[目的/意义] 在新一轮科技革命与产业重构浪潮的推动下，智慧图书馆建设已成为推动公共文化高质量发展与传承的关键抓手，厘清其技术创新的结构性特征与演进规律，对于实现图书馆数字化转型与文化强国战略至关重要。 [方法/过程] 以中国智慧图书馆技术专利为数据源，构建了“数据驱动→结构剖析→规律探究→问题对策”的系统性分析框架，综合运用专利计量、LDA主题模型与Logistic曲线等方法，从时间、空间、主体与主题4个维度深入剖析了其结构性特征，并据此从生命周期、空间格局、主体结构及主题分布等方面系统揭示了其演进规律。 [结果/结论] 基于上述分析过程，识别并归纳了中国智慧图书馆技术创新面临的3方面结构性瓶颈并提出了相应的对策建议，以期为推动智慧图书馆技术创新突破、加速行业数字化转型及完善公共文化服务体系现代化建设提供可资借鉴的参考。

[目的/意义] 通过揭示公共图书馆AI智慧服务用户使用意愿影响因素，探究图书馆用户对于AI智慧服务及工具的需求，推动公共图书馆AI智慧服务与智慧图书馆建设深度融合。 [方法/过程] 以公共图书馆用户为研究对象，使用问卷调查法在网络调研平台收集257份有效问卷，引入信任与感知风险因素，结合TAM与PLS-SEM偏最小二乘结构方程模型，构建公共图书馆AI智慧服务用户使用意愿影响因素模型并进行实证分析。 [结果/结论] 感知有用性和感知易用性正向影响公共图书馆用户满意度，信任、满意度、感知有用性与感知易用性均正向影响用户使用意愿，感知风险负向影响用户使用意愿，感知风险对感知有用性的影响不显著，信任负向影响用户AI智慧服务感知风险。建议公共图书馆在推广AI智慧服务的融合过程中，加强应用透明度，结合地域文化实现特色应用，拓展AI智慧服务模式与场景，提高用户AI素养。

[目的/意义] 数智时代，大数据与人工智能技术深度融合，驱动档案资源形态从传统模拟态向数字态、数据态跃迁，档案管理对象变革必然引发学科范式的立体式重构，档案数据智能范式建构成为档案学科发展重大议题。 [方法/过程] 基于科学范式理论，结合档案学科范式基础，通过文献梳理、模型建构与理论融合，探索揭示档案学科范式从档案文件史料范式到档案信息资源范式，进而迈向档案数据智能范式的演化脉络与历史逻辑。 [结果/结论] 档案数据智能范式以档案数智化为内核，以数据要素赋能与人工智能赋能为引擎，以智慧档案为大脑，以算力中枢与算法模型为驱动，以高质量档案数据集为支撑，形成涵盖数智文化、数智技术、数智人才、数智管理于一体的档案数据智能理论知识框架与实践发展体系。通过解析档案数据智能范式的理论意蕴，以哲学基础与实践发展为依据，从本体论、认识论、方法论、技术论与价值论等维度，系统建构档案数据智能范式图景，为档案事业数智化转型提供理论借鉴与实践指引。

[目的/意义] 揭示哲学社会科学科研人员参与有组织科研合作的影响机制，为优化有组织科研制度设计、提升科研协作效能提供理论依据与实践参考。 [方法/过程] 基于社会生态系统理论构建四维分析框架，通过371份有效问卷收集数据，运用二元Logistic回归识别关键影响因素，结合解释结构模型（ISM）解析层级结构与传导路径。 [结果/结论] 研究发现：微观层面，学术能级、研究能力适配度与感知相对优势构成直接驱动力；中观层面，团队知识异质性、使命认同度与知识整合系统促进作用最显著；外部与宏观层面，激励性保障、制度性保障、新型举国体制支撑度及学科交叉研究导向通过制度环境塑造产生关键影响。ISM模型揭示“宏观制度引导-外部组织支撑-中观团队协同-微观个体响应”的层级传导机制。提升有组织科研效能需遵循系统性原则，通过多层次、多路径协同干预优化科研生态。

[目的/意义] 研究型图书馆是中国科技智库的重要组成，其服务政府部门开展科技项目绩效评价可助力提升评价结果的科学准确性，并带动研究型图书馆多元化转型发展。 [方法/过程] 采用文献调研、网络调研和信息关联法，梳理多源数据赋能的科技项目绩效评价国内外典型经验，结合研究型图书馆禀赋优势，构建多源数据驱动下的科技项目绩效评价的逻辑框架及创新模式。 [结果/结论] 国内外典型国家及地区均注重多源数据在项目绩效评价中的灵活运用，搭建汇聚项目全周期数据的管理平台，并强调多政府部门的工作协同及数据联动。研究型图书馆作为中立第三方机构和重要数据枢纽，其开展新时期背景下科技项目绩效评价的典型特征是注重将财政资金效益、科技政策实施成效、现代化治理体系与科技项目多源数据充分融合，可从数据底座构建、指标体系搭建、绩效分析评价、评价结果运用等维度构建科技项目评价新模式，支撑形成“评价-反馈-纠偏-提升”的科技项目绩效评价完整闭环链条。

