협동적 웹기반 학습이란 웹을 매개로 학생들이 동료 학생, 전문가, 교수, 지역사회 인사, 다른 기관의 연구원 등과 함께 학습을 하는 것이다. 본 논문은 점차 활성화되어 가고 있는 협동적 웹기반 학습에서 학습자들을 공정하고 공평하게 평가하기 위한 도구를 제안하는 것을 목표로 하고 있다. 결국, 공정한 평가를 통하여 협동적 웹기반 학습이 가상공간에서도 체계적으로 원활히 이루어질 수 있도록 유도하고자 한다. 본 논문에서는 우선 협동적 웹기반 학습이 이루어지기 위한 환경 및 수업 방식을 조사한다. 이를 위해 실제 교실 수업에서는 협동학습 시 어떤 방식으로 학습자들을 평가하는지 조사 분석하고 이를 바탕으로 하여 협동적 웹기반 학습을 위한 학습자 평가 항목을 개발한다. 또한 팀 구성방식과 수업유형을 고려하였을 때 재안한 평가항목 중에서 참여도 측면, 협동성 측면과 개별책무성에 대해 학습자들의 평가사례를 분석한다.
Purpose: The purpose of this study was to assess the importance and sensitivity to nursing interventions of six sensitive nursing outcomes selected from the Nursing Outcomes Classification. The outcomes in this study were Self-Care: Activities of Daily Living, Self-Care: Instrumental Activities of Daily Living, Treatment Behavior: Illness or Injury, Knowledge: Health Promotion, Caregiver Performance: Direct Care, and Caregiver Physical Health. Method: Data were collected from 97 visiting nurses working in public health centers located in a province and a capital city. The Fehring method was used to estimate outcomes and indicators for content validity. Simultaneous multiple regression and stepwise regression were used to evaluate relationships between each outcome and its indicators. Results: Results confirmed the importance and nursing sensitivity of the outcomes and their indicators. Multiple regression revealed key indicators of each outcome. Self-Care: Instrumental Activity of Daily Living needed to be revised. Neither all of the indicators nor the indicators showing the highest importance and contribution ratio were selected as independent variables for the stepwise regression model. The R2 of the regression models ranged from 29 to 56% in importance by selected indicators and from 56 to 83% in contribution. Conclusion: Further research is needed for the revision of outcomes and their indicators.
This paper investigates the effect of aftershocks on the seismic performance of self-centering (SC) prestressed concrete frames using the probabilistic seismic demand analysis methodology. For this purpose, a 4-story SC concrete frame and a conventional reinforced concrete (RC) frame are designed and numerically analyzed through nonlinear dynamic analyses based on a set of as-recorded mainshock-aftershock seismic sequences. The peak and residual story drifts are selected as the demand parameters. The probabilistic seismic demand models of the SC and RC frames are compared, and the SC frame is found to have less dispersion of peak and residual story drifts. The results of drift demand hazard analyses reveal that the SC frame experiences lower peak story drift hazards and significantly reduced residual story drift hazards than the RC frame when subjected to the mainshocks only or the mainshock-aftershock sequences, which demonstrates the advantages of the SC frame over the RC frame. For both the SC and RC frames, the influence of as-recorded aftershocks on the drift demand hazards is small. It is shown that artificial aftershocks can produce notably increased drift demand hazards of the RC frame, while the incremental effect of artificial aftershocks on the drift demand hazards of the SC frame is much smaller. It is also found that aftershock polarity does not influence the drift demand hazards of both the SC and RC frames.
This paper investigates the seismic response of buildings equipped with Self-Centering Energy Dissipating (SCED) braces. Two-dimensional models of 3, 6, 12 and 16-story SCED buildings considering both material and geometric nonlinearities are investigated by carrying out pushover and nonlinear time-history analyses. The response indicators of the buildings are studied for weight-scaled ground motions to represent the Design Basis Earthquake (DBE) level and the Maximum Considered Earthquake (MCE) event. The fragility curves of the buildings for two Immediate Occupancy (IO) and Life Safety (LS) performance levels are developed using Incremental Dynamic Analysis (IDA). Results of the nonlinear response history analyses indicate that the maximum inter-story drift occurs at the taller buildings. The mean peak inter-story drift is less than 2% in both hazard levels. High floor acceleration peaks are observed in all the SCED frames regardless of the building height. The overall ductility and ductility demand increase when the number of stories reduces. The results also showed the residual displacement is negligible for all of case study buildings. The 3 and 6-story buildings exhibit desirable performance in IO and LS performance levels according to fragility curves results, while 12 and 16-story frames show poor performance especially in IO level. The results indicated the SCED braces performance is generally better in lower-rise buildings.
