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时代是关键词也是什么变量解读_正态分布3ŽŸ则取值(2024年12月精选)

内容来源：天哥SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-12-01

时代是关键词也是什么变量

读研必备：如何高效查找文献 𐟓š 暑假期间，我已经进入了实验室，但这一周才开始学习如何查找文献。老师直接发了很多文献给我，所以我也没自己动手查过。现在分享一下我的学习心得。 𐟔【我的任务】需要找到关于两个自变量之间是否有交互作用的文献。因此，我的关键词就是这两个自变量。 𐟛 ️【目前我学会的方法】 1⃣️Web of Science：先确定关键词的范围，比如“标题”或“主题”。然后输入关键词，比如“feedback”，点击“搜索”。之后可以对搜索结果进行二次筛选，比如选择“出版年份”、“文档类型”和“研究领域”。 2⃣️Sic-Hub：可以输入文献名或DOI号进行搜索和下载。我主要用文献名，因为每次搜DOI号都显示“未找到”。不过以前确实用过，不知道现在怎么了。 3⃣️织网：这个方法大家在写本科毕业论文时应该都用过。使用高级连锁查关键词，效果很好。 𐟗‚️【文献整合】 1⃣️小绿鲸app：建立不同的文件夹，存储不同类型和主题的文献。这个软件用起来简单，翻译功能还可以，但有些语句不通顺，需要自己再看。 2⃣️Excel：将看过的文献进行归类总结。我觉得不总结就会忘，不对比就看不出差异。不过我刚开始用，表格中的总结不太好，最近看的文献也少，表头可以根据自己专业的重点来添加。 𐟔Ž【问题】 1⃣️我听学姐说Web of Science有一个文献传递功能，可以发送不能免费下载的文献给自己，但我目前没找到。 2⃣️查关键词有时不一定能找到，因为在不同的文献中很多表达不一样，所以可能找不到自己想要的文献。 3⃣️文献重点提炼不出来。希望和大家一块讨论～

学历不再是跨越阶级的唯一途径？为什么在大城市里，有些人会嘲笑那些来自小镇的“做题家”呢？读完《区分》这本书，你可能会明白这背后隐藏着多么复杂的社会问题。《区分》这本书最早在1979年出版，1984年推出了英译本，之后就一直稳居社会学界的必读书单。这本书在国内通常被翻译成《区隔》。由于它在社会学界的巨大影响力，几乎所有社会学分支都会把这本书列入必读书单。我记得当时在学校读书会的时候，老师要求我们整个学期都读这本书。书名中的“区隔”是关键词。这个社会充满了各种区隔，用趣味和品味的差异来区分不同的人群。为什么要区分呢？是为了争夺稀缺的资本，尤其是文化资本和符号资本。布迪厄在书中写道：“社会主体通过他们对美与丑、优雅与粗俗的区分而区分开来，他们在客观分类中的位置便表达或体现在这些区分之中。” 如果《区隔》仅仅揭示了社会结构的形态特征，那么它还只是一项普通的经验研究作品。布迪厄的独特之处在于，他将社会结构对个体支配作用的说明，从一些客观性的指标转移到主观的思想层面，尤其是“趣味”这一极具个人主观色彩的变量上。例如，一个人喜欢听什么样的音乐、吃什么食物、甚至信仰什么样的人生哲学，这些看似主观和个人化的观念，其实都展现出了结构性特征，根据社会阶层的不同而展现出规律性的差异。在布迪厄看来，有多少风格的可能性空间，就有多少偏好的空间。例如，学历被视为文化资本的恰当程度指标，成绩与学校教育资本（学校教育制度认可的文化资本）之间具有明显关联。这种差异在对音乐消费的研究中非常明显——不同学校教育水平与不同社会阶级对应了不同的趣味空间：合法趣味（赋格艺术、左手钢琴协奏曲、雅克ⷦœ埃）、中产阶级趣味（蓝色狂想曲、匈牙利狂想曲、雷若阿）、民众趣味（蓝色多瑙河、茶花女）。回到开头：当大城市开始嘲笑“小镇做题家”不自量力，嘲笑他们只会做题，没有口才、情商、博识、修养……这意味着一种社会空间对另一种社会空间的排斥，人的流动出现了停滞甚至阻隔，阶层出现固化，于是躺平、卷不动和佛系文化开始全社会弥漫。所以，靠学历跨越阶级的时代可能要结束了。

