学术论文选题原则界说

从目的性、科学性、创新性、学术性12个方面,对学术论文选题应符合的原则进行阐述,旨在为研究者顺利确定选题提供参照和借鉴。     

关于进一步提高我院学报质量的思考

山西师大体育学院学报,是反映学校教学水平和科研成果的窗口,如何进一步提高学报质量,办出体育专业学报的特色,必须紧紧围绕学院的教学和科研活动,明确研究目标,落实选题计划是提高学报质量的主要环节。突出专业特点,拓宽学报稿源是学报的生命和力量。提高编辑素质,适应学报发展,编辑必须具备有关的体育理论知识,稿件的审读能力。装帧是读者的第一印象,把好校对、装帧关,建立责任校对制,精心搞装帧出版是提高学报质量的最后一环。     

我国运动训练理论的演进及其问题分析

以CSSCI收录的相关运动训练理论研究文献为研究对象,利用cite分析软件对1998~2015年我国运动训练研究的897篇学术论文及其相关参考文献进行科学计量与可视化分析,力图揭示我国运动训练理论研究前沿和理论演进脉络及其存在的问题。研究表明,现阶段运动训练理论研究主要以运动训练实践为中心展开研究,研究前沿主要集中在体育理论、运动训练观念、竞技运动、竞技能力等四个领域。其中体育理论是运动训练理论研究基础,处于发展与完善阶段;训练观念主要是运动训练学知识的单维体现;竞技体育主要是对以往训练理论反思后步入深化阶段;竞技能力结构将继续成为研究的热点。演进中存在运动训练理论研究学科和内容单一等问题,理论研究主要源于问题的推测性,并缺乏复杂性问题的视角,以及较少采用自然科学研究范式,在关键问题依旧缺乏自主创新不足等问题,已影响和制约了运动训练理论的发展;面对训练理论的停滞不前,多学科交叉研究是破解运动训练理论困境的重要路径。     

经济伦理的缘起及其对市场秩序的规约

本文试从经济伦理的缘起及其普适性等角度出发,阐述经济伦理对于市场经济的必要性和重要性,并从经济制度伦理和经济个体伦理两方面入手,解读经济伦理对我国市场经济健康运行所起的重要作用,提出市场经济的健康发展除了需要法律的规范以外,还要有完善的经济伦理的规约和支撑。     

高校主题网站间资源整合研究初探

利用互联网的信息资源,在建立高校学生思想政治教育主题网站基础上进行资源整合是新时期思想政治工作创新的重要组成部分。本文从高校主题网站间资源整合的必要性、原则、方针和实施过程中涉及到的部分问题进行了探讨。     

知识创新管理研究热点与演进——基于“协同引证矩阵”和“时间异质性LOG模型”的分析

在知识创新为主导的时代,知识创新推动着社会经济转型、社会组织变革和科学技术发展,并成为学术界研究的重要议题。本文以文献引证研究法为基础,通过定量分析知识创新研究议题、研究热点的发展和演化,探讨了知识创新研究未来可能的研究方向和研究机会。研究结果显示,知识创新中16个具有重要价值的研究议题呈动态变化,多数研究议题完成了从战略视角到操作视角的方向性转变,且呈现出不同的发展态势,同时揭示出跨越边界的知识团队创新、开放式知识创新、知识分享与知识转移、网络化知识创新等议题在未来的研究机会。研究结论消除了有关研究中在文献回顾时定量分析较少的质疑,使引证研究法确实成为知识创新文献研究的有力支撑和补充。研究能客观地揭示专家评估法等所没有察觉到的研究议题和未来研究趋势,以减少学者们在文献回顾中繁重、重复的工作,对研究人员和管理者精准把握知识创新研究的方向和未来具有一定的借鉴和参考价值。     

