【摘 要】
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制度变迁是城镇空间演化的重要驱动,农垦城镇作为一类特殊且重要的城镇类型,受制度因素影响更直接、更显著。鉴于现有研究较少基于制度变迁探究农垦城镇空间演化,论文系统梳理了农场制度变迁的总体情况,并以湖北省五三农场为例,采用综合研究方法,揭示了制度变迁下农垦城镇空间演化及其动力机制。研究发现:(1)农垦城镇空间演化主要体现在空间形态、空间关系和功能结构3个方面,即空间形态从缓变到剧变,空间关系从生产协作
【机 构】
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湖北大学资源环境学院,武汉430062;区域开发与环境响应湖北省重点实验室,武汉430062;兰州大学资源环境学院,兰州730000;南京大学地理与海洋科学学院,南京210023
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制度变迁是城镇空间演化的重要驱动,农垦城镇作为一类特殊且重要的城镇类型,受制度因素影响更直接、更显著。鉴于现有研究较少基于制度变迁探究农垦城镇空间演化,论文系统梳理了农场制度变迁的总体情况,并以湖北省五三农场为例,采用综合研究方法,揭示了制度变迁下农垦城镇空间演化及其动力机制。研究发现:(1)农垦城镇空间演化主要体现在空间形态、空间关系和功能结构3个方面,即空间形态从缓变到剧变,空间关系从生产协作关系转为城乡关系,功能结构不断从公办到私营、从生产主导到消费主导、从单一化到多元化;(2)制度变迁通过改
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政务服务“好差评”制度以新公共服务理论为基础,具有整体性、开放性、协同性、精准性等特征,是中央政府向社会力量的一种赋权,能够提升社会对政府的主导权与强监督权.政务服务“好差评”制度实施以来,取得了落地工作顺利开展、保障机制有序构建、评价结果创新运用等成效,但也存在着社会参与度低、公开事项不畅、数据共享困难等问题.为达到预期效果,各级政府应激发群众与企业参与热情,保障评价主体积极性;树立服务意识,增强共享理念;强化整合与协调效能,加强“好差评”制度细节建设;完善评价结果应用,构建结果应用的反馈与公开机制.
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机器学习作为人工智能技术的一种,能够建立起多情境模型用于舆情特征因素分类,帮助决策者选择最优舆情公开渠道.现阶段机器学习类型主要有监督学习、无监督学习、半监督学习三类学习算法,其实质就是寻找各种事物间的异同,再根据相关特征变量对事物进行精准分类,从而使舆情渠道引导更加科学、高效.当然,其技术不可避免地存在诸多缺陷,因而在具体操作中应克服其局限性.具体而言,要健全指标体系,规范影响因子;提高规律认知,规避算法“黑匣子”;考量开发过程,缩减时间成本;配合人工辅助,提高识别准确率.
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