对临夏人口问题的研究与思考

临夏人多地少,人口问题越来越突出,人口与资源、环境之间的矛盾愈来愈严重。本文对临夏人口发展的历史和现状进行分析研究,试图寻找解决人口问题的对策。     

试析英国割占中国香港的外交政策及其特点

文章主要阐述了英国割占香港这一对华政策及其特点,首先,从中国割占一块领土(香港)本身是英国长时期对华外交的既定政策和目标。其次,英国处心积虑三次割占香港是其在华占领一地外交政策的具体实施。再次,英国割占香港的外交手段随着各个时期的具体条件和环境变化发生着相应的调整和变化。最后,在割占香港的过程中,为与其他国家争夺在华权益,英国传统的“均势外交”起着独特而重要的作用。     

论回族爱情叙事诗的悲剧美--以《马五哥与尕豆妹》为例

作为回族民间文学重要组成部分的爱情叙事诗,由于具有鲜明的民族特色和独特的艺术风格,在长期的传播中赢得了回族及周边各族人民的喜爱。同时,它又以粗犷、直率、沉郁的语言抒发了一种悲壮的感情,令人回味无穷。文章欲以在西北农村广泛传唱的“花儿”体叙事长诗《马五哥与尕豆妹》为例,试图利用社会人类学的功能理论来尝试性的分析回族爱情叙事诗的悲剧美。     

少数民族地区旅游开发条件比较研究--以甘肃省肃南县和贵州省黎平县为例

文章通过特尔菲法建立少数民族地区旅游开发条件评价的指标体系 ,利用该指标体系对甘肃省肃南县和贵州省黎平县进行单项评分和综合评价 ,并依据分析结果对两地旅游业的发展提出建议。     

后现代语境下的"写文化"与"写文化之后"

80年代 ,人类学曾经出现了一个引人注目的“写文化”大论争 ,其代表就是《写文化 :民族志的诗学和政治学》与《作为文化批评的人类学 :一个人文学科的实验时代》。其核心问题就是民族志写作中的修辞、叙事的政治和策略等 ,对传统民族志提出反思和挑战。之后 ,一些人类学家鉴于“写文化”基本只是提出问题 ,却没有提供答案 ,于 1998年结集出版了《写文化之后 :当代人类学的认识论和实践》 ,试图提出一些可能的方案。反观“写文化”和“写文化之后” ,我们可以看到一些对人类学理论和实践发展具有深刻意义的方面。     

"走西口"与晋陕内蒙古毗连带民歌圈的生成

晋西北山曲、陕北信天游、内蒙古原绥远地区的爬山歌 ,体例相同 ,词曲相近 ,共同构成我国北方单独的一个民歌圈 ,其生成与清代民国时期的“走西口”移民运动密切相关。在“走西口”过程中 ,晋西北、陕北人口大批向河套及大青山前后地区移居 ,形成以山西河曲、保德人和陕西府谷、神木、榆林人为核心的“河府移民圈” ,人口同源支持了民歌共性。长盛不衰的雁行式“走西口”生活 ,不断刺激着民歌的创造与发达 ,使三地民歌的交汇共生走向高潮 ,在发展中推动了三地民歌的同质化过程。     

解读"整合"与"民族整合"

"整合"和"民族整合"两词在当前的学术论著中出现频繁,学者们对"民族整合"的理解也各不相同.实现学术话语的趋同性认识和使用,有利于消除歧异性理解,形成认知上的共识.本文在对"民族整合"的不同表述进行梳理的基础上,提出了自己的主张,并认为"民族整合"是不同于民族融合和民族同化的功能和过程.     

西部民族地区退耕还林还草的法律保障探讨

自然生态环境是人类赖以生存的基本条件,是经济社会发展的根本基础。自然生态环境的不断恶化,已成为制约西部地区经济社会持续发展的严重问题之一。我国制定“退耕还林还草”战略决策最主要的目的,就是为了给西部地区人民营造一个新的生存和发展空间。实施“退耕还林还草”的战略决策,必须尊重群众意愿,确保林草的成活率;必须遵循自然规律,因地制宜,宜林则林,宜草则草,实行综合治理;必须严格执行国务院关于“退耕还林、封山绿化、以粮代赈、个体承包”的法规措施;必须认真落实保护农民土地经营权的法律规范,树立生态环境可持续发展的法律协调观;必须建立和健全西部地区生态效益补偿机制,充分利用价格杠杆的作用促进西部地区的生态平衡。西部大开发要维护经济发展与生态的良性循环,建设山川秀美的新家园,让西部地区人民群众脱贫致富奔小康。     

试论马林诺夫斯基的性人类学研究

性人类学主要针对部落社会以及其他技术不发达的非西方文化中的性实践进行系统的描述和分析 ,关注的主要是生物的、心理的因素和产生性爱冲动、性吸引以及某种特定性行为的文化因素之间的互动关系。马林诺夫斯基是性人类学研究的第一位大师 ,他对异域社会性实践的田野考察建构了一种文化差异 ,为的是让人们找到反省本土文化的机会 ,从而做出建设性的自我批评并抛弃掉那些既武断又矛盾的陈旧观念     

Improving logistic regression on the imbalanced data by a novel penalized log-likelihood function

Logistic regression is estimated by maximizing the log-likelihood objective function formulated under the assumption of maximizing the overall accuracy. That does not apply to the imbalanced data. The resulting models tend to be biased towards the majority class (i.e. non-event), which can bring great loss in practice. One strategy for mitigating such bias is to penalize the misclassification costs of observations differently in the log-likelihood function. Existing solutions require either hard hyperparameter estimating or high computational complexity. We propose a novel penalized log-likelihood function by including penalty weights as decision variables for observations in the minority class (i.e. event) and learning them from data along with model coefficients. In the experiments, the proposed logistic regression model is compared with the existing ones on the statistics of area under receiver operating characteristics (ROC) curve from 10 public datasets and 16 simulated datasets, as well as the training time. A detailed analysis is conducted on an imbalanced credit dataset to examine the estimated probability distributions, additional performance measurements (i.e. type I error and type II error) and model coefficients. The results demonstrate that both the discrimination ability and computation efficiency of logistic regression models are improved using the proposed log-likelihood function as the learning objective.