65.38 ± 5.496 轻度污染 120 57.51 ± 6.544 59.73 ± 6.688 54.44 ± 4.984 重度污染 120 62.20 ± 5.499 59.15 ± 5.527 51.33 ± 6.254 总计 360 58.21 ± 6.363 59.70 ± 5.767 57.05 ± 8.225 表3. PM2.5浓度对情绪影响的描述性统计 质量良好时，居民可以体验到更多的主观幸福感。PM2.5浓度低，天气晴好时，人们在感到舒适的同时，也会体验到更多的幸福感和愉悦感。而在本研究中，没有发现空气质量对居民的抑郁情绪造成的影响，可能是因为空气质量对抑郁情绪存在一定的滞后性，即抑郁情绪可能存在累积效应(王立鑫，姚旭辉，贾海燕等，2016)。 本研究确定了PM2.5浓度对于北京市居民心理健康的影响，为开展适宜本地区的心理干预策略提供科学依据，预防或减少雾霾对心理健康的危害。例如，在高浓度PM2.5环境中，学校更应该加强对于学生危机干预的力度和频率，防止或减少危机事件在高浓度PM2.5天气下高频率的发生；在社会维稳工作中，相关单位更应该在高PM2.5浓度天气下的监控和巡逻，防止在高PM2.5浓度天气下更多的暴力犯罪，社会冲突等；在重大节庆等重要时间采取人工降霾等措施。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：检验中文版驾驶技能量表在我国驾驶员群体中的信度、效度和适用性。方法：使用中文版驾驶技能量表和驾驶风格量表对368名驾驶员进行测量。结果：修订后的驾驶技能量表由7个题目组成，累计方差解释率为55.38%。修订后量表总的内部一致性信度为0.861。量表总分及各个题目得分与驾驶风格量表各维度之间的相关显著，表明量表的结构效度较好。此外，量表总分及各个题目得分与驾驶员在过去一年中的交通事故数目相关显著，表明量表的外部效度较好。结论：修订后的驾驶技能量表具有良好的信度与效度，可以作为测量我国驾驶员驾驶技能的一个有效工具。 关键词 :驾驶员，驾驶技能，驾驶风格，交通事故 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 驾驶中导致交通事故的人为因素主要由驾驶技能和驾驶风格两部分组成(Elander， West， & French， 1993)。驾驶风格是指一个人选择开车的方式与习惯性的驾驶方式。它包括驾驶员注意力、自信的习惯性水平，对驾驶速度、行车间距的选择等(孙龙，常若松，2013)。研究发现，驾驶技能比较差或者对自身驾驶技能评价不准确的驾驶员，可能会形成冒险型、愤怒型或分心型的驾驶风格(Miller & Taubman-Ben-Ari， 2010；孙龙，常若松，2014)。这对交通安全有重大影响。 驾驶技能(driving skill)指驾驶员控制汽车和对复杂的驾驶环境做出安全适应性反应的能力(Sundström， 2011)。驾驶员的驾驶技能随着驾驶经验的增加而提高。虽然驾驶员良好的驾驶技能有利于保证驾驶安全，但是部分驾驶员往往不能正确地评估自身的驾驶技能(窦广波，宋熙，常若松，2016)。大量研究发现，驾驶员往往会高估自己的驾驶技能，他们不仅在总体驾驶技能上，而且在具体驾驶任务上，都认为自己比其他驾驶员的驾驶技能更好，发生事故的风险也更低(De Craen et al.， 2011; Dogan， 2012)。除驾驶经验外，驾驶员的性别、年龄也会影响他们对于自身驾驶技能的评价。研究发现，男性驾驶员与女性驾驶员均会高估自己的驾驶技能。而且，驾驶员的年龄越低，他们也越容易高估自己的驾驶技能(Dejoy， 1989; White， Cunningham， & Titchener， 2011)。因此，驾驶员如何有效地评估自身的驾驶技能对保证驾驶安全至关重要。 为了有效地考察驾驶员的驾驶技能，国外研究者们开发了许多相关量表，其中最常用的是驾驶技能量表(Driver Skills Inventory， DSI)与自我评估的驾驶技能量表(Self-Assessment of Driving Skills， SADS)。DSI共28道题目，分为知觉运动技能(16道题目)与安全技能(12道题目) 2个维度(Lajunen & Summala， 1995)。SADS共7个题目，1个维度，分别从车辆操纵(3道题目)、经济驾驶(1道题目)、危险知觉(3道题目) 3个方面来考察这一维度(Sundström， 2011)。由于DSI与SADS的信效度较好且应用广泛，各国相继对其进行了修订(Chliaoutakis， 2006; Martinussen， Møller， & Prato， 2014)。然而，目前我国尚缺乏有效地测量驾驶员驾驶技能的量表。因此，经量表原作者同意，本研究将对SADS进行修订并检验其在我国驾驶员群体中的信效度。
