Theoretical Model on Transformation Factors of Scientific and Technological Achievements under the Belt and Road Initiative

With the continuous deepening of the Belt and Road Initiative,the countries involved are increasingly connected in the field of science and technology.Based on the transformation theory of scientific and technological(S&T)achievements,this study establishes a theoretical model of transformation factors of S&T achievements under the Belt and Road Initiative.Combined with the data analysis from questionnaire,it is found that in S&T achievements transformation process,there is a significant positive correlation between the innovation factors and the transfer factors,between the transfer factors and the diffusion factors,and between the diffusion factors and the transformation results.These conclusions provide reference for the subsequent S&T achievements transformation activities under the Belt and Road Initiative.Therefore,in the process of promoting the transformation of S&T achievements under the Belt and Road Initiative in the future,innovation factors such as information innovation,service innovation,and cooperative innovation should be fully reflected.Relevant agencies should take the transfer factors of S&T achievements as guidance;promote and apply the results of incubation through diffusion media and diffusion channels.

Law and Inspiration——The laws of S&T Innovations of Originality as Reflected by Noble Prize Laureates in Natural Sciences and Major Scientific Accomplishments in the 20th Century

Today in the 21st century, Science and technology (S&T)develops by leaps and bounds. Such progress has fundamentally changed the development pace of history, becoming the principal driving force for the progress of human civilization.……

Masked Sentence Model Based on BERT for Move Recognition in Medical Scientific Abstracts

Purpose:Mo ve recognition in scientific abstracts is an NLP task of classifying sentences of the abstracts into different types of language units.To improve the performance of move recognition in scientific abstracts,a novel model of move recognition is proposed that outperforms the BERT-based method.Design/methodology/approach:Prevalent models based on BERT for sentence classification often classify sentences without considering the context of the sentences.In this paper,inspired by the BERT masked language model(MLM),we propose a novel model called the masked sentence model that integrates the content and contextual information of the sentences in move recognition.Experiments are conducted on the benchmark dataset PubMed 20K RCT in three steps.Then,we compare our model with HSLN-RNN,BERT-based and SciBERT using the same dataset.Findings:Compared with the BERT-based and SciBERT models,the F1 score of our model outperforms them by 4.96%and 4.34%,respectively,which shows the feasibility and effectiveness of the novel model and the result of our model comes closest to the state-of-theart results of HSLN-RNN at present.Research limitations:The sequential features of move labels are not considered,which might be one of the reasons why HSLN-RNN has better performance.Our model is restricted to dealing with biomedical English literature because we use a dataset from PubMed,which is a typical biomedical database,to fine-tune our model.Practical implications:The proposed model is better and simpler in identifying move structures in scientific abstracts and is worthy of text classification experiments for capturing contextual features of sentences.Originality/value:T he study proposes a masked sentence model based on BERT that considers the contextual features of the sentences in abstracts in a new way.The performance of this classification model is significantly improved by rebuilding the input layer without changing the structure of neural networks.

The Norwegian Model in Norway

The "Norwegian Model" attempts to comprehensively cover all the peer-reviewed scholarly literatures in all areas of research in one single weighted indicator. Thereby, scientific production is made comparable across departments and faculties within and between research institutions, and the indicator may serve institutional evaluation and funding. This article describes the motivation for creating the model in Norway, how it was designed, organized and implemented, as well as the effects and experiences with the model. The article ends with an overview of a new type of bibliometric studies that are based on the type of comprehensive national publication data that the Norwegian Model provides.

Concept Model of Ecological Civilization Regulated by Nature,Society and Government

We studied theoretic development of ecological civilization,and put forward the concept model of ecological civilization regulated by nature,society and government.In the construction of ecological civilization,the nature,society and government play different roles and have respective functions.Therefore,we should build a self-regulating network of ecological civilization through natural law,social law,as well as scientific outlook on development.

