一种新兴的学科领域历史根源探究方法:RPYS

[目的/意义] 探索一个学科或研究领域的历史根源问题,找出对该学科领域起源具有重要作用的根源文献,对于学科的建设和研究具有重要意义。[方法/过程] 引入一种被称为“参考文献出版年图谱”（RPYS）的新方法,对其概念、特点和原理进行详细阐述,并将RPYS分析过程归纳为4个步骤。在此基础上,以健康信息素养研究领域为例,应用RPYS从参考文献的角度对该领域的历史根源文献进行识别和分析。[结果/结论] 结果表明,运用RPYS能够较为准确地揭示健康信息素养研究领域的历史根源文献,同时发现RPYS也可以用于学科或研究领域的研究热点、研究趋势的探究。     

学术查询意图类目体系构建与分析:百度学术查询日志的实证

[目的/意义]了解、分析和识别用户学术搜索时所表达的信息需求是优化查询结果、提高学术搜索引擎用户体验的首要步骤,而用户进行学术搜索时通过查询表达式所表达的用户表意信息需求及潜在信息需求可称之为学术查询意图。本文总结学术查询意图类目体系有助于学术查询意图识别和检索结果页面的呈现。[方法/过程]在A.Broder的查询意图类目体系的基础上,结合百度学术搜索查询日志中查询表达式实例,构建学术查询意图的类目体系。以此为基础,总结不同类别的学术查询意图,并分析不同类别学术查询意图下查询表达式的特点。[结果/结论]学术查询意图主要分为学术文献类、学术实体类、学术探索类、知识问答类和非学术文献类五大类;得出不同类别学术查询意图在学术搜索中的大致比例;给出每类学术查询意图的查询表达式特征、查询情景和查询结果页。     

我国数字图书馆研究的历史起源和演化研究——基于RootCite和CSSCI的实证方法

[目的/意义] 探究我国数字图书馆研究的历史起源和演化情况,推进国内数字图书馆研究的进一步建设与发展。[方法/过程] 利用自主开发的RootCite工具和中文社会科学索引CSSCI数据库进行参考文献出版年图谱分析,识别对我国数字图书馆研究的起源和演化起到重要作用的中外文献、杰出学者和出版物,并与国外数字图书馆研究的相应情况进行比较。[结果/结论] RootCite结果显示:1900-2020年间,有27篇经典文献对我国数字图书馆研究的起源和演化起到了重要作用,包括8篇外文文献和19篇中文文献。其次,从我国数字图书馆研究社区中识别得到的27篇经典文献,与国际数字图书馆研究社区中识别的经典文献存在较大的差异,尤其在学科领域形成之后。最后,本研究证明了基于RootCite和CSSCI的实证方法用于识别我国社会科学领域研究的历史根源和演化进展的可行性。     

基于词汇功能识别的科研文献分析系统设计与实现

[目的/意义] 从学术文本词汇功能的角度出发,考虑科研文献中词汇的语义功能,设计和实现一个基于词汇功能识别的科研文献分析系统,在一定程度上弥补现有科研文献分析系统的不足之处。[方法/过程] 首先阐述学术文本词汇功能的定义及其识别研究的现状进展;在此基础上,对系统思路、功能模块进行设计;最后,选取1994-2013年CNKI中计算机领域的文献作为数据来源,实现一个基于词汇功能识别的科研文献分析系统CS-LAS。[结果/结论] CS-LAS可以满足科研工作者更为细粒度的信息需求,对于传统学术数据库的检索结果有一定的优化,同时实现对某一学科的研究热点和研究趋势的合理把握和可视化呈现。     

鸡冠状病毒及其防治研究

鸡冠状病毒可侵害鸡的呼吸系统、泌尿系统和消化系统,使鸡发生传染性支气管炎。其临床表现类型越来越多,给临床诊断和免疫预防方面增加了难度,并且鸡传染性支气管炎病毒血清型间交叉保护力弱,从而给防制带来一定困难,给养禽业造成严重的经济损失。因此本文在介绍鸡冠状病毒的致病特点、发病特点以及对鸡群的危害的基础之上,探讨如何有效的对鸡冠状病毒进行防治的方法。     

房地产企业主要税收风险及应对策略分析

经济全球化和市场经济的发展一方面促进了企业的发展,但同时企业所面临的问题也在不断增多。由于税收法规体系十分繁琐,使得企业都面临着一些纳税的风险。目前我国房地产行业的竞争已经处于白热化,因此房地产所面临的一个重要问题就是税收风险。本文主要分析了房地产企业主要的税收风险,同时提出了应对策略。     

科研团队多样性对学术颠覆性创新的影响研究——以人工智能领域为例

学术颠覆性创新作为科学创新的重要组成部分,已经成为当代科技进步和经济发展的新引擎。然而,我们对学术颠覆性创新产生的关键影响因素依然知之甚少。因此,本文以学术创新的主体即科研团队为研究对象,从信息多样性、社会属性多样性和行为意愿多样性三个层面,系统分析了科研团队的组成多样性对学术颠覆性创新的影响机制。首先,本文基于微软学术图谱中1950—2019年人工智能领域的合作文献为数据源,使用主题模型、文本挖掘等技术对作者特征进行抽取和表示,构建科研团队多样性指标体系;同时,通过计算每篇文献的颠覆性创新指数,以衡量其学术颠覆性创新程度。然后,采用相关性分析和OLS (ordinary least squares)回归分析,剔除与学术颠覆性创新显著不相关的科研团队多样性指标,得到候选指标集。最后,利用广义精确匹配方法,构建因果模型以揭示科研团队多样性与学术颠覆性创新之间的因果关系。研究结果表明,在人工智能领域,科研团队的主题多样性和国家多样性均与学术颠覆性创新程度呈现负向因果效应：科研团队主题多样性的增加,会使学术颠覆性创新程度下降8.776%～19.000%;科研团队国家多样性的增加,会使学术颠覆...