system: [SYSTEM]

user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 通过问卷星软件随机发放375份问卷，最终获得有效问卷共368份(98.13%)。本次研究剔除了7份无效问卷，因被试在问卷上的作答全部选择相同的极端值。在本次研究中，男性驾驶员172人，女性驾驶员196人。驾驶员年龄最小18岁，最大50岁(M = 36.7， SD = 8.3)。驾龄最低为1个月，最高为31年(M = 7.2， SD = 5.1)。此外，驾驶员还要报告他们每周的驾驶频率和近一年内发生的交通事故次数等信息。 2.2. 研究工具 2.2.1. 自我评估的驾驶技能量表 自我评估的驾驶技能量表包含7个题目(Sundström， 2011)。该量表的翻译由1名心理学专业学生严格按照“翻译–回译”的程序进行，在基本确定中文版驾驶技能量表后，请2名有经验的驾驶员(1男1女，平均年龄35.6岁，平均驾龄12.1年)对量表的7个题目进行逐一评定，以确定每个题目的内容与语言表述不存在歧义，最终得到中文版驾驶技能量表。量表采用5点评分，其中1至5分别代表“非常差、比较差、一般、比较好、非常好”。量表具体题目见表1。 2.2.2. 驾驶风格量表 驾驶风格量表由32个题目组成，分为6个维度。这6个维度分别是焦虑(4个题目)、痛苦减轻(4个题目)、冒险(6个题目)、愤怒(6个题目)、安全(6个题目)、分心(6个题目) (孙龙，杨程程，常若松，2014)。量表采用6点评分，其中1至6分别代表“根本不符合、比较不符合、有点、一般、比较符合、非常符合”。在本次研究中，量表总的内部一致性系数为0.85，各维度的内部一致性系数分别为0.84、0.71、0.68、0.80、0.88、0.76。 2.3. 统计分析 使用SPSS 19.0对数据进行统计分析。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 项目分析 以每个题目与量表总分之间的相关系数(r > 0.3)，并且相关达到显著性水平(p < 0.01)作为题目的区分度指标(见表1)，结果保留所有题目进行下一步分析。 3.2. 探索性因素分析 对保留的7个题目进行探索性因素分析。KMO = 0.839，Bartlett球形检验结果达到显著性水平(p < 0.01)。生成特征根大于1的因子1个，累计方差解释率为55.38%。结果见表1。 3.3. 信度分析 对修订后的驾驶技能量表的信度进行分析发现，量表内部一致性系数为0.861，分半信度为0.816。这说明量表的信度较好。 3.4. 效度分析 对修订后的驾驶技能量表的总分及各个题目的得分与驾驶风格量表中的六个维度的得分进行相关分析，以验证量表的相容效度，结果见表2。 驾驶技能总分与安全呈正相关(p < 0.01)，与焦虑、冒险、分心驾驶风格呈负相关(p < 0.01)。其中，焦虑与题目1、2、5、6呈负相关(p < 0.01)；痛苦减轻与题目3、4、5呈负相关(p < 0.05)，与题目2呈正相关；冒险与题目1、3、4、5、6、7呈负相关(p < 0.01)；愤怒与题目2呈正相关(p < 0.01)；安全与题目 Table 1 Item-scale correlations and factor loadin 题目 题总相关 因子负荷量 1. 操控汽车 0.719 ** 0.542 2. 在各种车况下独立控制汽车 0.646 ** 0.414 3. 辨别行人和骑车者并为他们考虑 0.730 ** 0.528 4. 驾驶时适应车流并做好提前规划 0.809 ** 0.664 5. 识别并避免危险 0.841 ** 0.728 6. 与其他的道路使用者互动 0.781 ** 0.620 7. 经济节约型驾驶 0.655 ** 0.380 表1. 量表各题目与题总相关及各题目的因子负荷量 注： * p < 0.05， ** p < 0.01下同。 