检索结果-南通市图书馆

现代情报 2024年

作者：郭顺利张雪宁苏新宁南京大学信息管理学院曲阜师范大学传媒学院

[目的/意义]解析科研场景下AIGC用户采纳意愿影响因素之间复杂的关联关系以及是否存在单一因素对用户采纳意愿产生必要性影响，为AIGC在科研场景中的推广和应用提供理论和实践参考。[方法/过程]运用必要条件分析和模糊集定性比较分析方... 详细信息

[目的/意义]解析科研场景下AIGC用户采纳意愿影响因素之间复杂的关联关系以及是否存在单一因素对用户采纳意愿产生必要性影响，为AIGC在科研场景中的推广和应用提供理论和实践参考。[方法/过程]运用必要条件分析和模糊集定性比较分析方法对522份问卷数据进行分析，探究单一因素的必要性和组态路径的充分性。[结果/结论]研究发现，不存在单一因素对AIGC用户采纳意愿产生必要性影响，在影响因素组态路径中存在11条用户高采纳意愿路径和4条用户低采纳意愿路径。其中，感知质量、感知有用性、感知易用性、感知任务技术匹配度、感知信任、社群影响、用户期望7个影响在组态路径中均作为核心条件或边缘条件对用户采纳意愿产生重要作用。

关键词：人工智能生成内容模糊集定性比较分析采纳意愿影响因素科研场景

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科研场景下硕士研究生跨屏行为影响因素研究

科研场景下硕士研究生跨屏行为影响因素研究

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作者：宋少强河北大学

学位级别：硕士

移动互联背景下智能设备不断更新迭代,信息在数字屏幕间的流转不断加速,跨屏行为是继人工智能出现后新兴的一种人机交互行为。研究生作为科研中流砥柱日常需要处理大量科研信息,注意力在智能手机、手表、电脑等设备的屏幕上不断转移,科... 详细信息

移动互联背景下智能设备不断更新迭代,信息在数字屏幕间的流转不断加速,跨屏行为是继人工智能出现后新兴的一种人机交互行为。研究生作为科研中流砥柱日常需要处理大量科研信息,注意力在智能手机、手表、电脑等设备的屏幕上不断转移,科研压力的不断增加使其科研信息需求急剧上升,面临复杂任务时跨屏已经成为科研工作的一种趋势。随着移动互联网的发展,科研信息获取、利用、共享、协同等行为逐渐从线下转移到线上,传统的科研服务已经无法满足当下研究生日益增长的科研信息需求,基于人工智能的学术平台、软件的科研服务功能逐渐吸引研究生注意力,对跨屏行为过程中的科研信息行为进行深入探究有利于高校提升科研服务水平。因此如何将跨屏行为与科研服务有机结合并使用成为大数据时代下科研服务数字化转型的重要任务,同时也是提高研究生跨屏科研效率的重要路径。本文基于扎根理论的质性研究共访谈24人,在访谈过程中不断对访谈资料编码至无新概念产生后进行理论饱和度检验,其中访谈对象涵盖了理工、社科、人文领域的硕士研究生。访谈结束后,通过开放式编码、主轴编码、选择性编码提炼出68条初始概念,进行归纳分类后得到6个主范畴并划分为4个维度,构建出科研场景下硕士研究生跨屏行为影响因素模型。访谈编码得出个人层面的用户因素、科研层面的科研因素以及信息因素、软硬件层面的设备因素对研究生的跨屏行为产生直接影响;科研因素、信息因素、技术因素、社交因素、技术因素则是通过影响用户的跨屏动机以及情感感受间接影响跨屏行为。本文最后根据研究结果分别从研究生群体、高校图书馆、科研平台三方面提出了提升研究生跨屏科研效率的建议。硕士研究生应当了解科研工作过程中跨屏协同的重要性,提升个人科研信息跨屏认知,同时要在科研工作中积极利用跨屏解决科研难题,提升科研效率;高校图书馆还应当创新图书馆信息管理系统跨屏设计,完善图书馆数字资源建设,提高图书馆个性化科研服务水平,进一步提高研究生跨屏科研效率;科研平台应该尽快完善一站式科研服务机制,吸引研究生跨屏登录平台检索、浏览、共享信息。同时加强对平台日常运行的监督管理,保障研究生跨屏获取科研信息的隐私安全以及检索流畅度。

关键词：科研场景硕士研究生跨屏行为

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ChatGPT类生成式人工智能在科研场景中的应用风险与控制措施

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情报理论与实践 2023年第6期46卷 24-32页

作者：游俊哲东南大学网络安全法治研究中心江苏南京211189

[目的/意义]以ChatGPT为代表的生成式人工智能(AI)所展现出的强大“类人性表达”能力使科研活动中的知识获取途径从检索式向生成式转变,思维运作过程从综合式向选择式过渡。科研方法的转变进一步导致生成式AI冲击现有的科研评价规则,在... 详细信息

