This study found an interesting fact that the nonlinear relationship structure between volatility and trading volume changed before and after the COVID-19 pandemic according to empirical analysis using Bitcoin (BTC) market data that sensitively reflects investors' trading behavior. That is, their relationship appeared positive (+) in a stable market state before COVID-19 pandemic, as in theory based on the information flow paradigm. In a state under severe market stress due to COVID-19 pandemic, however, their dependence structure changed and even negative (-). This can be seen as a consequence of increased market stress caused by COVID-19 pandemics from a behavioral economics perspective, resulting in structural changes in the asset market and a significant impact on the nonlinear dependence of volatility and trading volume (in particular, their dependence at extreme quantiles). Hence, it should be recognized that in addition to information flows, psychological phenomena such as behavioral biases or herd behavior, which are closely related to market stress, can be a key in changing their dependence structure. For empirical analysis, this study performs a test of Ross (2015) for detecting a structural change, and proposes a Copula Regression Quantiles (CRQ) approach that can identify their nonlinear relationship structure and the asymmetric dependence in their distribution tails without the assumption of i.i.d. random variable. In addition, it was confirmed that when the relationship between their extreme values was analyzed by linear models, incorrect results could be derived due to model specification errors.
Nathan L. DeBono;Robert D. Daniels ;Laura E. Beane Freeman ;Judith M. Graber ;Johnni Hansen ;Lauren R. Teras ;Tim Driscoll ;Kristina Kjaerheim;Paul A. Demers ;Deborah C. Glass;David Kriebel;Tracy L. Kirkham;Roland Wedekind;Adalberto M. Filho;Leslie Stayner ;Mary K. Schubauer-Berigan
Safety and Health at Work
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v.14
no.2
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pp.141-152
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2023
Objective: We performed a meta-analysis of epidemiological results for the association between occupational exposure as a firefighter and cancer as part of the broader evidence synthesis work of the IARC Monographs program. Methods: A systematic literature search was conducted to identify cohort studies of firefighters followed for cancer incidence and mortality. Studies were evaluated for the influence of key biases on results. Random-effects meta-analysis models were used to estimate the association between ever-employment and duration of employment as a firefighter and risk of 12 selected cancers. The impact of bias was explored in sensitivity analyses. Results: Among the 16 included cancer incidence studies, the estimated meta-rate ratio, 95% confidence interval (CI), and heterogeneity statistic (I2) for ever-employment as a career firefighter compared mostly to general populations were 1.58 (1.14-2.20, 8%) for mesothelioma, 1.16 (1.08-1.26, 0%) for bladder cancer, 1.21 (1.12-1.32, 81%) for prostate cancer, 1.37 (1.03-1.82, 56%) for testicular cancer, 1.19 (1.07-1.32, 37%) for colon cancer, 1.36 (1.15-1.62, 83%) for melanoma, 1.12 (1.01-1.25, 0%) for non-Hodgkin lymphoma, 1.28 (1.02-1.61, 40%) for thyroid cancer, and 1.09 (0.92-1.29, 55%) for kidney cancer. Ever-employment as a firefighter was not positively associated with lung, nervous system, or stomach cancer. Results for mesothelioma and bladder cancer exhibited low heterogeneity and were largely robust across sensitivity analyses. Conclusions: There is epidemiological evidence to support a causal relationship between occupational exposure as a firefighter and certain cancers. Challenges persist in the body of evidence related to the quality of exposure assessment, confounding, and medical surveillance bias.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.5D
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pp.605-610
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2009
The either satisfaction levels or limits of tolerance levels felt by the users in the certain space/region should be examined for measuring social capacity on the total amount of vehicles. The reliability of measuring social carrying capacity depends primarily on decreasing the strategic responding biases. To induce the honest responses to preferences, Dichotomous Choice which is specifically known as the Double-Bounded Dichotomous Choice was adopted in this research to suggest the measurement methodology of social carrying capacity on the total amount of vehicles in U-do island. The empirical test was carried out the U-do island, an administrative district of Jeju Special Self-Governing Province. The number of vehicles satisfied by the 10% of residents was 390 and the satisfactory vehicle number was decreased to 132 extended to 90% of residents. This research, based on the political decision making criteria, set up the social carrying capacity in U-do island. The vehicle number satisfied by 50% of residents was 227, which meant the same number of residents turn to be supporter in case of political actions.
