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数字人文近年来受到人文学科和图书情报与档案管理学科的广泛关注,其中在历史学领域的实践项目尤为突出,因而以历史学者为中心考察其对数字人文的认识和接受情况,探究人文学者接受数字人文的影响因素,可促进数字人文更好地与人文学科融合发展。文章采用面对面访谈、电话访谈和微信语音的方式对22名历史学者进行采访,得到近6万字的访谈记录。运用扎根理论方法探索人文学者对数字人文接受意愿的影响因素,得到51项范畴和18项主范畴,在此基础上逐步归纳提炼出人文学者对数字人文接受意愿的5个维度:个人因素、参与方式、技术制度因素、环境因素和数字人文学科属性,根据维度之间的相关关系建立人文学者对数字人文的接受意愿PPTEC模型框架。结果表明,个人因素和环境因素会直接影响接受意愿,参与方式、制度技术因素、数字人文属性会受其他因素的调节后影响接受意愿。 相似文献
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针对数字化环境下的档案数字资源的激增及服务的需求,在分析国内外研究现状与实践基础上,引入协同学理论,从管理协同、组织协同、技术架构三个方面进行了档案数字资源协同服务实现机制的探讨,以期对档案数字资源服务起到促进作用。 相似文献
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出版企业在近十多年进入产业化发展的高速通道,规模增大、提速加快、利润倍增,业务环境和职业心态也有了明显改变.发扬光大工匠精神,做有文化品位、有传承价值的好书,新时代的新命题直接向我们出版从业者扑面而来. 相似文献
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数字人文为档案信息资源开发工作带来了先进的技术和思维,推动了档案信息资源开发工作的创新发展.文章探讨档案信息资源开发工作应该如何结合数字人文与时俱进.首先,从档案信息资源开发工作的开发主体、开发客体、开发过程、开发成果和档案信息用户五个角度分析了数字人文带来的积极影响;其次,指出了目前档案信息资源开发还处在数字化阶段、开发项目规模较小且分散、档案馆参与的数字人文项目占比较低、开发项目涉及领域单一;最后,可从转变数字档案信息资源整合方式、扩大开发工作规模、深化与数字人文研究团队的合作、拓宽开发工作涉及的领域四个方面来改进上述问题. 相似文献
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中国电子政务运维服务现状分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文统计49家电子政务运维服务机构和52个参测案例,制定适合于我国现阶段的电子政务运维服务三级分析指标体系,从机构、服务、机制和趋势四个方面评价我国现阶段电子政务运维服务的整体水平,分析总结我国电子政务运维服务的成功经验与不足,用以提高我国电子政务项目的成功率和满意度,优化我国国有信息化资产的管理体制和投资效益。 相似文献
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在数字技术蓬勃发展的今天，档案数字叙事凭借其沉浸式和互动性特点，使档案数字叙事用户与档案建立更深层次的联系，用户在档案数字叙事空间中进行互动，从而获得情理共鸣。论文依据兰德尔·柯林斯提出的互动仪式链理论，从互动仪式链构建的空间界限、符号焦点、用户群体、情感基础四个方面分析档案数字叙事服务的仪式运行机制，对档案数字叙事服务的仪式构建提供可行方案，最后对档案数字叙事仪式链进行情感能量分析。通过引导用户在档案数字叙事中的情感积累，构建差异化的档案叙事互动市场，为档案利用与赋能提供理论方法，为社会和谐稳定发展提供帮助。 相似文献
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【目的/意义】通过分析在线健康社区成员的互动模式和网络结构，探讨其价值共创行为特征，为社区的持续运营和管理提供建议。【方法/过程】以百度抑郁症吧为研究对象，采取质性和定量混合的研究方法，首先采用内容分析法对所爬取的数据进行编码,再利用社交网络分析对各价值网络的网络结构特征和关键用户进行了探究。【结果/结论】结果显示，在在线健康社区中成员以独特的方式进行价值共创，其产生的三种类型的价值互相共存，其中整体网络与社交价值网络相关性最高，知识价值网络和文化价值网络相关性最低；社区成员之间的联系并不密集，并不存在核心-边缘结构；网络中的大多数关键用户角色存在重叠；并根据本文的研究结果提出了三点针对性建议。【创新/局限】首次从在线社区的整体网络结构和成员之间的交互关系探究在线健康社区价值共创行为。但在数据的选择、收集与研究方法的运用上仍有所不足，未来需加以改进。 相似文献
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[目的/意义]研究有声读物平台用户满意度影响因素，有助于平台运营商针对影响用户满意度的核心问题做出改善，提升平台服务质量，增强用户对平台的满意度，促进有声读物平台的良性、可持续发展。[方法/过程]从信息生态视角出发对有声读物平台用户满意度影响因素进行维度划分，以已有相关文献为理论基础提炼出用户满意度影响因素，并结合KANO模型设计问卷来判断各影响因素的重要度属性，同时对提炼出的影响因素进行验证。[结果/结论]有声读物平台用户满意度影响因素主要包括信息、信息人、信息技术、信息环境4个维度。提炼出的25个用户满意度影响因素中，魅力属性因素5个，期望属性因素8个，必备属性因素1个，无差异属性因素10个，反向属性因素1个。建议可以从对用户满意度影响较大的期望属性、魅力属性和必备属性3类影响因素层面来提升用户满意度。 相似文献