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国家自然科学基金 “青年基金”资助效果评估——以水稻、小麦及玉米学科为例

更新时间:2009-03-28

国家自然科学基金(于1986年设立)作为中国科技体制改革后的中央财政科技计划五大板块之一[1],承担起资助基础研究和科学前沿探索,支持人才和团队建设,增强源头创新能力的重要职责,逐渐形成和发展了由 “研究系列” “人才系列”和 “环境条件系列”三大系列共17类项目组成的资助格局[2]。国家自然科学基金青年科学基金项目(以下简称 “青年基金”)作为国家自然科学基金三大系列中 “人才系列”的6大类之一,自1987年设立以来,支持青年科学技术人员在国家自然科学基金资助范围内自主选题,培养青年科学技术人员独立主持科研项目、进行创新研究和探索科学前沿的能力。随着科学技术的发展,科学研究的广度和深度不断的延伸,青年科学技术人员对科研经费的需求也不断地增加,“青年基金”的资金支持打破了个人经济能力的局限性,成为科学研究发展的有力后盾[3]

如图3 所示,实线是(s,p,o)的所有有效时间,虚线是插入的有效时间。情况1:时间的重叠存在三元组重复的不一致性,修改插入数据有效时间为[t1,t4],并删除记录(s,p,o)[t1,t2]和(s,p,o)[t3,t4];2:不存在三元组重复的不一致性;3:不一致性时间区间为[start,end],不执行插入操作;4:[start,end]包含[t7,t8],只需删除记录(s,p,o)[t7,t8]。

目前有关 “青年基金”的研究较多集中在:一是申请和资助情况的统计分析,如庄俐和吴林妃对2006年—2013年度 “青年基金”资助情况的剖析[4];刘娟等人对某大型综合型医院 “青年基金”申报和资助的分析[5];刘作仪等人对国家自然科学基金管理科学部 “青年基金”资助情况的分析[6]。二是基金管理和绩效评价的政策和方法研究,如罗骏等人对 “青年基金”项目绩效评价指标体系的研究与探讨[7];郑石明和任柳青讨论 “青年基金”绩效评价及其影响因素[8]。而对资助效果分析的报道较少[9]。综上所述,目前关于 “青年基金”的分析罕见涉及以下几个方面:(1)“基金投入”与 “基金产出”的片面性独立研究,缺乏全面性整体分析;(2)仅限于某一学部或学科的分析,具体某一作物及不同作物之间对比性研究较少;(3)多以生产率评价指标(发文量,是以评价对象的发文数量为基础的指标)为主,罕见文献计量学中影响力评价指标(被引频次,是以评价对象所发表论著的被引数量为基础的指数)及生产率和影响力评价指标相结合的综合指标(如影响因子)[10]的运用。

所有病例数据均来自于四川省大数据平台,从200多万份临床病例中筛选出500份2016年7月~2018年7月的完整郁证(抑郁症)患者病历。

中国粮食作物包括水稻、小麦、玉米、大豆和薯类五大类。与其它国家相比,中国水稻和小麦产量均稳居世界第一位,玉米产量仅次于美国,位居世界第二[11]。 鉴于水稻[12-13]、 小麦[14-15]、 玉米[16-17]的重要性,相应地国家自然科学基金对其资助规模也在不断扩大,经费投入不断增加,但资助效果如何?投入与产出是否形成良性互动?文章借助全球公认权威的科学技术文献索引工具——科睿唯安(Clavivate Anylytics)科技信息集团开发的Web of ScienceTM核心合集数据库(包括科学引文索引,Science Citation Index Expanded,简称SCIE;社会科学引文索引,Social Sciences Citation Index,简称SSCI;艺术与人文科学引文索引,Arts&Humanities Citation Index,简称A&HCI三大引文数据库),借助发文量、被引频次和影响因子等指标对2012年获 “青年基金”批准(项目起止时间:2013年1月1日至2015年12月31日)的 “水稻” “小麦” “玉米”项目基金投入和SCI论文产出情况进行数据统计和定性、定量分析研究,具体地有针对性地测量和揭示 “青年基金”对 “水稻” “小麦” “玉米”基金论文生产量、影响力及综合情况等问题,为科研工作者与决策者提供数据参考,旨在为进一步发展和完善中国 “青年基金”资助制度及政策制定提供一定的借鉴和启示。

(6)课程结束后的总结:课程结束后,教师可以运用“课程问卷”让学生对教学方式和效果进行评价并提出建议。教师可以参照“课程问卷”结果,总结课程进行过程当中出现的问题,以便于改进以后的教学工作。

