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952.
[目的/意义] 随着自主创新战略的提出,科技信息和科技情报在国家科技发展中的基础性作用日益受到重视,开展区域创新和经济发展的信息服务研究与实践,构建面向区域创新和经济发展的信息服务方法体系、实施方案,是十分必要的。[方法/过程] 通过对国内外文献情报机构服务区域创新和经济发展的实践调研,以及中国科学院文献情报中心在"十二五"和"十三五"期间面向省级科学院、中国科学院转化中心、地方政府、园区企业开展区域信息服务的整体设计和服务实践与案例分析,总结归纳中国科学院文献情报中心开展区域创新和经济发展知识服务的特色和成效。[结果/结论] 在实践的基础上提出图书馆面向区域创新和产业发展提供信息服务,进一步拓展了图书馆的服务领域,是图书馆发展的一个生长点,并将在服务内容与服务方式上不断发展完善。 相似文献
953.
[目的/意义]面向“十四五”的高校图书馆文献信息资源建设既是整体规划的重要组成部分,又是图书馆的服务保障与基础条件。明确编制过程、调研重点、发展思路与实施措施,对于高校图书馆中长期的文献信息资源建设战略有重要的指导作用和现实意义。[方法/过程]结合文献调研与行业观察和分析,采取案例研究、政策文本解读、比较研究等方法,总结高校图书馆制订文献信息资源建设“十四五”规划的策略与发展思路。[结果/结论]文献信息资源建设的总体思路是赋能存量、做优增量和把握变量,针对新发展阶段高校图书馆的目标与任务,提出具体的实施策略。 相似文献
954.
[目的/意义] 合理使用是维持著作权人个人利益与社会公共利益平衡的重要机制之一,对承担公共文化服务功能的图书馆尤为重要,但实践中图书馆的合理使用条款并未充分发挥利益平衡的作用,有必要对其存在问题及形成原因进行深入分析。[方法/过程] 通过与域外立法相比较,以及司法实践中的案例分析,可看出我国图书馆合理使用的主要问题在于现行法律规定滞后、规则不明晰,导致合理使用适用范围狭窄,还同时受到许可协议、技术措施的挤压。[结果/结论] 为化解图书馆合理使用条款的适用困境,可从增加原则性规定、明确其法律属性为强制性规定、扩大有关条款的适用范围等方面来完善立法。图书馆自身也应加强知识产权管理、提高知识产权素养,严格遵照法律规定以消除侵权隐患。 相似文献
955.
运用文献资料、数理统计、VAR模型等方法,基于2005-2015年国民经济与体育产业发展统计指标数据,通过协整检验、向量误差模型、格兰杰因果检验、脉冲响应函数与方差分解等,对我国体育产业发展与国民经济增长之间的关系进行实证分析。研究结果为:(1)协整检验与向量误差模型分析显示,体育产业增加值与国民经济发展之间存在正相关长期协整关系,这种均衡关系具有反向修正机制,当均衡关系发生波动时,当期以-1.744 073倍的力度对前一期偏离状态进行调整,将其拉回到长期均衡状态;(2)格兰杰因果检验显示,体育产业发展是国民经济增长的Granger原因,但国民经济增长不是体育产业发展的Granger原因;(3)脉冲响应函数显示,国民经济波动对其自身发展与体育产业发展均产生负效应,体育产业对于自身冲击的脉冲响应呈正相关趋势,并且能够迅速促进国民经济发展。(4)方差分解显示,国民经济在其自身发展与体育产业发展中的作用呈逐渐增大之势,体育产业的影响则呈逐渐减小之势。最后,提出了"识别均衡关系:促进国民经济与体育产业互惠共生发展"、"衡量脉冲响应:降低国民经济与体育产业均衡发展负效应"、"重视方差分解:权衡国民经济与体育产业影响因素相对性"、"完善政策法规:优化国民经济与体育产业均衡发展制度环境"等促进国民经济与体育产业均衡发展的现实路径。 相似文献
956.
唐代秘书省作为中央图籍机构,在前雕版印刷时代承担起部分国家出版职能,主要表现在图书发行、图书复制、出版管理等方面,本文通过梳理秘书省的出版史实,分析唐代国家出版管理观念的主要内容,以唐宋之际出版职能的转移、丰富、提升为落脚点,对比分析唐代秘书省出版职能的历史局限性。 相似文献
957.
[目的/意义]将情报工程思维融入云平台驱动的应急决策,旨在使应急决策更具效率性、科学性。[方法/过程]分析应急决策需求特性,在工程价值模型和情报系统基础上引入情报工程思维,即"事实数据"+"方法工具"+"专家智慧"3个要素,进而构建云平台驱动的应急决策情报工程架构。[结果/结论]云平台驱动的应急决策情报工程架构根据函数效应,从需求层(聚合需求,甄选信息)、工作层(挖掘情报,提升价值)、运行层(整合知识,集成智慧)以及服务层(快速响应,精准服务)4方面构建,使应急决策情报工程化及平行化,为应急决策在实际应用中提供一定思路。 相似文献
958.
Kai Hu Qing Luo Kunlun Qi Siluo Yang Jin Mao Xiaokang Fu Jie Zheng Huayi Wu Ya Guo Qibing Zhu 《Information processing & management》2019,56(4):1185-1203
Topic evolution has been described by many approaches from a macro level to a detail level, by extracting topic dynamics from text in literature and other media types. However, why the evolution happens is less studied. In this paper, we focus on whether and how the keyword semantics can invoke or affect the topic evolution. We assume that the semantic relatedness among the keywords can affect topic popularity during literature surveying and citing process, thus invoking evolution. However, the assumption is needed to be confirmed in an approach that fully considers the semantic interactions among topics. Traditional topic evolution analyses in scientometric domains cannot provide such support because of using limited semantic meanings. To address this problem, we apply the Google Word2Vec, a deep learning language model, to enhance the keywords with more complete semantic information. We further develop the semantic space as an urban geographic space. We analyze the topic evolution geographically using the measures of spatial autocorrelation, as if keywords are the changing lands in an evolving city. The keyword citations (keyword citation counts one when the paper containing this keyword obtains a citation) are used as an indicator of keyword popularity. Using the bibliographical datasets of the geographical natural hazard field, experimental results demonstrate that in some local areas, the popularity of keywords is affecting that of the surrounding keywords. However, there are no significant impacts on the evolution of all keywords. The spatial autocorrelation analysis identifies the interaction patterns (including High-High leading, High-Low suppressing) among the keywords in local areas. This approach can be regarded as an analyzing framework borrowed from geospatial modeling. Moreover, the prediction results in local areas are demonstrated to be more accurate if considering the spatial autocorrelations. 相似文献
959.
文章利用文献计量学方法,对我国计算机科学领域中被sCI收录的国际论文,从科学家、机构和国家之间合作的角度进行了分析研究.以美国科学情报所(ISI)出版的Wen of Science数据库为统计源,依据ISI2005年出版的Journal Citation Reports (JCR)的期刊分类体系,选择了JCR中"computer science"学科为统计对象.对该学科下的350种期刊1996-2006年发表的,机构署名中包含有"Peoples R China"的论文进行了检索.通过统计分析发现,在计算机科学领域产生的国际论文中,多作者合作是主流的研究方式.合著发表论文的规模以2~4人为主,并保持扩大的趋势.相对于国内机构之间的合作,国际合作产生的论文在质量和影响方面都更为突出. 相似文献
960.