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1.
《体育师友》2019,(1):57-58
近年来,青少年学生高近视率、高肥胖率问题比较突显,其速度、耐力等身体素质不断下滑,引起社会广泛关注。从2007年的中央7号文件,到2012年国办印发《关于进一步加强学校体育工作的若干意见》,再到2016年《关于强化学校体育促进学生身心健康全面发展的意见》(以下简称《意见》),无不体现出中央和国家对青少年体质状况及学校体育的高度重视。中学生作为青少年的主体,其体质健康状况更是令人堪忧。文章以学校体育为主要切入点,运用逻辑分析法和文献法对影响中学生体质健康的因素进行剖析,提出可行性和可操作性的研究对策,从而为提升中学生的体质健康水平提供理论参考和决策依据。 相似文献
2.
《湖北函授大学学报》2019,(5)
本文为了改善教育质量,在大数据时代下提出了现代化高等教育管理模式,但该模式因某些因素的影响,在实施过程中会遇到一些挑战,对此本文将进行相关分析,了解挑战的具体表现形式、形成原因以及造成的影响,之后再有针对性地提出相关处理对策,确保大数据高等教育可完善落实。另外,本文将结合理论,对大数据高等教育与传统教育相比,以了解两者之间的优劣与差别。 相似文献
3.
4.
[目的/意义] 在数据驱动范式情境下,揭示政府门户网站开放数据状态及其主体行为状态之间的内部关联,推动政府数据开放效果和进程。[方法/过程] 采用爬虫方法抓取上海市政府数据门户网站中各开放数据集,在对各数据集指标进行相关分析的基础上,采用Stepwise探索其回归关系,筛选得出关联度较高的变量;进一步对关系显著的变量进行PLS回归检验,得出政府开放数据状态与其主体行为状态的内部关联。[结果/结论] 在政府数据开放进程中,政府部门的主体行为比数据自身的客体特征对公众主体行为的影响更大。在影响公众评分的因素中,政府开放保密级别的影响因子最大,且具有显著负向影响作用;政府更新频率、政府首次开放时间、数据格式可机读性对公众评分具有显著正向影响作用。 相似文献
5.
[目的/意义] 对比分析数据管理能力成熟度模型,为图书馆选择与应用数据管理能力成熟度模型提供参考方案。[方法/过程] 通过模型文本的研究,介绍各模型的结构。采用比较分析法从评价维度(功能域)的设置、模型的组织体系、评价标准与规则、可操作性、公开度等5个方面对7个数据管理能力成熟度模型进行评析。[结果/结论] 每个模型具有其特色功能。CMMI、DMM、DCAM和中国DCMM的评价维度较为全面,中国DCMM即中国-数据中心服务能力成熟度模型具有较强的操作性,且其定量与定性相结合的评价方法值得借鉴。研究数据管理的能力成熟度模型(雪城大学秦健教授团队)和研究数据管理能力成熟度模型(澳大利亚ANDS)考虑图书馆数据管理的实际情况,可作为首选模型。基于各模型的对比与评析结果,形成3种适应不同情境的图书馆选择与应用数据管理能力成熟度模型的方案。 相似文献
6.
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
[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
7.
[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
8.
[目的/意义] 探索构建文献情报大数据知识资源体系,支撑面向多领域的智慧知识服务。[方法/过程] 基于AI应用需求,借鉴业界经验,梳理现有资源体系的问题,从多层次多维度扩展资源体系;构建可靠数据处理流程和计算平台,支持高效数据采集和处理;研发智能化数据治理工具,实现知识资源的有效治理,确保提供高质量数据资源。[结果/结论] 已初步形成覆盖多类型、多学科的科技文献大数据知识资源体系,构建完成高度自动化的数据采集治理流程,实施多重数据质量控制,积累数亿高质量数据,且为多个知识服务提供数据支撑。 相似文献
10.