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141.
从精神损害赔偿制度的目的入手 ,以期通过对其功能和责任构成的分析 ,为名誉权精神损害赔偿理论和司法实践提出有益的意见和建议 相似文献
142.
This study tests the effects of online discussions about a company in an online news forum on people's perception of the corporate reputation of the company. The study is a 2 (tone of comments: negative versus positive) by 2 (number of comments: one versus five) factorial design experiment (n = 80). We found significant interaction effects between the two factors (tone versus number of comments) with regard to people's perception of the company's social responsiveness and employee treatment. 相似文献
143.
在线信誉是影响电子商务发展的重要环节,对其进行有效的评价,可以加强电子商务交易买卖双方彼此的信用情况,促进在线交易次数增长。从在线交易过程中的行为因素分析入手,针对在线信誉评价的现状,将其影响因素整合成统一的系统,通过行为系统的因果关系图、流图进行描述,探索行为系统下在线信誉整体与局部的关系及系统内部各要素的相互作用,进而找出因果链与反馈回路。提出了加强第三方网站建设、规范买卖双方评价行为等对策,来促进行为系统下在线信誉的提升。 相似文献
144.
145.
本文以2009年至2011年在我国创业板上市的281家公司为样本,通过经营活动现金流量模型、生产成本模型和酌量性费用模型,分别计算出三种方式下的真实活动盈余管理程度,通过构建真实活动盈余管理总额模型,度量了我国创业板上市公司IPO过程中的真实活动盈余管理程度。在此基础上,研究了保荐机构声誉对创业板上市公司IPO盈余管理程度的影响。结果表明,在其他变量不变的情况下,保荐机构的声誉越高,其推荐的上市公司的IPO盈余管理程度越低。 相似文献
146.
现阶段我国保险业声誉不佳、形象不好的问题日益突出,严重制约了保险业的健康发展。基于价值链视角,构建声誉的价值支持系统和保险业的价值链模型,并从价值链模型中的价值创造、价值经营、价值实现三个方面来确定保险业声誉价值的影响因素。通过随机效应模型得到影响保险业声誉价值的影响因素,并将其按重要程度排序依次是市场占有、社会责任披露程度、盈利能力、工作环境、产品与服务质量和财务稳健性。保险业应从这六个方面入手,塑造和提升企业声誉价值,建立以声誉为导向的企业文化。 相似文献
147.
从消费者的角度可以确定品牌强度的三个维度,即知名度、美誉度、信任度。通过这三个维度对品牌强度进行了测量,进而研究了在高、低契合度下,品牌强度对延伸评价的影响以及其三个维度知名度、美誉度、信任度对品牌延伸评价的作用进行比较,并进行了实证研究。研究结果表明品牌强度对高契合度延伸评价的影响明显高于低契合度延伸评价,而且其三个维度对高契合度延伸评价的影响都高于低契合度延伸评价,在对延伸评价的作用中,信任度、美誉度的影响明显高于知名度。 相似文献
148.
信任和声誉是一对既密切相关又显著不同的概念。信任是人与人之间实现合作的基础,也是市场经济和谐运转的前提之一。信任的"在场"不仅能够减少达成合作的"摩擦力",而且起到了拓展人的"场域"的作用。声誉是市场经济中一种信号机制,良好的声誉可以增加承诺的可信度。同时声誉也是一种无形的资本,能够给其载体带来更多的潜在信任。二者在一定条件下可以实现良性互动,通过对信任和声誉的定性逻辑探讨,得出了信任是声誉的源泉,声誉是信任产生的重要因素的结论。 相似文献
149.
论人力资源管理中的制度激励 总被引:4,自引:0,他引:4
制度激励的基础或根本出发点是经济人理性假定,激励是针对每个人追求自身预期收益最大化经济行为,通过规范的制度安排来引导和约束企业员工,为实现组织目标而努力。在人力资源管理实践中,激励之所以往往成为"问题",很多情况下都与制度安排密切相关。制度激励问题的典型表现形态就是"搭便车"问题与"代理成本"问题,后者解决办法无外乎在如下四种方法之间做折中选择:直接监督解决法;契约完善解决法;股权激励解决法;声誉机制解决法。通过员工持股计划(ESOP)、管理者收购(MBO)或经理股票期权(ESO)等途径和方式实现人力资本股权化,是现代企业制度激励的必然选择。 相似文献
150.
社交电商可依据用户间的社交关系为用户提供感兴趣的商品或服务。现有研究多基于社会信任或社会声誉进行推荐,却忽略了信任与声誉间的相互作用,导致推荐效果欠理想。针对以上问题,本文提出了一种融合信任(Trust)和社会声誉(Social Reputation)的图神经网络推荐算法(TSR-GM),采用社会声誉来深度刻画用户关系在推荐系统中的作用,利用社交网络中用户被信任程度对用户声誉进行排名,以图神经网络量化整合用户信任与声誉,并将结合后的新矩阵不断校正以获取更准确的用户信任,以此对矩阵分解后得到的新评分模型更新,最终得到更准确度量的预测评分矩阵。运用Epinions数据集开展的相关实验表明:与同类方法比,TSR-GM算法对提高推荐精度有较好效果。 相似文献