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新冠肺炎疫情背景下科学对政策的决策支撑作用越来越受重视,科学论文逐渐成为相关政策制定时的重要参考依据,循证决策也成为科学性防疫政策制定的有力保障。为探究哪些因素能够影响新冠肺炎疫情防控政策引用科学论文以及这些因素的重要性程度,本文从循证证据生产要素的视角出发,根据科学论文引用参考文献的行为研究,以相关科学论文为研究对象,构建了以研究证据因素、研究者内部因素及外部环境因素3个层面为主的影响因素一级指标,以科学论文引用参考文献的4个重要因素——合理性、原创性、科学价值与社会价值为二级指标,以34个特征为三级指标的指标体系。将科学论文是否会被政策引用视为机器学习中的二分类问题构建预测模型,结合5种采样技术和5种分类方法验证了本文指标体系和预测模型的准确性。最后通过特征重要性分析和相关性分析进一步探究相关影响因素的重要性程度。结果表明,科学论文的论文层面、作者层面和期刊层面的特征均在不同程度上影响了科学论文被政策引用,其中最重要的影响因素是科学论文的学术影响力、作者学术影响力以及论文在新闻媒体和社交媒体中的传播程度。同时发现政策文件在选取科学论文作为循证证据时存在着复杂多变的特性,在相关方面仍... 相似文献
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[目的 /意义]为了向政策制定提供科学证据推荐,提出一种基于知识图谱的循证政策中科学证据推荐研究框架,并以新冠肺炎疫情防控政策为例进行科学证据推荐研究。[方法 /过程]提出一种有效的循证政策中科学证据推荐研究框架,该框架主要包括循证政策与科学证据知识图谱构建、循证政策中的科学证据推荐两部分;同时,以新冠肺炎疫情防控政策为例,构建包含12 872 567个实体、47种关系和61 548 684个三元组的循证政策与科学证据知识图谱,并进一步利用知识图谱的推理能力为新冠肺炎疫情防控政策的制定提供科学证据推荐。[结果/结论 ]研究结果表明该方法具有良好的推荐准确率,在TransE模型中的HITS@10为0.182 588,能够有效解决新冠肺炎疫情防控政策制定中的科学证据推荐问题,也为新冠大流行期间的循证政策制定提供了一种新的方案。 相似文献
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