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高校学科建设数据信息平台的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]为了让学校决策者了解学科现状、优势与不足,促进学科内涵建设,同时让图书馆实时掌握学科建设数据信息,为学科服务和资源建设提供重要依据,设计高校学科建设数据信息平台。[方法/过程]基于Pentaho BI平台,利用Pentaho BI平台的集成工具来收集与分析来自各个学科管理部门的系统数据,通过Dataverse Network平台收集与管理来自研究人员的科研数据,从而构建高校学科建设数据信息平台,对数据进行处理、分析和挖掘,产生数据报表、多维数据分析图、仪表盘和数据分类与聚类的图表。[结果/结论]高校图书馆作为学校的文献信息中心,是学校教学工作和科学研究工作的重要组成部分,因此应当积极参与到学校学科建设数据信息平台的设计与研究工作中来,并在科研数据的收集与管理方面发挥重要的作用。 相似文献
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[目的/意义]研究高校图书馆科研数据联盟的建设策略。[方法/过程]利用案例研究法分析荷兰3所高校图书馆共同建设的科研数据联盟3TU.Datacentrum,介绍其发展历程、数据资源建设、系统平台、服务方式,并分析其基本特点。[结果/结论]3TU.Datacentrum数据联盟具有图书馆主导、集中建设、一体化服务、广泛合作交流等突出特点,结合我国高校科研数据管理与共享现状,提出如下建设策略:应充分发挥图书馆的作用,立足于数据共享现实需求和科研管理政策要求,建立我国高校图书馆数据联盟,借此提高我国科研数据的质量与影响力,并合作开展数据管理专业教育等相关工作。研究结果对于我国高校图书馆科研数据联盟的建设发展具有重要参考价值。 相似文献
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高校图书馆是高等院校的文献信息中心,是为高校教学和科研服务的学术性机构之一,是学校信息化和社会信息化的重要基地.文章分析了大数据时代背景下高校图书馆学习平台建设的必要性,并对建设高校图书馆学习平台的策略进行了详细介绍. 相似文献
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[目的/意义]高素质的学科馆员队伍是高校图书馆拓展服务领域的基本前提。探讨高校科研数据管理服务对学科馆员的能力需求,从而有针对性地加强学科馆员的能力建设,对进一步提升我国高校科研数据管理服务水平具有重要意义。[方法/过程]梳理国内外研究现状,对高校图书馆科研数据管理的内容进行归纳,明确科研数据管理服务中的学科馆员角色。[结果/结论]阐述科研数据管理对学科馆员的能力要求,提出面向科研数据管理服务的学科馆员能力建设策略。 相似文献
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在大数据环境下,高校学科馆员应努力提供基于数据获取与利用的信息素养服务,为学者提供基于文献信息和数据的学科知识发展支撑服务,为学校科研管理与决策部门提供决策支持服务,为深入科研一线的学者提供定制化知识服务. 相似文献
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[目的/意义]我国科学数据管理平台已经取得了一些成就,但是与国外对比还存在一些差距。拟通过纵向时间轨迹和横向国内外对比对我国科学数据管理平台发展现状进行把脉和定位,同时为国内平台的优化提供国际经验和对策。[方法/过程]采用网络调查手段,从纵向时间轨迹和横向国内外对比两个视角进行研究:通过纵向时间轨迹分析我国科学数据管理平台取得的成就,通过横向对比分析存在的问题。[结果/结论]①成就:相关政策体系不断完善;数据集覆盖的学科领域日渐增多;数据管理平台建设的国际化发展已初见成效。②缺失:资金来源单一;平台服务功能不全面;部分平台缺乏合作建设理念;高校图书馆参与较少等。③对策:建立多元化的资金投入机制;建立数据管理价值链;加强异质机构之间的合作;拓展平台服务方式;高校图书馆应成为数据管理的重要力量。④发展趋势:科学数据管理平台建设将会成为科研信息服务机构的一项重要工作;科学数据管理机构和人员数量会不断扩大;通过建立科学数据管理平台联盟和实力雄厚的科学数据中心来提升科学管理的规模与国际竞争实力。 相似文献
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地方农业高校科研档案地域特色明显,种类繁多,累积数量大且综合性比较强。大数据提供了一种新的管理理念和方法,同时也对科研档案管理工作提出了更高的要求。本文从大数据的特点和需求出发,分析了地方农业高校传统科研档案管理工作面临的挑战,提出在大数据时代,应积极转变观念,加快档案数字化、规范化建设,创新档案利用服务模式,实现农业高校科研档案的有效利用和开发。 相似文献
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[目的/意义]以用户需求为导向,分析国内高校图书馆科研数据管理服务存在的问题,为我国高校图书馆开展科研数据管理服务实践提出切实可行的建议。[方法/过程]采用网络调查法,从服务内容、服务途径和服务基础3个层面对国内高校图书馆科研数据管理服务现状进行调查;以图书馆服务现状为基础,利用问卷调查法分析国内高校图书馆用户需求,总结出用户需求特点。[结果/结论]目前国内高校图书馆科研数据管理服务存在设计和计划服务缺乏、服务方式单一、网页说明和建议内容单薄、馆员咨询内容有限等问题,而用户需求特点则体现在用户在各数据管理阶段中的需求特点,用户对咨询、培训方式的需求特点以及用户需求的学科差异性特点。基于此,提出丰富服务内容、拓展服务途径、奠定服务基础的建议。 相似文献
