DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 毒品滥用给个人和社会造成严重危害(中国国家禁毒委员会办公室，2017)。即使戒毒人员意识到毒品滥用会造成灾难性后果，他们通常也难以抵制毒品的诱惑而选择复吸。戒毒人员的复吸率高达80%以上(江苏省太湖强制隔离戒毒所课题组，张洪远，& 曹群，2013; Giordano， Clarke， & Furter， 2014)。为了防止戒毒人员复吸，戒毒工作越来越注重促进戒毒人员自身的改变，例如提高戒毒人员戒毒意志力、转变其毒品认知等(Liu， Liang， Zhao， & Zhou， 2010; 高鹏程，等， 2014; Karasaki， Fraser， Moore， & Dietze， 2013)。本研究以意志力理论为基础，考察戒毒人员在意志性戒除毒瘾过程中所表现出的源自个体内在的力量。 德国心理学家Kuhl和Fuhrmann (1998)认为，在意志行为过程中，个体要执行两个重要的任务，即自我控制和自我管理。在这一过程中，个体可能面对各种障碍和压力，需要内在力量维持其意志行为，达到行为目标。Kuhl等编制了意志力问卷(Volitional Competence Inventory， VCI)，从促进和抑制两个方面评估了意志力的自我控制和自我管理(Kuhl & Fuhrmann， 1998)。此外，VCI还包含一个维度，测量了个体面对困难时积极而开放的心态。这一维度被命名为意志力自信(volitional self-confidence)，它是指个体在需要意志力的情境中所体验到的自信程度。Kuhl等认为意志力自信是一种非意志力成分，它促进了个体的意志行为。已有研究还总结了其他一些非意志力成分，包括自我决定、掌控、内观倾向、自我激励等(Douglas， 2005; Kazén， Kuhl， & Leicht， 2015)。这些成分的显著特点是，它们能够促使个体有效地应对自己所面临的各种障碍或压力，能够支持和保障意志行为的持久和稳定(Kuhl & Fuhrmann， 1998)。在本研究中，我们将这些能够为个体的意志行为提供能量、具有内在力量的成分统称为内源力(endogenous power)。 VCI的主体是测量个体意志力，而且自我管理和自我控制这两个任务又被细分为30个成分(Kuhl， 2000)。此外，VCI是面向一般人群而非戒毒人群。从实践角度，戒毒工作者需要简洁且科学的工具来了解戒毒人员的内在状态，从而制定有针对性的干预方案。基于此，本研究编制戒毒内源力问卷(Endogenous Power Inventory for Drug Rehabilitation， EPI-DR)，以期系统地理解戒毒人员内源力的结构，也为戒毒工作者提供科学的测量工具。
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user: 3. 研究2：问卷的信度与效度 3.1. 研究方法 3.1.1. 调查对象 在江苏省2个戒毒所内以大队为单位选取戒毒人员200人，回收有效问卷194份，用于考察问卷的效标效度。被调查者的年龄在17~57岁之间，中位数为35.5岁；其中，男性95人，女性99人；小学、初中、高中、大专及以上受教育程度的人数分别为74、68、5、45人，2人的受教育程度数据缺失。3周后，有191名戒毒人员再次填写正式版EPI-DR，收回有效问卷190份，本次调查用于考察问卷的重测信度。 3.1.2. 测量工具 戒毒内源力问卷。采用研究1编制的正式版EPI-DR，包含20个条目。 一般效能量表(General Self-Efficacy Scale， GSES) (Zhang & Schwarzer， 1995)。共10个条目，采用1 (极其不符)~5 (极其符合) 5点计分，得分越高说明被试的自我效能感越高。在本研究中，该问卷的Cronbach’s α系数为0.85。 犹豫不决问卷(Indecisiveness Scale， IS) (Frost & Shows， 1993；夏碧凤，2010)。共15个条目，采用1 (极其不符)~5 (极其符合) 5点计分，得分越高说明被试犹豫不决水平越高。在本研究中，该问卷的α系数为0.80。 控制感问卷(Sense of Control Scale， SCS) (Lachman & Weaver， 1998；周春燕，2013)。共12个条目，分为个人掌控和知觉限制2个维度。采用1 (极其不符)~5 (极其符合) 5点计分，得分越高说明被试自我控制感越强。在本研究中，该问卷2个维度的α系数分别为0.67和0.79。 3.1.3. 测试程序 测试程序与研究1的测试程序基本相同。差异在于本次问卷为经过研究1所形成的正式版EPI-DR，并增加了效标问卷，且戒毒人员需要实名填写。完成整份问卷约需10分钟。 在本次测试后的第三周，戒毒人员完成正式版EPI-DR的重测。 3.2. 结果 3.2.1. 信度分析 内部一致性信度：用研究1的组1数据计算效能、自主和掌控3个因子的Cronbach’s α系数分别为0.94、0.85，0.80。全问卷的Cronbach’s α系数为0.93。 重测信度：效能、自主和掌控3个因子间隔3周的重测信度(intraclass correlation coefficient， ICC)分别为0.71、0.66和0.65。全问卷的重测信度为0.75。 3.2.2. 效标效度 表4呈现了EPI-DR总分及3个因子与效度指标的相关。结果显示，效能因子得分与GSES得分相关为0.38；自主因子得分与IS得分相关为0.47；掌控因子得分与个人掌控得分和知觉限制得分的相关分别为0.44和−0.33。上述所有相关均在0.001水平上显著。EPI-DR总分与效度指标均具有中等程度的相关，且所有相关均在0.001水平上显著。 Table 4 Correlation coefficients between EPI-DR and validity indicators (ICC 项目 x ¯ ± s GSES得分 IS得分 个人掌控得分 知觉限制得分 效能 3.8 ± 0.7 0.38 *** −0.32 *** 0.30 *** −0.18 ** 自主 2.6 ± 0.7 −0.28 *** 0.47 *** −0.25 *** 0.42 *** 掌控 3.7 ± 0.6 0.53 *** −0.55 *** 0.44 *** −0.33 *** EPI-DR总分 3.7 ± 0.6 0.46 *** −0.54 *** 0.38 *** −0.37 *** 表4. 戒毒内源力问卷与效度指标的相关(ICC) 注：**p < 0.01，***p < 0.001。GSES，一般效能量表；IS，犹豫不决问卷；EPI-DR，戒毒内源力问卷。
