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    华东师范大学学报(哲学社会科学版)

    华东师范大学学报(哲学社会科学版)

    JournalISSN 1000-5579

    年发文量

    研究主题

    论文(2414)

    排序
    1具身消费与情感交互:声音景观视域下的中国广播剧

    广播剧又称为"用耳朵听的戏",在媒体的变迁中,经历了由兴至衰的演变,但在移动互联网时代,却借媒体融合之势实现了新的发展.当下网络广播剧的兴起,提高了受众听觉体验的交互性和沉浸性,作为一种"伴随性音频""具身性消费"和"情感性交互"的声音艺术,构造了一种独特的"声音景观".受众在"听觉转向"过程中获得情感的认同,并在虚拟空间得以延伸,以"具身"代替"身体",在这一过程中,广播剧不但需要关注"什么声音",更要关注"如何听",关注不同人群的"声音需求";不但需要关注声音景观的建设,更要关注声音景观对于形塑生命、形塑生命共同体的意义.

    2023
    引用
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    加入学术空间
    2亲亲尊尊视域下的"四法"流转

    从儒家亲亲尊尊原则切入,聚焦《春秋繁露·三代改制质文》篇,可以揭示天、地、质、文四法循环的学理脉络和丰富内容.天道阴阳之气的不同运行轨迹,对应了人世王政、官制、礼法不同面向,追溯天授圣王的异象,能够使"四法"流转获得可靠根据.殷质、周文及其分别与亲亲、尊尊相结合,建构出王权继承的基本秩序.牟宗三《历史哲学》中对尊尊超越亲亲,进而提升为国族客观精神的阐发极具启迪意义,但也割裂了亲亲与尊尊的有机关系.

    2023
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    3超大城市老年流动人口的多维特征及其调控策略研究

    随着人口老龄化加剧、城市化进程加速、生活观念与生活方式改变,老年人流动行为愈发流行并成为超大城市的新现象,然而老年人不断集聚于超大城市,也对超大城市的社会经济发展以及养老服务与公共管理等带来巨大挑战.主要根据 2018年上海流动人口动态监测数据,采用数理统计法和空间分析法,以上海为例,深入挖掘新时期中国超大城市老年流动人口的多维特征,可以揭示流动老人集聚引发的新问题,提出老年流动人口治理与调控的应对策略,可以为其他超大城市乃至全国老年流动人口管理及应对老龄化策略提供科学依据.研究发现,从 2010年起,上海常住人口与流动人口总体规模开始同步放缓增长,而老年流动人口的数量却呈上升趋势;流动老人呈"四低一高一近"特征,即低龄、低学历、性别比偏低、社保就地报销率低,且以非农户口为主、女性丧偶率较高、长三角就近流动为主,受教育水平以初中为主且男性普遍高于女性,非农老人学历远高于农业老人.针对上海老年流动人口的新特征与新问题,应依据"流动的公共性"治理理念,建立长三角一体化战略背景下上海老年流动人口社会支持的多项公共管理与服务优化策略.

    2023
    引用
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    加入学术空间
    4基于预防发展视角的上海学校社会工作:现实困境与对策建议

    预防发展是学校社会工作发展的初衷和导向.基于深入访谈和机构服务记录的分析表明:上海已经建构司法导向以及基于犯罪三级预防的学校社会工作服务模式,并在抑制青少年违法犯罪和助力学校发展方面取得明显成效,但同时在具体实践中也面临三级预防之间缺乏有效衔接、双重壁垒(行政和技术)难以打破、一线社工评估能力较弱等诸多现实困境,进而影响学校社会工作预防和发展功能的发挥.未来上海应抓住未成年人和学校保护法律颁布实施的契机,以预防发展为导向,从个人和学校、基本需求和发展性需求等维度出发,重构学校社会工作服务框架,并以一般预防为重点,促进三级服务之间的内联和衔接,同时注重提升一线学校社工预防发展专业能力.

    2023
    引用
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    加入学术空间
    5管理者数字素养与企业绿色技术创新

    将个体数字素养嵌入企业管理实践,探讨管理者数字素养与企业绿色技术创新绩效之间的关系,结果发现:管理者数字素养有助于企业绿色技术创新,高管团队的数字素养程度越高,企业绿色技术创新的表现越好;即使管理者不具备核心数字技术的教育背景,但其在计算机、信息技术等核心数字技术领域的工作经历都有助于后期推动企业绿色技术创新;管理者数字素养对企业绿色技术创新的促进作用存在异质性,在数字经济发展水平低地区、媒体关注度高以及非重污染企业的样本中这一作用更为显著;企业数字化转型在管理者数字素养与企业绿色技术创新之间发挥了中介作用.进一步研究发现,管理者数字素养提高有助于未来企业价值提升.上述研究及结论丰富了高层梯队理论的研究视域,探究了新时代数字化人力资本的价值与差异化影响,为数字技术推动经济绿色可持续发展提供了微观层面的经验证据.

    2023
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    立即登录,查看全部 2414 篇论文

    高被引作者

    作者引用发文
    Albrecht Wellmer2321
    Jiaxun He1969
    Jun Wen19210
    ShiXun Gui18111
    WenGuo Pan1629
    Jinhong Ding1118
    Rong Yang1008
    FanZhu Hu8310
    Yuming Wu812
    Jia Yu814

    高产作者

    作者引用发文
    Dakang Chen3415
    Ruiquan Gao7814
    Guorong Yang3213
    HaiYan Tang6712
    DeLei Ye6312
    ShiXun Gui18111
    Rongdong Jin3711
    YiMing Cui2310
    Jun Wen19210
    Xiaoming Hu410

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