生活者视角下移民社区的社会互动与趣缘纽带

来源 :哈尔滨工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:laohe200304
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着经济的发展以及人民生活水平的提高,现代社会人口流动性也逐渐提高,相比于促进经济的人口流动,追求生活的人口流动规模逐渐增大。人民追求美好生活的诉求越来越高,以追求美好生活为动机的迁移人口——生活方式型移民成为现在移民研究的热点问题。本文以X社区为个案,运用问卷调查法和访谈法对社区中的移民进行研究。从生活者的视角出发,将移民看作一个生活者,通过观察生活者的日常生活探究其社会互动。首先,简单介绍了社区的概况,并指出原住地恶劣生活环境的推力和迁入地美好生活环境的拉力是移民社区的形成原因;其次,通过对社区的观察和对社区移民的访谈,笔者将社区中的社会互动分为了四种类型:亲缘型、利益型、利益与休闲相结合型、休闲型。在深入研究后发现社区中生活者的互动多是基于休闲娱乐的饱含生活意味的互动;最后,在休闲娱乐的互动中,兴趣、爱好即“趣缘”作为一种弱关系嵌入在社区中,最终形成了一个以趣缘为纽带的生活方式型社区。在这种新的生活者视角下,追求美好生活的移民以“趣缘”为维系因素,组建了不同于传统的移民群体,人们不再过分依赖亲缘和地缘的的亲近模式,而是主动寻找共同“趣缘”进行交往,最终形成了独特的以趣缘为纽带的生活方式型移民社区。
其他文献
本文主要研究了光诱导N-芳基丙炔酰胺环加成反应合成卤代氮杂螺[4,5]三烯酮的方法。第一部分研究了光诱导条件下高价碘试剂PhI(OCOCF3)2作用的N-芳基丙炔酰胺合成卤代氮杂螺[4,
光本身携带动量,当光照射在物体表面时,动量会传递给物体,并由此对物体产生力的作用,即光辐射压力。基于此原理,布兰津斯基(Braginsky)等人于1967年提出了由光腔和力学振子通
问答社区(Community Question Answering,CQA)是当下较为流行的一种知识获取以及分享的用户互动平台。CQA提供了很多服务来提升用户获取知识的效率,其中之一就是问题响应时间
随着我国交通运输的快速发展,隧道的建设也是最重要的部分之一,而对于隧道的保养十分重要。隧道衬砌裂缝的检测关系到交通运输的安全,我国目前检测隧道衬砌裂缝采用的是人工巡检的办法,其工作量大,并且无法满足快速有效的要求。随着人工智能机器视觉的发展,将神经网络和深度学习结合,在图像识别领域得到了广泛的应用。本文深入研究了深度学习的相关理论和目前流行的目标检测算法,在卷积神经网络的RCNN(Region-C
纸质档案的高密度存储基本上都采用回转库存取方式。盘点档案是否在库以及档案存放位置是否正确是日常管理的一项繁琐而又重要的工作。传统的手工盘库方式劳动强度大且易出错
解决全球变暖和能源短缺问题最具吸引力的战略之一是开发清洁、可持续能源。催化水还原制氢和CO2还原是非常具有潜力的方式,其为太阳能或电能的转化和储存提供了良好的前景,
硫化氢(H2S)是一种剧毒、恶臭、具有腐蚀性的气体,大量副产于大规模的石油炼制和天然气净化等过程。目前,工业上处理硫化氢的主要方法是克劳斯工艺(Claus process),即H2S不完全氧
玻纤增强塑料具有密度低、强度高、耐腐蚀、耐高温、电绝缘、可设计性强等优点,在工业生产中得到了广泛应用。但是,玻纤增强塑料熔体的流动性较差,成型时需要很高的注射速度
自然场景中的文本检测在图像检索、辅助驾驶、工业检测等领域具有广泛的应用。传统的自然场景文本检测技术主要根据文本的颜色、纹理、笔画宽度等设计一些低层次的特征对文本进行检测,这类方法泛化能力和检测性能较弱。近些年,基于深度学习的文本检测方法利用深度卷积神经网络提取图像更深层次的特征,为文本检测任务带来了更好的性能和泛化能力。本文针对现有的基于深度学习的文本检测方法的不足之处,提出并设计了三种面向自然场
自然界中的许多化学反应依赖酶体系催化,体系中通常依赖于一个非共价结合的辅因子,黄素辅因子保持在特定的酶蛋白域中,与许多复杂的离子和芳香化合物相互作用。通过对多种酶