Analysis of single comments left for bioRxiv preprints till September 2019

IntroductionWhile early commenting on studies is seen as one of the advantages of preprints, the type of such comments, and the people who post them, have not been systematically explored.Materials and methodsWe analysed comments posted between 21 May 2015 and 9 September 2019 for 1983 bioRxiv preprints that received only one comment on the bioRxiv website. The comment types were classified by three coders independently, with all differences resolved by consensus.ResultsOur analysis showed that 69% of comments were posted by non-authors (N = 1366), and 31% by the preprints’ authors themselves (N = 617). Twelve percent of non-author comments (N = 168) were full review reports traditionally found during journal review, while the rest most commonly contained praises (N = 577, 42%), suggestions (N = 399, 29%), or criticisms (N = 226, 17%). Authors’ comments most commonly contained publication status updates (N = 354, 57%), additional study information (N = 158, 26%), or solicited feedback for the preprints (N = 65, 11%).ConclusionsOur results indicate that comments posted for bioRxiv preprints may have potential benefits for both the public and the scholarly community. Further research is needed to measure the direct impact of these comments on comments made by journal peer reviewers, subsequent preprint versions or journal publications.     

语义分类的学科主题演化分析方法研究——以我国图书情报领域大数据研究为例

[目的/意义] 学科主题演化研究有助于掌握学科发展现状、研究热点、研究前沿和发展趋势等情况,是进行科技创新的基础,是面向科技创新的重要研究方向。[方法/过程] 提出一种语义分类的学科主题演化分析方法：将关键词分为研究问题、研究方法和研究技术3类,构建不同语义分类的共词网络;然后基于Fast Unfolding社区发现算法识别具有语义特征的社区（主题）;利用相似度算法计算相邻子时期主题间的相似度,构建学科主题演化图谱,以分析某学科领域研究问题、研究方法和研究技术的变化,实现深度、细致的学科主题演化分析。[结果/结论] 通过对2012-2015年CNKI数据库收录的我国大数据研究领域相关论文数据的处理分析,证明该方法的准确性和有效性。     

不同语料下基于LDA主题模型的科学文献主题抽取效果分析

[目的/意义]潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)在科技情报分析中用来发现学科主题、挖掘研究热点以及预测研究趋势等。对常见的科学文献文本语料库(关键词、摘要、关键词+摘要)进行LDA主题抽取效果的评价,以揭示不同语料库的主题抽取效果,提高LDA在科技情报分析中的应用效果。[方法/过程]对上述3种语料库下的LDA主题模型进行对比研究,采用基于查全率、查准率、F值以及信息熵的定量分析和基于主题抽取的广度和主题粒度的定性分析相结合的方法对主题抽取效果进行评价。[结果/结论]通过国内风能领域的科学文献数据实证研究发现,无论是从定量分析还是从定性分析来看,摘要和关键词+摘要作为语料的LDA主题抽取的效果均优于关键词作为语料的LDA主题抽取效果,并且前者在主题抽取的广度方面表现更好,而后者抽取的主题粒度更细。     

基于语义和引用加权的文献主题提取研究

[目的/意义]传统的文献主题提取方法主要是通过关键词、摘要、全文等提取文献的主题内容,使得主题内容不全面或存在"噪音",而从文献内容语义出发,结合引用内容提取文献的主题,能够更加准确地提取出多文档的主题内容。[方法/过程]提出一种面向多文档的基于语义和引用加权的科技文献主题提取算法,利用文献的引用内容和关键词构建Labeled-LDA主题模型,形成文档-主题概率向量,再根据K-means聚类方法聚类文档,提取每类文档集的主题内容。[结果/结论]以PubMed生物医学数据库中的数据作为实验数据,测试该方法的可靠性,结果证明该方法能够准确、全面地提取出多文档的主题内容。     

地方性师范院校学报办刊之路浅析

地方性师范院校学报公开发行晚,底子薄、文化积淀不厚,难望名校大刊之项背.应从地方性、专题性、形成刊物的个性特色、提高编校质量等方面入手,求生存,求发展.     

机电一体化专业毕业设计的选题原则

毕业设计是培养学生综合运用所学知识解决实际问题能力的重要步骤，是由学生转为实际工作人员的桥梁．毕业设计的选题要选择难度相当的实际题目．有利于实际操作能力和独立分析问题、解决问题能力的培养，增强学生的社会参与意识．为就业做好准备．职业院校作为培养职业能力的学校，更应注重这一点．     

"主位"结构及其在翻译中的应用

本文将语篇分析理论中的主位/述位概念运用于英汉翻译研究,描写发生在小句主位上的语际转换现象,文章集中讨论了英汉两种语言由于句法结构的区别而造成的主位结构上的两大差异:汉语中居于主位的主语不一定像英语那样与述位中的动词构成动作者和动作的关系;汉语小句复合体中主语常被省略,造成主位空位。本文从语篇分析的角度,运用系统功能语法理论,通过对英汉基本句类的主述位结构的对比分析,探讨如何在翻译中处理主述位错位现象的问题。     

语篇的主谓推进模式分析

主位推进模式理论是分析篇章段落中连续分句中主位、述位之间关系的一种理论,是分析篇章微观结构的重要手段.Halliday将信息结构与主述位结构分离的观点以及Danes的主位述位出现顺序决定语篇信息结构的观点为进一步划分主位推进模式提供了理论基础.通过了接主位推进模式,可以帮助作者们更好的构建篇章的整体框架.因此主述位推进理论对英语的写作、阅读等教学工作有重要的指导意义.     

Translation Analysis from Functional Linguistics Perspective

As a branch of linguistics,Functional Grammar plays an important role in translation analysis.From the perspective of patterns of progression and cohesion,a text and its translation from TEM8 examination is studied as an example to get some general rules,and thus,a new approach of translation analysis is offered.     

高等教育毕业论文选题问题的探讨

本文针对当今高等教育毕业论文的选题中出现的过度追求前沿、高科技,选题题目过大等问题进行了分析,并根据这些问题提出了一些对策和建议.