无保护性行为（精选7篇）
无保护性行为 篇1
摘要：目的了解娱乐场所女性性工作者无保护性行为发生状况及主要影响因素。方法采用分层整群随机抽样方法,以长沙市某城区内承认有商业性性服务的21家娱乐场所为研究点,在每家场所随机抽取10名,共210名女性性工作者作为样本,采用自编一般情况问卷、STD相关知识问卷和性行为问卷以面对面访谈方式进行调查。结果共得到有效样本140名,在调查时点前1年内,被调查样本与商业性性伴的无保护性行为发生率为42.5%(54/127);122人(87.1%)报告有非商业性性行为。多因素分析发现无稳定婚姻关系、农村户籍是FSWs与商业性性伴发生无保护性性行为的危险因素。结论研究点FSWs样既有商业性又有非商业性性行为者比例较高,该行为使FSWs群体成为性社会网络中的“桥梁人群”,提示HIV从女性性工作者向普通人群传播的可能性正在增加。
关键词：娱乐场所女性性工作者,无保护性行为,影响因素
女性性工作者(female sexual worker,以下简称FSWs),是指将“性”作为商业交易手段并从中牟取利益的女性人群[1]。她们既是艾滋病(acquired immune deficiency syndrome,AIDS)的高暴露人群,也是传播艾滋病病毒(human immunodeficiency virus,HIV)的核心人群[2]。无保护性行为指未坚持每次正确使用安全套的性行为。FSWs的无保护性行为是经性途径传播艾滋病的高危行为。近期资料显示,国内FSWs人群中仍有相对较高的艾滋病感染率[3]。探讨FSWs群体的无保护性行为及影响因素对于艾滋病预防与控制工作有重要意义。
1 对象与方法
1.1 对象
以分层整群随机抽样方法,在长沙市5个城区中随机抽取了一个区作为一级抽样框。通过暗访和关键人物(公安部门、当地社区居民、的士司机等)介绍相结合的办法,调查核实了该区娱乐场所商业性性服务活动的基本情况。最后共有21家娱乐场所(包括星级宾馆及洗浴中心、休闲会所等)愿意配合开展调查。在这21家场所中分别随机抽取10名FSWs作为研究样本。在知情同意的原则下,共有172名FSWs完成了访谈,最后得到有效问卷140份,有效应答率为66.7%(140/210)。
1.2 调查内容与方法
(1)用一般情况问卷收集患者年龄、性别、户籍、婚姻状况等社会人口学等一般情况及初次性行为年龄、商业性性行为从业相关情况及同性性行为发生情况。(2)用自编《性行为调查问卷》,从“当前的性行为”(包括“最近1次、最近3次、最近1个月)和“既往的性行为”(指距调查时点1年以内)两个时间框架下分别调查了解无保护性行为的发生情况。(3)用相关知识问卷调查性病和艾滋病知识知晓程度,共18个条目,每条目回答正确计1分,错答不计分,满分18分。
1.3 统计学方法
所有资料输入电脑,用SPSS 15.0软件进行统计分析,方法用多因素Logistic回归分析,检验水准α=0.05。
2 结果
2.1 FS Ws样本的一般情况及相关知识知晓程度
140名有效样本中,年龄最小16岁,最大31岁,平均(22.01±3.40)岁;未婚113人(80.0%),已婚22人(16.4%),离异、丧偶5人(3.6%)。接受学校正规教育年限为3～15年,45.0%具初中文化程度,具高中及中专文化程度者占35.7%。90人(64.3%)户籍所在地为城市,其余50人(35.7%)户籍在乡镇或农村。
从事商业性性工作时间最短1个月,最长96个月,从业时间中位数为12个月(P25=3,P75=24),从业时间不满12个月者占49.3%。开始从业年龄最小为14岁,最大为31岁,中位数年龄为21岁。自报月收入从1 000～30 000元不等,50.0%的被调查样本报告月收入在为2 000～4 000元。除1名FSWs报告在4岁时遭受过性侵犯外,其余样本报告初次性行为年龄最小为16岁,最大为19岁,初次性行为年龄中位数为18岁(P25=16岁,P75=19岁)。全部样本中无人报告有同性性行为。
总分为18分的艾滋病性病相关知识调查中位得分为13分(P25=11,P75=14),最低为2分,最高为16分。54.1%的FSWs样本得分范围在中位数分及以上。
2.2无保护性行为发生率及影响因素
2.1.1商业性性行为中无保护性行为发生率
在研究设定的“当前”和“既往”两个不同时间范围下,被调查FSWs样本在的商业性性行为中的无保护性行为发生率分别为:16.4%、25.6%、56.8%和42.5%,见表1。
注:“n”为应答样本例数。
2.2.2
非商业性性行为中的无保护性行为发生情况122人(87.1%)报告在过去1年中除商业性的性伴之外还有非商业性性伴。22人报告其非商业性性伴为配偶,94人报告对方为男朋友,53人报告为偶然结识的临时性伴。与上述三类非商业性性伴的无保护性行为发生率分别86.4%、86.2%和52.8%。详见表2。
2.2.3 无保护性行为的多因素分析
以FSWs与商业性性伴在最近1年内有无保护性性行为作应变量(剔除无应答样本13名),将年龄、婚姻状况、文化程度、户口所在地、开始商业性性工作年龄、从事商业性性活动时间、初次性行为年龄及知识知晓程度等可能影响因素同时引入Logistic回归模型,按α=0.05水准,采用向前逐步法,进行Logistic回归分析,拟合主效应模型。结果显示,最终进入方程的自变量为婚姻状况和户口所在地,变量参数见表3。
注:方程预测值为76.3%,表中略去了无统计学意义的变量
3 讨论
本研究FSWs样本以未婚、有城市户籍、有高中及以上学历、低于25岁者为主。文献研究提示,来源于不同档次(通常以场所收费标准为依据)娱乐场所的FSWs,在经济收入、年龄层次、STD患病率以及安全套使用率等方面均存在差异。一般表现为越是低档场所的FSWs,其年龄越大、文化程度越低且安全套使用率越低[4,5]。从被调查结果可见,本研究的FSWs样本虽属于高档场所的性工作者,但其无保护性行为的发生率处于较高水平。虽然在众多以FSWs为对象的研究中,因普遍存在抽样方法、样本来源、研究目标以及对安全套使用情况调查指标等方面的不同,各研究结果并不具可比性,但从本研究无保护性行为发生情况来看,该群体仍普遍面临着极高的STD/HIV感染危险。提示:继续深入地开展针对娱乐场所FSWs群体的无保护性行为干预工作仍非常必要。对无保护性行为的多因素分析结果提示在高危行为干预中特别要关注来自农村、无稳定婚姻关系的FSWs;相关知识水平并未与其安全套使用行为有关联,提示认知因素与行为结果之间可能还存在其他因素(如与各类性伴在性行为使用安全套的不同动机)的作用。
本研究发现有高达87.1%的FSWs样本有非商业性性伴者,且与该类性伴的无保护性行为发生率极高。国外也有关于该群体非商业性性行为较为普遍的报道[6,7]。近十几年间,由于我国艾滋病防治工作的深入开展,总体来看,FSWs人群在商业性性行为中的安全套使用率及相关知识水平均有显著提高[8],但她们与非商业性性伴的安全套使用率则仍处于较低水平[9,10]。FSWs人群的的无保护非商业性行为和无保护的商业性行为,均提供了将STD/HIV从高危人群向普通人群扩散传播的“桥梁”作用。对娱乐场所FSWs群体开展的艾滋病预防行为干预中,除继续深入推进“100%安全套项目”之外,还可考虑应将该人群在非商业性性行为中的安全套使用率纳入干预指标体系中。
