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301.
This study tested how family ties and religiosity, two extended elements of ingroup assortative sociality, would predict group-level COVID-19 severity in the U.S. and how COVID-19 threat would predict ingroup assortative sociality at a weekly level. Multilevel models which analyzed the state-level archival (e.g., religious participation) and Google trends data (e.g., marriage for family ties; prayer for religiosity) on ingroup assortative sociality showed that religious search volume (from 2004 to 2019) significantly and negatively predicted COVID-19 severity (i.e., shorter time delay of first documented cases, shorter overall doubling times, higher reproductive ratio and higher case fatality ratio) across states (Study 1a) and counties (Study 1b) while search volume for family ties only significantly and negatively predicted county-level COVID-19 severity. Multilevel analyses also found that weekly COVID-19 severity weakly predicted weekly search volume of marriage and religion (Study 2a), but when COVID-19 threat was in the collective consciousness in a given week (i.e., Google search volume for coronavirus within 52 weeks), collective levels of ingroup assortative sociality increased from the previous week (Study 2b). Evidence across studies suggested that religiosity, compared with family ties, could serve a more important role for the U.S. people during the deadly pandemic. 相似文献
302.
本文将小生境思想融入到免疫算法中,提出了一种小生境免疫算法。该算法对抗原识别后的抗体种群用小生境技术进行重构,将搜索空间划分为各自独立的小生境,并在各小生境内独立搜索,增强了抗体的多样性;引入小生境共享机制,用共享度控制抗体的促进和抑制,适当抑制高亲和度抗体的繁殖,克服了精英种群的冗余。将提出的小生境免疫算法(NDC_IA)应用于阵列天线方向图零点生成技术中,得到了较好的优化效果。 相似文献