超过35岁的女性，领不到1500元新婚奖励结婚可以领钱了。近期，山西吕梁发布文件，强调要扶持“建设生育友好型社会”。只要在当地初次登记结婚，且女方年龄在35周岁及以下的夫妇，给予1500元奖励。这已经不是什么新鲜事。早在去年8月，浙江衢州的常山县就大笔一挥，给出了1000元初婚奖励，但要求女方年龄更为严苛，强调夫妇中，女方年龄需要在25周岁及以下。两地不谋而合的思路，意味着幕后政策制定者在目的上的一致性。提取一下政策里面的关键词和公因数就会发现，关键变量在于初次结婚，以及35周岁以下的女性身上。人口大船掉头两年，谁难过谁知道。在2022年这个时代拐点，全国人口出生数73年来首次跌破千万，导致总人口比上年减少85万，这也是我国人口61年来首次出现负增长。人口负增长的背后，2022年全国结婚人数只有683.3万对，连续9年下降，创下1980年以来新低。没有人口，意味着少子化、老龄化将愈演愈烈，在劳动力红利入口出现堵塞之时，养老负担就会成为一个大国不得不面对的难题。与此同时，消费疲软、供给过剩等一系列问题，都将接踵而来。天大的困局，最简单的破局之法，就俩字：催生。可以推测，经过周密的统计调研，当然也可能结合了坐在办公室里开大会，群体群策拍脑袋后的想象力，最后多地官方不谋而合：女性不愿意结婚，就没法顺利生娃，所以她们才是需要被重点激励的目标群体，如果针对性地给予适度补贴，必然会对拉高婚姻登记率起到推动作用。在他们的想象中，一对对年轻的新婚夫妇，会喜不自胜地登记拍照，然后共同拥有这1500元新婚礼金。十个月后，新生儿呱呱坠地。鼓励婚姻不是目的，而是刺激生育的前奏，是提升人口的手段。因此，在制定政策时，重点需要被筛掉的是35周岁以上的女性——她们年龄太大，高龄产妇明显不符合优生优育政策，不值得被奖励和提倡。 35在生命周期来说，只是一个开端，可现在却成为一个可怖的分水岭。当女性越过这道门槛之后，她们既不配成为公务员，同时也开始了大厂中年危机，另外因为年龄过大，她们因为生育能力下滑，连在被物化的资格都遭遇了剥夺。年轻人为什么不愿意生，最核心的问题，当然是生育成本太高，社会压力过大，自顾不暇的同时还需要照料孩子。想真正解决这个问题，一方面要解决家庭抚养观念，解决孩童成长福利的问题，一方面官方也看到了，女性才是生育的重心，不抚平女性群体心头在家庭中、职场中的种种障碍，打怪练级的游戏就没办法顺利通关。 1500块钱确实不多，它只是个姿态，是个态度，是个富有本土隐晦调性的“意思意思”。你甚至不能说这种姿态是一种不合时宜，它本就不是对下，给予刚需者的补助。它真正发挥的价值是对上的效力，让顶层设计者，看到自己的良苦用心。至于在更多外部人眼中，这是否展示出一种黔驴技穷的外观，本就不在他们的考量范围之内。在解决不了结构性问题的时候，吕梁至少尽了力，利用自己图穷匕见的实际行动，试图给撞上冰山的泰坦尼克号贴上一个创可贴。天上从来不会掉馅饼，当一个人乐呵呵地向外塞钱时，拿到钱的那个人反而会惴惴不安。对缅北理解得越深，就越不会为了二两醋，特地兴高采烈地去包一顿饺子。不过想想也该知足，好歹现在还是奖励。真逼急了，当年能让你不生也能让你生。到时候，官办部门要求先带头，超过35岁不结婚一律开除，看你还老不老实？

