资助机构开放获取知识库研究与构建-以国家自然科学基金基础研究知识库为例

[目的/意义] 以国家自然科学基金基础知识库建设为例,为国内资助与研究机构建设开放获取知识库提供参考经验。[方法/过程] 全面调研国内外开放获取知识库平台技术、功能、服务与发展,详细介绍项目建设平台选型、架构设计、关键技术实现、界面设计、元数据标准、数据清洗、运行情况等研究成果与实践经验。[结果/结论] 总结项目建设经验,为资助与研究机构建设开放获取知识库提供有价值的研究与建设参考经验,推动公共资助机构投资所产生的知识普惠社会,促进社会创新发展。     

基于比较分析的科技计划项目评审对策研究--以山东省为例

[目的/意义]在深化项目评审、人才评价和机构评估改革的背景下,研究山东省科技计划项目评审改革的建议。[方法/过程]通过专家咨询的方式,研究山东省在项目评审方面的具体问题,提出对策建议。[结果/结论]从项目指南编制和发布机制、项目评审公开公平公正、评审专家选取使用、评审质量和效率、项目成果评价验收、科技计划绩效评估等方面提出对策建议。     

国外医学科学数据共享政策调查及对我国的启示

[目的/意义] 医学科学数据是一种典型的科学数据,对国外典型医学相关机构的科学数据共享政策进行分析,有利于我国医学领域科学数据共享政策的研究和制定。[方法/过程] 通过文献调研和网站调研,对比分析国外医学相关机构在科学数据开放资助、科学数据汇交、科学数据保存、数据共享利用4个方面的政策内容,发现国外政策制定者从政府到机构自身以及期刊等具有多重身份,政策内容集中于数据汇交和共享计划。[结果/结论] 我国政府应加大对医学科学数据共享的支持与引导,借鉴国外科学数据共享的政策体系,建立政府、机构层面上的政策,规定项目申请者提交项目管理计划,将科学数据的管理、保存与共享纳入项目考核范围,注重医学领域科学数据的知识产权保护,积极开展医学领域数据共享活动。     

科技智库的社会经济数据需求及其建设模式案例分析

[目的/意义] 从科技智库的需求出发, 研究社会经济数据对其发展建设及影响力发挥的重要意义。[方法/过程] , 参考宾夕法尼亚大学2014 Global Go to Think Tank Index Report中的科技智库排行以及哈佛大学图书馆“Think Tank Search”智库名录资源, 提取4个典型科技智库, 采用案例分析方法对比分析各科技智库对社会经济数据需求和建设的现状与差异。[结果/结论] , 以实证阐明社会经济数据是提升科技智库影响力不可或缺的重要研究资源, 并提出可供借鉴的社会经济数据建设方案。     

基于用户自然标注的TF-IDF辅助标引算法及实证研究

[目的/意义] 从用户角度出发,研究基于用户自然标注的TF-IDF辅助标引算法。[方法/过程] 首先以核心期刊论文中作者标注的关键词和分类号为源数据,通过对关键词词频进行统计,使用TF-IDF算法构建用户标注词表、形成标引知识库,然后通过IK Analyzer分词软件对待标引的科技项目数据进行切词和停用词处理,进而使用TF-IDF算法和位置加权算法提取科技项目数据的特征词,最终实现对科技项目数据进行关键词和分类的同步标引。[结果/结论] 实验结果表明,机标关键词与人标关键词的相似比在60%以上的科技项目数据占总数的68.1%,机标分类号与人标分类号前三位一致的占总数的83.9%,结果表明基于用户自然标注数据并采用TF-IDF算法在关键词和分类标引方面是可行的。     

