大数据时代下科技查新推动科研创新研究

大数据的出现既为科学研究奠定了雄厚的信息资源保障,同时又为科研数据查找、分析和利用带来了巨大挑战,文章通过分析科技查新与科研创新的关系,查找目前科技查新所存在的问题,重点提出通过整合查新机构资源打造科研大数据、加强科技查新人才队伍的建设、规范科技查新管理和健全质量控制体系等一系列措施推动科技查新工作的科学发展,进一步推动科研创新。     

利用CNKI和H指数评价大学科研绩效

利用CNKI(中国知网)的文献资源和H指数评价方法,一是评价了国内大学的学术水平分层,把国内大学初步划分为九个层级,每个层级抽样调查5所大学,以第一作者单位进行文献检索,之后对各类大学的H指数进行排名分析,表明大学分层与H指数存在着正相关的关系;二是对地方院校的高层次人才进行了抽样评价,显示正教授群体发表的科学文献H指数平均为4.26.     

科学研究的数据生态及其模式演进研究

数据是现代科学研究不可或缺的重要组成部分,数据生态及其模式演进对于促进科研创新、推动学术出版至关重要。基于概念回溯和比较分析,本文运用数据生态理论深入阐述了科研创新与学术出版的内在逻辑关联,搭建了以科研创新链-数据链-学术出版链为核心的一体化分析框架。同时,结合不同研究范式的演进,分析其数据生态的主要表现,如不同科研范式下数据思维、数据制度、数据主体关系、数据管理结构、数据流通环境、数据管理方法等。最后,提出科研数据生态模式演进的理论模型,为加强数据驱动型研究范式下我国科研数据管理的深入推进提供新的思路与对策建议。     

数据

6月11日17时38分,神舟十号载人飞船和长征二号F运载火箭组合体在酒泉卫星发射中心发射。根据计划,神舟十号飞船在轨飞行期间,将与天宫一号进行一次自动交会对接和一次航天员手控交会对。曾成功与神舟八号、九号飞船进行4次交会对接的天宫一号目标飞行器,目前已进入343千米的近圆对接轨道,在轨运行稳定,设备状态良好,静候神舟十号的到来。神舟十号载人飞行任务是我国组织实施的第五次载人航天飞行。这也是神舟飞船的第10次发射,距离航天员杨利伟     

昆明经济技术开发区提升科技创新能力的经验分析

统计分析显示,在一系列的科技投入和创新政策等多方面的支持下,近年来昆明经济技术开发区(以下简称"经开区")的科技工作发展极其迅速,取得了较为显著的成绩,对助推昆明经济稳步增长发挥了重要示范带头作用,该区取得显著成效的经验值得推广.     

基于科技管理数据的服务模式研究

数据资源已成为当前重要的生产要素,利用数据资源提供各类服务的需求与日俱增。科技管理数据来源广泛、类型丰富,利用科技管理数据开展分析挖掘,并服务于管理与决策活动,是新时期科技资源高效利用的重要途径。文章在分析科技管理数据新特点的基础上,针对主要用户的需求构建新服务模式框架"P-FIDS",并在此基础上开展服务内容具象化、个性化、适配化分析,旨在为新形势下科技管理数据服务模式创新提供参考,为科技管理业务流程优化提供思路。     

大数据技术驱动的高校科技统计新模式探索

高校是我国科研创新的重要基地,科技统计是高校科研创新实力的有效测度,为高校制定科技政策和进行宏观决策提供依据,是科研管理制度化、科学化、规范化的基础。文章针对目前我国高校科技统计工作存在的数据共享度比较低,科技产出数据零散不系统,统计数据的质量不理想,科技统计数据的利用率低等问题,借鉴先进的大数据技术,结合统计工作的实际,对高校科技统计新模式进行了初步的探索,提出了基于大数据技术的科技统计集成解决方案。     

