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[目的/意义]协同治理是科研大数据实现健康发展的必然要求,厘清科研大数据协同治理的维度与脉络,能更好地实现科研大数据协同发展,从而为科研创新活动奠定坚实的数据“基石”。[方法/过程]对科研大数据协同治理进行概念界定与特性分析,以此为基础构建科研大数据协同治理框架体系(CGFS-SRBD),从规制、技术、网络、文化4个维度分析科研大数据协同治理的活动机理,依据“初生—再生—共生—反馈—分解”五阶段,进一步提出科研大数据协同治理的实施路径。[结果/结论]研究表明,科研大数据协同治理是以层级相济性、迭代循环性、数据云化性、生态趋向性为特性,以规制协同为重要原则,以技术协同为能力基础,以网络协同为核心组成,以文化协同为内化实质,以“层链式”遗传响应路径、“阶梯式”携作迭升路径、“矩阵式”分化管控路径、“螺旋式”纵贯耦合路径为实施路径,以实现科研大数据从混乱到整齐、从无序到有序、总体向好发展为目标的动态、多维过程。科研大数据协同治理体系的构建及实施路径的提出有助于在推动国家大数据战略目标的同时实现科研数据价值最大化。 相似文献
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[目的/意义]科研大数据开放共享是科技创新发展的关键,唤醒休眠科研大数据充分挖掘其价值潜能,对于促进数据资源及科研大数据生态的良性发展具有重要的理论与实践意义。[方法/过程]以生物休眠理论为基础,提出“科研大数据休眠”的概念,并对其发展特性进行分析,进而对其类型划分以及对应的消解机制和演化路径进行论述。[结果/结论]科研大数据休眠是以自发性、潜伏性、再生性、触发性、多线性为特征,以数据被动或主动休眠为类型,以数据激活、数据复苏、数据价值重塑的三阶模型(A-R-R机制)为消解机制,以减少数据被动休眠、促进数据复苏及价值重塑为目标的多路径、多层次、循环式动态演化过程。 相似文献
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[目的/意义]5G环境下数据创新需求日渐增长,但在数据流转过程中仍存在节点能力不足、数据规则乱序等隐忧,为寻求更加智能、便捷、高效的发展模式,数据生态链优化的必要性日益凸显。[方法/过程]以5G时代为背景,结合生态链的相关理论研究,通过类比法、文献研究法厘清5G与数据生态链发展关联与问题域,在此基础上提出5G环境下数据生态链的优化策略,并以科研数据生态链为例进行问题域及优化策略分析。[结果/结论]研究表明,5G环境下的数据生态链可以看成是一个以阶跃性、云化性、智慧性、敏捷性等为新特性,以实现数据结构迭代优化为目标,不断演化的可反馈的链式生态结构。但在5G环境下数据生态链还存在着节点能力不足、缺乏合作、新兴技术缺失、数据规则乱序等问题,文章针对这些问题,遵循"整体协同原则""刚—柔相济原则""动态开放原则""权责明晰原则",提出了"平台(P)—网络(N)—技术(T)—标准(S)"(PNTS)四位一体的优化策略,该策略有利于提升数据生态链节点的整体协同能力、联盟网络构建能力、新技术融合能力、数据标准化能力,从而提高5G环境下数据生态链的建设水平。 相似文献
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[目的/意义]科研大数据风险长期蛰伏于科研活动过程,威胁着科研大数据的健康发展,探究科研大数据风险传导的核心机理,解构其形成—传导过程,能够为后续相关研究提供理论参考。[方法/过程]构建科研大数据风险传导模型(RCM-SRDB),从要素、维度等方面深入分析,并进一步对科研大数据风险的传导路径进行多维度解读。[结果/结论]研究表明,科研大数据风险传导是一个以风险原体、风险散播者、传导介质、风险感染者为链条,以生态本质使然、自我主义驱使、安全技术时滞、多元环境威胁为诱因,以时间维、空间维、层次维、强度维为风险核心维度,以线形靶向路径、多重交互路径、星形扩散路径、孤波—分形式路径为传导路径,以危害科研大数据生态系统健康发展为潜在威胁的动态多维过程。 相似文献
