Doing Gender unto the Other: Fiction as a Mode of Studying Gender Discrimination in Organizations

Although ‘doing gender’ has been recently defined as an accomplishment, an element of social practice, this understanding of the concept needs to be extended to coercive action such as subtle workplace discrimination. Even though great effort has been invested in revealing the dynamic of such social practices, the researcher's task is not easy for a variety of reasons. This type of study is difficult to conduct by following traditional research design and many alternative approaches have been tried. This article presents the possibility of using fiction as one possible and relatively unexploited venue of research.     

提高我国科技成果向生产力转化的能力

运用技术经济理论,对我国科技成果转化存在障碍的原因即科技成果转化资金匮乏、企业技术市场参与度低、对技术的需求拉力不足、进口技术减少了对我国自身科技成果市场需求的空间等进行分析,并对提高我国科技成果向生产力转化的能力提出了对策建议。     

进化的精神和生活的道德——鲁迅与契诃夫人生哲学比较论

面对着现实困境的鲁迅与契诃夫都珍视人生的价值,强调人的自我意识与主体力量,但是由于文化传统与历史背景的不同,他们的人生哲学各具特色。鲁迅的人生哲学体现了战斗的进化精神,契诃夫的人生哲学探讨了超脱的生活道德。     

基于可达性的用户最优动态交通配流模型研究

以多种已有模型为基础，建立了动态配流流量细化原则，并依据这一原则，在避免估算路段走行时间的情况下构造了一个改进的新模型．该模型的解释性强，具有全局收敛性，并考虑了距离不同带来的可达性的影响．在对该模型最优解条件的充要性进行说明的同时，对新模型的择路机理也予以了推证．     

体验、解析、会通——张岱年哲学方法论的综合创新

体验、解析、会通的有机统一,是张岱年《天人五论》所建构的哲学方法论。这种方法论排斥直觉法,因而不同于现代新儒家和清华学派的哲学家;同时,它把辩证法看成一般的学术方法而非独立的哲学方法,这又使其不同于当时的新唯物论者。这种方法论是在综合中西哲学方法以及近现代各派哲学方法基础上的一个综合创造。     

对G-Paillier加密体制的改进与分析

通过适当地选择参数改进了推广的Paillier(G-Paillier)加密体制,减少运算量,提高了加密体制的效率;证明了改进后加密体制的安全性(单向性、语意安全性)与G-Paillier加密体制的安全性是等价的。     

工业企业经济效益综合评价与分析

利用SPSS软件,对我国31个省、直辖市的大中型工业企业的总资产贡献率、成本费用利润率、资本保值增值率、流动资产周转次数、全员劳动生产率、产品销售率、资产负债率、总资产周转率、净资产收益率、销售利润率等十个经济效益指标进行了因子分析,并将这十个指标归结为盈利、销售、运营、发展等多个因子。最后,根据每个因子得分情况将所有地区归为六类,进而做出综合评价。     

影响服务业国际竞争力的因素分析

目前国内服务经济理论界对影响服务业国际竞争力因素的分析,大多用波特的国家竞争优势理论进行解释,同时应用于服务贸易研究。并且大多是定性的分析,并没有从实证的角度进行验证,本文从实证角度对影响服务业国际竞争力的因素进行探析,分析了影响中国服务业竞争力的主要因素,并提出提高中国服务业竞争力的若干政策建议。     

关于物流的科学分类问题（续）

本文最新提出物流最基本的四个固有属性：物（Material）的根本属性，流（Flow）的浪本属性，物和流的主体（Party）属性，物和流的地域（Region）属性。无论自然界物流，还是社会界物流，经济界物流，都具有这四个方面属性（RPMF）。同时，本文首次提出物流四要素RPMF原理。根据物流四要素RPMF原理，提出按各要素的不同属性对物流进行科学分类的方法，并给出物流分类图。     

Factor analysis for ranked data with application to a job selection attitude survey

Summary.  Factor analysis is a powerful tool to identify the common characteristics among a set of variables that are measured on a continuous scale. In the context of factor analysis for non-continuous-type data, most applications are restricted to item response data only. We extend the factor model to accommodate ranked data. The Monte Carlo expectation–maximization algorithm is used for parameter estimation at which the E-step is implemented via the Gibbs sampler. An analysis based on both complete and incomplete ranked data (e.g. rank the top q out of k items) is considered. Estimation of the factor scores is also discussed. The method proposed is applied to analyse a set of incomplete ranked data that were obtained from a survey that was carried out in GuangZhou, a major city in mainland China, to investigate the factors affecting people's attitude towards choosing jobs.