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user: 4. 讨论 本研究探索了促进戒毒人员意志性戒毒行为的内源力结构。通过理论探索以及对戒毒人员和基层警官进行访谈，本研究确定了戒毒内源力的3个成分，即效能、自主和掌控。由此，本研究编制了戒毒内源力问卷。专家们对EPI-DR初始条目的评定具有很高的一致性，表明EPI-DR的内容效度良好，而问卷各条目与总分的相关中等，且均达到显著水平，表明条目的区分度良好。对初始问卷进行探索性因子分析提取了效能、自主和掌控3个因子，并由此形成了正式版EPI-DR。对正式EPI-DR进行验证性因子分析证实三因子模型比单因子模型更为合适。总之，效能、自主和掌控这3个因子构成内源力的重要成分，且具有一定的独立性。由此可以认为，在戒毒过程中，戒毒人员所感知到的成功戒毒的能力(即效能)、自主决定是否和如何戒毒的能力(即自主)以及对戒毒行为和日常生活的掌控(即掌控)是促进其康复的重要的个人资源，如果戒毒人员能够具备这些重要的内在动力，那么它们能够更好地促进戒毒人员意志性戒断毒品。 本研究选择一般效能、犹豫不决、控制感为EPI-DR的效度指标。以往研究支持这些效度指标能够显著地预测成瘾和戒毒行为(Sheeran et al.， 2016; Kelly & Greene， 2014; Ryan， Plant， & O’Malley， 1995; Kendler & Myers， 2015)。本研究结果表明，EPI-DR总分与各个效度指标均具有中等程度且显著的相关，而3个因子分别与对应的效标也具有中等程度且显著的相关，这说明EPI-DR具有较高的效标效度。值得注意的是，掌控与一般效能和犹豫不决的相关均非常高，而相关分析也支持掌控与效能存在高相关。这可能是由于效能与掌控都包含了促进健康行为明确而积极的成分。 EPI-DR各因子的Cronbach’s α系数均在0.80以上，而全量表的Cronbach’s α系数达到0.90以上，说明EPI-DR具有较高的内部一致性；间隔三周的重测信度均在0.65以上，全量表的重测信度高于0.70，表明EPI-DR具有良好的跨时间稳定性。 综合效度与信度检验，本研究所编制的EPI-DR达到心理测量学的要求。然而，尽管本研究证实了内源力包含三个成分，内源力仍可能存在其他的成分。例如，Kazén等(2015)提出了促进意志力的自我激励成分，而根据对戒毒人员和警官的访谈，本研究发现该成分并不适合戒毒人员这一群体。对于寻求积极过程的意志性行为(如锻炼身体)，自我激励的策略会增强个体的精力，从而增强个体意志力以追求积极的结果(Forstmeier， Drobetz， & Maercker， 2011)。然而，对于避免消极过程的意志性行为(如戒除毒瘾等)，人们对于近期诱惑的关注要远远大于对远期积极效果的关注，因而自我激励难以在戒毒领域有效地发挥作用。未来研究可以继续考察这一成分在特定意志性行为中的必要性，或者补充并检验其他的相关成分。理论上，这有助于认识不同内在动力成分之间的关系；在实践方面，这有助于理解不同内在动力成分对实际意志行为的促进作用。在实证方面，本研究支持EPI-DR的效度和信度达到心理测量学要求，能够成为戒毒工作者了解戒毒人员内在状态以及制定干预方案的理论基础和有效工具。
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user: 摘 要 本文研究了一类形如： f ‴ + A 2 ( z ) e P 2 ( z ) f ″ + A 1 ( z ) e P 1 ( z ) f ′ + A 0 ( z ) e P 0 ( z ) f = F (z) 的非齐次线性微分方程解f的导数的Julia集的径向分布问题以及讨论了方程的解的Baker游荡域的存在性。其中 P j ( z ) 是次数 n ≥ 1 的多项式， A j ( z ) ， F ( z ) 是级小于n的整函数。 关键词 :Julia集，径向分布，Baker游荡域 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/
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user: 2. 主要引理 引理1 [ 17 ] 设 f ( z ) 是开平面上的超越亚纯函数。 α > 1 是给定的数，对于任何给定的 ε > 0 ， 1) 存在一个常数 B > 0 和有有限对数测度的集合 H 1 ⊂ ( 0 ， ∞ ) ，对所有满足 | z | = r ∉ H 1 的z我们有 | f ( j ) ( z ) f ( i ) ( z ) | ≤ B [ T ( α r ， f ) r ( log r ) α log T ( α r ， f ) ] j − i ， ( 0 ≤ i < j ) . 2) 存在一个零线性测度的集合 H 2 ⊂ [ 0 ， 2 π ) ，存在常数 B > 0 (只依靠 α )，使得对于 θ ∈ [ 0 ， 2 π ) \ H 2 ，存在常数 R 0 = R 0 ( θ ) > 1 ，使得对于所有满足 arg z = θ ， | z | = r > R 0 我们有 | f ( j ) ( z ) f ( i ) ( z ) | ≤ B [ T ( α r ， f ) r log T ( α r ， f ) ] j − i ， ( 0 ≤ i < j ) . 引理2 [ 16 ] 设 P ( z ) = ∑ i = 0 n a i z i ( a n = α + i β ≠ 0 ) 是一个非常数的多项式且次数 n ≥ 1 ，其中 a i 是复数。 A ( z ) 是级 σ ( A ) < n 的非零整函数。设定 g ( z ) = A ( z ) e P ( z ) ， ， δ ( P ， θ ) = δ ( a n j z n ， θ ) = α cos ( n θ ) − β sin ( n θ ) 。