As the degree of economic development of society increases, the maintenance issues on the existing social overhead capital becomes essential. Accordingly, the adaptation of the concept of Level of service in highway maintenance is indispensable. It is also crucial to manage and perform the service level such as road assets to provide universal services to users. In this regards, the purpose of this study is to improve the maintenance service rating model and to focus on the assessment items and weights among the improvements. Particularly, in determining weights, an Analytic Hierarchy Process (AHP) is performed based on the survey response results. After then, this study conducts unsupervised neural network models such as Self-Organizing Map (SOM) and Davies-Bouldin (DB) Index to divide proper sub-groups and determine priorities. This paper identifies similar cases by grouping the results of the responses based on the similarity of the survey responses. This can effectively support decision making in general situations where many evaluation factors need to be considered at once, resulting in reasonable policy decisions. It is the process of using advanced technology to find optimized management methods for maintenance.
Moradzadeh, Rahmatollah;Mansournia, Mohammad Ali;Baghfalaki, Taban;Ghiasvand, Reza;Noori-Daloii, Mohammad Reza;Holakouie-Naieni, Kourosh
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권18호
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pp.8221-8226
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2016
Background: Misreporting self-reported family history may lead to biased estimations. We used Bayesian methods to adjust for exposure misclassification. Materials and Methods: A hospital-based case-control study was used to identify breast cancer risk factors among Iranian women. Three models were jointly considered; an outcome, an exposure and a measurement model. All models were fitted using Bayesian methods, run to achieve convergence. Results: Bayesian analysis in the model without misclassification showed that the odds ratios for the relationship between breast cancer and a family history in different prior distributions were 2.98 (95% CRI: 2.41, 3.71), 2.57 (95% CRI: 1.95, 3.41) and 2.53 (95% CRI: 1.93, 3.31). In the misclassified model, adjusted odds ratios for misclassification in the different situations were 2.64 (95% CRI: 2.02, 3.47), 2.64 (95% CRI: 2.02, 3.46), 1.60 (95% CRI: 1.07, 2.38), 1.61 (95% CRI: 1.07, 2.40), 1.57 (95% CRI: 1.05, 2.35), 1.58 (95% CRI: 1.06, 2.34) and 1.57 (95% CRI: 1.06, 2.33). Conclusions: It was concluded that self-reported family history may be misclassified in different scenarios. Due to the lack of validation studies in Iran, more attention to this matter in future research is suggested, especially while obtaining results in accordance with sensitivity and specificity values.
Wipfli, Brad;Hanson, Ginger;Anger, Kent;Elliot, Diane L.;Bodner, Todd;Stevens, Victor;Olson, Ryan
Safety and Health at Work
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제10권1호
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pp.95-102
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2019
Background: In a cluster-randomized trial, the Safety and Health Involvement For Truck drivers intervention produced statistically significant and medically meaningful weight loss at 6 months (-3.31 kg between-group difference). The current manuscript evaluates the relative impact of intervention components on study outcomes among participants in the intervention condition who reported for a post-intervention health assessment (n = 134) to encourage the adoption of effective tactics and inform future replications, tailoring, and enhancements. Methods: The Safety and Health Involvement For Truck drivers intervention was implemented in a Web-based computer and smartphone-accessible format and included a group weight loss competition and body weight and behavioral self-monitoring with feedback, computer-based training, and motivational interviewing. Indices were calculated to reflect engagement patterns for these components, and generalized linear models quantified predictive relationships between participation in intervention components and outcomes. Results: Participants who completed the full program-defined dose of the intervention had significantly greater weight loss than those who did not. Behavioral self-monitoring, computer-based training, and health coaching were significant predictors of dietary changes, whereas behavioral and body weight self-monitoring was the only significant predictor of changes in physical activity. Behavioral and body weight self-monitoring was the strongest predictor of weight loss. Conclusion: Web-based self-monitoring of body weight and health behaviors was a particularly impactful tactic in our mobile health intervention. Findings advance the science of behavior change in mobile health intervention delivery and inform the development of health programs for dispersed populations.