The various environmental regulation directives such as RoHS (restriction of hazardous substances in electrical and electronic products) and WEEE (waste from electrical and electronic equipments) are practically used as the technical barrier in international trade (TBT) of vehicles and electrical and electronic products recently. Regarding such an environmental regulation, Korea Research Institute of Standards Science (KRISS) organized a proficiency testing scheme to establish the reliability of measurement results produced by the relevant research institutes and test laboratories in Korea. Participants were 31 laboratories related to production of the electrical and electronic equipments and mobile vehicles. Two polypropylene samples of pellet type were employed as the proficiency testing materials (PTMs). Cadmium and lead were the analytes chosen among six components regulated in European Union (EU) RoHS directive. The PTMs were sent to the participants by post on September $1^{st}$ 2006, and deadline for results submission were October $10^{th}$ 2006. The results of each laboratory were evaluated in comparison with KRISS reference values using Robustic Z-score and Youden plot methods. The results of the various sample digestion methods were also compared. Most of participants reported good agreement within 10 % range of reference values. However, results from several laboratories showed significant biases from reference values. These laboratories should establish the quality assurance system for improvement of the measurement reliability.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.6B
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pp.579-587
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2010
The mid-range streamflow forecast was performed using NWP(Numerical Weather Prediction) provided by KMA. The NWP consists of RDAPS for 48-hour forecast and GDAPS for 240-hour forecast. To enhance the accuracy of the NWP, QPM to downscale the original NWP and Quantile Mapping to adjust the systematic biases were applied to the original NWP output. The applicability of the suggested streamflow prediction system which was verified in Geum River basin. In the system, the streamflow simulation was computed through the long-term continuous SSARR model with the rainfall prediction input transform to the format required by SSARR. The RQPM of the 2-day rainfall prediction results for the period of Jan. 1~Jun. 20, 2006, showed reasonable predictability that the total RQPM precipitation amounts to 89.7% of the observed precipitation. The streamflow forecast associated with 2-day RQPM followed the observed hydrograph pattern with high accuracy even though there occurred missing forecast and false alarm in some rainfall events. However, predictability decrease in downstream station, e.g. Gyuam was found because of the difficulties in parameter calibration of rainfall-runoff model for controlled streamflow and reliability deduction of rating curve at gauge station with large cross section area. The 10-day precipitation prediction using GQPM shows significantly underestimation for the peak and total amounts, which affects streamflow prediction clearly. The improvement of GDAPS forecast using post-processing seems to have limitation and there needs efforts of stabilization or reform for the original NWP.
Do social situations have an impact on an individual's information processing and emotional experiences? Two studies were conducted to investigate relationships between self-reference effects, emotional experiences and social information processing. Study 1 examined whether biases favoring self-related stimuli could occur automatically. Participants had to judge whether sequential geometric shape-label pairs matched or mismatched. The results showed that self-related stimuli are more rapidly processed than friends/others-related stimuli. In Study 2, the participants had to recall items which were presented with different instructions (either chosen by a friend or by the computer). Here we explored whether the self-reference effect is reduced in a social learning condition. When comparing the social learning condition (seated in pairs) with the nonsocial learning condition (seated alone), the participants recalled more self-related words in the nonsocial learning condition than in the social learning condition. Importantly, the automatic self-reference effect disappeared in the social learning condition. More friends-related words were recalled in the social condition than self-related words. In addition, while tasting chocolates, the participants judged them to be more likeable in the social condition than in the nonsocial condition. These results implicated that social processing can be useful for reducing the automatic self-reference effects and shared experiences are perceived more intensely than unshared experiences.