数字经济对体育产业高质量发展的影响——基于中介模型和门槛模型的检验

对我国19个省级行政区2012—2021年的面板数据进行实证分析,通过建立中介模型和门槛模型探究数字经济与我国体育产业高质量发展的关系。结果显示:①在固定效应模型的基础上进行实证分析发现,数字经济对体育产业高质量发展产生推动作用;②在数字经济促进体育产业高质量发展过程中,产业结构作为中介变量、科技创新作为调节变量在其中起到相应的促进作用;③数字经济与体育产业高质量发展之间显著存在产业结构一阶门槛和科技创新二阶门槛效应。提出:应从提升数字经济发展水平、优化产业结构以及提升科技创新水平等方面促进体育产业高质量发展,推进社会主义现代化体育强国建设。

科学文献主题建模方法及其效果评估研究

[背景/意义]研究和对比不同主题建模方法在科学文献主题识别上的应用表现,对于合理选择使用主题建模技术开展科学文献主题挖掘具有重要意义。[方法/过程]通过构建中英文科学文献实验语料,选择3种主题建模方法(LDA、Top2vec、Bertopic)和5种文本特征计算方法(Bag of Words、TFIDF、Doc2vec、MiniLM、SciBert)进行中英文科学文献主题建模实验,并对不同建模结果的主题多样性、主题一致性、主题稳定性和主题离散性指标进行对比分析。[结果/结论]不同建模工具的主题识别结果存在较大差异,其中LDA与Bertopic在英文和中文语料上识别出的主题中具有相似性关系的主题占比相对较高,但也仅为9.81%和7.46%;基于Doc2vec算法的Top2vec模型在主题多样性指标上的表现相对最优;基于文本预训练算法的Top2vec模型和Bertopic模型的主题稳定性和离散性指标优于传统主题建模方法。针对大语言模型技术的快速发展和广泛应用,加快推进科学文献预训练模型研发,并将之应用于科技情报业务实践是当前的重要研究方向。

阿什里德培训模式在耳鼻咽喉科护理科研培训中的应用效果

目的探讨阿什里德培训模式在耳鼻咽喉科护理科研培训中的应用效果,以改进护理科研培训方法和提高临床护士科研能力。方法选择医院耳鼻咽喉科2018年1月—2019年12月参加培训的79名临床护士作为对照组,采用常规护理科研培训方法;另选取2020年1月—2021年12月参加培训的70名临床护士作为观察组,将阿什里德培训模式的离散阶段、整合阶段、聚焦阶段融入科研培训过程,成立科室护理科研项目管理小组,设计各阶段科研培训方案,在不同阶段赋予不同培训内容和重点。采用t检验比较两组的科研氛围、科研能力、科研压力、科研焦虑及科研绩效等自评指标均数值。结果两组护士的科研压力、科研焦虑、科研能力及科研绩效组间差异无统计学意义(P>0.05)。培训后,两组护士的科研氛围、科研能力及科研绩效评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);而两组护士的科研压力和科研焦虑评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论基于阿什里德培训模式设计的科研培训方案能营造临床科室科研氛围、提高护士科研能力和科研绩效,为改进护理科研培训提供有效的方法。

科学数据引用网络建模及演化特征分析--以基因表达数据集为例

[目的/意义]将社会网络分析方法应用于科学数据引用特征及规律研究,可以直观呈现出数据引用的复杂网络结构,挖掘数据引用更深层次的价值。[方法/过程]通过辨析科学数据引用特征,构建GEO数据共被引网络模型,并对网络的整体演化、核心个体、社区结构等进行分析。[结果/结论]研究结果表明,GEO数据共被引网络的度和度分布空间差异明显,平均路径长度较短且聚集系数较大,网络中核心个体优势明显,社区结构稳定且特征突出,社区间联系逐渐增强。

