公共管理定量分析：方法与技术（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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袁政 著

图书标签:

• 公共管理
• 定量分析
• 统计学
• 数据分析
• 研究方法
• 模型
• 决策分析
• 方法技术
• 第二版
• 高等教育

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562436409

版次：2

商品编码：10305362

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-05-01

页数：278

正文语种：中文

编辑推荐

《公共管理定量分析：方法与技术（第2版）》力图让学习公共管理定量分析的读者跨过三道门槛，首先采用“浅入”的方法，让没有数学基础的同学在自己“用心”的前提下.能够逐步了解定量分析的基本思路和表述特征，跨过从“不懂”到“懂”的门槛。其次，通过例题演示，使同学们逐步跨过从“懂”到“会做题”这个门槛。

内容简介

《公共管理定量分析：方法与技术（第2版）》专门在附录集中了一些公共管理研究中定量分析方法具体运用的实例，使读者通过这些实例的学习，逐步认识到公共管理定量分析中，离不开对隐藏“量”背后的“质”的深入剖析，离不开运用者对方法的灵活使用。而当读者能够将定性分析与定量分析有机结合起来的时候，跨越第三道“门槛”——从“会做题”到“会分析和解决问题”就为时不远了。

目录

第一章 绪论
第一节 几个基本问题概述
一、方法体系
二、定量分析的重要性
三、定量分析方法的非完美性
四、西方人文社会科学中“计量革命”始末
五、定量与定性的有机结合
第二节 认识论“补丁
一、现代公共行政学提出的认识论问题
二、认识论“补丁”（公共行政研究的认识论基础）
第三节 方法论
一、概述
二、若干重要的方法论

第二章 定量研究设计
第一节 定量研究设计概述
一、定量研究设计的概念
二、定量研究设计在整个定量研究中的地位与作用
三、定量研究设计的目的
四、定量研究设计的基本内容
第二节 定量研究的一般过程
一、定量研究的逻辑
二、定量研究的理论构造
三、定量研究中的理论检验
第三节 公共管理中定量研究设计的基本原则
一、定量分析以定性分析为基础
二、定量分析能够为公共管理研究提供新认识、新发现及论据支撑
三、定量分析变量选择要“抓主略次”、“避繁就简
第四节 公共管理中定量研究设计的基本步骤
一、定量研究的逻辑过程
二、公共管理中定量研究设计的一般步骤
第五节 公共管理定量研究设计示例
一、研究背景
二、研究目标
三、研究设计

第三章 统计分析方法与统计分析报告写作
第一节 统计准备
一、统计表（频数统计表）
二、统计整理
三、统计分布图
四、频数（频率）分布
五、二维统计分布（联合分布）
第二节 描述统计
一、集中性度量
二、离散程度分析（变异性度量、差异性分析）
第三节 相关分析
一、社会经济统计中的四类变量
二、不同变量的相关分析
第四节 统计分析报告写作
一、统计分析报告概述
二、统计分析报告的特点
三、统计分析报告的结构
四、统计分析报告的要点
五、统计分析报告示例

第四章 概率初步
第一节 排列与组合回顾
一、排列组合基本原理
二、基本公式
第二节 概率论的基本概念
一、随机现象
二、随机事件
三、随机变量
四、样本空间
第三节 概率及其计算
一、概率的几种定义
二、概率的加法法则
三、条件概率与乘法法则
四、全概率定理与贝叶斯定理
五、独立试验概型
第四节 概率分布及有关计算
一、随机变量的概率分布._
二、随机变量的数学期望与方差
三、正态分布
四、普通正态分布与标准正态分布之间的关系
第五节 大数定律与中心极限定理
一、大数定律
二、中心极限定理

第五章 抽样调查
第一节 抽样调查概述
一、什么叫抽样
二、相关概念
第二节 抽样调查的基本方法与技术
一、简单随机抽样（随机抽样）
二、等距抽样
三、分层（分类）随机抽样
四、整群随机抽样
五、多阶段抽样
六、非随机抽样
第三节 样本大小（容量）的确定
一、有关概念
二、有关样本容量的基本关系
三、用样本数字特征估计总体数字特征
四、确定样本容量的基本方法
第四节 问卷设计方法与技术
一、问卷概述_
二、问卷设计要点_
三、问题（及备选答案）的设计

