精选
在过去的2024年，Taylor & Francis 旗下国际期刊累计发表卓越研究成果151,000+篇，为科学研究与业界应用提供了海量高质量研究成果。我们致力于通过提高前沿尖端科学的可发现性，在全球范围内惠及最广大的读者群体。
在这里，我们为您遴选2024年在T&F旗下期刊发表的人文社科文章中，受全球读者关注的10项国际研究成果*。希望内容能够为您的科研提供有益的启发和参考！
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1. Organizational culture: a systematic review
组织文化：系统综述
Journal: Cogent Business & Management
Author: Addisalem Tadesse Bogale & Kenenisa Lemi Debela
组织的低效和无效常常与组织内部的身份认同危机有关。本系统综述旨在加深对组织文化（Organizational Culture, OC）这一解决此类危机的关键方法的理解。研究聚焦于组织文化的测量、视角和取向，对近期的相关研究进行了全面分析。研究结果强调了组织文化对工作场所动态的重大影响，包括员工之间的互动、待遇和管理。在组织文化中，最常被探讨的维度包括创新、团队合作、结果导向、男性气质、参与度和权力距离等。
关于咖啡因补充的常见问题与误解：科学证据究竟表明了什么？
Journal: Journal of the International Society of Sports Nutrition
Author: Jose Antonio et al.
咖啡因是一种常见的运动增强剂，已有大量研究支持其积极作用。然而，尽管数据丰富，关于咖啡因的有效性和安全性仍存在诸多疑问。例如，咖啡因是否会导致脱水、促进脂肪流失、影响不同部位的肌肉表现，或与抑郁、心脏问题、骨矿流失等健康风险相关。此外，人们也关注其成瘾性、性别差异及是否适用于所有人。为解答这些问题，本研究基于现有文献，对咖啡因补充的科学证据进行了系统性评估，以澄清常见误解并提供可靠结论。
高等教育评估中生成式人工智能政策的批判性回顾：呼吁重新考虑学生作品的“原创性”
Journal: Assessment & Evaluation in Higher Education
Author: 骆嘉惠，香港教育大学
本研究批判性审查了高校为应对生成式人工智能（GenAI）挑战而制定的评估政策。通过分析 20 所顶尖大学的政策，研究发现，尽管涉及 AI 生成内容的可靠性与公平使用等问题，核心关注点仍是学生作品的“原创性”受损。当前政策普遍将 GenAI 视为外部辅助，与学生的独立贡献相对立，未能充分考虑 AI 时代知识生产的协作性和技术依赖性。因此，研究呼吁高校重新审视“原创性”概念，并采用更包容的方式评估学生作品，以适应数字化时代的学术环境。
4. Human-AI collaboration patterns in AI-assisted academic writing
人工智能辅助学术写作中的人机协作模式
Journal: Studies in Higher Education
Author: Andy Nguyen et al.