那么对任意的 ε > 0 ，存在零线性测度的集合 E ⊂ [ 0 ， 2 π ) ，使得若 θ ∈ [ 0 ， 2 π ) \ ( E ∪ H 3 ) ，其中 H 3 = { θ ∈ [ 0 ， 2 π ) : δ ( P ， θ ) = 0 } 是一有限集，那么对充分大的 | z | = r ，我们有 1) 若 δ ( P ， θ ) > 0 ，那么 e ( 1 − ε ) δ ( P ， θ ) r n ≤ | g ( r e i θ ) | ≤ e ( 1 + ε ) δ ( P ， θ ) r n . 2) 若 δ ( P ， θ ) < 0 ，那么 e ( 1 + ε ) δ ( P ， θ ) r n ≤ | g ( r e i θ ) | ≤ e ( 1 − ε ) δ ( P ， θ ) r n . 注1对于多项式 P ( z ) ，我们定义： S j ( P ， θ ) = { θ : − arg ( α + i β ) n + ( 2 j − 1 ) π 2 n < θ < − arg ( α + i β ) n + ( 2 j + 1 ) π 2 n } . 其中 j = 0 ， 1 ， ⋯ ， 2 n − 1 。由多项式的基本特征 [ 18 ] ，若 θ ∈ S j ，当j为偶数时， δ ( P ， θ ) > 0 ，当j为奇数时， δ ( P ， θ ) < 0 。 引理3 [ 19 ] 设 g ( z ) 是开平面的亚纯函数且 σ ( g ) = σ < ∞ 。那么对任意 ε > 0 ，存在有限线性测度和有限对数集合 H 6 ⊂ ( 1 ， ∞ ) 使得当 | z | = r ∉ [ 0 ， 1 ] ∪ H 6 ， r → ∞ ，我们有 | g ( z ) | ≤ e r σ + ε . 引理4 [ 16 ] 设 f ( z ) 是整函数且满足 m e s I ( f ) < 2 π ， n ≥ 1 是正整数。若 ( α ， β ) ⊄ I ( f ) ，那么我们有 ( α 0 ， β 0 ) ⊂ ( α ， β ) 使得 | f ( j ) ( z ) f ( z ) | ≤ K r M ( s = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 对于 z ∈ Ω ( α 0 ， β 0 ) 成立，可能需除去一个有限线性测度的集合，其中M和K是两个和z无关的量。 引理5 [ 16 ] 假设 f ( z ) 是一个至多有有限多个极点的超越亚纯函数，且其Julia集 J ( f ) 只有有界分支，那么对于任何一个复数a，都存在一个常数 0 < d < 1 和两个数列 { r n } 和 { R n } ，满足当 r → ∞ 时， r n → ∞ R n r n → ∞ ，使得 M ( r ， a ， f ) ≤ L ( r ， a ， f ) ， r ∈ G ， 其中 G = ∪ n = 1 ∞ { r n < r < R n } 具有无穷对数测度， M ( r ， a ， f ) = max { | f ( z ) | : | z − a | = r } 。 引理6 [ 16 ] 设 p j ( x ) ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 和 f ( z ) 是区间 [ a ， b ] 上的连续的复值函数， P j ( z ) 和 F ( x ) 是非负的连续函数且满足 | p j ( x ) | ≤ P j ( z ) ， | f ( z ) | ≤ F ( x ) 。假若 v ( x ) 和 V ( x ) 分别为方程 v ( n ) − ∑ j = 1 n p j ( x ) v ( n − j ) = f (x) 和 V ( n ) − ∑ j = 1 n P j ( x ) V ( n − j ) = F (x) 的解，若 V ( k ) ( a ) ≥ | v ( k ) ( a ) | ( k = 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 ) ，那么对 x ∈ [ a ， b ] 有 | v ( k ) ( a ) | ≤ | V ( k ) ( a ) | 。 引理7 [ 16 ] 设 f ( z ) 是在 Ω ( α − ε ， β + ε ) 上的亚纯函数，其中 ε > 0 ， 0 < α < β < 2 π 。那么 A α ， β ( r ， f ′ f ) + B α ， β ( r ， f ′ f ) ≤ K ( log + S α − ε ， β + ε ( r ， f ) + log r + 1 ) 对于 r > 1 成立，至多除去一个有限线性测度的集合。
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user: 摘 要 以广州高校社团“员工”为研究对象，文章采用问卷调查方法，了解“员工”工作满意度、组织承诺、工作倦怠与离职倾向的关系。数据分析发现：1) “员工”工作倦怠与离职倾向显著正相关；2) 工作满意度是“员工”工作倦怠影响离职倾向的中介变量；3) 组织承诺是“员工”工作满意度影响离职倾向的中介变量。 关键词 :高校学生社团“员工”，工作倦怠，离职倾向，中介效应 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/
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user: 1. 前言 对于企业或组织管理者来说，人才的流出是其人力资源管理中很严重的一个问题。因为人才的培养需要花费较大的人力物力等多种成本，人才的流失意味着企业或组织成本的重要损失。因此，对于企业或组织来说，如何尽可能地留住人才，是其管理的重要内容。在这种背景下，对于企业或组织员工离职倾向的研究就一直受到学者们的关注。离职倾向是指因为个人、工作及组织的因素导致员工产生离开组织的想法，它是员工将要发生离职行为的最初阶段，它最能预测个体离职行为的发生。不少学者研究发现，员工的组织承诺、工作倦怠与工作满意度均是影响员工离职倾向的重要前因变量。同时，在过去的研究中，多数国内外研究偏向将工作态度(如工作满意度、组织承诺)和人口统计学变量(如年龄、婚姻状况、工作年限、工资待遇)作为员工离职意向的重要预测变量。 然而，目前为止，对于工作倦怠、组织承诺对离职倾向产生的影响，国内的研究大多将研究对象聚焦在企业、高校、政府机关、银行等制度化、规范化的单位组织而甚少有关于高校学生社团这类非正式组织的员工离职倾向研究。高校学生社团作为大学生为了共同理念而自发形成的学生性组织，是我国高校贯彻科学发展观的重要途径，更是学生提高思想政治素质和科学文化素养的重要载体(杨飞龙，2013)。而当前我国高校学生社团发展中存在不少问题，特别是对于普通大专院校来说，如“注重短期效益”“资金短缺，物质条件较差”和“讲座社团”等问题。“社团无用论”或者说“社团都是骗钱的”等言论泛滥，社团几乎处于被边缘化的境遇(胡卫卫，2012)，高校社团“员工”离职倾向愈发严重。在这样的大背景下，以高校社团员工为研究对象的离职倾向研究显得尤为紧迫。 究竟是哪些因素导致了高校社团员工的高离职率？我们又可以在哪些方面作一些改进的努力？带着这些问题，在借鉴国内外学者已有研究结论的基础上，本文以微观视角为切入点，关注社团“员工”自我态度对其离职倾向的影响效应。本次研究选取的自我态度包括工作倦怠、组织承诺和工作满意度三个主要变量。期待通过这些变量间的关系探讨为高校学生社团的员工管理提供一些有意义的参考结论。这也正体现了本文研究的理论意义和实践价值。
