摘要：[目的/意义]数据作为一种新型的生产要素,充分开发利用数据资源,拓展规范化数据的应用场景是释放数据要素价值、激活数据要素潜能的必要手段。[方法/过程]按照“场景识别—模型设计—模型阐释”的思路,运用质性分析法对文本资料进行编码场景识别,形成数据应用场景的分类体系,并结合创新应用案例以及数据生命周期理论、CRISP-DM模型和数据价值链构建数据应用场景模型,自上而下地从需求导向、数据支撑和技术驱动三个维度对数据应用场景模型进行梳理阐释。[结果/结论]形成涵盖4个一级场景、14个二级场景和41个三级场景的分类体系,构建以需求为导向、数据为支撑、技术为驱动三位一体的场景模型框架,并对模型的逻辑和内涵进行深入剖析和阐释,为拓展规范化数据的应用场景提供参考与指引。

摘要：[研究目的]在人工智能蓬勃发展的时代,开展人工智能风险体系构建及其对应的模块化评价指标研究,以全面反映AI发展所带来的潜在风险,为不同领域的研究者提供决策依据。[研究方法]首先,基于扎根理论和专家调查法,系统地抽取和设计模块化人工智能风险评价指标;其次,采用层次分析法,对各指标权重进行测算,形成量化后的得分表,并对风险等级进行划分;最后,借助问卷调查法和专家调查法,对该体系进行应用实证研究,以验证其科学性及可行性。[研究结果/结论]人工智能风险体系包含由9个一级指标和41个二级指标组成的模块化评价指标。该体系涵盖技术、伦理、法律和社会等多个维度。基于此体系可以针对某一人工智能事件或功能,使用主观评价的方法对每一个风险子项进行打分,并最终得出总分。模块化指标可以灵活拆分,以量化测度不同领域的AI风险,兼顾全维度与具象维度的AI风险测度问题。

摘要：[目的/意义]FAIR原则在科技期刊的应用有助于增强期刊论文支撑数据的可发现、交互、共享与重用。评估FAIR实施情况有利于其推广实施,以期为我国期刊论文的支撑数据共享与重用提供有益参考。[方法/过程]本文在国外FAIR原则评估模型的基础上,综合考虑各模型的优势和指标设计特点,结合《数据分析与知识发现》期刊论文相关的科学数据特征,构建FAIR原则指标评价体系,基于该体系从4个维度分析调研结果,最后对中文期刊论文的支撑数据FAIR应用提出合理化建议与优化策略。[结果/结论]FAIR原则在期刊论文支撑数据的应用仍需进一步完善,科研人员的数据共享意识及对于FAIR原则的认知度远远不够,建议从宏观和微观两个层面推广FAIR原则及其实施,推动数据更加开放和可重用。

摘要：[目的/意义]通过构建科研数据开放平台评价指标体系,并采用案例研究法对国内外代表性的四个数据开放平台进行剖析,为国内科研数据开放平台开发建设提供实践参考。[研究设计/方法]通过文献调研和网络调查法,分析比较6个国际组织开放政府数据评估项目,对其评估框架、指标进行梳理,结合科研数据开放平台的特点与实例,提炼出适合科研数据开放平台的评估指标,并构建框架体系,对哈佛大学、伊利诺伊大学、北京大学和复旦大学的科研数据开放平台进行实例评估。[结论/发现]揭示国内外科研数据开放平台的特点,从平台建设基础、平台数据、平台管理功能以及平台效果与影响4个方面来对国内科研数据开放平台的建设与完善提出建议和提供借鉴。[创新/价值]受开放政府数据评估框架和指标启发,构建科研数据开放平台评价指标体系,并进行实例评估。

摘要：为提高数字图书馆的资源整合以及对图像的分析能力,介绍了一种基于内容的图像检索方法,该方法基于特征包(Bagoffeatures)方法,提取图像的SURF特征作为视觉单词,之后运用建立视觉字典,通过直方图表示图像特征,最终实现图像的检索,实践表明该系统具有良好的运算效率以及检索精度,并且充分考虑到图像的光照、透视、图像尺寸大小等因素,可以促进与改进图书馆的工作流程,也可以根据工作需求进行对应的技术改进,适合在数字图书馆进行进一步推广。

摘要：[目的/意义]评估政府开放数据平台FAIR原则的实施效果有助于平台规范标识符、统一元数据标准等,增强政府数据的发现、共享和重用。[方法/过程]采用网络调研法,借鉴国际代表性评估框架,结合调研构建面向政府开放数据平台的FAIR原则评估指标体系,并选取国内外8个样本平台作为案例,从可发现、可访问等4个维度展开评估分析,比较FAIR原则实施状况和差异。[结果/结论]从永久性标识符方案、元数据标准规范、数据使用许可等方面提出相应改进策略,完善国内政府开放数据平台数据管理规范,为后续相关平台的建设与利用提供理论指导和实践借鉴。

摘要：[目的/意义]为揭示数据论文与期刊论文关联出版的新形态,对目前数据期刊的开放共享、数据论文与期刊论文之间的关联进行研究,有助于推动科学数据的开放共享发展,促进科学数据的高效流通,使科学数据在多层维度释放数据价值。[方法/过程]基于FAIR原则,从元数据元素、文献服务等角度出发,构建数据流向视角下数据论文与期刊论文之间的互关联模型,分析数据论文与期刊论文之间的关联过程,并选取代表性数据期刊Data in Brief的数据论文为实例展开模型验证与实践参照。[结果/结论]本文基于“可访问”“可发现”对“开放共享”展开研究;基于“可互操作”和“可重用”对“关联”展开研究。通过构建理论模型、实例验证,厘清数据论文与期刊论文之间的关联模式以及验证理论模型的可行性与合理性。

摘要：[研究目的]旨在深度揭示与可视化农业科学数据资源,实现知识发现和数据增值,并为科学数据平台建设提供借鉴、参考。[研究方法]利用本体原理和本体构建工具Protégé5.5.0,抽取国家农业科学数据中心的数据资源,构建并可视化数据资源的关联关系。[研究结论]国家农业科学数据中心可借助描述数据集的核心元数据实现数据集的关联,“棉麻类作物病原真菌病害数据库”和“微生物农药数据库”通过数据集负责方证实了数据集的关联,以“棉花病害防治”为主题,构建了知识本体并对科学数据集之间的关联关系进行可视化。

摘要：文章对2017-2019年《美国图书馆状态报告》进行了解读和比较,重点分析了2018年以来美国公共图书馆、高校图书馆和中小学图书馆的发展现状、重要议题和发展趋势,并结合我国图书馆转型发展实际,从促进图书馆的转型升级、促进各类型图书馆融合发展、完善图书馆健康信息服务能力、提升用户信息素养等方面提出对策建议。

摘要：代表作是评价学者学术水平的重要依据,探究学者在代表作抽选时的影响因素,对学者学术水平的展示和代表作制度的实施具有重要意义。文章结合代表作特点,以管理学、法学和图书馆、情报与文献学等3个社会科学学科的学者作为研究对象,归纳学者在代表作抽选过程中的影响因素并设计李克特五级量表,通过在因子分析中提取特征值大于1的主要因素,采用最大方差旋转法归纳修正后的因素,最终构建代表作抽选的多元回归模型。研究发现:代表作的学术属性、新颖属性、社会属性、时间属性、传承属性等5种因素是影响社科学者代表作抽选的主要因素,不同学科学者在代表作抽选时的侧重点不同。