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  • 简介:<正>厄内斯特·琼斯1819年1月25日出生于柏林。父亲查理·琼斯少校当时是坎伯兰公爵(后为汉诺威王厄内斯特一世)身边的王室侍从。厄内斯特·琼斯幼年在德国受到正统的贵族教育,显示了较高的文学才能,十一岁时就发表了一本诗集。由于家庭背景和贵族教育的影响,1838年琼斯随同父母回到英国时在思想上是保守的、虔诚的、爱国的,他的诗歌充满了对自然的热爱,具有浓

  • 标签: 宪章派 宪章运动 资产阶级 工人运动 马克思 工人阶级
  • 简介:探索跨群体主观幸福感模型,检验信度与效度。在文献研究的基础上,编制主观幸福感调查问卷,首先选取536名大学生、教师和医生进行测量,采用SPSS19.0软件进行探索性因素分析,形成初步测量问卷。然后再次选取以上3个群体的729人进行测量,采用AMOS7.0软件进行验证性因素分析。结果表明,跨群体主观幸福感由工作满意感、社会信心感、生活充裕感、社会性成熟感、人际和谐感、个性成熟感和主导心境7个因素构成,二阶因素分析可以聚合成外源幸福感和内源幸福感二因素。信度与效度检验良好,最终形成正式的测量问卷可以在跨群体幸福感测量和研究中使用。

  • 标签: 主观幸福感 内源幸福感 外源幸福感 跨群体
  • 简介:因犯罪区域差异、主客体博弈、人为和外界、定性定量混杂、影响因素多杂、模型不适应、数据规模小等诸多原因导致犯罪趋势研究非常困难,经实验研究用大数据AI介入犯罪趋势研究是有效解决方案:可从宏观、中观以及微观三个层面研究犯罪趋势彩响因素,宏观上人、自然及社会三方面,中微观上要特别关注社会心理。对数据量小、种类少、结构化数据多、存在模糊和灰色情况下釆用模糊灰色小数据预测模型;而对大范围实证研究,半结构化与非结构化数据多,经算法比较研究采用三维卷积神经网络深度学习算法比较适合大数据动态实时跟踪犯罪趋势预测。

  • 标签: 犯罪大数据 小数据灰色模糊模型 大数据深度学习模型 2019年犯罪趋势预测
  • 简介:通过倦怠理论文献综述、访谈和问卷调查等研究方法,对农村留守初中生学习倦怠影响因素的模型构建进行了研究。首先对463份调查问卷用探索性因子分析,初步构建出农村留守初中生学习倦怠影响因素模型;之后对另外463份问卷用验证性因子分析法,验证后得出农村留守初中生学习倦怠影响因素模型。研究表明,该模型由学习效能感缺失,家庭不利影响,师源性因素,学业压力,班、校学习氛围,社会不良影响,学习态度和方法,不良个性等8个维度的36个题项构成。最后对研究结论进行了总结与讨论。

  • 标签: 农村留守初中生 学习倦怠 影响因素模型
  • 简介:公共服务供给是国家治理能力的重要体现,也是改善民生的重要依托和抓手,更是居民获得感、幸福感和安全感的核心体现。公共服务供给碎片化越来越成为困扰当前公共管理学界的棘手问题,对其进行深入研究具有较强的理论意义和现实价值。文章从公共服务供给碎片化的概念内涵、类型划分、形成原因和破解模型等方面探讨了中西方不同学者的研究进展,并指出现有研究过于侧重公共服务的供给侧视角而忽视公共服务的需求侧视角,侧重组织结构视角的形成逻辑而忽视变迁和话语视角的分析,侧重分析“怎么做”而忽视“是什么”和“为什么”的分析。未来应该加强从多维视角对该问题进行系统性研究。

  • 标签: 碎片化 公共服务供给 类型 成因 破解
  • 简介:双因素模型是由赫兹伯格提出来的组织行为学理论,以否定非黑即白、解释对立面间的复杂关系闻名。影响组织成员对青年自组织发展趋势预判的因素具有双因素特征,即“萎缩-不致萎缩”以及“壮大-不致壮大”的影响同时存在。“萎缩-有限萎缩”是掣肘因素,“壮大-不致壮大”是维持因素。现阶段,掣肘因素的效力明显强于维持因素,在20人以下的青年自组织中,这一特征尤为明显。掣肘因素是自组织成长初期发展的决定性因素,该因素包括组织的凝聚力、组织负责人魅力、活动的规律性以及政府认可度。在对自组织的管理上,灵活干预掣肘因素将对小型自组织产生更大作用。

  • 标签: 青年自组织 双因素模型 预判 影响因素
  • 简介:部分指标显示,在美国的印第安人(AIs)比其他种族人群的犯罪率高(Greenfeld&Smith,1999;Pridemore,2004)。AIs涉及暴力案件的比率是美国平均值的2.5倍(Greenfeld&Smith,1999),而且AIs暴力案件受害几率是美国平均值的2倍多(Perry,2004),AIs女性遭到强奸和性骚扰的风险比美国平均值要高(Perry,2004)。研究发现,AIs受到身体和性骚扰伤害的风险增大。

  • 标签: 青少年犯罪 压力理论 美国印第安 解释模型 青年研究 犯罪行为
  • 简介:青少年的发展关系到民族的命运,关系到国家的未来走向,青少年能否积极健康成长,对能否实现中华民族伟大复兴梦起着决定性作用。近年来媒体曝光的青少年犯罪问题日益增多,青少年犯罪问题成为当今社会热点话题之一,故而统计2000—2015年间的青少年犯罪相关数据,探究青少年犯罪的真实情况,进而以最小二乘法构建预测模型,预测16、17、18年的青少年犯罪相关数据,并从社会、学校、家庭三个层面,为预防治理青少年犯罪提出参考意见。

  • 标签: 青少年犯罪 最小二乘法 预测分析 犯罪预防