面向突发公共卫生事件的社区韧性影响因素研究

社区作为城市治理的基础单元,是防控疫情的第一道防线.对于如何建设一个积极应对突发公共卫生危机并快速自我恢复的韧性社区,探讨影响社区的韧性建设影响因素十分必要.采用问卷调查的方式,使用AMOS软件建立结构方程模型分析社区韧性建设的影响因素.结果表明:五大影响因素对社区韧性建设具有正向作用,社会层面因素对于社区韧性建设的影响最大,其次为组织因素、经济因素、物理因素以及人员健康因素.其中居民对社区归属感和相互间的情感、社区应急组织、社区的基础设施和智慧设备、人员自身的身体健康作用显著,是影响社区韧性建设最重要的因素.     

健康城市视角下应对突发公共事件的城市设计策略

 结合中国城市应对新冠肺炎疫情的成功经验及缺憾，以创造健康、宜居、韧性、生态的城市环境为目标，设计“区域-系统-节点”三类健康城市设计路径；提出“生态健康-生活健康-治愈健康-环境健康-设施健康-救治健康”六位一体应对突发公共事件的城市设计策略，并细化为健康城市在城市空间上的形象化设计表达。     

哈密翼龙及其3D胚胎化石研究

 翼龙是地球上第一类飞向天空也是唯一绝灭的飞行脊椎动物，人类对其产卵繁殖、生长发育和生活习性等方面的了解还十分有限。本文介绍了一件超过200枚哈密翼龙蛋、胚胎和骨骼化石三位一体保存的重要标本，包括16枚翼龙蛋含有三维立体的胚胎化石。针对这件全世界首次发现的3D翼龙胚胎，研究提出哈密翼龙具有相对早熟的胚胎发育模式，其后肢发育速度较前肢快，孵化之后只能走不能飞；胚胎发育期间牙齿尚未萌出，出生后还需要父母照料；从胚胎到亚成年都具有快速生长的骨骼结构；显示哈密翼龙具有群居的生活习性，白垩纪的湖泊风暴导致其集群死亡并快速埋藏。     

大肠癌的贝叶斯预测

根据所查找数据,分别对下消化道报警症(便血、消瘦、贫血、大便变细、腹部包块和肠梗阻)、年龄、家族肿瘤史、饮食习惯和心理健康状况与大肠癌的相关性进行2c检验.检验结果表明,便血、贫血、年龄、家族肿瘤史和饮食习惯是与大肠癌发生密切相关的因素.利用贝叶斯公式根据筛选出的相关因素建立了大肠癌危险人群的预测模型,为病人是否需要进一步的技术性检查提供理论依据.从医院随机抽取某病例进行验证,预测结果与检验结果一致.     

基于云模型的深圳港危险化学品应急能力评价

利用云模型进行数据分析和处理,以提高港口危险化学品应急能力评价的科学性。以深圳市相关应急预案及风险评估报告为基础,结合应急管理的四个阶段,构建由1个一级指标,4个二级指标,13个三级指标和104个评估项构成的危险化学品应急能力评价指标体系。以专家打分结果为数据样本,分别生成权重云模型、评价云模型和综合云模型,将综合云模型在Matlab中仿真模拟,得到云图;然后将此云图与标尺云图进行比较,得出应急能力水平。得到的评价结果为,深圳港危险化学品应急能力属于中等偏上水平。     

超越圣战：迈向克什米尔和解之路

“9·11”事件发生后，恐怖主义进入国际和地区事务的主要议程。作为印巴对峙的最前沿，克什米尔是当今世界热点地区之一。伊斯兰圣战运动在印控查谟和克什米尔的勃兴是影响印巴关系、地区稳定和世界和平的重要变量。2004年，北塞浦路斯土耳其共和国东地中海大学伊斯蒂亚克·艾哈迈德教授在土耳其《国际事务观察》杂志撰文指出，在“后9·11”时代，随着印巴和平进程的启动，超越国家利益观与认同观差异，调和双方对伊斯兰圣战运动的认知分歧，成为克什米尔和解，进而实现印巴全面和平，实现两国关系正常化的关键步骤。这有赖印巴双方做出战略调整，同时，持续而有效的国际介入亦不可或缺。文章发表十多年来，长期影响克什米尔问题的根本因素一直没有发生实质性变化。由于克什米尔问题事关双方核心战略利益，自2004年开启的印巴和平进程举步维艰，一直没有取得突破性进展。综观克什米尔问题、印巴关系和南亚局势的发展走势，作者的理论观点在当前形势下，直至克什米尔问题彻底解决之前，仍然具有深刻的启示意义。为此，笔者将原文翻译发表，以供中国学者参考。——译者。     

唐永王李璘起兵失败原因探赜

安史之乱爆发后,为争夺最高政治权力,唐廷统治阶层内部发生了李磷起兵事件。李璘起兵失败的主要原因,一是官僚士大夫集团的不支持,二是肃宗提前准备好了应对措施。此外,与唐廷军队正面对峙时,李磷未战而胆怯,意志动摇,致将士泄气,部属纷纷叛离,也导致了起兵的最终失败。     

网络舆论场域下热点新闻事件的影响力分析——以“江歌案”为例

全媒体时代不同媒介全方位融合,传统媒体舆论场衰落,以微博、微信为代表的新型的舆论场格局因势而生,热点新闻事件舆论场正逐渐"转场"。本文对"江歌案"中相关舆论进行数据统计,构建舆论影响力分析框架,全面分析网络舆论场域下社交媒体对舆论场的影响力。     

基于贝叶斯理论与Vine Copula的化工过程异常事件数的预测

针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数有助于提高化工过程的风险管理水平。基于操作班组,采用贝叶斯理论与Vine Copula建立了动态预测模型,实现对化工过程一个轮班内异常事件数的预测。