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91.
要重视信息业的基础性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前,事业单位的改革已经起步,全国各级各类信息所都面临着严峻的挑战。以往几年在国家逐年减拨事业费的过程中,信息机构迫于生存的需要,往往倾向于放松基础性研究。而信息业的基础性研究领域是个发展非常快的领域,即使不断给予跟踪和关注也不一定保证能跟上时代发展的步伐。因此,基础性研究一旦放松了几年,就可能发生大滑坡。另外,有些信息机构在面向市场谋生存、求发展的过程中抓短线产品和服务尝到了甜头,也可能会忽视长线基础性研究。这种倾向对于长远发展是非常不利的。事实上,许多信息公司的成功都是与基础性研究分不开的。…  相似文献   
92.
情报研究的发展方向之我见   总被引:5,自引:0,他引:5  
长期以来 ,我国各级、各类情报研究所的情报研究工作可以大致分为两种类型。一是以编译报道为主的情报研究服务。一是情报研究人员走出所门 ,以领导机关或广大企业的需求为导向 ,发挥自身知识面宽、视野广、分析综合能力强的优势 ,开展各种调查研究、竞争情报研究和决策咨询工作。面对21世纪波诡云诘的复杂竞争局面 ,情报研究人员不能满足于以往的成绩和工作路数 ,否则就完全可能败下阵来。但第二类情报研究工作如果没有新的突破 ,则很难与其他许多专业软科学咨询机构竞争。近年来 ,国内外有关研究人员开展了一些对我国广大情报研究人员十…  相似文献   
93.
科学气氛   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
94.
95.
文章在借鉴前人成果的基础上,对我国科技情报工作的基本特征进行归纳总结.认为现代情报工作具有以下3个基本特征,即以数据为基础、分析为主线、服务为导向.  相似文献   
96.
从“985工程”到“2011计划”,我国高校最大的一个转变就是合作,特别是官产学研合作,广大学者对合作本身的研究也越来越重视.通过引入基于论文合作人数的合作分数的概念,使用积分的方法定义了合作强度,对“985工程”高校的主导合作强度、被合作强度以及它们之间的合作网络进行了统计分析,并在此基础上对“985工程”高校的官产学研合作强度展开了研究.  相似文献   
97.
网络信息环境下,情报专业的优势已从检索为主的信息序化变为分析为主的信息转化.从最初的信息获取到最终的情报服务,情报工作链条的每一个环节都渗透着分析.信息源的分布情况需要统计分析,检索表达式的构造需要词间关系分析,检索结果的好坏需要评价分析.进一步说,为了充分发挥检索结果的价值,需要对之做计量分析,计量分析的结果需要解读分析,计量分析指标的选取需要权衡分析,计量评价体系的建立需要系统分析.文献综述过程中,也许需要生命周期分析或流派分析,敌我对比需要实力与趋势比较分析.  相似文献   
98.
科技期刊的发展过程中,必然会面临着来自于同学科其他期刊的竞争压力.期刊自身与竞争对手的绝对影响力、期刊之间的相似性程度与期刊的竞争强度密切相关.我们将CSTPCD 2011收录的1998种期刊归入61个学科类别,把每一个学科类别作为一个期刊生态系统,引入生态学领域竞争强度的测度方法,采用CSTPCD 2011数据库的期刊指标和引文数据进行测算.计算过程中,以期刊的总被引频次作为衡量期刊绝对影响力的指标,计算学科分类内期刊互引矩阵、期刊相似性矩阵、并进一步计算期刊竞争关系矩阵.以此为基础,研究期刊在学科所面临的竞争压力,以及学科分类的整体竞争强度.研究表明,在物理学类35种期刊这个样本中,期刊的竞争压力差距悬殊,总被引频次大小对期刊的竞争压力有一定影响,同时期刊之间的相似性较大时,彼此的竞争压力都有所增加.研究还发现,各个学科分类的整体竞争强度也有比较明显的差别.综合类和工程技术领域竞争程度偏弱,医药卫生领域竞争程度整体偏强.与此同时收录期刊数量,即学科规模在20~50之间的学科分类,整体竞争强度更高一些.对科技期刊竞争压力的测算,将应用于期刊发展态势研究和发展策略选择,同时还有助于科技期刊管理部门进行科学决策.  相似文献   
99.
现在,我们身处网络时代.网络时代,首先指的是因特网或互联网这些具体的物理网络渗透到我们生活的每一个角落.其次,随着物理网络的渗透,人类的大多数社会活动都日益处于某种譬喻性网络中,如社交网络,合作网络,引文网络,共词网络,知识网络,链接网络,人际竞争情报网络,等等.知识的传播与交流、信息的传递与流动形成各种不同的网络,无论是一篇论文还是一本期刊,无论是一个网页还是一个网站、无论是一位作者还是一个机构,都会在网络中有其相应位置,其价值也往往在网络中得以体现.在今天,如果某个主体尚游离于网络之外,那么其影响力是很有限的.要努力地成为网络中的一个节点,并成为有重要位置及影响力的节点,这是网络社会的生存法则.  相似文献   
100.
无论用海量数据还是大数据来表征这个时代,数据规模庞大、增长迅速、类型繁多、结构各异已成为无法回避的现实问题.如何把繁杂的大数据变成我们能应付的、有效的"小"数据,即针对特定问题而构建一个干净、完备的数据集,这一过程变得尤为重要.在大数据时代,若不加强数据清洗,则GIGO(垃圾进,垃圾出)现象会更加严重.  相似文献   
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