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领袖形象、统治合法性与治国方略——以印度尼西亚为例

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东南亚研究 2025年 2-22页

作者：马广路厦门大学南洋研究院马来西亚研究所

随着大众民主的兴起和现代通讯的普及，领袖形象在现代政治中发挥着越来越重要的政治效能。本文尝试将领袖形象作为独立变量，考察其与统治合法性、治国方略的关系。现代领袖形象是从领袖的个人特征、政策纲领、治国方略中提炼出的政治... 详细信息

随着大众民主的兴起和现代通讯的普及，领袖形象在现代政治中发挥着越来越重要的政治效能。本文尝试将领袖形象作为独立变量，考察其与统治合法性、治国方略的关系。现代领袖形象是从领袖的个人特征、政策纲领、治国方略中提炼出的政治形象，具有政治性、建构性、互动性和动态性。领袖形象是领袖与支持者之间特殊的政治契约，有效的领袖形象准确聚焦支持者群体、回应他们的真实需求，从而帮助领袖获得执政的合法性。领袖形象对治国方略具有导向性和规约性的作用，但这种关系也受到施政资源和施政能力的限制。领袖只有通过治国方略让多数支持者成为受益者，其领袖形象才具有信度；领袖只有通过治国方略真正落实施政纲领中的政治承诺，其领袖形象才具有效度。领袖形象同时具备信度和效度时，才能够转变为成功的领袖形象，领袖才能够连任或者延续政治影响力。本文通过对印尼建国以来苏加诺、苏哈托、梅加瓦蒂、苏西洛、佐科等五位领袖的案例分析，论证领袖形象通过影响统治合法性而导致治国方略变化。

关键词：领袖形象统治合法性治国方略印尼

城市公园绿地碳汇能力影响因素的网状荟萃（Meta）分析

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风景园林 2025年第01期32卷 23-31页

作者：嵇雨桐林添怿刘恋李雄北京林业大学园林学院北京林业大学城乡生态环境北京实验室本刊编委会

【目的】城市公园绿地为人类提供与健康福祉密切相关的多种生态系统服务，具备生态、社会、经济多重效益，其碳汇能力受多个影响因素控制。综合评估多个因素对城市公园绿地碳汇能力的影响，以此探讨低碳城市公园设计策略的最优解。【方... 详细信息

【目的】城市公园绿地为人类提供与健康福祉密切相关的多种生态系统服务，具备生态、社会、经济多重效益，其碳汇能力受多个影响因素控制。综合评估多个因素对城市公园绿地碳汇能力的影响，以此探讨低碳城市公园设计策略的最优解。【方法】以“碳汇”“公园”等为关键词进行文献检索，使用网状荟萃（Meta）分析对城市公园绿地碳汇能力的不同影响因素进行系统性定量评估，并根据其影响大小进行分类统计。通过基于网络证据图的影响因素重要性评估、基于联赛表的相对影响能力分析、基于累积排序概率曲线下面积（surface under the cumulative ranking curves, SUCRA）图的综合影响能力分析，综合评估不同影响因素对城市公园绿地碳汇能力的实际作用，并结合亚组分析和漏斗图评估研究样本的异质性、误差及偏倚。【结果】共检索952篇文献，纳入50篇有效文献，提取34个城市公园绿地碳汇能力的关键影响因素，划分为设计形态、生境组成、种植方式、管护形式、外部环境五大聚类。其中，设计形态和管护形式对于提升城市公园绿地碳汇能力效果稳定，适用性较强，是提升碳汇能力的基础因素；生境组成和种植方式在特定场景下提升碳汇能力效果显著，但受场地特征限制；外部环境对城市公园绿地碳汇能力的直接影响较弱。【结论】城市公园绿地碳汇能力受多种因素共同作用，在以碳汇为导向的设计方案中，应优先考虑优化设计形态和管护形式，根据场地实际条件灵活调配不同的生境组成和种植方式，并适当考虑外部环境的影响。

关键词：风景园林公园绿地碳中和荟萃分析全生命周期

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新生儿败血症的规范管理与挑战

中华儿科杂志 2025年第1期63卷 2-5页

作者：马晓路杜立中浙江大学医学院附属儿童医院新生儿监护中心杭州

新生儿败血症是导致新生儿死亡和严重并发症的重要原因, 早期诊断并及时治疗是改善预后的关键。应在风险预测、临床评估的基础上, 结合实验室检查结果进行新生儿败血症诊断, 避免过度抗生素治疗。规范化管理和质量改进项目有助于减少医...

新生儿败血症是导致新生儿死亡和严重并发症的重要原因, 早期诊断并及时治疗是改善预后的关键。应在风险预测、临床评估的基础上, 结合实验室检查结果进行新生儿败血症诊断, 避免过度抗生素治疗。规范化管理和质量改进项目有助于减少医院内获得性感染的发生。

关键词：

基于DQN的智能电动汽车动态充电调度算法研究

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：黄媛艳路旋詹凯杰曾海勇广西师范大学广西类脑计算与智能芯片重点实验室电子与信息工程学院/集成电路学院广西师范大学广西高校集成电路与微系统重点实验室电子与信息工程学院/集成电路学院

随着电动汽车的广泛应用和环保政策的推行，合理调度电动汽车的充电行为对于满足用户需求和保障电网稳定性变得愈发重要。针对智能电网中电动汽车车主的差异化充电需求和传统机器学习算法存在的维数灾难问题，本文提出了一种基于深度Q... 详细信息

随着电动汽车的广泛应用和环保政策的推行，合理调度电动汽车的充电行为对于满足用户需求和保障电网稳定性变得愈发重要。针对智能电网中电动汽车车主的差异化充电需求和传统机器学习算法存在的维数灾难问题，本文提出了一种基于深度Q网络（deep Q-network， DQN）的电动汽车充电调度算法。该算法利用深度强化学习的优势，结合实时电价和车辆状态等信息，动态调整电动汽车的充放电行为，旨在最大化经济效益并优化电网负荷。实验结果表明，与非受控式充电策略相比，本文提出的算法在30天的测试期内可降低充电成本约65.6%，能够有效适应电网实时价格波动和用户需求变化，减少了高峰充电需求，有效降低了充电成本，提高了电网的稳定性。

关键词：电动汽车充电调度深度强化学习能量优化管理车联网智能电网信息交互