农村公共卫生危机协同治理研究——基于COVID-19应对案例分析

来源 :北京航空航天大学学报(社会科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wgxwjl
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
随着农村社会自组织化程度衰微,集体决策难以达成成为当前农村公共治理中的难点问题,多元协同治理场域理论为解决这一基层治理难题提供了新思路。农村公共卫生多元协同治理机制能够协调相关治理主体之间的关系,使各主体以不同形式展现自身在农村公共卫生危机应对和治理中的角色与功能。新型冠状病毒肺炎疫情应对实践表明,在多元协同治理场域理论指导下,农村地区基层政府组织与村两委会、民间组织、村庄精英和普通村民等社会力量之间进行有效协调合作,并在危机应对中表现出很好的韧性。
其他文献
创新是提高国家竞争优势和国际话语权的重要动力,关系到整个国家经济的未来。目前我国正处于经济结构调整、产业升级的关键时期。在供给侧改革的推动下,经济增长方式正在由原来的粗放式转为集约式。目前国家出台了一系列鼓励企业进行研发活动、促进研发成果转化的政策。一方面在金融和财政方面给予财力支持,推出科技信贷、科技保险等服务。持续提高企业研发费用税前加计扣除比例;另一方面更加重视企业知识产权的保护和科技人才的
学位
金属有机骨架(Metal-Organic Frameworks,MOFs)作为一类新型的多孔材料,因其具有超高的比表面积、较高的孔隙率、良好的热稳定性和化学稳定性,在吸附分离领域具有广阔的应用前景。在实际工程应用中,MOFs的热导率对其相关吸附体系的传热性能有着重要的影响。然而在已报道的研究中,MOFs的结构特性与其热导率的相关性,以及气体吸附对其热导率的影响机理尚不明确。本文首先通过分子动力学(
我国经济近年来高速发展,建筑业企业在国家经济的迅速发展中起到了非常重要的作用。在全球市场竞争日益激烈的背景下,我国建筑业企业为了提升自身的竞争能力,避免资源浪费,提高企业整体效益,必须选择更加精细的管理方法。在“营改增”的税收背景下,加强对建筑行业企业增值税纳税筹划工作,从现实角度来讲,对于企业具有以下几个方面的重要意义:梳理涉税流程,发现涉税风险;降低企业增值税,提高经营利润;帮助企业正确进行会
近年来,随着天然气供给体系的改革,尤其是政府对天然气市场价格的管控力度不断加强,天然气企业的利润空间逐渐缩窄。为了应对市场及宏观政策的变化风险,保证企业盈利,天然气企业必须主动进行战略变革,实行多元化投资战略。项目投资评价是多元化投资战略选择的重要工具。因此通过运用合适的项目投资评价方法和构建项目投资效果的评价体系,对G天然气公司的项目投资案例展开研究,能够为解决天然气项目投资决策与建设运营中遇到
容器是沙盒技术的典型代表,其原理是通过在操作系统层虚拟化,可以同时部署与外界隔离的虚拟化环境。Docker是目前最具代表性、使用最广泛的容器技术。与传统虚拟机相比,容器技术的优势是对硬件资源的调度和分配更加方便快捷,效率显著提升,但其安全性特别是隔离性与传统虚拟机存在一定的差距,因此正面临着越来越多的网络攻击和安全威胁。系统调用分析是一种行为恶意软件检测技术,本论文提出使用系统调用分析的方法来检测
随着信息时代的到来,存储器在生活中占据了越来越重要的地位,目前对存储器的研究主要朝着高速度、低功耗、高稳定性的方向发展。其中,利用材料相变性能制作的相变存储器(PCRAM)在半导体市场中有着巨大的潜力。相变存储器具有读写速度快、存储密度高、与传统CMOS工艺相兼容等优点。但是目前制约相变存储器发展的因素主要是对其进行编程时功耗过大,因此降低相变存储器编程时的功耗对其发展具有重要意义。本文从器件结构
建立和推行公务员制度,是吉尔吉斯斯坦政治生活中的一件大事,也是吉尔吉斯斯坦政府政治体制改革中的一个重要环节。公务员制度涉及到国家的政治活动,当前公务员制度的改革是吉尔吉斯斯坦形成体系改革的主要内容。吉尔吉斯斯坦是一个年轻且具有强大的需求的国家,当前的公务员制度影响了国家的行政发展。因此本文基于制度变革理论、政府创新理论、公共服务等理论,运用文献分析法、对比分析法等方法对吉尔吉斯斯坦的公务员制度的变
人工智能的发展还处于“弱人工智能”的阶段,当前人工智能司法裁判的应用是辅助性质的,包括非裁判性的应用和影响裁判结果的应用。影响裁判结果的应用会产生损害司法公正的风险,包括算法裁判损害审判独立的风险、算法黑箱损害司法公开的风险、算法歧视损害司法平等的风险以及算法多样损害司法统一的风险。对待人工智能司法裁判应用的风险有保守主义、放任主义和折中主义三种立场。保守主义立场基于风险可能造成非常严重的损害后果
学位
随着移动设备上各种人工智能应用的推广,大量新的需求对边缘计算平台应用部署提出了新的挑战。边缘设备有限的计算资源导致诸多AI应用由于难以达到实时性的要求而无法落地,如何解决算法需求与边缘设备算力之间的矛盾成了边缘应用中的关键问题。针对以上问题,本论文对深度学习算法在边缘计算平台上的部署与优化问题展开研究,主要包含的工作如下:研究了一种可用于机器视觉检测系统算法部署的通用软件框架。该框架一方面能够完成