数据科学的科学性与科学问题的分析

作为一门新兴的学科领域,数据科学的科学性受到了关注且其科学问题未明确提出。文中从科学研究范式及方法论、可证伪性和可再现性、科学精神及快速迭代以及科学研究纲领及理论体系4个方面探讨了数据科学的“科学性”,并解答了为什么数据科学是一门新兴科学的问题。在此基础上,结合DIKW模型(DIKW Pyramid or Hierarchy)、DMP(Data-Model-Problem)模型、数据科学的统计学和机器学习方法论以及数据科学的流程与活动,提出了数据科学的7个核心科学问题:解释在先还是在后或无、问题对齐数据还是数据对齐问题、更加相信数据还是模型、更加重视性能还是可解释性、如何划分数据、如何用已知数据解决未知数据的问题、人在环路还是人出环路。最后,提出了数据科学研究的4点建议:聚焦数据科学本身的理论研究,推动数据的科学、技术和工程需要进一步分离和专业化,加强人工智能赋能的数据科学的理论与实践以及数据科学学科(Data Science as A Discipline)与学科中的数据科学(Data Science Within A Discipline)的联动。

面向数据密集型科研的科学数据管理模式研究

数据密集型科研范式下,科学研究中产生越来越多的科学数据,科学数据管理变得尤为重要。在梳理国内外相关研究的基础上,剖析数据密集型科研环境下对科学数据管理的新要求,结合数据生命周期理论分析科学数据管理各个阶段任务,构建相应的科学数据管理模式,提出多方主体实践的对策建议,以推动大数据时代的科学数据管理与共享。

中国科学仪器上市企业科技创新能力综合评价

从创新投入、创新环境、创新产出、创新影响4个方面构建科学仪器企业科技创新能力评价指标体系,采用层次分析法、熵权法组合赋权,通过TOPSIS-障碍度模型对科学仪器企业的科技创新能力进行综合评价分析,以42家中国科学仪器上市企业为样本进行实证研究。研究发现目前制约我国科学仪器科技创新能力发展的最主要因素是产学研合作、产品与技术国际专利布局、研发投入等方面存在的问题。鉴于此,应加强以企业为主体的产学研用合作协同创新模式,持续加大研发投入力度,重视技术、软件的开发及知识产权保护等,优化国际市场布局,为科学仪器企业科技创新发展赋能。

生物样本库建设在临床专业学位研究生人才培养中的作用

当前,我国临床专业学位硕士研究生培养与住院医师规范化培训全面接轨的“双轨合一”模式已在全国范围内广泛开展。新模式明显提升了专业学位硕士研究生的临床能力,但“重临床、轻科研”的现象普遍存在,以致专业学位硕士研究生的科研能力及科研思维明显不足。生物样本库作为临床科研转化医学研究的关键平台,对科学研究、转化应用及人才培养具有重要的支撑作用。在生物样本库的建设过程中,可培养具有创新意识和实践能力的高素质复合型医学人才。文章重点介绍了我国临床医学研究生培养现状、生物样本库发展现状、生物样本库在医学研究生培养过程中的作用、成效以及设想,以期在新时代背景下构建专业学位研究生人才培养新模式。

培养高职学生数学素养的探索研究

本文通过对一个有趣的自然观察现象(“月上柳梢头,人约黄昏后”)案例的数学建模过程的分析,说明如何提高高职学生学习数学的兴趣,从而促进学生的数学素养的提升以及观察分析问题、思考判断、查阅资料、实际操作等能力的提升,最终实现为高职技能型人才培养奠定一定素质基础的目的。

科技创新新型举国体制下多元投资主体网络关联模式

科技创新新型举国体制是应对错综复杂国际环境和全面建成社会主义现代化强国使命任务的重大制度安排,厘清科技创新新型举国体制的多元投资主体关系对于推动有为政府与有效市场相结合具有重要意义。本文在分析科技创新新型举国体制的制度创新基础上,归纳不同实践场景下多元投资主体的基本格局,利用社会网络分析的网络拓扑结构、中心性、核心边缘分析和密度分析手段,对多元投资主体的网络结构、网络中心度以及网络的整体特征进行研究。结果表明,科技创新新型举国体制能充分调动市场与社会力量,各投资主体之间的信息、资源等流动加快,各投资主体间的联系更加紧密,企业在科技创新新型举国体制中将发挥更重要的作用。

