科研数据库

科研数据库（共11篇）

科研数据库 篇1

面对迅猛增长的科研成果和科研资料, 传统的档案管理方式已不再满足高校科研档案管理工作的需要, 也不能适应高校发展各方面工作的需求。因此, 改变传统的科研档案管理方式, 利用先进的计算机技术, 按照科研档案的类别建立科研档案专题数据库, 实现科研档案数据的计算机存储、查询与统计, 提高工作效率, 满足高校各项工作的需要, 成为当前高校科研档案管理工作的当务之急。

一、科研档案数据库的建立

档案数据库是在档案实体管理的基础上, 考虑数据库设计和应用发展的需要, 将包括档案实体信息、管理信息、应用环境信息等在内的各种类型数据按照特定的数据模型进行有序化组织管理起来的数据集合, 是档案信息资源的高级组织形式。它出现在早期偏重于记录技术的零散组织形式、纸质环境下的传统线性组织形式之后, 把各类档案资源信息以电子数据的形式保存起来, 实现随时查询利用, 更适应当前档案管理的技术现状和管理需求。利用数据库的形式来管理档案信息资源, 可以有效地拓展档案的信息记录能力, 获得更强大的信息组织和管理能力, 同时为档案管理活动提供强大的基础保障, 满足其日益严格的精细化管理需求。

科研档案是指在学校教学、科学技术活动中直接形成的具有保存价值的文字材料、计算材料、图纸、影片、录音带、录像带、标本等科技文件材料。主要包括上级主管部门的科研文件与科研计划、本单位科研课题的立项与结题、科研成果鉴定与奖励、科研机构建设、科研成果统计、学术交流等材料。当前, 高校科研档案主要是按照科研文件、科研项目、科研成果和科研专利进行分类管理的。因此, 我校档案馆按照科研档案管理的二级目录分别建立了科研档案专题数据库。

(一) 科研项目档案数据库。

对学校承担的科研项目, 档案馆按照项目的名称、负责人、项目级别、批准文号、立项时间、结题时间和存放位置等内容, 建立了科研项目档案数据库。项目名称、项目负责人、项目级别、批准文号、立项时间、结题时间等检索条件可以基本满足学校一些统计或者粗略查询工作的需求, 附上存放位置则便于满足一些需要具体内容人员的查询利用。

(二) 科研成果奖励档案数据库。

学校档案馆保存的科研成果奖励主要有三种:发明奖励、自然科学奖励和科学技术进步奖励, 因此, 按照奖励名称、负责人、奖励类别、获奖时间和存放位置建立了科研成果奖励档案数据库。

(三) 科研专利档案数据库。

学校的专利档案根据专利申请与授权情况, 将专利申请纸质材料和电子材料一并归档, 按专利名称、第一发明人、专利号、专利类型、申请时间、批准时间、存放位置等内容, 建立了齐全的专利数据库。

二、科研档案数据库的维护

各个科研档案数据库建立起来之后, 由专人负责其维护工作, 及时、随时地进行学校新近完成科研情况数据的录入和补充工作, 做到库中数据完整无遗漏, 并且, 要保证录入数据的绝对准确。录入数据准确, 一方面要求确保录入数据的准确无误, 这就要求录入者在输入时要特别认真仔细。如果数据录入时不准确, 比如在输入立项时间时, 输错了年份, 那么就可能给日后的查询利用工作带来麻烦。在统计年度科研成果时, 也可能导致两年科研成果统计数据都出现误差的情况;另一方面要求录入格式的前后一致。以输入立项时间为例, 如果一开始选择的输入模式为“2012-03-12”, 那么, 在后期的补充录入工作中就不能又输入“2012年03月12日”的模式。因为这种格式上的不一致, 极有可能导致在日后的数据统计时漏掉该项成果。此外, 还要杜绝录入时候错字、别字现象的出现, 一旦发现有错字、别字现象要及时地进行修改、更正。诚然, 在计算机上修改某项数据非常方便、快捷, 这是计算机处理数据的优势, 也是手工修改数据所无法比拟的地方。

三、科研档案数据库的利用

在建设各类科研档案数据库时, 就要考虑到其提供利用的问题, 强化其检索查询功能, 保证数据库在提供利益时不仅能够进行单项查询, 还能够进行多项的组合查询。只有保证数据库收集录入的档案信息能够进行任意条件的查询, 才能真正有效地提高工作效率, 保障档案的查全率。目前, 学校科研档案数据的利用主要体现在以下几方面:

(一) 查询。

利用科研档案数据库, 可以很方便快捷地实现对相关数据的查询工作。

1. 按教师个人查询。

如需查询某位老师历年来完成的科研成果, 只需在数据库设计视图中创建个人查询项, 然后输入该位老师的姓名, 该老师历年来的科研成果信息就会以表格的形式罗列出来, 这就相当于为学校的每位老师都建立了一个历年科研成果档案。该类查询一般主要用于教师个人职称评审、申报课题等工作的需要, 另一方面, 也可为领导了解教师个人科研情况提供了准确的数据。

2. 按完成年份查询。

建立好科研专题数据库后, 可以很方便地对每年的科研成果进行统计和查询。比如要查询学校2008年完成的科研成果, 只需要在查询栏输入2008即可。该类查询一般主要用于统计每年的科研成果及其科研目录汇编等工作。

3. 按成果类别查询。

如需查询历年来学校教师发明专利的情况, 只需在数据库中创建成果类别查询项, 在成果类别查询中输入专利或发明即可。如想知道具体某年学校教师的发明专利情况, 那么再设定一个时间段的限制即可。该类查询一般主要用于各种申报材料及评估汇报材料所需数据的填写以及科研成果汇编等工作。

(二) 统计。

为提供更加方便快捷的服务, 专职档案管理人员可通过利用科研数据库事先把每年的科研情况分门别类列出目录。如学校教职工每年申报完成各级课题情况目录, 发明专利情况目录, 获得科研奖励情况目录等, 从数据库中导出, 然后以Excel文档形式另外保存, 以便日后的查询利用。还可根据这些目录做出详细的数据统计表, 便于统计学校某年的科学研究情况以及对历年科研情况进行纵向对比分析, 方便领导把握全局。

总而言之, 满足高校管理工作的需要是高校科研档案管理的重心, 高校科研档案管理工作的收集、整理、鉴定、保管、统计和利用等都是围绕高校内部需求展开的。而科研档案专题数据库的建立既满足了档案数据的管理、查询和统计等需求, 又确保了档案数据的安全。它是随着现代科学技术的飞速发展, 为档案管理者提供的更加便捷的管理手段, 能够有效地提高档案服务的效率和水平。将来, 随着科研档案管理网络组织的建立和健全, 科研档案管理还将逐渐实现网络化, 只要是授权的用户均可以实现远程数据库访问, 科研档案管理人员也可以通过网络将提交或记载的科研档案信息进行分类、整理, 实现科研档案信息共享的最大化。

科研数据库 篇2

采用计量分析的方法，分科研项目、论文、著作、作品和专利类别，对湖南工艺美术职业学院-的科研成果进行了统计与梳理，全方位、多角度的呈现了学校近8年的科研成果，便于学校充分掌握其科研现状，为学校制定科研发展规划、制定科研政策提供有效依据。文中所采用的数据来源于湖南工艺美术职业学院科研成果登记档案，纳入统计的均为第一作者或独著署名为湖南工艺美术职业学院的成果。

12008-20学校科研成果基本情况

1.1成果数量和科研人员数量

2008-年学校有档案记录的科研成果共计1577项，参与科研的人员累计648人。具体的科研成果数量和科研人员数量年度分布情况见图1。从图1可以看出，学校科研成果和科研人员基本保持持续增长的趋势，特别是近三年，科研成果数量增长迅速，2015年成果数量是的3.68倍：一方面是学校加强内涵建设，逐步重视科研工作，成立了独立的科研管理部门，出台了一系列科研政策措施，如科研奖励制度、科研项目管理办法，有效调动了教师科研积极性;另一方面学校规模化发展，教师规模扩大，到达年限需要晋升职称的青年教师数量增加，有限的职数增加了职称评审的竞争压力，客观上也调动了教师科研积极性。值得注意的是，成果数量相较于有一个回落，诸多因素综合作用造成了这一现象：20学校集中力量申报国家骨干高职院校建设项目，全校教职工全力投入申报工作;科研工作具有周期性，科研成果的出版具有滞后性。

