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“中国式”邻避冲突如何由“破”到“立”?——基于多案例的扎根研究
被引量：
8
1
作者
谭爽
李晖
《中国地质大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2018年第4期81-94,共14页
基于对"‘中国式’邻避冲突如何由‘破’到‘立’"这一理论与实践课题的关怀,通过多案例扎根研究方法,建构了包括9个核心范畴在内的理论模型,展示了"破坏性NIMBY——理性化NIMBY——拓展式NIOBY——建设性NIABY——闭锁...
基于对"‘中国式’邻避冲突如何由‘破’到‘立’"这一理论与实践课题的关怀,通过多案例扎根研究方法,建构了包括9个核心范畴在内的理论模型,展示了"破坏性NIMBY——理性化NIMBY——拓展式NIOBY——建设性NIABY——闭锁效应"的冲突转型闭环,提炼出"冷却剂""延展剂""散热剂""抑制剂"等多因素耦合而成的动因及阻力,论证了"中国式邻避"的建设性功能及其局限。针对如何提升邻避冲突转型经验的覆盖性与持续性,本研究提出如下建议:首先,政府应优化邻避冲突的治理理念与策略;其次,冲突中社会组织的角色应得到匡正与重视;再次,社区营造应作为日常课题多加关注。
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关键词
邻避冲突
冲突转型
扎根研究
破
立
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职称材料
基于YOLOv5的火灾识别模型设计
2
作者
唐昉
马永智
+3 位作者
王书恒
沈文韬
刘铭骥
夏子潮
《船海工程》
北大核心
2025年第2期86-92,共7页
针对深度学习方法中存在的特征提取能力不足和小目标检测能力较弱问题,提出一种基于改进YOLOv5神经网络模型的火灾识别方法。为提高火焰和烟雾的检测精度并降低误检率,通过在主干网络中添加注意力机制改进YOLOv5的主干网络,提高模型对...
针对深度学习方法中存在的特征提取能力不足和小目标检测能力较弱问题,提出一种基于改进YOLOv5神经网络模型的火灾识别方法。为提高火焰和烟雾的检测精度并降低误检率,通过在主干网络中添加注意力机制改进YOLOv5的主干网络,提高模型对图像特征的学习能力。采用新的特征融合方式取代原网络的特征信息融合方式,改进损失函数优化先验框的回归定位精度。通过将颈部网络部分FPN结构替换为BiFPN结构,并使用EIOU损失函数,提升模型对小目标的识别能力和识别精度。
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关键词
火灾识别
火焰检测
注意力机制
YOLOv5
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职称材料
题名
“中国式”邻避冲突如何由“破”到“立”?——基于多案例的扎根研究
被引量：
8
1
作者
谭爽
李晖
机构
中国
矿业
大学
(北京)文法学院
中国地质大学
(
武汉
)
先进
技术
研究院
出处
《中国地质大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2018年第4期81-94,共14页
基金
国家社科基金青年项目"城市垃圾危机视阈下环境治理政社协同的场域
机制与路径研究"(17CGL038)
文摘
基于对"‘中国式’邻避冲突如何由‘破’到‘立’"这一理论与实践课题的关怀,通过多案例扎根研究方法,建构了包括9个核心范畴在内的理论模型,展示了"破坏性NIMBY——理性化NIMBY——拓展式NIOBY——建设性NIABY——闭锁效应"的冲突转型闭环,提炼出"冷却剂""延展剂""散热剂""抑制剂"等多因素耦合而成的动因及阻力,论证了"中国式邻避"的建设性功能及其局限。针对如何提升邻避冲突转型经验的覆盖性与持续性,本研究提出如下建议:首先,政府应优化邻避冲突的治理理念与策略;其次,冲突中社会组织的角色应得到匡正与重视;再次,社区营造应作为日常课题多加关注。
关键词
邻避冲突
冲突转型
扎根研究
破
立
Keywords
NIMBY conflict
conflict transformation
grounded theory
destruction
construction
分类号
D923.804 [政治法律—民商法学]
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职称材料
题名
基于YOLOv5的火灾识别模型设计
2
作者
唐昉
马永智
王书恒
沈文韬
刘铭骥
夏子潮
机构
武汉
第二船舶设计
研究
所
中国
船舶及海洋工程设计
研究院
中国地质大学
(
武汉
)
先进
技术
研究院
海军工程
大学
动力工程学院
出处
《船海工程》
北大核心
2025年第2期86-92,共7页
基金
海军工程大学自主研发计划(2023502060)
中央高校基本科研业务费专项资金(162301222607,162301212668)。
文摘
针对深度学习方法中存在的特征提取能力不足和小目标检测能力较弱问题,提出一种基于改进YOLOv5神经网络模型的火灾识别方法。为提高火焰和烟雾的检测精度并降低误检率,通过在主干网络中添加注意力机制改进YOLOv5的主干网络,提高模型对图像特征的学习能力。采用新的特征融合方式取代原网络的特征信息融合方式,改进损失函数优化先验框的回归定位精度。通过将颈部网络部分FPN结构替换为BiFPN结构,并使用EIOU损失函数,提升模型对小目标的识别能力和识别精度。
关键词
火灾识别
火焰检测
注意力机制
YOLOv5
Keywords
fire detection
flame detection
attention mechanism
YOLOv5
分类号
U662 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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1
“中国式”邻避冲突如何由“破”到“立”?——基于多案例的扎根研究
谭爽
李晖
《中国地质大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2018
8
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职称材料
2
基于YOLOv5的火灾识别模型设计
唐昉
马永智
王书恒
沈文韬
刘铭骥
夏子潮
《船海工程》
北大核心
2025
0
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