[目的/意义]以ChatGPT为代表的生成式人工智能(AI)所展现出的强大“类人性表达”能力使科研活动中的知识获取途径从检索式向生成式转变,思维运作过程从综合式向选择式过渡。科研方法的转变进一步导致生成式AI冲击现有的科研评价规则,在科研场景中引发输出低质量信息的风险与研究者不当利用进行欺诈舞弊的风险。有必要对现有的科研评价规则进行创新、改善,以此规制生成式人工智能所引发的科研风险。[方法/过程]通过文献分析法提出当前学界从可版权性出发的赋权论探讨难以满足风险规制的需求。[结果/结论]应采取行为规制模式,在行业软法中设置使用披露义务、内容审查义务以及创新性说明义务,并将研究者的AI使用场景分为作为语言辅助工具的使用、作为事实发现工具的使用以及作为思想生成工具的使用,并根据不同场景为其分配不同程度的义务。

关键词： ChatGPT 生成式人工智能科研场景风险规制学术伦理

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面向科研选题场景的科技知识图谱构建 ——以物流领域为例

面向科研选题场景的科技知识图谱构建 ——以物流领域为例

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作者：梁钰西安电子科技大学

学位级别：硕士

《“十四五”现代物流发展规划》强调现代物流作为生产和消费的纽带,集成运输、仓储、分拨、配送和信息服务,支撑产业链、价值链和供应链。然而,现有物流体系存在结构性失衡、大而不强,部分领域短板突出,降本增效力度不足等问题。为解... 详细信息

《“十四五”现代物流发展规划》强调现代物流作为生产和消费的纽带,集成运输、仓储、分拨、配送和信息服务,支撑产业链、价值链和供应链。然而,现有物流体系存在结构性失衡、大而不强,部分领域短板突出,降本增效力度不足等问题。为解决这些问题,加强物流科技创新支持并推动物流领域的创新技术攻关和研发尤为重要。科研工作者在物流领域中广泛使用科技文献,但爆炸式增长的文献资源数据量增加了获取相关信息的时间和精力成本。因此建立一个包含科技文献语义信息的知识图谱对推动物流领域发展具有重要意义,知识图谱能将非结构化信息提炼为结构化、强关联的高质量知识,帮能助科研工作者更高效地获取物流领域的科技知识。通过利用知识图谱,科研工作者能快速识别和探索科技文献中的信息,并从多角度组织和揭示文献的结构与语义信息,挖掘其中的潜在知识。因此,在满足科研工作者需求的基础上,建立包含科技文献语义信息的知识图谱对于物流领域的科研创新具有重要意义。为此,本文引入场景概念,定义了科研场景的内涵。以物流领域文献为数据层基础,重点研究了科研选题场景下的知识图谱构建问题,旨在为物流领域科研工作者提供个性化、精准化和智慧化的知识服务及方法参考。本文主要研究内容及成果包括以下几个方面:(1)根据场景思维,综合科学研究过程和科研生命周期理论,对科研场景进行了分析和划分。在此基础上,对科研选题场景进行了深入分析,并挖掘科研工作者在科研选题场景下的知识需求;(2)设计了一种面向科研场景的科学知识图谱构建方法。该方法借鉴领域知识图谱的构建过程,从构建知识图谱模式层与实例层入手,包含了面向场景的专业领域文献知识图谱构建的总体流程;(3)紧扣科研选题场景的知识需求分析结果,构建了合适的模式层,这种确定模式层分类体系的方式一定程度上解决了当前领域知识划分不够精细与准确的问题;(4)根据模式层的顶层设计,实现了面向科研选题场景的知识图谱,构建了基于长短期记忆网络与条件随机场的知识实体识别模型,并验证了模型的有效性。通过实体对组建关系三元组,并采用图数据库的形式存储抽取的知识实体与关系,本文以物流领域文献数据为例,形成了面向科研选题场景的专业领域文献知识图谱。本研究在理论层面上提出了一种面向场景的科技文献知识图谱构建流程,丰富了科技文献知识图谱构建方法;设计了反映科技文献内容特征的知识图谱逻辑模式,促进研究重心从结构化题录向非结构化文本转化。在实践上,该框架流程具有可移植性和可扩展性,适用于不同学科面向科研场景的科学知识图谱构建;同时,引入场景思维,提供精细化的科技文献服务,有助于梳理物流路径优化方向的知识体系,帮助科研工作者在相应的场景下进行针对性阅读,提升效率、快速学习。

关键词：科研场景知识图谱科技文献物流领域知识组织

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