Please wait a minute...
Advanced Search
数据分析与知识发现
  本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
科技成果的文化影响概念框架与REF2021案例研究
曾燕,昝婷婷,杨晓,屈明剑
(中国科学院文献情报中心北京  100190)     (科技部科技评估中心北京  100081)     (中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系 北京  101408)
Conceptual Framework for Cultural Impact in STM Research and REF2021 Case Study
Zeng Yan,Zan Tingting,Yang Xiao,Qu Mingjian
(The National Science Library of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) (National Center for Science and Technology Evaluation, Beijing 100081, China) (Department of Information Resources Management, School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China)
全文:
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

[目的] 分析国外科技成果的文化影响案例,为我国科技成果的文化价值评估提供参考。

[方法] 建立了16个文化影响类别和4类研究成果概念框架并借助Notion AI 工具,完成英国REF 2021影响评估案例中STM领域的29个文化影响案例的影响类别和成果类别标引,对案例文本进行结构化分析。

[结果] 分析揭示了STM领域文化影响类别的丰富多样性,最突出的类别为“参与或被应用到各类传媒或文化载体中”,不同学科与不同类型的研究成果的文化影响表现具有差异性。

[局限] 案例数量偏少,所建立的文化影响概念框架有待进一步完善,未包含对文化意识形态方面的影响分析等。

[结论] 所提出的文化影响的概念框架有助于解释案例文本;不同学科和不同类型研究成果的文化影响差异揭示了分类评价的必要性和意义;文化影响的概念框架还有待于进一步扩展,为评估决策提供支持。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
关键词 科技成果文化影响评估文化影响类别案例文本结构化分析     
Abstract

[Objective] The objective of this study is to analyze the cultural impact of research cases from REF2021 in Britain. The study aims to provide insights that may be useful in evaluating the cultural value of STM research in China.

[Methods] A conceptual framework consisting of 16 cultural impact categories, 4 research types  was established to analyze the 29 cultural impact cases in the STM research of the UK REF 2021 impact assessment. The cases were indexed and analyzed using Notion AI tools to provide structured analysis of the texts.

[Results] The study reveals a rich diversity of cultural impact categories in the STM field. The most prominent category is "participation in or application to various media or cultural vehicles." Additionally, there is variation in the cultural impact characteristics among different disciplines and types of research.

[Limitations] The study has a limited number of cases. Furthermore, the conceptual framework for cultural impact requires further refinement. It is important to note that the analysis does not include the impact on cultural ideology.

[Conclusions] The proposed conceptual framework for cultural impact can help explain case studies. Differences in cultural impact across different disciplines and types of research results highlight the necessity and significance of categorical evaluation. The conceptual framework for cultural impact needs to be further extended to provide support for evaluation decisions.

Key words research results in STM domain    cultural impact assessment    cultural impact categories    case text structured analysis
     出版日期: 2024-04-17
ZTFLH:  TP393,G250  
引用本文:   
曾燕, 昝婷婷, 杨晓, 屈明剑. 科技成果的文化影响概念框架与REF2021案例研究 [J]. 数据分析与知识发现, 10.11925/infotech.2096-3467.2023.0272.
Zeng Yan, Zan Tingting, Yang Xiao, Qu Mingjian. Conceptual Framework for Cultural Impact in STM Research and REF2021 Case Study . Data Analysis and Knowledge Discovery, 0, (): 1-.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2023.0272      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y0/V/I/1
[1] 马江微, 吕学强, 游新冬, 肖刚, 韩君妹. 一种融合BERT与关系位置特征的军事领域关系抽取方法 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[2] 丁浩, 胡广伟, 王婷, 索炜. 基于时序漂移的潜在因子模型推荐方法 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[3] 施运梅, 袁博, 张乐, 吕学强. IMTS: 融合图像与文本语义的虚假评论检测方法 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[4] 成全, 佘德昕. 融合患者体征与用药数据的图神经网络药物推荐方法研究 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[5] 游新冬, 袁梦龙, 张乐, 吕学强. CNN-SM:基于义原与多特征融合的消费品领域缺陷词识别模型 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[6] 贾明华, 王秀利. 基于BERT和互信息的金融风险逻辑关系量化方法 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[7] 唐娇, 张力生, 桑春艳. 基于潜在主题分布和长、短期用户表示的新闻推荐模型 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[8] 冯小东, 惠康欣. 基于异构图神经网络的社交媒体文本主题聚类 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[9] 俞琰, 朱晟忱. 融入限定关系的专利关键词抽取方法 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[10] 杨昊霖, 董永权, 陈华凤, 张国玺. 基于属性融合的多真值发现方法 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[11] 周宁, 靳高雅, 石雯茜. 融合神经网络与全局推理的实体共指消解算法 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[12] 王琰, 胥美美, 童俞嘉, 苟欢, 蔡荣, 单治易, 安新颖. 基于机器学习的环境监测数据对循环系统疾病死亡影响及预测预警模型构建 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[13] 华 斌, 康月, 范林昊. 政策文本的知识建模与关联问答研究 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[14] 张治鹏, 毛煜升, 张李义. 基于领域ERNIE和BiLSTM模型的酒店评论观点原因分类研究 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
[15] 陈圆圆, 马静. 基于SC-attention机制的多模态讽刺检测研究 [J]. 数据分析与知识发现, 0, (): 1-.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn