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。     

学科领域期刊科研数据发表政策剖析——以美国化学学会期刊为例

【目的】剖析化学学科领域科学期刊的数据发表政策,了解期刊数据政策的现状。【方法】 以ACS期刊为例,以期刊投稿指南为数据源,梳理和比较分析ACS期刊对发表论文的数据内容、数据格式、数据共享的要求。【结果】ACS的47种期刊要求论文作者将数据作为支撑信息提交,对于包含序列数据、结构数据、电子显微镜数据、微阵列数据、转基因生物和突变体五类特定类型数据的论文要求将该数据存储到推荐的数据仓储中,涉及五类数据的期刊总共有20种。【结论】可作为化学领域科研人员在ACS上发表论文的参考依据,为国内学术期刊数据政策的实施提供借鉴。     

基于题录信息分析的期刊数据研究——以《情报学报》为例

【目的】 挖掘期刊题录信息,揭示海量文章的内容特征,为编辑分析期刊发展动态提供研究范例。【方法】 利用VBA程序并借助Excel进行可视化操作,对《情报学报》刊载文献的题目、作者、     

数字化水平对创新绩效影响的实证研究——基于浙江省73个县（区、市）的面板数据

 基于国家创新和数字化战略的考虑，各级政府不断加大数字化投入，力求提高区域创新水平，增强区域创新能力。目前，在区域数字化水平对创新绩效影响领域还缺乏相关实证研究成果，特别是县（区、市）层面的研究。基于此，本文采用2015-2017年浙江省73个县（区、市）的面板数据，从数字化接入、装备、平台建设、应用水平四个方面实证研究区域数字化水平对创新绩效的影响。实证研究结果表明：区域数字化接入水平的提高有利于提升创新绩效，区域数字化装备、平台建设、应用水平对创新绩效影响呈现倒U型关系。推进区域数字化建设有利于创新绩效的提高，但需注意协调在不同数字化投入方向上的资源投入不足和过度投入等问题。     

Work from home during the COVID-19 pandemic: An observational study based on a large geo-tagged COVID-19 Twitter dataset (UsaGeoCov19)

As COVID-19 swept over the world, people discussed facts, expressed opinions, and shared sentiments about the pandemic on social media. Since policies such as travel restriction and lockdown in reaction to COVID-19 were made at different levels of the society (e.g., schools and employers) and the government, we build a large geo-tagged Twitter dataset titled UsaGeoCov19 and perform an exploratory analysis by geographic location. Specifically, we collect 650,563 unique geo-tagged tweets across the United States covering the date range from January 25 to May 10, 2020. Tweet locations enable us to conduct region-specific studies such as tweeting volumes and sentiment, sometimes in response to local regulations and reported COVID-19 cases. During this period, many people started working from home. The gap between workdays and weekends in hourly tweet volumes inspire us to propose algorithms to estimate work engagement during the COVID-19 crisis. This paper also summarizes themes and topics of tweets in our dataset using both social media exclusive tools (i.e., #hashtags, @mentions) and the latent Dirichlet allocation model. We welcome requests for data sharing and conversations for more insights.UsaGeoCov19 link: http://yunhefeng.me/geo-tagged_twitter_datasets/.     

中国图书情报与档案管理学科建设与发展——基于图情档教育与学科发展高端论坛(2021)的思考

[目的/意义]对2021年“图情档教育与学科发展高端论坛”会议报告和交流内容进行整理,探讨新文科背景下图情档教育与学科发展的现状以及规范性问题,为相关领域的研究者与实践者提供参考。[方法/过程]围绕论坛主题,对专家报告的内容进行梳理与分析。[结果/结论]本届论坛的主要内容包括：对新时代“图书情报与档案管理”一级学科建设与教育改革中MLIS教育融合问题、面临挑战的前瞻性进行探讨,并对图情专硕培养过程中“案例库建设”“实践基地建设”等学科建设与教育转型的相关思路进行讨论。本届论坛的召开对于推动新文科背景下图情档教育与学科核心能力建设、学科建设规范性的提高和课程设置的创新具有重要意义,加快新时期图情档教育与学科建设的转型。