1 数据来源/数据准备

1.1 资助数据及统计方法

资助数据信息来源于国家自然科学基金委员会网站中的科学基金网络信息系统(Internet based Science Information System,ISIS)提供的项目综合查询。设置“资助类别”为 “青年科学基金项目”,“项目名称”和 “项目主题词” 分别为 “水稻” “玉米” “小麦”,批准年度为 “2012”,检索获得基金资助的项目。整合“项目名称”和 “项目主题词”的查询结果,除去重复记录,最终获得2012年 “青年基金”批准的 “水稻”“玉米” “小麦”资助项目基本信息(包括项目批准号、申请代码1、项目名称、项目负责人、依托单位、批准金额、项目起止年月)。

根据 “申请代码1”参照 “国家自然科学基金申请代码”获得各立项项目所属学部信息;根据 “依托单位”地址及主管部门,确定其单位性质。

1.2 SCI论文数据及统计方法

利用Web of ScienceTM核心合集数据库提供的高级检索条件设置FO(基金资助机构)和FG(授权号,对应于 “项目批准号”)下载相应基金资助发表的论文,作为基金项目产出部分的分析数据源。搜索到的论文通过Web of ScienceTM页面 “保存为其他文件格式”后,将检索结果以 “纯文本”格式导出,记录内容包括:文献标题、作者、作者单位、语种、文献类型、发表的时间、出版物名称、被引频次、关键字、subject类别等。

运用Perl语言(Practical Extraction and Report)自编程序统计 “第一作者及其发文数” “通讯作者及其发文数” “出版物名称及其影响因子”(期刊影响因子参照ISI于2016年6月13日发布的 《Journal Citation Report 2015》)及其 “载文量” “被引频次”; 并运用Microsoft Office Excel 2010软件进行分析。

检索时间为2016年12月16日。

2 相关概念及定义

SCI论文项目数(Number of projects funded for SCI-collected papers,SCI-NP): 获 “青年基金” 批准后资助发表SCI论文的项目数量;

 

资助发表SCI论文数(Number of funded SCI-collected papers,SCIP):获 “青年基金”资助发表的SCI论文数量;

 

第一或通讯SCI论文数(Number of SCI-collected papers authored by project leader as the first or corresponding author,AU-SCIP):项目负责人以第一作者或通讯作者发表SCI论文的篇数;

 

黑龙江省冰雪旅游文化的发展具有多种多样的形式,冰雪旅游资源同冰雪艺术、当地民俗文化的结合也越来越紧密。黑龙江省冰雪资源丰富、冰雪期长、降雪量大、雪的质量也很好,得天独厚的自然禀赋,促使黑龙江省冰雪旅游业不断发展壮大。目前,黑龙江省拥有百余家滑雪场,这些滑雪场按照规模大小可以分为大、中、小型。2012年黑龙江省共接待国内外的旅游者25382.0万人次,促进黑龙江省实现旅游业总收入的快速增长。

 
 

零被引SCI论文数(Number of non-cited SCI-collected papers,NC-SCIP):被引频次为零的SCI论文数量;

综上所述,首先 “青年基金”对 “水稻”领域的资助力度最大,同时 “水稻”领域的科研工作者体现出较强的实力;再者,“小麦”领域项目负责人在完成项目方面表现最好,反映其较大的产出潜力;第三,“玉米”领域的获批项目资助发表的SCI论文平均水平最高,体现出 “玉米”具有较优的效率。针对这种各有优势却又不均衡现状,宜采取差异化发展战略,在进一步严格做好 “水稻”学科发展的同时,加大对“小麦”和 “玉米”学科的扶持力度,将有助于提升中国农业基础研究的综合实力。从学部和单位性质,均表现出立项分布失衡现象,这可能与学科本身的特征和机构性质有关,如科研单位性质机构具有人才少、实力强的特点,则应做好后备人才培养与引进,保证队伍的持续发展[21]

 

总影响因子(Impact factor,IF):资助发表SCI论文的总影响因子;

5.A专题教学(分为必讲选将),B教学内容优化组合(重点难点)C以学理逻辑说服学生,努力构建自己的新的逻辑框架。D要有理论自信:讲出理论深度,泛讲十点不如精讲一点。言之有物超越教材⑤回应争议E要有亮点(逻辑、案例、诗歌)F用非理论化的语言讲理论。

 

3 实证分析

3.1 2012年度水稻、小麦、玉米批准立项情况比较分析

2012年“青年基金”共资助 “水稻” “小麦”“玉米”项目180项(表1),其中 “水稻”最多,达100项; “小麦”和 “玉米”分别为45和35项,表明“水稻”在三种作物中具有较强的竞争力,“青年基金”对 “水稻”领域的资助力度最大。资助经费分别为2 362万、1 042万、825万,平均资助经费基本一致,分别为23.6万、23.2万、23.6万。 “SCI论文项目数”分别为78、39和28; “SCI论文项目比”以“小麦” 最高(86.7%)、 “玉米” 次之(80.0%)、 “水稻”最低(78.0%),体现出 “小麦”在 “青年基金”资助产出SCI论文潜力上相对于 “玉米”和 “水稻”较优。