英国基金机构数据管理计划的实践调查与分析

[目的/意义] 数据管理计划作为科研数据管理的一份纲领性文件,对规范数据管理过程、制定数据标准具有重要作用。借鉴英国的实践经验,对提升国内科研数据管理效率、促进科研数据开放共享具有重要意义。[方法/过程] 数据管理计划在英国基金机构的科研数据管理过程中得到广泛应用,通过网络调研和文献调研的方法,对英国主要的9个基金机构的数据管理计划实践情况进行分析和总结。[结果/结论] 国内基金机构可以从需求管理、机构合作、政策法规、基础设施建设以及成本预算等方面开展数据管理计划,促进我国科研数据开放共享。     

利益相关者在科学数据开放共享中的责任与作用——基于国际组织科学数据开放共享政策的分析

[目的/意义]通过解析国际组织科学数据开放共享政策所定义的不同利益相关者的责任与作用来为完善我国《科学数据管理办法》和实施科学数据开放共享提供参考。[方法/过程]基于网络调查和文本分析，论述国际组织科学数据开放共享政策所定义的不同利益相关者在科学数据开放共享中的责任与作用。[结果/结论]国际组织科学数据开放共享政策定义了包括政府、研究人员、研究机构、研究资助机构、图书馆或档案馆、数据中心、出版商、专业协会或学会、用户、企业等在内的众多利益相关者及其在科学数据开放共享活动中所具有的不同的责任与作用。我国应该借鉴这些经验制定国内科学数据开放共享政策，进一步提升科学数据开放共享水平。     

跨学科团队信息交流规律研究:以威斯康辛麦迪逊分校为例

[目的/意义]以威斯康辛麦迪逊分校的跨学科项目为案例，从信息学的视角分析跨学科团队成员信息交流的规律及影响因素，揭示跨学科团队的机构合作和学科合作规律，为研究同类跨学科团队问题、促进跨学科团队建设和跨学科合作提供参考和借鉴。[方法/过程]获取案例中跨学科团队成员信息交流次数、成员的机构和学科等一手数据，采用统计学方法分析信息交流次数对团队成员合作的影响，采用复杂网络分析技术分析机构合作和学科合作规律。[结果/结论]信息交流对团队合作具有显著性影响，团队成员数并不是影响团队沟通次数的唯一关键因素，还受到学科跨度、研究内容复杂程度的影响，提出完善信息联系人制度，建立有效的跨学科研究实体机构，合理配置团队成员的学科比例。     

科技论文的研究设计指纹自动识别方法构建与实现

[目的/意义]从科技论文中自动识别与抽取研究设计指纹,能够为科研人员项目设计、研究方法的有效性评估、研究过程问题诊断、研究结果鉴别与评价提供重要的方法论和研究操作支撑。[方法/过程]基于科技论文研究设计指纹的概念模型,提出基于多规则模式混合机器学习方法,设计并实现指纹识别算法,并以数据挖掘领域的期刊文献数据为例,对识别算法的可行性与有效性进行分析验证。[结果/结论]除研究数据与研究趋势外,其他研究设计指纹识别准确率的认可度都基本达到80%以上,覆盖率的认可度,除研究工具与研究数据外,基本达到80%以上。     

科学数据开放共享活动中不同利益相关者动力分析

[目的/意义]研究科学数据开放共享动力，以为我国科学数据开放共享实践提供理论指导。[方法/过程]运用利益相关者理论和规范分析法，解析不同利益相关者参与科学数据开放共享的动力。[结果/结论]利益相关者理论可以用于指导科学数据开放共享实践。科学数据开放共享利益相关者主要包括政府、研究机构、研究资助机构、图书情报机构、数据中心、行业协会、出版社、研究人员、其他企业、用户等。这些利益相关者都可从科学数据开放共享受益，拥有不同的利益和动力。     