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[目的/意义]在科学研究逐步信息化、数据密集化(e-Science)的大背景下,合理规划科研过程、科学管理研究数据对科研项目实施、数据利用与增值具有十分重要的意义。[方法/过程]文章采用实证研究方法,调研多个学科领域的科研项目,梳理和细化科研活动、科学数据管理的主要阶段,创建科研—数据双生命周期理论模型。[结果/结论]从具体活动内容和研究规范两方面,详细阐述双生命周期模型中科研项目和数据操作是如何协同进行的,该模型对以研究团队为责任主体的科研活动和数据信息服务具有一定的指导意义。[局限]提出的双生命周期模型适用于大部分的科研活动,而某些科研活动则根据实际的项目情况可以适当增加或者删减模型中的部分环节。 相似文献
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科研大数据共生作为科研大数据共享的重要过程,在科研数据生成过程中发挥着至关重要的作用,探究其内在机理具有重要的理论价值和实践价值。文章在共生理论的基础上,给出"科研大数据共生"的概念,构建了科研大数据共生模型(SM-SRBD),然后从维度分析、共生方程分析与寄生机制的关联分析等几个方面,深入阐释了科研大数据共生的内在运行机理,分析了科研大数据共生和寄生之间的趋利型和趋害型两类演化路径。研究表明:科研大数据共生是一个以利益维、自由度维、空间维、时间维、强度维等不同维度的共生活动为核心活动体系,以"共生数据源"为基,以"数据共生方程"为过程逻辑,以实现优势互补、共同成长(或偏利成长)并生成共生化新数据、构建科研大数据命运共同体、提升科研大数据质量为目标,不断趋于优化的泛在化、协同化的动态进化过程。 相似文献
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[目的/意义]目前尚无区域信息压力的研究，西部区域大数据服务缺乏适应型的信息服务架构与模型设计，而作为大数据治理实施主体的当地政府，不发达地区治理路径选择与定量模型应用成为情报政策领域亟待解决的问题。[方法/过程]应用区域信息生态承载递阶结构理论，加入系统仿真模拟与动力学建模，针对治理区域所在社会环境、自然环境等系统内外部耦合作用效果及因子分析，分析并构建了区域大数据治理的作用模型。[结果/结论]首次构建了我国区域大数据治理的爬坡模型及定量评价；构成爬坡模型的3个大数据治理约束因子中，区域信息社会基础环境质地属于很难改变的自然弹性力，而信息社会发展需求因子为系统只能适应与接受的社会经济驱动力，唯有信息治理路径选择因子属于仅有的可调控、选择的制度力或政策力；区域信息治理的核心取决于该区域驱动力与支撑力的发展是否适应其阻滞力与压力水平，区域大数据中心作为关键的科学与扶贫治理的信息使能器，成为大数据治理基本的信息生态环境容纳与治理路径选择。 相似文献
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[目的/意义]科研数据知识库联盟(RDRA)有助于实现科研数据的统一管护和服务,是科研数据共享的发展趋势,从协同视角探究国际最佳实践的运行策略,可为我国RDRA的协同构建、运行和可持续发展提供参考。[方法/过程]基于协同理论梳理RDRA中的主体、要素、流程协同问题,并以加拿大FRDR平台为例,剖析其在平台构建、组织架构设置、不同环节数据服务中的协同策略。[结果/结论]对我国RDRA建设与优化的启示包括：联合广泛的RDM利益相关者,形成全国合作网络;设置合理的组织架构,明确和落实职责;统一平台运行,协同规范元数据标准与资源组织;加强人员沟通,实现科研数据生命周期全流程分工协作;制定使用规范,强化知识产权保护与数据安全。 相似文献
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[目的/意义]通过系统梳理国内外跨地域科研协作研究文献,为该领域的研究提供参考。[方法/过程]首先采用文献计量分析、内容分析等方法,在识别当前文献主题特征的基础上,围绕协作过程对现阶段跨地域科研协作研究进展进行概述;然后从研究样本、研究策略出发展开多维度评述;最后提出对未来研究的展望。[结果/结论]目前跨地域科研协作研究主题集中在动因研究、网络研究和绩效研究3个方面;研究样本以期刊论文、专利数据为主,科技政策、案例文本为辅;相关文献主要采用网络分析策略、统计分析策略和地理信息分析策略开展研究。下一步跨地域科研协作研究应关注各研究主题的多维深入探讨、研究样本的多样化以及与地理信息分析理论技术的紧密融合。 相似文献