第六章 线性回归分析
第一节 线性回归分析
一、回归概念
二、最小二乘法
三、线性回归方程的前提假设
第二节 多元线性回归方程与非线性回归方程
一、多元线性回归方程
二、非线性回归方程（可线性化的非线性回归）
第三节 线性回归方程的检验
一、线性特性检验
二、回归系数的显著性检验（t检验）
三、自相关检验
第四节 自相关检验

第七章 预测分析方法介绍
第一节 预测学概述
一、预测的适用场合
二、预测的概念
三、预测的基本原理
四、预测的基本程序
五、预测的特点
六、预测基本方法分类
七、预测的三要素
第二节 若干具体预测方法介绍
一、预测前期资料处理
二、基本预测方法介绍

第八章 统计分析软件SPSS使用介绍
第一节 SPSS简介
一、SPSS的主窗口
二、菜单栏
三、工具栏
第二节 变量的定义与设置、数据录入
一、Name（变量名）
二、Type（变量类型）与Width（变量长度）
三、Label（变量标签）、Values（变量值标签）
四、Missing（缺省值）、Column（变量显示宽度）、Align（变量对齐方式）、
Measure（变量的测量尺度）
五、数据录入
六、增加（删减）行、列
第三节 利用SPSS作图
一、图形窗口Graphs
二、制作散点图
三、制作直方图
第四节 基本统计分析
一、Analyze（Statistics）统计菜单介绍
二、描述统计分析
三、相关分析
四、线性回归分析
附录
附录1公共管理定量研究示例
附例1.1公共领域马斯洛现象与政府规模扩张分析
附例1.2公共部门绩效评估权重设计中AHP法之改进
附录2数据表
附表2.1随机数表
附表2-2标准正态分布密度函数值表
附表2.3标准正态分布表
附表2.4t分布表
附表2-5F分析表
附表2.6D-w统计量检验边界
附表2.7t分布的临界值表
附表2.8相关系数临界值表
参考文献
万卷方法总书目

精彩书摘

（一） 确定并阐明研究问题
本研究目标中主要涉及两个大的方面的问题，这里将两个问题再进一步阐述，明确为具体的研究问题。大的研究问题可以包括两个方面：①专业技术人员群体的人口特征分布状况；②这种分布对区域经济发展的影响。这两个大的研究问题又可以继续转化为下列更具体的研究内容：专业技术人员群体的人口特征分布状况可以分为性别分布、年龄分布、教育程度分布、地域分布等更具体的内容；至于这种特征上的分布对区域经济发展的影响，可以考察这些特征同区域GDP、产业结构、就业结构等具体经济发展内容之间的关系。根据本研究的特点，可以将这个研究定位为定量研究、解释性研究（也包括描述性研究）。此外，我们这里可以考虑这些研究内容根据时间而进行变迁的过程，这样就要涉及历时陛研究，这方面的内容后文会有相应分析。解释性研究的定位是根据研究情境来设定的，因为研究问题比较具体，我们的主要任务是考察专业技术人员群体的人口特征分布状况对区域经济发展的影响。但是对于专业技术人员群体的人口特征分布，主要涉及描述部分，所以是解释性研究和描述性研究，其实任何一个研究都不会是纯粹的某一类型，而是多种研究类型的混合。至于分析单位需要辨明，这里的分析单位其实包括两个：当分析专业技术人员群体的人口特征分布状况时，分析单位是整个专业技术人员群体，它的层次高于个人，虽然资料是从每个具体的专业技术人员个体那里搜集得到的，但是我们分析的是他们的群体特征。当考察人口特征分布状况对区域经济发展的影响时，分析单位变成了地区层次，对于分析单位的划分需要读者仔细考虑。