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无保护性行为 篇2
近年来,社会公共安全问题逐渐受到人们的重视,越来越多的智能监控系统被用到诸多公共场合,作为智能监控中的重点和难点,异常行为检测已经成为国内外的研究热点[1,2]。
目前的异常行为检测方法大致可分为两类:基于运动轨迹分析法[3,4,5]和基于人体运动特征分析法[6,7,8,9]。基于运动轨迹分析法首先是跟踪运动目标,得到目标的运动轨迹;然后对目标的正常轨迹进行分析并建模; 最后对新轨迹的模型与正常轨迹的模型进行比较,根据两者之间的拟合度来判断新轨迹中是否存在异常行为。但是建立较准确的运动轨迹对运动目标的分割和跟踪的精确性要求较高,一旦目标被遮挡或者发生碰撞就会影响检测结果,而且此类方法仅对异常轨迹与正常轨迹差别较大时有效,所以此类方法有较大的局限性。基于人体运动特征分析法关键在于提取人体的运动特征如轮廓、运动方向等,来描述人体的行为, 通过与预先训练好的特征模型进行匹配来检测异常行为。尽管这些特征可以表征人体的不同行为,但是受噪声干扰较大,不易提取,而且此类方法依赖于预先训练的模型。与上述方法不同,文献[10]提出一种基于区域光流特征的异常行为检测方法,通过计算运动区域光流特征直方图的熵值来判断异常行为的存在, 不依赖于样本库,并且不需要精确的人体分割和跟踪,但是不能自动适应视频监控中行为模式的变化,灵活性较差。
基于此,本文提出了一种基于区域光流特征的无监督学习的异常行为检测方法,通过分析历史观测数据来自适应视频监控中行为模式的变化,实时性、灵活性较好。该方法首先用混合高斯模型从视频序列中提取出运动目标,并标记运动区域;然后提取运动区域的光流特征,将光流特征归一化成特征矩阵,并建立自主更新的特征矩阵观测序列以实现分类器的自我调整;最后利用2D-PCA的重构原理对观测序列分析, 根据重构特征矩阵与原特征矩阵的能量比来判断是否存在异常行为。通过在不同行为分析数据库上进行测试验证了算法的有效性。
1 特征提取与表示
光流(Optical Flow)由Gibson在1950年首次提出,指图像亮度模式引起的表现运动,包含了图像像素点运动的瞬时速度矢量信息,是很好的时空特征[11]。但是光流特征易受环境影响,细微的变化都会产生较为明显的干扰,而且计算量大。为了去除环境的干扰、降低光流的计算量,本文先提取运动前景区域并标记为兴趣区域,然后计算兴趣区域里的光流特征。
1.1 前景提取
前景提取是视频分析技术中的一个重要内容,其目的是从序列图像中提取出比较完整的运动区域。前景提取的准确性直接影响到行为分析的效果,本文采用混合高斯模型[12]进行背景建模,可以较快适应背景环境的变化,对噪声有较好的抗干扰能力。在提取出前景后,使用腐蚀、膨胀、高斯平滑滤波等形态学处理,可以得到比较完整的运动前景区域,如图1(b)所示。根据前景区域,可找出兴趣区域,如图1(c)所示, 矩形框内为兴趣区域。确定兴趣区域之后,只需对兴趣区域进行分析。
1.2 区域光流特征描述
由于物体的实际运动不一定小而连贯,当产生异常行为时,往往其速度会很快,运动幅度也会很大。此时传统的光流法无法解决这个问题,而图像金字塔可以解决这个问题,为此本文采用金字塔Lucas-Kanade光流算法[13]。图像金字塔将图像集以金字塔形状排列,分辨率自底向上逐渐降低。基于金字塔的光流法是一种由粗到精的光流估计,首先对金字塔最顶层进行光流估计,并将其叠加到初始值作为下一层的初始光流进行迭代,直到完成最底层光流的估计。
由金字塔Lucas-Kanade光流算法得到的第i帧视频图像的兴趣区域光流特征Fi 可表示如下:
其中:(Xij,Yij)代表光流特征像素点的位置, J表示特征点的个数;θij、Vij分别为对应点光流特征的方向和速度大小。部分视频序列中兴趣区域的光流方向及速度分布如下所示,可以看出正常的行为光流分布较为相似、有规律,而异常行为光流分布与正常行为区别较大,分布比较杂乱。
利用Fi 构造光流分布二维直方图H i,Fi 中的光流特征向量被分成Nv×Nθ 个通道,如图3所示,Hi(θ,v)表示方向为θ ,速度大小为v的光流特征点的个数。
将Hi(θ,v)归一化成Nv×Nθ维矩阵Hi(x,y),Hi(x,y)描述了某一个时刻视频图像的光流分布特性。第i帧视频图像的动态特征计算如下:
其中:0 <α<1表示一种学习速率,本文α 取0.5。
2 异常行为检测
本文通过分析历史视频序列的动态特征来检测异常行为的存在。通常正常行为发生比较频繁,因此会有大量相似的动态特征,这些动态特征分布在某一个特定范围之内,有较大的相关性;与此相反,异常行为发生比较少,动态特征分布比较分散,相对较孤立。鉴于正常行为之间的高相关性,可以检测出序列中的异常行为,如果当前行为动态特征与之前记录的序列有较大的偏差,则被归为异常行为。
首先建立观测序列:
观测序列G由视频序列的前L帧初始化,采用先进先出(First in First Out,FIFO)的更新模式:获得一帧新的视频图像后,其动态特征矩阵将替换观测序列中最早的动态特征矩阵,这样观测序列将逐步更新。由于检测的准则由观测序列决定,观测序列的不断更新即检测的分类器在不断自动调整。
利用2D-PCA[14]对观测序列进行处理,观测序列的平均为
协方差矩阵
对C进行特征值分解,并将特征值按大小降序排列,(x1,x2,…,xL')为协方差矩阵C的前L' 个最大特征值所对应的特征向量。将当前视频帧的动态特征矩阵Gi 向这些投影轴投影,可得到相应的主分量向量为
则动态特征矩阵Gi 的重构矩阵为
由于观测序列中的异常行为与正常行为之间不具有高相关性,所以异常行为的动态特征矩阵不易被重构,可根据观测序列的主分量向量恢复的特征矩阵与原特征矩阵的能量比E来判定当前行为是否异常:
如果E小于设定的阈值T(0
3 实验及仿真
3.1 实验环境与数据库
在2.00 GHz主频、2.00 GB内存的计算机下的Matlab R2010a中进行仿真实验,采用中科院自动化所的行为分析数据库[15](CASIA)、英国Edinburgh大学的CAVIAR数据库[16]和BEHAVE数据库[17]测试。其中CASIA数据库包含异常行为:下蹲(Crouch)、晕倒(Faint)、抢劫(Rob)和打斗(Fight);CAVIAR和BEHAVE数据库均为打斗(Fight)行为。
3.2 实验结果与分析
测试之前首先通过人工的方式对视频序列中的正常行为和异常行为进行标记,然后再利用本文提出的算法进行自动判别。测试视频数为62,共14 697帧图像,其中正常行为10 052帧,异常行为4 645帧。每个数据库各随机选取一组视频序列的E曲线图如图4所示。从中可以看出,E的变化能够很好的反应行为的混乱度,对异常行为有较好的区分度。