1.2科研项目情况

2008-2015年学校获得立项的纵向科研项目共125项，其中国家级项目3项，包括国家艺术基金项目1项，全国教育科学规划课题1项，教育部人文社会科学项目1项，省级各类项目97项，市级项目5项，校级项目19项，总研究经费818万余元。具体的纵向科研项目年度立项情况见表1。从表1可以看出，纵向科研项目立项数保持平稳增长趋势，年相较20立项数减少，2009年湖南省教育厅新增了职业院校教育教学改革研究项目的申报，学校有4项课题获得立项，之后两年该课题没有组织申报;立项数达到顶峰，之后有所回落，20学校组织了第一批校级课题的申报，资助了19项课题研究。

1.3论文发表和书籍出版情况

2008-2015年学校共发表论文1101篇，其中核心期刊26篇，出版各类书籍75部，其中教材62部。具体的论文发表和书籍出版年度分布情况如图2所示。从图2我可以看出，2008-年发表论文数保持平稳，稍有增长，2013-2015年论文发表数迅速增加，这与学校成果数量增长趋势保持一致：学校一系列科研激励政策，教师科研积极性的提高，更直观地通过论文发表呈现出来，论文占据成果总量的69.8%。书籍出版平稳增长，2009年、数量高于相邻年度：出版的书籍中教材占82.7%，教材的更新、修订有一定的周期性，这两个年度是学校教材集中修订、出版的时间。

1.4艺术作品获奖和专利情况

2008-2015年学校教师参加由各级政府和美协、文联等主办的展览获奖的作品共245项，取得专利37项。具体的作品获奖和专利年度情况见表2。从表2可以看出，艺术作品获奖数量波动较大，没有明显的趋势：一是作品创作需要一定的积累，具有周期性;二是各级展览分布不均衡，有的年份多，有的年份少。学校实现了专利零的突破，2015年获得授权的专利迅速增加至31项，但20没有专利：一是学校日益重视社会技术服务，将专利纳入科研奖励、职称评审范畴，鼓励教师申请专利;二是专利从申请到授权需要较长的时间，就出现了从年的零项到2015年31项井喷式发展这一现象。

2存在的不足

一是科研人员方面：学校近几年发展迅速，教师规模不断扩大，2015年已有专任教师400多人，但取得科研成果的`教师仅122人，多集中为当年或次年需要晋升职称的教师。二是科研项目方面：省厅级项目多，高级别项目难有突破，校级课题有待稳定发布。在省厅级项目中，立项单位集中在教育厅，社科系统、科技厅、文化厅等部门的项目较少。三是科研论文方面：随着教师科研积极性的提高，论文数量大幅度增加，但论文质量有待进一步提升。近8年发表的1101篇论文中，核心论文仅占2.36%，如何改变唯数量论英雄的局面，引导教师潜心开展研究，确保科研成果具有代表性、创新性，构建标志性成果评价体系是科研管理部门亟需解决的问题。四是科研管理方面：高职院校科研管理工作起步晚，对科研的重视性不够，科研实力较弱。近年来，为提高教师科研积极性，学校出台了一系列激励措施，有效提升了教师科研积极性，但仍存在不少问题：基本保持单打独斗，没有形成稳定的科研团队，表现为论文基本为独著，项目多是主持人一人完成，没有团队导致竞争力弱，高级别项目和奖项拿不下来;科研成果的转化力较低，教师社会技术服务没有很好的纳入学校管理。

3建议

一是加强学术交流和合作：学校应加强同其他高校、科研院所、行业企业的合作，引进高级别人才，这是提升科研实力的重要途径;鼓励、支持科研人员参加国内、国际的学术交流活动;加强高职院校师资队伍建设，提升教师专业能力和水平，在新进人才时，注重专业的连续型、发展性。二是健全科研政策和计划：在已有科研政策的基础上，进一步健全科研管理制度，根据艺术类高职教育的特点，明确近期、远期科研目标，引进专业学术带头人，形成科研梯队，确定研究课题，连续滚动支持，形成稳定的科研团队;落实考核制度，切实将科研业绩纳入教师年度考核、中层干部考核、部门考核，形成竞争机制;强化社会服务功能，建立和完善教师社会服务的制度与政策，引导教师面对行业企业开展技术服务;根据艺术类高职教育的特点，建立柔性的评价管理机制，对基础理论型人才和应用技术型人才分类评价，将项目、论文、著作、艺术作品、专利、社会科技服务、学术交流等多项定量和定性指标纳入评价标准。三是优化科研环境：高度重视科研工作，将科研与教学同等对待，教学科研两手抓;加大科研经费投入，建立科研平台，培养科研队伍，改善科研硬件软件条件，为教师申报各级各类项目提供便利条件;就学校重点专业和专业群设立专项科研经费，鼓励标志性成果的产出，形成以研促教，以教促研的良好局面。

参考文献

科研数据库 篇3

关键词：小数据；微知识；知识服务；系统动力学；科研用户

中图分类号： G252 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016102

Abstract This paper summarizes elements and knowledge flow process of micro-knowledge services based on small data of researcher. On this basis， the authors established the system dynamics of micro-knowledge services which supports real demand of researcher and simulates it. The simulation results show that the model can validly reflect the key influential factors on process of personal micro-knowledge service from the perspective of privacy protection mechanism，collaborative incentive mechanism and cooperative co-construction mechanism， which reveals the directive approaches and strategies of improving micro-knowledge service capability.

Key words small data； micro-knowledge； knowledge service； system dynamics； researcher

泛在信息环境下，科研用户小数据不仅成为图书情报机构创新管理的基础，而且是其个性化服务深化的依据。小数据作为科研用户个体化、独特化的数据，是科研用户在项目推进过程中的全部“数据足迹”，而这些“数据足迹”就是科研用户临时化、精简化知识需求的表征[1]，因此，这为图书情报机构以科研用户项目需求为导向开展个性化微知识服务提供了重要保证。但是，从科研项目生命周期的视角来看，整个微知识服务方式和内容受多方面因素的影响，并具有明显的不确定性，因此，对于这些影响因素定性化的研究直接关系到微知识服务的质量和科研用户的满意度。

既有研究根据知识服务过程中，用户需求状况以及知识形态的特点，提出了面向用户个人信息的新型知识服务模式。如：王炎等[2]探讨了“互联网+”视角下知识服务具有用户中心性和精确性的特点，并以百度新上线的知识服务产品为例，通过移动终端监测用户行为来感知其情景敏感性需求，据此实时推送快捷、简约、智能的知识服务产品；邓仲华等[3-4]提出了基于科研用户情景感知的自适应性个性化嵌入式知识服务，并以地球科学领域为例，分别具体探讨了嵌入科学数据生命周期和科研项目生命周期的知识服务过程。不难发现，用户情景化信息作为小数据的重要组成部分，通过这些信息来判断用户需求，据此提供知识服务的研究已经取得了一定进展，但是这些研究多局限于知识服务的一个层面，并以案例化分析为主。鉴于此，本文通过抽象面向科研用户的微知识服务过程，采用系统动力学的方法从量化的视角对整个服务过程进行分析，以此对微知识服务的创新进行探讨。

1 面向科研用户小数据的微知识服务系统分析

微知识服务实质上是通过服务团队和科研用户以知识协同的方式，进行服务产品的推送和服务内容的吸收，从而实现了微知识的增值。一方面，科研用户尽管对其学科专业领域知识具有丰富的应用和创新经验，但是在整个研究生命周期中，往往难以全面获取支撑科研问题的相关知识，如密集型科学数据整合、分析、管理等工具的应用，特定科研问题的前沿趋势等[5]；另一方面，微知识服务团队由具有综合化专业素质的人员组成，其不仅熟练掌握了不同学科、不同领域的科研方法和科研工具，同时对于科研问题能够以跨学科的视角进行分析和解决问题，为科研项目的推进提供了重要的保障。这恰为科研用户与服务人员的知识协同创新创造了条件（见图1）。

由此可知，面向科研用户小数据的微知识服务系统中，主要涉及到的知识流动过程是以小数据知识库和微知识库为基础，其中通过小数据知识库感知科研用户知识需求，微知识库作为个性化知识服务推送的保障，据此服务团队与科研用户进行知识协同，促进科研用户知识发现和知识创新，从而促使知识服务产品增值。

2 面向科研用户小数据的微知识服务系统动力学模型构建

2.1 系统的边界及其基本假设

面向科研用户小数据的微知识服务系统作为本文的研究对象，其中主要包括涉及服务团队、科研用户、小数据知识库、微知识库内部及其相互之间的关系和隐私保障机制、协同激励机制以及合作共建机制对于系统内部相关要素的影响规律。

根据面向科研用户小数据的微知识服务流程及其作用机理，该系统模型的基本假设如下：

（1）服务团队由具有跨学科专业背景且拥有一定知识服务经验的人员构成，并且其所开展的服务是围绕单一科研用户的特定小型项目或者子项目，整个服务周期为10个月，在此服务周期中，服务团队的人员数量、组织结构、服务设施等保持相对稳定。

nlc202309091546

（2）在整个微知识服务过程中，服务团队所采用的服务方式主要包括直接性的服务推送和基于微知识库的服务推送，服务团队整体的知识存量和知识整合能力高于个体科研用户，而且两者始终保存一定的知识势差。

