结构方程模型(SEM)揭示后疫情仪式重构效果(如数字仪式参与度/传统仪式数字化转型/集体记忆符号化)与疫情创伤后应激指数(β=0.53±0.03)、数字社交依赖度(β=0.46±0.02)、文化韧性指标(β=0.39±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 214393 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同文化群体(东亚/西欧/中东)对仪式重构策略(虚拟现实仪式/混合现实祭祀/数字纪念碑)选择的差异响应(东亚倾向混合现实祭祀概率=0.62±0.03，西欧倾向虚拟现实仪式概率=0.58±0.02) 🆔 ID: 214394 ✅ 可用
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面板固定效应模型控制个体时间固定效应后，疫情期间数字社交频率(每增加10小时/周)对后疫情仪式数字化程度(0-100分)的因果效应(β=0.44±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 214395 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球后疫情仪式重构数据，估计文化因素异质性(τ=0.18±0.02，疫情创伤后应激指数解释力比数字社交依赖度高1.9±0.2倍) 🆔 ID: 214396 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估数字仪式技术引入前后仪式参与度变化(参与率提升率ATT=0.33±0.03，传统仪式复兴率ATT=0.26±0.03) 🆔 ID: 214397 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析后疫情仪式重构研究地理分布特征，相邻区域数字基础设施共享水平每提高1个标准差，本地跨文化仪式融合创新扩散速度提升0.24±0.02(空间滞后系数ρ=0.36±0.02) 🆔 ID: 214398 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期疫情经历对仪式理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.35?*，文化韧性复杂度调节效应β=0.29±0.03) 🆔 ID: 214399 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响后疫情仪式重构的十四个关键因素(累计贡献度81.3±1.1%，SHAP值范围0.11-0.53) 🆔 ID: 214400 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在疫情创伤后应激指数阈值处(≥0.75)估计算法仪式重构强度的局部平均处理效应(LATE=0.35±0.02，处理组密度变化p=0.038) 🆔 ID: 214401 ✅ 可用
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结构方程模型揭示数字仪式技术特征(如VR沉浸感强度/AR符号叠加精度/区块链纪念认证可靠性)与仪式情感连接弱化(β=0.51±0.03)、传统符号数字化失真(β=0.44±0.02)、集体记忆碎片化(β=0.38±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.57±0.03) 🆔 ID: 214402 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示后疫情仪式分析方法复杂度在不同恢复阶段分位点的异质性(初期阶段β=0.22±0.03，成熟阶段β=0.36±0.02) 🆔 ID: 214403 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当数字仪式参与率低于30%时，仪式文化断裂预测上升至54.6%±4.2%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 214404 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计数字仪式使用频次与仪式认同感固化概率的边际效应(在高使用频次区间ME=0.28±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 214405 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析后疫情仪式重构研究空间分布的空间依赖性，地区间数字仪式学术交流频率每增加10%，仪式数字化标准化程度提升0.20±0.02(空间误差系数λ=0.30±0.02) 🆔 ID: 214406 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同文化背景(西方/东方/本土)对后疫情仪式重构的认知差异，东方研究者更倾向集体仪式数字化(β=0.47±0.03)显著高于西方研究者(β=0.27±0.02) 🆔 ID: 214407 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别后疫情仪式理论构建的关键数据阈值，当数字仪式情感连接评分超过85分时，仪式重构机制显著改善(β=0.29±0.03) 🆔 ID: 214408 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别后疫情仪式重构研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.24，解释方差增加17.5%) 🆔 ID: 214409 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.008)计算混合现实仪式技术(如全息投影祭祀)对仪式数字化程度(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.26±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 214410 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示后疫情仪式技术实施后仪式参与度讨论热度(如学术论文/公共辩论)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.6±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 214411 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的仪式参与预测，整合社会学与数字行为数据后预测仪式重构路径的准确率(AUC=0.90±0.02，F1-score=0.82±0.02) 🆔 ID: 214412 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示后疫情仪式对仪式理论的长期非线性影响，当数字仪式技术成熟度超过0.75时，仪式重构理论创新概率显著增加(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 214413 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示后疫情仪式重构对不同文化背景(西方/东方/本土)研究者的分析效能差异化(东方研究者对集体仪式数字化响应更强，β=0.36±0.03) 🆔 ID: 214414 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析后疫情仪式重构地理集群效应，相邻区域共享数字仪式传统每增加10个百分点，本地跨文化仪式融合度提升0.18±0.02(空间滞后系数ρ=0.27±0.02) 🆔 ID: 214415 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对仪式理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.41，95%CI:1.22-1.63，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 214416 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别后疫情仪式重构对极端仪式简化(如线上祭拜替代)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.24±0.02) 🆔 ID: 214417 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示后疫情仪式重构方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 214418 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对后疫情仪式的长期影响(β=0.25±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 214419 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，混合现实仪式技术对仪式数字化程度(0-100分)的正向影响(β=0.27±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 214420 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态仪式参与优化模拟，显示实时调整数字仪式参数可使仪式参与度提升至83.9%±3.3%(累积奖励R=2.93±0.24) 🆔 ID: 214421 ✅ 可用
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面板数据固定效应模型结合工具变量法，控制内生性问题后，数字仪式情感连接评分(0-100分)对仪式数字化程度(0-100分)的促进效应(β=0.23±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 214422 ✅ 可用
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