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user: 3. 研究方法 3.1. 研究对象 本次调查的对象为广州地区高校学生社团的“在职员工”，即正在参加学生社团的在校大学生，派发问卷250份，收回问卷220份，剔除填答不完整以及无效问卷26份，有效问卷194份，有效回收率为88.2%。样本的具体信息见表1。全部数据利用SPSS23进行分析。 Table 1 Sample distributio 人口学变量 类别 人数 百分比 人口学变量 类别 人数 百分比 性别 男 80 41.20% 是否独生子女 独生子女 51 26.30% 女 114 58.80% 非独生子女 142 73.20% 年级 大一 68 35.10% 参加社团时间 1~6个月 57 29.40% 大二 103 53.10% 6~12个月 68 35.10% 大三 12 6.20% 1年~1.5年 35 18.00% 大四 11 5.70% 超过1.5年 34 17.50% 专业类别 文科 116 59.80% 所担任的社团职务 社团负责人 18 9.30% 理科 49 25.30% 部门负责人 68 35.10% 工科 29 14.90% 干事 108 55.70% 表1. 样本基本情况(N = 194) 3.2. 研究工具 工作倦怠量表采用李超平翻译并修订的Maslach等人的马氏工作倦怠量表(MBI-GS)，包括16道题目。计分方式采用利克特7点积分，选项从0 = “从不”到6 = “每天”。本次量表α系数为0.798。 组织承诺量表以Porter、Mowday等人(1974)编制的组织承诺调查量表(OCQ)为基础，包括9道题目。计分方式采用利克特5点积分，选项从1 = “完全不同意”到5 = “完全同意”。此量表的α系数为0.899。 工作满意度量表主要采用Larwood等(1998)编制的工作满意度调查问卷，包括5道题目。计分方式采用利克特5点积分，选项从1 = “完全不同意”到5 = “完全同意”。量表的信度指数α系数为0.859。 离职倾向量表主要采用Cropanzano等人(1993， 1997， 1999)编制的离职意向调查问卷，包括3道题目。计分方式采用利克特5点积分，选项从1 = “完全不同意”到5 = “完全同意”。代表信度的α系数为0.802。 根据Nunnally (1978)和Churchull (1984)的有关研究，Cronbach’s α系数至少要大于0.5，如大于0.7则成为高信度。(张爽，崔雪，& 沙飞，2012b)在本次测量中，各量表的Alpha指数均在0.7以上，说明问卷信度良好。 效度分析 本文采用SPSS23.0对四个量表的效度分别作了结构效度分析，结果显示： 工作倦怠量表拥有三个主因子，累积提取的平方和达72.2%；组织承诺量表拥有一个主因子，累积提取的平方和达56.614%；工作满意度量表拥有一个主因子，累积提取的平方和达64.608%；离职倾向量表拥有一个主因子，累积提取的平方和达71.852%。各量表项目所属因子可以对问卷变量的信息进行有效描述和解释，4个量表都具有良好的结构效度。 3.3. 研究结果 3.3.1. 相关性分析 各研究变量的相关系数如表2所示，组织承诺与工作满意度显著正相关，组织承诺与离职倾向显著负相关，工作倦怠与工作满意度显著负相关，工作倦怠与离职倾向显著正相关，工作满意度与离职倾向显著负相关。 Table 2 Mean， standard deviation and correlation analysis of JS， OC， JB and T mean SD JS OC JB TI JS 18.95 3.67 1 OC 34.68 6.46 0.810 ** 1 JB 29.11 11.91 −0.354 ** −0.437 ** 1 TI 5.98 2.86 −0.449 ** −0.554 ** 0.468 ** 1 表2. 各研究变量的均值、标准差和相关系数矩阵(N = 194) 注：JS—工作满意度、OC—组织承诺、JB—工作倦怠、TI—离职倾向；*表示P < 0.05，**表示P < 0.01，*** 表示P < 0.001。 3.3.2. 回归分析 在相关分析中得出工作满意度、组织承诺、工作倦怠与离职倾向两两之间相关，为了研究四个变量之间的具体影响程度以及工作满意度的作用，本文利用分层回归分析进一步研究。见表3。 Table 3 Results of hierarchical regression analysis of each variabl 自变量 JS OC TI 模型1 模型2 模型3 JB −0.360*** / / / 0.527*** / / TI / −0.583*** / −0.737*** / / / JS / / 0.792*** / / −0.583*** / JB&JS / / / / 0.509*** / / JS&OC / / / / / / 0.001 Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 表3. 各变量分层回归分析结果 注：JS—工作满意度、OC—组织承诺、JB—工作倦怠、TI—离职倾向；*表示P < 0.05，**表示P < 0.01，***表示P < 0.001。 根据Baron & Kenny(1986)检验变量是否有中介作用的三个步骤： 1) 自变量与因变量相关性显著； 2) 自变量与中介变量相关性显著； 3) 中介变量与因变量相关性显著。 1、工作倦怠、工作满意度和离职倾向的回归分析 首先以工作倦怠作为自变量，离职倾向作为因变量进行一般线性回归分析。