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感性配享
本書以美學角度反思當代民主與社會運動的典範之作，特別收錄四篇2009年洪席耶訪臺演講稿，包括〈何謂美學？〉、〈政治、民主與當前〉、〈虛構之政治〉、〈影像的政治〉。此書是法國哲學家洪席耶政治美學思想的代表作，也是他最廣泛流行的作品之一。自問世
賈克.洪席耶(JacquesRancière) 2023-04-10 17:09:25
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我们都发狂了
《我们都发狂了》是一部奇妙之作，引得千万读者落泪、捧腹大笑。众多欧美大咖作家也纷纷绝赞推荐。比头条新闻“黑猩猩23年后还记得女孩”更深情震撼的故事，似童话般惹人遐想，似寓言般带来启示，更有可能改变你未来的消费决定。这本书荣获英国国家图书奖、
[美]凯伦·乔伊·富勒（KarenJoyFowler） 2023-04-10 16:10:38
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Messy
Fromtheaward-winningcolumnistandauthorofthenationalbestseller,TheUndercoverEconomist,comesMessy:ThePowerofDisordertoTran
TimHarford 2023-04-10 16:06:03
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文体问题
本书是作者在大量查阅原始期刊资料的基础上写成。长期以来，“五四”和“现代性”一直是民国文学研究中的重要关键词。然而，本书中作者并没有把“五四”放在论述的中心，也没有深入探讨“替代性的”或“被压抑的”现代性。相反，作者指出，我们应该采取更广阔
[英]贺麦晓(MichelHockx) 2023-04-10 15:59:27
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TransformingPatriarchy
EachsuccessivewaveofrevolutioninmodernChina-political,cultural,andeconomic-hasradicallyreshapedChinesesociety.Forthousan
GoncaloSantos/StevanHarrell 2023-04-10 15:58:22
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人性场所
《人性场所——城市开放空间设计导则》（第二版修订本）是一本关于城市景观规划设计的专著，对当前正在全国兴起的“城市修补”工作，具有不可或缺的价值。过去三十年，我们缺乏城市生活经验，也没有能够吸取国际特别是美国的城市化和城市建设的教训。我们没有
克莱尔·库珀·马库斯(GlareCooperMarcus)/卡罗琳·弗朗西斯(CarolynFran 2023-04-10 15:33:03
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QuantitativeSocialScience
Quantitativeanalysisisanincreasinglyessentialskillforsocialscienceresearch.However,studentsinthesocialsciencesandrelated
KosukeImai 2023-04-10 15:23:17
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人的境况
在她的著作中，阿伦特试图说明“积极生活”概念中劳动、工作和行动的区别是基于人们的条件而作出的。人的“条件”不是规定人类经验方式的超验条件，也不是所谓的人的本质属性。相反，人的“条件”是指在地球上给定的生存条件。劳动的条件是人们必需维生；工作
[美]汉娜·阿伦特(HannahArendt) 2023-04-10 15:17:16
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机器神话（上）
本书是芒福德于1971年所发表的两卷集，其中上卷为《技术发展与人文进步》，下卷为《权力五边形》。从内容和主旨的评价来看，该书是一部文明史和思想史方面的著作。作者参考了进化论，但同时也突破了进化论自身所处生物学限制的范围，借助了文化人类学、社
[美]刘易斯·芒福德(LewisMumford) 2023-04-10 15:15:39
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我们为什么要合作
人类是天生友善的，还是生而自私凉薄？关于人性源起的争论，一直是学术界争论的焦点。心理学家迈克尔·托马塞洛通过实验观察发现，如果你不小心掉了东西，一个两岁的孩子很可能帮你捡起来，这并不是一种习得的行为。他发现孩子天生就是合作者，随着孩子的成长
迈克尔·托马塞洛(MichaelTomasello) 2023-04-10 15:02:33
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QCA设计原理与应用
本书融合定性和定量方法特点，包含以下内容：介绍定性比较分析方法的认识论基础、关键特征、设想、优势和五种应用。阐述QCA方法在案例和变量选择中的关键标准和程序，包括相似系统与相异系统设计。详细介绍清晰集定性比较分析法(csQCA)、多值集定性
[比利时]伯努瓦·里豪克斯（BenotRihoux）/[美]查尔斯C.拉金（CharlesC.Rag 2023-04-10 14:48:38
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倾向值匹配法的概述与应用
倾向值匹配法是将受测单元的多维信息统计简化为一维的倾向值，然后根据倾向值进行匹配，找到实验组和对照组中具有相似倾向值的样本，进而确定因果关系。多维信息如何简化是该方法的关键，这也是容易出错的地方。本书第1章简要介绍多维信息降维处理的原因，第
苏毓淞 2023-04-10 14:40:51