[目的/意义] 面向全民健康需求与图书馆数字化转型背景，聚焦图书馆医学主题科普服务在理解、参与与行为转化方面的现实瓶颈，引入具身认知视角，探讨元宇宙环境下服务建构与运行机制，为提升健康知识的可理解性、可操作性与可持续性提供理论依据与实践参考。 [方法/过程] 采用理论分析的方法，提炼具身认知在服务场景中的关键要素，围绕虚实融合、多感官交互、社群协作3个维度构建元宇宙医学主题科普服务框架，提出可落地的运作逻辑与保障措施。 [结果/结论] 研究发现，当前图书馆医学主题科普服务主要受限于知识脱离生活情境、交互练习与纠错机制不足、社群支持与持续运营薄弱等问题，导致信息触达难以转化为稳定理解与健康行动。基于具身认知，本研究提出以虚实融合空间、多感官交互系统、社群协作网络为核心的元宇宙建构方案，强调以高频健康问题组织情境任务，形成沉浸体验、交互练习、反馈修正的闭环过程，并从用户分层分类、资源整合与平台建设、服务评估与治理优化等方面提出实施路径。同时构建覆盖用户参与度、知识掌握度、行为转化效果、体验质量与信任度的五维评价体系，为服务迭代与效果验证提供依据。研究表明，元宇宙建构的关键在于以场景化学习与身体化体验重塑科普服务链条组织方式，可为图书馆医学主题科普服务创新与健康素养提升提供可操作的框架参考。

[目的/意义] 提出基于高被引论文的期刊热点指数评价指标和方法，揭示学术期刊在领域研究热点中的作用与贡献，促进学术期刊的多元化评价，为期刊评价提供新的观察视角和有益补充。 [方法/过程] 基于期刊对高被引论文的参与和引用情况，构建期刊的热点引领度和热点吸收度两个测度指标，由此建立象限图进行分类评价。以ESI农业科学领域期刊进行实证研究，探讨期刊热点指数与期刊传统计量指标之间的相关性。 [结果/结论] 期刊热点指数对期刊具有较好的区分度和辨识度，能够在一定程度上与现有期刊评价指标形成互补，识别出在领域研究热点发展中起到关键作用的期刊。期刊热点指数作为期刊评价指标体系的有益补充，从新的分析视角观察期刊发展状况和质量水平，有利于对期刊进行更为全面精确的评价与定位，为中国期刊发展和建设方向提供参考。

[目的/意义] 聚焦医学研究生群体，系统探究信息素养各维度与创新能力之间的因果复杂性，为精准提升医学研究生创新能力提供实证依据。 [方法/过程] 采用问卷调查与深度访谈相结合的混合研究设计，以海南某医科大学368名在读研究生为研究对象开展问卷调查，运用模糊集定性比较分析（fsQCA）识别信息素养赋能创新能力的组态路径；同时选取20名不同创新能力水平的研究生进行半结构式访谈，以补充和解释定量分析结果。 [结果/结论] 本研究发现了4种促进高水平创新能力的组态（总体一致性0.835，总覆盖度0.702），以及3种与低水平创新能力相关的组态（总体一致性0.913，总覆盖度0.658）。访谈结果表明，信息能力薄弱（如文献分析效率较低）和信息意识不足（如对学科前沿动态敏感性欠缺）是创新能力提升的主要瓶颈，而信息意识与信息能力的协同作用能够在一定程度上弥补信息知识不足。研究表明，医学研究生创新能力的形成受信息素养多维要素协同配置的影响，有必要结合量化组态路径与质性需求，构建配置导向、精准化的信息素养支持体系。

[目的/意义] 旨在深入探究UGC社区中用户催更行为路径与影响因素，为构建健康的互动生态提供理论支持，并为互联网运营商优化用户体验、提升内容生产效率提供理论参考。 [方法/过程] 采用扎根理论方法，通过对20位UGC社区用户进行深度访谈，收集数据并利用Nvivo11软件进行开放式、主轴式与选择式三级编码分析。 [结果/结论] 研究发现，催更行为受情感动机或认知动机驱动，通过语义表达式、快捷操作式或经济激励式催更等形式表达，用户基于外界反馈形成催更过程体验评价，并影响后续催更动机；催更行为受用户、内容、创作者、平台与情境因素的影响，其中用户因素和内容因素直接影响催更，内容因素和创作者因素以用户因素为中介间接影响催更，平台因素和环境因素能够调节用户因素对催更行为的影响。