得到在显著性水平为0的情况下它们之间的B系数为0.527。 再以工作倦怠为自变量，工作满意度为因变量进行一般线性回归分析，得到在显著性水平为0情况下的回归系数为−0.360. 以工作满意度为自变量，离职倾向为因变量的一般线性回归分析可得显著性水平为0下的回归系数为−0.583。 最后以工作倦怠和工作满意度同时作为自变量，离职倾向为因变量做线性回归分析，得工作倦怠和离职倾向仍在显著性水平为0的情况下回归系数变成0.509。证明在加入了工作满意度变量后，工作倦怠与离职倾向之间的回归发生了改变，即工作满意度是工作倦怠与离职倾向间的中介变量。 2、工作满意度、组织承诺与离职倾向的回归分析 以工作满意度为自变量，离职倾向为因变量做回归分析，根据上文已知，其具有在显著性水平为0的情况下的回归系数，为−0.583。 以工作满意度作为自变量，组织承诺作为因变量回归分析的结果为显著性水平为0，回归系数为0.792。 以组织承诺作为自变量、离职倾向为因变量做回归分析，其在显著性水平为0时，有回归系数−0.737。 最后以工作满意度和组织承诺同时作为自变量，离职倾向作为因变量，此时工作满意度和组织承诺的线性相关的显著性系数变为0.992，即相关性大大减弱，甚至无相关性。证明了组织承诺在其中起到了显著的中介作用。
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user: 4. 结果与讨论 4.1. 结果 4.1.1. 工作倦怠与离职倾向的相关性 大量研究显示工作倦怠与离职倾向之间有正相关关系，本研究也得出了同样的结论，高校社团成员的工作倦怠与其离职倾向显著正相关。当组织的成员对组织赋予的工作内容和责任产生厌倦，表现出情绪衰竭和玩世不恭，那么他就会做出离开组织的选择。 4.1.2. 组织承诺与离职倾向的相关性 国内外大多数研究表明，组织承诺与其离职倾向呈负相关，本研究也证实了这一结论。有学者研究发现，组织承诺更能预测员工的自愿离职行为，可以解释其34%的变异量(Robbins， 2005)。 4.1.3. 工作满意度的中介效应 本研究发现，工作满意度是工作倦怠影响离职倾向的中介变量，这与国内外学者的结论一致(Lee， 1999; 李华，2006；张开翠，2008；张永旺，2010)。当社团员工感觉疲惫、情绪低落、无工作热情时，其工作满意度会有一定程度的降低，从而导致其产生离职倾向。 4.1.4. 组织承诺的中介效应 本次研究表明，组织承诺是工作满意度作用于离职倾向的中介变量，印证了Steers提出的假设(Steers， 1977; Srevens， Beyer & Trice， 1978; Rusbult & Farrell， 1983)。在本文的一个特定的背景下，即大学社团工作组织下，该种效应依然存在，当社团工作人员工作满意度降低时，其组织承诺的三个因素都会发生变化。尤其是情感承诺，有研究发现，在组织承诺的三个维度中，情感承诺对离职意向的预测性最好(符健春，潘陆山，& 彭燕飞，2008)。工作满意度导致社团工作人员对于该社团组织的情感会减少，从而使得情感承诺向负向变化；而规范承诺和继续承诺也会削弱，引发离职倾向的增强。 4.2. 讨论与分析 本研究选择高校社团这种非正式性、自发性和群众性的社团组织作为切入点，可以看作是对过去关注正规化、制度化、规范化单位和组织研究的一种重要补充。高校社团是以共同或相近的兴趣、爱好、特长、信念、观点或自身需要为基础，在自愿的前提下自发组成的学生组织(郭清秀 & 刘科，2010)。作为一种学生组织，能否得到成员的认同和投入非常重要，这直接关系到社团能否正常运行，也决定了它的兴衰荣败，甚至在一定程度上影响了高校的文化氛围。因此，它既可以看作是高校学生管理的重要载体，又可以看作是高校学生管理的重要结晶，其重要性不容质疑。 本文针对高校学生社团“员工”工作倦怠与离职倾向关系及内部机制的研究证实并有力地支持了以往研究所得到的结论。证实了在高校社团群体当中也存在着工作满意度和组织承诺的中介效应，是对以往研究结果的一个补充与扩展。同时，以往国内外的研究均表明，工作满意度和组织承诺均与离职倾向呈负向关系，同时它们都可作为预测离职倾向的前因变量(Kuokkanen， Leino-Kilpi， & Katajisto， 2003)。本次研究也进一步证实了工作满意度与组织承诺作为离职倾向的重要前因变量的论点。 本次研究的结论对于各高校的社团建设与社团工作具有十分重大的实际指导意义。高校社团成员的组织承诺越低，他们的离职倾向越高，其中原因可能与高校社团制度建设缺失、管理机制不够完善有关。刚踏入大学的新生都会被学校各大社团“争相抢夺”，社团间互相比赛，“招兵买马”，但是从新生成员的招聘、培训，到经费的使用，再到社团干部岗位的晋升等等，都没有健全的管理制度，造成社团内部凝聚力不足，人员结构不稳定。同时，新生在社团中没有决定权和建议权，一般都是上届的社团干部决定社团的活动，造成新老生之间的隔阂，新成员对社团没有依赖感，他们也不会有主人翁意识，最后导致社团成员的流失。 为了降低高校社团的离职率，建立完善的管理制度、监督制度，提高社团干部成员的素质和能力是非常必要的。在社团活动中，设置部分奖励，鼓励社团成员自主创新，丰富社团活动；同时，在社团内宣传“公平、平等”的氛围，无论新老生，均可以针对社团的管理、活动提出自己的意见，如被采用，可以给与一定的奖励。全员参与社团活动的组织、社团的建设有利于培养成员的主人翁意识，提高他们的组织承诺，减少社团成员离职概率，从而保证社团健康、稳定的发展。 工作满意度是工作倦怠影响离职倾向的中介变量；组织承诺是工作满意度影响离职倾向的中介变量。当社团员工感觉疲惫、情绪低落、无工作热情时，其工作满意度会有一定程度的降低，从而导致其产生离职倾向。因此，高校社团可以考虑从降低工作倦怠和提高工作满意度这两个方面降低员工离职倾向，比如提供舒适的工作环境、具有挑战性的社团活动、合理的干部晋升机制、完善的社团管理制度等方面。另外当社团人员工作满意度普遍降低时，可以通过一些活动强化组织承诺而达到调节工作满意度与离职倾向的目的，尤其是一些可以增强社团工作人员情感承诺的活动，强化组织的凝聚力，可以有效地减少离职情况的发生。
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user: 5. 研究的局限性 由于条件局限，本次研究样本均取自广州市内各高校社团组织，未考虑到其他地区的高校组织的情况。各高校对于社团组织的扶持力度与宣传力度的不同也会影响到高校社团“员工”的离职倾向，但是我们在本次研究没有考虑这些差异性。由于条件限制，量表设计上较为简易，每个量表的问题较少，测试维度有限，可能导致一定的偏差。另外，本次测量主要通过调研的数据进行量化分析，未曾进行相应的访谈等方式的定性分析，对于现象的成因与解决措施未进行详细论证。