测试结果统计如表1、表2、表3所示。其中n TV为测试视频数,n N为正常行为帧数,nA 为异常行为帧数,rA 为异常行为识别率(%),rFA为误检率(%)。定义rA 和rFA 为
其中:n CA为异常行为帧被识别为异常行为帧的数量,nCN 为正常行为帧被识别为异常行为帧的数量。
由实验结果可知,T取值越高识别率越高,同时误检率也越高;反之T取值越低识别率越低,同时误检率也越低。
为了进一步证明本文算法的有效性,参照文献[9-10]中的算法做了对比实验,综合考虑识别率和误检率,本文算法T取0.6。对比实验结果如图5所示,其中CASIA数据库识别率和误检率取平均值。从实验结果来看,本文算法能够检测出大部分的异常行为,且具有较优的性能。
4 结 论
无保护接生的临床效果观察 篇3
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择2012年1月—2013年10月我院妇产科接诊的186例正常分娩初产妇作为研究对象, 初产妇经入院诊断后, 均为排除经产妇、早产、过期妊娠、胎位异常、胎儿异常的适龄产妇。将产妇随机分为对照组与观察组各93例, 两组产妇年龄、孕周等比较, 差异无统计学意义 (P>0.05) , 具有可比性。
1.2 方法
1.2.1 接生方法
(1) 对照组产妇运用传统保护会阴的方法分娩。产妇宫口开全后指导产妇有规律地通过腹压, 将胎儿推出产道。胎头拨露后助产医生对会阴行常规消毒, 并拢食指与中指, 伸入产妇阴道内, 通过牵拉扩张会阴组织。胎头着冠后助产者右手的大鱼际肌及手掌按压产妇会阴体的中心处保护会阴, 引导产妇正确呼吸, 持续平稳用力。助产医生环抱胎头, 配合产妇腹压规律, 协助仰伸并控制胎头分娩速度, 缓慢向外施加力量, 直至胎头及双肩顺利娩出[2]。 (2) 观察组产妇在分娩期间, 无保护会阴状态, 在助产士的指导下通过屏气与哈气进行分娩。前期根据胎头拨露情况, 正确实施有效接生措施, 有效控制胎头娩出速度。当产妇开始出现宫缩时, 助产医生双手护住胎头, 避免过度受到产道挤压。嘱咐产妇不要用力下压, 降低会阴裂伤的几率。鼓励产妇始终保持冷静态度, 正确使用腹压, 将婴儿缓慢推出产道。助产医生在控制胎儿娩出速度时注意动作轻柔。胎头双顶径娩出时, 叮嘱产妇平稳发力, 不宜太弱, 也不宜过猛, 配合宫缩间歇期, 自然娩出即可。助产医生无需刻意协助胎头仰伸, 以免致使小阴唇内侧与前庭撕裂。前肩娩出后, 助产医生嘱咐产妇可停止用力, 以双手托住胎儿头部缓慢上抬, 逐渐往外牵拉。
1.2.2 观察指标
记录两组产妇软产道裂伤、产后出血、新生儿Apgar评分以及新生儿生命体征等情况。
1.2.3 统计学方法
采用SPSS 11.5统计软件进行统计分析, 计量资料采用t检验, 计数资料采用χ2检验, 以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 两组母婴并发症发生情况比较 (见表1)
例 (%)
2.2 两组会阴侧切率比较
观察组产妇行会阴侧切术9例 (9.7%) , 产后出血5例 (5.4%) ;对照组产妇行会阴侧切术42例 (45.2%) , 产后出血14例 (15.1%) 。观察组明显低于对照组。
3 讨论
一般情况下初产妇的第二产程最长可达2h[3]。此时, 产妇在保护会阴的状态下分娩, 会由于承托会阴过久致使会阴组织缺血, 脆性提升, 使会阴撕裂的程度更加严重。而助产士的个人因素会对分娩过程有极大影响, 当助产士因接生时间过长, 造成体力消耗也很大。其实, 人们对于会阴侧切术了解得并不全面, 往往只听信被夸大的手术效果, 忽视了手术风险与隐患等问题[4]。在欧洲国家行会阴侧切缝合术的几率为28%, 而我国已超过83%, 部分医院甚至高达94%, 并有进一步增长的趋势。在正常分娩时助产士应持有足够的耐心, 与病人进行良好沟通。运用自己的专业能力, 降低产妇分娩痛楚, 获得产妇信任, 指导产妇正确用力, 力求通过双方的默契配合, 提高分娩速度与质量。
通常在助产士与产妇的良好配合下, 会阴严重裂伤的发生率很低, 大多数裂伤都极易缝合。相对而言, 行会阴侧切术对产妇身体的损害会更大[5]。所以, 若非必要, 会阴侧切术不应在临床中频繁使用。由于阴道内有许多细菌寄生, 因此会阴切开术感染几率自然会很大, 甚至会出现严重并发症, 使产妇产后恢复质量明显降低。相关资料显示, 与会阴侧切缝合术相比, 会阴裂伤更容易愈合, 无严重感染情况, 住院时间更短, 有效节约了住院费用与医疗资源。
为了促进自然分娩、避免人工干预, 我院对无保护会阴接生的方法与效果进行研究。经过本次研究不难发现, 对产妇行无保护会阴接生法, 不仅操作便捷, 对新生儿不良影响较小, 还能有效降低初产妇会阴侧切率, 使产妇后期恢复情况更佳, 极大地提升了产妇的生活质量。总之, 无保护会阴接生法相较于传统保护法更具优势。
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会阴无保护分娩技术的临床效果 篇4
资料与方法
2013年12月-2014年5月收治经阴道分娩的初产妇100例, 均为头先露, 年龄18~40岁, 平均 (28.6±5.6) 岁;孕周35~41+6周, 平均 (38.5±1.2) 周。将100例孕妇按随机数字表法分为观察组50例、对照组50例, 两组孕妇资料比较差异无统计学意义 (P>0.05) 。两组产妇分娩前均签署知情同意书。
方法:观察组产妇在胎头拨露时, 采用无保护接生, 即:为了充分扩张宫颈, 助产士教产妇向下短暂屏气, 反复多次。待胎头拨露至会阴后联合紧张时开始控制出头速度。宫缩时, 以单手, 也可用双手控制胎儿头部;待宫缩间歇期放松, 同时与产妇交流, 使孕妇配合用力。控制出头速度的同时不要协助胎头俯屈, 使其自然娩出。胎头双顶径娩出时, 教产妇要均匀用力。若孕妇宫缩强度大, 要在宫缩间歇期慢慢出头, 双顶径娩出时不要帮助胎头仰伸。宫缩时, 双手托住胎头, 嘱产妇均匀用力娩出前肩。前肩娩出后, 不要急于娩出后肩, 要双手托住胎头慢慢上抬娩出后肩;产力较强的产妇娩后肩时嘱其呼气。对照组产妇采用传统接产方法, 即会阴有保护法。
统计学方法:所有数据采用SPSS16.0软件进行统计分析, 采用u检验和χ2检验。P<0.05为差异具有统计学意义。
结果
两组会阴侧切率比较:观察组会阴侧切率8% (4/50) , 对照组会阴侧切率80% (40/50) , 两组相比, 差异有统计学意义 (P<0.01) 。
两组产妇会阴裂伤情况、会阴弹性与满意度比较:两组产妇都未出现会阴严重裂伤。两组产妇会阴裂伤情况相比, 差异无统计学意义 (P>0.05) , 而两组会阴弹性及产妇满意度相比, 差异有统计学意义 (P<0.05) , 见表1。
讨论
