网络信息环境下馆藏评价标准的变革

文章以现代图书馆馆藏建设的变革为切入口，评析了传统馆藏评价标准。这些基础上重点探讨了网络信息环境下馆藏评价标准的变革。     

根据普查结果,再探镇馆之宝《碛砂藏》

《碛砂藏》的开雕时间为南宋嘉定九年（1216）。此次普查，统计出陕西省图书馆藏《碛砂藏》共5646卷，计5127册，存经1396部，其藏量在国内位居第一。所存扉画3759幅，共计10种，在普查中，发现了两幅罕见扉画，对10种库画择要做了探讨研究。同时，提出了若干疑问。     

世界新闻通史体系刍议

本文归纳了已有外国新闻史研究的四种模式 ,并指陈其利弊。在此基础上 ,提出建立世界新闻通史体系的治学观点———空间上 ,能涵盖中外 ,以整个世界新闻传播全局为对象 ;时间上应古今贯通 ;研究对象上应涉及新闻事业、新闻制度和新闻观念     

高校红色专题特藏的价值挖掘——以复旦大学图书馆为例

从红色专题特藏概念的界定出发,论述了红色专题特藏在人才培养、科学研究、社会服务方面的重要意义：红色专题特藏是思政教育的生动教材,是科学研究的重要素材,是社会服务的鲜活题材。复旦大学图书馆在历史积累的基础上,通过捐赠、采购、收集等方式建设了时间跨度大、类型多样、主题丰富的红色专题特藏。采取参与式、阵地化思政教育,多形式、全方位驱动科研,立体化、全媒介大众推广的三大举措九种手段,挖掘红色专题特藏的全方位价值,在红色基因传承、红色资源研究、红色文化传播等方面发挥作用。     

“伪馆藏”刍议

当中国图书馆事业进入百年的时候，我们都期望着图书馆事业走着一条健康发展的道路。遵循阮氏五定律，是健康发展的保障。图书馆员要有一颗勇敢的心，对“伪馆藏”说不。本文列举了“伪馆藏”产生的原因及其危害性，并就如何解决“伪馆藏”提出了三点措施。     

馆藏评价与新时期馆藏建设工作思考

从实体馆藏和虚拟馆藏的评价方法及采选原则入手，探讨网络信息时代如何加强馆藏资源建设问题。     

构建中国大型古籍书库——论四库类丛书的互补性

文章从内容、时间、版本和学术性诸方面阐述了《四库全书》、《续修四库全书》、《四库全书存目丛书》、《四库禁毁书丛刊》、《四库未收书辑刊》相互之间的互补性。     

人物数据库人物收录标准研究

在制定人物数据库的收录标准时，人物特征的多重属性与流动性、发展变化性、数据库建库目的与服务对象及人物信息来源等都是需要考虑的因素。其中“名人”的收录标准需制定舆体量化指标：“地方人物”则应以“籍贯”和“活动地点”为主要选择依据。     

我国古代的书目和类书编制

论文介绍了我国古代书目和类书编制的发展简史，旨在为进一步了解我国古代书目、类书编制史提供参考.     

Multilingual modeling of cross-lingual spelling variants

Technical term translations are important for cross-lingual information retrieval. In many languages, new technical terms have a common origin rendered with different spelling of the underlying sounds, also known as cross-lingual spelling variants (CLSV). To find the best CLSV in a text database index, we contribute a formulation of the problem in a probabilistic framework, and implement this with an instance of the general edit distance using weighted finite-state transducers. Some training data is required when estimating the costs for the general edit distance. We demonstrate that after some basic training our new multilingual model is robust and requires little or no adaptation for covering additional languages, as the model takes advantage of language independent transliteration patterns. We train the model with medical terms in seven languages and test it with terms from varied domains in six languages. Two test languages are not in the training data. Against a large text database index, we achieve 64–78 % precision at the point of 100% recall. This is a relative improvement of 22% on the simple edit distance.