2010年10月9～10日,由武汉大学与美国伊利诺伊香槟大学、匹兹堡大学、美国图书馆与情报学教育协会联合会(ALISE)、iSchools领导小组(iCaucus)合作主办,武汉大学信息管理学院、武汉大学信息资源研究中心、武汉大学图书情报国际合作研究...2010年10月9～10日,由武汉大学与美国伊利诺伊香槟大学、匹兹堡大学、美国图书馆与情报学教育协会联合会(ALISE)、iSchools领导小组(iCaucus)合作主办,武汉大学信息管理学院、武汉大学信息资源研究中心、武汉大学图书情报国际合作研究院承办的"第三届中美数字时代图书馆学情报学教育国际研讨会"(The Third International Symposium on Library and Information Science Educa-tion in the Digital Age)在武汉大学隆重召开。这是自2000年首届和2006年第二届"中美数字时代图书馆与情报学教育创新与发展国际研讨会"成功召开之后,中美图书馆学、情报学教育专家学者在珞珈山的第三次聚首。来自国内外多所大学的信息管理学院院长(或系主任)、大学图书馆馆长、档案馆馆长齐聚一堂。开幕式由武汉大学信息管理学院院长陈传夫教授主持,武汉大学副校长周创兵教授出席了开幕式并致欢迎辞。美国合作方代表匹兹堡大学信息科学学院院长Ronald Larsen教授、中国图书情报学界资深专家孟广均研究员、中方合作方代表武汉大学信息资源研究中心主任马费成教授分别致辞。本次研讨会旨在进一步探讨新信息环境下图书馆学、情报学与档案学教育面临的挑战与职业未来,研究学科的变革与创新,并通过促进图书情报档案学教育与实践之间的联系,重点探索数字时代图书馆学情报学教育职业发展方向。展开更多
识别学科交叉研究的前沿主题,并对演化趋势进行分析,有助于揭示学科交叉融合的方向,为未来创新性、突破性研究提供参考。首先,基于引文视角构建测度论文学科交叉性的指标,识别具有学科交叉性的研究论文;其次,通过BERT-LDA模型识别研究主...识别学科交叉研究的前沿主题,并对演化趋势进行分析,有助于揭示学科交叉融合的方向,为未来创新性、突破性研究提供参考。首先,基于引文视角构建测度论文学科交叉性的指标,识别具有学科交叉性的研究论文;其次,通过BERT-LDA模型识别研究主题,利用余弦相似度计算主题之间的相似度,构建主题演化路径;最后,基于新颖度、增长性、关注度、影响力构建前沿主题识别指标体系,识别具有前沿性的学科交叉研究主题。以图书情报学(Library and Information Science,LIS)为例展开研究,研究结果显示,2004—2023年该学科领域的交叉研究主题呈现出逐渐细化和深入的特点,主要集中在信息挖掘与知识发现、互联网信息行为、医疗信息学3个方面;现阶段学科交叉研究前沿主题为医疗数据模型、舆情治理与情感分析、机器学习与深度学习;基于信息技术的研究方法和其在不同领域的应用研究具有良好的应用前景,有可能成为未来LIS领域的核心研究主题。展开更多
文摘2010年10月9～10日,由武汉大学与美国伊利诺伊香槟大学、匹兹堡大学、美国图书馆与情报学教育协会联合会(ALISE)、iSchools领导小组(iCaucus)合作主办,武汉大学信息管理学院、武汉大学信息资源研究中心、武汉大学图书情报国际合作研究院承办的"第三届中美数字时代图书馆学情报学教育国际研讨会"(The Third International Symposium on Library and Information Science Educa-tion in the Digital Age)在武汉大学隆重召开。这是自2000年首届和2006年第二届"中美数字时代图书馆与情报学教育创新与发展国际研讨会"成功召开之后,中美图书馆学、情报学教育专家学者在珞珈山的第三次聚首。来自国内外多所大学的信息管理学院院长(或系主任)、大学图书馆馆长、档案馆馆长齐聚一堂。开幕式由武汉大学信息管理学院院长陈传夫教授主持,武汉大学副校长周创兵教授出席了开幕式并致欢迎辞。美国合作方代表匹兹堡大学信息科学学院院长Ronald Larsen教授、中国图书情报学界资深专家孟广均研究员、中方合作方代表武汉大学信息资源研究中心主任马费成教授分别致辞。本次研讨会旨在进一步探讨新信息环境下图书馆学、情报学与档案学教育面临的挑战与职业未来,研究学科的变革与创新,并通过促进图书情报档案学教育与实践之间的联系,重点探索数字时代图书馆学情报学教育职业发展方向。
文摘识别学科交叉研究的前沿主题,并对演化趋势进行分析,有助于揭示学科交叉融合的方向,为未来创新性、突破性研究提供参考。首先,基于引文视角构建测度论文学科交叉性的指标,识别具有学科交叉性的研究论文;其次,通过BERT-LDA模型识别研究主题,利用余弦相似度计算主题之间的相似度,构建主题演化路径;最后,基于新颖度、增长性、关注度、影响力构建前沿主题识别指标体系,识别具有前沿性的学科交叉研究主题。以图书情报学(Library and Information Science,LIS)为例展开研究,研究结果显示,2004—2023年该学科领域的交叉研究主题呈现出逐渐细化和深入的特点,主要集中在信息挖掘与知识发现、互联网信息行为、医疗信息学3个方面;现阶段学科交叉研究前沿主题为医疗数据模型、舆情治理与情感分析、机器学习与深度学习;基于信息技术的研究方法和其在不同领域的应用研究具有良好的应用前景,有可能成为未来LIS领域的核心研究主题。