（3）为保证整个微知识服务系统具有一定普适性，在此不考虑其它系统外部因素（如外部政治环境、文化环境、经济环境等）所引起科研用户任务的巨大调整，以及一些偶然性因素所导致的科研用户情景的巨大波动。

2.2 系统因果模型

微知识服务过程中各主体间的数据整合与挖掘、知识交流与转移等活动以及适应用户科研外部环境而进行的一系列相关结构和状态的变化，构成了面向科研用户小数据的知识协同创新服务的复杂化系统。鉴于此，本文通过因果关系分析以确定系统反馈结构，直观地描述系统内部知识流动过程[6]，最终构建了面向科研用户小数据的微知识服务因果关系图（见图2）。

通过对整个因果关系模型进行分析，可以发现模型中主要涵盖三条重要的因果反馈回路。

正反馈回路①：服务团队知识存量—服务团队知识输出量—微知识库—科研用户知识吸收量—科研用户知识存量—小数据获取量—小数据整合量—小数据知识库—科研用户知识需求—知识整合量—服务团队知识存量。此回路重点强调了服务团队根据科研用户需求，借助微知识库进行个性化服务的推送。其过程主要包括三个阶段：其一是科研用户小数据的获取、整合和挖掘，以此感知科研用户需求；其二是服务团队根据科研用户需求，并结合自身知识技能，对内部和外部知识源进行整合，从而获取知识产品；其三是通过对知识产品进行分解和萃取，形成具有特定功能的微知识块，在丰富和扩展微知识库的同时，将其推送于科研用户。

正反馈回路②：服务团队知识存量—服务团队知识共享量—微知识增量—微知识库—科研用户知识吸收量—科研用户知识存量—科研用户知识创新能力—小数据获取量—小数据整合量—小数据知识库—科研用户知识需求—知识整合量—服务团队知识存量。此回路重点强调了服务团队依据科研项目的实施进度，通过对科研用户的项目需求进行预测，从而以前瞻性的视角对微知识库进行扩充，有效降低了微知识服务的延迟。

正反馈回路③：微知识库—科研用户知识吸收量—科研用户知识存量—科研用户知识共享量—微知识增量—微知识库。此回路重点强调了科研用户作为微知识库的构建主体，对研究过程中所产生的隐性知识进行显性化（如研究经验的总结、新工具的应用等），通过特定的知识组织形式，以自发性的方式辅助微知识库的构建工作。

不难发现，在协同激励机制下，服务团队具有相对较强的知识输出意愿，能够针对科研用户的需求，为其推送相应的微知识服务产品，从而提升科研用户的知识吸收量，与此同时，这一激励机制也能够充分调动服务团队对于微知识库构建的积极性，提升其与科研用户的沟通和反馈效度，进而有助于预测科研用户的潜在需求，同时服务团队可以以前瞻性的视角，对微知识库进行不断的充实、完善和更新，保证科研用户的知识需求量。此外，合作共建机制对于服务团队和科研用户的微知识开放共享提供了支持，极大地提升了双方互补性微知识的关联和融合，从而以协同创新的方式促进微知识库的构建。

2.3 系统流图

系统流图主要由变量状态、信息传递、行为变化等要素构成，用于反映系统动态运行过程中变量间的相互作用关系[7]。在因果关系图的基础上，本文根据系统动力学的原理建立了模型的系统流图（见图3）。

其中系统流图中主要方程及参数说明如下：

服务团队知识存量= INTEG（服务团队知识整合量-服务团队知识失效量， 400）；

服务团队知识整合量=STEP（科研用户知识需求+知识整合效率服务团队知识存量， 1）。

这里用阶跃函数表示，服务团队通过运用自身综合化的知识技能，并结合科研用户需求进行内部和外部知识资源的整合，设定服务团队从第1个单位时间后开始获取所整合的知识。

服务团队知识失效量=STEP（服务团队知识失效率×服务团队知识存量， 0.5）；

知识整合效率=RANDOM UNIFORM（0.1， 0.1， 0.05）+0.1；服务团队知识失效率=0.1。

由于知识整合会受到知识稀缺性、外部资源的丰富性、服务团队的知识技能等诸多不确定性因素的影响，因此，这里设置其在[0.15， 0.2]区间内进行随机变化。

服务团队知识共享量=服务团队知识存量×服务团队知识显性化程度；

服务团队知识显性化程度=RANDOM UNIFORM（0.2， 0.7， 0.5）；

服务团队知识输出量=SMOOTHI（协同激励机制服务团队知识存量用户跟踪反馈， 0.5， 0 ）。

由于服务团队在知识产品输出前，需要一定的时间，根据科研用户的实时需求，对其进行组织和优化，因此，这里使用一阶信息延迟函数表示这一优化过程。这里设定初始的知识输出量为0，延期时间为0.5个单位时间。

微知识创新量=0.35×服务团队知识输出量；合作共建机制=0.5；

微知识共享量=合作共建机制×（服务团队知识共享量+科研用户知识共享量）/4。

由于服务团队和科研用户的知识共享在知识组织过程中会存在一定的重合甚至冲突，并且在知识交互时会出现知识的遗失，然后服务团队在这些剩余知识的基础上进行重新整合和萃取，以获取直接可以推送于科研用户的微知识，因此，这里设定只有双方所共享总体知识的四分之一可以转化为微知识。

微知识失效量=微知识失效率×微知识库；

微知识失效率=RANDOM NORMAL（ 0.2， 0.4， 0.3， 0.08， 0.3）。

由于管理或技术方面的原因，以及知识具有时效性的特点，因此，微知识会出现一定的失效，而这种失效又具有不确定性，因此，这是采用随机函数进行表示，其失效率处于0.2到0.4之间。

高校科研信息管理系统数据库设计 篇4

高校科研信息管理系统是指通过计算机完成对教师论文、项目、教材等科研信息的录入、整理以及统计工作的信息系统。实现录入信息的规范、 准确, 统计信息精确、高效是该系统的设计目标, 为了实现系统的设计目标, 数据库设计是关键, 将对科研信息的管理为例, 对高校科研信息管理系统的数据库设计进行探讨。

2 科研信息需求

需求分析是数据库设计的开始, 而好的开始是成功的一半, 因此一定要重视这一阶段的工作。根据我院科研管理部门的工作内容、流程以及科研管理的相关规定, 确定科研信息管理系统的需求如下:

2.1 处理数据

教师的论文、项目、教材、著 作、专利 、奖励等 内容 ,这里将其统称为成果。

2.2 数据录入要求

(1) 无论哪种成果在录 入数据时 必须录入 成果的名 称、作者、等级、出处、 发表或完成时间, 佐证图片等相关信息。以论文为例, 需要录入论文的题目、作者、出版单位、论文级别、 发表时间, 以及论文的封面、版权页、目录、正文等佐证图片;(2) 无论哪种成果数据, 均由第一完成人对数据进行录入, 其他参与人员由第一完成人按照相应等 级录入。以教材为例, 第一主编首先录入教材的名称、出版社、出版时间、以及教材的封面、 版权页、目录、前言 等佐证图 片 ,然后将副主编、参编作者录入系统。

2.3 数据统计分类

(1) 对所有教师的科研信息进行全部或分类 (如仅统计论文) 或时间段 (如2013年1月至2013年12月) 整理及统计;(2) 以部门为单位, 对该部门下的所有教师的科研信息进行全部或分类或时间段整理及统计;(3) 以教师为单位,对教师本人的科研信息进行全部或分类或时间段整理及统计。

2.4 基础数据管理

基础数据主要指两方面数据, 一方面是指教师隶属的部门信息, 这部分数据主要用以辅助实现科研信息的部门统计。另一方面是指系统数据字典即数据项及子项, 如职称是数据项,助教、讲师、副教授、教授等都是其子项, 这部分数据主要用以实现系统基础数据的可规划性, 方便系统的日后扩展与维护。

2.5 用户角色及权限

(1) 教师用户即一般用户 : 主要负责将本人的科研信息录入至系统, 并对已经审核完成的科研信息进行分类统计以及报表打印;(2) 审核员用户: 主要负责对教师用户录入的科研信息进行审核;(3) 管理员用户: 除具有以上二种用户的权限外, 还需负责基础数据的管理与维护、初始用户口令(即用户名及密码 )、分配用户权限等工作。