前言/序言

我国公共管理学的基础理论正在日益丰富，而对公共管理定量分析方法与技术的研究则显得相对薄弱。在融合了多学科精髓的公共管理学的跨学科研究和应用中，将定量分析与其他学科有机地结合起来，学习和探讨公共管理中的定量分析方法与技术，对进一步学习公共管理科学无疑具有十分重要的意义。
笔者在为大学本科生、研究生（包括在职研究生）上“公共管理定量分析方法与技术”的课程中，学生们往往会先打听：学习这种定量分析的课，是否一定需要数学基础？在“公共管理定量分析方法与技术”课程的整个学习过程中，学生们普遍还会逐步遇到三道“门槛”：首先是听懂所讲授内容的门槛，其次是听懂了内容但仍不会做题的门槛，接下来最大的一道门槛——会做题了，但却不会用所学的知识去解决公共管理中的实际问题。
为解决这三道门槛，笔者在“公共管理定量分析方法与技术”课程的教学中，首先采用“浅入”的方法，让没有数学基础的同学在自己“用心”的前提下，能够逐步了解定量分析方法的基本思路和表述特征。接下来，通过例题演示，使同学们逐步跨过“听懂”和“做题”这两道门槛。至于跨越第三道门槛，需要大量的课外工夫。本书专门安排了“附录”，集中了一些公共管理研究中定量分析方法具体运用的实例，使读者通过对这些实例的了解，逐步认识到公共管理定量分析中，纯粹的定量分析往往是不适合的，公共管理的定量分析离不开深入的定性分析，需要深入剖析隐藏在“量”底下的“质”，也离不开运用者对“方法”的灵活使用。这无疑可以大力地发挥具有人文社会科学基础学生的优势。而当读者能够将定性分析与定量分析有机结合起来的时候，跨越第三道“门槛”就为时不远了。

