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一个有点技能的拽巴女×一个总想证明自己不是只适合吃祖荫的凶巴男~ ＊＊＊＊＊＊ 燕京苏家的大姑娘从田庄养完病回府后，似乎跟从前不一样了，她不仅令顽劣反叛的亲弟弟对其俯首贴耳，还使得京城赫赫有名的纨绔秦三爷甘心为其鞍前马后地跑腿。 与此同时在锁器一行具有霸主地位的苏家却正面临发家以来最严峻的考验：京城突然间冒出一位号称“鬼手”的制锁高手，传说制出的锁器比苏家的锁具更加复杂精密，已令城中大户不惜千金上门求锁，名气已经直逼当年苏家的开山祖师爷！ 东林卫镇抚使韩陌有个从小与皇帝同吃同住的父亲，打小就在京城横着走，传说他插手的事情，说好要在三更办，就决不留人到五更，朝野上下莫不谈“韩”色变。 但韩大人最近也霉运缠身，自从被个丫头片子害得当街摔了个嘴啃泥，他丢脸丢大发了，还被反扣了一顶构陷朝臣的帽子。所以当再次遇上那臭丫头时，他怎么舍得不给她点颜色瞧瞧呢？ 只是当他得偿所愿之后，前去拜请那位名噪京师、但经三请三顾才终于肯施舍一面的“鬼手”出山相助办案之时，面纱下露出来的那半张脸，看起来怎么有点眼熟？？……

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2019年2月5日，由沈腾、黄景瑜领衔主演的电影《战舰喋血记》上映，何穗在片中客串出演孙宇强老婆一角色

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分析思维降低情感预测影响偏差 Analytical Thinking Reduces Impact Bias in Affective Forecast 作者： 耿晓伟 1 刘丹 1 牛燕华 1 作者单位： 1. 鲁东大学 通讯作者： 耿晓伟 Email:fengandwei@126.com 提交时间： 2020-05-07 摘要: 人们在决策前需要对决策可能带来的结果进行预测。人们往往会高估未来事件对情感的影响, 这被称为影响偏差。本研究从双系统理论出发, 考察了分析思维是否会降低情感预测影响偏差。实验1（采用图片启动）和实验2（采用语言流畅性任务）考察了分析思维对影响偏差的影响，并分析了情感预测程度的中介作用。实验3在现场中以真实的决策（生育二孩）为例，考察了分析思维启动对情感预测的影响。结果发现：分析思维会降低情感预测，进而降低情感预测的影响偏差。 Abstract: " People overestimate the intensity and duration of their affective reactions to events in the future. This is called impact bias (Wilson & Gilbert, 2003). Impact bias influences individuals’ satisfaction with their decision making. Few studies have shed light on how to reduce impact bias in affective forecast based on dual-process theories. According to dual-process theories of human thinking, there are two distinct but interacting systems for information processing. System 1 relies on frugal heuristics and produces intuitive responses, while System 2 relies on deliberative analytical processing. System 2 often overrides the input of System 1 when analytical thinking is activated. Thus, we here hypothesize that analytical thinking reduces the impact bias in affective forecasting. In experiment 1, a total of 240 undergraduates were assigned to play an ultimatum game as proposers and asked to predict how they would feel when their proposals were accepted or rejected by responders. At random, they were told their proposals were accepted or rejected. As soon as they knew the result, they were asked to report how they felt. Before the ultimatum game began, participants were randomly assigned to view pictures of The Thinker to prime analytical thinking or geometric figures as a control condition. The results showed that analytical thinking reduced impact bias in affective forecasting by reducing the intensity of predicted emotions. In experiment 2, a total of 52 undergraduates took part in a memory test. They were asked to predict how they would feel if their score on a memory test exceeded 90% or not before they took the test. As soon as they knew the result that they did not exceed 90%, they were asked to report how they felt. Before taking the memory test, participants were randomly assigned to perform a verbal fluency task with words related to analytical thinking to prime analytical thinking or to a verbal fluency task with words not related to analytical thinking as a control condition. The results showed that analytical thinking reduced impact bias in affective forecasting by reducing the intensity of predicted emotions. In experiment 3, a total of 111 women who had only one child were asked to predict how they would feel if they had a second. Before predicting their feelings, they were randomly assigned to view pictures of The Thinker to prime analytical thinking or geometric figures as a control condition. Results showed that analytical thinking reduced the positive affect of having the second child but not the negative affect of having the second child. In sum, the present research shows that analytical thinking reduces impact bias in affective forecasting by reducing the intensity of predicted emotions. It can help us reduce impact bias in affective forecasting when making decisions and promote satisfaction with those decisions. Limitations and further research are here discussed as well. 分析思维 情感预测 影响偏差 双系统理论 来自： 耿晓伟 分类： 心理学 >> 应用心理学 引用： ChinaXiv:202005.00026 (或此版本 ChinaXiv:202005.00026V1 ) doi:10.12074/202005.00026 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202005.00026.V1 推荐引用方式： 耿晓伟,刘丹,牛燕华.(2020).分析思维降低情感预测影响偏差.中国科学院科技论文预发布平台.[ChinaXiv:202005.00026] 版本历史 [V1] 2020-05-07 09:30:00 ChinaXiv:202005.00026V1 下载全文

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