科学知识图谱视角下h指数研究的可视化分析

基于WebofScience数据库,利用VOSviewer分析工具绘制科学知识图谱,探析h指数研究的概况、研究热点和研究前沿。h指数研究的热点包括：h指数的应用研究、h指数的基础理论研究、h指数与信息计量学分布规律的关系、h指数与其它评价指标的比较。研究前沿表现为特征因子值、替代计量学、H-classics方法、性别差异研究、h指数在网络节点上的应用等。     

全国中小学生阅读推广项目的实践路径及策略研究——基于馆校合作的视角

基于现有研究成果，针对馆校合作开展中小学生阅读推广存在的问题和不足，提出以全国中小学生阅读推广项目为依托开展馆校合作的思路，主要围绕其意义、主要内容、协同机制和具体实施策略4个向度展开，以期进一步推动馆校合作，促进中小学生阅读推广工作高质量发展。     

“爱而不亲”：留守儿童的亲子关系体验与建构

综合儿童的视角和结构的视角,可以对留守儿童研究中流行的问题取向叙说进行再平衡。基于在湖南乡村的田野调查,可以发现留守儿童充满矛盾的亲子关系体验,从而揭示出他们创造性建构的打工-留守情境下"爱而不亲"的亲子关系。在此基础上,可以进一步分析"爱而不亲"内在的情感张力是扎根于追求"过好日子"的家庭生活实践的,这样的生活实践既是物质性的,也是情感性的;既是被社会结构和文化所塑造,也是结构和文化变迁的推动力。     

研情境创设 思概念教学——以“函数的概念和图象”教学为例

本文以“函数的概念和图象”教学为例，从研究教材编写立意出发，立足学生认知，通过课堂问题情境的创设与编排，探究提升概念教学效果的途径与方法.     

我国省级政府在线政务服务渠道发展水平与地域分异研究

[目的/意义]随着新一代信息技术的快速发展和迭代更新，政务服务的提供范围、规模和程度都在不断扩大，对我国在线政务服务渠道的发展进行评价分析，可为完善我国“互联网+政务服务”体系建设提供有益启示。[方法/过程]建立了省级政府在线政务服务渠道发展评价指标体系，基于系统聚类法对我国(大陆)32个地区的在线政务服务渠道发展现状进行评价和分析。[结果/结论]研究识别出了4类不同发展水平的地区群以及在线政务服务渠道发展的地域分异。提出了以人民需求为导向，注重人本价值和用户体验；提升在线政务服务渠道建设率，完善政务服务功能建设；实施全面监督，以立体化考评为抓手杜绝形式主义；制定地区分类发展策略，提升各地渠道发展协同性；优化制度赋权与模式创新，畅通渠道建设的创新扩散路径等发展策略。     

培养学生数感 促进思维发展——初中“数感”专题探究课教学设计与思考

数感是学生抽象思维和运算能力发展的重要基础.本文从专题探究课的实践层面阐释了学生数感培养的教学策略：一是要充分利用教材资源，发挥其思维价值；二是要联系生活情境，发挥估算的教育价值；三是要链接量感和符号意识，关注数学运算和思维.     

流亡·启蒙·边缘：抗战时期中国“流徙文人”在新加坡、印尼

新加坡和印尼是二战时期中国文人作家的主要流寓地。流徙文人郁达夫、胡愈之、王任叔、沈兹九、杨骚等知识分子在异域空间的流转中，以群落文化的认同进行国族身份的体认，并重建战时的文化格局。海外抗战宣传的使命促动这批流离文人，不仅在精神指向上重申了“个人”与“民族”、“小家”与“国家”、“中国”与“世界”之间的辩证关系，而且以“想象的共同体”的文化启蒙，召唤华侨同胞及异族人民共同抗击日本法西斯，在崇高的审美追求中彰显浪漫倾向和英雄主义情结。南渡文人在跨界的流徙体验中，生成边缘人的双重身份，其文艺实践既表现出对故国家园的怀乡之情，又在乡关何处的追寻中折射出“在地性”的本土色彩，由此形成超越的“第三空间”的文化重构。综之，战时中国文人在异邦生成的流亡文学，作为中国海外抗战的重要一翼，拓展着中国现代文学在域外的生存空间。     

公共危机信息来源及叙述方式对公众风险感知和防护行为影响——基于突发公共卫生事件的实验研究

[目的/意义]探究不同类型公共危机信息对公众风险感知和防护行为的影响，对于信息发布方采取针对性宣传动员策略至关重要。本文站在公众视角，基于精细加工可能性模型，探究公共危机信息来源、叙述方式以及二者交互对公众风险感知和防护行为的影响，对于提升信息劝说效果和公众防护行为遵从具有重要意义。[方法/过程]本研究设计了2*2的随机对照前后测实验进行检验。[结果/结论]结果表明：(1)危机信息叙述方式对公众风险感知和防护行为具有显著正向影响，其中数据型比叙事型更有说服力；(2)危机信息来源仅对公众风险感知具有显著正向影响，其中官方来源比非官方来源更具有说服力；(3)信息来源与叙述方式的交互作用对公众风险感知和防护行为具有显著正向影响；(4)公众风险感知对危机信息来源、叙述方式和防护行为的关系起正向中介作用。据此，本研究提出巧用叙述方式、搭建信源合作矩阵、合理引导风险感知等建议，助推公众采取防护行为。     

基于深度学习的藏文舆情分析研究

随着自然语言处理技术的快速发展，藏文信息处理技术也取得了较大进展。其中，藏文舆情分析作为藏族地区社会舆情分析的重要技术，受到广泛关注。但是，现有的藏文文本情感分析研究由于起步较晚，还存在很大提升空间。本文提出基于深度集成学习的藏文文本情感分析算法。并通过建立藏文情感数据集进行实验，本文算法在三类情感（正向、负向、中性）中精确率平均提升1.65%，召回率提升1.63%,F1分数提升1.96%。实验结果表明，本文采用的深度集成学习有效地提高了文本情感分类的性能。