《公共管理定量分析：方法与技术（第2版）》内容概述 本书旨在为公共部门管理者、政策分析师、研究人员以及相关领域的学生提供一套系统、实用的定量分析工具箱，以应对日益复杂的公共管理挑战。本书的第二版在原有基础上进行了内容更新与拓展，更加聚焦于现代公共管理实践中所需的关键量化技能。 核心理念与目标 在公共管理领域，基于数据和严谨分析的决策已成为常态。本书的核心理念在于，通过掌握一系列科学的定量方法和技术，能够更准确地理解和诊断社会问题，更有效地评估政策效果，并最终为提升公共服务的效率和公平性提供坚实的支持。本书的目标是帮助读者： 建立定量思维框架： 理解定量分析在公共管理中的价值和应用场景，培养用数据说话、用模型解释现象的思维习惯。 掌握核心分析技术： 学习并能够应用多种统计和计量经济学方法，从数据中提取有意义的信息。 提升数据驱动决策能力： 能够将分析结果转化为可操作的见解，为政策制定、项目管理和资源配置提供科学依据。 理解分析的局限性： 认识到任何分析方法都有其假设和局限，学会批判性地评估分析结果的可靠性。 本书结构与主要内容 本书的章节设计循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到高级分析技术。 第一部分：公共管理定量分析的基础 1. 公共管理中的定量分析：概述与重要性 定量分析在公共政策生命周期中的作用（问题识别、方案设计、政策实施、效果评估）。 数据驱动决策的时代背景，以及定量工具如何赋能管理者。 公共管理领域特有的数据挑战（如数据质量、数据收集的伦理问题、结果的可解释性）。 本版更新：对大数据、人工智能在公共管理中的初步应用进行讨论，强调数据治理的重要性。 2. 数据类型、测量尺度与数据收集 变量的分类：定性变量（分类变量）与定量变量（数值变量）。 测量尺度：名义尺度、顺序尺度、间隔尺度、比例尺度。理解不同尺度变量的特点及其对分析方法选择的影响。 数据收集方法：一手数据（调查、访谈、实验）与二手数据（政府统计、公开数据集）的优缺点。 抽样方法：概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）与非概率抽样（方便抽样、配额抽样）的原理与应用。 量表设计： Likert量表等常用量表的构建原则与使用注意事项。 本版更新：增加了对网络数据、社交媒体数据等非传统数据源的收集与初步处理的讨论。 3. 描述性统计：数据的初步探索 集中趋势度量：均值、中位数、众数。理解它们在不同分布下的适用性。 离散程度度量：方差、标准差、极差、四分位距。量化数据的波动性。 分布的形状：偏度（Skewness）与峰度（Kurtosis）。识别数据分布的非对称性与尖锐程度。 频率分布与图表展示：频数表、直方图、箱线图、散点图、条形图等。通过可视化直观呈现数据特征。 本版更新：强调使用统计软件（如R、Python、Stata）进行描述性统计分析的实践操作，提供常用命令示例。 第二部分：推断性统计：从样本到总体 4. 概率论基础与概率分布 概率的基本概念：事件、概率计算、条件概率、独立事件。 随机变量及其分布：离散型（二项分布、泊松分布）与连续型（正态分布、t分布、卡方分布、F分布）概率分布。 中心极限定理：理解样本均值分布的规律，这是进行统计推断的基石。 本版更新：对贝叶斯概率概念进行初步介绍，为理解更复杂的模型打下基础。 5. 参数估计：点估计与区间估计 点估计：最大似然估计、矩估计等方法的原理。 置信区间：理解置信区间的含义（不是概率，而是估计区间包含真实参数的信心水平）。 构建单样本与双样本的均值、比例置信区间。 本版更新：讨论影响置信区间宽度的因素（样本量、置信水平、总体方差），以及如何根据需要调整。 6. 假设检验：验证研究假设 假设检验的基本原理：零假设（H0）与备择假设（H1）。 第一类错误（α）与第二类错误（β），以及功效（Power）。 Z检验、t检验、卡方检验、F检验的应用场景与步骤。 单样本、双样本（独立与配对）的均值和比例的假设检验。 方差齐性检验。 本版更新：引入P值的解释与误用，强调理解P值与统计显著性的关系，以及统计显著性不等于实际重要性。 第三部分：回归分析：探索变量间的关系 7. 简单线性回归：建模与解释 回归模型的基本假设（线性关系、误差项独立同分布、同方差、正态性）。 最小二乘法（OLS）原理：求解回归系数。 回归系数的解释：斜率系数、截距系数。 模型拟合优度：决定系数（R²）的含义与局限。 回归系数的显著性检验。 残差分析：诊断模型是否存在问题。 本版更新：使用实例展示如何在公共管理情境中应用简单线性回归，如分析教育投入与学生成绩的关系。 8. 多元线性回归：多因素分析 引入多个解释变量，考察它们对因变量的独立影响。 多重共线性（Multicollinearity）问题及其诊断与处理。 控制变量（Control Variables）的作用。 虚拟变量（Dummy Variables）的应用：处理分类变量。 交互效应（Interaction Effects）：检验一个变量的影响是否依赖于另一个变量。 