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61.
Disabled and disability studies scholars and activists have challenged and are challenging the bio- and necro-politics of disability subjectivity through scholarship, art, activism, and online engagement. As this edition articulates, difference takes many forms, is intersectional, and is often characterized and codified by and through educational research. Acknowledging that difference is socially constructed poses challenges to the ablenationalism that undergirds not only complex systems of schooling, but the educational research on which these systems rest.  相似文献   
62.
发展校园足球是推进我国校园体育活动的重要力量,亦是提升我国足球运动水平的必然选择。虽然在相关政策的支持下,我国校园足球发展迅速,但依然面临经费短缺、师资不足、发展不均衡、学训矛盾突出、体制机制不完善、社会认可度不高、医疗保障体系不健全等问题。指出,学校应密切联系俱乐部、企业,多渠道获取发展资源;从内部培养与外部引进两方面充实师资力量;坚持全面发展原则,妥善解决学训矛盾,提升学生综合素质;加强足球文化建设,营造良好氛围,提升足球参与者的荣誉感;强化校园足球风险防范意识,加强风险管理。旨在促进我国校园足球健康可持续发展。  相似文献   
63.
运用文献资料、历史分析研究方法,以林语堂“闲适文学”之东冷西热现象为借鉴启示,对武术修身在清末民初、民国迄今所遭遇的历史境遇和今天所迎来的时代发展机遇进行论述。旨在呼吁新时期社会条件下,修身将作为武术之一重要价值的彰显,以促进武术未来发展之路更加宽广。主要结论:1)是社会历史发展的现实基础而非林语堂“闲适文学”的优劣,决定了其“东冷西热”现象的发生,及其独特的历史命运和遭际。2)修身在武术研究中地位的历史演绎,经历了清末民初作为提升武术文化层次和社会地位的主要抓手,到民国迄今伴随“科学”彰显对武术修身的理论忌讳及掩蔽这样两个历史节点。3)当今社会语境下修身又迎来了适宜的成长土壤;武术研究者应紧扣时代脉搏,关注修身这一武术理论研究新动向;既是武术之理论研究跟随历史演进步伐,更广层面、更深层次地造福于人类生活,也是武术自身能够在当今社会获得更广阔发展空间的一条重要途径。  相似文献   
64.
唐诗知识图谱的构建及其智能知识服务设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的/意义]立足于当前大数据环境下的唐诗知识服务需求,以大规模唐诗数据为基础构建唐诗知识图谱并提供智能知识服务,推动人工智能环境下唐诗知识管理和知识服务方式的创新。[方法/过程]本文在对领域知识服务需求调研的基础上,设计领域知识服务驱动的唐诗本体模型,然后利用从Web上爬取的多源异构数据,采用知识抽取、知识融合、知识推理等技术自动构建唐诗知识图谱,统一表示和组织唐诗领域数据,实现对大规模唐诗数据的语义化处理。[结果/结论]本文设计基于唐诗知识图谱的智能知识服务平台KnowPoetry,提供唐诗领域的知识探索、时空轨迹、语义查询等智能化知识服务,推动人工智能环境下唐诗数字人文研究方法的创新转型。  相似文献   
65.
为发现我国近五年体育学研究热点领域及其未来趋势,使用布拉德福定律分区理论,对体育学16种核心期刊2013-2017年所刊论文的关键词进行分层研究。通过关键词在核心区分布的整体和年度分析,结果发现:①整体分析,近5年体育学最热门的研究主题为:竞技体育、体育管理、群众体育、学校体育、体育教育、体育文化、体育史、民族传统体育、体育经济和体育产业;②年度分析,体育学研究热点随时间发生波动性变化;③体育学研究热点的三个层次:第一层次包括竞技体育、体育管理、群众体育和体育教育,是近年及未来体育学研究的重点;第二层次包括学校体育和体育史,学校体育的研究逐步得到重视;第三层次包括民族传统体育、体育文化、体育产业和奥运会;④研究热点随年份的变化:最重要热点竞技体育、体育管理、群众体育、体育教育表现出持续性和稳定性;次重要热点学校体育和体育史的变化表现出差异性,揭示了研究热点的未来趋势;边缘性热点民族传统体育、体育文化、体育产业和奥运会波动性大,偶然性明显。  相似文献   
66.