 

表1 三种作物投入和产出情况分析

  

NP,资助项目数;SCI-NP,SCI论文项目数;P-SCI-NP,SCI论文项目比;SCIP,资助发表SCI论文数;A-SCIP,单项目平均资助SCI论文数;AU-SCIP,第一或通讯SCI论文数;P-AU-SCIP,第一或通讯SCI论文率;AU-SCIP,平均第一或通讯SCI论文数;TC,总被引频次;AC,篇均被引频次;NC-SCIP,零被引SCI论文数;P-NC-SCIP,零被引SCI论文率

 

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3.2 从发文量角度分析产出情况

从表1中可以看出,“水稻” “小麦” “玉米”总 “资助发表SCI论文数”分别为251、166和127篇,以 “水稻”最多,“小麦”次之,“玉米”第三,变化趋势与 “SCI论文项目数”基本一致;但 “单项目平均资助SCI论文数”则以 “玉米”最高(4.5篇/项)、 “小麦” 次之(4.3篇/项),而 “水稻”(3.2篇/项)低于平均水平(3.8篇/项)。反映了 “玉米”在“青年基金”资助与产出效率上相对于 “小麦”和 “水稻”较大。

3.3 从被引频次角度分析产出情况

[1]韩海波,张艳,刘萍,等.上海交通大学2009-2015年国家自然科学基金资助情况及管理经验[J].中国科学基金,2016,(3):229-233.

“水稻”的 “零被引SCI论文数”为93次,“零被引SCI论文率”为37.1%; “小麦”的 “零被引SCI论文数”为58次,“零被引SCI论文率”为34.9%;“玉米”的 “零被引SCI论文数”为51次,“零被引SCI论文率”为40.2%;以 “小麦”的零被引SCI论文率最低、 “水稻”略高、 “玉米”最高。

3.4 从影响因子角度分析产出情况

“水稻”251篇论文共分布在133种期刊上,“总影响因子”为802.088,“篇均影响因子”为3.196;“小麦”166篇论文共分布在93种期刊上,“总影响因子”为367.721,“篇均影响因子”为2.215; “玉米”127篇论文分布在76种期刊上,“总影响因子”为349.327,“篇均影响因子”为2.175。 “水稻”影响因子最高达20以上,共3篇; “玉米”影响因子最高达10以上,共1篇; “小麦”影响因子最高达5以上,共10篇。三种作物期刊和载文量均集中在影响因子介于[1,5)之间,分别占 87.8%和 75.7%、68.0%和71.7%、77.5%和81.9%。 “水稻”其次集中分布在影响因子5以上,占14.5%和14.7%; “小麦”和 “玉米”集中分布在影响因子介于[0,1)之间,比率分别占25.2%和22.0%、 16.3%和 11.0%(图1)。

“水稻”发文量排名前5的期刊是PLoS One(Q1,IF=3.057,n=12)、 Scientific Reports(Q1,IF=5.228,n=9)、 Environmental Science and Pollution Research(Q2,IF=2.760,n=7)、 Genetics and Molecular Research(Q4,IF=0.764,n=6)、 Journal of Soils and Sediments(Q2,IF=2.206,n=6),加权平均影响因子为 3.022;“小麦”发文量排名前5的期刊是PLoS One(Q1,IF=3.057,n=6)、 Journal of Integrative Agriculture(Q2,IF=0.724,n=5)、 Theoretical and Applied Genetics(Q1,IF=3.900,n=5)、 Crop&Pasture Science(Q1,IF=1.488,n=4)、 Journal of Systematics and Evolution(Q3,IF=1.134,n=4),加权平均影响因子为0.884; “玉米”发文量排名前5的期刊有10种,分别为PLoS One(Q1,IF=3.057,n=14)、 Scientific Reports(Q1,IF=5.228,n=5)、 International Journal of Biological Macromolecules(Q2,IF=3.138,n=4)、 Journal of Agricultural and Food Chemistry(Q1,IF=2.857,n=4)、 Food Chemistry(Q1,IF=4.052,n=3)、 Food Control(Q1,IF=3.388,n=3)、 Journal of the Science of Food and A-griculture(Q1,IF=2.076,n=3)、 Molecular Breeding(Q1,IF=2.108,n=3)、 Soil&Tillage Research(Q1,IF=2.709,n=3)、 Spectrochimica Acta Part A-Molecular and Biomolecular Spectroscopy(Q2,IF=2.653,n=3),加权平均影响因子为2.220(表2)。上述指标均能体现出 “水稻”较 “小麦”和 “玉米”具有较大的实力。