2.6 工作流程

首先由管理员对基础数据进行录入或导入, 初始用户口令, 授权用户权限; 其次由教师根据用户口令登录系统, 录入本人科研信息; 再次由审核员对教师录入的科研信息进行审核; 最后由管理员对所有科研信息进行整理与统计。

3 数据库

通过对科研信息管理系统进行需求分析, 以及数据完整性、一致性, 减少数据冗余的数据库设计原则, 确定本系统的数据库概要设计结构如图1所示。为了提高科研信息查询效率, 避免多表查询操作, 可将论文、项目、教材 、著作、专利、 奖励等数据统一存储在成果数据表中。

根据数据库概要设计结果, 实现系统功能共需8个数据表, 表1至表8所示, 其中数据项表及数据项子项表用于实现基础数据存储及管理。本系统共需性别 (如男、女)、学历(如本科、研究生等 )、学位 (如学士、硕士等 )、职称 (如助教、讲师等)、成果类别 (如论文、教材等)、成果等级 (如院级、省级、一般、核心等)、参与方式 (主编、副主编、第一作者、主持人等)、审核状态 (通过、未通过)、用户权限(如管理员、审核员、 教师 ) 共9个数据项 , 每项的子项参见其括号内容, 管理员用户可根据需要随时添加新的子项。

3.1 数据项表

用于存储该系统使用的数据字典的数据项, 属于基础数据的定义范畴, 如表1所示。

3.2 数据项子项表

用于存储数据字典的数据项的子项, 属于基础数据的定义范畴, 如表2所示。

3.3 部门表

用于存储部门信息, 属于基础数据的定义范畴, 如表3所示。

3.4 教师表

用于存储教师的基本信息, 属于基础 数据的定 义范畴 ,如表4所示, 其中性别、学历、学位、职称、 审核状态服从于数据项子项表。

3.5 成果表

用于存储各类成果信息, 如表5所示 , 其中成果 类别、成果等级、审核状态服从于数据项子项表。

3.6 成果人员表

用于存储参与成果完成的教师信息, 如表6所示, 其中参与方式、审核状态服从于数据项子项表。

3.7 成果图片表

用于存储成果图片信息, 如表7所示, 其中审核状态服从于数据项子项表。

3.8 用户表

用于存储系统用户信息, 属于基础数据的定义范畴, 如表8所示。其中用户权限服从于数据项子项表。 可根据教师表的教师编码字段即Id_tea对用户的用户名及密码进行初始化。

4 结语

科研数据库 篇5

科研数据包含了科研活动过程中产生的所有能够存储的数字资源，以及能够转换为数字形式的数据，如遥感勘测数据、仿真数据等。学术图书馆开展科研数据管理，不仅能够避免科研数据丢失，实现科研数据的长期存储和共享，也是满足科研人员动态信息需求和促进图书馆发展的必要措施。2.1基础设施建设目前学术图书馆独立构建数据仓储进行科研数据管理的案例并不多见，一方面与图书馆在资金、技术方面存在不足有关[5]。另外，面对E-Science时代学术资源开放、共享的趋势，图书馆领域更加推崇协同合作，营造科研数据管理的硬件环境，采取资源互补、技术共享的方式共同建设机构仓储。学术图书馆也可以与科研项目机构合作，借助外部设备和项目的支持，构建满足不同学科需求的数据仓储，使科研数据管理跨越单个机构的限制，帮助科研人员获取更多有用资源。例如，澳洲国立大学图书馆与其他院校、机构知识库合作，共同搭建科研数据管理的硬件环境，可以为大量科研项目提供数据存储服务。2.2科研数据集成服务科研数据产生于数据生命周期的任意阶段，与科研活动、科学文献等都存在关联，只有通过关联分析发现内在规律，才能获取更多有价值的信息。学术图书馆是科学文献存储中心，在数据集成方面具有丰富的经验。随着数字化技术的应用，很多学术图书馆已经可以利用智能化工具，为科研人员提供数据关联组织和个性化推荐服务。科研数据作为具有极大应用价值的信息，必然要求图书馆通过科研数据关联集成，将某一类型或某一领域的数据集和科学文献结合起来，帮助科研人员发现不同数据的潜在联系，进一步利用好各类资源。此外，图书馆利用数据挖掘技术处理科学文献，如学术专著、会议纪要、发明专利等，以数据生命周期模型为纽带，将原始数据与再生数据关联起来，实现多学科资源的汇聚，也方便科研人员迅速获取有价值信息。2.3科研数据存储服务在开放获取运动的推动下，很多国家对于信息机构的科研数据都要求开放共享[6]。在这样的背景下，学术图书馆作为长期提供科研数据服务的场所，自然要求顺应开放获取的发展趋势。在西方一些发达国家，很多学术图书馆正在尝试开展科研数据开放存储服务，而科研人员也乐于借助图书馆存储科研信息或成果。在科研数据存档方面，学术图书馆构建专门的机构知识库，通过IR拓展的方式为科研数据管理提供支持，也可以建设科研数据档案库，引进专门的软硬件设施开展科研数据服务。由于E-Science背景下科研人员的数据管理需求日益增长，学术图书馆必须尽快拓展科研数据存储空间，并且通过寻求政府部门、基金会的支持，以解决新增业务带来的成本增加等问题。

科研数据库 篇6

关键词：大数据；科研管理；数据处理

一、大数据技术引入高校科研管理中的优势

大数据技术是现代多种信息技术的有效结合，具有相当的优越性。从科研管理的角度来看，大数据技术通过针对科研管理系统、财务系统、人事系统以及基于互联网的大型科技文献数据库、专利库等数据资源的关联分析，找出数据的相关性，提取有价值的信息，可以为传统专家定性决策管理提供广泛、科学的理论依据。由于这些知识大 多直接来源于数据库内部，因此它较少受外部资源的限制和影响，具有相对的独立性，对于科研决策的指导意义也较为重大。

二、大数据环境下的高校科研管理信息化的应用探索

（一） 为高校科研评估提供数据支持

随着高校信息化的推进以及大型科技文献、专利、论文数据库系统等在科学研究领域的普及，全球范围内的科技数据信息量急剧增加。面对这些庞大、繁杂的原始数据，需要快捷、有效的技术手段进行筛选，并从中获得有价值的知识。

传统的数据分析和统计方法，由于受到人力，物力及财力的限制，原始数据背后隐藏的深层次知识无法得以有效采集、分析和使用。

而大数据技术可以综合内部、外部以及网络数据资料：从学校科研管理部门获得研究项目的类别和数量；从内部数据库得到人员、经费、设备等信息；从网络数据库中获得论文、专利的数量和质量信息；结合往年项目成果报表中获奖、专利成果转让情况，最终综合集成各类数据。通过建立综合数据评估模型将各类指标进行整合，为科研评估的专家提供数据支持，最终得出科学、合理的评估结果。

（二）提升项目立项决策的科学性

从筛选项目角度看，可以利用大数据技术，对项目的研究领域、预期成果，通过与外部文献库进行结合分析的方法检验课题的科学性、创新性，判断得出该项目立项的必要性；从筛选申请者角度看，可以将申请者所涉及的各项因素进行多数据的联合查询和分析，发现并建立科学的指标体系和筛选方法，最终得到候选人名单，从而达到提升项目立项决策的科学性的目的。

（ 三） 为教师科研活动提供深层次服务

以科研人员欲向某单位进行项目申请为例。以往，科研人员只能够通过自身了解或者往年申报情况对对方单位的需求进行分析，由于个人收集的信息不够全面、不够准确以及信息传递的滞后性等问题，容易出现研究目标偏离实际需求的问题，申报结果往往不够理想。而随着大数据技术的普及，通过对大型数据仓库进行有效的挖掘，可以对相关单位所关注的关键技术、重点领域和发展方向进行分析和预测。通过建立模型、 数据可视化和生成文本报告等形式向科研人员提供可参考信息，了解各种影响之间的内在联系，指导科研人员开展研究工作， 达到为科研人员提供深层次服务的目的。

（四）优化科研资源配置

第一，对数据进行采集和筛选，建立不同种类的数据库，例如人员库、 成果库等；第二，建立适合本校的科学发展的评判模型，包括各类科研资源、科研成果的计算参数和规则库；第三，以定量化绩效考核作为基础的资源配置工具和决策支持管理工具，以此通过大数据技术完成对学校科研资源的优化配置。

三、大数据环境下提升高校科研管理信息化水平的方法

（一） 加强数据采集基础建设

高校应当采用先进、稳定的技术确保数据的快速传输与储存，选择合适的综合布线技术和设备，为数据储存提供良好的基础设施。面向未来数据爆炸式的增长，可以考虑采用FTYO模式，该模式的特点是带宽大、速度快、节省成本和能源、减少电磁干扰。数据存储中心的建设应考虑虚拟化和云平台，保证数据传递的速度与准确度。