[目的/意义] 为破解科学数据共享的“市场失灵”与政策体系碎片化困境，本研究旨在构建一个整合性的政策分析框架，系统揭示政策驱动数据价值释放的机理，以优化治理并支撑科技创新。 [方法/过程] 通过文献梳理，构建“政策工具-利益相关者-要素化”三维框架，并引入SOR理论阐释其动态机制。继而对代表性政策文本进行编码与统计分析，以检验框架并识别政策特征。 [结果/结论] 研究发现科学数据要素化需历经“数据化-价值化-共享化”三阶段。政策分析显示注意力配置不均衡：重“规划组织”与“结果共享”，轻“储存发布”等中间环节；核心关注“共享者”，相对忽视“撮合者”。研究提炼出“强制汇交+标准约束”等有效政策路径。据此建议，未来应优化注意力配置，强化全流程治理，并探索新型治理工具，以系统促进科学数据要素价值实现。

【目的/意义】 钻石开放获取（Diamond OA）作为非商业化、以社区驱动为核心的学术传播模式，旨在推动学术资源的公平共享与全球知识流动。研究目的是深入探讨社区驱动治理逻辑如何塑造钻石OA的目标体系与运行机制，并分析其在实践中面临的挑战，为中国的钻石OA本土化发展提供理论框架和实践路径。 【方法/过程】 研究采用文献分析法、跨区域案例比较法和SWOT分析法，以SciELO、Redalyc、OLH和PKP等典型平台为例，综合评估其运行机制、优势、劣势及未来发展方向。通过构建“目标体系-运行机制-现实挑战-本土路径”框架，分析社区驱动模式的成功经验与局限性。 【结果/结论】 研究发现，钻石OA模式通过强化社区协同作用，提高了非英语地区的学术能见度。其核心运行机制包括共识决策、资源共享、协同反馈与质量控制。然而，该模式仍面临资金不稳定、技术碎片化与评价体系约束等挑战。基于国际经验，结合中国具体情境，提出了“政策引导-社区自治-技术赋能-评价牵引”四轮驱动协同模型，以推动钻石OA在中国学术生态中的扎根与发展。

[目的/意义] 旨在明确图书馆在AIGC时代培育公众提示素养中的核心角色，并构建具有可操作性的实践路径，为图书馆拓展数字时代服务职能提供理论参考与实践指引。 [方法/过程] 运用文献分析法梳理提示素养的理论内涵及其多维构成。其次从教育引导、技术适配、伦理守护3个维度系统定位其在提示素养培育中的角色。最后构建包含资源建设、分层教育、服务嵌入及伦理规约的四维实践框架。 [结果/结论] 研究指出，图书馆应定位于三位一体的角色，并由此衍生出系统性的实践路径：建设分层Prompt资源库、开展差异化用户培训、将教育嵌入具体服务场景、建立贯穿始终的伦理规约机制，以期为图书馆在AIGC时代巩固其公共教育职能，并提升其在数字生态中的影响力与价值。

【目的/意义】 旨在从生成式人工智能模型的技术迭代视角出发，构建以风险分级为核心的个人信息安全治理框架，探索生成式人工智能技术革新过程中兼顾创新发展与个人信息安全保护的可行路径，弥补现有研究缺乏技术演进视角的不足。 【方法/过程】 比较国内外主流大模型技术差异，剖析生成式人工智能在各环节面临的个人信息安全风险。基于DeepSeek技术创新要点，结合中国现行治理政策，提出一个以包容审慎为核心、风险分级为导向、覆盖各运行阶段的综合治理框架。 【结果/结论】 基于个人信息敏感程度构建覆盖数据采集、模型运行与内容生成的全流程风险分级治理体系。DeepSeek的开源可溯、决策透明和灵活部署等技术特性，为实施分级治理提供了关键支撑，有助于实现安全管控与技术创新的动态平衡，为中国构建适应技术发展的个人信息安全治理模式提供了实践参考。

【目的/意义】 针对现有颠覆性技术识别方法中存在的类别分布不均衡与单一模型性能受限问题，在复现现有识别模型（使用单一XGBoost）的基础上，提出一种基于数据平衡与集成学习的优化模型。 【方法/过程】 采用SMOTE-ENN混合采样策略对训练集进行重构，在保留少数类代表性样本的同时有效剔除噪声数据，缓解类别不平衡对模型训练的干扰；随后，构建基于XGBoost、LightGBM、Extra Trees、SVM等多基学习器的Stacking集成学习架构，并以随机森林作为元学习器实现特征互补与性能集成，提升模型的整体识别能力。 【结果/结论】 实验结果表明，优化后的模型在Accuracy、Precision、Recall与F1等核心指标上较原始模型均有大幅提升，其中F1值从0.63显著提升至0.98，表明该方法在应对高维噪声与样本不均衡场景下具有良好的适应性与稳定性。本研究所提出的优化模型方案不仅有效提升了颠覆性技术识别的准确性与稳定性，也为面向不平衡数据场景的技术文本建模提供了可借鉴的思路。

