浅议科技类图书编辑的加工能力培养

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科技类图书编辑的重要工作就是将书稿加工成符合政治性原则、科学性原则、统一性和规范性原则的图书.这个工作涉及面很广,既涉及科技领域的专业知识,又涉及出版知识.这就要求图书编辑是个“多面手”,即编辑工作中常说的“杂家”.本文结合作者自身多年的图书出版工作经历和编辑培训经验,从科技类图书编辑应具备的理工科专业知识和出版知识两方面出发,对该类编辑进行必要的专业培训和职业培训,并对新编辑和资深编辑的日常培训方式和内容进行了总结,以供同行参考.
其他文献
2021年10月28日,由《统计研究》编辑部主办、江西财经大学和湖北民族大学联合承办的第二届“全国统计类期刊办刊经验交流会”通过“线下+线上”形式召开.国家统计局总统计师、中国统计学会常务副会长曾玉平,湖北民族大学校长顿祖义,江西财经大学教授邱东出席会议并致辞.
期刊
基于2003—2017年全国30个省(市)的面板数据,考察制造业集聚对绿色全要素生产率的影响以及环境规制的调节作用.研究发现,制造业集聚对绿色全要素生产率、绿色技术效率的影响为倒“U”型,而与绿色技术进步之间呈“U”型关系,且全国大部分地区制造业集聚会提升绿色全要素生产率.此外,环境规制对绿色全要素生产率具有显著负向调节作用,大多数地区的环境规制可以使制造业集聚提升绿色全要素生产率,且绿色技术效率是现行环境规制作用下制造业集聚提升绿色全要素生产率的主要源泉.空间上,绿色全要素生产率具有显著正向关联,且关联
以内部控制下发生股利支付行为的企业市场交易情况为研究对象,实证检验了内部控制环境下企业股利支付行为的信号传递作用.研究发现:只有在良好的内部控制运作下,即内部控制无缺陷或内部控制存在一般缺陷时,企业行为才能在市场上产生信号传递效应;在内部控制良好的前提下,无论企业处于何种生命周期阶段、规模是大还是小、是否为国有持股,当企业本年盈利且被出具标准审计意见时,企业发放股利的行为在一段时间内会引致企业股票交易数量的下降;由于国家实行半强制分红政策和差异化分红政策,企业为满足再融资条件必须支付股利,股利支付不再是企
在探究NO2浓度和经济发展相关关系的基础上,以NO2浓度为经济的代理变量,构建新冠肺炎疫情影响测度指数,研究2020年新冠肺炎疫情下中国的经济复苏.研究结果表明:NO2高浓度地区及疫情重灾区受新冠肺炎疫情影响较大;新冠肺炎疫情背景下的中国经济发展先后经历了三个阶段,即深V型波动期、震荡型恢复期和稳健复苏期.
艺术类院校在进行英语教学期间出现许多问题,如学生的英语基础较弱,学生对英语学习的重要性认识不足,英语学习和专业课之间的联系不够紧密等.对此,文章将从专门用途的英语教学模式入手,通过分析并研究艺术类院校大学英语的教学现状,引入元认知策略,对“英语+专业”双能力融合培养的内容进行研究.这种教学模式有利于加强英语与专业课之间的联系,培养学生的双能力,提高人才质量,以适应社会需要,为大学英语课程改革探索新的道路.
基于2007—2019年的中国省域面板数据,利用调整的投入产出表,从产业数字化和数字产业化两方面对省域数字经济规模进行了核算,并对数字经济赋能制造业转型升级的异质性影响效应进行了分析.研究结果表明:数字经济发展存在明显的地域差异,整体呈现东部地区发展程度高、西部地区发展程度低的状况;数字经济对东部地区制造业转型升级有着显著的正向影响,而其对中、西部地区的作用尚未得到充分发挥;数字经济发展对制造业转型升级存在以创新能力和人力资本为中介变量的内在机制,但人力资本的中介效应在中、西部地区并不显著.
针对资源型地区能源与人力资本要素的协调利用问题,基于向量自回归模型(VAR),通过格兰杰(Granger)因果检验、脉冲响应分析及方差分解方法,实证检验了1998—2018年样本地区能源消费、人力资本积累与经济增长之间的关系.结果显示,只有能源消费是经济增长的格兰杰原因;人力资本积累与经济增长互相间均不是格兰杰原因;能源消费对人力资本产生挤出效应,导致人力资本积累水平较低.建议加速提升人力资本积累,以实现与资源的协调利用.
商务英语专业是在全球化和中国经济快速发展的时代背景下应运而生的,是一个较为新兴的专业.经过十余年的教育教学实践,当前的商务英语专业发展现状与其毕业生就业概况未到达该专业设立之初的预期.文章站在财经类院校商务英语专业发展的角度,从培养模式、专业定位和培养机制等多个因素对当前商务英语专业发展现状进行分析,并且为今后商务英语人才培养和发展提出有效的建议.
地方高校学报作为我国学术期刊的重要组成部分,在高校之间学术交流、科研成果转化服务社会经济、中华优秀传统文化的弘扬等方面发挥重要作用.但地方高校学报因依托平台薄弱以及管理失范等,存在诸多问题而直接影响办刊质量.因此,在高校争创世界一流大学和一流学科建设的时代背景下,地方高校学报厘清自身定位,探寻自身在新时代的发展路径尤为重要.
以2008—2019年制造业上市企业为研究样本,爬取年度财务报告与互联网股民评论文本数据,建立包含风险透明度和股民信心的上市公司信用评价指标体系,并利用随机森林、AdaBoost和Bagging三种集成学习模型构建评价模型.研究发现,年度财务报告与股民评论文本中所蕴涵的文本数据对信用评价具有有效性,且随机森林具有更优的预测效果与模型泛化能力.