（二） 加强科研管理团队建设

由于高校科研管理方面的相关数据种类多样且体量庞大，管理人员在平时就应当注意对这些数据的收集、整理工作。收集的数据可以方便管理人员及科研人员进行查询，但是广泛的原始数据往往来源多样、良莠不齐。科研管理人员应当对所获得数据的质量进行评价，评估数据来源是否可靠、数据的收集方法是否科学、数据是否具有时效性等等，然后对数据进行校核，除去冗杂的干扰性的数据，要注意清理或改正误差数据，最后将数据转化为可共享的标准化信息。科研管理人员应当利用大数据技术深度挖掘原始数据背后具有启示意义的信息，为管理层今后做出科学合理的决策提供依据。

（三） 改变科研管理理念

在大数据环境下，传统的科研管理理念无法保证高校科研事业的健康发展， 因此需要我们有所改变。 首先， 在大数据趋势下，信息挖掘要前倾，要从数据中来分析社会、国家的需求，使得科研目标更有价值、更有针对性。其次，在大数据趋势下，服务要前移，不能像过去那样等着科研人员来要数据、 要结果。 而是应该充分利用数据并且对数据进行分析、挖掘，掌握科研人员可能需要哪些数据或者结论，把服务工作前移。

（四） 推进数据的共享及利用

在大数据环境下，科研数据量激增，科学研究越来越依赖于系统的、高可信度的基础科学数据分析。当前全球科技活动不断增强，一系列重大科学工程的兴起、复杂科学问题的提出、大型科学研究计划的产生，导致前所未有的国际合作局面的产生，也导致了全球范围内对科技资源交流、互通的客观需求。因此，科研管理人员应针对大数据技术体量大、数据来源丰富、数据更新速度快等特点，积极推进科研数据的共享、利用工作，以达到提升科研管理的水平。

结束语

高校科研管理工作的质量水平决定着高校科研工作是否能够有效、顺利地开展。随着信息化技术的飞速发展，相应地推动了大数据技术的拓展。人类通过使用大数据的交换、整合和分析这一过程，从而发现新的知识，实现新的管理、创造出新的价值。高校科研管理是信息化应用的前沿领域，应当具有可能依托大数据技术提升管理与决策的水平。

参考文献：

[1]许哲军，付尧.大数据环境下的高校科研管理信息化探索[J]. 技術与创新管理，2014，（02）.

科研数据库 篇7

瑶医药是一所民族医药的珍贵宝库,瑶医药资料的散在性和理论构架的松散性亟待系统化,验效方的散在流失亟待挖掘整理,其防病治病的理论及方法需要进行整理及有效的临床验证。

我院科研工作者正借鉴系统生物学湿干研究方法,结合瑶医药防病、治病的相关经验、方式、方法及相关名方、验方,通过临床科研一体化的技术平台,建立以“以数据为导向,以假设为驱动,借助模型模拟研究”的“从临床中来,到临床中去”的研究方法,构建相关的数据库,以发现瑶医药防病、治病的理论基础及诊疗规律,为建立合理化、标准化的诊疗方案提供依据,并为今后瑶医药的开发提供理论及临床基础。

本系统是为满足对瑶医药研究资料的分类整理、有序存储、高效应用而设计。

二、系统软件配备

服务器操作系统:Microsoft Windows Server 2003;数据库管理系统:Microsoft SQL Server 2000企业版;客户端操作系统:Microsoft Windows XP;前台开发工具:Microsoft Visual Fox Pro9.0。客户端配备的应用软件:根据文献资料的类型而定,应配备可以打开doc、xls、pdf、ppt、caj等文件类型的应用软件,这些应用软件可以在检索文献过程中,根据需要进行补充。

三、系统功能

本系统运行在以医院为单位的局域网范围内,各位用户以不同的身份登录系统,科研人员为系统管理员,医院各位员工为普通用户。系统的功能也根据登录用户身份的不同为分为两种,如图1所示:当以管理员的身份登录时,主要功能有:基本信息维护、个人信息维护、资料管理、资料检索——畅所欲言;如果以普通用户身份登录,主要功能有:个人信息维护、资料管理、资料检索——畅所欲言。以下主要介绍以管理员的身份登录系统所具备的功能,包含了普通用户拥有的所有功能。

3.1基本信息维护。系统使用前首先为一个管理人员赋予初始的用户号及登录口令,这位管理员登录系统后,首先要进行一些基本信息的维护,主要包括:科室分类信息维护、科室信息维护、用户信息维护。

科室信息包括,序号、科室名称、科室归属,其中“科室归属”的待选内容是由科室分类信息维护产生的。用户信息的内容有:“用户编号”,即登录系统时使用的用户号;“用户识别ID号”,是为了识别用户所在的不用科室而设置的;另外还有用户的姓名、性别、所属科室、职务、职称、用户级别以及此号码的使用状态,其中“所属科室”的待选内容是科室信息维护产生的。基本信息的维护,为医院范围内的广大用户提供了使用本系统的权限。

3.2个人信息维护。本功能专门为登录本系统后的用户个人设置,包括:“个人基本信息维护”,针对个人姓名、性别的错误,职务、职称的变更,要用户自己完成,因职务、职称不与用户所具有的权限关联,所以不存在安全方面的问题,这样可以及时纠错又减轻了管理人员的工作量;“取个别名”,因为本系统设计有“畅所欲言”的功能,如果用户不愿意在留言的签名档显示真实姓名,那就可以给自己取个有个性的别名,在畅谈观点时签名档显示的就是别名了;“口令修改”,用户初始口令为管理员所设,从安全方面着想,用户登录后在这里可以随时更改自己的口令。

3.3资料管理。本功能也是系统的主要功能所在,主要包括:资料分类信息维护、主题资料维护、文献资料维护、个人资源分享。

资料分类信息维护,主要包括资料类型的序号及资料分类名称。有了资料的分类对资料的管理比较方便,同时为资料的检索提供快捷方式,让资料应用情况的分析也更加明了。有了资料分类信息,下一步才进行其它资料的维护。

主题资料维护,是提取资料的典型部分,把它们存入数据库中,在用户登录系统后,第一眼就能看到这些资料的标题,也就是要让它们显示在本系统的主题桌面上。主题资料的内容有资料分类、编码、标题、资料文字内容及资料图片组成。资料文字内容在SQL Server数据库中以Text型字段来存储,资料图片内容经过系统内部的转换后也以Text型字段存储在数据库中[1]。考虑到文字内容与图片内容的一对多关系,文字内容和图片内容在数据库分开两个表来存储,两表之间以资料编码建立联系。

文献资料维护,文献资料是本课题拥有资料的主要组成部分,会以不同的文件类型格式呈现,且数据量较大。把文献转换格式后存入数据库中的存储方式因有空间的限制不适合这类资料的存储,因此采用不转换文件格式,直接把资料以文件本身的格式存放在数据库服务器的一个文件目录中,文献的资料分类、名称、文件类型及存放路径等内容存储在数据库中。这种存储方式,只要服务器磁盘空间足够,并无文件大小及文件格式的限制。

个人资源分享,这个功能为所有用户提供了一个分享个人所拥有资源的平台,也为本课题资料的丰富开辟了广阔的途径。用户分享的资源可以是纯文字的描述,也可以附上图片,还可以上传事先编辑好的各类型文件。这类资料在服务器中以数据库的方式存储。

3.4资料检索———畅所欲言。根据资料来源的不同,把资料检索分为文献资料检索、用户资源检索等。文献资料检索的方法是:输入文献的名称或关键字或作者姓名就可以把符合条件的文献资料过滤出来,显示在表格中,用鼠标选中要查看的文献名称,此文献的相关简要信息,如作者、文献摘要等会在系统界面上显示出来,阅读简要信息后,如果此文献为读者所需,那就可以再点击“查看资料原文”把资料的原始文件打开进行详细阅读,也可以把它收藏到自己的电脑里。查看文献原文后,系统提供一个区域供读者发表个人的读后观点,与同行交流。

用户资源检索,检索的内容是各位用户无私奉献到系统中的资源,这里可以输入资源标题或者图片名称或文档名称进行过滤,符合条件的信息会显示在表格中,用鼠标选中要查看的资源的名称,本资源的简要信息,如资源标题、资源描述等会在系统界面上显示。如果此资源附有图片,则图片的名称会显示出来,如果此资源附有文档,则文档的名称会显示出来,点“打开图片”或“打开文档”按钮,就可以把本资源所附的图片或者文档打开来查看。

主题资料是把资料中的典型内容提取出来,以小标题的方式直接在系统的主题桌面上显示,要看什么内容点击标题就能打开来查看,内容包含文字描述及相关图片。看完资料后,也可以发表个人的观点与同行交流。