Python小剧场-汉诺塔注意事项我们程序要获取的数据是数字，不要忘了进行数据类型的转换操作哟，要记得用def来告诉电脑我们要创建函数，不然程序会无法运行的哦，当然，不要忘了创建函数的格式是关键词def ＋函数名（）：当函数需要接收参数的时候，需要多少参数就要在函数名后面的括号中用多少变量接收，记得变量之间要用逗号隔开哟前阵子我花了几个月陆续带着我家孩子体验了市面上几家主流的少儿编程课程：有的从看动画引入，孩子入门相对容易接受，但是深入课程后会觉得“花编程的钱在学科普”;也有的难度和深度跨度都很大，内容够丰富，学到8、9节以后孩子又觉得难不想继续学了....... 相比线下机构，线上学习更有优势，编程教学本身就是在屏幕上进行的，也就天然适合线上的方式，而且线上课程一般都是选最优秀的老师来授课，课程也是经过反复的打磨和优化，再者，线上课的价格一般也比线下机构更便宜，性价比更高。最后我们是在高途编程报的scratch课程，木木老师和橙子老师讲课真心很棒，老师专业知识积累够深，相关知识面够广，把各种跨学科知识能够生动地融合在一起，而且能引导孩子，激发兴趣，我觉得这个很关键，毕竟这个年龄的孩子没有兴趣支撑会比较难学下去!我觉得家长们可以尝试，不踩雷！对了，一定记得去下一个高途app，高途的课程和老师在里面都可以看到，价格很多也有标注，是不是适合自己心里就有底了！另外高途app有个比较不错的学习版块，包括题库、资料、经验分享、小游戏、小工具等等，非常全，平时多刷题、多用这些学习工具，提升才会更快，gogogo! 经验分享此次我们运用到了函数的递归，也就是让函数调用自身的方法。它通常包含两个方面：一.基准情况：这是递归的终止条件，当满足这个条件时，函数不再调用自身。二.递归情况：这是函数继续调用自身的情况，每次调用都会使问题规模逐渐减小，直到达到基准情况。递归是一种强大的编程技术，适用于许多问题，特别是那些可以分解为更小的相同子问题的情况。通过理解和掌握递归，大家可以编写更简洁和优雅的代码。 #python编程# #儿童发展# #编程入门#

如何快速确定研究计划书的题目首先，找到你的研究关键词后，加上对应领域的4个期刊名（关于期刊等级之前的文章有说过），在Google学术上搜索，并选择近5年的文章。例如，输入“socialnetwork+academyofmanagementjournal”，并选择2017年以来的文章，如图2所示。接下来，重点查看论文的最后部分，如“limitation/future research”等，看看作者提出了哪些课题可以作为未来的研究方向。多看几篇论文中的这部分内容（注意选择近年和顶级期刊中的论文），选取其中一个课题作为你的研究题目。但要注意，有以下三种题目是不推荐的：在其他国家做同样的研究：很多文章都会提到，这篇论文是在某个国家或某个行业做的，不知道其他国家或行业是否也有相同的结果。因此，建议在其他国家或其他行业也进行这样的研究。但实际上，如果你认为研究结果与你看到的文章一致，这并没有太大意义。在不同行业做同样的研究：同样，很多文章会提到在某个行业做的研究，不知道其他行业是否也有相同的结果。但如果你只是想换一种测量方法，其他完全一样，这也是没有意义的。一定要加入一些新的元素。对论文中变量换一种测量方法：虽然这种方法在一些情况下可以接受，但如果只是简单地换一种测量方法，其他完全一样，也是没有意义的。一定要加入一些新的元素。真正想做学术研究的学生，不建议使用这种方法，但如果只是想写一篇研究计划书应付考试，这应该算是比较快的方法。

