National Science Library,Chinese Academy of Sciences
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基于专利数据的技术融合研究综述
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[目的/意义]基于专利数据开展技术融合研究是技术融合研究的主要方式和热点方向,面向为技术融合后续研究工作开展提供参考和启发的目标,对国内外基于专利数据的技术融合研究现状进行较为全面的综述。[方法/过程]将已有研究按研究内容划分为技术融合测度及预测方法研究、特定领域/多领域间/全领域的技术融合态势测度及趋势预测、技术融合的测度指标研究、影响技术融合的特征因素研究、基于技术融合视角进行技术机会发现以及技术融合与创新的关系研究六类,并对各类别取得的研究成果进行评述。[结果/结论]基于专利数据开展技术融合研究已经取得一定的成果,但是仍旧存在测度依据不合理、预测方法缺乏验证、全领域研究关注度低的问题,这些问题可通过引入语义关系优化技术融合网络、采用图神经网络技术改进技术融合预测方法、完善全领域技术融合测度和预测方法来解决。 </p
全球OA科技期刊APC监测与异常预警模型研究
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[目的/意义]及时掌握全球OA科技期刊APC发展态势与异常情况,有利于避免国内科研经费流失,辅助决策,为国内确定面向开放获取和开放科学的发展路径提供参考。[方法/过程]使用最小二乘法拟合OA期刊的APC单价和影响力指数之间的函数关系,并设置95%的置信区间以识别溢价期刊、非溢价期刊,基于此原理建立全球OA科技期刊APC监测与异常预警模型。[结果/结论]该模型包括自动采集、监测分析、异常预警模块,以中国科学院某物理学领域研究所发文的OA期刊数据代入模型计算,发现溢价期刊占比43.5%,有4.46%的异常APC需要预警,但90%的论文发表在了性价比较高的非溢价期刊上,并且非溢价期刊均不在Beall’s List名单中,溢价期刊分类符合Go OA和DOAJ的收录情况,验证了模型的有效性和可靠性。</p
2014—2019年我国高被引科学家群体特征计量分析
No full text以我国入选2014—2019年高被引科学家名单科技人才为研究对象,通过个人履历信息、科学文献表征信息、公开网络信息等多源信息挖掘构建高被引科学家人才群体特征信息数据库,从学科分类、年龄、学历分布、人才荣誉、教育经历等方面对高被引科学家群体特征进行分析,并与美国等世界主要科技强国进行比较,其分析结果对于了解科学家成长规律、完善人才制度、合理配置科研资源、吸引全球科技精英人才以及集聚全球创新要素等提供决策支持与理论依据。</p