Table 2 Correlations between SADS and dimensions of the MDSI- 题目 焦虑 痛苦减轻 冒险 愤怒 安全 分心 1 −0.344 ** −0.144 −0.205 ** 0.003 0.305 ** −0.412 ** 2 −0.430 ** 0.209 ** 0.052 0.208 ** 0.004 −0.189 ** 3 −0.131 −0.151 * −0.398 ** −0.043 0.439 ** −0.509 ** 4 −0.134 −0.173 * −0.378 ** −0.078 0.403 ** −0.543 ** 5 −0.196 ** −0.238 ** −0.424 ** −0.114 0.466 ** −0.596 ** 6 −0.217 ** −0.112 −0.205 ** −0.036 0.236 ** −0.372 ** 7 −0.090 −0.057 −0.195 ** −0.054 0.254 ** −0.273 ** SADS −0.293 ** −0.126 −0.334 ** −0.003 0.406 ** −0.559 ** 表2. SADS量表与驾驶风格量表各因子的相关 1、3、4、5、6、7呈正相关(p < 0.01)；分心与所有题目呈负相关(p < 0.01)。 3.5. 人口学变量的因素分析 3.5.1. 驾驶技能的性别差异 本研究对驾驶技能总分进行独立样本t检验，结果发现男女驾驶员之间存在差异(t = 2.359， df = 366， p < 0.05)，男性驾驶员的得分(M = 3.18， SD = 0.71)要高于女性驾驶员(M = 2.89， SD = 0.60)。对驾驶员在7道题目上的得分分别进行独立样本t检验，结果发现男性在操控汽车、在各种车况下独立控制汽车和与其他的道路使用者互动3道题目上的得分比女性高。 3.5.2. 驾驶技能与年龄、驾驶经验的相关 本研究中驾驶经验由2个部分组成，分别是驾龄与驾驶频率。驾驶员年龄、驾驶经验与驾驶技能的相关见表3。结果显示，驾驶员年龄与SADS量表总分不相关。驾驶员的驾驶经验与量表总分呈正相关(p < 0.01)。驾龄与题目1、2、3、4、6、7呈正相关(p < 0.01)。驾驶频率与题目1、3、4、5、6、7呈正相关(p < 0.01)。结果见表3。 3.5.3. 人口学因素对于驾驶技能的预测作用 为了考察人口学因素(包括性别、年龄、驾驶经验)对驾驶员驾驶技能的预测作用，以驾驶风格为控制 Table 3 Correlations between ages， driving experience， traffic accident and driving skill 题目 年龄 驾龄 驾驶频率 总事故次数 由他人引起的事故次数 由自己引起的事故次数 1 0.059 0.159 * 0.297 ** 0.029 −0.354 ** 0.011 2 0.261 ** 0.316 ** 0.050 −0.019 −0.201 −0.052 3 −0.118 0.085 0.523 ** −0.302 ** −0.195 −0.141 4 −0.052 0.204 ** 0.464 ** −0.333 ** −0.323 ** −0.003 5 −0.047 0.115 0.487 ** −0.380 ** −0.442 ** −0.288 ** 6 0.020 0.169 ** 0.293 ** −0.038 −0.124 −0.095 7 −0.112 0.082 0.337 ** −0.227 * −0.123 −0.222 ** SADS −0.005 0.214 ** 0.496 ** −0.253 * −0.351 ** −0.107 表3. 驾驶员年龄、驾驶经验、交通事故次数与驾驶技能的相关 变量，人口学各因素为预测变量，驾驶技能为因变量，采用步进法(Stepwise)进行分层回归分析。结果发现，驾驶员的驾驶风格和人口学因素可以解释驾驶技能63.4%的变异率(F = 55.32， p < 0.01)。其中，驾驶风格可以解释27.5%的变异率，人口学因素可以解释35.9%的变异率。在人口学因素中，性别占5.8% (β= −0.252， t = −3.913， p < 0.01)，驾驶频率占30.1% (β = 0.552， t = 8.274， p < 0.01)。 3.6. 驾驶技能与交通事故次数的相关 驾驶员一年内发生交通事故的次数包括由他人引起的事故次数和由自己引起的事故次数两部分。交通事故次数与驾驶技能量表之间的相关，见表3。 结果表明，题目总分与驾驶员一年内总事故次数、由他人引起的事故次数与由自己引起的事故次数均呈负相关(p < 0.05)。驾驶员一年内发生的总事故次数与题目3、4、7呈负相关(p < 0.05)；驾驶员一年内发生的由他人引起的事故次数与题目1、4、5呈负相关(p < 0.01)；驾驶员一年内发生的由他人引起的事故次数与题目3、4、5、7呈负相关(p < 0.01)。