科研数据管理服务影响因素互作用框架元综合研究

[目的/意义]探究开展科研数据管理服务的影响因素,以促进科研数据管理服务质量的提升和保障科研创新。[方法/过程]采用元综合方法,基于各主流数据库,选用合理的筛选与评估标准来获取目标文献,通过对纳入文献进行解释性编码和总结归纳,构建科研数据管理服务影响因素模型。同时对模型内的维度、主范畴间的关联关系和作用关系进行梳理分析。[结果/结论]研究得到108项初始概念、33项范畴和11项主范畴,将其归纳为由用户、服务、图书馆(内部环境)、外部环境4个维度组成的US2C模型。该理论模型框架能为推进学术图书馆和研究机构的科研数据管理服务实施提供一定指导和参考,对学术图书馆的价值体现、能力提升和可持续发展亦有重要意义。     

美国高校数字人文研究项目研究内容解析

[目的/意义]分析美国高校数字人文项目的实践热点,为我国机构开展数字人文研究提供参考。[方法/过程]通过网络调查法调查美国高校数字人文项目的开展情况,使用共词分析和可视化分析方法对相关高校数字人文实践的热点进行分析,在此基础上对相关项目的研究内容和研究方法进行梳理。[结果/结论]美国高校数字人文项目存在4个核心主题,在研究方法上利用多种数字技术,其项目实践对我国机构开展同类项目具有借鉴意义。     

德国科研数据基础设施的构建模式及启示

[目的/意义] 科研数据基础设施是科研数据高效管理和利用、数字化科研得以高效运转而不可或缺的支撑性基础设施。[方法/过程] 以德国科研数据基础设施项目为研究对象,从国家地区任务内容区别、建设机构组织和相关管理机制角度对科研数据基础设施建设模式进行分析。[结果/结论] 研究发现,德国科研数据基础设施在不同层面具有不同侧重,在国家层面以数据的标准、工具为主;在地方层面以服务、培训为主,在建设中采取广泛合作、能力互补的策略进行机构组织;在管理中,则具有侧重统一管理和监督的特点。最后对我国进行科研数据基础设施建设给予建议。     

汉语语境下数字人文项目分析与启示——2020年数字人文年会(DH2020)项目评选综述

[目的/意义] 对上海图书馆举办的2020年数字人文年会会议征集的51个汉语语境下数字人文项目进行分析,总结汉语世界关于中华文化主题的数字人文项目概况,为国内数字人文的未来发展提供参考。[方法/过程] 采用网络调查法和数据分析法对51个数字人文项目进行分类研究,根据项目的研究对象、研究方法、基础设施类型和项目成果的现实意义进行分析与讨论以获取有价值的特征。就"数字人文与人文学科""技术手段与方法应用""基础设施建设""服务模式与问题解决"四个维度进行深入探讨。[结果/结论] 51个项目的总结显示出五大特点：在历史学、文学领域蓬勃发展,机器学习与数字人文深度结合,数字资源建设至关重要,综合性数字人文平台的时代已经到来,跨学科、跨机构、跨国家的合作性项目开始显现。本文也针对当前数字人文项目存在的不足提出了促进机构间合作及多学科交叉融合,加强大数据交叉思维和人文素养培养,加强区域协同发展,继续提升学科服务能力和基础资源建设的主要建议。     

面向科技智库决策咨询研究需求的多元化资源融合与服务路径

[目的/意义] 通过探究面向科技智库决策咨询研究需求的多元化资源融合与服务路径,提升科技智库的决策咨询水平与课题研究质量,同时推动图情机构的服务创新和深化升级。[方法/过程] 首先对相关文献进行回顾,再通过专家访谈与问卷调查相结合的方法对科技智库的决策咨询研究需求进行分析,最终提出面向科技智库决策咨询研究需求的多元化资源融合与服务路径,即对多元化资源进行集成后,建立涵盖底层、中层、高层3个层次的多元化资源融合框架,重点阐述预测预警服务、智慧检索服务、精准推荐服务、个性化定制服务、智能传播推广服务5类服务路径如何在科技智库的决策咨询研究过程中发挥作用。[结果/结论] 多元化资源融合是图情机构服务创新与深化升级的重要驱动力。图情机构服务应以科技智库的决策咨询研究需求为牵引,以多元化资源融合为切入点,促进科学化与高质量服务实现,以此满足科技智库需求,突显图情机构的关键作用和潜在价值。     