[目的/意义] 在生成式人工智能推动参考咨询智慧化转型的背景下，厘清国内外高校图书馆在线参考咨询的人机配置差异及其隐含的服务取向，为中国高校构建“可解释、可接管、可评估”的混合服务模式提供实证依据。 [方法/过程] 以42所“双一流”与U.S.News世界前100高校图书馆（n=94）为样本，开展官网调研与标准化交互实测。采用双人编码统计在线服务覆盖率（ORS）、馆员在线（HLR）与AI虚拟馆员（AIVL）部署情况，并从“核心服务内容—衔接机制”维度进行质性评估，辅以不同口径的稳健性检验。 [结果/结论] 两组在线咨询总覆盖率接近（约74%），但人机结构呈“倒置”分化：国际组以“仅人工”模式为主（66.0%），强调研究支持与隐私合规，AI部署极少；国内组则以“仅AI”模式为主（52.4%），大模型应用率显著更高（26.2% vs 1.1%），侧重事务性问答与7×24小时入口导航。交互评估显示，国内“偏AI”模式虽提升了可及性，但在回答可追溯性与人工接管机制上存在短板，易引发合规风险。鉴于此，提出构建人机协同闭环的治理策略：实施基于问题风险分级（A/B/C类）的人机路由机制，利用检索增强生成（RAG）与知识库约束AI输出，并针对不同资源禀赋的高校提供分层落地路径，以平衡技术效率与服务伦理。

[目的/意义] 为回应人工智能与元宇宙融合背景下智慧图书馆信息服务范式重构的迫切需求，探索其从工具理性向协同认知转变的理论路径与服务模式。 [方法/过程] 通过文献分析与理论整合，梳理信息搜索从符号计算、语义理解到社会感知的演进逻辑，提出“生态化搜索”范式。在此基础上，构建以社会性多智能体与情境化环境为双核驱动的人机境认知共生搜索架构，并建立“交互-知识-情境”三维分析模型，以解析其关键能力结构。 [结果/结论] 研究提出交互增强型、知识重构型与情境沉浸型3种信息服务模式，阐明了统一认知架构在不同场景中的差异化配置。生态化搜索推动信息搜索从系统中心转向人机境协同的认知建构过程，为智慧图书馆实现信息服务模式的生态化转型提供理论参照。

[目的/意义] 为破解高校图书馆多来源跨模态资源“孤岛化”与服务场景错配难题，推动其从“资源存储中心”向“主动知识服务中心”转型，满足师生科研与教学的多元化需求，构建系统性智慧服务模式并建立科学评估体系。 [方法/过程] 提出“资源集成-场景适配-智慧服务”三维协同模型，通过多来源跨模态资源标准化整合、五维动态场景识别，融合跨模态技术与“云-边-端”架构，设计分层化智慧服务路径与多维度评估体系。 [结果/结论] 该模型有效实现多来源跨模态资源的深度整合与动态场景的精准适配，经科研全周期支持、VR古籍修复、MR解剖学演示等典型应用验证，显著提升了资源利用效能与用户服务体验。其构建的完整理论框架与可落地的实践路径，不仅破解了传统服务中资源与场景脱节的核心痛点，更有力地支撑高校图书馆完成从“被动资源供给”到“主动知识服务”的智慧化转型。

[目的/意义] 聚焦数字时代智慧图书馆可持续发展诉求，立足“数据要素-数字技术”双轮驱动视角，探究数字韧性的生成逻辑与提升路径，既可为完善智慧图书馆数字风险治理理论体系提供新维度，又能为破解数据碎片化、技术适配不足等现实困境、强化公共文化服务稳定性与效能提供实践方案。 [方法/过程] 系统解析数据要素与数字技术对智慧图书馆资源、服务、技术、组织维度的渗透影响，厘清双轮驱动与数字韧性的关联逻辑及运行机理，从数据要素价值释放与数字技术集群协同两个层面构建实践进路，并配套多维保障体系。 [结果/结论] 智慧图书馆数字韧性的核心在于动态适应与持续进化能力，数据要素通过构建多模态协同数据生态奠定韧性资源基座，数字技术依托集群协同形成全周期风险应对技术体系，二者深度协同推动数字韧性从风险抵御向价值创造跃升，实现双轮驱动与韧性建设的深度融合发展。

[目的/意义] 数字化浪潮与健康中国背景下，全社会健康信息素养提升面临高质量科普供给不足、公众传播积极性低的问题。本研究旨在探究社交媒体健康科普信息分享意愿的核心影响因素及其传导路径，为监管机构、科普平台等制定措施提供理论支撑。 [方法/过程] 采用“扎根理论-模糊DEMATEL-ISM”三阶设计：先通过半结构化访谈收集访谈数据，用扎根理论编码，提炼初始影响因素，构建多维度影响因素体系；再以模糊DEMATEL识别关键因素；最后用ISM法构建层级递阶结构，明晰传导逻辑与作用机制。 [结果/结论] 扎根结果明确影响因素分四大维度共13个，个人维度含人际交往特质、效用感知、健康信息素养、自我效能共4个，信息维度含信息质量、信源可信度、信息丰富度、信息清晰度共4个，平台维度含互动促进机制、平台技术共2个，社会维度包含社会经济、社会公共事件、群聚效应共3个。模糊DEMATEL显示，效用感知、健康信息素养、信息清晰度、社会经济为关键因素；ISM揭示了由浅至深的4层影响因素层次递阶结构，社会经济为最深层。并梳理出4条关键传导路径。针对研究结论，提出4条建议：首先，个人维度可调动用户主体作用；其次，信息维度可提升内容创作者、分享者的信息质量和清晰度；再者，平台维度可积极寻求与内容分享者合作并优化互动机制；最后，社会维度政府可提振健康科普产业发展。

