民族文化、阶级和性别的阅读--中国大陆彝族女商业性性服务者个案研究

文章通过对一位彝族妇女的个案分析,揭示了文化、阶级、性别是如何纠合在一起,作为一种强大的推拉力,迫使一些妇女进入和滞留于商业性性交易中的。     

身体素质与跳远技术教学模型建立初探

用数学量化的方法 ,分析处理有关数据 ,建构模型。利用模型指导教师在跳远教学中如何处理素质与技术的关系 ,从而使跳远教学具有较科学、量化的评价体系和理论依据。     

反思批判与价值彰显——卢卡奇的“西方马克思主义”理论主题及其价值向度

卢卡奇的《历史和阶级意识》是在历史哲学语境条件下形成的一套反思性的批判话语,马克思主义与时代变革的关系是其话语活动的直接动因,总体性辩证法理论、物化理论和阶级意识理论是这种反思的核心主题,而意识决定历史是其反思的内在理念和逻辑归宿,这一点鲜明地凸现出卢卡奇的“西方马克思主义”的理论旨趣和价值向度。     

大小班结合的多媒体教学模式之实证研究

在从理论上探讨大小班结合的多媒体教学模式可行性的基础上,以三峡大学200名学生为研究对象,对该校一年半来采用该模式的授课效果进行了实证性研究。实验结果表明,大学英语采用大小班结合的多媒体教学模式比传统教学模式更有利于培养学生的综合运用能力,尤其是学生的听说能力。     

论发达地区农村社会阶层结构的变迁——以绍兴县西蜀阜村为例

此文以绍兴县西蜀阜村为例,基于对大量翔实资料的实证分析,阐述和探讨了经济发达的农村社区在农村工业化和城市化过程中,村落社会结构分化的历史进程、决定因素和现实状况,探讨了阶层分化与农村社会经济变迁的关系,对深化沿海发达地区中心镇村现代化进程的认识,有一定的借鉴意义。     

论破窗理论对高校班级管理的启示

班级管理在大学教育中的作用十分重要。从破窗理论出发．明确了班级环境在班级建设与发展中的重要地位，论述了班级中潜抑力量与压抑力量转化的意义，在此基础上进一步提出，要从加强日常管理、形成良性反馈机制、处理好突发事件三个方面预防“破窗现象”，并针对破窗理论的运用提出了建议。     

论增强党的阶级基础和扩大党的群众基础

论述了坚持党的阶级基础和扩大党的群众基础是马克思主义建党学说十分注重的问题 ,阐明了不断增强党的阶级基础和不断扩大党的群众基础是中国共产党发展建设的成功经验 ,分析了新时期不断增强党的阶级基础和不断扩大党的群众基础是时代和形势发展变化的客观要求 ,提出了新世纪不断增强党的阶级基础和不断扩大党的群众基础应该注意把握的两个基本问题。     

Estimating household structure in ancient China by using historical data: a latent class analysis of partially missing patterns

Summary.  Social data often contain missing information. The problem is inevitably severe when analysing historical data. Conventionally, researchers analyse complete records only. Listwise deletion not only reduces the effective sample size but also may result in biased estimation, depending on the missingness mechanism. We analyse household types by using population registers from ancient China (618–907 AD) by comparing a simple classification, a latent class model of the complete data and a latent class model of the complete and partially missing data assuming four types of ignorable and non-ignorable missingness mechanisms. The findings show that either a frequency classification or a latent class analysis using the complete records only yielded biased estimates and incorrect conclusions in the presence of partially missing data of a non-ignorable mechanism. Although simply assuming ignorable or non-ignorable missing data produced consistently similarly higher estimates of the proportion of complex households, a specification of the relationship between the latent variable and the degree of missingness by a row effect uniform association model helped to capture the missingness mechanism better and improved the model fit.