检索结果-内蒙古大学图书馆

情报学报 2023年第4期42卷 381-392页

作者：崔蕴学王贤文王勇臻大连理工大学科学学与科技管理研究所暨WISE实验室大连116024

学术文献的引用模式背后潜藏着纷繁复杂的引用动机,制约着学术界对科研人员引用行为的深入理解。针对这一问题,本文以归因分析为研究视角,选取PubMed Central数据库的50万条引用关系作为研究样本,旨在揭示引用模式背后的原因构成并予以... 详细信息

学术文献的引用模式背后潜藏着纷繁复杂的引用动机,制约着学术界对科研人员引用行为的深入理解。针对这一问题,本文以归因分析为研究视角,选取PubMed Central数据库的50万条引用关系作为研究样本,旨在揭示引用模式背后的原因构成并予以定量解释。首先,从引用的学术动机和非学术动机出发,遴选了12类引用因素作为特征,用于刻画引用关系;其次,根据所构建的特征,采用决策森林算法在50万条真实引用关系和等量配对的虚拟引用关系上进行分类实验;最后,借助SHAP(SHapleyAdditive exPlanations)解释框架对实验结果进行归因,评估了12类引用因素在引用决定中的影响程度和作用方式。研究结果表明,不同的引用因素在决定是否引用一篇文献的过程中所发挥的作用具有较大差异。具体而言,主题相关性、研究背景相似性以及被引作者学术水平等因素在引用决定中发挥了主要作用,而其他因素如期刊影响力、话题热点性等,则在引用决定中起次要作用。除此之外,不同引用因素对引用决定的作用方式也不尽相同,其特征取值与对引用决定的影响程度的变化关系可归结为4种类型:S曲线型、对数增长型、二分型以及随机波动型。

关键词：归因分析引用模式 SHAP

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颠覆性科研成果生成的影响因素探究——以天文学为例

引用

科学学研究 2025年

作者：崔林蔚杨嘉敏陈悦杨淳大连理工大学科学学与科技管理研究所暨WISE实验室辽宁大学信息资源管理学院

基础研究领域颠覆性科研成果是催生新技术、新产业的重要驱动力，是发展新质生产力的核心因素。文章立足于天文学领域，采用扎根理论研究方法，通过系统收集和分析天文学领域颠覆性科研成果的案例资料，构建颠覆性科研成果影响因素模型... 详细信息

基础研究领域颠覆性科研成果是催生新技术、新产业的重要驱动力，是发展新质生产力的核心因素。文章立足于天文学领域，采用扎根理论研究方法，通过系统收集和分析天文学领域颠覆性科研成果的案例资料，构建颠覆性科研成果影响因素模型，为基础研究领域颠覆性科研成果的发现和培育策略提供理论参考。研究发现，颠覆性科研成果生成的影响因素主要包括科研人员维度（内部因素、环境因素、科研能力）、科研活动维度（项目提出、项目开展、项目达成）和科研结果维度三个维度，三个维度共同作用于颠覆性科研成果的生成，文章通过具体案例对各要素的影响进行了解读。基于此，文章提出了促进颠覆性科研成果生成的启示建议：为青少年提供更多接触科研的窗口，从小培养其科研兴趣和科学家精神；为青年科学家提供更多“挑大梁”机会，提升其工程实践和组织领导能力；鼓励科学家更多开展科研合作和学术交流，促进科研成果的共享和推广。

关键词：基础研究颠覆性科研成果影响因素天文学

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市场竞争属性映射下的企业技术机会识别框架构建

引用

情报理论与实践 2024年第7期47卷 115-125,159页

作者：高道斌陈悦韩盟李志杰大连理工大学科学学与科技管理研究所暨WISE实验室辽宁大连116024 山东理工大学信息管理学院山东淄博255049

[目的/意义]将企业技术机会识别置于市场竞争属性映射下,有助于企业选择更易把握的技术机会,降低技术创新风险。[方法/过程]文章构建了一种以专利数据驱动,市场竞争属性映射下的企业技术机会识别框架。首先,基于“C-M-T”竞争对手分析框... 详细信息

