事件、脆弱性与中小企业适应能力

新冠疫情的冲击放大了中小企业的脆弱性.中小企业需要对外部事件冲击进行持续跟踪和评估,同时培育短期应急管理能力和长期适应能力.根据事件系统理论,外部事件在时间、空间和强度上存在差异,并对员工个体、团队、组织和外部环境等不同层面产生了不同的影响.在不同事件特征维度下中小企业脆弱性产生的管理区域不同,进而影响其相应的管理工具选择.中小企业应根据事件特征及企业脆弱性区域,制定短期和中长期应对策略.     

工伤保险行政案件审理问题研究

近年来,人民法院审理的劳动保障行政案件数量逐年上升。在劳动保障案件中,数量最多、问题最为突出的是工伤保险案件,涉及工伤的认定、工伤保险待遇的发放等诸多方面。本文是江苏省高级人民法院行政审判庭与江苏省劳动保障厅一起在进行了大量调研的基础上形成了《劳动和社会保障行政案件审理的调研报告》,这里只选登了有关工伤保险部分的内容。该部分系统性地总结了工伤认定的原则及工伤案件审理中应当注意的问题;本文对法学理论的分析应用也有着独特的视角,对社会法理论与司法实践相结合作了较好的探索。     

晚唐诗歌否定评价的当代反思

从唐末至今 ,论者对晚唐诗大多持否定态度。反思这种带有明显历史惯性的批评现象 ,不难发现 ,不是晚唐诗缺乏思想价值和艺术魅力 ,而是其出现的异于此前诗坛的人生哲学、生活情趣、审美情趣、艺术思维和艺术风格 ,不仅使那些视文学为伦理、政治奴婢的封建文学观念批评者难以认同 ,也使那些对思想文化史发展缺乏认识和分析的批评者 ,难以理解出现在晚唐诗中的种种变化 ,因而导致千余年来的批评失误     

经济社会发展水平对人才资源开发的制约--四川阿坝藏族羌族自治州人才资源开发个案分析

阿坝州是四川民族地区中经济社会发展状况较好的地区,但就全省而言,其经济发展水平仍然较低.这种低水平的发展状况是制约该州人才资源开发的主要因素,不仅制约了当地人才观的更新,人才的流动和稳定,还导致人才配置格局严重失衡.只有树立科学的人才观,完善和健全机制,创造和谐宽松的人才政策环境,并采取种种保障措施,才能让人才进得来、留得住,实现人才资源的合理开发.     

控制给水管网的漏损

由于管网运行压力、管材、施工质量、地质和气候条件等因素产生的给水管网漏损,给供水行业造成严重的损失。企业除通过管道的更新改造、调整管网压力、经常采用区域检漏等方法确定漏点外,还可根据具体情况建立给水管网监控和数据采集、管网地理信息等系统,对管网进行实时监控和管理。     

我国球类制造业核心技术竞争力研究——基于篮、排、足球专利分析

文章利用数理统计方法对我国三大球制作近十年的专利申请信息进行了整理加工和定量分析,结果表明,2005-2014年中国三大球专利技术处于发展阶段,并逐渐趋于成熟,三大球专利技术创新能力大幅度提高,但技术交叉程度不高;球门架、球体及照明装置等领域要避免重复研究,电信号装置和电通信技术等领域是未来三大球专利技术研发的重点;三大球科技创新能力主要集中在山东、浙江、江苏、黑龙江和广东五个球类制造业较为聚集的省份。研究旨在能为我国三大球产品制造业企业提高核心技术竞争力提供一些有益信息。     

耿孟刚作品欣赏

正~~     

Robust Bayesian nonlinear mixed‐effects modeling of time to positivity in tuberculosis trials

Early phase 2 tuberculosis (TB) trials are conducted to characterize the early bactericidal activity (EBA) of anti‐TB drugs. The EBA of anti‐TB drugs has conventionally been calculated as the rate of decline in colony forming unit (CFU) count during the first 14 days of treatment. The measurement of CFU count, however, is expensive and prone to contamination. Alternatively to CFU count, time to positivity (TTP), which is a potential biomarker for long‐term efficacy of anti‐TB drugs, can be used to characterize EBA. The current Bayesian nonlinear mixed‐effects (NLME) regression model for TTP data, however, lacks robustness to gross outliers that often are present in the data. The conventional way of handling such outliers involves their identification by visual inspection and subsequent exclusion from the analysis. However, this process can be questioned because of its subjective nature. For this reason, we fitted robust versions of the Bayesian nonlinear mixed‐effects regression model to a wide range of TTP datasets. The performance of the explored models was assessed through model comparison statistics and a simulation study. We conclude that fitting a robust model to TTP data obviates the need for explicit identification and subsequent “deletion” of outliers but ensures that gross outliers exert no undue influence on model fits. We recommend that the current practice of fitting conventional normal theory models be abandoned in favor of fitting robust models to TTP data.