模型选择：AIC、BIC等信息准则。 本版更新：增加了对异方差（Heteroskedasticity）和自相关（Autocorrelation）问题的深入探讨及其稳健性估计方法。 9. 分组数据与面板数据分析 分组数据的特点与分析方法：方差分析（ANOVA）。 面板数据（Panel Data）：横截面数据和时间序列数据的结合。 固定效应模型（Fixed Effects Model）与随机效应模型（Random Effects Model）的选择与应用。 本版更新：详细阐述了在公共管理研究中，如评估区域发展政策、分析政府绩效随时间变化等场景下，面板数据模型的优势和实际操作。 第四部分：高级定量方法与应用 10. 时间序列分析：揭示动态规律 时间序列数据的特点：自相关性、季节性、趋势性。 平稳性检验。 ARIMA模型（自回归积分移动平均模型）及其应用。 向量自回归（VAR）模型。 本版更新：介绍了如何利用时间序列分析预测宏观经济指标、评估短期政策冲击的效果。 11. 分类变量回归模型：处理二元与多项因变量 Logit模型与Probit模型：用于分析二元因变量（如是否接受某项服务，是否通过某项考试）。 优势比（Odds Ratio）的解释。 多项Logit模型与序数Logit模型：用于分析多类或有序分类因变量。 本版更新：强调在公共卫生、犯罪学、教育学等领域中这类模型的应用。 12. 因果推断与实验设计 识别因果关系与相关关系的区别。 随机对照试验（RCT）：作为黄金标准，讨论其在公共政策评估中的应用与挑战。 准实验设计（Quasi-experimental Designs）： 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）。 断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）。 双重差分法（Difference-in-Differences, DID）。 本版更新：更详细地探讨了在实际公共管理中，由于伦理、成本、可行性等限制，如何巧妙设计和运用准实验方法来近似因果推断。 13. 统计软件的应用实践 介绍主流统计软件（如R、Python、Stata、SPSS）在数据管理、分析和结果可视化方面的基本操作。 通过具体案例展示如何使用这些软件实现书中介绍的各种分析方法。 本版更新：重点介绍了R语言和Python在处理大数据和进行高级统计建模方面的强大能力，提供了可运行的代码示例。 第五部分：公共管理定量分析的实践与伦理 14. 公共政策评估中的定量方法 评估的类型：形成性评估、过程评估、结果评估、影响评估。 如何选择合适的定量方法来回答不同的评估问题。 成本效益分析（Cost-Benefit Analysis）与成本效用分析（Cost-Effectiveness Analysis）。 政策模拟与预测。 15. 定量分析的局限性与伦理考量 模型简化与现实复杂性的冲突。 数据质量与偏差的影响。 过度依赖统计显著性。 结果的解释与沟通：如何将复杂的统计结果清晰地传达给非专业人士。 数据隐私、公平性与问责制。 本版更新：强调在人工智能和机器学习日益渗透的背景下，对算法偏见、可解释性以及伦理规范的审慎思考。 本书特色 实践导向： 每一章都配有丰富的案例研究，这些案例均来源于真实的公共管理情境，帮助读者理解理论方法的实际应用。 易于理解： 尽管涉及复杂的统计概念，本书仍力求语言清晰、逻辑严谨，并通过图表和实例加以说明。 技术更新： 第二版紧跟学术前沿和技术发展，引入了更先进的分析技术和工具。 软件支持： 提供了大量关于常用统计软件操作的指导，便于读者动手实践。 本书不仅是一本教科书，更是一本帮助公共管理领域从业者和研究者提升数据分析能力、做出更科学决策的实用指南。通过学习本书，读者将能够更有信心地应对公共部门面临的挑战，并为社会福祉的提升贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当初被这本书吸引，主要是因为标题里“技术”这个词，我一直觉得在公共管理领域，理论总是被反复强调，而具体操作层面的技术性东西，却显得有些零散。《公共管理定量分析：方法与技术（第2版）》恰恰弥补了这一点。书中不仅仅是介绍“是什么”，更多的是讲解“怎么做”。从数据的收集、清洗、整理，到各种统计软件（比如SPSS、Stata等）的操作指导，再到结果的解读和报告撰写，都提供了非常详实的步骤和建议。我之前在学习一些统计方法时，经常会卡在实际操作层面，不知道如何将理论模型转化为软件指令，这本书在这方面给了我极大的帮助。它会告诉你，当你面临一个具体问题时，应该首先思考哪种类型的数据，应该使用什么软件，如何输入数据，如何设置分析参数，以及如何理解输出结果中的各种指标。我特别欣赏书中对图表制作的讲解，好的图表能够让复杂的数据一目了然，这本书在这方面提供了很多实用的技巧，让我的报告和演示文稿的专业性得到了提升。对于那些希望将学术研究成果转化为实际工作效能的读者来说，这本书无疑是一本实用的“工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它提供了一种审视公共管理问题的全新视角。