一项研究题出，改变一个卫生承保人向卫生保健提供者付款的方式，可能也会影响其他承保人保障的患者。在美国的卫生保健系统中，卫生保健提供者通常治疗被各种卫生承保人保障的患者。改变一个卫生承保人向卫生保健提供者付款的方式，可能诱导产生卫生保健提供者的行为变化，这可能影响其他承保人保障的患者。为了检验这一假说， Amy Finkelstein及其同事研究了关节置换综合护理（CJR）项目，这是传统老年人医保（ Traditional Medicare ）支付改革的一个全国范围的随机化试验，传统老年人医保（ Traditional Medicare ）是美国老年人和残疾人的公共卫生保险项目。在关节置换综合护理（CJR）项目下，传统老年人医保（ Traditional Medicare ）以单一捆绑支付的方式向67个随机分配的治疗组城市区域的医院支付，而在104个对照城市区域在一个传统的按次付费基础上向进行这些置换的医院支付。在这个项目的头2年时间里，这组作者发现，治疗组医院的患者出院至专业护理机构、患者康复机构或长期护理医院的患者比例低于对照组医院。这种差异的数量级对于传统老年人医保（ Traditional Medicare ）患者和私营保险通过医保优势计划（Medicare Advantage）保障的患者是类似的。这组作者说，这些结果提示，改革传统老年人医保（ Traditional Medicare ）患者的支付对没有被传统老年人医保（ Traditional Medicare ）保障的患者具有溢出效应。

卫生保健支付改革的溢出效应

科研人员研究了在对仇恨犯罪的有偏差的看法与对暴力极端主义的同情态度之间的联系。即便当暴力犯罪的犯罪者表达了针对特定少数群体的意图的时候，公众的某些成员声称不确定犯罪者的动机。为了确定在表达对一次仇恨犯罪的不确定性与对种族优越论者的同情之间的关系，N. Pontus Leander 及其同事分析了在2018年到2019年之间收集的对荷兰、新西兰和美国的2332人的心理调查。在各自国家发生一次大规模枪击事件之后的30天里对他们进行了调查。针对伊斯兰教的偏见与2019年乌得勒支有轨电车枪击事件是一次仇恨犯罪的看法增加有关联，但是在2019年新西兰基督城清真寺枪击事件之后，仇恨犯罪的看法减少。反犹主义与2018年美国宾夕法尼亚州匹兹堡犹太教堂枪手枪击的动机是仇恨与偏见的看法减少有关联。在2019年美国德克萨斯州埃尔帕索枪击事件之后，关于仇恨犯罪的看法因为认为西班牙裔移民是对美国的标志性的威胁的一个种族民族主义观念而产生了偏差。在这些枪击事件中，偏见偏差被追踪到了这些看法持有者自身对社会的不满。这组作者说，这些发现提示，针对少数群体的社会不满和偏见可能让关于仇恨犯罪的看法产生偏差。

暴力极端主义与对仇恨犯罪的看法

一项研究审视了美国的家庭收入不平等与上大学之间的关系。不断增加的收入不平等被认为增加了来自富裕家庭的子女申请和读完大学的优势。然而，这种现象的程度尚不清楚。Michelle Jackson 和 Brian Holzman研究了13个调查与覆盖了1908年到1995年之间出生的人的税收数据集合。在20世纪之初，富人读完大学的可能性是穷人的7倍。对于出生在20世纪50年代后期和60年代早期的人，大学不平等甚至更高，即便那时候收入不平等是低的。这些人面临在越南战争中服役的风险，而在这一时期，男性的大学入学和完成学业的不平等都高于女性。在越南战争之后，观察到的大学不平等是20世纪最低的，但是在收入不平等的一个迅速增加时期，这种不平等又增加了。20世纪80年代后期收入不平等的峰值恰逢大学入学和完成学业的不平等的峰值。这组作者说，在总体上，这些发现凸显了在收入不平等与大学入学和完成学业的不平等之间的一个显著的关系。

 收入与教育的不平等

科研人员报告了在拜占庭时期内盖夫沙漠的葡萄产业及其相关贸易网络的兴衰的证据。葡萄酒把内盖夫地区周边变成了一个国际贸易网络。研究内盖夫葡萄栽培的兴衰及其与拜占庭地中海贸易的联系，能够为现代全球化的贸易网络的发展、可持续性和脆弱性提供见解。Daniel Fuks，Ehud Weiss，Guy Bar-Oz及其同事研究了年代测定为公元2世纪到8世纪之间在内盖夫的3个垃圾堆地点，并且使用这些垃圾堆作为社会和经济条件的替代指标。包括变化的葡萄和谷物种子比例以及某些类型的陶器碎片在内的多组证据，描绘了拜占庭时期葡萄栽培的的兴衰。这组作者发现，地方葡萄栽培和内盖夫对地中海贸易的参与，在4世纪到6世纪增长，之后达到峰值，然后在6世纪中期衰退。这种衰退很可能是由于收缩的市场，这可能是由气候变化、瘟疫或其他社会政治变化引发的。这组作者提出，这种衰退不是由于一个世纪之后出现的伊斯兰教征服。这组作者说，拜占庭时期内盖夫的经济成功不可持续，而且是在该地区的一个长期的存活-生存边缘策略时期里的一个异常。

内盖夫葡萄栽培的兴衰

一项研究探索了浪漫关系的质量的预测因子。对浪漫关系的质量的预测因子的研究常常受到范围和规模的限制。Samantha Joel 及其同事使用一种机器学习方法分析了43个数据集合，这包括了从29个实验室招募的11196对配偶收集到的2413个基本上是自我报告的度量。这组作者发现，诸如感受到的伴侣的奉献、性满意、感受到的伴侣的满意，以及缺乏冲突等关系特异性变量，造成了关系质量的变化性的大约45%。关系质量的具有最强的预测能力的最重要的个体特征是生活满意、负面影响、抑郁、依恋抗拒和依恋焦虑。然而，个体特征仅仅解释了关系质量的变化的21%。类似地，记录了伴侣关于关系的观念的变量仅仅解释了关系满意的变化性的15%。在预测关系质量方面，伴侣报告的个体特征和关系相关判断，并没有在一个人自己的关系特异性看法上提供额外的价值。这组作者说，这种机器学习方法可能为关系科学领域的未来研究提供一个模型。

预测浪漫关系的质量