中外情报学论文创新性特征研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

曹树金  闫欣阳  张倩  卓伊玲 《图书情报工作》2020,64(1):80-92

[目的/意义] 综合运用定性与定量相结合的方法对近年中外情报学论文的创新性进行分析和对比，揭示情报学领域研究的创新性特征，发现领域学术论文中创新句内部的知识关系，进行更细粒度的论文创新性分析，为研究领域创新点深层次利用提供条件，同时丰富科技论文创新性监测的途径，促进科学研究创新。[方法/过程] 从句子级创新性识别出发，选取中英文各两种情报学期刊作为样本，采用信息抽取和机器学习的方法，将创新句的抽取从现有的摘要扩展到全文，充分利用句子结构和句法特征识别领域创新内容，探讨近年中外情报学论文在创新对象、主题、类别等方面的特征，并做对比分析，最后通过对自动分类的论文集合进行定性的内容分析，总结归纳出中外情报学论文创新的表达范式。[结果/结论] 从创新的表达来看，中外情报学论文创新句的分布情况基本一致，英文期刊论文创新的表达更丰富。从创新性特征来看，英文情报学期刊论文创新主题较集中，而中文主题多样和分散；具体方法的创新是近年情报学领域的创新热点，而在研究方法上创新不足；中英文情报学期刊论文的创新性特点都反映了应用研究、实证研究的成果较多，而理论创新推动缓慢的趋势。  相似文献   

在线健康社区用户个人健康信息管理行为特征研究   总被引：3，自引：1，他引：2  

杨梦晴  朱庆华 《图书情报工作》2020,64(1):105-112

[目的/意义] 旨在对在线健康社区用户的个人健康信息管理行为特征进行分析，并在此基础上，对"平台-PHIM-健康目标"这一模式中的元素之间的关系进行探讨。[方法/过程] 选择患有红斑狼疮的在线健康社区用户作为调查对象。采用聚类方法对个人健康信息管理行为的总体测度水平不同的群体进行识别；利用单因素方差分析（One-way ANOVA）对不同群组进行比较研究。[结果/结论] 将依托在线健康社区进行的个人健康信息管理行为界定为健康信息发现、健康信息互动和健康信息分享。从数据分析结果来看，首先，在线健康社区的红斑狼疮患者在个人健康信息管理行为水平上存在显著的高低差异。第二，用户所感知到的社会支持与其个人健康信息管理水平存在正相关关系。第三，个人健康信息管理与用户健康目标之间存在正相关关系。本研究为在线健康社区完善其服务方式，促进慢性病人个人健康信息管理水平提高提供合理建议。  相似文献   

大学经典推荐书目的遴选标准与发展特点     

张微 《图书情报工作》2020,64(7):67-72

[目的/意义] 经典阅读处于学生通识教育的核心环节，大学经典推荐书目在"读什么""怎么读"的核心教育环节发挥着重要作用。分析和确立大学经典推荐书目的遴选标准，探究其发展特点，对于优化经典书目编制、推动经典阅读，具有十分重要的意义。[方法/过程] 通过网络调研和电话访谈梳理部分"双一流"高校的官方经典推荐书目，分析我国高校经典推荐书目的产生过程与背景。[结果/结论] 大学经典推荐书目在遴选上重视中国传统经典，也注重借鉴西方经典；人文社会科学经典与自然科学经典遴选相对均衡；发掘元典书目新生，重视充实有价值的影响书目。同时，在阅读推广实践中，呈现出尊重阅读主体、重视首因效应发挥、丰富创新推介载体，以及差异化、层次化、定制化的发展特点，体现出高校党政领导的重视和图书馆的主动作为。  相似文献   

学习团队协作信息搜索的共享心智模型研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

颜端武  张馨月  汤佳丽  苏琼 《图书情报工作》2020,64(8):3-12

[目的/意义] 对协作信息搜索进行深入研究，为专业化协作信息搜索系统平台建设优化等提供启发和借鉴。[方法/过程] 聚焦于学习团队的信息搜索行为，以高校学生为研究样本，以共享心智模型为切入点，采用扎根理论研究方法，探讨协作信息搜索中团队共享心智模型建构过程。[结果/结论] 识别出四大核心环节——个体感知与探索、团队任务解析、团队信息收集和团队信息整合，并理清各环节的认知活动与共享心智模型内容要素。  相似文献   