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user: 摘 要 节点部署作为无线传感器网络应用的一个核心问题，是保证服务质量的重要手段。本文主要从优化节点成本出发，介绍并分析了问题求解最优解的两类有效工具遗传算法、粒子群优化算法及其改进算法。 关键词 :无线传感器网络，节点部署，遗传算法，粒子群优化算法 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/
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user: 1. 引言 随着经济快速发展，城市人口持续增长，传统运行模式下的城市面临严峻的挑战，如：资源紧缺等。智慧城市的城市发展理念是基于城市中的多元业务传输的网络资源优化，是新型城市化的重要内容，也是对传统城市发展的改革 [ 1 ] 。智慧城市中无线网络基础通信设施部署优化问题可以归结为，在给定的平面上部署合适的网络节点，使信号不仅可以覆盖到所在的移动终端，同时保证最优的服务质量。 无线传感器网络(WSNs)最初是在军事领域中提出的。但随着无线通讯技术、微电子技术的发展，低功耗的传感器节点越来越廉价，无线传感器网络也从军事应用转向民用。在无线传感器网络中，网络节点部署问题是WSNs的一个基本问题，直接影响到服务质量 [ 2 ] [ 3 ] 。遗传算法、粒子群优化算法及其改进算法作为问题求最优解的有效工具，在WSNs节点部署优化中得到了广泛的应用 [ 4 ] [ 5 ] 。
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user: 2. 遗传算法 遗传算法GA (genetic algorithm)，也称进化算法，是受达尔文的进化论启发，借鉴生物进化模型提出的迭代式自适应随机搜索方法。通过模拟自然界中生物进化的发展规律，在人工系统中实现特定目标的优化。遗传算法步骤如下： 1) 选择初始生命种群； 2) 循环：评价种群中的个体适应度；以比例原则(分数高的挑中的概率也较高)选择下一种群；通过交叉和变异改变种群； 3) 直到停止循环的条件满足。 对于优化问题，染色体的设计如图1所示 图1. 染色体设计 其中 z i 表示待选的放置传感器节点的栅格位置， k i 表示不同传感器类型，取1表示某类型的传感器节点部署在该区域。利用编码映射，建立遗传算法中的初始种群为： p 1 = { g 11 ， g 12 ， ⋯ ， g 1 | N | | K | } ， p 2 = { g 21 ， g 22 ， ⋯ ， g 2 | N | | K | } ，                               ⋮ p i = { g i 1 ， g i 2 ， ⋯ ， g i | N | | K | } ，                               ⋮ p s = { g s 1 ， g s 2 ， ⋯ ， g s | N | | K | } ， 其中N表示候选的可放置传感器节点的栅格数，K表示传感器类型的数目。个体解的优劣通过“适应度”来评估，通过适应度函数，GA就能判断出一个解的优劣程度，适值高的个体具有较高的生存率。适值函数如下： f = ∑ i = 1 N ∑ k = 1 K c i k x i k + M { min { 0 ， { ∑ i = 1 N ∑ k = 1 K a i j k x i k − b i } } 2 } 这里M表示罚数因子，一般取任意大的正整数。 通常选择的变异策略和变异方法为：将不同类型的传感器相互交换，即随机将染色体任意位置的值取反，即将1取反变成0，将0取反变成1。
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user: 3. 粒子群优化算法 粒子群(POS)算法是由Kennedy和Eberhart等于1995年提出的种群智能算法。基于群体搜索策略，将粒子随机分布与搜索空间，一个粒子即代表一个空间点，粒子在飞行单位时间之后，根据自己和群体的历史记录不断改变自己的飞行速度(速率和方向)。粒子飞行速度主要受3个方面因素的影响：惯性因素、自我学习因素和社会学习因素。粒子在飞行过程中，通过不断改变速度来搜索最优位置，每个粒子的运动轨迹由整个种群的历史最好位置及其个体所经历的最好位置决定。粒子群算法具有概念简单、搜索效率高等特点。Eberhart通过优化可连续变化的二进制概率达到间接优化二进制变量的目的，提出二进制粒子群算法，解决了实际工程应用的组合优化问题。 标准POS中微粒i的各维度及粒子位置更新公式如下： V i j ( t + 1 ) = W V i j ( t ) + c 1 r ( p i j ( t ) − x i j ( t ) ) + c 2 r ( g i j ( t ) − x i j ( t ) ) (1) x i j ( t + 1 ) = x i j ( t ) + V i j ( t + 1 ) 其中 V i j 表示粒子的速度， x i j 表示粒子的位置，i表示第i个粒子，j表示在j方向上的分量。W表示惯性权重， c 1 、 c 2 为学习因子，r是在[0，1]范围之间均匀分布的随机数， p i j 表示粒子在历史上已经寻到的最优位置， g i j 表示种群中所有粒子所经历的最好位置，即全局最优最优解。为使粒子速度不至过大，通常会设定速度上限 V max ： V i j = { V max ， V i > V max ， − V max ， V i < − V max . 而二进制PSO中微粒i的各维速度更新公式同标准POS相同，但粒子位置更新公式却不同，为： x i j ( t + 1 ) = { 1 ， r < s i g ( V i j ( t + 1 ) ) ， 0 ， r ≥ s i g ( V i j ( t + 1 ) ) ， (2) 其中 s i g ( x ) = 1 1 + e − x 为sigmoid函数。从式(1)中，可以看出二进制POS中速度分量 V i j 决定了位置分 量 x i j 取1或0的概率， V i j 越大，则 x i j 取1的概率越大。 