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在大数据的背景下,结合对高校信息化中服务发展的需求,提出建立智能高校信息化管理服务系统的思路。依据大数据的基本思想,首先提出高校大数据的概念并分析其基本特征。对智能高校信息化服务具体体现方式进行研究,详细阐述建设智能高校信息化管理服务系统的原则和构架设计的逻辑框架,进一步探讨在实践中ETL、数据仓库建模等关键技术,以实例说明智能信息化管理中的数据应用服务和决策支持,为全面建立智能化的高校信息化管理服务系统提供探索和实践基础。 相似文献
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[目的/意义] 一流高校图书馆科研数据管理服务建设既是开放科学交流与合作的现实需要和科研数据共享与利用的客观要求,同时也是适配一流高等教育体系建设的必然趋势。[方法/过程] 选取国内外较有代表性的一流高校图书馆为样本,针对其科研数据管理服务建设的核心支撑要素、主要循环流程与内容、关键主体及其权责等方面展开调研,从整合数据生命周期与利益相关者的视角（DLC-SH）深入探究其服务建设的经验与问题。[结果/结论] 基于DLC-SH视角提出一种由宏观顶层设计与政策规划、中观服务路径设想与前瞻、微观服务体系构建与实现等相互联系的方面把控我国未来面向一流高校建设的图书馆科研数据管理服务革新框架,为后续的研究与实践提供借鉴与参考。 相似文献
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研究生是实验室内直接负责科研数据管理的主体,了解其数据管理实践和需求能为图书馆创建数据服务提供新思路。文章采用文献调研法、比较分析法和内容分析法,从数据管理实践、数据素养现状、数据管理服务与教育期望3个维度比较国内外研究生数据管理需求调查结果,分析研究生数据管理实践和数据素养现状的特点及存在问题,基于问题级和方案级2个层次总结研究生的数据管理需求,为国内高校图书馆实施研究生数据管理服务与教育提供启示。 相似文献
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Ithaka S+R于2021年12月发布了研究报告《处于十字路口的大数据基础设施：高校的支持需求和挑战》,深度剖析大数据环境下的研究人员的科研方法及对科研支持的需求，在此基础上对高校大数据基础设施建设参与各方提出了指导建议。研究报告对我国高校图书馆认清参与大数据基础设施建设的必要性、把握科研大数据支持服务内涵、拓展相关培训和并加强多方协同等均有启发意义。 相似文献
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[目的/意义]通过数据驱动研究的海内外环境扫描,研究数据管理服务的国内外进展,提出研究数据管理服务框架和服务研究生命周期的建议,并以北京大学图书馆的实践为例,为高校与科研机构提供研究数据管理服务、推动数据驱动研究提供研究与实践参考经验。[方法/过程]调研国内外数据驱动研究现状和趋势,分析研究数据管理服务国内外发展情况,指出研究数据管理服务的重要性。通过对用户调查和QS排名前50名的大学服务的调研,总结服务需求。根据数据驱动研究范式特点和研究者需求,依据国家、国际组织、资助机构和科研机构的数据政策要求,基于研究数据生命周期需要服务于研究生命周期,提出研究数据管理服务框架设计。介绍北京大学研究数据管理服务框架体系建设经验,为研究数据管理服务框架体系建设提供建议。[结果/结论]基于需求调研设计支持学术交流全过程的研究数据管理服务框架,研究数据管理服务应包括：数据管理计划、数据服务、数据管理、数据素养、长期保存和数据政策等。在该框架下北京大学图书馆从多方面开展研究数据服务实践,为高校与科研机构建设研究数据管理服务提供有价值的参考经验。 相似文献
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近年来,国家高度重视科研诚信,推动科研诚信管理专业化常态化,首先要对科研数据进行治理,加强科研工作原始记录管理,规范科研数据的治理与审计工作,保证科研数据的质量。以科学数据管理的指导原则“FAIR”为导向,以多中心治理理论为指导,探讨以学者、院所、学科、学校为中心节点的高校科研数据利益相关者之间的协同共生关系,并利用责任矩阵(RASCI法)梳理高校科研数据治理过程中的任务、角色、分工、职责等,提出多中心驱动的高校科研数据治理框架。该框架包括数据生产阶段、数据治理的架构设计阶段、数据治理的实施完善阶段,涵盖了科研数据生命周期以及数据治理的生命周期,拟为高校科研数据治理提供理论模型。 相似文献
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新型科研范式下,科研模式的变革对高校科研人员的数据需求管理提出了更高的要求,探究高校科研人员数据需求管理的影响因素,可为科研人员数据需求的有效引导与管理提供参考。本文通过焦点会议、个人访谈和网络数据获取原始资料,运用扎根理论方法探索高校科研人员数据需求管理的影响因素,最终得到67项初始概念、24项范畴和8项主范畴。在此基础上逐步归纳提炼出由用户、服务、情境和技术4项维度组成的数据需求管理影响因素的USCT模型分析框架,同时进一步分析了各项主范畴对数据需求管理的内在关联机制及作用关系。结果表明,用户个人特质、个性化服务以及任务情境对科研数据需求管理的影响最为直接;用户感知、知识服务、移动信息情境、技术应用以及技术匹配会对数据需求管理产生间接影响。图6。表3。参考文献49。 相似文献