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二枚貝之血淋巴球分類與形態觀察
(國立臺灣師範大學生命科學學系, 2011-06-??) 洪紹文, 張永昌,陳明輝,鄭清福,涂青宇,林育興,林荀龍,劉邦成,張鎮璿,鄒禮澤,王渭賢; Shao-Wen Hun1, Yung-Chung Chang, Ming-Hui Chen, Chin-Fu Cheng, Ching-Yu Tu,Yu-Hsing Lin, Shiun-Long Lin, Pan-Chen Liu, Chen-Hsuan Chang, Li-TseTsou,Way-Shyan Wang
文蛤 (hard clam, Meretrix lusonia Roding) 和台灣蜆 (freshwater clam, Corbicula flumineaMullar) 皆為本省重要的養殖貝類，養殖過程中常因養殖環境惡化，使得產量極不穩定，造成嚴重的經濟損失。許多因素皆可造成貝類死亡與生長遲緩，其中微生物感染亦包括其中。因此，如何降低死亡與增加產量為當務之急。本實驗目的在於研究兩種二枚貝類 (文蛤與台灣蜆) 血淋巴球之分類與形態觀察。利用percoll 梯度離心並輔以光學與電子顯微鏡觀察，結果顯示文蛤之血淋巴球可分為3 種血球：嗜鹼性顆粒球 (density: 1.055 g/mL)、嗜酸性顆粒球 (density: 1.029 g/mL) 及透明血球 (density: 1.018 g/mL)。於台灣蜆之血淋巴球亦有類似之嗜鹼性顆粒球 (density: 1.067 g/mL)、嗜酸性顆粒球 (density: 1.047 g/mL) 及透明血球 (density: 1.020 g/mL)。這些結果對於貝類血淋巴球之研究，可以此為基礎，並進一步地研究貝類之各類血淋巴球之細胞性免疫的功能與作用，以及進一步地瞭解其非特異性免疫的特性。因此，基於以上對貝類血淋巴球的初步研究，希望對於未來貝類疾病預防及防治上能有所助益。
二至三歲幼兒分類與一對一對應能力之探討
(2008) 胡迪蘭
中文摘要本研究旨在探討幼兒分類與一對一對應能力，在二至三歲不同年齡的發展表現。本研究以135名台中市公私立托兒所與托嬰中心的幼兒為對象，採研究者自編之幼兒分類遊戲與一對一對應遊戲為評量工具。透過一對一的訪談測試與SPSS for windows 14.0的統計資料分析，研究結果顯示：一、二至三歲幼兒的分類能力的發展層次依序為：依物的用途或性質辨別、依物的形狀分類、依物的顏色分類、依單一要素來分類與依抽象概念來分類、依複雜要素來分類、能做A與非A的分類。二、二至三歲幼兒的年齡越大，幼兒的分類能力越好。兩歲至三歲之幼兒分類的標準，多只能以部份特徵，不能同時考慮多種因素，缺乏將物體抽象化的能力。三、性別不同的受試幼兒，在分類能力的發展上沒有顯著差異。四、二至三歲的幼兒異質互補物的靜態對應發展在先、同質性相似物的對應發展在後。五、二至三歲幼兒的年齡越大，幼兒的一對一對應能力越好。在一對一對應操作中，若操作物數量增加，則幼兒的通過率會降低。六、性別不同的受試幼兒，在一對一對應能力的發展上沒有顯著差異。
以幾近完美主義量表檢視完美主義的類別
(2015) 劉又綾; Liu, Yu-Ling
傳統上，運用「幾近完美主義量表」可以將問卷的填答人區分成不適應完美主義、適應完美主義和非完美主義三類。但是過去的研究以臺灣大學生為調查對象時，有研究者認為華人社會應該分成四類比較恰當，增加了低標準高落差組，並認為此組非完美主義者跟華人社會的文化特性有關。這一個研究利用統計的方式，檢視利用三類或是四類分類的適切性，並建立效度的檢核，討論是否需要第四類的分組，以及第四類分組是否跟華人的家族文化特性有關。同時，為了便利專業工作運用此量表，根據多變量統計的分析，以ROC曲線檢驗分類錯誤率最低的高標準分數的切分點，以判定受試者是否為完美主義，並根據差異分數的切分點，決定受試者是不適應完美主義或適應完美主義。研究一以幾近完美主義量表修訂版、Frost多向度完美主義量表、貝克憂鬱量表與生活滿意度量表為研究工具，以集群分析與區別分析進行分類，再以ROC曲線檢驗不同切分點的誤判程度。研究結果不認為需要第四類的組別，並設立高標準分數大於35.5分者為完美主義者；完美主義者的落差分數大於51.5分為不適應完美主義者，小於51.5分為適應完美主義者。此外，此研究也利用自我判定的方式，檢視與幾近完美主義量表的相符性。個體自我知覺的完美主義判定與量表的結果有一定的落差。關鍵詞：完美主義、完美主義的類型、切分點