V max 则能够限制 x i j 取1或0的概率， V max 值越大，则算法接近于当前最优解附近的局部搜索，相反，则算法越接近于全局搜索。为了避免 S ( V i j ) 太接近于0.0或1.0，可以通过限制 V i j 的大小来实现。具体过程为：起始阶段，对粒子进行编码以及粒子群初始化，初始化粒子群的参数 w ， c 1 ， c 2 。在 ω 中引入自适应扰动机制，增强粒子群跳出局部最优的能力 ω = ω max − ω max − ω min i t e r max × i t e r × [ 1 − g 2 g max ] g (3) g = { 0 ， 若 最 优 解 在 进 化 g + 1 ， 若 最 优 解 已 G 次 没 有 进 化 ， 且 g + 1 ≤ g max ， g max ， 其 他 情 况 . (4) 其中 ω max ， ω min 是 ω 的极大值和极小值，iter是当前的迭代次数， i t e r max 是总的迭代次数， g max 是扰动因子g的极大值。粒子群的初始位置为随机的二进制向量，速度在[−4，4]之间取值，粒子速度为 f = ∑ i = 1 N ∑ k = 1 K c i k x i k + M { min { 0 ， { ∑ i = 1 N ∑ k = 1 K a i j k x i k − b i } } 2 } (5) 迭代判断：按照式(1)、(2)对粒子的速度和位置进行更新，利用式(5)进行粒子适应度评价，循环执行，直到粒子的适应度变化小于给定的阈值，或者算法迭代次数达到预定的迭代次数，算法停止。
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user: 4. 结论 每种算法都有各自的特点和应用环境，没有哪种最优的。总体说来，在保证网络容错性和健壮性的前提下，降低了网络部署的成本，提高了目标检测的质量，通过对上面各种定位算法的分析，认为对无线传感器网络成本最优节点部署机制的研究还存在以下技术挑战：首先，目前主要的算法集中于确定性静止异构节点部署方法，节点的位置预先计算后进行部署，而在实际中，节点的位置一般不能预先得到，今后的工作将集中解决在节点位置近似于最优位置时的部署优化问题。其次，研究的异构节点部署仅仅假定其感知半径不同，下一步的工作将解决在节点的寿命、状态切换能力、移动性能等不同情况下的节点优化部署问题。
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user: 摘 要 研究以17~25岁青少年为研究对象，采用中文版社交回避及苦恼量表，情绪调节量表和情绪调节自我效能感量表，探讨了青少年情绪调节效能感、情绪调节策略使用频率以及社交苦恼和回避之间的关系。研究结果发现，认知重评策略使用频率在表达积极情绪自我效能感与社交回避和社交苦恼之间起部分中介作用，认知重评策略在管理消极情绪自我效能感与社交回避和社交苦恼间起部分中介作用，表达抑制策略在管理消极情绪自我效能感与社交回避间起部分中介作用。研究发现，情绪调节策略使用频率在情绪调节效能感和青少年社交苦恼和社交回避之间起中介作用，不同的情绪调节策略(认知重评和表达抑制)所起的作用不同。 关键词 :情绪调节效能感，社交苦恼，社交回避，认知重评，表达抑制 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/
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user: 1. 引言 Magee等人的调查显示，在美国15~24岁的青少年中有终生社交焦虑障碍的为14.9% (Magee， Eaton， Wittchen， McGonagle， & Kessler， 1996)。另外一项调查发现，大约有7%的青少年受到社交恐惧的困扰(Chavira et al.， 2004)。社交障碍削弱了青少年的社会功能，降低了他们的生活质量，对青少年个体的人际交往、职业生涯以及日常生活会产生严重负面的影响(Aderka， Hofmann， Nickerson， Hermesh， Gilboa-Schechtman， & Marom， 2012; Stein & Kean， 2000)。 近期的研究发现，情绪调节与社交障碍有关(Goldin， Jazaieri， Ziv， Kraemer， Heimberg， & Gross， 2013; Mennin， McLaughlin， & Flanagan， 2009; Miu， Vulturar， Ungureanu， & Gross， 2013; Samson， Huber， & Gross， 2012; Sheppes & Gross， 2011; Szasz， Szentagotai， & Hofmann， 2011; Zhao， Pei， Fu， Chen， & Zhou， 2014; Zhao， Shi， Fu， Cai， & Zhou， 2013)。情绪调节被认为是一种适应外界环境的能力和手段(Zhao， Shi， Fu， Cai， & Zhou， 2013)，认知重评和表达抑制是两种最为常用的情绪调节策略，认知重评是指个体通过对刺激和情景进行重新认知来调节情绪，这种情绪调节方式被认为可以有效的减少个体的负性情绪，而表达在抑制主要是通过抑制将要发生的情绪表达行为，从而降低主观情绪体验，表达抑制习惯会预测较多的负情绪体验和表达(Gross & John， 2003; John & Gross， 2007; McRae， Jacobs， Ray， John， & Gross， 2012; Urry & Gross， 2010)。一般认为，社交障碍群体(如社交焦虑、自闭症)会更少的采用有效的情绪调节策略来管理自身的情绪(Mennin， McLaughlin， & Flanagan， 2009; Samson， Huber， & Gross， 2012)。研究发现，非临床高社交焦虑群体使用有效认知情绪调节策略(如认知重评)的频率会显著的低于低社交焦虑的人群(Zhao， Pei， Fu， Chen， & Zhou， 2014)。 社交焦虑的认知–行为模型(Boden， John， Goldin， Werner， Heimberg， Gross， 2012; Clark & Wells， 1995; Weeks， Heimberg， Rodebaugh， Goldin， & Gross， 2012)认为社交焦虑个体会对自身以及所处的交往环境形成一些消极信念，这样一些消极信念会让个体将社交情境知觉为危险的，而当个体将外在的社交情境知觉为具有威胁性之后，出于自我保护的目的，会采取一些安全的补偿行为，如抑制自己情绪的表达和流露。