Artificial Intelligence (AI), especially in the domain of text-generative services, has witnessed a significant surge, with forecasts indicating the AI-as-a-Service (AIaaS) market reaching a valuation of $55.0 Billion by 2028. This research set out to explore the quality dimensions characterizing synthetic text media software, with a focus on four key players in the industry: ChatGPT, Writesonic, Jasper, and Anyword. Drawing from a comprehensive dataset of over 4,000 reviews sourced from a software evaluation platform, the study employed the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique using the Gensim library. This process resulted the data into 11 distinct topics. Subsequent analysis involved comparing these topics against established AI service quality dimensions, specifically AICSQ and AISAQUAL. Notably, the reviews predominantly emphasized dimensions like availability and efficiency, while others, such as anthropomorphism, which have been underscored in prior literature, were absent. This observation is attributed to the inherent nature of the reviews of AI services examined, which lean more towards semantic understanding rather than direct user interaction. The study acknowledges inherent limitations, mainly potential biases stemming from the singular review source and the specific nature of the reviewer demographic. Possible future research includes gauging the real-world implications of these quality dimensions on user satisfaction and to discuss deeper into how individual dimensions might impact overall ratings.
This study is an exploratory study on stock investment behaviors of individual investors in psychological perspective. The study is based on many behavioral finance studies which overconfidence of individual investors has an effect on irrational investment decision making and investment behaviors such as excessive trading. Accordingly, this study was to investigate the factors of self-enhancement perception on confidence of investment of individual investors and to find whether these psychological biases lead to irrational investment behaviors. The results indicated that there were sex differences in the factors of self-enhancement perception on individual investors' confidence of investment. In case of male investors, they were confident of their ability of investment but in case of female investors, they were confident of optimistic expectation of return. Also, male investors were more confident of investment than female investors. In addition, the result showed that risky investment behaviors of individual investors were influenced by psychological factors such as favorable self-evaluation, confidence of self-controllability, optimistic expectation of return and confidence of investment in part. This study suggests that further researches need to search after other variables which can mediate between psychological factors and investment behaviors of individual investors.
Minsang Kim;Myung-Sook Park;Jae-Hyun Ahn;Gm-Sil Kang
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_2
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pp.1541-1551
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2023
Radiometric calibration is a fundamental step in ocean color remote sensing since the step to derive solar radiance spectrum in visible to near-infrared wavelengths from the sensor-observed electromagnetic signals. Generally, satellite sensor suffers from degradation over the mission period, which results in biases/uncertainties in radiometric calibration and the final ocean products such as water-leaving radiance, chlorophyll-a concentration, and colored dissolved organic matter. Therefore, the importance of radiometric calibration for the continuity of ocean color satellites has been emphasized internationally. This study introduces an approach to improve the radiometric calibration algorithm for the visible bands of the Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) satellite with a focus on stability. Solar Diffuser (SD) measurements were employed as an on-orbit radiometric calibration reference, to obtain the continuous monitoring of absolute gain values. Time series analysis of GOCI-II absolute gains revealed seasonal variations depending on the azimuth angle, as well as long-term trends by possible sensor degradation effects. To resolve the complexities in gain variability, an azimuth angle correction model was developed to eliminate seasonal periodicity, and a sensor degradation correction model was applied to estimate nonlinear trends in the absolute gain parameters. The results demonstrate the effects of the azimuth angle correction and sensor degradation correction model on the spectrum of Top of Atmosphere (TOA) radiance, confirming the capability for improving the long-term stability of GOCI-II data.
The present study examined the variations in personality variables according to different types for the Korean view of the afterlife, including 'extinction type', 'the other world-oriented transmigration type', 'heaven/hell type' and 'obscurity type'. The results may be summarized as follows: (1) 'the other world-oriented transmigration type' and 'heaven/hell type' showed significantly stronger belief in a just world than 'extinction type', (2) 'extinction type' and 'obscurity type' showed more external attribution for accidents than 'heaven/hell type', (3) there was no difference in unrealistic optimism levels, (4) depending upon the types for the view of the afterlife, not only preferred self-enhancing biases but also positive illusions which related to life satisfaction were different, (5) 'extinction type' showed stronger risk-taking tendency than 'heaven/hell type'. These results were explained in terms of features that belong to each afterlife view. Finally, we discussed the limitation of this study and the directions for future study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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