图书馆科普教育现状与发展路径探究——基于25个省市88家科普教育基地调查     

徐基田 《图书情报工作》2020,64(9):35-45

[目的/意义] 图书馆肩负着实施科普教育的法定职责，拥有品种多样、内容丰富的科普文献与信息资源的图书馆，在开展科普教育方面具有得天独厚的优势。图书馆科普教育起步比较早，2005年，中国图书馆学会成立科普与阅读指导委员会；但在图书馆业界，科普教育只是零星的点缀式服务创新探索，尚未成为常态化服务项目。在依法治馆、创新发展的新时代，寻求图书馆科普教育发展路径具有较强理论和实践意义。[方法/过程] 通过互联网、微信等社交网络平台，对图书馆科普教育基地建设的状况进行调研，从基地等级、基地类型、基地数量、区域分布、有效期限以及认定依据等方面进行深入分析，并对图书馆实施科普教育提出发展路径以供选择。[结果/结论] 图书馆科普教育应坚持基地建设与科普服务相结合、阅读推广与全民科普相融合、科普与游学并举等策略，走设施、资源、服务"三位一体"的持续稳健协调发展之路。  相似文献   

学术论文研究亮点的语言学特征与分布规律研究     

索传军  于果鑫 《图书情报工作》2020,64(9):104-113

[目的/意义] 论文出版过程中，若能够合理有效地呈现出一篇学术论文的核心观点，不仅可以大大减少科研人员在查找和筛选文献上花费的时间，而且有助于阅读与理解。[方法/过程] 通过标注385篇XML格式期刊论文，构建了研究语料库，再利用关键词分析法对亮点的语言学特征进行分析，借助自然语言处理算法探索亮点的分布特征。[结果/结论] 亮点是一组规范的、语义明确的短句的集合，是一篇学术论文与其他论文相比较的新观点、新视角、新方法、新思路、新结果、新结论等内容的体现。亮点具有新颖性、简明性、易读性、"宣传"性等特点。亮点分为研究创新型亮点、研究方法型亮点、研究过程型亮点与研究结论型亮点，本文发现了亮点在正文和各章节的分布情况。  相似文献   

基于深度学习的中文专利自动分类方法研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

吕璐成  韩涛  周健  赵亚娟 《图书情报工作》2020,64(10):75-85

[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。  相似文献   

图书馆借助新媒体传播科学文化的实践研究——以中国科学院文献情报中心“科学人讲坛”为例     

于博雅  郑康妮  陈朝晖 《图书情报工作》2020,64(24):48-56

[目的/意义] 以"科学人讲坛"在"新媒体+科学文化内容"方面的有序推进为主要案例，论述新媒体技术在图书馆科学文化传播活动中的具体应用，找到专业图书馆科学文化传播工作优势及发展方向。[方法/过程] 梳理"科学人讲坛"讲座内容、推送渠道及观看数据，通过数据分析影响科学文化传播效果的主要因素。[结果/结论] 新媒体及时、灵活、强互动等特性在科学文化传播工作中起到了良好的效果。图书馆的服务意识、丰富馆藏及科学人文精神与新媒体技术优势的结合，使科学文化传播工作中公众的参与兴趣得到了极大提升，拉近了科学与公众间的距离，提高了科学文化传播效果。  相似文献   

灰色预测法在情报研究中的应用研究综述     

张晶晶  李泽霞 《图书情报工作》2020,64(24):106-114

[目的/意义] 灰色预测法可有效处理情报研究中广泛存在的小样本数据，通过对灰色预测法在情报研究中的应用情况进行梳理，总结其在应用过程中存在的不足，为灰色预测法在情报研究中的进一步应用提供参考。[方法/过程] 通过综述情报研究中涉及灰色预测法的相关文献，从数据选取、模型构建和解决的问题等方面对情报研究中灰色预测法的应用进行概述，总结当前情报研究中灰色预测法的应用所存在的问题，并提出改进建议。[结果/结论] 在方法应用上，已有研究主要采用数列灰预测，且模型集中在单变量灰色预测模型，根据预测对象不同，灰色预测法已经在包括期刊分析、图书馆运行管理、热点主题分析及科研机构评价方面得到了很好的应用，未来可根据预测对象特点及研究目标尝试不同的灰色预测方法，扩宽灰色预测法在其他方面的情报研究问题中的应用。  相似文献   

Populist linguistic tone in recent U.S. presidential campaign discourse: a DICTION analysis     

Craig O. Stewart 《Communication Research Reports》2020,37(1-2):11-21

ABSTRACT

This study analyzed the tone of public campaign remarks of right- and left-wing populist (Donald Trump and Bernie Sanders, respectively) and right and left-wing non-populist (Mitt Romney and Hillary Clinton, respectively) U.S. presidential candidates using DICTION 7.0. Findings suggest that populists tended to use a linguistic tone that is high in pessimism, group abstractness, and exclusion. Pessimism and group abstractness were positively associated with immigration language in right-wing populist speech. Commonality and “we-ness” were positively associated with populist language in left-wing populist speech.  相似文献