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关键词： 老年患者   医疗决策   伦理困境   人性化护理  

摘要： 目的 分析高龄患者家属拒绝继续医疗救治的原因及对患者、家属和医护人员的影响，探索该类伦理困境的化解路径。方法 以2024年3月重庆市沙坪坝区中医院普外科收治的1例96岁消化道出血患者为研究对象，结合临床护理实践，分析家属拒绝救治的核心因素，采用叙事护理、中医情志护理等方法开展沟通干预，同步优化护理伦理决策与相关保障机制。结果 家属拒绝继续救治的主要原因包括对患者生存质量的担忧、高额医疗费用负担及家庭照护困难；该决策导致患者产生死亡恐惧与失望情绪，家属陷入负罪感，医护人员承受伦理压力；通过针对性护理干预与机制完善，有效缓解了患者焦虑，化解了家属顾虑，改善了医患沟通效果。结论 老年人医疗决策需兼顾生命伦理价值观与现实困难，在尊重患者意愿、坦诚沟通和人性化护理的基础上，通过提升护理人员伦理决策能力、完善老年医疗保障制度、发展临终关怀等多维措施，可为老年患者提供医疗与精神双重关怀，助力实现生命的善始善终。

关键词： 布朗肖   文学空间   语言   沉默   中性  

摘要： 阅读作为文学意义生成的必要途径，在布朗肖那里却明确提出“勿读我的书”这一主张。通过梳理布朗肖对文学艺术的写作、接受关系以及文学与存在关系的论述，可以发现布朗肖“勿读”主张实际上批判了文学作品经由语言产生的意义系统。“中性”作为贯穿其文学观念的核心思想，是理解布朗肖理论的关键。布朗肖将现象学的研究方法融入了对文学意义问题的探讨，其中性思想的提出，实质上是对文学符号意义背后一系列社会生产法则的拒斥。然而，当布朗肖为了追求文学的纯粹性而将文学的中性空间与语言的主体性相关联时，由语言自身所产生意义的知识逻辑却难以支撑此这一空间的理论自洽。尽管如此，布朗肖文学思想中的独特见解，仍为我们重新审视文学艺术的基本问题提供了新的研究视角。

关键词： 数字加速   身份认同   时空   叙事   解构  

摘要： 数字加速凝聚了数字技术、社会语境与文化意识等多种势能，给人的身份认同带来强烈的冲击，具体体现在时空异化、叙事瓦解和关系崩坏三个方面。数字加速消解了时间节奏统一性、空间感知稳定性和时空秩序规范性，扭曲了身份认同的存在场域；数字加速将世界还原为数据和信息，瓦解了叙事的叙事性，使人的身份同一性失去锚点；在数字加速的冲击下，人与自然、人与社会、人与物、人与自我四重关系接连崩坏，个体被孤立为原子，致使身份认同陷入解构境况。基于此，应从恢复时空自主、重建身份叙事、追寻共鸣关系三方面探索数字加速视域中身份认同的重塑路径。

关键词： 亲环境行为   社会规范类型   道德认同   更好物品博弈任务   fNIRS  

摘要： 在生态环境问题日益严峻的背景下,促进个体亲环境行为至关重要。社会规范虽为关键外部因素,但不同类型效力存在差异,其中指令性规范的效力弱于描述性规范,其心理与神经机制尚不明确。本研究采用更好物品博弈任务并结合f NIRS技术,考察道德认同在不同社会规范类型影响亲环境行为中的调节作用及其神经机制。结果表明,道德认同启动条件下,指令性规范较描述性规范显著提升亲环境行为及其倾向;未启动条件下,描述性规范较指令性规范,行为选择未达到显著,但呈现更高亲环境倾向。神经结果显示,道德认同伴随背外侧前额叶皮层激活增强。进一步分析发现,指令性规范与道德认同主要激活眶额叶皮层与内侧前额叶皮层;描述性规范与道德认同主要激活右侧颞顶联合区。研究揭示社会规范影响亲环境行为的双路径机制,并表明道德认同具有关键调节作用。研究为政策与实践提供启示,通过激活道德认同增强指令性规范的引导力,并结合描述性规范的稳定效应,为基于神经机制的行为干预提供实证依据。

关键词： 道德主体性   人工智能体   实践哲学   技术异化  

摘要： 人工智能体能否成为道德主体的哲学追问，需置于马克思实践哲学视域下进行审视。道德主体性根植于人类特有的感性对象化活动，即人类通过物质生产实践改造世界并自我生成，在此过程中形成意向设定、价值抉择与社会责任能力。而人工智能的本质是对象化知识力量的工具性存在，其行为受算法与数据必然性的约束，缺乏基于实践自由的自主目的性；其存在脱离社会生产关系网络，无法承载历史性生成的道德情感与责任。倘若赋予其道德主体地位，不仅在存在论层面不成立，更会诱发新型异化——人类道德判断权的让渡导致主体性萎缩，责任物化遮蔽真实社会权力结构，进而背离人的解放的目标。技术文明的终极命题，从来不是机器能否成为道德主体，而是人类如何驾驭自身创造的力量，使之真正成为拓展自由而非消解主体的解放工具。