[目的/意义] 针对健康医疗数据“保护-共享”的治理悖论，解析政府、医疗健康类APP运营方与用户的策略互动及风险传导机制，为构建协同治理路径、推动数据共享生态可持续发展提供支撑。 [方法/过程] 基于有限理性假设构建三方演化博弈框架，推导复制动态方程并分析均衡稳定性，结合Lyapunov稳定性定理识别关键阈值，通过MATLAB仿真验证策略演化规律与参数敏感性。 [结果/结论] 用户授权决策受运营方自律程度与政府动态监管力度显著影响；提高奖惩力度可加速运营方合规，但需平衡政府财政负担；强化匿名化技术、分级监管及用户主权保障是破解悖论的有效路径。仿真证实，优化动态监管与信任反馈体系可推动三方策略向“用户授权、运营方自律、政府监管”的良性均衡演进。研究局限在于未纳入政府数据公开引发的泄露风险，后续将结合实际数据完善模型以实现更全面评估。

[目的/意义] 数据要素已跃升为重塑国家竞争格局与驱动经济增长的重要驱动力，对英国NDL建设规划进行分析，能为中国数据要素市场建设与数据产业高质量发展提供有益参考。 [方法/过程] 在对英国NDL建设规划进行调查分析的基础上，对其NDL建设缘起、目标、步骤与难点等问题进行了剖析，将相关规划文件与中国关于数据要素的政策措施进行了对比分析，进而从顶层设计、实施操作、价值共享与生态系统等4个方面阐释了对中国的重要启示。 [结果/结论] 英国NDL建设重点正从物理性的“数据资源汇聚”向系统性的“数据生态构建”转化；中国在建设国家数据基础设施过程中，应考虑将数据生态系统构建视为一项系统性社会工程，构建一个由政府、业界、学界与公众共同参与的多元共治的数据生态系统；国家数据产业高质量发展与数据要素市场培育需要在顶层设计上保持清晰与定力，在实施操作上保持灵活与务实，在价值共享上保持公平与创新，最终在生态体系上保持包容与信任。

[目的/意义] 利用大模型开展专利文本挖掘是近年来专利情报分析的热点研究方向，但现有研究多集中于特定任务的大模型应用研究，缺乏对微调大模型在多场景中的应用效果系统评估。 [方法/过程] 以支持本地微调的开源大模型ChatGLM为例，围绕技术术语抽取、专利文本生成和专利自动分类3类专利文本挖掘任务，在统一实验框架下从不同数据量、不同提示词（Prompt）、不同训练轮数、不同前缀长度、不同数据集、单一任务及多任务微调6个角度对比评估应用效果。 [结果/结论] 在专利文本挖掘工作中微调大模型时并不简单地遵循“大力出奇迹”的规律，而是需要结合任务的特点进行训练数据量、训练轮次、前缀长度等参数的研究和最优参数的确定，相关结论为实际专利情报工作中开展大模型微调提供参考启示。

[目的/意义] 为探索人工智能大模型如何推动图书馆智能咨询服务发展，研究通过分析国内外实践案例，旨在为构建适应本土文化的智慧服务模式提供参考。 [方法/过程] 选取30所应用AI大模型的国内外图书馆，通过网络调研梳理其服务内容与技术特点，比较技术应用、功能设计及服务模式的差异，并从服务响应、资源组织、用户改进与模式创新等维度分析其服务效能。 [结果/结论] AI大模型有效提升了图书馆咨询服务的效率与知识组织能力，并在用户体验与服务创新上展现出潜力。基于案例对比，从技术融合、服务优化与本土适配等方面提出发展建议，以支持智慧图书馆建设。

[目的/意义] 生成式人工智能融入图书馆服务后，读者在使用相关功能的同时，对生成内容的可靠性和责任边界仍有疑虑。现有研究多基于网络环境，较少从图书馆视角分析AIGC对信息信任的影响。本研究从技术特征、读者能力和图书馆制度环境3个方面，探讨AIGC介入后读者信息信任的形成机制。 [方法/过程] 以河南省部分公共与高校图书馆为调查场所，发放读者问卷，将信息信任划分为认知、情感和行为3个维度，围绕技术特征、能力指标和制度安排设计量表，在信度效度检验基础上，采用结构方程模型和回归分析识别主要作用路径。 [结果/结论] 研究表明，认知信任是情感和行为信任的基础，情感信任在其中起承接作用；内容质量和生成透明度显著提升认知信任，交互性有利于增强情感信任；图书馆在人工审核、结果标注和使用规范等方面的制度安排，能够增强技术特征对信任的正向影响，体现出图书馆在维护信息可信性方面的作用。