为了精确地探讨驾驶员的驾驶技能与他们交通事故次数之间的关系，本研究在控制人口学变量后对二者关系进行偏相关分析。结果表明，各变量之间的相关依然显著。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 修订后的驾驶技能量表共7个题目。量表的内部一致性系数为0.861。每个题目与量表总分的相关均达到显著水平，且相关系数达到0.6以上。此外，量表总分与驾驶风格量表的4个维度之间存在显著相关。这说明量表具有良好的相容效度。 首先，就驾驶风格而言。驾驶员的驾驶技能与驾驶风格量表中焦虑、冒险、安全、分心这四个维度呈显著相关。其中，驾驶技能与焦虑、冒险、分心这三个维度呈显著负相关，与安全呈显著正相关。这说明，驾驶风格为高冒险、高焦虑的驾驶员，他们的驾驶技能较差，而驾驶风格为安全型的驾驶员，他们的驾驶技能较好。这与以往的研究结果一致(Taubman-Ben-Ari & Yehiel， 2012)。总体来说，本研究回归分析发现，驾驶员的驾驶风格对驾驶技能具有预测作用。这说明，驾驶员驾驶风格类型的形成与驾驶技能的发展有可能是相互影响的(孙龙，2014)。这可能是很多关于驾驶员驾驶技能的研究结论不一致的一个关键原因。因此，研究者未来在考察不同驾驶员驾驶技能的特点与差异时，应该控制或排除驾驶风格的影响。 其次，就人口学因素而言，第一，驾驶员的年龄与驾驶技能之间的相关不显著。这可能是因为，本研究通过网络发放问卷，不同年龄阶段的驾驶员人数差异较大。第二，男性在操控汽车、在各种车况下独立控制汽车和与其他的道路使用者互动3道题目上的得分比女性高。这说明，男性驾驶员在车辆操纵方面比女性驾驶员更容易高估自己的驾驶技能。第三，本研究发现，驾驶员的驾驶频率与驾驶技能呈正相关。这说明，随着驾驶经验的增加，驾驶员的驾驶技能也会随之提高。这也说明，驾驶经验的增加在一定程度上也会促进驾驶员正确地认识自身的驾驶技能(French， West， Elander， & Wilding， 1993；孙龙，常若松，2016)。 最后，驾驶员近一年内总的交通事故次数与驾驶技能呈显著负相关。这说明，驾驶技能越好，驾驶员发生的交通事故次数越少。即使控制了人口学因素，二者之间仍然呈现显著负相关。由他人引起的交通事故次数与驾驶技能量表总分呈显著负相关，由自己引起的事故与驾驶技能量表总分之间没有联系。这说明，驾驶员倾向于认为交通事故是由他人引起的，与自身的驾驶技能好坏没有联系。这正好说明驾驶员对自身驾驶技能的自我评估存在一定的偏差。因此，如果驾驶员无法对自身的驾驶技能进行客观的评价，则更容易发生交通事故。 综上，驾驶技能量表可以被应用于驾驶行为评估、职业驾驶员选拔和事故倾向性驾驶员筛选等方面。研究者可以将驾驶技能量表与驾驶员危险知觉量表、事故可能性量表等结合起来，以探索特定驾驶群体驾驶员(例如，年轻新手驾驶员)的驾驶技能与交通事故之间关系及潜在的影响作用途径。此外，考虑到新手驾驶员大多容易高估自己的驾驶技能，研究者也可以考虑将驾驶技能量表与我国驾照训练结合起来，以考察驾驶员对驾驶技能的自我评估偏见是否会随着驾驶训练的进行而降低，从而可以采取更有效地干预措施来保证他们的驾驶安全。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 修订后的自我评估的驾驶技能量表的信效度较好，可以作为测量我国驾驶员驾驶技能的一个有效工具。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 社会范畴间存在相互作用，以往的研究通过特质词收集、行为实验以及fMRI的方法证明这种相互作用有部分是刻板印象重叠造成的。社会范畴和社会地位间存在相互作用，而这种相互作用的加工机制通过特质词收集证明同样是因为刻板印象重叠，但其结论较为模糊，仍有很大的探索空间。 关键词 :社会地位，社会范畴，刻板印象重叠 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 我们的面孔似乎是社会认知的核心。个体能够通过面孔来编码社会身份、社会范畴，甚至是他人的意图和情感，这并不奇怪，因为在社会交往中面孔得到了广泛的关注和加工。除此之外，成功加工和编码面孔的能力极大地促进了功能性社会互动。 面孔在社会生活中的中心地位导致了对面部知觉的大量研究。然而，关于人脸感知和加工的社会认知研究大多集中在社会范畴方面。