大数据时代高校科研管理创新研究

大数据技术给高校科研管理工作带来了重要创新机遇,主要表现在其有利于实现高校科研选题科学化,避免重复研究,监督学术道德和诚信,实现研究数据共享复用,推动高校科研成果转化。要发挥其作用,需要整合更多互联网数据平台,构建一体化科研管理信息数据平台,加强外部需求数据库和高校科研成果库建设、匹配和对接,加强"大数据"宣传,推动科研人员转变观念。     

基于美国《科学与工程指标》的中外科技比较

通过对美国《科学与工程指标》中与中国相关部分的科技竞争力指标数据的综合分析,在对比中国与其它国家尤其是亚洲国家在科学与工程领域中高等教育、科研产出、技术开发等多个方面的实力后,得出一些启发,为中国在科学与工程领域今后的发展提供参考咨询.     

基于美国《科学与工程指标》的中外科技比较

通过对美国《科学与工程指标》中与中国相关部分的科技竞争力指标数据的综合分析,在对比中国与其它国家尤其是亚洲国家在科学与工程领域中高等教育、科研产出、技术开发等多个方面的实力后,得出一些启发,为中国在科学与工程领域今后的发展提供参考咨询。     

科技强国基础研究投入-产出-政策分析及其启示

基础研究是所有科学技术的理论和知识源头,是应用研究和试验开发的基础,在国家发展、技术进步中有着举足轻重的作用。文章以美、英、德、法、日五大科技强国为分析对象,以"投入-产出-政策"为分析框架,从科研投入强度尤其是基础研究投入强度的长时序趋势分析,到科研论文产出、科技领域国际权威奖项和诺贝尔科学奖等基础研究重大原创性成果产出情况,再到科技强国对基础研究的长期稳定支持政策与创新政策等进行比较研究。分析看出,科技强国都高度重视基础研究,其基础研究投入强度长期超过10%。高额的长期稳定基础研究投入,为基础研究重大产出奠定了基石。最后,文章针对我国加强基础研究、建设科技强国提出启示建议。     

诺贝尔科学奖中的“人才链”及其启示

诺贝尔科学奖是当今自然科学界公认的最高荣誉 ,2 0世纪至今为止的 4 56名诺贝尔科学奖获得者是 2 0世纪科学的“超级精英”。从科学学的观点来审视 ,我们会发现他 (她 )们中间存在着一个个的“人才链” ,正是通过这种“人才链” ,使使知识得以积累 ,学派得以形成 ,创新得以延续。文章分析指出 ,科学形成“人才链”的主要因素有 :科学大师是“人才链”的核心 ;不断创新是“人才链”的关键 ;宽松环境是“人才链”的土壤 ;“马太效应”是“人才链”的媒介。并认为 ,在面对世界科技飞速发展的挑战中 ,我们应该加强规划 ,找准方向 ,重点倾斜 ,培养帅才 ,自由探索 ,敢于创新 ,以形成自己的中国学派和“人才链” ,进而在世界高科技领域占有一席之地。     

仅有产出DEA模型在科技资源配置质量评价中的应用——以全国31省市区相关数据为分析样本

科技资源配置质量评价的重点在方法选择,难点在模型确定。文章首先指出了传统方法的不适用性和DEA经典C2R模型的局限性,指出仅有产出的多目标DEA模型是测度科技资源配置质量效益新的有效方法,并提出使用该模型对科技资源配置质量效益进行测度的具体思路。通过对我国区域科技资源配置质量的评价和结果分析,指出改进建议。     

简析基于大数据时代科技创新管理平台的构建

随着科学研究领域的不断拓展,其对所需的数据规模、类型、结构、整合等的要求也越来越高。在此背景下,构建基于大数据的科技创新管理平台,对促进科技管理健康发展,保障科学研究各阶段工作有序、有效、有力推进具有重要意义。基于此,根据大数据时代科技管理呈现的特点和运行模式,在对科技创新管理平台构建的要求及要素进行全面分析的基础上,有针对性、前瞻性提出大数据时代需要构建科技战略、科技政策、科技研发、科技人才和科技转化等为一体的管理平台,形成完善的科学研究管控方案和科技创新管理体系,实现大数据与科技研究的深度融合。     