在很多时候，我们习惯于通过定性的方式去理解政策的制定和执行，但《公共管理定量分析：方法与技术（第2版）》向我展示了，如果没有扎实的定量分析作为支撑，很多判断可能就会流于主观和表面。书中对不同定量分析方法的介绍，并不仅仅是为了介绍方法本身，而是强调这些方法如何能够帮助我们更客观、更精确地理解公共部门的运作。例如，它会通过案例说明，如何利用定量数据来评估一项社会福利政策的实际覆盖范围和效果，而不是仅仅依靠官员的报告或者零散的访谈。又比如，它会讲解如何通过分析大量的城市规划数据，来预测特定区域的交通拥堵风险，从而提前制定干预措施。这种以数据为导向的分析方式，让我深刻体会到，在公共管理领域，科学的决策需要严谨的数据支撑。这本书也让我开始反思，我们平时在工作中是否忽略了大量潜在的数据价值，以及如何通过更有效的定量分析来提升工作的效率和科学性。总而言之，这本书拓展了我的思维边界，让我看到了大数据时代下公共管理研究和实践的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我眼前一亮的学术专著。作为一名在政府部门工作的分析师，我一直在寻找一本能够系统梳理并深入剖析公共管理领域定量分析方法的权威著作。《公共管理定量分析：方法与技术（第2版）》的出版，无疑填补了这一需求。书中对经典统计学模型，如回归分析、方差分析、因子分析等，进行了详尽的阐述，并进一步拓展到更高级的计量经济学模型，如面板数据模型、断点回归设计等，这些方法对于评估政策干预效果、理解复杂的社会经济现象至关重要。让我印象深刻的是，作者在介绍这些模型时，不仅仅列举了公式，而是深入探讨了模型构建的逻辑、适用条件以及潜在的局限性，这对于我们进行严谨的学术研究和政策评估具有指导意义。书中还引入了一些前沿的研究方法，例如空间计量模型和机器学习在公共管理中的应用，这让我看到了未来研究的更多可能性。虽然书中涉及的模型和技术较为专业，但作者的讲解逻辑清晰，层层递进，配合案例分析，使得理解过程并不显得晦涩。我特别喜欢书中对于数据获取、处理和可视化部分的论述，这对于研究的实践性非常关键。总的来说，这本书是一份宝贵的智力财富，对于想要提升公共管理领域定量分析能力的研究者和实践者来说，是不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，作为一名对社会科学数据分析充满兴趣但又缺乏系统性指导的初学者，我在这本书中找到了真正的“灯塔”。《公共管理定量分析：方法与技术（第2版）》给我的感觉是，它并没有将读者看作是已经掌握了深厚统计学背景的专家，而是非常耐心地从基础讲起，循序渐进地引导我进入定量分析的世界。书中对各种概念的解释都非常清晰，并且通过生动的例子来辅助理解。比如，当介绍“统计显著性”时，作者会用一个非常贴近生活的场景来打比方，让我一下子就明白了它的核心含义。而且，书中并没有回避一些初学者可能会遇到的困惑，比如如何选择合适的统计检验方法，如何处理缺失数据，以及如何避免常见的误区。最让我惊喜的是，书中提供了一些学习资源和建议，比如推荐相关的在线课程和数据集，这对于我进一步自主学习非常有帮助。读完这本书，我感觉自己对公共管理中可能出现的各种数据问题有了更清晰的认识，并且有信心去尝试用定量的方法来解决它们。这本书不仅仅是知识的传递，更是学习方法的引导，让我觉得学习定量分析不再是一件遥不可及的事情。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，包装很严实，迫不及待地翻开，就被封面设计吸引了。虽然我并不是专门研究公共管理领域的，但平日里工作中接触的数据分析需求越来越多，而传统的统计学方法又显得有些枯燥和理论化，所以一直想找一本能将理论与实践结合得更紧密的参考书。《公共管理定量分析：方法与技术（第2版）》这个书名虽然听起来有些学术，但实际阅读过程中，我惊喜地发现它并不是那种让人望而生畏的纯理论书籍。书中对各种定量分析方法的介绍，并没有停留在公式推导层面，而是着重于解释这些方法在实际公共管理场景中的应用。比如，它会详细讲解如何利用回归分析来评估政策效果，如何使用时间序列分析预测犯罪率的波动，以及如何通过聚类分析来识别不同社区的服务需求差异。这些案例都非常贴近现实，让我能更直观地理解理论是如何转化为解决实际问题的工具的。我尤其欣赏书中在方法介绍时，还会同步讲解其背后的逻辑和假设，这对于我这样想要深入理解原理的读者来说，是极其重要的。而且，书中使用的语言也比较通俗易懂，即使对统计学基础不太扎实的读者，也能较快地跟上思路。整体而言，这本书给我一种“授人以渔”的感觉，它不仅仅是罗列方法，更是教会我如何思考，如何选择最合适的方法来分析问题。

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不错的教材，是正版的。挺好的。

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