例如，越来越多的研究集中在不变范畴和可变范畴间的对称或非对称影响(Li & Tse， 2016)，自下而上的面孔范畴线索对范畴加工的影响(Kloth， Damm， Schweinberger， & Wiese， 2015)。但是对面孔社会身份的研究并不多。最近，研究者发现社会地位和种族、情绪、性别等社会范畴存在相互影响(Freeman， Penner， Saperstein， Scheutz， & Ambady， 2011; Tiedens， Ellsworth， & Mesquita， 2000; Penner & Saperstein， 2013)。并且国内的研究者认为，社会地位的多样性在相当大的程度上还与地位主体的性别、年龄、种族等相联系着(昝宝毅，1987)。与此同时，过去的大量研究发现社会范畴间的相互作用在很大程度上是由于两范畴间自上而下的刻板印象重叠，而社会地位和社会范畴间也有相互联系的刻板印象。因此我们认为，重叠的刻板印象对社会地位和社会范畴间的相互作用起到自上而下的影响。 在大量阅读分析了过去关于社会范畴和社会地位的研究后，本文首先从社会范畴间的相互影响出发，论证了社会范畴间存在相互影响；然后分析社会范畴与社会地位间的影响与社会范畴间的影响一样是相互的，且它们的这种相互影响是刻板印象重叠造成的；最后以此为基础并且结合以往研究提出的其他理论观点，提出未来的研究方向。
system: [SYSTEM]

user: 2. 社会范畴间的相互影响 2.1. 种族和性别相互影响 种族线索影响性别分类。在性别分类任务中，被试对其他种族面孔的反应会被面孔性别歧视影响(O’Toole， Peterson， & Deffenbacher， 1996)。同时，性别线索影响种族分类。当种族模糊的面孔变得更女性化时，白人被试更可能将其分类为白人而不是黑人或亚洲人(Carpinella， Chen， Hamilton， & Johnson， 2015)。Johnson和他的同事们(2012)发现，性别和种族范畴系统地影响彼此。实验表明，在进行性别分类时，呈现黑人面孔对男性分类最有效，白人面孔次之，亚洲人面孔最差；相反，呈现亚洲人面孔对女性分类最有效，白人面孔次之，黑人面孔最差。Freeman，Nakayama和Ambady (2013)采用鼠标追踪范式进一步研究了种族和性别的影响并且发现，在实验中，当要求被试做性别判断时，他的鼠标移动轨迹会偏向相关的不需要注意的种族选项(例如，如果出现白人女性面孔，被试朝向女性选项移动的同时路径会偏向白人选项)；相似地，当要求被试做种族判断时，他的鼠标移动轨迹会偏向相关的不需要注意的性别选项。Stolier和Freeman (2017)使用在鼠标追踪范式的基础上结合fMRI的方法，通过多体素模式分析(MVPA)证明，性别和种族的共同激活表现在右侧梭状回的神经模式中。手同时被性别或种族的反应选择所吸引的程度的高低，对应于与该类别相关的平均模式神经模式相似性的增加。与此同时，早期对种族和性别ERP研究发现，种族和性别信息都会在处理的早期阶段被激活，N100对种族信息的敏感性，即在122 ms时，P200对性别信息敏感(Ito & Urland， 2003)。当使用灰度图像时，P300中没有出现对种族的偏倚。所以从行为实验和fMRI的研究结果都表明种族和性别是相互影响的，虽然相关ERP的结果表明种族比性别更早被关注到，但是也许是受到面孔颜色的影响。 2.2. 种族和情绪相互影响 自动知觉的种族线索在面孔情绪分类任务中调节情绪加工。举个例子，白人被试分类相同种族(白人)的开心面孔比生气或悲伤面孔更快，但分类其他种族(黑人)的开心面孔比生气或悲伤面孔更慢(Hugenberg， 2005)。白人被试能够更快的在黑人面孔上探测到生气情绪，并且认为生气的情绪在黑人的面孔上持续的时间更长(Hugenberg & Bodenhausen， 2003; Li & Tse， 2016)。Zebrowitz，Kikuchi和Fellous (2010)指出面孔种族影响相似中性面孔的情绪知觉。对于白人被试来说，白人中性面孔的情绪与白人生气面孔的情绪客观相似，但这一现象在黑人和韩国人面孔上却没有出现。同样情绪影响种族分类。相对于开心的身体情绪，愤怒的身体情绪促进将黑人目标分类为黑人(Hinzman & Kelly， 2013; Bramwell， Mallan， & Lipp， 2014; Craig， Koch， & Lipp， 2016)。同样的，存在高內隐种族偏见的被试趋向于将显示生气情绪的模糊种族面孔分类为黑人而不是白人(Hugenberg & Bodenhausen， 2004)。