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[目的/意义]为了避免国内图书情报学界在大数据浪潮下走创新不守正的老路。[方法/过程]对情报学界开设大数据专业面临的挑战与冲击、情报学的学科根基、如何变革情报学研究与教育等问题进行深入分析。[结果/结论]如果不对现有师资队伍的知识结构进行调整,不对师资队伍的知识储备进行充实,情报学界培养出来的大数据人才将缺乏市场竞争力。大数据时代的情报学研究既要追求学科知识的严谨性,坚守研究内容与教学内容的相关性,也要理性地将大数据思维、大数据方法与技术融入情报学的学科知识体系。大数据时代的情报学教育应该保持学科边界的稳定性,保持内容结构的合理性。 相似文献
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[目的/意义] 大数据时代的学术评价数据化,是指对有关评价的学术活动进行全面记录、存储、统计并形成有价值数据的过程,这是支撑对学术生态中各类对象的质量或水平做出判断的必要环节。数据化是实现"基于大数据的学术评价"的前提。[研究设计/方法] 本文对相关文献、概念和实践进行归纳分析,探讨了大数据时代学术评价数据化的难点及其应对策略。[结论/发现] 数据化的难点包括数据缺失或"隐形"、数据难获取、数据质量低、数据化成本高、数据化意识不足。应对策略包括3个方面,即搭建学术评价数据化的基本框架、变革学术评价的体系和流程、制定学术评价数据化的关键策略。[创新/价值] 数据化是当前学术评价急需却缺乏系统研究的一个领域,也是本文选题和观点的主要价值所在。 相似文献
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[研究目的]大数据赋能政府数字化转型已经成为国家治理体系和治理能力现代化的重要抓手。然而,严重的“数字鸿沟”问题依旧是制约我国政务大数据整体发展水平提升重要瓶颈。如何因地制宜发展政务大数据,破解“数字鸿沟”难题亟待学界探究。[研究方法]将TOE框架与中国具体的治理情境相结合,运用模糊集定性比较分析法(fsQCA)对全国31个省(自治区、直辖市)政务大数据发展水平的影响因素与发展路径进行了研究。[研究结论]研究结果表明,省级政务大数据发展水平受到技术、组织和环境三个层面因素的综合影响;其次,共有7种实现省级政务大数据高水平发展的路径;根据主导因素的差异,7种发展路径可归纳为:黄牛型(组织驱动型)、脱兔型(技术驱动型)和雄狮型(技术-组织驱动型)三大发展模式。黄牛型和脱兔型应尽可能向雄狮型的发展模式转变。 相似文献
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【目的/意义】对高校科研数据展开治理,是提升数据价值,优化决策能力,节约科研成本的有效途径,而实施治理行为的重点之一是构建高校科研数据治理模型,从而在理论上指导治理行为。【方法/过程】研究以协同治理理论辅以数据生命周期理论和利益相关者理论为基础,在探明已有数据治理模型逻辑路线后,通过半结构化访谈法,对国内外高校人员就科研数据治理认知进行深度沟通,最终利用NVivo 11软件对访谈结果进行质性分析,提炼模型构建要素。【结果/结论】据此分模块构建高校科研数据治理模型,拟为高校科研数据治理提供理论模型,同时也为提升高校科研数据治理服务水平提供借鉴。 相似文献
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[目的/意义] 数字文化资源成为大数据时代最重要、最基础的战略性资源之一,被赋予了新的价值和新的应用需求,为了解决数字文化资源开发和应用中的问题,提出了基于科技与人文融合的数字文化治理体系的建设。[方法/过程] 通过界定数字文化治理的内涵,分析数字文化治理的必要性,明确数字文化治理过程,从治理主体层面、数据层面、治理机制层面和治理技术层面4个层面架构了数字文化治理参考框架。[结果/结论] 并从数字文化治理机制保障,多元主体需求保障和治理质量保障3个角度出发,提出了数字文化治理的策略,为数字文化资源的创新性开发和价值创造提供借鉴。 相似文献