分娩是一种生理过程。降低分娩过程中的损伤, 减少会阴侧切, 以及减少接生人为创伤, 减少产科医务人员体力消耗, 提高产科安全及接生技术, 是妇产科医务人员关注的问题[3]。据报道, 在中国部分地区会阴侧切率已达90%以上。采用新法接生能够使产妇在自然、舒适、微创的环境下分娩。我们在接生中, 观察到采用新法接生, 会阴裂伤较普通接生表浅、整齐, 修补与愈合时间明显缩短;分娩时产妇更加舒适, 并能减少保护会阴时压力过大而造成的会阴裂伤不整齐, 产妇恢复快;新生儿出生时Apgar评分与会阴保护组无差别;减轻了产后会阴水肿及疼痛;而且助产士操作更加便捷, 右手的工作量减轻, 尤其在脐带绕颈、肩难产等紧急情况下, 助产士的右手可以较好地配合左手, 更好地完成接生工作。本研究结果表明, 观察组产妇会阴侧切率显著低于对照组, 差异有统计学意义 (P<0.01) , 然而观察组产妇会阴Ⅰ度裂伤率要高于对照组。两组患者均未出现会阴Ⅲ度裂伤。本研究提示, 经过充分评估采用会阴无保护接生可以明显减少会阴裂伤。
在会阴无保护分娩过程中, 第二产程会比较长, 要正确地指导产妇用力、呼吸等, 进行心理支持。在自然、轻松的环境中完成分娩。注意及时给产妇补充能量、避免产妇出现虚脱等。我们观察到, 在助产士和医生的正确指导, 以及产妇积极、良好的配合下, 一般不会出现严重的会阴撕裂伤, 即使发生一些小的裂伤, 裂口也比较整齐, 很容易缝合, 愈合也较快。通过本研究, 我们可以总结出控制出头速度是预防会阴裂伤的关键, 而传统的会阴侧切术, 由于出头较快, 控制不佳, 可以造成严重软产道损伤。会阴侧切术出血多、疼痛剧烈, 愈合慢, 感染机会较多, 对产妇产褥期恢复带来不利影响。据有关研究表明, 与会阴自然裂伤比较, 会阴侧切术感染率高, 切口愈合时间长, 住院费用高, 住院时间长等。而且会阴侧切会带给产妇剧烈疼痛, 有悖无痛分娩, 也影响产后性功能恢复, 也有损伤产妇盆底肌肉可能, 增加产妇尿失禁风险。
在无保护分娩中, 我们要协助胎头俯屈、仰伸等, 不要出头太快, 以防止会阴出现Ⅲ或Ⅳ裂伤。会阴无保护分娩的好处显而易见, 倍增了孕产妇的自然分娩信心, 提高了自然分娩率, 从而减少了不必要的医疗干预, 也减低了会阴侧切率, 从而减少了会阴侧切带来的诸多风险。会阴无保护分娩技术可以促进妇产科服务模式转变, 是一项适宜的新技术, 可以更好地配合、促进和支持自然分娩, 能提高产科安全质量, 促进母婴健康。此方法使分娩更加自然, 因此, 会阴无保护接生技术值得在临床实践中加以应用。
参考文献
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无保护性行为 篇5
理解现实社会中自利的个体如何形成广泛的合作是演化博弈理论研究的一个中心问题。到目前为止, 最为突出的5个解释合作行为的机制包括亲缘选择、团队选择、直接互惠、间接互惠、空间结构[1]。空间结构对群体合作行为的影响始于Nowak等[2]在空间规则格子上研究囚徒困境演化博弈。之后, 涌现出大量关于各种空间结构对合作行为的影响研究, 见综述性文献[3]。
随着复杂网络研究[4]的兴起, 无标度网络对合作行为的影响作为热点问题受到广泛关注。Santos 等在BA无标度网络上研究了合作行为的演化。研究发现, 在增长和偏好连接机制所产生的高连通度hub节点以及这些hub节点之间紧密关系的共同作用下, 合作行为在无标度网络上有非常好的演化结果[5,6]。然而, Szolnoki等基于对社会关系成本的考虑, 构造了度量个体博弈收益的加权效用函数, 利用一个权重参数实现累积收益 (不考虑成本) 和平均收益 (考虑成本) 之间的转换, 并详细研究囚徒困境博弈策略在无标度网络上的演化。研究发现, 在加权效用函数实现从累积收益向平均收益转换的过程中, 无标度网络对合作演化的促进作用逐渐恶化[7]。此外, Masuda基于对社会关系成本的考虑, 在个体的博弈收益矩阵中引入了维持博弈关系所需的成本参数, 进而研究无标度网络对合作行为的影响。研究表明, 随着关系成本参数的增大, 无标度网络对合作行为的促进作用逐渐消失, 甚至表现出对合作行为的负面作用[8]。这说明, 无标度网络对合作行为的作用依赖于是否考虑社会关系成本, 不能简单地得出促进或抑制的结论。
无标度网络很好地描述了现实社会中复杂网络的整体度分布属性, 但并不能完整地刻画社会网络的其他局部结构属性, 比如群聚性、社区结构和同配性等[9]。近几年来, 一些研究开始关注于无标度网络的群聚性、社区结构和同配性等网络局部结构属性对合作行为的影响[10,11,12,13,14]。其中, 文献[10]发现无标度网络的群聚性促进了合作行为的演化。然而, 这样的研究结果是在没有考虑社会关系成本的条件下得到的。文献[13]通过进一步研究发现, 当考虑社会关系成本, 以加权效用函数的度量个体的博弈收益, 无标度网络的群聚性对合作行为的作用随着累积收益权重的减小逐渐由促进转变为抑制。这说明, 无标度网络的局部结构属性对合作行为的作用也可能受到关系成本的影响。
既然关系成本影响到无标度网络对合作行为的作用[7,8], 也影响到无标度网络的群聚性对合作行为的作用[13], 那么它是否也影响到无标度网络的同配性对合作行为的作用?文献[11]关于无标度网络的同配性抑制合作行为的研究结论在考虑关系成本的条件下是否依然成立?基于对此问题的思考, 本文借鉴Masuda在博弈矩阵中引入关系成本的方法[8], 研究不同水平的关系成本条件下无标度网络同配性对合作行为的影响。
2 模型描述
2.1 网络模型
与现有关于无标度网络同配性对合作行为影响的研究[11]保持一致, 本文采用文献[15]提出的网络模型产生同配性水平可变的无标度网络。网络结构通过下面所描述的过程产生:
① 初始网络中有m0个孤立的节点。然后, 在每个时刻, 一个带有m (m≤m0) 条边的新节点i加入到网络中, 以BA模型中的优先连接机制[16]连接到现有节点上, 即新节点i以概率
② 基于步骤①所产生的无标度网络, 进行边的重连机制。每次重连时, 从现有无标度网络中随机选择两条边。将这两条边的四个端点的连通度进行排序。删除掉现有的两条边, 将四个端点中高连通度的两个端点连接起来, 同时将四个端点中低连通度的两个端点连接起来。
基于重连的次数不同, 以上网络生成过程可以产生度分布为p (k) ～k-3而同配性水平可变的无标度网络。 重连的次数越多, 无标度网络的同配性水平越高。无标度网络的同配性采取文献[17]提出的同配性系数r来度量, 即
2.2 个体的博弈及策略更新行为
现有的关于无标度网络同配性对合作行为影响的研究[11], 采用Nowak和May提出的单参数囚徒困境博弈模型[2]研究了无标度网络同配对合作行为的影响。本文借鉴文献[8]考虑社会关系成本的方式, 在文献[11]所采用的单参数囚徒困境博弈模型中引入关系成本参数h (h>0) , 博弈矩阵为:
其中, C表示合作策略, D表示欺骗策略, 参数b表示个体采取欺骗策略的诱惑大小。按照囚徒困境博弈收益的关系条件, 有2>b>1成立。i和j分别表示行向量和列向量, 有π (C, C) =1-h, π (C, D) =-h, π (D, C) =b-h, π (D, D) =-h.