西部地区城镇居民文化消费的影响机制

基于2010—2020年西部地区数据,运用固定效应面板模型对城镇居民文化消费的内在影响机制进行实证分析。结果表明:科技创新和文化产业集聚对西部地区城镇居民文化消费影响均有促进作用;区域异质性和产业异质性方面,科技创新和文化产业集聚对西南地区城镇居民文化消费的促进效用均高于西北地区,且对文化服务业的消费市场影响最显著。为了优化西部文化消费结构,应探索文化产业的科技创新型发展路径,提升文化消费市场潜力。

基于词嵌入的科研主题排序研究

为准确把握科研领域内文献主题的发展变化,常利用隐式语义特征提取科研主题分布。但由于主题挖掘技术本身的限制,并非所有主题都具有同等重要性或意义。有些主题可能包含太多背景词,信息空泛,或者主题词之间缺乏连贯性,导致主题缺乏实际意义。针对上述问题,在已有研究基础上,基于词嵌入,提出一种新的多维度评估主题质量算法;针对科研文档的特点,利用语料库的统计特征对无意义主题距离评估方法进行优化,并最终将二者融合到一个统一的主题排序框架中。实验结果表明,本文提出的方法可以有效提高主题排序整体效果,能够识别出非重要和质量差的主题,主题排序的整体效果优于现有方法。

中国科技创新对旅游经济效率的空间溢出效应

运用改进熵值法和Bootstrap-DEA模型对2001—2019年中国30个省域的科技创新水平及旅游经济效率进行测算,利用空间自相关分析法考察科技创新与旅游经济效率的空间集聚特征,最后借助空间面板杜宾模型探究科技创新对旅游经济效率的影响及空间溢出效应。结果表明:①研究期内全国及四大地区科技创新水平增长势头强劲,增速形成“中部>东部>西部>东北”的空间格局,区域科技创新发展差异较大;30个省域旅游经济效率明显改善,增速呈现“东北>中部>西部>东部”的分布特征。②科技创新和旅游经济效率全局和局部空间关联性明显,并且主要表现为高高和低低的空间集聚模式;科技创新对本地旅游经济效率改善作用明显,但会通过“虹吸效应”和“屏蔽效应”抑制邻近省域旅游经济效率提升。③在科技创新能力增强过程中,经济发展水平、城镇化、产业结构升级、对外开放等要素是推动旅游经济效率提升的重要力量,旅游资源禀赋对旅游经济效率正向外溢效应显著,经济发展水平和城镇化的负向空间效应明显。

高校有组织科研的逻辑转向与组织模式——基于学科交叉的视角

科研的实质是知识生产,知识生产模式的变革必将引起高校科研范式的变革。知识生产模式Ⅳ雏形的显露,为高校有组织科研发出了从广义概念到狭义概念、从一维场域到多维场域、从单一线性发展到多元螺旋式上升发展的逻辑转向信号。创新高校有组织科研的组织模式,需以学科交叉打造适应性问题驱动方式,为高校有组织科研提供切入点;以学科交叉打造大学术共同体,为高校有组织科研提供交叉队伍支撑;以学科交叉打造多元创新的科研组织形态,为高校有组织科研提供异质平台支撑。同时,为进一步系统推进高校有组织科研,须进一步促进深度交叉融合、坚持学科整体主义和营造互利共生的科研生态。

区域双核结构对城市群科技创新的影响——基于空间杜宾模型的实证分析

城市群的核心优势及功能之一是科技创新,而区域双核结构对城市群的科技创新具有重要影响。基于区域双核结构理论,分别测算了我国19个城市群的中心性和门户性指标并进行聚类分析,发现长三角、京津冀等8个城市群为双核结构,哈长、中原等11个城市群为单核结构。采用空间杜宾模型进一步实证分析发现,区域双核结构显著促进了城市群科技创新水平,并且对南方地区、西部地区以及单一省份组成的城市群的科技创新具有更明显的促进作用。各城市群应注重发挥核心城市对周边科技创新的带动作用促进协调发展;具备双核结构特征的城市群可以充分发挥中心城市数量及空间分布优势,带动城市群发展及科技创新。