[目的/意义] 利用在线评论数据，提出一种以“问题-建议”为导向的产品创新机会识别方法，开展产品创新机会识别研究，可以帮助企业高效利用用户资源开展产品创新工作。 [方法/过程] 进行普通用户和领先用户评论数据的收集和预处理；进而利用BERT预训练模型和LDA主题模型进行情感分类和主题聚类，挖掘普通用户问题和领先用户建议；基于语义相似度分析，实现“问题-建议”主题映射，最终识别具有较高创新价值的产品创新机会。 [结果/结论] 以运动相机为案例分析对象，验证该产品创新机会识别方法的可行性。结果表明，本研究所提研究框架可以准确发现产品创新机会，帮助企业挖掘产品创新潜力，做出具有竞争力的产品研发决策。

【目的/意义】 随着数据规模的不断扩大、应用深度和广度的逐渐加强，数据质量问题成为数据要素潜力释放的重要瓶颈。本研究依托某市公共基础数据库（人口库与法人库）构建科学系统、可操作的数据质量评估体系，为相关部门开展数据质量提升实践提供借鉴和参考。 【方法/过程】 基于国内外数据质量评估相关研究，结合国家标准及地方数据特征，构建涵盖6个一级指标、17个二级指标和61个检测项的数据质量评估框架，综合采用自动化检测工具与人工校验相结合的方式，对该市102个数据集共1 367个数据项开展多维度质量评测。 【结果/结论】 评测结果显示，该市公共基础数据库建设总体情况较好，但仍存在数据编码错误、分类不规范、数据项缺失、主键缺少或重复、格式不一致、存在非法字符或异常值、数据延迟或断更等质量问题。据此，提出统一数据标准、构建全流程质量控制机制、强化技术平台支撑与实时监控、完善组织协同与制度保障等改进措施。

【目的/意义】 推动数字技术深度融入公共文化服务体系是实现其高质量发展的关键路径。系统分析数字技术赋能公共文化服务高质量发展的影响效应与作用机制，有助于从评估视角深化两者内在关系的理论认识，助力现代公共文化服务体系科学构建。 【方法/过程】 基于2015—2023年中国31个省的面板数据，综合运用固定效应模型、中介效应模型、门槛回归模型与空间计量模型展开实证分析。 【结果/结论】 结果发现：数字技术对公共文化服务高质量发展具有显著的赋能效应，呈现出“促进-弱化-增强”的非线性特征，且该效应在中西部地区显著强于东部地区，体现出明显的区域差异性。同时，数字技术不仅赋能本地公共文化服务高质量发展，还对邻近省份产生正向空间溢出效应。此外，通过提升政府治理能力实现技术红利向服务效能转化，是其发挥作用的重要中介机制。

【目的/意义】 通过构建复杂网络演化博弈模型，剖析企业研发生成式人工智能技术决策的微观影响因素及用户群体的交互作用对技术扩散的影响，旨在推动生成式人工智能技术健康发展与有效扩散。 【方法/过程】 通过构建复杂网络演化博弈模型，运用Matlab进行数值仿真，探究各因素对生成式人工智能技术扩散效果的影响。 【结果/结论】 1）用户使用比例的提升有效推动生成式人工智能技术的扩散，且用户适度的依赖行为会进一步加速这一扩散进程；2）政府补贴在用户使用比例和网络中研发技术企业初始占比较低时，对技术扩散的促进作用更为显著。但随着比例的提升，补贴的边际效应会逐渐减弱；3）相较于成本差值，企业研发生成式人工智能技术与不研发相比所带来的收益差值对技术扩散效果的影响更为显著；4）生成式人工智能技术的外溢效应可能引发其他企业的搭便车行为，从而不利于技术的扩散，同时，技术成熟度较低会降低用户对技术的信任，进而抑制技术的广泛传播。研究结果为政策制定者和企业实践者提供了有价值的参考，以促进生成式人工智能技术的健康发展和有效扩散。

目的/意义 针对科技循证政策制定中证据推荐的准确性和高效性不足问题，本研究提出一种基于知识图谱的证据推荐方法，旨在提升政策制定中证据使用的科学性和智能化水平，为政策决策提供更加可靠的数据支撑。 方法/过程 本研究围绕政策与论文的引用关系构建知识图谱，创新性地引入KGAT算法建模政策与证据间的高阶语义关系进而实现证据推荐，在农业科技政策领域开展实证研究验证方法有效性，设计并实现了支持自然语言查询的精准证据推荐系统。 结果/结论 实验结果表明，所提方法在多个评价指标上均优于对比算法，具有更强的推荐性能与解释能力，同时证据智能推荐系统能够高效识别与政策需求匹配度高的证据资源，增强了科技政策制定的科学支撑，为实现政策智能化与循证化提供了新路径。