多测度的突发词探测及验证研究

[目的/意义]为有效探测科技文献中潜在的研究热点,研究文献中关键词突发的特征条件,构建突发词识别模型对促进科研人员精确把握研究方向具有重要意义。[方法/过程]获取各年度内关键词及词频,构建关键词-年度矩阵,将分析时间段划分为标准窗口、观察窗口和表现窗口,在观察窗口内利用多测度突发词探测模型识别具有突发特征的关键词;在表现窗口内利用LDA挖掘主题词汇作为热点词集合。设计突发词覆盖率指标,辅助滑动时间窗口法,计算不同时间窗口内突发词集合和热点词集合的覆盖率,验证模型识别准确性。[结果/结论] 3次滑动时间窗口,计算得到3次突发词覆盖率都在70%以上;与Citespace突发词的对照试验中,本模型3次覆盖率均大于前者,表明设计的突发词探测模型性能良好。     

Prophet预测-修正的主题强度演化模型——以干细胞领域为实证

[目的/意义]主题演化对科技前沿探测、创新战略部署具有十分重要的作用。[方法/过程]将主题演化分析过程分解为主题的表示、相似性关联和强度演化计算几个步骤,提出一种主题强度演化与预测模型,使用LDA模型进行主题的表示,提出内容、共现和趋势相似度等维度进行主题关联计算,引入基于Prophet的预测-修正模型进行主题演化趋势预测。并以干细胞领域为例,进行演化的实证分析。[结果/结论]实验表明,对每个研究主题采用Logistic增长模型进行预测R2Score都达到0.90以上,表明Prophet中的Logistic增长模型与该领域主题增长趋势规律相符合,能够较好地拟合主题强度的演化趋势。提出的主题演化模型对专业领域内主题分布与演化分析有一定的借鉴意义。     

ATM: Adversarial-neural Topic Model

Topic models are widely used for thematic structure discovery in text. But traditional topic models often require dedicated inference procedures for specific tasks at hand. Also, they are not designed to generate word-level semantic representations. To address the limitations, we propose a neural topic modeling approach based on the Generative Adversarial Nets (GANs), called Adversarial-neural Topic Model (ATM) in this paper. To our best knowledge, this work is the first attempt to use adversarial training for topic modeling. The proposed ATM models topics with dirichlet prior and employs a generator network to capture the semantic patterns among latent topics. Meanwhile, the generator could also produce word-level semantic representations. Besides, to illustrate the feasibility of porting ATM to tasks other than topic modeling, we apply ATM for open domain event extraction. To validate the effectiveness of the proposed ATM, two topic modeling benchmark corpora and an event dataset are employed in the experiments. Our experimental results on benchmark corpora show that ATM generates more coherence topics (considering five topic coherence measures), outperforming a number of competitive baselines. Moreover, the experiments on event dataset also validate that the proposed approach is able to extract meaningful events from news articles.     

主题-时序视域下中国图书馆学会年会主题分布及演化分析

[目的/意义]从主题时序视角出发，以中国图书馆学会年会主题和年会论文集题录为研究样本，进行相关主题词的分布和演化分析，梳理中国图书馆界近十年来理论与实践发展脉络。[方法/过程]获取2007-2017年间中国图书馆学会年会的相关主题词，从中选择高频词，利用Excel构造主题词共词矩阵，利用Ucinet和SPSS工具进行主题词静态分布分析，结合"流行研究热点权值（PRHW）"指标对主题词进行动态演化分析。通过词频、中心性、聚类对比分析相关主题词的静态分布特征；通过词频时序和共词时序分析主题词的动态演化特征，并采用PRHW指标进行识别和演绎；从7个类团中抽取两个典型主题词构筑全主题词的共词时序网络。[结果/结论]相关主题词的静态分布特征表现为：年会主题词和论文集主题词高频词一致性较好，论文主题词更微观具体；二者都不具备显著的中心性；聚类结果根据相近原则归并出7个具体类团。主题词的动态演化特征表现为：分长期关注、早期关注、近来关注上升和近来关注下降四类，相关主题的微观演化特征得到了精细化呈现。