基于数据包络法的高等院校绩效评价研究——以211院校为例

经过充分的实践证明,在分析高校科技创新绩效考虑其产出总量的同时,另外还应考虑到其产出效率。本文基于数据包络的评价指标体系,开展了包括＂创新投入＂及＂创新产出和效益＂和＂创新资源＂等三部分分析模型构建内容的研究与探讨,在对高校科技创新绩效开展评价和实证分析的理论基础上,获得利用非DEA有效决策单元在有效决策单元组成的生产前沿面投影上进行高校科技创新绩效改进的定量分析法,通过数据包络法的实证结果来证明该方法的有效性、可行性以及科学性。当前,高校持续性的投入与教育经费短缺的矛盾非常突出。本文利用数据包络分析法对全国部分211高校的绩效评价进行技术效率分析。通过研究发现,教育建设并非投入越多越好,而要以应用为本。以应用促进投入,促使教学设备发挥最优效率才是打赢绩效战之关键。     

政府科技投入对高校创新产出影响的实证分析—基于2004-2013年的数据*

【】本文根据2004年-2013年《高等学校科技统计资料汇编》的相关数据对政府科技投入以及高校创新产出进行了相关研究。本文首先将全国高校按照学校类型进行分类,并依据此对其政府科技投入以及高校创新产出进行了定性分析以及实证分析。实证结果显示无论是利用总量数据、人均数据还是增长率数据发现高校的政府科技投入与高校创新产出在呈现出正相关性关系外,也同时存在一定的滞后性,且对于不同类型高校来说,其边际效益以及滞后性都存在一定差异。最后,本文根据研究结果提出了对相关政策的建议。     

大数据时代的科研管理研究:基于绩效信息使用理论的视角

对绩效信息使用理论进行回顾,并在其理论框架的基础上指出构建科研管理与人才协同发展机制的主要路径,以及其中需要注意的问题,(1)科研管理与人才发展绩效信息的挖掘与分析;(3)有关数理统计分析模型研究;(3)绩效信息使用与组织日常管理过程相结合的理论与实践研究。     

大数据时代下学科服务助力食用菌工厂化发展

介绍了食用菌工厂化生产快速发展的原因,目前的现状及发展所遇到的机遇和挑战。在大数据时代下,面对纷繁的信息资源,通过农业高校图书馆的学科服务,为高校、科研院所和企业搭建起交流沟通的桥梁,从而加强科研创新和人才队伍的培养,在国家有利政策的推动下,助力食用菌工厂化的发展。     

大数据视角下我国区域科技创新高质量发展水平综合评价分析

探索改变传统科技创新评价中过于偏重总量和增长速度的综合评价思路，关注科技创新绩效评价，包括产业结构升级、绿色生态影响和社会影响力方面。为此，基于高质量发展新理念，立足我国科技创新新阶段，融合大数据指标，采用组合赋权方法，从创新环境、创新投入、创新产出、企业创新和创新绩效5个维度构建我国区域科技创新高质量发展综合评价指标体系，考察评估2012—2022年我国科技创新发展水平程度、特征和趋势。结果表明，我国科技创新水平整体稳步提升，但区域发展不平衡，呈现“西低、中平、东高”的格局；创新环境、创新产出和企业创新指数均有所提升，而创新投入和创新绩效呈现波动趋势。根据研究发现，提出进一步推进科技创新高质量发展的政策建议，包括加快高水平创新人才建设、强化科技发展区域协同以及绿色科技体系创新建设等。     

基于大数据的科技创新成果精准转化模式研究

通过研究科技成果转化的模式和现状,分析基于大数据的科技创新成果转化平台的结构、要素、特征,研究提出通过科技创新成果精准转化模式来提高高校和科研院所科技创新成果的转化效率。