近代直隶天主教传教士对自然灾害的赈济

近代以来,直隶地区灾荒频仍.面对自然灾害,传教士采取多种方式救助灾民,取得了一定成效.传教士在本着博爱、慈善愿望开展赈济事业的同时,也带有改变教会殖民形象和吸引灾民入教的实用功利动机.正因为一些传教士过分注重赈济事业的传教目的,采取了一些急功近利的传教政策,故而弱化了教会赈济事业的慈善色彩.     

李贽思想在周作人接受过程的近代演进

对李贽思想的接受过程是中国文学思想近世化演进中的一支重要脉络,"五四"则是这一演变脉络中的凸现环节,而周作人的文学思想又是立于其峰颠的典型个案.本文通过分析周作人对李贽文学思想的接纳、变异这一个案,探讨李贽思想在被接受过程中的演进轨迹,并认为周作人的文学观来自西学与中国传统,而传统多于西学,传统中又以李贽的影响最为有力.李贽的人学观直接促成了周作人的"人的文学"观;李贽的文学表现童心说,促成了周作人文学是人的自然天性表现、且以表现之自然为美的文学思想.周作人发现了李贽人学思想中的现代性因素,并用西方科学化、人本化融释李贽思想,使之在周作人这里进一步世界化、近世化了.     

科学发展观指导下的生态文明建设

21世纪的中国,生态文明的建设已经开始,社会主义现代化建设的实质是社会主义生态文明的建设。建设社会主义生态文明需要从经济建设、政治建设、文化建设、社会建设四个大方面去落实,它是全面贯彻和落实科学发展观的主要实践。     

马克思主义中国化与当代话语系统转换

马克思主义当代中国化会因历史使命的转换与时空条件的变迁而构成不同的话语系统,这些话语系统除了含纳马克思主义的基本精神外,在内容与形式上皆有自己时代的特色。“马克思主义的当代中国化”至少应实现两大话语系统的转换：一是由“革命”到“建设”的话语系统转换;二是由“政治解放”到“人类解放”的话语系统转变。这两种转换体现了马克思主义当代中国化过程中原生态马克思主义的理论话语系统向符合中国实际的实践话语系统的过渡。     

30年来近代河南经济史研究述评

作为区域史研究,30年来近代河南经济史研究日趋活跃,讨论关注之问题也十分广泛,相关内容主要集中在以下四个方面：一、帝国主义在河南经济势力的扩张和掠夺;二、河南传统经济在近代的延续与推移;三、近代河南新型经济的发展;四、综合性理论性研究。这些方面的研究取得了很多成绩,但也存在着一些不足之处。     

网络时代的消费特征、企业变革和企业文化

新的传媒革命所造成的网络时代,至少形成了不同于传统社会的六大消费特征,并使得企业面貌出现系列的变革,企业在这个动态节点的网络社会中将重新洗牌。网络时代的企业要在这个时代保持其核心竞争力,以适应新的竞争环境,需要建立新的企业文化战略和企业文化构架。     

从近代到建国：中国先进文化的探寻史

拯救中华民族的危亡,有待于先进文化的确立。旧民主主义革命时期探寻先进理论的尝试相继失败。中国共产党人把马列主义与中国具体实际相结合,创立了代表中国先进文化前进方向的毛泽东思想,取得了新民主主义革命的胜利。探寻先进文化的历史就成为了从近代到建国的历史主线之一。     

时代呼唤着口述史学

历史学是随着时代的进步而变迁的,时代对历史学提出了很高的要求,即在内容上和形式上为大众所接受,走向社会化.史学家们开始摆脱传统史学只注重上层人物的精英历史观,已要求重视下层平民群众的历史作用,并撰写他们的历史.于是口述史学应运而生.     

A framework for the comparison of maximum pseudo-likelihood and maximum likelihood estimation of exponential family random graph models

The statistical modeling of social network data is difficult due to the complex dependence structure of the tie variables. Statistical exponential families of distributions provide a flexible way to model such dependence. They enable the statistical characteristics of the network to be encapsulated within an exponential family random graph (ERG) model. For a long time, however, likelihood-based estimation was only feasible for ERG models assuming dyad independence. For more realistic and complex models inference has been based on the pseudo-likelihood. Recent advances in computational methods have made likelihood-based inference practical, and comparison of the different estimators possible.