【目的/意义】 从认知偏差视角出发，以校园事件为例探究网络集群行为演化机理，通过揭示该类型事件发展脉络规律，发现不同阶段中认知偏差产生的影响，为破解校园热点事件网络集群行为提供理论指导。 【方法/过程】 以“知微事见”平台热度数据作为选取校园热点事件案例的参考，在新浪微博平台收集10个校园热度事件的相关评论资料，运用扎根理论方法对资料进行编码分析，并通过构建演化路径理论模型对网络集群行为演化机理进行研究。 【结果/结论】 研究发现以校园热点事件为例的网络集群行为演化机理主要包括舆情诱发、舆情偏差、舆情扩散、舆情爆发和舆情平息5个阶段，并针对此类校园网络事件提出了识别诱发要素、避免认知偏差、提升用户素养、推进协同引导、规避次生风险的治理策略。

[目的/意义] 开放科学数据政策是促进科学数据公开共享、无障碍获取和再利用的制定基石，对开放科学数据政策的扩散研究有利于政策有效制定与推广，重政策制定、轻政策采纳的不足。 [方法/过程] 政策扩散模型与文献研究法相结合，对中国地市级政府于开放科学数据政策扩散的影响因素进行提取，采用事件史分析法对影响因素进行验证，经模糊集定性比较分析提炼开放科学数据政策扩散类型 [结果/结论] 研究发现，中国开放科学数据政策扩散共有4种基本路径：资源驱动型、组织人资主导型、多元协同型和技术引领型，应注意政策扩散过程对行政手段高度依赖和政策扩散影响因素的双刃剑效应，因地制宜选择适配的政策扩散类型。

[目的/意义] 随着人工智能推动高校图书馆智能化转型，传统馆员能力体系亟需重构。本研究旨在构建复合型AI馆员核心能力模型并提出培养思路，以填补现有研究中复合型能力模型实证支持不足、AI技术应用与能力培养脱节的问题，为高校图书馆智能化转型提供理论与实践指导。 [方法/过程] 采用混合式研究方法，结合高校图书馆AI技术应用与服务的文献研究以及对技术专家和管理者的定性访谈，通过扎根理论三级编码（开放式、轴心式、选择式编码）探究技术、服务、管理三维能力的交互关系；同时引入DeepSeek智能平台功能模块，探索AI技术嵌入馆员能力体系的实践途径。 [结果/结论] 研究表明，复合型AI馆员核心能力模型由技术能力、服务能力与管理能力三大维度构成：技术能力是基础支撑，服务能力实现价值转化，管理能力提供制度保障。三者在动态交互中形成正向循环与平衡机制，共同推动高校图书馆在人工智能背景下实现服务效能提升与可持续发展。

[目的/意义] 在书香中国的时代背景下，图书馆应当肩负起新的认知和担当。为明确阅读推广人服务体系，巩固图书馆在阅读推广服务体系的引领优势，推动阅读推广人体系朝着专业化方向发展。 [方法/过程] 本研究通过对图书馆学领域学者、阅读推广人以及相关图书馆员等与阅读推广人建设密切相关的人员进行深度访谈，获取一手的资料和数据。通过扎根理论研究范式对一手的数据资料进行编码解构，系统分析图书馆阅读推广人专业化服务体系。 [结果/结论] 研究结果显示，图书馆阅读推广人专业化主要包含素养专业化、培训专业化和阅读推广专业化3个维度。同时，图书馆阅读推广人主要受到课程体系、资源体系、用户服务体系以及标准化建设体系4个方面因素的影响。以此为基础，本研究提出了优化教培体系、制定标准化体系等对策与建议。

【目的/意义】 本研究基于多模态资源画像，优化图书馆AI大模型取用策略，进而提升图书馆资源的利用效率和用户体验。 【方法/过程】 多模态资源画像通过整合文本、图像、音频和视频等多种信息形式形成全面的资源描述方案，为后续AI模型应用提供丰富的数据基础。 【结果/结论】 通过对用户行为数据的分析，引入了动态优化算法，根据用户的实时反馈不断调整推荐策略，来提高推荐的精准度和相关性。使用户能够理解推荐结果背后的逻辑，从而提升用户满意度。该方法在资源利用率和用户参与度方面均显著优于传统推荐系统。本研究对未来图书馆技术的发展奠定了基础，也为多模态资源画像的应用场景开拓了新的可能。

[目的/意义] 在知识经济蓬勃发展、科研创新驱动社会变革的背景下，全面且科学地评价科研成果的社会影响，已成为全球科研生态优化的关键议题。本研究旨在锚定国际科研成果社会影响评价，深度剖析国外典型模式，为中国完善科研评价体系提供参考。 [方法/过程] 明晰科研成果社会影响内涵，采用文献研究法了解国内外科研成果社会影响评价研究现状，甄选具有代表性的国际科研成果社会影响评价模式，从多维视角进行跨国比较分析，挖掘其在科研成果社会影响评价实践中的创新智慧。 [结果/结论] 通过研究发现，国外科研成果社会影响评价模式呈现出多元指标体系、动态进化机制与多方协同效应等核心特征。中国应立足本土科研特色，汲取国际先进经验，以系统性思维优化评价机制，加速科研成果的社会价值转化，助力科研与社会融合发展。