[目的/意义]将企业技术机会识别置于市场竞争属性映射下,有助于企业选择更易把握的技术机会,降低技术创新风险。[方法/过程]文章构建了一种以专利数据驱动,市场竞争属性映射下的企业技术机会识别框架。首先,基于“C-M-T”竞争对手分析框架,创建纳入市场垄断性、市场占有率、市场关注度的三维识别模型;其次,引入基于专利组合分析方法的专利强度指标,分析不同类型技术机会市场竞争强度;最后,以区块链技术为实证领域,识别出技术机会22项,包含5种类型,并将其分别推荐给不同类型企业。[结果/结论]综合分析过程表明,识别结果具备丰富的市场竞争信息,兼顾反映技术机遇与风险,能够较好满足企业的技术机会选择诉求。

关键词：市场竞争企业技术机会识别专利数据企业技术创新区块链

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新兴技术弱信号识别:理论模型与测度方法

引用

科学学研究 2024年第11期42卷 2262-2274页

作者：韩盟陈悦王玉奇谢俊杰崔林蔚大连理工大学科学学与科技管理研究所暨WISE实验室辽宁大连116024 辽宁大学信息资源管理学院辽宁沈阳110136

习近平总书记曾指出“要以小见大、见微知著,尽早解读、科学预见形势发展走势和隐藏在信号背后的风险挑战。”这正对当前愈加重要的科技自立自强和技术预见工作提出了更高要求,新兴技术弱信号的识别研究价值凸显。研究中,以范式转移理... 详细信息

习近平总书记曾指出“要以小见大、见微知著,尽早解读、科学预见形势发展走势和隐藏在信号背后的风险挑战。”这正对当前愈加重要的科技自立自强和技术预见工作提出了更高要求,新兴技术弱信号的识别研究价值凸显。研究中,以范式转移理论、知识层次理论和意义建构理论为基础,梳理了新兴技术弱信号识别的理论基础,构建出新兴技术弱信号识别的理论模型;从新颖性、关注度和成长性三个维度设计出6项二级指标及其测度方法,创建了基于三元计量特征的新兴技术弱信号识别方法。最后,以量子信息技术领域为实证对象,2011-2016年数据进行方法检验,2017-2022年数据进行识别预测,评估判断出量子中继、量子网络、量子纠缠浓缩、量子密钥分发和量子点医学共5项当前量子领域新兴技术弱信号,证实了本研究方法的有效性,可以辅助研发人员和管理决策者做未来技术的研发判断。

关键词：新兴技术弱信号理论模型识别方法三元特征量子信息技术

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颠覆性技术:概念辨析与特征分析

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科学学研究 2022年第11期40卷 1937-1946页

作者：王康陈悦宋超王玉奇大连理工大学科学学与科技管理研究所暨WISE实验室辽宁大连116024

颠覆性技术被视为“改变游戏规则”和“重塑未来格局”的革命性力量。厘清颠覆性技术的源起、发展、与相关概念的联系与区别和特征,为相关人员后续研究提供参考。利用文献调研法,首先梳理颠覆性技术的发展脉络,其次从多个维度归纳颠覆... 详细信息

颠覆性技术被视为“改变游戏规则”和“重塑未来格局”的革命性力量。厘清颠覆性技术的源起、发展、与相关概念的联系与区别和特征,为相关人员后续研究提供参考。利用文献调研法,首先梳理颠覆性技术的发展脉络,其次从多个维度归纳颠覆性技术的概念,再次对相近概念进行辨析,最后归纳颠覆性技术的特征。结果表明颠覆性技术从低端颠覆发展为高端颠覆,现已上升为国家战略视角;在商业模式、技术突破和国家战略视角下颠覆性技术具备不同的内涵,其与破坏性技术、突破性技术、新兴技术、前沿技术和卡脖子技术具有一定的联系和区别;针对不同的划分视角颠覆性技术具备不同的特征。未来研究需要明确颠覆性技术分类,从微观层面掌握颠覆性技术发生和发展的规律,全面厘清颠覆性技术的特征和与现存技术之间的复杂关系,融合多源数据以非线性思维对颠覆性技术进行事先识别、判断、培育和管理。

关键词：颠覆性技术突破性技术破坏性技术概念辨析特征分析

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非共识研究的影响力更高还是更低呢?——基于中文开放同行评议审稿意见的分析

引用

情报理论与实践 2022年第9期45卷 102-109页

作者：张光耀谢维熙夏鑫璐耿屿姜春林王贤文大连理工大学科学学与科技管理研究所暨WISE实验室

[目的/意义]同行评议中的非共识备受学术界关注。在开放同行评议的背景下，探索同行评议中的非共识度与论文影响力间的关系。[方法/过程]以国内开放同行评议期刊《心理学报》的开放审稿意见为研究对象，构建了2014—2020年发表的888篇... 详细信息

[目的/意义]同行评议中的非共识备受学术界关注。在开放同行评议的背景下，探索同行评议中的非共识度与论文影响力间的关系。[方法/过程]以国内开放同行评议期刊《心理学报》的开放审稿意见为研究对象，构建了2014—2020年发表的888篇论文的22604条有效评审意见的数据集，设计审稿意见非共识度指标，采用回归分析检验审稿意见非共识度和论文影响力间的关系。[结果/结论]审稿意见非共识度与论文影响力存在统计上的相关关系，在加入控制变量后，进一步验证审稿意见非共识度与论文影响力之间存在显著的负向关系，为理解同行评议提供了新的视角。

关键词：同行评议非共识开放同行评议科学学《心理学报》

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同行评议质量新探:同行评议意见挖掘研究综述

引用

信息资源管理学报 2023年第2期13卷 125-134页

作者：王勇臻王贤文大连理工大学科学学与科技管理研究所暨WISE实验室大连116024

在开放式同行评议模式蔚然成风与自然语言处理技术日新月异的双重驱动下,同行评议质量的研究范式正在酝酿改变——同行评议意见挖掘已悄然兴起。纵观此变迁轨迹,在文献回顾的基础之上,本文系统地梳理了同行评议意见挖掘的代表性研究成果... 详细信息

在开放式同行评议模式蔚然成风与自然语言处理技术日新月异的双重驱动下,同行评议质量的研究范式正在酝酿改变——同行评议意见挖掘已悄然兴起。纵观此变迁轨迹,在文献回顾的基础之上,本文系统地梳理了同行评议意见挖掘的代表性研究成果,旨在阐明这一新兴研究方向的概貌特征以及随之而来的机遇和挑战,为后续的探索实践提供借鉴与参考。结果显示,目前有关同行评议意见挖掘的研究工作主要围绕同行评议意见的预测能力、情感表达以及论辩逻辑三个方面展开,着重探讨各种文本挖掘方法在被用于解析同行评议意见时的可行性与有效性,且所使用的数据样本限于计算机科学领域的国际会议论文(英文)。

关键词：同行评议同行评议质量同行评议意见挖掘文本挖掘科技评价

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科技信息资源管理学的学科定位和研究框架

引用

图书情报工作 2025年第1期69卷 27-35页

作者：侯剑华邓芷凝陈悦中山大学信息管理学院广州510006 大连理工大学科学学与科技管理研究所暨WISE实验室大连116024

[目的/意义]在“图书情报与档案管理”一级学科更名为“信息资源管理”的时代背景下,以回应社会发展需求,重塑中国信息资源管理学的学科、学术、话语体系为目标,提出积极建设和发展科技信息资源管理学。[方法/过程]采用文献分析法,通过... 详细信息