分享观点———畅所欲言,是把各位用户在查看资料后所发表的观点集中起来,按照资料的名称罗列出来,并可按名称进行过滤,符合条件的资料显示在表格中,鼠标点击资料名称,所有用户针对此资料所发表的观点会以时间先后显示出来,并附后发言者的别名。如果想对自己已发表的观点进行修改,可以在这里进行,如果有新的想法也可以在这里继续发表新的观点。

四、系统操作模式

本系统界面友好,操作简便,采用菜单与快捷工具栏并行的模式。菜单为下拉式,鼠标点击主菜单,子菜单以下拉列表格式显示;鼠标指向快捷工具栏的按钮,会有功能提示条显示出来;另外,主题内容以一个个小标题的方式显示在主题桌面上,让操作人员一目了然。

五、结束语

使用计算机技术建立资料管理数据库,并设计具有资料检索功能及用户之间可相互交流功能的管理系统,为资料的丰富、管理、分析与应用提供了高效的手段。本系统对资料的完善过程是长期的、动态的,无论是系统管理者还是普通用户,在系统使用过程中都可以把不断搜集到的最新资料存储到数据库中予以检索、分析。H

参考文献

科研数据库 篇8

1.1 数据来源

Web of Science是Thomson Reuters公司开发的信息检索平台, 通过这个平台用户可以检索关于自然科学、社会科学、艺术与人文学科的文献信息, 包括国际期刊、免费开放资源、图书、专利、会议录、网络资源等, 包含了SSCI、SCI-E、A&HCI、CPCI等子库, 同时也是获得诺贝尔奖项主要评价标准之一。本文所有数据均来源于Web of Science数据库, 将Web of Science数据库作为本项目的分析用数据库, 保证了该分析研究的可靠性和准确性。

1.2 方法

在本研究中选取了吉林省13所高校 (吉林大学、东北师范大学、延边大学、吉林农业大学、北华大学、东北电力大学、长春大学、长春理工大学、长春工业大学、长春师范大学、长春中医药大学、吉林财经大学、吉林师范大学) 进行比较分析研究, 通过Web of Science数据库, 对数据库各项功能尤其是检索结果数据进行深入挖掘、广泛利用数据库资源搜集相关数据, 归纳、整理、分析数据结果, 归纳出这13所高校科研情况的发展情况。利用Web of Science数据库检索该13所高校近十年来的论文产出, 期望揭示出该13所高校2006年至2015年间科研产出概貌。

2 分析结果

2.1 统计近十年该13所高校总发文量、总被引频次以及h-index指数

在我们的研究中, 为使结果更加科学合理, 我们在统计中引入了h-index指数这一数据。h-index, 又称为h指数或h因子 (h-factor) , 是一种评价学术成就的新方法。h代表“高引用次数” (high citations) , 一名科研人员或者一个学术机构的h指数是指他 (本机构) 至多有h篇论文分别被引用了至少h次。h指数能够比较准确地反映一个人或者一个学术机构的学术成就。h指数越高, 则表明论文影响力越大。例如, 某人的h指数是10, 这表示他已发表的论文中, 每篇被引用了至少10次的论文总共有10篇。

从表1中可以明显看出无论从发文数量或被引频次方面分析, 吉林大学和东北师范大学都远远领先其他11所高校, 为了便于整体进行统计分析和统筹比较, 故不将这两所高校在下面的图表中体现出来 (下同) 。

在图1中 (从左到右依次为长春理工大学、延边大学、吉林农业大学、吉林师范大学、长春工业大学、北华大学、东北电力大学、长春大学、长春中医药大学、长春师范大学、吉林财经大学) 可以看出吉林省除吉林大学和东北师范大学以外的11所高校近十年来总发文量和总被引频次, 从论文数量上来看, 长春理工大学最多, 近十年总发文量达到3331篇。之后是延边大学和吉林农业大学, 近十年的发文量分别为2023和1785篇, 其次是吉林师范大学和长春工业大学, 近十年的发文量分别为1482和1445篇。近十年总发文量由高到低依次为:长春理工大学、延边大学、吉林农业大学、吉林师范大学、长春工业大学、北华大学、东北电力大学、长春大学、长春中医药大学、长春师范大学、吉林财经大学。总被引频次趋势基本接近于总发文量趋势, 需要指出的是延边大学总发文量低于长春理工大学, 但是总被引频次要高于长春理工大学。

从图2中 (从左到右依次为吉林大学、东北师范学、长春理工大学、延边大学、吉林农业大学、吉林师范大学、长春工业大学、北华大学、东北电力大学、长春大学、长春中医药大学、长春师范大学、吉林财经大学) 可以看出h-index指数最高的是吉林大学和东北师范大学, h-index指数分别为110和97。之后是长春理工大学和延边大学, 分别是43和40。其次是吉林师范大学和吉林农业大学, h-index指数分别是36和33。h-index指数从高到低一次为:吉林大学、东北师范大学、长春理工大学、延边大学、吉林师范大学、吉林农业大学、长春工业大学、北华大学、长春师范大学、长春大学、长春中医药大学、东北电力大学、吉林财经大学。

2.2 统计近十年该11所高校年均发文量

图3中揭示了吉林省这11所高校近十年来发表的科研论文数量变化和趋势。总体来说这11所高校发表的科研论文数量都呈逐年递增的趋势, 但就增长速率来看, 长春理工大学和吉林农业大学要高于其他9所高校。另外需要指出的是北华大学和吉林师范大学年均发文量起伏波动较大。

图4中揭示了吉林省近十年该11所高校年均被引频次。被引频次能从一定成都上体现出科研论文的影响力, 我们可以清晰看出科研论文影响力趋势与科研论文产出量趋势基本呈成正比关系。长春理工大学在2011年增长速率明显高于其他10所高校, 但在2012年时速率放缓, 2013年时速率有所回升。

3 结果与讨论

通过以上数据比较分析, 可以大致看出吉林省该11所高校近十年来的科研工作发展情况, 部分高校发展较快, 如长春理工大学和吉林农业大学。部分高校发展速度较平稳, 如延边大学和北华大学, 其他高校发展速度不明显但是总体也处于逐渐提升阶段 (仅从客观数据中推测, 不代表作者主管观点, 仅作参考) 。另外需要指出的是, h-index指数能很大程度上反映出某机构的真实学术水平, 从总发文量来看, 吉林农业大学高于延边大学和吉林师范大学, 但是h-index指数却低于这两所高校 (见图2) , 这反映出吉林农业大学高质量高水平科研论文可能要少于这两所高校。

参考文献

[1]姚乐野, 王阿陶.我国高校人文社会科学学术成果的国际影响力分析——基于“985”高校在Web of Science期刊发文引文的研究[J].四川大学学报 (哲学社会科学版) , 2015, 1:111-120.

[2]苏旺, 王新贵, 邱祥云.基于Web of Science的高校学术论文统计分析——以中国矿业大学为例[J].图书情报工作, 2012, S2:271-274.

[3]袁顺波, 华薇娜, 刘艳华.走向世界的中国人文社会科学研究中高校科研生产力调研与分析[J].中国高教研究, 2010, 11:27-33.

[4]白建华.高校二级学院Web of Science核心合集收录文献统计分析——以沈阳农业大学园艺学院为例[J].情报探索, 2016, 8:16-21.

科研数据库 篇9

一、利用ESI分析高校科研竞争力的主要方法

ESI是以汤森路透收集的一万余种学术期刊文献的一千余万条文件记录为基础, 建立的独立计量分析数据库。其中的论文数据来源于世界范围内全部高校以及权威科研单位, 在网络版科学引文索引以及社会科学引文索引中于11年内发表过的科研文献。ESI数据库可以准确地记录被使用的基本情况, 并根据其被浏览及下载的频率, 对其所拥有的科研价值和文化价值进行评定。通过对这些引用频率进行分析, ESI数据库将所有的高校科研结构以及所有的科研论文进行百分比的划分, 可以综合评定世界范围内占据前百分之一位置的科研机构、科研人员以及科研论文, 也可以评定世界范围内科研成就居前50%的国家及地区。

简单来说, 为了评定世界范围内不同国家及地区在科研水平、科研成果的实际效用以及国家科研实力等指标, ESI会对论文被引用次数、论文总数以及论文热点程度等指标进行综合测评。

二、我国高校利用ESI数据库进行科研竞争力计量的现状

下面笔者将依据计量统计的相关方法, 对我国高校在世界范围内的科研竞争状况进行分析。为保证计量结果的有效性和真实性, 此次计量研究的主要对象为2004年至2014年十年间我国的十一所重点高校。通过对ESI数据库使用情况进行分析, 目前, 我国高等院校的科研实力水平以及科研成果价值可以得到更加权威的评定和更加直观的展现。具体的计量结果如表1。