以討論人物隱含類別輔助論壇討論句自動分類之研究
(2010) 許翼麟
網路論壇是使用者自由分享意見交流的平台，同時也充滿著各式各樣的討論，熱門的棒球賽事一天動輒百篇以上的回覆量，使用者不容易從大量的討論內容裡找到自己感興趣的觀點。本論文研究方法可以透過論壇討論內容的人物類型，依其字詞的關聯程度，對討論句進行分類。若討論句出現人名，則可用來查詢近期的新聞文章，作為擴展資料來源。將討論句自動分類整理為投手句以及野手句。分類的過程中，特徵的選擇是重要的一環。在特徵選取過程中，我們透過統計方法得到足以代表各自分類的特徵，並用以建立特徵向量，透過這些特徵向量進行分類學習，來建立分類模型。讓論壇內容的討論句透過這些工具，來決定分類為投手句或野手句的類別。實驗結果顯示，本論文系統所決定的類別與實際的類別有很高的一致性，當利用新聞擴展句之後，也能得到更好的分類效果。
試行融入式圖像評量對七年級學生分類概念學習之研究
(2008) 范佳恩; Chia-En Fan
本研究期將評量融入教學之中，並配合生物分類課程的特性，以圖像為評量形式，探討融入式圖像評量對於學生學習生物分類概念改變的幫助。本研究對象為台北市某國中七年級三個班的學生，班級人數一班約為32人，各班設計不同的評量融入課室的方式。本研究為準實驗研究法，使用分類二段式評量為前後測，並加入「國中學生對自然與生活科技科評量知覺問卷」，探討其情意的改變，並晤談各班高中低成就的學生各一位。並以STAM-Sci紀錄教學過程。此研究藉由融入式的教學評量，將圖像評量運用在課室教學，結果發現：（一）使用融入式圖像評量，能協助學生分類概念的學習；（二）利用圖像評量融入課室教學的成效，比未使用圖像評量的教學成效來得好；（三）融入式圖像評量對於不同成就的學生，在短時間內無法觀察出其中的差異。
開發自動化讀取與分類文獻資料以探討植物性雌激素對婦女癌症的影響
(2020) 林冠均; Lin, Guan-Jun
乳癌、子宮內膜癌及卵巢癌為婦女性癌症中高發生率的惡性腫瘤，流行病學資料顯示其發生率有逐漸增長的趨勢。婦女性癌症和雌激素的調節與作用息息相關，而經由飲食攝取所含的天然雌激素也可能為影響因子之一，植物性雌激素結構與人體製造的雌二醇相似，可能執行類似或拮抗的功效進而干擾體內雌激素的作用。近年智慧醫療相關產業發達，有越來越多研究是利用電腦資訊技術進行，以協助醫療能夠更加進步、精確與優化。本研究運用電腦自然語言學習工具建立自動化分類程式，對摘要內容以分句方式配合分類關鍵字與訓練資料來進行分類判斷，以幫助文獻資料的分類與整理，減少人力閱讀花費的時間與精力，利用植物雌激素類型、癌症類型、實驗類型這三個類別變項建立資料庫，共包含937篇文獻摘要分為1683筆資料，再使用資料探勘技術及決策樹模型進行資料的分析與統合，接著針對癌症種類如乳癌、子宮內膜癌與卵巢癌，和植物性雌激素類別包含香豆酚 (coumestrol)、大豆苷元 (daidzein)、雌馬酚 (equol)、金雀素黃酮 (genistein)、木酚素 (lignan) 與白藜蘆醇 (resveratrol) 介入研究，以及實驗類型如細胞、動物與人體實驗，進而探討植物雌激素介入後對婦女癌風險發展的相關性。本研究利用卡方檢驗及資料探勘模型如決策樹模型及關聯規則，來分析植物性雌激素介入對婦女性癌症的發展影響。在不同類別植物性雌激素介入，發現植物性雌激素lignan與resveratrol對於婦女性癌症的影響多為正面，而daidzein 與equol造成的負面影響相對較多。針對癌症種類討論，其中乳癌對於genistein、daidzein或equol的使用可能會有較高風險，而卵巢癌在植物性雌激素介入後多是正向反應，而子宮內膜癌則含有較多負面結果，特別是對於daidzein或equol的使用。在實驗類型中，細胞或動物實驗顯示相對較高的負面反應，而人體實驗則為中性結果較多，特別在乳癌的研究。綜合上述，本研究建議乳癌與子宮內膜癌的患者在植物性雌激素的食物攝取上可能會有些微的風險，特別在daidzein或equol的單品使用。