金标尺公考APP
考公务员,到金标尺
请使用微信扫描二维码,登录金标尺公考
A
给予孩子高质量的陪伴
B
家长应兼顾工作和孩子
C
别让手机毁了孩子童年
D
关注孩子们的心理问题
正确答案 :A
解析
61. A 【解析】意图推断题。文段首句提出对策,强调孩子需要高质量陪伴;后文对现实情况进行阐述,指出部分家长仅限于空间陪伴,忽略心理陪伴;接着通过转折词“实际上”指出,真正的陪伴是在实际的交流中产生;尾句提出呼吁,强调家长应把专注的目光投射到孩子身上,这样才能让孩子感受到温暖。因此文段重点在强调应给孩子高质量的陪伴, 对应 A 项。B 项“兼顾”无中生有,文段未提及,排除;C 项表述不明确,文段更多是强调应更多去陪伴孩子,排除;D 项“心理问题”无中生有,文段未提及,排除。故本题答案为 A 项。
相关试题
某科学家批评了人们对化学添加剂的恐惧。“食品标签上如果出现很多添加剂就会让人心生恐惧。但其实添加剂和防腐剂是受到严格控制和计量的,真正应该关注的是食品中糖和脂肪的含量。防腐剂是有益的,显然,我们都愿意吃到一个保存良好的罐头,而不希望因为摄入肉毒杆菌而死亡。”下列陈述如果为真,哪项无法支持该科学家的观点?
目前新媒体的出版呈现出碎片化、标题化、娱乐化的趋势,内容杂乱,不成体系。这既和新媒体的内容展现方式以及人们的浅阅读习惯有关,同时也是因为新媒体的海量内容要在很短时间内处理,编辑力量跟不上,顾不上精耕细作。一旦新媒体结束跑马圈地阶段,腾出手来开始培养自己的编辑队伍,或高薪聘用传统出版业的编辑,那么,这种状况就会得到改观。文中画横线部分“这种状况”指的是( )。
健怡可乐(Diet Coke)较普通可乐含糖分及热量低,许多人把其当作控制体重的法宝。研究表明,如果一个人选择健怡可乐替代普通可乐,且每日所喝可乐数量不变,那么他的体重水平会有下降。然而,大多数选择健怡可乐的人同时也因其低热量而大幅增加了摄入量,从而摄入更多热量。上面陈述支持的观点是:
30.随着移动互联网的发展,公益搭上了“互联网+”的快车道,网络公益众筹平台如________般应运而生,成为新的求助信息“发布窗口”。众筹平台“轻松筹”创始人于亮表示:“网络公益众筹_______了传统公益在时间和空间上的限制,通过社交熟人关系为大病患者提供了高效便捷、随手公益的筹款渠道。”依次填入划横线部分最恰当的一项是( )
改革开放以来,我国史学发生了整体性变化,其中一个特征就是从以政治史为中心转向以社会史为中心。社会史尤其是社会文化史的研究需要特别关注人,不能只看到社会的变化而看不到人的变化。而在研究人的过程中,势必要运用心理学的理论和方法,探究人的心理特征和整个社会心理,唯有如此才能深化对社会史的研究。这段文字意在强调( )
某舞蹈队里有三名女队员王虹、张静和高薇,她们是好朋友,来自不同的省份,或者来自甘肃或者来自山东或者来自广西。高薇见过张静的姐姐,高薇的国标舞比来自广西的队员跳得好。来自山东的独生女,其国标舞是三人中跳的最不好的。 由此可以推出:
失职致使在押人员脱逃罪:指司法工作人员由于严重不负责任,致使在押的犯罪嫌疑人、被告人或者罪犯逃脱,造成严重后果的行为。根据上述定义,以下属于失职致使在押人员脱逃罪的是:
表象是在记忆中所保持的客观事物的形象,也称作记忆表象。它是对以往感知过而当前不在面前的事物的心理浮现。下列哪项不属于表象?( )
执法经济指执法机关或代表执法机关的个人、团体以逐利为主要目的的执法活动,简单说就是通过执法来增加单位或个人的“经济利益”,其本质是将作为公共权力的执法权沦为个人谋利益的工具。根据上述定义,下列行为属于执法经济的是:
炭黑是化石燃料和生物燃料燃烧产生的特殊物质。研究人员发现证据证明,化石燃料和生物燃料——例如植物和动物粪便——燃烧是“第三极”炭黑的来源。在喜马拉雅地区,这两种来源基于持平,大部分炭黑来自于印度北部印度河——恒河平原,而在青藏高原北部,大部分炭黑来自于中国燃烧的化石燃料。但是在青藏高原中部内陆地区,三分之二的炭黑样本来自于生物燃料而不是化石燃料。这意味着西藏中部的燃料燃烧行为,例如每天做饭取暖燃烧的牦牛粪便,给“第三极”某些部分带来的污染比专家之前想象得更多。下列说法与原文相符的是( )
7.研究者对一万名平均年龄65岁的男女进行追踪研究,评估他们是否存在抑郁以及中风发病情况。研究开始时这些人均无中风史。研究发现,持续存在重度抑郁症状与中风风险增加一倍以上相关,而那些无抑郁症状或症状较轻的参与者的中风风险则并未增加。曾经存在重度抑郁症状的患者,即使其症状在访谈期间已然缓解,他们的中风风险仍然与那些始终存在重度抑郁症状的人相比无显著差异。以上陈述如果为真,可以推出:
64.有学者认为, 大数据的长项是对资料进行相关分析,而不用进行详尽的因果分析。但对此, 学界尚有争议。因果关系需要两个变量在统计上有相关性,在时间上有先后顺序,即自变量在前, 因变量在后;在逻辑上自变量的发生导致因变量的发生,即如果自变量没出现则因变量也不会出现。在传统的回归分析中,统计学注重对假设的检验和模型的显著性,但是在大数据时代,机器学习采用交叉验证的方法,根据结果的准确程度来判断模型好坏,不会深入分析各变量间的关系,因此,在大数据应用中,即使研究人员不知道变量间的因果关系,也可以根据数据间的相关关系得到想要的模型。由上文可以推知( )。