Sosiaalisen kompetenssin yhteys häiriökäyttäytymisen kokemiseen kainuulaisilla 5.–6. luokan oppilailla

Tiivistelmä. Tutkielman tarkoituksena oli selvittää 5.–6.-luokkalaisten oppilaiden sosiaalisen kompetenssin yhteyttä häiriökäyttäytymisen kokemiseen luokkatilanteessa. Sosiaalista kompetenssia tutkittiin MASK-monitahoarvioinnin perusteella, jossa tarkastelun kohteena olivat oppilaiden itsearviot sekä opettajien arviot. Häiriökäyttäytymistä tutkittiin tarkkaavaisuushäiriön ydinoireiden; tarkkaamattomuuden, levottomuuden ja impulsiivisuuden pohjalta. Tutkimuksessa tutkittiin myös tyttöjen ja poikien sekä yleisopetuksen ja erityisopetuksen oppilaiden välisiä eroja sosiaalisessa kompetenssissa ja häiriökäyttäytymisen kokemisessa. Lisäksi tutkittiin opettajan keinoja puuttua häiriökäyttäytymiseen. Tutkimuksen otos muodostui seitsemän kainuulaisen alakoulun 5.–6.-luokan oppilaista (N=457), joista tyttöjä oli 222 ja poikia 234. Lisäksi tutkimukseen osallistuivat oppilaiden opettajat. Tutkimusaineisto kerättiin kyselylomakkeella joulukuussa 2011 ja se analysoitiin SPSS for Windows -ohjelman avulla käyttäen analyysimenetelminä frekvenssijakaumia, korrelaatiota, t-testiä, Cohenin d:tä sekä yksisuuntaista varianssianalyysia (ANOVA) ja post hoc -testiä. Kainuulaiset 5.–6.-luokkalaiset oppilaat arvioivat oman sosiaalisen kompetenssinsa yleisesti ottaen heikommaksi kuin heidän opettajansa. Korrelaatio oppilaan itsearvion ja opettajan arvion välillä oli pieni. Tytöt arvioivat sosiaalisen kompetenssinsa paremmaksi kuin pojat ja yleisopetuksen oppilaat arvioivat sosiaalisen kompetenssinsa paremmaksi kuin erityisopetuksen oppilaat. Oppilaat kokivat impulsiivisen käytöksen kaikista häiritsevimpänä ja vähiten oppilaita häiritsi tarkkaamaton käytös. Sosiaaliselta kompetenssiltaan vahvoja oppilaita häiriökäyttäytyminen häiritsi eniten ja he myös puuttuivat siihen herkimmin. Sosiaaliselta kompetenssiltaan heikkoja oppilaita häiriökäyttäytyminen puolestaan häiritsi vähiten ja he myös puuttuivat siihen vähiten. Oppilaat kokivat opettajan käyttävän eniten kehumista saadakseen häiriökäyttäytymisen loppumaan. Sosiaalisen kyvykkyyden kehittäminen on yksi koulujen ja opettajien tehtävistä. Heikon sosiaalisen kompetenssin ja käytöshäiriöiden välillä on todettu olevan yhteys ja se voi pahimmillaan johtaa koulun kesken jättämiseen. Opettajilla tulee olla välineitä tukea ja arvioida oppilaan sosiaalisen kyvykkyyden kehittymistä. Tutkimustulosten pohjalta opettajat saavat hyödyllistä tietoa siitä, miten sosiaaliselta kompetenssiltaan eritasoiset oppilaat kokevat häiriökäyttäytymisen luokassa. Näin opettajat pystyvät herkemmin puuttumaan sellaiseen käytökseen, joka häiritsee oppilaita eniten ja suuntaamaan tukitoimia juuri niille oppilaille, jotka niitä tarvitsevat

Thermal Correlators in Holographic Models with Lifshitz scaling

We study finite temperature effects in two distinct holographic models that exhibit Lifshitz scaling, looking to identify model independent features in the dual strong coupling physics. We consider the thermodynamics of black branes and find different low-temperature behavior of the specific heat. Deformation away from criticality leads to non-trivial temperature dependence of correlation functions and we study how the characteristic length scale in the two point function of scalar operators varies as a function of temperature and deformation parameters.Comment: 28 pages, 8 figures; typos corrected, references added, published versio

Meissner Effect and Vortex Dynamics in Quark Stars -- A Model for Soft Gamma-Ray Repeaters

