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[目的/意义]科研大数据治理在促进科学发展中起着重要推动作用,是提高治理能力与增强核心竞争力的关键途径,而突变是科研过程中广泛存在的现象。研究突变状态下的科研大数据治理过程有助于解决系统封闭、数据壁垒等问题。[方法/过程]借鉴突变理论中的尖点型突变理论,以科研大数据治理系统内生域科研大数据为状态变量,系统内生域科研大数据引起的熵增和系统外生域要素引起的负熵为控制变量,构建科研大数据治理模型(GM-SRBD),并对其机理进行解构。[结果/结论]研究表明,科研大数据治理过程可看作一个以突变性、随机性为特性,以模型上叶"无序态科研大数据治理系统"为基础,以实现模型下叶"有序态科研大数据治理系统"为目标,以"预备阶—逐进阶—临界阶—突变阶"四阶段为治理过程,以"环境融合策略(E)—网络梳理策略(I)—文化多元策略(C)—规制完善策略(R)—技术促进策略(T)"(EICRT)为五位一体治理策略体系,从而促进科研大数据治理系统内外交融,并使科研大数据由无序趋于有序的动态治理过程。 相似文献
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【目的/意义】个体知识协同行为(Id-KCB)和团队知识协同行为(T-KCB)在组织的网络柔性对创新绩效
的影响过程中起中介作用,探讨其内在机理对组织有着重要的意义。【方法/过程】本文通过数据调查,利用结构方
程模型方法,剖析了“网络柔性”对创新绩效影响过程中的Id-KCB、T-KCB的中介效应。【结果/结论】研究表明,网
络柔性对Id-KCB、T-KCB均有显著的促进作用;T-KCB对创新绩效很强的正向促进作用,而Id-KCB对创新绩
效并没有显著的正向相关性,但是Id-KCB在一定程度上正向影响T-KCB。因此,网络柔性可以通过Id-KCB、
T-KCB的中介效应(一阶或二阶)对创新绩效产生正向影响。 相似文献
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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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在给出产业集群知识协同能力概念的基础上,构建复杂动态环境下产业集群知识协同能力评价指标体系,进而构建基于模糊广义回归神经网络(Fussy-GRNN)的产业集群知识协同能力评价模型并进行实例分析,结果表明,与已有研究相比,从环境维度、网络维度、文化维度和规制维度等构建的"四位一体"评价指标体系很好地反映了复杂动态环境下产业集群活动的复杂性、动态性、多维性和网络化等特点,可以客观、有效地反映复杂动态环境下产业集群的知识协同能力水平。此外,进一步构建基于Fussy-GRNN网络的产业集群知识协同能力评价模型。 相似文献
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竞争情报分析的二象性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过引入波粒二象性理论,确定了竞争情报的二象性特性,竞争情报的类波现象和类粒子现象在实际中表现为竞争情报能量或价值的聚集和能量或价值的分布。在此基础上,本文探讨了竞争情报分析的二象性,即分析性与解释性,讨论了分析性与解释性的作用机理以及活动行为。Abstract: By introducing the theory of wave-particle duality,the duality property of competitive intelligence is determined. The wave phenomenon and particle phenomenon of competitive intelligence are represented as the aggregation of the energy or the value of competitive intelligence and the distribution of the energy or the value of competitive intelligence in practice. On this basis, this paper discusses the duality of competitive intelligence analysis, namely,the analytical and interpretative characters. The paper also discusses the functional mechanism and operational behavior of the analytical and interpretative characters. 相似文献
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知识集成有利于企业的知识创新,有利于提高企业的竞争优势,并形成企业的核心能力。因此,知识集成已经成为了知识管理研究领域的热点。已有的研究已经取得了一定的成果,但是已有研究过多地关注于知识集成的“显性知识与隐性知识的相互转化”、“本体构建”等方面,而忽视了对动态环境下的知识集成运行机理的深入探讨。基于此,本文在已有研究的基础上,分析了企业知识集成在动态环境下由“平稳态”到“激发态”再到“新的平稳态”而变化的特点,提出了动态环境下的企业知识集成模型(D-KIM)。该模型很好地揭示了在动态环境下企业知识集成状态由于受外部环境(包括宏观环境、中观环境和微观环境等)带来的“外部扰动”的影响而发生变化的规律。最后,通过构建系统动力学模型,对动态环境下的企业知识集成进行了进一步的分析。 相似文献