Kubota和Ito (2007)采用事件相关电位发现，虽然在P 200，N 200，P 300中，种族和情绪之间没有交互作用，也没有对明确判断的反应潜伏期，但是在N100中两者存在边缘交互作用。在愤怒和中性的表情上，黑人对N100的影响比白人大，但在快乐表情上种族没有区别。而Tortosa，Lupiáñez和Ruz (2013)使用信任博弈范式在电生理结果上表明，种族和情绪在N170电位和随后的P200中都有早期的相互作用。愤怒和快乐表情的N170比黑人面孔的中性面部表情都要大，而白人面孔的表情则产生了比快乐表情更大的N170。另外，在多重社会范畴交叉处，内侧前额叶皮质(mPFC)和前扣带皮层(ACC)随着种族和情绪在刻板印象上的不一致性增加，表现出线性增长的反应(Hehman， Ingbretsen， & Freeman， 2014)。虽然说以往大部分行为和ERP研究认为种族作为不变范畴与可变范畴情绪之间存在不对称影响，即种族影响情绪，而情绪不影响种族，但也有小部分研究证明了情绪和种族之间是相互影响的，最近的fMRI研究也证明了情绪和种族相互影响(Stolier & Freeman， 2016， 2017)。
system: [SYSTEM]

user: 3. 社会地位和社会范畴间的相互影响 3.1. 种族和社会地位相互影响 目标的社会地位线索与表型线索相互影响从而驱使种族分类。Freeman，Penner，Saperstein，Scheutz和Ambady (2011)让被试对不同白人到黑人连续变化的面孔进行种族分类，而且这些面孔显示出有高地位或低地位服装。研究发现，低地位服装增加被试将面孔分类为黑人的可能性，而高地位服装增加了被试将面孔分类为白人的可能性，同时这种影响随着面孔种族模糊性的升高而升高(实验1)。当拥有高地位服装的面孔被分类为黑人或拥有低地位服装的面孔被分类为白人时，被试的手部移动则显示，在到达最终的分类目标之前，被试会被另一个种族范畴目标(与刻板印象绑定的职位线索)所吸引。而且，这种吸引影响随着面孔种族模糊性的升高而升高(实验2)。这种效应随着种族表型线索模糊性的增加而放大。这个研究说明，目标的知觉种族并不总是直接由表型线索所决定。相反，很多可以依赖由与个体其他特征和身份意义相联系的目标表型线索影响的种族范畴。可见社会地位会影响种族的分类。虽然Esses (2010)采用双启动语义决策任务发现，即使种族与手头的任务直接相关(即询问参与者是否有两个名字属于同一种族)，种族信息也不影响职业的分类。但由于该实验所使用的刺激是名人姓名，这就使得种族信息不像社会地位信息那么凸显，从而导致结果不同。所以，我们认为如果能够使呈现的对象的社会地位和种族信息同样明显，那么社会地位和种族范畴就会被同时激活，然后相互地影响彼此的加工。 3.2. 社会地位和情绪相互影响 最近的研究揭示了社会地位和情绪表达尤其是和愤怒之间的关系。举个例子，表达愤怒的人似乎比不表达愤怒的人被授予更高社会地位(Tiedens， 2001)，并且拥有高地位的人比那些低地位的人表达更多的愤怒(Tiedens， Ellsworth， & Mesquita， 2000)。而且，在工作场所，拥有更高地位的人(例如，管理者)显示比不表现愤怒的被认为是更称职的(Lewis， 2000)和更适当的(Maybury， 1997)。生气的面孔表情，具有威胁或潜在攻击性的信号，被认为是高支配地位的，即高社会地位，而害怕的表情被认为是高顺从地位的，即低社会地位(Hess， Blairy， & Kleck， 2000)。另一方面，Ratcliff (2012)和他的同事发现相比于低地位的面孔，知觉者更可能将高地位的面孔知觉为愤怒。在两个实验中采用情绪探测任务，要求被试观看来自不同社会地位的面孔(面孔下面有相对应的职业头衔)。同时，告诉被试每一张面孔会从一种情绪(例如，愤怒)变换到另一种情绪(例如，开心)，并要求被试指出从什么时候开始面孔已经由愤怒情绪转换到了开心情绪。结果发现，相比于低地位目标，白人被试知觉高地位面孔的愤怒持续时间更长(研究1)并且愤怒出现的更早(研究2)。这表明，通常社会情境和社会地位可以影响愤怒知觉。虽然在过去的研究中都仅仅只是单向地验证了情绪影响职业分类或职业影响情绪感知，但是通过这些研究我们基本上可以认为职业和情绪相互影响的。并且根据先前研究者的总结，我们大致可以假定，高地位和生气、愤怒情绪存在某种联结，而与此同时低地位和害怕情绪存在某种联结。 3.3. 社会地位和性别相互影响 在Arcuri (1982)的实验中，两组被试分别需要在两种不同条件下观看一组人讨论某个学术难题：交叉条件下，被试知道讨论组成员的性别(男/女)和学术地位信息(教授/学生)；简单条件下，被试只知道讨论组成员的性别信息(男/女)。随后，两组被试需要对讨论者及其所陈述的语句进行配对。结果发现，在简单条件下，范畴内的错误率大于范畴间的错误率，即某一男性的语句被错误地认为另一男性所说的概率显著大于被错认为其他女性所说的概率，这表明内隐范畴加工自动产生了。与此同时，在交叉条件下，性别范畴内错误率与范畴间错误率的差异要小于简单条件下两类错误率的差异，这表明交叉条件下内隐性别范畴加工弱于简单条件。说明性别和社会地位间存在相互影响。