本研究探讨生成式人工智能（GAI）在学术写作中的人机协作模式，分析 10 名博士生使用 GAI 辅助工具的 626 次交互记录。采用 AI 驱动的学习分析方法，包括定量内容分析、隐马尔可夫模型（HMM）序列分析及过程挖掘。结果表明，与 GAI 进行高度交互、采用迭代写作方式的博士生表现更佳，而仅将 GAI 作为信息补充、维持线性写作方式的学生表现较差。本研究强调深入探索人机协作在高等教育中的作用，并为个性化教育策略提供参考。
科学技术在重构人类社会历史中的作用：技术变革对社会的影响
Journal: Cogent Social Sciences
Author: Dagm Alemayehu Tegegn
本研究探讨科学技术在重构人类社会历史中的作用，重点分析技术变革对社会的影响。通过回顾相关文献，研究发现科学技术深刻塑造了社会发展进程，推动了工业革命、信息通信与交通技术变革、农业技术转型、战争技术进步，以及社会价值观和制度的演变。这些科技进步以革命性与渐进性方式持续影响社会，推动人类历史不断演进。
6. Parental involvement and education outcomes of their children
父母参与对子女教育成果的影响
Journal: Applied Economics
Author: Klara Kantova
本研究探讨父母参与对子女高中毕业率的影响，利用 1997 年全国青年纵向调查（NLSY97） 数据，分析 1983-1984 年出生、青少年时期与亲生父母共同生活的个体。采用 逻辑回归 和 倾向评分子分类法 估算因果效应。结果显示，较高的父母参与度有助于提高子女高中毕业率，而过于严格的管教方式反而降低子女完成高中教育的可能性。
7. Tourism destination development: the tourism area life cycle model
旅游目的地发展：旅游区生命周期模型
Journal: Tourism Geographies
Author: Richard Butler
旅游区生命周期（TALC）模型自 40 多年前发表以来，已成为旅游发展研究中最具影响力的概念模型之一。该模型基于产品生命周期模型，用于解释旅游目的地的发展与变化。尽管影响深远，但由于最初发表在非旅游学期刊，早期研究对其关注较少，且其常被二手引用或误解。随着电子期刊和图书馆的普及，获取变得更便捷，TALC 模型已被广泛应用，几乎成为旅游发展的“既定理论”。然而，这种高度认可可能限制对其批判与修正，因此，有必要回顾其历史，以推动更深入的理论探讨与改进。
探索人工智能介导的非正式数字化英语学习（AI-IDLE）：中国英语学习者的人工智能采纳与学习体验的混合方法研究
Journal: Computer Assisted Language Learning
Author: Guangxiang Leon Liu, Ron Darvin & Chaojun Ma
本研究探讨生成式人工智能（AI）在非正式数字化英语学习（IDLE）中的应用，分析中国英语学习者对大型语言模型（LLM）的接受度与使用体验。基于技术接受模型（TAM），研究采用混合方法，通过问卷（867 名受试者）和访谈（20 名受试者）收集数据。量化分析评估感知易用性、感知有用性、使用意图与实际使用的关系，质性分析揭示：（1）学习者通过实践感知 AI 工具的有用性；（2）使用意图受 AI 功能与局限理解的影响；（3）AI 主要被用作导师或对话伙伴。研究结合量化与质性结果，加深对 EFL 学习者如何利用 AI 进行创意性 IDLE 的理解，并为未来课堂实践与研究提供重要启示。
9. Reporting guidelines for qualitative research: a values-based approach
定性研究报告指南：基于价值取向的方法
Journal: Qualitative Research in Psychology
Author: Virginia Braun & Victoria Clarke
本研究提出 Big Q 定性研究报告指南（BQQRG），强调应基于价值取向而非“通用标准”来评估定性研究质量。由于定性研究方法多样，许多现有的“一刀切”式评估工具可能引发方法学不一致性，特别是在 Big Q Qualitative 研究（基于定性研究价值观的数据生成与分析）中。这些研究通常与（后）实证主义、客观主义和科学实在论等主流范式不兼容，采用不适合的评估标准可能削弱其创新性和生命力。尽管如此，评估指南在实践和学术话语中仍然至关重要。因此，BQQRG 旨在提供一个方法一致、反思开放的框架，支持更符合定性研究本质的报告和评估方式。
技术增强语言学习在英语教育中的应用：绩效分析、核心文献与新兴趋势
Journal: Cogent Education
Author: Toshiyuki Hasumi & Mei-Shiu Chiu
本研究通过文献计量分析探讨技术增强语言学习（TELL）在英语教育中的发展趋势。分析 1,816 篇文献后，发现翻转课堂（FL）、移动辅助语言学习（MALL）和数字游戏化学习（DGBL）在写作技能培养中影响显著，同时技术多模态与非正式数字化学习成为新兴趋势。研究基于生物生态模型，强调系统性因素对学习成果的影响，并呼吁教育者结合技术与教学策略，以适应现代英语教育需求。
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