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World File Search System史学
医院和卫生治理的演变
1913 年 3 月 19 日，在巴黎市中心，“新皮蒂耶”落成，是“一所宏伟的医院，拥有强大的机器，配备了所有技术设备，实验室和手术室布置精美”（Poincaré，1913 年 3 月 20 日，第 6 页）。法兰西共和国总统雷蒙德·庞加莱赞扬了多年来建设者的工作，并描述了这家新医院对现在和未来社会所代表的科学卓越性和现代化。这篇演讲庆祝了与前“旧皮蒂耶”悠久而辉煌的记忆的关系，建立了与痛苦和疾病作斗争的团结和奉献精神，符合法国共和政权的理想。病人会在这座新的亭阁式医院综合体中找到现代卫生和舒适所必需的技术设备（供暖、通风、消毒、灭菌、热水分配和浴室）。现代性也体现在“现代护士”的形象中：专业、世俗、受到盎格鲁-撒克逊模式的启发、关心和安慰那些受苦的人。在延续、重建和变革之间，这一落成典礼尽管传达了陈词滥调，但还是展示了“医院”及其治理的场所、组织和机构的复杂性。它汇集了不同的利益相关者——高顶礼帽和白大褂——将技术、财务和人力资源与医学科学、研究和临床设施相结合，向各种政治、社会和环境力量开放。《历史、科学、健康——Manguinhos》增刊的作者提出了一种全面的方法，以医院作为历史对象的复杂性，反映了当代历史上医院管理、医学和公共卫生的多重循环和时间性（Granshaw，Porter，1989 年）。在从十九世纪末到二十一世纪的科学、社会、经济和政治变化的大背景下，使用了不同的理论视角和方法论（Gorsky, Vilar-Rodríguez, Pons-Pons, 2020）。通过反思地方和全球影响的相互作用，提出了一个以公共卫生决定因素为重点的叙述。因此，这些文章概述了地方-全球二分法中医院管理的多方面演变（Packard, 2016）。在“走向十九世纪末至二十世纪中叶的全球医院治理史：对尚未书写的历史的贡献”中，Céline Paillette 介绍了当代历史上关于医院的史学讨论。作者提出了十九世纪末至二十世纪中叶全球医院管理史的框架，探讨了历史发展和国际
工业革命中的要素价格和引发的技术变革
现有的关于要素价格在工业革命中推动技术选择的作用的证据仅限于史学、行业案例研究和计量研究。4 特别是，艾伦对纺织、采矿和炼铁中采用的提高生产率的技术进行了详细的分析，以解释相对要素价格在促进十八世纪英国节省劳动力的技术变革中的作用。然而，该分析并没有表明劳动力节约是否对要素价格变化作出了反应，也没有表明劳动力节约是否以及何时开始促进生产率增长。在本文中，我们重新审视这一“诱导创新”假设，并使用新的长期宏观经济和价格数据评估其与历史证据的一致性。为了推动辩论，我们推导出三个不同的要素特定（即劳动力增强、资本增强和能源增强）技术指数的时间路径。我们联合分析了这些指数以及相对要素价格（以工资租金比和工资能源价格比衡量）和其他总体数据，以提供有关技术变革性质的证据，并评估艾伦的说法是否与历史证据一致。为了使我们的研究结果与现有研究具有可比性，我们还进行了增长分解练习。我们分两步进行，分解产出增长（i）使用传统的增长核算框架，其中全要素生产率（TFP）作为残差得出，（ii）使用三个技术指数。结果表明，劳动力对产出增长的贡献一直持续到1830年左右；技术变革只是在那之后才留下了相当大的宏观经济足迹，技术变革的增长主要由节省劳动力的创新推动。具体来说，技术变革节省了劳动力，但也深化了资本并消耗了能源。廉价的煤炭加上相对较低的资本租金成本克服了19世纪工资增长的负担。结果还支持了“诱导创新”假说：技术指数对相对要素价格的变动反应强烈。要素价格的差异使机械化更具吸引力，并通过用能源和资本替代劳动力影响生产要素投入的就业。这使经济处于一个新的、更高的资本-劳动力比率平衡状态，其中拥有更多资本的劳动力变得更有生产力。更高的劳动生产率意味着更高的工资，而由此产生的需求增长需要产能扩张的响应，这需要进一步节省劳动力。因此，生产率增长是工资上涨和资本积累竞赛的结果。本文在几个方面为文献增添了新的见解。首先，本文超越了案例研究，并考虑了最近修订的丰富的宏观经济数据。其次，本文探讨并回答了关于技术变革在工业革命中的性质和作用的未决问题。第三，这是首次对三个不同的投入特定技术指数进行估计和分析的研究。现有的工业革命技术进步研究集中于“中性”技术进步（或全要素生产率），并将其视为需要用经济内容填充的“黑匣子”。5 本文利用要素增强指数进行增长分解分析，以提供与现有研究的可比性。第四，
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利用人工智能分析《光之美少女》
基于人工智能的数据科学的发展不仅正在改变自然科学的研究方法，也正在改变工商管理、社会学、历史和文学等人文学科的研究方法。在这些领域，视频、照片、图片、文字等各种媒体元素的数字化以及大数据、人工智能等最新技术的应用也日益趋势明确。数据科学是一门研究领域，它运用统计学、数学和信息科学的概念来解释数据中的模式并获得看待事物的新方式和做出判断的能力。通过统计分析方法可以进行精确的分析，颠覆传统观念并产生意想不到的发现，年轻研究人员和学生的研究质量和成果超越了经验丰富的专家的现有研究。例如，在社会学和文学领域，人们尝试利用回归分析、时间序列分析、主成分分析等各种统计方法来分析各种数据之间的关系，这些尝试超越了以前积累的研究质量。 企业营销、金融机构投资等社会活动都以数据为基础。金融领域特别是投资领域雇佣了很多自然语言处理专家，研究中也进行实证分析。他们将口头语言（例如公司高管的声明）简化为数据并进行分析。首席执行官在盈利公告期间所说的话可以提供有用的数据，而从中读出的情绪可以成为公司超额利润的来源。大众媒体、广告和娱乐领域的从业人员也往往具有文科背景，而这些领域的从业人员传统上受到义务、人情、体力和运气等无形因素的影响。但随着人工智能的进步，人们可以从SNS上的话题和帖子中理解并积累用户属性信息，缩小目标范围，并展示新闻和广告。 在音乐领域，已经出现了使用自然语言分析来分析J-POP和动漫歌曲歌词的定量研究。本文对《光之美少女》系列的16首歌曲的歌词进行数字化处理，并进行词法分析，从词频、特征词等角度探究歌词的特征。基于动漫主题曲是为了反映本文内容而创作的前提，我们认为对主题曲的分析将有助于分析主要故事的内容。