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赌博是一种以财物为注争较输赢的社会恶习,由来甚久,若任其蔚然蔓延,非但不能创造社会财富,反而会败坏公序良俗,扰累民生治安。因而,遏制赌博不仅在中国古代多数时期为统治者所重视,直至今日仍是社会管理的重要议题。清中期以后,京城赌博之风盛行,轿夫聚赌尤为猖獗。嘉庆十六年(1811)五月二十八日,云南道监察御史韩鼎晋奏报"臣近闻京城轿子房赌风渐炽","内城旗人多受此累","若不早为严禁,恐积久弥甚"[1]。嘉庆帝对此高度重视,次日,密令户部左侍郎英和、步军统领禄康严查,该年京城禁赌案帷幕由此拉开。 相似文献
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3.
重大体育赛事的举办在一定程度上能推动承办城市转型发展,但也可能对当地经济产生某种不良影响,这主要源于对重大体育赛事与城市经济发展的内在规律和作用机制认识不够清晰。以2000-2017年22项具有全国影响力的重大体育赛事为基础,利用中国70个大中城市面板数据,采用双重差分法,分析重大体育赛事对城市经济发展的影响。发现:全样本数据下重大体育赛事的举办会促进城市第一产业向第二、第三产业发展;对比国内和国际赛事,重大体育赛事对第三产业的促进作用均显著高于第二产业;以1 085家上市公司数据为样本,采用事件研究法进行分析,发现不同行业利用重大体育赛事的窗口期存在显著差异。 相似文献
4.
[目的/意义]探讨工作资源对高校图书馆员敬业度的影响与机制,以期为高校图书馆实施人力资源管理和提升图书馆员的敬业度提供参考。[方法/过程]选取湖南各高校图书馆的358名馆员为研究对象,考察工作资源对高校图书馆员敬业度的预测作用以及心理资本与组织承诺在两者之间的中介作用。[结果/结论]描述性统计与差异分析、相关分析和逐步回归分析的结果表明,不同性别的高校图书馆员在组织承诺量表得分上存在显著性差异,男性馆员组织承诺得分显著高于女性,不同性别馆员在其余得分上均不存在显著性差异。不同婚姻、年龄、学历、职位、职称者在各量表得分上均不存在显著性差异。高校图书馆员工作资源、心理资本、组织承诺与敬业度的两两相关都达到统计显著性水平。工作资源对高校图书馆员的敬业度具有正向预测作用,心理资本和组织承诺能够在工作资源对高校图书馆员敬业度的影响中起部分中介作用。丰富高校图书馆员工作资源,增进其组织支持感,增强其心理资本和组织承诺,是促进高校图书馆员敬业度提升的有效路径。 相似文献
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7.
滑坡是造成尼泊尔巨大经济损失和人员伤亡的主要地质灾害。目前,遥感方法对滑坡信息的识别、提取和监测具有巨大的潜力。基于随机森林模型的平均不纯度减少算法,选用NDBI、MNDWI、NDVI和红波段4个参数对Landsat遥感数据进行滑坡信息的初提取,同时借助目视解译得到滑坡的精提取结果。采用数据格网的方法将研究区划分为0.05°×0.05°的滑坡格网,并在不同土地覆盖类型中,对滑坡与降雨和温度进行偏相关分析。研究表明:1)尼泊尔中部地区的滑坡主要分布在海拔1 000~2 500 m,坡度20°~40°的范围内;2)相比其他土地覆盖类型,林地中滑坡数目与降雨的偏相关系数为0.671 5,而在草地中滑坡数目与温度的偏相关性最强,其偏相关系数为0.436 1;3)研究区片麻岩、页岩分布广泛,加之地震、断裂带、人类活动的影响,破坏边坡的稳定性,极易造成滑坡灾害。 相似文献
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9.
Kai Hu Qing Luo Kunlun Qi Siluo Yang Jin Mao Xiaokang Fu Jie Zheng Huayi Wu Ya Guo Qibing Zhu 《Information processing & management》2019,56(4):1185-1203
Topic evolution has been described by many approaches from a macro level to a detail level, by extracting topic dynamics from text in literature and other media types. However, why the evolution happens is less studied. In this paper, we focus on whether and how the keyword semantics can invoke or affect the topic evolution. We assume that the semantic relatedness among the keywords can affect topic popularity during literature surveying and citing process, thus invoking evolution. However, the assumption is needed to be confirmed in an approach that fully considers the semantic interactions among topics. Traditional topic evolution analyses in scientometric domains cannot provide such support because of using limited semantic meanings. To address this problem, we apply the Google Word2Vec, a deep learning language model, to enhance the keywords with more complete semantic information. We further develop the semantic space as an urban geographic space. We analyze the topic evolution geographically using the measures of spatial autocorrelation, as if keywords are the changing lands in an evolving city. The keyword citations (keyword citation counts one when the paper containing this keyword obtains a citation) are used as an indicator of keyword popularity. Using the bibliographical datasets of the geographical natural hazard field, experimental results demonstrate that in some local areas, the popularity of keywords is affecting that of the surrounding keywords. However, there are no significant impacts on the evolution of all keywords. The spatial autocorrelation analysis identifies the interaction patterns (including High-High leading, High-Low suppressing) among the keywords in local areas. This approach can be regarded as an analyzing framework borrowed from geospatial modeling. Moreover, the prediction results in local areas are demonstrated to be more accurate if considering the spatial autocorrelations. 相似文献
10.
[目的/意义] 通过构建二模复杂网络模型,揭示隐藏在海量文献中的隐性知识。[方法/过程] 通过NetworkX复杂网络工具包,依据任意两个节点的共现关系构建二模复杂网络模型;对网络模型中节点的共现关系进行加权,计算网络的拓扑信息并进行AP聚类,提取节点间的直接关系;采用AUC方法对AA、JC、加权改进的wAA和wJC等4种链路预测算法进行评价,遴选出最合适的预测算法,并对复杂网络的隐性关系进行预测分析。[结果/结论] 以潜在药物靶点挖掘为例进行的实证研究结果表明,wAA链路预测算法为最优的链路预测算法;二模复杂网络模型、指标和方法体系在美国化学文摘社数据库中的药物靶点挖掘中具有一定的有效性。下一步计划在其他数据库中或其他研究领域中进行尝试,以进一步验证该模型的通用性和有效性。 相似文献