[目的/意义] 数字政府建设背景下，政务数字人已成为政务服务中的新兴主体。探讨其在不同社会角色下对公众采纳行为的影响，对优化政务服务和提高政务服务智能化水平具有重要意义。 [方法/过程] 从政务数字人的社会角色出发，运用实验法对比探讨了政务数字人“建议者”与“决策者”两种角色情境下，公众服务采纳行为的差别及心理动因。 [结果/结论] 研究发现：在办理咨询类事项时，政务数字人定位为“决策者”社会角色更能促进公众采纳行为；而对于审批类事项，政务数字人定位为“建议者”社会角色更能促进公众采纳行为。此外，人机信任感知中介了政务数字人社会角色与业务类型对公众采纳行为的交互影响。

[目的/意义] 随着数字化转型的加速，公共文化服务的内容、传播方式和参与模式发生了深刻变化。可及性，作为文化活动参与的核心条件，通常通过可获得性、可接受性、可接近性和可适应性来衡量，以往研究多从供给侧出发探讨可及性对公共文化参与行为的影响。然而，用户的数字化水平逐渐成为影响公共文化参与的新变量。因此，本研究从用户角度出发，探讨用户数字化水平与公共文化服务可及性之间的关系，旨在为提升公共文化服务效能提供理论依据。 [方法/过程] 本文通过衡量用户的数字化水平来探讨公共文化参与中数字化水平对公共文化服务可及性的替代和重叠关系，并以京津冀地区为例验证了两种关系。 [结果/结论] 当前阶段传统公共文化可及性与用户数字化水平之间的替代关系显著，重叠关系较为有限。数字化在技术和服务层次促进了公共文化的资源和服务的升级，但用户的数字化水平与公共文化供给侧的数字化转型存在一定的建设时差，这一水平的提高是保障公共数字文化服务成效增强的关键因素。

[目的/意义] AIGC技术为创造包容与广泛的学习环境提供机遇，针对滥用AIGC工具潜在风险，分析人工智能素养背景下影响学生用户使用AIGC工具的因素，探究学生用户使用影响因素模型框架与关联路径，为图书馆人工智能素养教育推进提供理论依据。 [方法/过程] 借鉴TAM构建概念关系模型，提出基本假设，通过结构方程模型和中介分析进行验证解释。 [结果/结论] 研究表明，努力期望直接影响学生用户对AIGC工具的实际使用，并且通过绩效期望和行为意图连续间接地增加他们对于AIGC工具的实际使用。此外，人工智能素养可以显著提高学生用户AIGC实际使用的转化率。研究弥补学生用户使用AIGC信息行为研究，揭示影响因素的内在关联路径，为图书馆人工智能素养培育提供科学的建议与启示。

[目的/意义] 研究由IP取材游戏引发的网络社交平台互动对当下用户群体主动学习和自主阅读行为的激发影响，思考数字游戏和社群互动在娱乐教育、阅读推广等领域的导向作用，探索相关实践途径。 [方法/过程] 以《黑神话：悟空》为研究的游戏背景，对4种社交媒体平台的数据文本进行抓取。采用LDA主题模型进行主题分类，采用用户账号回溯方式探究其账号行为情况，研究其中用户阅读兴趣及其自主阅读行为的激发因素。 [结果/结论] 研究分析表明聚焦于文化探索主题的用户行为与阅读兴趣高度关联，且会因此游戏及社交产生后续自主阅读行为。挖掘关键主题用户账号发现，激发用户自主阅读的因素涉及争夺社交话语权、获得游戏体验等。据此应从数字内容引导、跨媒介叙事社交、画面场景体验等方面进行自主阅读的策略实践。

[目的/意义] 针对语义歧义问题和亟待深度揭示的大豆育种知识，通过建立结构化的知识模型，深入探讨育种过程中涉及的关键概念及其相互作用关系的定义，对大豆育种知识进行规范的定义和组织，促进知识的统一化表达。 [方法/过程] 通过分析大豆分子育种领域的知识结构特点，依据斯坦福本体构建七步法，利用本体构建工具Protégé 5.6.3，建立大豆育种领域的语义模型。大豆育种概念本体共构建了48个类，明确了性状、化合物、富集通路和生长分类下的概念、概念之间的层级关联，定义了表达、相互作用和正向调节等7类因果关系以及结合、位于和存在于3类状态关系。 [结果/结论] 本研究整合了已有知识库和本体中大豆育种相关知识，建立了大豆育种领域生物分子水平上的知识模型，能够规范化描述生物分子在特定发育阶段或组织中的调控作用，减少知识表达的语义歧义现象，为大豆育种领域的专家和研究人员提供统一的知识框架，助力大豆育种研究的创新发展。