Nearby young moving groups (NYMGs hereafter) are gravitationally unbound loose young stellar associations located within 100 pc of the Sun. Since NYMGs are crucial laboratories for studying low-mass stars and planets, intensive searches for NYMG members have been performed. For identification of NYMG members, various strategies and methods have been applied. As a result, the reliability of the members in terms of membership is not uniform, which means that a careful membership re-assessment is required. In this study, I developed a NYMG membership probability calculation tool based on Bayesian inference (Bayesian Assessment of Moving Groups: BAMG). For the development of the BAMG tool, I constructed ellipsoidal models for nine NYMGs via iterative and self-consistent processes. Using BAMG, memberships of claimed members in the literature (N~2000) were evaluated, and 35 per cent of members were confirmed as bona fide members of NYMGs. Based on the deficiency of low-mass members appeared in mass function using these bona fide members, low mass members from Gaia DR2 are identified. About 2000 new M dwarf and brown dwarf candidate members were identified. Memberships of ~70 members with RV from Gaia were confirmed, and the additional ~20 members were confirmed via spectroscopic observation. Not relying on previous knowledge about the existence of nine NYMGs, unsupervised machine learning analyses were applied to NYMG members. K-means and Agglomerative Clustering algorithms result in similar trends of grouping. As a result, six previously known groups (TWA, beta-Pic, Carina, Argus, AB Doradus, and Volans-Carina) were rediscovered. Three the other known groups are recognized as well; however, they are combined into two new separate groups (ThOr+Columba and TucHor+Columba).
The purpose of this study was to develop and evaluate the efficacy of a Family Relationship Enhancement Program for runaway youth. The theoretical framework of this program was based on Solution-Focused, Satir's Experiential, and Cognitive-Behavioral models. Need assessment analysis of youth shelter workers, focus group interviews with runaway youths, and advisory council meetings were used as a complementary resource for this study. Thirty-one runaway youths from 6 youth shelters in Seoul and Kyunggi participated in 4 two-hour sessions of this Family Relationship Enhancement Program. All participants were subjected to pre-test and post-test analysis in order to assess the efficacy of the program. The results of this study showed that the Family Relationship Enhancement Program had significantly increased the participants' self-esteem, communication capability, and understanding of family values.
Objective: To evaluate the long-term effects of self-ligating brackets (SLBs) on transverse dimensions of arches and skeletal and soft tissues and to quantitatively evaluate the treatment outcome after non-extraction treatment with SLBs. Methods: The sample consisted of 24 (18 female and six male) subjects, with a mean age of $14.23{\pm}2.19$ years, who received treatment with the Damon$^{(R)}$3 appliances. Complete records including cephalometric radiographs and plaster models were obtained before treatment (T1), immediately after treatment (T2), six months after treatment (T3), and two years (T4) after treatment. Digital study models were generated. Twenty lateral cephalometric, six frontal cephalometric, and eight dental cast measurements were examined. The Peer Assessment Rating index was used to measure the treatment outcome. The Wilcoxon test was applied for statistical analysis of the changes. Results: There were significant increases in all transverse dental cast measurements with active treatment. There was some significant relapse in the long term, particularly in maxillary width (p < 0.05). Statistically significant increases were found in nasal (p < 0.001), maxillary base, upper molar, lower intercanine, and antigonial (p < 0.05) widths in T1-T2. Lower incisors were proclined and protruded in T1-T2. Conclusions: SLBs correct crowding by mechanisms involving incisor proclination and protrusion and expansion of the dental arches, without induction of clinically significant changes in hard and soft tissues of the face.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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