通过此次对ESI数据库的分析可以得知, 我国北京大学和清华大学在世界范围高校中排名比较靠前, 其中北京大学的科研实力相对较强。影响高校竞争力的相关因素较多, 表1中只是针对ESI数据库中的论文发表数量以及论文的高被引占有率两个方面进行了简单分析, 所以在计量的具体数据方面可能存在着一定的误差。

通过表2可以得知, 美国是世界首屈一指的文化大国, 在世界范围内, 排名前一百的高校有五成以上来自该国。英国的高校排名虽然位居第二, 但是与美国相比甚远, 而我国高校的科研竞争水平与其他西方国家相比, 竞争能力明显不足。

三、造成我国高校科研竞争力较低的原因

由于我国的文化建设工作开设的时间相对较晚, 目前, 我国高校的科研竞争能力与国外还存在着一定的差距, 这些差距产生的原因如下:

首先, 我国部分高等院校的论文质量不够高, 对学科教育以及科学研究的指导意义不大。通过对ESI数据库的分析可以得知, 在我国排名比较靠前的大学中, 它们的论文被引用频率普遍较低, 一方面是因为论文投放的总量过低, 另一方面是国内的学术界目前出现了追求功利化的现象, 导致学术观点的分析大多流于表面, 没有过多的科研价值。

与国外高校相比, 我国高校的科研工作在技术方面存在着一定的差异。而且近年来, 高校对学生的培养更加注重素质化、实用化, 虽然有很多学生毕业后会继续深造, 但是他们大多会选择出国留学, 或是利用高学历寻求更高待遇的工作, 也就是说, 目前, 我国的科研工作缺乏后备人才。这也导致了我国科研论文发表的总数较低。举例来说, 排名世界第一的哈佛大学的总论文数量达到103349篇, 而今年我国排名第一的清华大学虽然在世界大学总排名中上升到了第26名, 但是, 论文发表的总数只有三万余篇。在论文发表数量方面存在的巨大差距也是我国大学在世界范围内排名上升速度较慢的原因。

此外, 从热点论文以及高被引用论文这两个方面的指标可以看出, 我国高校的科研论文虽然具有较大的发展潜力和发展空间, 但是科研人员的科研创新能力相对较弱。通过对ESI数据库的分析可以得知, 我国高校的高被引论文产出率相对较高, 这个评价指标表明我国高校所发表的科研文献具有较高的科研前瞻性, 在今后的科研过程中, 我国高校可能会发表更多质量较高的论文。但是从另一方面来说, 我国的热点论文数量相对较少, 这说明我国高校论文的科研性还没有达到一定的要求, 在学术观点和研究方面缺乏创新。因此, 我国高校科研工作人员一定要充分了解世界范围内全新的科研成果及科研理论, 将它们与我国的科研工作进行充分的结合, 创造全新的科研发展方向, 提出更具前瞻性的观点, 提高进行科学及文化成果研究的能力。

通过对ESI数据库的计量分析可以得知, 目前我国高校的整体科研竞争能力相对较弱, 高校的科研成果水平存在着学科方面的差异, 呈现出科研成果发展不均衡的态势。同时, 我国高校的科研成果在ESI数据库中的应用情况与美国等文化大国还存在着一定程度的差异, 因此, 我国高校一定要加大科研投入的力度, 推动各学科科研成果的综合发展, 促使我国成为真正的文化大国。

参考文献

[1]娄丽娜.文献计量学在科研机构竞争力评价中的应用研究[J].图书情报工作, 2014 (S2) .

临床科研中的数据管理 篇10

数据管理是对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。收集真实可靠的研究资料, 安全有序地保存研究资料, 能够及时、准确、完整地在研究报告表或数据库 (表) 中记录研究资料或数据, 然后进行统计分析, 最后得到真实可靠的研究结论, 所以控制研究质量的主要途径是完善数据管理。

内容

数据管理的过程可分为3个阶段, 这3个阶段的数据管理有着不同的侧重点和不同的操作方法, 但它们的最终目标都是为了使得研究数据的质量得到充分的保证。 (1) 临床资料收集过程中的数据管理; (2) 纸张文字资料转为数字进人计算机的过程; (3) 数据库中数据的安全存储、分类管理、应用。在数据管理中, 每个管理人员都有着自己的职责, 承担着不同的管理内容, 为了提高临床研究质量, 必须完善对人力物力资源进行合理地分配, 明确不同人员的职责, 建立评价数据管理质量的方法。

临床资料收集过程中的数据管理:⑴数据管理内容:在临床资料收集过程中, 包括纸质病例报告表 (CRF) 和电子病例报告表 (e CRF) 。目前因技术和设备条件等因素, e CRF的推广还存在着一定的困难。大多数的临床资料收集仍采用纸质CRF。当患者准备加入某项课题, 负责筛查工作的医生或研究者从患者那采集到的信息记录在纸质CRF上面, 然后这些CRF被统一收集管理, 等待交给数据的录入人员人工录入到数据管理系统。而这个过程中, 人为的影响因素会严重的干扰最后数据统计结果的真实性和可靠性。这就要求我们对于这些原始资料进行科学的、人为因素可控的规范化管理。其内容大致可以分为以下几点。对相关人员的培训在科研项目进入临床资料收集的阶段, 应加强对于有关数据采集人员的培训, 使其尽快掌握数据采集的方法。排除对临床资料产生影响的外界因素。以下因素都是在记录临床数据时容易产生的不良因素, 因尽量纠正和避免其发生。 (1) 不规则填写:泛指没有按照研究者手册的要求填写的, 例如小数点、单位等信息胡乱的填写, 字迹潦草模糊不清, 勾抹涂改痕迹较多等等, 会给数据录入人员的工作带来极大的不便; (2) 回忆填写:病例信息采集时未能及时的记录下来, 靠回忆填写, 可能会造成数据的错误和遗漏, 最终导致出现误差; (3) 主观臆断:记录人员凭自己的主观判断任意修改观察过程中出现的不良事件或者随意让数据朝有利于研究结果的方向做出修改, 忽视数据的真实性和准确性; (4) 病例脱落:出现不良事件或者患者失访后, 未严格遵照方案的要求, 随意脱落病例, 给研究结论带来影响; (5) 资料管理不当:在盲法试验的过程中由于资料管理人员的管理不当造成破盲, 例如把试验组和对照组的资料区分摆放, 最终会影响到实验的结果。⑵质量控制评价内容: (1) 对于入组患者的审查:是否严格遵循研究方案中的纳入排查标准, 对于已入组的患者进行抽查。 (2) 资料内容一致性:在进行数据的质量控制过程中, 应首先对已填写好的资料进行核对校验, 以检查资料是否一致。例如:检查病例报告表和患者日志卡的内容是否一致, 抽查正在访视期的患者, 询问其症状体征等, 检验和病例报告表上内容是否一致等。 (3) 填写质量调查表:针对检查出来的问题和想要提的意见, 填写质量调查表, 把存在的问题总结汇总, 最后填写完毕的调查表一式两份, 其中一份留给出现问题的研究中心。调查表内容包括:数据的填写是否完整, 是否符合逻辑, 有没有简单的计算错误, 是否存在虚假信息和记录等等。 (4) 数据采集的进度:要通过目前的数据采集的数量预估出整个项目数据采集的时间, 并对其中每个环节的及时性做出评价, 与整体科研项目的完成时间作对比判断是否符合实验设计时对数据采集环节的时间要求, 并相应做出调整。 (5) 人员合理分配:应合理地分配对研究资料的监察、稽查等人员的工作内容, 相关人员可由研究中心的内部人员或者聘请第三方机构承担, 并且需要对他们进行相关的培训。