system: [SYSTEM]

user: 4. 刻板印象重叠对相互作用的解释 4.1. 刻板印象重叠对社会范畴间相互作用的解释 目前的个体知觉模型假定，社会分类是低水平的面孔加工和高水平的社会认知随时间相互制约彼此的最终结果。在此过程中，范畴和刻板印象在他们来回激活中动态地形成一种“妥协”，(Freeman & Ambady， 2011)。“暴力”的刻板印象与黑人和男性社会范畴相联系，就像“家庭本位”的刻板印象与亚洲人和女性社会范畴相联系。因此，被试会更快的将黑人归类为男性，将亚洲人归类为女性，大概是由于种族引发的刻板印象(例如，黑人→攻击性)加速性别范畴(例如，攻击性→男性)的激活(Johnson et al.， 2012)。另外，男性被普遍认为比女性更有能力(Correll & Ridgeway， 2003)，而这些评价并不在黑人男性身上适用(Wingfield， 2009)。此外，刻板印象改变基础知觉的相似发现在种族和情绪的交叉上被发现。举个例子，黑人和生气个体与敌意存在刻板印象地联系，白人和快乐的个体与非敌意存在刻板印象的联系(Devine， 1989)。并且以前的研究发现，有更大种族偏见的被试更有可能将一个情绪模糊的黑人面孔知觉为生气，并且将种族模糊的生气面孔知觉为黑人(Hugenberg & Bodenhausen， 2003， 2004)。 与此同时，也有研究对社会范畴间的影响是由于刻板印象重叠做了fMRI的研究，进一步证实了社会范畴间的相互影响是由于刻板印象重叠。例如，Stolier和Freeman (2016)发现，虽然刻板印象一直被认为是通过范畴初步感知他人的结果，但我们的刻板印象甚至可以影响我们的初始分类。这个加工不仅存在于可能对获取知识起重要作用的高阶区域，像前额皮层，还在右侧梭状回中直接参与到对另一个人的基本视觉加工。另外，在多重社会范畴交叉处，内侧前额叶皮质(mPFC)和前扣带皮层(ACC)对违反刻板印象期待的人脸表现出更强的激活。这些区域对不一致程度高度敏感，随着种族和情绪在刻板印象上的不一致性增加，这些区域表现出线性增长的反应(Hehman， Ingbretsen， & Freeman， 2014)。因此，我们基本可以认为，社会范畴共同激活会表现在右侧梭状回、前额皮层等高阶区域，而这些区域都会存在刻板印象的激活，这就说明行为上表现出的社会范畴相互影响各自的范畴加工分类的加工机制是由于大脑皮层中与刻板印象相关的脑区的激活，而激活的刻板印象是与社会范畴相联系的重叠部分的激活。进而使某一社会范畴引发的刻板印象加速另一社会范畴的激活。 4.2. 刻板印象重叠对社会范畴和社会地位间相互影响的解释 Landrine (1985)让44名大学生将传统刻板印象特质词分配给中等地位黑人、中等地位白人、低地位黑人和低地位白人女性刺激个体。多变量方差分析显示，这些女性种族和地位刻板印象在种族和地位上存在显著差异。白人女性的刻板印象在依赖、被动和情感上明显高于黑人女性。低地位女性的刻板印象比中等地位女性的困惑、肮脏、敌对、不体贴和不负责任的妇女的刻板印象观念明显高。尽管女性的刻板印象在种族和地位上存在显著的性别差异，但都是女性化的刻板印象。另外，白人女性和中等地位女性的刻板印象与传统女性的刻板印象最相近。 此外，Bayton和他的同事(Bayton， McAllister， & Hamer， 1976)使用Katz和Braly (1933)的技术研究了高低地位黑人和白人的刻板印象联结。在研究中，黑人和白人大学生被要求给高地位的黑人、高地位的白人、低地位的黑人和低地位的白人分配特质词。结果显示，对于白人和黑人被试来说，主要被地位影响的刻板印象分化明显。举个例子，两组被试都认为高地位的白人和高地位的黑人是聪明的、雄心勃勃的、上进的以及整洁的。相反，两组被试都认为低地位的白人和低地位的黑人是随遇而安的、大声的、身体肮脏的以及懒惰的。