We present a new model for soft gamma-ray repeaters based on a quark star born with temperatures above the critical value (T_c) for the onset of the colour-flavor locked superconductivity. The quark star then quickly cools below T_c, expelling a fraction of the surface magnetic field via the Meissner effect. We show that if a small fraction (\leq 10%) of the surface magnetic field (10^{14} - 10^{15} {\rm G}) is expelled, it quickly decays via magnetic reconnection and heats up the quark star surface to temperatures > 10^9 {\rm K}. Created (e^{+},e^{-}) pairs annihilate into gamma rays emitted in a giant burst (the first burst in our model), with a luminosity of \sim 10^{45} {\rm ergs} {\rm s}^{-1}. Subsequent bursts result from the restructuring of the surface magnetic field following the formation and relaxation of a vortex lattice which confines the internal magnetic field. During this phase, energy is sporadically released as a consequence of magnetic reconnection events in the entangled surface magnetic field as it evolves into a smooth, more stable, configuration. The star eventually enters a quiescent phase in which energy is continuously supplied by vortex annihilation at the surface. As the star spins down, the outermost vortex lines will be pushed to the surface where they annihilate and release their confined magnetic field. We show that the corresponding luminosity is L_v \sim 10^{36} {\rm ergs} {\rm s}^{-1} for a typical soft gamma-ray repeater spinning with a period of 8 {\rm s} and a surface magnetic field not exceeding 10^{15} {\rm G}. Our model can be applied to any situation where a T>T_{\rm c} quark star is generated. We discuss the connection between anomalous X-ray pulsars and soft gamma-ray repeaters in the context of our model.Comment: Version to appear in A&A. Added an entire section (section 8) discussing among other points, the AXP-SGR connection, glitches and the issue of transverse velocities in our model. References have been updated accordingly. (9 pages, 5 figures

Overpopulation of Ωˉ\bar \Omega in pp collisions: a way to distinguish statistical hadronization from string dynamics

The $\bar{\Omega}/\Omega$ ratio originating from string decays is predicted to be larger than unity in proton proton interactions at SPS energies ($E_{\rm lab}$=160 GeV). The anti-omega dominance increases with decreasing beam energy. This surprising behavior is caused by the combinatorics of quark-antiquark production in small and low-mass strings. Since this behavior is not found in a statistical description of hadron production in proton proton collisions, it may serve as a key observable to probe the hadronization mechanism in such collisions.Comment: 4 pages, 4 figure

Multiplicity Distributions in Canonical and Microcanonical Statistical Ensembles

The aim of this paper is to introduce a new technique for calculation of observables, in particular multiplicity distributions, in various statistical ensembles at finite volume. The method is based on Fourier analysis of the grand canonical partition function. Taylor expansion of the generating function is used to separate contributions to the partition function in their power in volume. We employ Laplace's asymptotic expansion to show that any equilibrium distribution of multiplicity, charge, energy, etc. tends to a multivariate normal distribution in the thermodynamic limit. Gram-Charlier expansion allows additionally for calculation of finite volume corrections. Analytical formulas are presented for inclusion of resonance decay and finite acceptance effects directly into the system partition function. This paper consolidates and extends previously published results of current investigation into properties of statistical ensembles.Comment: 53 pages, 7 figure

Semi-supervised learning for the identification of syn-expressed genes from fused microarray and in situ image data

Background: Gene expression measurements during the development of the fly Drosophila melanogaster are routinely used to find functional modules of temporally co-expressed genes. Complimentary large data sets of in situ RNA hybridization images for different stages of the fly embryo elucidate the spatial expression patterns. Results: Using a semi-supervised approach, constrained clustering with mixture models, we can find clusters of genes exhibiting spatio-temporal similarities in expression, or syn-expression. The temporal gene expression measurements are taken as primary data for which pairwise constraints are computed in an automated fashion from raw in situ images without the need for manual annotation. We investigate the influence of these pairwise constraints in the clustering and discuss the biological relevance of our results. Conclusion: Spatial information contributes to a detailed, biological meaningful analysis of temporal gene expression data. Semi-supervised learning provides a flexible, robust and efficient framework for integrating data sources of differing quality and abundance

Nonparametric identification of regulatory interactions from spatial and temporal gene expression data

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The correlation between the expression levels of transcription factors and their target genes can be used to infer interactions within animal regulatory networks, but current methods are limited in their ability to make correct predictions.</p> <p>Results</p> <p>Here we describe a novel approach which uses nonparametric statistics to generate ordinary differential equation (ODE) models from expression data. Compared to other dynamical methods, our approach requires minimal information about the mathematical structure of the ODE; it does not use qualitative descriptions of interactions within the network; and it employs new statistics to protect against over-fitting. It generates spatio-temporal maps of factor activity, highlighting the times and spatial locations at which different regulators might affect target gene expression levels. We identify an ODE model for <it>eve </it>mRNA pattern formation in the <it>Drosophila melanogaster </it>blastoderm and show that this reproduces the experimental patterns well. Compared to a non-dynamic, spatial-correlation model, our ODE gives 59% better agreement to the experimentally measured pattern. Our model suggests that protein factors frequently have the potential to behave as both an activator and inhibitor for the same <it>cis</it>-regulatory module depending on the factors' concentration, and implies different modes of activation and repression.</p> <p>Conclusions</p> <p>Our method provides an objective quantification of the regulatory potential of transcription factors in a network, is suitable for both low- and moderate-dimensional gene expression datasets, and includes improvements over existing dynamic and static models.</p