如何快速找到研究变量的关键文献？终于有时间更新啦！想要找到自己研究变量的关键文献、相关文献、相关领域、相关词，怎么找？之前分享过怎么找领域的大咖，找到大咖看他的文章，但是我对这个变量感兴趣，想进一步看一下没有研究意义，这类文献又去哪找呢？𐟤”𐟤”𐟤” 𐟑‰在中国知网上面搜索你的研究变量。 𐟑‰随便点开一篇文章，只要这篇文章的关键词包含你想看的变量就可以！ 𐟑‰然后直接点击那个关键词，就可以跳转到一个界面。 𐟑‰这个界面你可以看到与这个变量相关词、关键文献、相关文献以及高度相关的作者和机构！ 𐟑€𐟑€𐟑€需要的小伙伴赶紧试试吧！实用的话也不要吝啬小心心❤️哦𐟘˜

博士在读：文献阅读的那些事儿 𐟓š 嘿，博一的小伙伴们！你们是不是也在为文献阅读发愁？别担心，我来分享一些小技巧，帮你们轻松搞定文献阅读。拆解结构，逐步攻克 𐟏—️ 首先，咱们得学会拆解论文的基本结构。大概看看标题、摘要、关键词这些部分。标题嘛，当然是研究主题啦；摘要里会有研究内容、方法、结果和意义的总结；关键词则是文章的主题索引。接下来是文献的主体部分：引言、理论及研究假设、研究方法、研究结果、讨论和结论。引言部分主要看研究背景、发展现状、未解决的问题和当前假设要解决的问题；理论及研究假设部分要回应引言的问题，阐述变量之间的关系，提出研究假设；研究方法部分则说明如何检验假设，包括样本来源、构成和变量测量；研究结果部分是对数据的分析，验证研究假设；讨论部分是研究的总结和升华，包括研究结果、理论贡献、对实践的作用、研究局限性以及未来展望。快速判断，精读还是泛读？ ⏱️ 读文献的时候，先快速浏览一下，看看是否值得精读。1分钟快速判断，5-10分钟精读摘要，了解大概内容，标注关键词和研究变量。然后看看是否能进入核心文献的100篇，找找值得学习的地方，比如研究方法和写作技巧。初级精读：定位关键词和逻辑整合 𐟔 接下来是30分钟的初级精读。主要任务是定位关键词和逻辑整合。大概的模式是：引言-研究假设-研究方法-研究结果。第一句和高频词要特别注意，提出问题的背景和具体解决问题的方法。核心变量的定义也要搞清楚。虽然可以跳过假设部分，但方法部分还是要看看样本及测量方法。研究结果部分要进行逻辑整合，验证模型图的正确性。进阶精读：罗列、归类和复盘 𐟓š 最后是2小时的进阶精读。这一步要罗列、归类和复盘。论点和句子要对应子主题。经过一层又一层的归类之后，大致可以划出这些内容：引言部分的研究背景、目的、重要因素的定义和提出的假设；研究方法及内容部分的研究对象、问卷设计、发放、数据收集和测量的变量；研究结果部分主要分析图表、数据和模型，验证假设是否成立；结论与展望部分总结主要结论、意义、创新点、目前研究的局限与未来发展方向。希望这些小技巧能帮到你们，让文献阅读不再成为难题！加油，博士小伙伴们！𐟒ꀀ