这说明不当的情绪调节策略使用(通过抑制将要发生的情绪表达)，或较少的采用有效的调节策略(对社交情景进行重新认知来调节情绪)是产生社交障碍的原因之一。一些研究也发现，经常使用认知重评策略可以预测个体的更紧密的社会联系(stronger social connections)和更高的社会地位(higher social status) (English， John， Srivastava， & Gross， 2012)，Zhao等人(2013)的研究发现，情绪调节策略使用频率对社会性活动和人际交往中害羞，腼腆，拘谨，尴尬，不自然，沉默寡言等不良反应具有一定的预测作用。但是，目前关于情绪调节策略使用频率影响社交障碍原因探讨的研究还很少。本研究拟从情绪调节效能感的角度出发，探讨情绪调节效能感、情绪调节策略以及社交障碍之间的关系。 情绪调节自我效能感被认为是个体对能否有效调节自身情绪状态的一种自信程度(Bandura， Caprara， Barbaranelli， Gerbino， & Pastorelli， 2003)。情绪调节自我效能感可以使个体有效应对压力、对抑郁、害羞和亲社会行为等发挥重要的调节作用。研究表明，相对于那些怀疑自己能力的人来说，相信自己有能力调节情绪的个体更倾向于选择有效的情绪调节策略，避免情绪所带来的困扰(Bandura & Wood ，1989; Caprara， Giunta， Eisenberg， Gerbino， & Tramontano， 2008)。 所以，我们推断，情绪调节效能感高的个体会在社交情境中有效的采用情绪调节策略，从而在社交环境中较少的出现负性情绪和回避行为。基于此，本研究将以青少年为研究对象，探讨情绪调节效能感对社交障碍的影响。我们采用社交回避及苦恼量表(Social Avoidance and Distress Scale)测量个体的社交回避行为和苦恼情绪，采用Caprara等人(2008)编制的情绪调节自我效能感量表(The Scale of Regulatory Emotional self-efficacy， SRESE)测量被试的情绪调节自我效能感，其中，情绪调节效能分为两类：管理消极情绪的自我效能(perceived self-efficacy in managing negative affect， NEG)，指个体改善负面情绪状态时所具有的效能信念和表达积极情绪的自我效能(perceived self-efficacy in expressing positive affect， POS)，指个体面对成功或其它愉快性事件时，积极体验或允许自己表达快乐、兴奋、自豪等积极情绪的效能信念(Caprara， Giunta， Eisenberg， Gerbino， & Tramontano， 2008)。我们将采用Gross & John (2003)编制的情绪调节策略问卷(Emotion Regulation Questionnaire， ERQ)测量情绪调节策略使用频率。其中，情绪调节策略包含认知重评和表达抑制两种。我们假设，情绪调节效能感通过影响个体的情绪调节使用策略频率影响其社交回避行为和苦恼情绪体验，情绪调节使用策略频率在情绪调节效能感和社交回避和苦恼之间起中介作用。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 西部某省高校880名在校大学生完成问卷调查，回收有效问卷879份。其中，男生420人，占47.8%，女生458人，占52.1%，1人未报告性别，占0.1%；汉族836人，占95.1%，少数民族43人，占4.9%；理科430人，占48.9%，文科449人，占55.1%。被试平均年龄为20.87岁，标准差为1.57。其中，17岁2人，占0.2%，18岁47人，占5.3%，19岁128人，占14.6%，20岁208人，占23.7%，21岁186人，占21.2%，22岁160人，占18.2%，23岁111人，占12.6%，24岁29人，占3.3%，25岁8人，占0.9%。 2.2. 测量工具 2.2.1. 社交回避及苦恼量表 社交回避及苦恼量表含有28个条目，其中14条用于评价社交回避，14条用于评定社交苦恼。采用是否评方式，得分制从0 (最低的回避及苦恼程度)~28 (最高的一级回避及苦恼程度)。该量表中文版具有较好的信、效度。在本研究中，回避分量表的内部一致性α系数为0.75，苦恼分量表的内部一致性α系数为0.68，总量表的内部一致性α系数0.81。 2.2.2. 情绪调节量表 情绪调节量表采用Gross & John (2003)在2003年编制的情绪调节量表(Gross & John， 2003)。该问卷由10个题项构成，主要测量个体使用认知重评和表达抑制两种情绪调节策略的频率。其中，认知重评维度由6个题项构成，表达抑制维度由4个题项构成。情绪调节量表为七点计分，得分越高，表明使用情绪调节策略的频率越高。该量表中文版具有较好的信、效度(王力，柳恒超，李中权，2007)。在本研究中，认知重评分量表的内部一致性α系数为0.78，表达抑制分量表的内部一致性α系数为0.69，总量表的内部一致性α系数0.76。 2.2.3. 情绪调节自我效能感量表(The Scale of Regulatory Emotional Self-Efficacy， SRESE) 采用Caprara等人(2008)编制的情绪调节自我效能感量表测量被试的情绪调节自我效能感。该量表包括两个维度，分别是表达积极情绪自我效能感(Perceived self-efficacy in expressing positive affect， POS)和管理消极情绪自我效能感(Perceived self-efficacy in managing negative affect， NEG)，量表采用Likert-5级计分(从1“非常不符合”到5“非常符合”)，得分越高表明个体情绪调节自我效能感程度越高。该量表中文版被证明具有较好的信、效度(王玉洁，2013)，中文版表达积极情绪自我效能感维度下包含6个题目，管理消极情绪自我效能感维度下包含11个题目。在本研究中，该量表的内部一致性α系数为0.86，表达积极情绪自我效能感和管理消极情绪自我效能感分量表的内部一致性α系数分别为0.85和0.83。 2.3. 程序 调查采用纸笔测验。被试均在私密的环境下进行问卷调查。量表的顺序为随机呈现给被试。