The emerging creative practices of digital collections are increasing in prominence thanks to the access to, and appeal of, data visualizations. Interactive data visualizations, such as a map, timeline, chart, graph, or artist’s rendering of data, enable users to pursue their own research interests within a collection and participate in new areas of research. Use of these data visualizations enhances the scope of the collection and enables a modern and diverse thematic collection to emerge. This article considers the question: Does the addition of data visualizations affect how users participate with a research collection? Impacts on collection development, application of user-centered design, and analysis of users’ exploratory strategies are discussed. Examples of data visualizations used in digital humanities projects and digital collections are presented as case studies.  相似文献   
67.
[目的/意义]当前,国内引文数据库建设已经初具规模,但现有的引文知识服务系统不能很好地揭示引文之间的结构或关系,给引文的获取、共享和利用带来一定困难。[方法/过程]以引文数据作为研究对象,对所涉及的各种知识进行获取和整理,探讨引文之间的语义关系,构建科研人员本体和引文知识本体两个本体,设计并初步实现引文知识服务原型系统。[结果/结论]对基于本体的引文知识服务原型系统构建进行验证,实验结果表明,基于本体的引文知识服务原型系统基本实现预定的目标与功能。  相似文献   
68.
通过分析平昌冬奥会雪车和钢架雪车的赛况及主场优势,探索雪车和钢架雪车的发展规律,力求为我国雪车和钢架雪车项目的发展提供借鉴和参考。收集整理雪车和钢架雪车项目基本信息、平昌冬奥会赛况、获奖运动员信息及主场优势。研究发现:平昌冬奥会雪车和钢架雪车项目获奖运动员身材高大、年龄偏高;雪车和钢架雪车项目运动员跨界、跨项比例非常高;初学雪车和钢架雪车的年龄与运动成绩无直接联系,有丰富运动经历、运动水平较高、年龄略小(20岁以下)的其他项目运动员(田径)可转雪车和钢架雪车,且运动成绩提升速度快,通常在训练两年后,可达世界高级水平;雪车和钢架雪车训练和比赛的赛道极其稀缺,有限的赛道集中在东道主国家,这些国家的运动员较其他国家运动员有更多的时间熟悉赛道,这可能在一定程度上增加获胜的几率。  相似文献   
69.
70.
Topic evolution has been described by many approaches from a macro level to a detail level, by extracting topic dynamics from text in literature and other media types. However, why the evolution happens is less studied. In this paper, we focus on whether and how the keyword semantics can invoke or affect the topic evolution. We assume that the semantic relatedness among the keywords can affect topic popularity during literature surveying and citing process, thus invoking evolution. However, the assumption is needed to be confirmed in an approach that fully considers the semantic interactions among topics. Traditional topic evolution analyses in scientometric domains cannot provide such support because of using limited semantic meanings. To address this problem, we apply the Google Word2Vec, a deep learning language model, to enhance the keywords with more complete semantic information. We further develop the semantic space as an urban geographic space. We analyze the topic evolution geographically using the measures of spatial autocorrelation, as if keywords are the changing lands in an evolving city. The keyword citations (keyword citation counts one when the paper containing this keyword obtains a citation) are used as an indicator of keyword popularity. Using the bibliographical datasets of the geographical natural hazard field, experimental results demonstrate that in some local areas, the popularity of keywords is affecting that of the surrounding keywords. However, there are no significant impacts on the evolution of all keywords. The spatial autocorrelation analysis identifies the interaction patterns (including High-High leading, High-Low suppressing) among the keywords in local areas. This approach can be regarded as an analyzing framework borrowed from geospatial modeling. Moreover, the prediction results in local areas are demonstrated to be more accurate if considering the spatial autocorrelations.  相似文献   
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