事实上，传统的积极白人刻板印象比白人更能说明高地位，而传统的消极黑人刻板印象比黑人更能预示低地位。由此得出结论，当想到白人时，更可能将他想成是中等地位，当想到黑人时，更可能将他想成低地位。可见黑人和低地位之间以及白人和中等地位之间存在大量的重叠(Klonis & Devine， 2001)。 过往的研究发现性别与地位以及种族与地位之间是存在刻板印象重叠的，同时近年来的行为实验也证明了社会范畴和社会地位之间存在相互影响。虽然说并没有fMRI的研究证实社会范畴和社会地位间的相互影响是因为范畴激活了相应重叠的刻板印象的脑区，但我们大致可以认为社会范畴和社会地位间的相互作用机制与社会范畴间的相同，都是因为刻板印象重叠。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结与展望 以往的大量研究证明，社会范畴间的相互影响是因为刻板印象重叠。针对这一观点大量的研究从特质词评价、行为实验以及fMRI等各个角度对其作了解释，也得到了一致的答案。而虽然以往的研究也用特质词评价的方法证明了社会范畴和社会地位间的相互影响是因为刻板印象重叠，但是结论较为模糊，仍有很大的探索空间。因此，结合当前研究所得出的一些结论，对未来社会范畴和社会地位间相互影响做出以下展望。 首先，没有直接证明刻板印象重叠影响社会地位和社会范畴间相互作用的研究，过去的研究都是从间接的角度来说明这一点。因此以后的研究需要行为范式结合ERP或fMRI研究来对这一解释进行直接的说明，同时探究社会地位和社会范畴间相互作用的脑机制。例如通过鼠标追踪范式同时结合fMRI来研究社会地位和种族之间的关系。 其次，过去对于范畴间相互影响的解释往往止步于刻板印象重叠，最多也是在行为层面和生理层面进行进一步的印证，但是对于其刻板印象内容的冲突情况没有做深入的了解。例如，富有的刻板印象是低温情和高能力，贫穷的刻板印象是低温情和低能力。老年人的刻板印象是高温情和低能力，年轻人的刻板印象是低温情和高能力。研究发现，年老–富有目标在温情知觉上显示冲突刻板印象组，而年轻–贫穷目标在能力知觉上显示冲突刻板印象组(Song & Zuo， 2016)。可见年老的高温情和富有的低温情以及年轻的高能力和年老的低能力存在刻板印象内容上的冲突。对于刻板印象重叠深入的刻板印象内容冲突的解释也许可以在以后进一步的进行研究。 最后，关于社会地位的呈现方式上，以往的研究通常是通过呈现目标的职业来说明其社会地位，例如呈现带有职业装扮的目标图片，在面孔图片下提示目标职业等。但是这样就模糊了社会地位和职业两者之间的概念，也许仅仅是职业和社会范畴间存在影响，而与社会地位无关，所以需要通过其他方式来量化社会地位。根据前人的研究，通过改变具有攻击性的面孔表情以及眼睛注视和垂直头方向不同的面部姿势，可以改变知觉者对目标面孔社会地位高低的感知。生气的面孔表情，威胁或具有潜在攻击性的信号，被认为是高支配地位的，而害怕的表情被认为是高顺从地位的(Hess， Blairy， & Kleck， 2000)。由直接的眼睛注视和向上倾斜的头组成的面孔姿势表达支配地位，而由回避的视线和向下倾斜的头组成的面孔姿势来表达从属地位(Mignault & Chaundhuri， 2003)。另外，也可以改变眼睛和嘴唇的大小来改变知觉者对目标面孔社会地位高低的感知。像嘟嘟唇和大眼睛这样的不成熟特征暗示年轻人的顺从地位，而像薄唇和小眼睛这样的成熟特征暗示成年人的支配地位(Guthrie， 1970)。通过减小眼睛和嘴唇来增强成熟特征。通过增大眼睛和嘴唇来增强不成熟特征。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本研究是量化研究，目的是通过建立结构方程模型，以探讨融合生认知印象与中学生接纳态度的关系，以及了解不同测量指标对认知印象和接纳态度的影响。研究以551名澳门的中学生为研究对象，利用「融合生认知印象量表」、「融合生接纳态度量表」来收集中学生对融合生的认知印象、接纳态度等有关的数据，并以结构方程模型验证他们的关系。研究结果显示：1) 模型经过修正后，「自我概念」是提升认知印象最重要的测量指标，「认知层面」是提升接纳态度最重要的测量指标；2) 认知印象对接纳态度之回归系数为0.854 (p < 0.001)，解释力R 2 为0.729，认知印象对接纳态度具有正向且直接的效果。最后，就本研究结论给出建议，以作为澳门教育部门及学校之参考。 关键词 :中学生，融合教育，融合生，认知印象，接纳态度，结构方程模型 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/