个体位于演化网络模型所生成的网络节点上, 网络的边表示个体之间的博弈关系。个体与那些与自己有着博弈关系的个体进行相互博弈。将个体i在一次博弈中所采取的策略表示为一个策略向量si.那么, 第τ次博弈个体i所获得的总收益为:
其中, Ωi表示由网络结构所确定的个体i的邻居集合, si为个体i在τ时刻的策略向量。为与现有无标度网络同配性对合作演化影响的研究[11]更好地进行比较, 本文中个体的策略更新规则与文献[11]保持一致, 即所有个体在每次博弈后同时进行策略更新, 每个个体随机地选择一个自己的邻居进行收益比较, 个体i在下次博弈 (τ+1次博弈) 中采取个体j的策略的概率为:
其中, Ui和Uj分别代表个体i和个体j与自己所有的邻居进行一次博弈所获得的总收益, max (ki, kj) 表示个体i和个体j的连通度中的较大值。b为囚徒困境博弈模型中的欺骗诱惑参数。
由以上模型构建可以看出, 本文模型与现有关于无标度网络同配性对合作行为影响的研究[11]的差别在于博弈模型中关系成本参数h的引入。很显然, 当成本参数h=0时, 本文模型等价于文献[11]的模型。
3 仿真实验及分析
基于以上模型描述, 采用MATLAB编程, 用仿真实验方法研究无标度网络的同配性对合作行为的影响。仿真实验的总人数N设定为5000人, 这些个体首先按照2.1节中的网络模型产生相应网络, 然后每个个体按照2.2节的模型描述和那些与自己有连接关系的个体进行重复博弈。在个体重复博弈的过程中, 个体之间的连接关系保持不变。在重复博弈的初始时刻, 个体随机选择C策略或D策略作为自己初次博弈的策略。将选择C策略的个体称为合作者, 将某个博弈时刻合作者在整个群体中所占的比例称为合作者密度fC (t) , 则有fC (t) =nC (t) /N (其中, nC (t) 表示t博弈时刻群体中合作者的数量) 。那么, 在重复博弈的初始时刻 (t=0) , 合作者密度fC (0) 大约为0.5。每个个体在获得初始策略后, 首先根据2.2节中的囚徒困境博弈矩阵进行博弈, 然后依照函数 (式 (1) ) 计算自己的博弈收益, 最后根据策略更新规则 (式 (2) ) 调整策略, 调整完后的策略作为自己下一次博弈时使用的策略。所有个体在每次博弈后对自身策略的调整使得合作者密度fC (t) 在下一次博弈前发生变化。本文取重复博弈的次数 (即仿真的取样时间) 为11000次 (步) 。随着重复博弈的进行, 合作者密度fC (t) 将随仿真时间呈现出动态变化的过程, 并逐渐达到一个动态平衡状态。本文以最后1000次的合作者密度的平均值作为群体达到动态平衡状态时的合作者密度, 记为合作者均衡密度PC, 有
3.1 不同关系成本条件下的实验结果
图1给出关系成本参数h逐渐增大的条件下, 合作行为在不同同配性水平的无标度网络上的演化结果。
(A) h=0; (B) h=0.2; (C) h=0.6; (D) h=1; (E) h=2; (F) h=3
由图1可见:①对于任何一个给定的关系成本h, 均衡密度PC始终随着欺骗诱惑参数b的增大而逐渐降低。②对于不同的关系成本h, 更高的同配性系数r总是导致了更低水平的合作者均衡密度pC.③随着关系成本h的增大, 合作者均衡密度的水平发生了显著的变化。当关系成本由h=0增大至h=0.6时, 合作者均衡密度PC表现出逐渐减小的趋势;而当关系成本从h=0.6继续增大至h=3时, 合作者均衡密度PC表现出逐渐反弹的趋势。
3.2 实验结果分析
本节依次分析3.1节中得到仿真实验结果。
(1) 对于任意一个给定的关系成本h, 合作者均衡密度PC随着欺骗诱惑参数b的增大而逐渐降低。这是因为无论关系成本h的取值大小, 只要其取值确定, 对于更大的背叛诱惑参数b, 个体采取背叛策略的收益提高, 而采取合作策略的收益并没有改变, 这必然导致背叛者与合作者的收益差增大, 个体在策略调整过程中选择背叛策略的概率增大 (以式 (2) 为依据) 。因此, 随着背叛诱惑b的增大, 群体中的合作者数量减少, 合作者均衡密度PC降低。
(2) 实验中的无标度网络有着相同的度分布, 可以通过检查群体中连通度为k的个体在最终演化时刻的合作者密度fC (k) , 进而帮助我们理解不同关系成本条件下, 同配性系数r对合作者均衡密度pC的作用。fC (k) 采用文献[10]给出的计算方法, 即对于给定的网络和博弈条件 (给定的r, b和h) , 在群体一次演化的最后时刻, 统计连通度为k的个体数量n (k) 和合作者数量c (k) , 那么
为进一步理解不同连通度个体在不同关系成本及同配性系数条件下的表现, 图3给出了关系成本h=0, 0.6, 3条件下, 在同配性系数r=0和r=0.3的无标度网络上, 合作者和背叛者最终演化状态下的平均总收益U (k) 。 U (k) 的计算方法参见文献[14], 即对于给定的网络和博弈条件 (给定的r, b和h) , 在群体一次演化的最后时刻, 统计连通度为k的合作者数量nC (k) 以及背叛者数量nD (k) .那么, 合作者的平均总收益为
由图3可见:①对于图3 (A) 和图3 (B) , 个体在进行博弈时没有关系成本, 即h=0。在这种情形下, 同配性系数为r=0的无标度网络中高连通度的个体周围围绕着大量低连通度的个体, 且高连通度个体之间也有着紧密的关系[5], 这使得高连通度个体能够在博弈过程中获得更高的收益并且偏好成为合作者 (如图3 (A) 所示, 连通度大于10的个体基本都采取了合作行为) , 并且影响围绕在他周围的低连通度个体也采取合作行为, 导致不同连通度的个体都有着较高的合作者密度fC (k) 。然而, 当无标度网络的同配性系数改变为r=0.3时, 由图3 (B) 可以看出, 连通度高于10的许多个体采取了背叛行为。这是因为在r=0.3的无标度网络中, 高连通度的个体周围的低连通度的个体大量减少, 从而使得高连通度个体维持合作行为的能力减弱, 同时使得那些采取了合作策略的高连通度个体对对低连通度个体行为策略的影响减弱, 进而导致不同连通度个体的合作者数量都有所减少。②对于图3 (C) 和图3 (D) , 以及图3 (E) 和图3 (F) , 个体在进行博弈时有一定的关系成本。