[目的/意义]在“图书情报与档案管理”一级学科更名为“信息资源管理”的时代背景下,以回应社会发展需求,重塑中国信息资源管理学的学科、学术、话语体系为目标,提出积极建设和发展科技信息资源管理学。[方法/过程]采用文献分析法,通过对相关文献及信息资源管理学科发展趋势等的综合分析,阐述学科创生的历史必然性,辨析科技信息资源管理学与信息资源管理学、专门信息资源管理学、科技信息管理学和图情档学科的关系,以阐明本学科的学科定位。基于理论分析搭建基本学科体系框架。[结果/结论]科技信息资源管理学的学科体系框架主要包括横向、纵向和元研究等维度,横向上以科学知识生产的信息资源、技术开发活动的信息资源、科学技术管理活动的信息资源、科学技术发展战略的信息资源、科学技术安全的信息资源作为5个基本研究领域;纵向上依据与实践结合的紧密程度,按照理论—应用模式将学科研究划分为3个不同层次结构,阐明了本学科构建的理论基石与逻辑内核。

关键词：科技信息资源管理学学科定位学科体系

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基于技术距离的知识溢出与产业升级--来自中美德制造业产品空间的微观证据

引用

科技管理研究 2023年第7期43卷 86-93页

作者：王海龙蔡若楠田文灿大连理工大学科学学与科技管理研究所暨WISE实验室辽宁大连116024

以知识溢出为切入点,通过揭示中、美、德制造业的发展现状及产业升级的路径差异来为中国制造业发展寻找可借鉴的产业升级模式。以近30年全球2 000余种制造业300万条贸易数据作为研究样本,并以中、美、德三国作为研究对象,综合运用社会... 详细信息

以知识溢出为切入点,通过揭示中、美、德制造业的发展现状及产业升级的路径差异来为中国制造业发展寻找可借鉴的产业升级模式。以近30年全球2 000余种制造业300万条贸易数据作为研究样本,并以中、美、德三国作为研究对象,综合运用社会网络方法、产品空间理论和Logit回归模型,深入探讨中、美、德制造业知识溢出在产业升级过程中的作用机制。研究发现,中国制造业产品空间核心区域的产品尚未形成规模化的生产模式;中国制造业的产业升级更多遵循渐进性发展路径,盲目追求知识溢出的效果反而可能带来风险;中国加入WTO以来,不仅能够依靠生产能力累积而实现渐进式产业升级,还可以在产品生产能力累积与知识溢出强度的交互作用下,通过破坏式创新实现产业升级。

关键词：产业升级产品空间社会网络制造业

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基于pu-learning的同行评议文本情感分析

引用

计算机工程与应用 2023年第3期59卷 143-149页

作者：林原王凯巧杨亮林鸿飞任璐丁堃大连理工大学科学学与科技管理研究所辽宁大连116024 中国科学院声学研究所南海研究站海口570105 大连理工大学信息检索实验室辽宁大连116023

最近几年逐渐出现了对同行评议文本情感分析的研究,包括通过同行评议文本预测审稿人的推荐状态的任务。现有模型融入了论文本身或摘要信息,采用神经网络学习论文或摘要的高层表示,结合同行评议文本预测审稿人的推荐状态,这使得模型变得... 详细信息

最近几年逐渐出现了对同行评议文本情感分析的研究,包括通过同行评议文本预测审稿人的推荐状态的任务。现有模型融入了论文本身或摘要信息,采用神经网络学习论文或摘要的高层表示,结合同行评议文本预测审稿人的推荐状态,这使得模型变得非常复杂的同时结果却没有实质性的提高。为此,提出了OSA机制来提高情感分析模型中对观点句的关注度。具体来说,采用pu-learning从同行评议文本的前N个句子中学习观点句的特征,使每一个句子都得到一个观点句权重,将其应用于情感分析模型的倒数第二层,由此得到最终的预测结果。在ICLR2017—2018数据集上使用不同的情感分析模型对OSA进行了评估,实验结果验证了OSA的高效性,并在两个数据集上取得了优异的性能。

关键词：同行评议情感分析 pu-learning 数据挖掘

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