纸质资料转入计算机过程的数据管理:⑴数据管理内容: (1) 数据库的选择:目前比较流行的应用于临床科研的数据库管理系统主要有Excel、Epi Data、Epi Info、Microsoft Access、Oracle等, 由于笔者学习所在的中国中医科学院采用的是自己研发的Clin Research (CR) 系统, 故下面介绍的数据管理内容以此系统为例。 (2) 数据库的建立与变量:参照CRF里访视内容的项目, 通过应用CR系统里的建库工具, 建立数据库的基本框架, 外观尽量保持与原方案一致, 并对其进行测试, 经反复修改确定数据库的外观设计完成后, 应参考国际标准中有关变量命名的规则, 把相对应项目和变量名联系起来, 连好变量后需建立该数据库的变量词典。通过测试人员进行相应的内部测试, 并填写好内部测试的反馈意见表。 (3) 数据库外测:内测反馈的问题修改之后, 应把建好的数据库下放到各个研究中心进行外部测试。通过各个研究中心得5~10份试录入观察数据库的设计是否合理。最终把相关问题汇总反馈给数据库的设计人员并生成1份外测的报告。 (4) 病例报告表录入前的核查及录入人员的培训:在进行数据录入之前应对采集上来的病理报告表进行核查, 看是否存在完整性和逻辑性等错误, 如发现问题需及时与资料收集者进行沟通解决。并制定好录入规则, 制定好录入数据的人员手册, 对数据录入人员进行系统培训, 内容主要针对相应课题或项目的业务培训和计算机的操作培训。录入规则需明确哪些信息是缺失状态, 哪些信息是不必录入等。 (5) 进行数据双录:临床病例观察表的数据录入方式主要有2次录入、校对录入和自动扫描录入。目前临床研究多采用的是双次独立录入方法, 基于CR系统中可对于两次数据的录入进行一致性检查, 并可以中心管理员的身份进行第三次的数据录入勘误, 直至与原始资料的数据完全相同。这种方式录入数据时容错率较高, 最后完成的数据整体上错误率更低。 (6) 数据校对:整体的数据录入完成后, 需对数据进行校对分析, 抽查部分数据, 检查是否出现逻辑错误和异常值, 并把相应问题进行反馈。 (7) 数据库锁库:经过上述过程后, 确定数据无误, 可对数据库进行锁定, 锁定后的数据库用于统计分析, 不能擅自修改。 (8) 对数据库数据进行统计分析:此阶段需把数据库中的数据交予统计人员进行最后的统计分析, 撰写统计报告, 完成试验项目的要求和目的。⑵质量控制评价内容: (1) 数据库的测试报告:其中包括数据库自测、内测、外测的相应问题, 归纳总结之后形成报告。 (2) 变量词典:需经过测试反复修改后存档, 在对数据进行统计分析时交给统计人员。 (3) 录入人员手册和培训记录。 (4) 数据校对过程中抽查部分数据, 检查是否出现错误。

数据库中数据的安全存储、分类管理、应用可参考照国家中医药管理局印发的《中医医院信息化建设基本规范 (试行) 》中有关信息安全保密规定和《世界卫生组织药品临床试验管理规范指南》中相关内容进行。

总结与展望

目前, 数据管理内容在整个临床科研过程的重要性受到重视, 很多高水平的研究的实施过程中把数据管理放在了首位。随着科学技术水平突飞猛进地发展, 未来的数据管理将会更加的标准化和规范化, 将给整体的临床科研的进步增添新的动力。

摘要：随着中医药事业的蓬勃发展, 国家政策的不断扶持, 研发水平的不断进步, 中医药科研的方法也在悄然发生着巨大的改变。当前, 数据已经渗透到了各个领域之中, 各个行业也越来越重视数据的挖掘、整理和分析。在临床研究中, 临床数据的管理是其中重要的内容之一, 数据的质量直接关系到临床治疗的安全性和有效性的正确评价。在临床科研中, 研究项目的合理性、可行性、科学性和质量可控性起到越来越重要的作用, 决定了科研能否顺利完成。项目的设计水平决定了研究项目的合理性、可行性和科学性, 而研究过程的数据管理则与质量可控性密不可分。

浅谈农业科研数据档案的建立 篇11

农业科学研究数据档案是收集和整理在农业科学研究过程中总结和发现出来的与农业生产和农业科学研究密切相关的数据资料。它以农业科学研究数据为主, 是一项长期不懈的工作, 数据来源于广大农业科技工作者几十年甚至上百年逐步的工作积累。农业科学研究数据档案是几代农业科技工作者几十年辛勤劳动的结晶, 是农业科学研究的宝贵资料, 是农业科学研究工作的重要依据, 是农业科学研究顺利完成的重要保证, 对国家的农业经济发展、农业科学研究、农业生产水平提高和可持续发展、农业资源环境的保护和利用以及国民经济发展有着重大而又深远的意义。

2 建立农业科研数据档案的作用

建立一系列完整的农业数据档案, 对农业科学研究提供专业所需的数据, 保证科研工作的顺利完成, 实现资源的共享, 加快科研成果产出, 促进科学研究快速发展和转化步伐。

2.1 能够了解和掌握区域农业基本状况

农业数据档案是农业科学研究的重要保证和必要条件。建立和开发农业数据档案对了解某地区农业科技的发展, 掌握区域农业发展基本状况, 为本地区农业的科学研究提供可靠的数据资源和信息服务, 起着重要的作用。

2.2 节省时间和财力

农业科学研究是对自然科学的研究, 周期长、见效慢, 耗时费力, 一个科学研究项目需要大量的农业科研原始数据, 这些数据需要几年的时间才能完成整理出来, 如果建立农业科研数据档案, 把收集和整理好的科研数据作为课题研究的原始依据, 这样能为国家节省大量资金和人力物力, 还能缩短科学研究的时间, 也为使科学研究工作能够早出成果, 快出成果, 多出成果。

2.3 农业数据档案的建立是对农业科学研究的一大贡献

农业科研数据档案做为一项信息资源为农业科学研究提供重要可靠数据资源和科学研究依据, 它的建立直接反映出一个国家农业科学研究方面整体水平, 体现了一个国家在农业科技发展方面的整体实力, 是一个国家农业科技进步的重要标致之一, 农业科研数据档案的建立是为我们国家的农业科学研究和农业发展出的一大贡献。

3 建立农业数据档案的要求

农业科研数据是由农业专家和农业专业技术人员经过系统研究、分析、论证后, 认为有保留价值的农业科研数据提供给档案管理人员, 档案管理人员要对移交到档案室的数据进行分类整理, 归档立卷, 以此确保数据的准确性和完整性, 使有保存使用价值科研数据永久的保留下来。

3.1 准确安全

农业数据的采集和整理要及时准确, 立案归档要, 有些数据在整理的过程中要按照参照国家有关保密原则进行整理, 在用计算机系统处理过程中要注意保密安全, 防止黑客和国家数据资源泄密。数据质量准确率保证归档数据准确和使用价值。

3.2 快捷方便

向科技人员提供农业数据, 满足科学研究的利用需求, 在数据库升级方面也要考虑周到, 对将来的更新换代和功能扩充的需要。不能因为数据量和结构的因素而影响使用和降低访问速度。

3.3 全面系统

在档案的建立过程中, 数据收录的范围要全面系统准确, 要有专业特征和区域特征, 不能盲目收集数据, 以免影响数据库的建库质量。在建立数据档案时要考虑到系统性、整体性、连贯性, 减少数据的重叠和浪费财力, 防止资源的重复浪费。

4 农业数据档案的分类范围

农业科学研究数据的分类范围是根据科学研究需求, 依据区域实际情况, 结合工作所需要的具体内容, 对农业科学研究数据档案进行综合整理, 建立符合档案管理要求和农业科研工作需要的农业科学研究数据档案。

建立农业科学研究数据档案是庞大而又系统的工程, 既有农业的基础研究数据又要有农业的应用研究数据, 数据的整理覆盖面大, 涉及面广, 接触的学科领域多。根据区域的不同, 各地方的自然状况不同, 以及农业研究领域的不同, 进行不同的档案分类整理, 从适用范围上农业科研数据档案分类为。

农业数据档案是从农业的研究和发现中积累出来的。分类范围主要有:农业领域、环境生态领域、农业经济领域、农业生态和资源环境领域、农田水利规划设计、以及化工农药、耕作栽培、农业机械、畜牧养殖、、植物保护、土壤肥料、生物遗传、林业园艺、经济作物、气象灾情、农产品加工、副业等其它相关多项学科领域, 对各分类数据要分类整理、分类保管, 已备农业生产和农业科学研究查用, 使农业数据档案成为农业科学研究的重要依据, 为农业科学研究提供全面、准确、完整数据资料。

5 加强档案人员的业务培养

农业数据档案的建立是一个很大的系统工程, 不是简单的构思就能出来的, 是一个复杂艰苦的工作, 需要付出大量艰辛繁琐的劳动。随着时代的发展和科学技术的不断提高, 单纯的档案管理工作已不能满足档案事业的发展需求, 每一位档案工作人员要了解多学科的知识, 又要有跨学科的合作能力, 这是做好农业数据档案管理工作的重要保证。

要想做好这项工作, 档案管理人员既要有档案管理专业技术, 又要了解和掌握农业技术基本知识, 这是做好开发农业数据档案的基础, 是做好农业数据档案工作的重要保证。每一位档案管理工作者都要具有一定的档案管理工作经验和能力, 又要掌握农业专业技术知识, 要积极探索新技术的应用, 提升数据档案工作技术水平, 加强自身能力的提高和专业技术能力的提升, 只要这样才能做好农业数据档案的管理工作。

6 结论