由4个不同的子图可见, 关系成本的引入使得高连通度个体在博弈过程中不再能获得非常高的博弈收益。相反, 那些低连通度的个体在博弈过程中获得了相对更高的收益, 并且表现出比高连通度个体更强的采取合作行为的能力。在这种情形下, 网络中高连通度个体的行为在博弈演化过程中不能被其他个体所采用, 反而往往受到周围个体行为的影响。在同配性系数为r=0的无标度网络中, 这种效果等价于高连通度个体成为了网络中的“空点”, 把整个网络分成了许多的小碎片。已有研究表明, 这样的网络效果会阻碍背叛行为在低连通度个体之间的迅速传播[17]。也就是说, 在存在关系成本的情形下, 同配性系数为r=0的无标度网络被高连通度个体分成了许多的小碎片, 某些小碎片中的低连通度个体采取了合作行为, 不受其他碎片中背叛者行为的影响。同时, 这些采取了合作行为的低连通度个体在同配性系数为r=0的无标度网络上还能够影响与他们有着连接关系的更高连通度的个体也采取合作行为, 从而使得合作行为得以演化。相反, 随着同配性系数的增大, 无标度网络的高连通度个体偏好与高连通度个体相连, 低连通度个体偏好与低连通度个体相连, 这使得高连接个体的“空点”效果大大减弱, 背叛行为很容易在低连通度个体中扩散, 进而使得整个网络的合作者均衡密度降低。
由以上分析可知, 无标度网络的同配性虽然在不同的关系成本条件下都表现出对合作行为的抑制作用, 但其内在的作用机制完全不同。在没有关系成本的条件下, 是由于高连通度的合作者在同配性更高的无标度网络中很难影响到低连通度个体的行为, 进而导致合作者均衡密度减少;而在有关系成本的条件下, 是由于高连通度个体在同配性更高的无标度网络中失去了“空点”效果, 从而使得背叛行为很容易在低连通度个体中扩散, 进而导致合作者均衡密度减少。
(3) 合作者均衡密度首先随着关系成本h的增大明显减小, 然后却表现出反弹的趋势。这是因为, 当没有关系成本时, 网络中高连通度个体能够获得非常高的博弈收益, 并偏好选择合作行为。高连通度的个体有着很多的邻居, 他们采取合作行为使得其邻居模仿他们的行为也采取合作策略, 进而导致网络中很多个体都采取了合作行为, 产生了较高的合作者均衡密度。而当存在关系成本时, 网络中低连通度个体能够获得比高连通度个体更高的博弈收益。与高连通度的个体相比, 低连通度的个体周围的邻居非常少。因此, 与高连通度的个体采取合作行为相比, 低连通度的个体采取合作行为仅仅能使得极少数的个体模仿他们的行为, 从而使得合作行为的传播途径减少, 导致合作者均衡密度减少。然而, 随着关系成本的进一步增大, 即当关系成本由h=0.6逐渐增大至h=3时, 通过比较图3 (C) 和图3 (E) , 以及图3 (D) 和图3 (F) 可以发现, 低连通度和高连通度个体的博弈收益差异进一步增大, 这使得低连通度的合作者对高连通度个体的影响进一步增强 (以式 (2) 为依据) , 更多的高连通度个体采取了合作行为, 产生更高的合作者均衡密度。
3 结束语
考虑到无标度网络对群体合作演化的影响依赖于社会关系的成本因素, 本文利用文献[8]所提出的在博弈矩阵中直接引入关系成本的方法, 研究不同关系成本条件下无标度网络同配性对合作行为的影响。实验结果表明, 尽管随着关系成本的提高, 群体的合作水平受到了明显的影响, 表现为合作者均衡密度先降低后升高的现象, 但无标度网络的同配性始终对合作行为起到抑制作用。通过实验结果分析发现, 无标度网络的同配性虽然在不同的关系成本条件下都表现出对合作行为的抑制作用, 但其内在的影响机制完全不同。在没有关系成本的条件下, 是由于高连通度的合作者在同配性更高的无标度网络中很难影响到低连通度个体的行为, 进而导致合作者均衡密度减少;而在有关系成本的条件下, 是由于高连通度个体在同配性更高的无标度网络中失去了“空点”效果, 从而使得背叛行为很容易在低连通度个体中扩散, 进而导致合作者均衡密度减少。
摘要：考虑维持社会关系所需的“成本”因素, 在囚徒困境博弈模型中引入关系成本参数, 通过仿真实验研究囚徒困境博弈在同配性可变的无标度网络上的演化, 进而探讨不同关系成本条件下无标度网络的同配性对合作行为的影响。研究结果表明, 随着关系成本的提高, 群体的合作行为受到了明显的影响, 合作者均衡密度表现出先降低后升高的趋势。然而, 在不同的关系成本参数条件下, 无标度网络的同配性始终抑制了合作行为的演化, 合作者均衡密度随着同配性水平的增大而减小。
无保护会阴接生的临床观察与护理 篇6
一、资料与方法
(一)一般资料
本组研究抽取于2014年6月至2015年7月在我院住院的120例经阴道分娩的初产妇作为研究对象,所有产妇均无妊娠合并症、无胎儿窘迫、无明显头盆不正等。采用随机数字表法将所有患者划分为两组,分别命名为观察组和对照组,各60例。两组产妇在年龄、孕周、经济状况及文化程度等多方面差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。
(二)方法
对照组产妇应用本院常规的接生方式;而观察组产妇则应该经过改良后的无保护会阴接生技术。该接生技术具体表现为以下方面:
(1)产妇宫口全开时,要求助产护士应当细心的指导产妇采用正确的腹压方式,当胎儿头部出现后,进行会阴部的清洁消毒,无需进行剃毛处理,可铺无菌台,并实施会阴神经阻滞麻醉[2]。(2)在产妇阴道软产道内,也即婴儿先露位置,将经过消毒后的石蜡油润滑剂涂抹上去,在涂抹的同时,必须要有助产护士在一旁协助操作,严密检查产程进展及胎儿心率变化情况,这样才能给产妇的家属和产妇树立起强大信心。(3)需要时刻注意不可对产妇造成任何的刺激,这样才能保障产妇会阴在胎头出现时,能够充分的扩张。当胎头开始着冠,需要对产妇进行相应的指导,指导产妇在宫缩期间,进行有节奏的张口哈气,从而由此保障产妇宫缩间歇时能够匀速用力。同时,还应当要求相应的助产护士,在承接胎儿时,需张开右手五指,并置于胎头之上,从而由此避免胎儿胎头过快娩出。(4)在胎头娩出后,暂时无需对会阴采取其他保护措施,应当先将新生儿口鼻内的分泌物以及羊水清理干净,之后安静等待胎儿自然复位即可[3]。在产妇宫缩间歇的过程当中,助产护士应当保持匀速逐渐的将胎儿前肩至骨盆斜径方向分娩而出,最后注意轻托胎儿头部,然后缓慢上台,直至娩出后肩部位即可。
