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11.
以江苏省11所“211”高校为研究对象,运用社会网络分析法绘制了“211”高校与企业以及其他高校之间的产学研专利合作网络,并重点探讨了校企合作的技术领域和地理距离。以东南大学为例分析了1985-2011年期间4个不同阶段专利合作网络结构的演化路径。研究表明,目前高校专利合作模式主要以亲缘型合作为主、以地缘型合作和业缘型合作为辅,将来会形成“一体两翼”的专利合作模式。  相似文献   
12.
科研范式的不断转变以及科研人员数据意识的增强使得科学数据的价值逐渐升高,而关联研究是为了研究不同知识、不同数据之间的相互关系,发现潜在规律。探讨数据论文与期刊论文的关联应用能够推动科学数据高效流通、提高数据的应用能力。本文基于元数据,以全球变化科学研究数据出版系统为数据来源,通过对该平台的数据论文及相应的期刊论文进行关联的特征分析,并选取有代表性的论文数据为研究对象,进行二者关联应用模式的研究。  相似文献   
13.
在文献查阅分析和专家深度访谈的基础上,初步建立了包含16项因子的情报人员胜任力模型,并设计了16个题项的胜任特征调查量表。为验证模型的合理性,选择了江苏省多家企业和研究所情报人员进行预调查和正式调查,并利用SPSS18.0和LISREL8.70对调查数据进行了探索性和验证性因子分析,分析结果表明构建的情报人员胜任力模型具有较高的拟合度和稳定性。  相似文献   
14.
[目的/意义]基于情景分析理论,检验高校科研数据平台功能的可用性,促使科研数据发挥更大价值,实现科研数据全方位管理,推动开放科学和开放数据的发展。[方法/过程]针对科研过程的阶段特征,采用情景分析法构建了科研过程的4个情景,重点针对实施阶段的情景,以复旦大学社会科学数据平台为例开展了眼动追踪实验研究。[结果/结论]初步确定了高校科研数据平台的四大功能定位:用于选题立项的功能,用于科研准备的功能,用于科研实施的功能和用于成果管理的功能。最后对新一代高校科研数据平台功能重新定位与优化,能够实现数据一站式管理、数据开放、数据共享以及数据再利用功能。  相似文献   
15.
[目的/意义] 旨在对大量的中文专利实现快速分类,满足专利审查以及情报分析等工作的要求。[方法/过程] 结合专利文本的固有格式以及存在多个IPC分类号的实际情况,将多示例多标签学习应用于专利自动分类中,在介绍几种经典的多示例多标签模型的基本原理之后,将这些模型运用于中文专利IPC分类号的确定。[结果/结论] 实验证明,多示例多标签模型适合运用在专利的自动分类中,并且从Average precision、Hamming Loss、Ranking Loss、One Error、Coverage、Training time等指标分析可以发现,MIMLRBF模型能快速、准确地运用在中文专利IPC分类号的确定中,为大规模专利的自动分类提供借鉴。  相似文献   
16.
采用CiteSpace II可视化工具,分别以中美情报学领域的代表性期刊——《情报学报》和《美国信息科学和技术学会杂志》在1998—2011年间的1 689篇和1 926篇载文为例,从文献共被引和关键词共现两个视角进行比较分析。研究表明,中美情报学在知识基础、研究前沿和研究热点方面存在较大差异。研究结果可为我国情报学研究提供重要参考。  相似文献   
17.
18.
运用文献计量学和可视化分析方法,对国内微博研究作者和主题进行分析,发现核心作者所在学科主要集中在新闻学、管理学和情报学,从五个方面讨论微博研究现状及进展:微博一般理论、微博与突发事件、微博舆情、微博与个体、微博与社会组织,提出未来微博研究发展趋势:技术突破、学科合作、实践导向、自律。  相似文献   
19.
【目的/意义】科研合作有助于拓展学科研究领域、共享科学资源、降低研究风险,提高科研成果生产率,本文从六个时间阶段分析中韩科研合作网络的演化路径,为两国科研机构的学术合作发展提供新的启示。【方法/过程】采用中韩合著的SCI论文进行产出力、影响力的分析,构建其学科网络、机构合作网络,深入挖掘中韩科研合作模式,绘制中韩科研合作演化路径。【结果/结论】最终发现中韩科研合作的模式先后经历了被动分散、“一对一”较为单一的合作模式、以人才流动为纽带 “一对N”、“N对一”的自发式合作模式、海外办学平台建设的“面到面”的平民化合作模式到从学院出发以学科发展为目的的“点对点”的任务型合作模式及“战略联盟”、“校企合作”、“地方合作”等自由化多样化开放化的“N+N”模式。  相似文献   
20.
[目的/意义]厘清科学数据质量控制的全部主体,探索面向科研全过程的科学数据质量控制的主体责任。[方法/过程]引入数据生命周期理论和全面质量管理理论,采用文献调研、网络调查、案例分析和归纳法,对15本科学期刊中的数据政策文本、涉及到的科学数据中心,以及国内外“数据质量”相关学术论文进行调研分析。[结果/结论]科学数据质量责任主体分为高校科研人员(机构)以及科学数据存储平台、高校图书馆、研究资助机构和专业协会、数据用户四类,各责任主体在不同阶段应承担不同的质量责任。数据质量控制的关键在于围绕各方参与主体,制定管理制度标准,优化流程环节,建立多主体协同的科学数据管理责任机制。  相似文献   
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