科研必备！在线翻译论文神器：一译最近在读detrv3的时候，偶然发现了一个超级好用的在线翻译论文工具，简直是我的科研神器！这个网页版翻译工具不仅使用体验优于readpaper和知云文献，还具备很多其他优点。上传和搜索论文超方便 𐟓‚ 首先，上传和搜索论文非常方便。只需要在网页上输入论文的关键词或者标题，就能快速找到对应的论文，省去了很多麻烦。排版格式不变 𐟓‘ 最棒的是，翻译后的论文排版格式完全不变！这对于那些需要精确格式的学术论文来说，简直是福音。再也不用担心翻译后格式混乱了。翻译速度超快 ⚡ 翻译速度也是一绝，几乎是即时的。无论你是急着赶进度还是需要反复修改，都能快速得到结果。数学符号和变量翻译准确 𐟔⊧Ⱕˆ𐦕𐥭槬楏𗥒Œ变量时，这个工具也不会乱码，翻译得非常准确。这对于那些包含大量数学公式的论文来说，简直是救命稻草。阅读时自动中英文对齐 𐟓š 在阅读时，它还能自动将中英文对齐，这样你就能更方便地对照原文和译文。再也不用担心找不到对应的句子了。翻译质量高 𐟌Ÿ 最让我惊喜的是，它的翻译质量非常高。像“transform”、“self attention”这些特殊词汇，其他平台经常翻译得乱七八糟，但这个工具却能准确无误地翻译出来。感觉他们的翻译模型肯定是经过微调的。总之，这个工具真的是科研必备，强烈推荐给大家！如果你也在为论文翻译发愁，不妨试试这个神器吧！

科研日记1｜逐渐发现科研工作的魅力 𐟌Ÿ经过一番探索，我发现学术研究其实也没那么糟糕。相反，它带给我更多的是内心的平静和自我提升的满足感。 ⏱️今天的有效科研时间：6小时 𐟒𛤻Š天完成的任务： 𐟎‰掌握了空间计量的工具变量法Stata代码！这真是个大突破！ 𐟓š费了好大劲搜索学习资料，网上似乎没有很详细的解答，最后还是通过文献学到了代码。经过一番修改，终于用在了自己的论文中，结果非常理想！这可能就是科研的魅力所在吧！ 𐟓š推荐几个学习新技能的好地方： 1️⃣各大网站：知乎、CSDN、经管之家、百度、微信搜索关键词、小破站。 2️⃣文献：特别是有附带代码的文章，下载下来先复现，再根据自己的需求进行修改。 𐟓仔细研究了导师给的论文修改意见，思路清晰多了。需要再深入理一下全文的逻辑，多思考为什么和怎么做这些问题，确保全文逻辑是自洽的。 𐟏ƒ运动：帕梅拉10分钟➕椭圆机30分钟 𐟌𑥜襁‡期中寻找科研状态。设置了手机屏幕使用时间，想办法戒掉拖延症。有些事儿想就去做，而不是把时间浪费在纠结中。真的去做了反而没那么痛苦了。

𐟌Š医学AI诊断蓝海项目挖掘指南𐟔 在投资寒冬中，如何从众多医学项目中挖掘出具有商业化潜力的蓝海领域和项目？以下是一些实用的方法和观点，供大家参考： 𐟔【第一步：定位潜在热门领域】在热门领域周边，寻找尚未被充分开发的蓝海项目。以人工智能结合医学诊断为例，人工智能技术在医学诊断中的应用正在迅速增长，尤其是在影像诊断中，这是一个非常热门的领域。这意味着影像学+医学诊断的竞争格局相当激烈，而实际数据也证实了这一点。因此，要寻找蓝海项目，可以尝试控制变量𐟖𒯼Œ变化搜索关键词𐟔‘，探索其他“诊断”类别的关键词，并在这些细分领域分析市场潜力和需求。 𐟏壀第二步：“由点到面”要有“重点”】值得深挖的项目，往往在“由点到面”的前提下，会从不被察觉的“重点”出发。 “重点”可以是重点机构、重点科室、重点需求、重点疾病或重点功能。只要“重点”成功，可以迅速铺到面，具有较大潜力，且前期投资性价比高。经过筛选，我们至少可以从项目基本面上看到，整体趋势向好，竞争没那么激烈且潜力巨大。 𐟒ᣀ讨论分享】投资人们，你们还有哪些方法来看项目基本面？欢迎讨论分享。

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