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1.
David Kaldewey 《Minerva》2018,56(2):161-182
This article analyzes the concept of “grand challenges” as part of a shift in how scientists and policymakers frame and communicate their respective agendas. The history of the grand challenges discourse helps to understand how identity work in science and science policy has been transformed in recent decades. Furthermore, the question is raised whether this discourse is only an indicator, or also a factor in this transformation. Building on conceptual history and historical semantics, the two parts of the article reconstruct two discursive shifts. First, the observation that in scientific communication references to “problems” are increasingly substituted by references to “challenges” indicates a broader cultural trend of how attitudes towards what is problematic have shifted in the last decades. Second, as the grand challenges discourse is rooted in the sphere of sports and competition, it introduces a specific new set of societal values and practices into the spheres of science and technology. The article concludes that this process can be characterized as the sportification of science, which contributes to self-mobilization and, ultimately, to self-optimization of the participating scientists, engineers, and policymakers.  相似文献   
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Letters     
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In Korean information retrieval, compound nouns play an important role in improving precision in search experiments. There are two major approaches to compound noun indexing in Korean: statistical and linguistic. Each method, however, has its own shortcomings, such as limitations when indexing diverse types of compound nouns, over-generation of compound nouns, and data sparseness in training. In this paper, we propose a corpus-based learning method, which can index diverse types of compound nouns using rules automatically extracted from a large corpus. The automatic learning method is more portable and requires less human effort, although it exhibits a performance level similar to the manual-linguistic approach. We also present a new filtering method to solve the problems of compound noun over-generation and data sparseness.  相似文献   
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