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1.
[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   
2.
叶兰 《图书情报工作》2020,64(13):51-57
[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   
3.
[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   
4.
[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   
5.
科学数据共享研究现状与展望   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的/意义] 分析科学数据共享的研究现状及其发展趋势,为促进国内相关理论研究与实践进展提供参考。[方法/过程] 通过对国内外文献进行梳理和归纳,提炼出与科学数据共享研究相关的三大类主题:科学数据共享发展需求、科学数据管理共享模式与机制和科学数据服务共享度与服务效果,并构建科学数据共享管理分析框架,该框架体现上述三类主题之间的因果关联,强调科学数据共享管理与服务的合理面、重要度、关键性。[结果/结论] 国内外现有研究尚存不足,未来研究在加强实证研究、着眼管理机制完善的同时,还需注重共享服务模式的创新。  相似文献   
6.
[目的/意义] 优化藏书采访工作和流通管理,实现对藏书采访、藏书总量和结构等状况适时监测、评估、调控等的标准化管理。[方法/过程] 通过对H类指数中的H指数、A指数和G指数相关性、变异性和适应性分析,遴选适用于图书流通数据分析的A指数,并根据帕累托定律采用A指数对西北农林科技大学图书馆2014-2018年的前20%的图书流通数据分别进行统计分析。[结果/结论] 研究结果表明:平均A指数对中图法一级类目与读者性别、读者专业、读者年级以及图书出版社、图书出版年、单位等数据统计分析具有较理想的表现,能够更全面、准确地遴选核心读者群、核心出版者和核心出版年;同时发现,布拉德福定律不仅能够应用于期刊管理,而且能够应用于藏书管理。本文研究能够为探索H类指数分析高校图书馆藏书流通数据提供参考依据。  相似文献   
7.
[目的/意义] 探讨政府数据开放中公众参与的理论模式,旨在指导政府部门有效实现公众参与数据开放的政策目标,以及推进政府数据开放中公众参与议题的研究进展。[方法/过程] 采用文献分析法、逻辑分析法和案例分析法,同时以公众参与阶梯理论作为分析工具,构建并实证政府数据开放中的公众参与模式。[结果/结论] 政府数据开放中的公众参与可从理论层面构建为告知型参与、咨询型参与、合作型参与和授权型参与4种模式,其核心涵义分别是政府向公众传达信息、政府咨询公众意见、政府与公众平等合作、政府与公众共同治理。这4种政府数据开放公众参与理论模式一方面在政府意图、主导力量、信息流动、公众信息知晓度和公众自治程度方面存在明显的特征差异,另一方面从国内外政府数据开放公众参与实践案例中获得良好的经验支持。  相似文献   
8.
The emerging creative practices of digital collections are increasing in prominence thanks to the access to, and appeal of, data visualizations. Interactive data visualizations, such as a map, timeline, chart, graph, or artist’s rendering of data, enable users to pursue their own research interests within a collection and participate in new areas of research. Use of these data visualizations enhances the scope of the collection and enables a modern and diverse thematic collection to emerge. This article considers the question: Does the addition of data visualizations affect how users participate with a research collection? Impacts on collection development, application of user-centered design, and analysis of users’ exploratory strategies are discussed. Examples of data visualizations used in digital humanities projects and digital collections are presented as case studies.  相似文献   
9.
In this digital ITEMS module, Dr. Jeffrey Harring and Ms. Tessa Johnson introduce the linear mixed effects (LME) model as a flexible general framework for simultaneously modeling continuous repeated measures data with a scientifically defensible function that adequately summarizes both individual change as well as the average response. The module begins with a nontechnical overview of longitudinal data analyses drawing distinctions with cross-sectional analyses in terms of research questions to be addressed. Nuances of longitudinal designs, timing of measurements, and the real possibility of missing data are then discussed. The three interconnected components of the LME model—(1) a model for individual and mean response profiles, (2) a model to characterize the covariation among the time-specific residuals, and (3) a set of models that summarize the extent that individual coefficients vary—are discussed in the context of the set of activities comprising an analysis. Finally, they demonstrate how to estimate the linear mixed effects model within an open-source environment (R). The digital module contains sample R code, diagnostic quiz questions, hands-on activities in R, curated resources, and a glossary.  相似文献   
10.
In this ITEMS module, we introduce the generalized deterministic inputs, noisy “and” gate (G‐DINA) model, which is a general framework for specifying, estimating, and evaluating a wide variety of cognitive diagnosis models. The module contains a nontechnical introduction to diagnostic measurement, an introductory overview of the G‐DINA model, as well as common special cases, and a review of model‐data fit evaluation practices within this framework. We use the flexible GDINA R package, which is available for free within the R environment and provides a user‐friendly graphical interface in addition to the code‐driven layer. The digital module also contains videos of worked examples, solutions to data activity questions, curated resources, a glossary, and quizzes with diagnostic feedback.  相似文献   
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