Technostress in the Age of AI: A Preliminary Study with Software Professionals
研究通过调查26国121位软件专业人士，探讨了AI引发的技术压力问题及其对工作、职责和个人职业规划的影响。
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Selected work
Representative Papers
Spatially-Indexed Longitudinal Distributional Outcome Regression for Environmental Monitoring
该研究提出了一种新的空间索引纵向分布结果回归模型，使用贝塞尔基多项式和样条张量积扩展来解决环境监测中时空依赖性和数学约束问题。
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Robust conditional dimension reduction for dissimilarity data
本文针对受污染的不相似数据问题，提出了一种鲁棒条件多维尺度方法（rcMDS），通过使用Fair M-估计目标替代平方应力准则，并开发了一种重加权条件SMACOF算法来优化此目标。
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Antipatterns in AI-assisted Qualitative Data Analysis: A Catalog of Temptations and Pitfalls for Software Engineering Researchers
本文针对AI辅助质性数据分析中的方法风险，通过提出一套反模式目录来帮助软件工程研究者识别并避免常见的误区和陷阱。
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''You Can't Open an LLM With a Screwdriver'': The De-Democratization of Software
本文讨论了生成式AI对软件开发的影响，指出虽然AI增加了代码生成的可访问性，但控制权可能更加集中。研究强调了意图规范、行为评估和系统集成方面的新需求。
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Technostress in the Age of AI: A Preliminary Study with Software Professionals
研究通过调查26国121位软件专业人士，探讨了AI引发的技术压力问题及其对工作、职责和个人职业规划的影响。
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Spatially-Indexed Longitudinal Distributional Outcome Regression for Environmental Monitoring
该研究提出了一种新的空间索引纵向分布结果回归模型，使用贝塞尔基多项式和样条张量积扩展来解决环境监测中时空依赖性和数学约束问题。
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Robust conditional dimension reduction for dissimilarity data
本文针对受污染的不相似数据问题，提出了一种鲁棒条件多维尺度方法（rcMDS），通过使用Fair M-估计目标替代平方应力准则，并开发了一种重加权条件SMACOF算法来优化此目标。
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Antipatterns in AI-assisted Qualitative Data Analysis: A Catalog of Temptations and Pitfalls for Software Engineering Researchers
本文针对AI辅助质性数据分析中的方法风险，通过提出一套反模式目录来帮助软件工程研究者识别并避免常见的误区和陷阱。
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''You Can't Open an LLM With a Screwdriver'': The De-Democratization of Software
本文讨论了生成式AI对软件开发的影响，指出虽然AI增加了代码生成的可访问性，但控制权可能更加集中。研究强调了意图规范、行为评估和系统集成方面的新需求。
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