近3年国际科学数据共享领域新进展

[目的/意义]研究国际科学数据共享领域的新进展,以把握科学数据共享所带来的机遇,为我国大数据战略下更好地开展科学数据共享工作提供借鉴。[方法/过程]跟踪2013年至今世界重要的政府机构、科学研究及资助机构、图书馆、出版机构、数据库商等在科学数据共享领域的重要战略决策、报告、项目和最新动态消息,对国际不同领域科学数据共享的实践动向和特点进行归纳和总结。[结果/结论]科学数据共享已经引起国际上多个领域的广泛关注,其实践进展呈现鲜明特点:跨界合作显著,大力资助和支持,将其提升到战略高度;针对科研人员对其认可度不高的问题,多个领域已做出巨大努力。我国可借鉴国际科学数据共享的良好经验。     

档案学视角下的科学数据管理——基于国际组织相关成果的研究

[目的/意义] 在全球e-science发展背景下,科学数据管理实践日益呈现出对跨学科思维和方法的渴求,运用档案学领域的相关理论和方法有利于提升科学数据保存和共享重用的质量和效率。[方法/过程] 采用文本分析法和综合集成法,对OCLC、DCC、RDA、ICA四个国际组织相关文献成果中涉及的档案学理论和方法及相关科学数据管理工作进行了文本编码和归纳分析。[结果/结论] 档案学视角下的数字文档连续性保障、背景信息管理、鉴定处置和长期保存对科学数据管理具有支撑作用,建议通过开展跨学科合作对话、建立跨机构连续性管理制度框架、培育具有档案专长的数据馆员等路径提升科学数据管理效能。     

政府开放数据的隐私风险评估与防控:法国的经验

[目的/意义]从隐私风险防控的角度,调查法国政府开放数据的隐私保护实践,为我国政府开放数据和隐私保护提供参考。[方法/过程]利用文献调研和案例分析的研究方法,以法国为例,通过对文献资料和网站内容的调查,获取一手资料阐述法国政府开放数据中隐私风险防控的经验,对政府开放数据中个人隐私的评判标准、隐私影响评估(PIA)框架和运行逻辑、隐私风险应对的数据处理规范与机构进行分析和概况。[结果/结论]建立相应机构来推动开放数据和个人隐私保护,培育开放数据文化,完善政府开放数据平台隐私政策。     

国外高校图书馆对学生学业影响研究综述

[目的/意义]对国外关于图书馆对高等教育的作用和对学生的影响方面的研究成果进行梳理介绍,以期为我国学界开展该领域的研究提供一定的帮助。[方法/过程]通过文献综述对这些研究成果按照研究指标、研究对象、研究目标与成果、重要项目等进行梳理。[结果/结论]国外学者建立了高校图书馆影响评估指标与模型,证明了图书馆与学生学业的关联,采用多种定量与定性研究方法开展研究,将研究成果保存并推广到其他机构。     

国外科学数据影响力研究进展

[目的/意义] 旨在分析国外科学数据影响力的研究内容与存在的问题,为我国在该领域的研究提供参考。[方法/过程] 以国外相关重要机构研究及项目成果调研为主,以Web of Sciences、Google Scholar数据库文献调研为辅,采用文献追溯方法,试图对国外科学数据影响力研究状况进行调研、梳理与总结。[结果/结论] 目前,科学数据影响力研究已经得到国外学术界的关注,其研究内容大致包括科学数据影响力的内涵、类型、关系、相关主体、评价方法五类,但其整体研究仍处于初级阶段。在借鉴国外相关经验的基础上,对我国科学数据影响力未来的研究发展提出培养数据引用意识与文化、加强基础理论研究与特征指标研究的建议。