(三)统计学分析
上述两组产妇所有统计数据均采用SPSS18.0统计软件包进行统计学处理。计量资料以均数±标准差表示,计数资料以x2表示,组间比较采用t加以检验,以P<0.05表示差异有统计学意义。
二、结果
(一)两组产妇会阴侧切率和产后出血情况对比
观察组产妇会阴切开率对比对照组明显较低,组间差异明显(P<0.05),有统计学意义。并且观察组产妇的产后出血率也显著低于对照组,两组差异明显(P<0.05),有统计学意义。如下表1所示:
注:*与对照组比较,P<0.05。
(二)两组产妇第二产程时间及新生儿情况对比
两组产妇的第二产程时间、产后2h出血、新生儿窒息和新生儿体征等差异不明显(P>0.05),无统计学意义。如下表2所示:
注:*与对照组比较,P>0.05。
三、讨论
近几年,产妇们选择会阴侧切概率不断攀升,但是会阴侧切本身是一种对产妇身体造成创伤性较大的手术过程,其和会阴自然裂伤而言,具有更多的出血量、疼痛感也更加的明显,伤口愈合起来非常缓慢,致使感染率也不断攀升。
为此,文章针对无保护会阴接生技术的护理效果进行分析,并探讨其对妊娠结果造成的影响。在接生过程当中,主要强调的是胎儿自然分娩、产妇和医务人员工作时的愉悦,最主要是希望能够最大限度防止产妇由于分娩过快而产生会阴撕裂的情况,这样才能极大的降低产妇分娩痛苦以及相关医护人员接生时的劳动强度。本组研究抽取于2014年6月至2015年7月在我院住院的120例经阴道分娩的初产妇作为研究对象,结果表明:(1)观察组孕妇采用会阴切开率要明显低于对照组产妇,组间差异明显(P<0.05),有统计学意义。(2)观察组产妇产后出血率对比对照组更低,组间差异明显(P<0.05),有统计学意义。(3)两组产妇的第二产程时间、产后出血、新生儿窒息和新生儿体征等差异不明显(P>0.05),无统计学意义。
综上所述,采用无保护会阴接生技术的能够有效的降低产妇会阴侧切率、产后出血率,无明显不良分娩结局。因此,值得在临床中应用及推广。
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无保护性行为 篇7
《劳动合同法》实施初始,无固定期限劳动合同的规定引起社会高度关注,从学界到企业都有不同的声音。著名经济学家张五常认为,新劳动合同法让劳动者懒惰化,无固定期限劳动合同会搞垮中国经济[1],而董保华等认为该劳动合同法会影响企业经营、经济发展、劳动者就业,对企业和劳动者而言皆无利处等。反之,也有不少学者认为,该劳动合同法不仅不会使劳动者懒惰化,反而会让企业更具有市场竞争力,更有利于促进我国经济的发展等[2,3]。而企业则纷纷采取措施以规避之,比如,深圳华为公司轰动全国的先“主动辞职”再“竞业上岗”事件,沃尔玛中国大幅度裁员事件等。针对企业的这一情况,国家最高法院拟起草规定,7类规避订立“无固定期限劳动合同”的行为无效,这样,就从法律角度上进一步维护了劳动者的权益,防止用人单位在用完劳动者的黄金年龄段后将其辞退以及用人单位采取各种反常行为使劳动者遭受损失,从而使劳动者掌握了续订合同意愿的主动权[4]。然而,用人单位与劳动者签订无固定期限劳动合同后,员工是否会继续努力工作,工作过程中员工的行为是否会发生改变,这个问题一直是社会关注的焦点。有学者认为,人们在对某一行为的预期回报下,由于受到认知偏差、成本差异和价值观等因素的影响,会选择不同的行为[5]。本文在此基础上,建立了员工行为转变的数学模型,对员工的行为转变过程进行详细的分析。
2 劳动合同法下企业与员工的博弈策略分析
在劳动合同法下,企业与劳动者的博弈环境发生很大的改变。其中最重要的是,当员工在企业工作过一定期限之后,在与企业签订劳动合同中开始占据有利地位,即在员工达到合同法规定的可以签订无固定期限合同条件的情况下,员工如果具有签订无固定期限合同的意向,企业只有选择签订而无其他选择。企业与劳动者签订无固定期限劳动合同后,劳动者在博弈过程中有两种选择,一是依赖于“铁饭碗”,出现“怠工”现象;二是选择继续努力工作。所以,可以将签订无固定期限的劳动者分为“怠工者”和“努力工作者”。在这样情况下,企业在签订合同时有两种可供选择的策略,一是与劳动者提前解除固定期限劳动合同;二是不解除固定期限劳动合同。同样,劳动者也有两种策略,签订无固定期限合同和不签订无固定期限的合同。则企业与劳动者博弈策略的博弈树分析如图1所示。
注:1为劳动者,2为用人单位
假设企业与员工签订无固定期限合同之后,出现员工“磨洋工”、“大错不犯,小错不断”等消极怠工现象,而企业却没有相应的制约措施,缺乏完善的激励与惩罚制度,只能听之任之。在这种情况下,作为“经济人”,努力工作的员工也会因为“同酬不同工”而逐渐产生懒惰思想,出现怠工现象,这样,努力工作者的人数就会有所下降,对企业造成较大损失。在这种情况下,员工没有按照企业的管理意图选择努力工作,反而向相反的方向转变,这说明企业的管理制度是无效的,企业要加强制度的强度,使员工选择良性行为,向努力工作地方向转变[6]。反之,如果企业的各项措施都很完善,在一个完善的制度环境下,多数员工才会感到尚有更大的发展空间以及不断提高自身能力的必要性。即使在签订无固定期限劳动合同时有一定数量的怠工者,在这些制度的促使下,也会逐渐开始努力工作,而原来就努力工作的劳动者也会更加努力工作。这样,已签订无固定期限劳动合同的劳动者中努力工作的劳动者人数会持续提高,在这种情况下,员工按照企业的管理意图选择了继续努力工作,并使不努力员工向有利于企业的发展的方向转变,这说明企业的制度是十分有效的[6]。
3 员工努力程度改变的数学模型
根据上述分析,对管理制度不完善的企业来说,一旦签订了无固定期限的劳动合同,努力工作的员工就可能会逐渐开始懒惰,出现“怠工”现象;对制度完善的企业来说,一旦签订了无固定期限的劳动合同,不努力工作的员工也会逐渐努力工作。即,在企业制度无效时,员工会选择不努力工作这种行为;在企业制度有效时,员工会选择努力工作这种行为。根据不同的影响因素,本文分以下2种情况讨论:
3.1 假设员工的行为转变速度只与当前努力员工人数有关
单位时间内员工从努力工作转变为不努力工作的人数为
对式(1)积分为
得
从而得到员工由努力工作向不努力工作转变的速度模型为
其中,y为努力工作的员工数;t为员工转变的时间;特别地,t=0时,c=y,即常数c表示的物理意义为签订无固定期限劳动合同后努力工作的员工数;k为员工转变的难易程度及企业努力工作员工数量有关的系数,且-1≤k≤0;
特别地,假设努力员工人数y=900,一半数量的努力工作的员工转变为不努力工作的员工需要2个月的时间,可以计算得k=-0.51n2≈-0.35。运用数学软件MAPLE可以画出式(4)图形,这就是在努力工作员工数量影响下员工向不努力工作转变的模型曲线,如图2所示。
通过图2可以看出,由于努力工作员工人数较多,受其影响,在工作初期,员工转变的数量较多,随着努力工作员工的人数的减少,员工的转变速度逐渐减慢,直到全部员工选择不努力工作。
单位时间内员工从不努力工作向努力工作转变的人数为
对式(5)进行积分,
得
从而得到员工由不努力工作向努力工作转变的速度模型
其中,G为与企业签订无固定期限劳动合同的员工总人数;特别地,t=0时,,由此可见系数的物理意义;k为员工转变的难易程度及企业努力工作员工数量有关的系数,且
特别地,假设企业总员工人数G=1 000,一半数量的不努力工作的员工转变为努力工作的员工需要2个月的时间,可以计算得k=0.51n2≈0.35。运用数学软件MAPLE可以画出式(8)图形,这就是在不努力员工数量影响下员工向努力工作转变的模型曲线,如图3所示。
通过图3可以看出,在工作初期,由于不努力工作员工人数较多,受其影响,员工的转变速度较快,随着不努力员工人数的减少,转变速度逐渐缓慢,直至全部员工选择努力工作。
本文中,影响系数k的因素主要是员工工作所付出的成本和获得的奖励。假设不努力工作的员工以较低成本p获得较低的收入r,而努力工作的员工则以较高成本mp(m叟1)获得收入nr,则
其中,q为员工对工作成本与收入比例的敏感性。
d表示当不努力工作的员工的收入比努力工作员工的收入多出d时,影响系数k趋于无穷,此时,努力员工大幅度地转变为不努力工作员工。
3.2 假设员工的行为转变速度既受努力员工人数影响,又受不努力工作的员工人数影响
单位时间内员工向不努力转变的人数
对式(10)进行积分,
得
从而得出员工转变的速度模型
其中,k1为努力工作员工人数对员工行为转变速度的影响系数;即k1表示的是,当前努力工作的员工越多,则单位时间内向不努力转变的人数越多,转变速度越快,因此,它反映了当前努力工作的员工数量对转变速度的基数影响;k2为不努力工作员工人数对员工行为转变的影响系数;即k2表示的是,当前不努力工作的员工越多,则单位时间内向不努力转变的人数越多,转变速度越快,因此,它反映了当前不努力工作的员工数量对努力工作员工向不努力工作转变的不良拉动作用。
特别地,1/3的努力工作地员工转变为不努力工作的员工需要2个月的时间,2/3的努力工作地员工转变为不努力工作的员工需要6个月的时间,可以计算出k1=-0.213,k2=0.028。运用数学软件MAPLE可以画出式(13)的图形,这就是在努力和不努力工作员工数量的共同影响下员工向不努力工作转变的模型曲线,如图4所示。
通过图4可以看出,员工在向不努力工作转变过程中,转变速度先快后慢。虽然受到不努力员工的不良行为的拉动影响,但由于努力工作员工的基数作用远大于不努力工作员工不良行为的拉动作用,所以可以看出相对于图1,员工向不努力转变的速度较减慢。
单位时间内员工向努力转变的人数
对式(10)进行积分,
得
从而得出员工转变的速度模型
其中,k3为努力工作员工人数对员工行为转变速度的影响系数,即k3表示的是,当前努力工作的员工越多,则单位时间内向努力转变的人数越多,转变速度越快,因此,它反映了当前努力工作的员工数量对不努力工作员工向努力工作员工转变的良性拉动作用;k4为不努力工作员工人数对员工行为转变的影响系数,即k4表示的是,当前不努力工作的员工越多,则单位时间内向努力转变的人数越多,转变速度越快,因此,它反映了当前不努力工作的员工数量向努力工作转变速度的基数影响。
特别地,1/3(30人)的不努力工作的员工转变为努力工作的员工需要2个月的时间,2/3(60人)的不努力工作地员工转变为努力工作的员工需要6个月的时间,可以计算出k3=-0.0 052,k4=0.235。运用数学软件MAPLE可以画出式(17)的图形,这就是在努力和不努力工作员工数量的共同影响下员工向努力工作转变的模型曲线,如图5所示。
通过图5可以看出,员工的转变速度先快后缓。虽然受到努力员工的良性行为的拉动作用,但由于不努力员工人数的基数影响远远大于努力员工的拉动作用,在这种情况下,相对于图3的转变情况,员工向努力工作转变的速度减慢。
4 结语
根据上述分析,可以得出以下几点重要结论:
第一,签订无固定期限劳动合同对员工的行为具有一定的影响,而这种影响的方向,主要取决于企业中员工所在的制度环境。在企业制度完善的环境下,由于受到不努力员工人数的基数影响以及努力工作员工的良性行为的拉动作用,员工会由不努力工作向努力工作转变;当企业制度不完善时,由于受到努力工作员工人数的基数影响以及不努力工作员工的不良行为的拉动作用,员工会变得不努力工作。
第二,企业对员工的管理制度是影响员工行为转变方向的决定因素。因此,只有不断加强各项制度的强度,实现激励、奖惩等制度的完善,才能使企业中越来越多的员工选择努力工作,对企业的发展也更加有利。
第三,《劳动合同法》对不同的制度环境的企业,具有不同的作用。一般地说,对那些激励与惩罚制度完善的企业,会使其员工工作更加努力。而对于那些管理制度不甚完善的企业,则往往会由于无固定期限合同的签订而导致员工的工作努力程度降低,从而使企业利益受损。因此,企业只有不断加强对各项制度的完善,才能在签订无固定期限劳动合同后,使企业员工依然努力工作甚至更加努力工作。
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