关键词： 自动驾驶   道德决策困境   纯化实践   转译实践  

摘要： 拉图尔通过转译实践揭示了纯化实践的虚假性。主体与客体仅在观念纯化过程中被分开过，现实中二者总是相互作用。基于转译实践视角，自动驾驶的道德决策困境实际上是通过纯化实践被建构出来的，并不存在于真实的实践中。转译实践还表明，自动驾驶的道德决策问题并非纯粹的道德哲学问题，而是一个涉及技术、政治、法律等多个领域的复杂问题，需要将人和自动驾驶汽车视为整体来分析应如何作出道德决策，通过将个体实践延伸至公共领域并推动伦理立法，可能为自动驾驶道德决策困境提供现实出路。

关键词： 职业道德教育   雷锋精神   食品专业  

摘要： 雷锋精神作为中国共产党人精神谱系的重要组成部分,其服务人民、助人为乐的奉献精神,以及干一行爱一行、专一行精一行的敬业精神,与食品行业职业道德具有高度的内在契合性。基于此,以辽阳职业技术学院为例,分析食品专业职业道德教育的现存问题,论述雷锋精神与食品行业职业道德的内在契合性,提出以“专业 + 志愿”服务为载体、以“雷锋式职业人”培养工程为依托、以课程思政建设为抓手、以校园组织建设为手段的雷锋精神四维融入路径,为高职院校食品专业开展特色职业道德教育提供实践参考。

关键词： 新时代人文经济学   企业伦理   人文新企业   中国式现代化   人文关怀  

摘要： 企业作为市场经济的核心主体,一直是管理学的重要研究对象,企业伦理是管理学的重要分支。西方主流经济学曾为企业管理研究提供了最初的理论动源,也在深层次上影响了企业伦理研究的发展路径。习近平总书记提出的“人文经济学”,不仅是对中国经济发展经验的高度总结,更是一种蕴含深刻伦理关怀的经济哲学。本文认为,新时代人文经济学在理论上以马克思主义人文精神和中华传统文化为基础,实现对西方经济学的纠偏与超越,为构建中国特色的企业伦理体系提供了价值支点;在实践上倡导“以人民为中心”的发展模式,要求企业超越单纯的经济利益驱动,将人文价值融入经营全过程,推动中国企业伦理实践的根本转型。

关键词： 数据伦理学   数据治理   学科定位   自主知识体系  

摘要： 随着大数据和人工智能等新兴技术的迅猛发展,数据伦理问题日益突出,促使数据伦理学这一新兴学科应运而生。通过梳理国内外数据伦理研究的知识结构演化,明确了数据伦理学的核心研究议题,即数据隐私保护、算法公平性以及人工智能决策的伦理风险。研究深入分析了这些议题在新兴技术背景下所面临的挑战,并展望了数据伦理学未来的发展方向。进而分析了数据伦理学的学科属性和定位,探讨了在全球视野下构建具有中国特色的数据伦理学自主知识体系的实施路径。

关键词： Digital leadership   artificial intelligence (AI)   ethical AI   Human-AI collaboration   leadership development   Digital leadership   artificial intelligence (AI)   ethical AI   Human-AI collaboration   leadership development  

摘要： The rise of Artificial Intelligence (AI) in leadership roles has transformed the capabilities, practices, and ethical considerations essential for effective digital leadership. This research paper examines the multifaceted challenges of leading in AI-enabled environments, focusing on ethical dilemmas, human-AI collaboration, skill development, organizational dynamics, and strategic alignment. It addresses a critical gap by exploring how ethical, human-centered leadership must evolve to navigate the complex realities of AI integration within organizations. Using a thematic literature review, we synthesized insights from 116 peer-reviewed studies published between 2022 and 2025. The findings reveal that AI adoption presents a balancing act for leaders requiring them to manage the tension between technological innovation and human-centered practices. Key concerns include algorithmic bias, data privacy, trust in AI systems, and cultural transformation. This paper offers both theoretical and practical contributions, with implications for business leaders, policymakers, and academics. The insights aim to enhance leadership development, inform organizational strategy, and shape policy frameworks that support the responsible and sustainable adoption of AI. A conceptual framework is proposed to link leadership challenges, responses, and outcomes, offering a structured approach to managing the complexities of AI integration.