  

图1 三种作物SCI发文的期刊影响因子及载文量分布

3.5 从学部角度分析产出情况

依照国家自然科学基金委员会对学科及代码的划分(表3),三种作物2012年获资助的180个 “青年基金”项目涵盖了自然科学基金委的8个科学部,但主要集中在 “生命科学部”(科学部代码C)有137项,占资助项目总数的76.1%;其次是 “地球科学部”(科学部代码D)共32项,占资助项目总数的17.8%;“化学科学部”(科学部代码B)及 “工程与材料科学部”(科学部代码E)分别含3项,“管理科学部”(科学部代码G)为2项,“数理科学部”(科学部代码A,“航天诱变水稻新种质抗褐飞虱基因的精细定位及MAS育种利用”)、 “信息科学部”(科学部代码F,“基于生物信息学和自然语言处理的水稻抗病基因挖掘”)及 “医学科学部”(科学部代码H,项目名称“叶黄素和玉米黄素对年龄相关性黄斑病变与视网膜色素上皮细胞氧化损伤的防护作用及其机制研究”)均只有1项。

 

表2 载文量Top5期刊分布

  

作物 期刊 IF 发文量 加权平均IF水稻 PLoS One 3.057 12 3.022 Scientific Reports 5.228 9 Environmental Science and Pollution Research 2.760 7 Genetics and Molecular Research 0.764 6 Journal of Soils and Sediments 2.206 6小麦 PLoS One 3.057 6 0.884 Journal of Integrative Agriculture 0.724 5 Theoretical and Applied Genetics 3.900 5 Crop & Pasture Science 1.488 4 Journal of Systematics and Evolution 1.134 4玉米 PLoS One 3.057 14 2.220 Scientific Reports 5.228 5 International Journal of Biological Macromolecules 3.138 4 Journal of Agricultural and Food Chemistry 2.857 4 Food Chemistry 4.052 3 Food Control 3.388 3 Journal of the Science of Food and Agriculture 2.076 3 Molecular Breeding 2.108 3 Soil & Tillage Research 2.709 3 Spectrochimica Acta Part A-Molecular and Biomolecular Spectroscopy 2.653 3

 

表3 获 “青年基金”资助项目的按学部产出情况

  

备注:A,数学科学部;B,化学科学部;C,生命科学部;D,地球科学部;E,工程与材料科学部;F,信息科学部;G,管理科学部;H,医学科学部。NP,资助项目数;SCI-NP,SCI论文项目数;P-SCI-NP,SCI论文项目比;SCIP,资助发表SCI论文数;A-SCIP,单项目平均资助SCI论文数;AU-SCIP,第一或通讯SCI论文数;P-AU-SCIP,第一或通讯SCI论文率;AU-SCIP,平均第一或通讯SCI论文数;TC,总被引频次;AC,篇均被引频次;IF,影响因子;AIF,篇均影响因子

 

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[9]王红梅,智强,费继鹏.青年科学基金对我国高校青年教师科研绩效的影响-基于1995-2013年国家自然科学基金的实证分析[J].教育研究,2016,(7):91-99.

3.6 从单位性质角度分析产出情况

对 “高等院校”而言,“水稻” “小麦” “玉米”的 “资助项目数”和 “SCI论文项目数(比)”分别为48和36(75.0%)、31和28(90.3%)、26和20(76.9%),“SCI论文项目比” “小麦” 最高; “资助发表SCI论文数”分别为131、134、108,“单项目平均资助SCI论文数”为2.7、4.3、4.2,以 “小麦”最高; “第一或通讯SCI论文率”分别为48.9%、49.3%、42.6%,同样以 “小麦”最高; “总被引频次” “篇均被引频次” “总影响因子” “篇均影响因子”均以“水稻”最高,分别为571、4.4、425.931、3.251(表4)。

对 “科研单位”而言,“水稻” “小麦” “玉米”的 “资助项目数”和 “SCI论文项目数(比)”分别为52和42(80.8%)、14和11(78.6%)、9和8(88.9%),“SCI论文项目比” 为 “玉米” 最高; “资助发表SCI论文数”分别为120、32、19,“单项目平均资助SCI论文数” “水稻” 和 “小麦” 相同(2.3),“玉米”略低(2.1); “第一或通讯SCI论文率”分别为45.8%、50.0%、52.6%,以 “玉米”最高、 “小麦”次之、 “水稻”最低; “篇均被引频次”趋势与 “单项目平均资助SCI论文数”一致; “篇均影响因子”分别为3.135、1.903和2.254(表4)。

除 “水稻”获 “资助项目数”和 “SCI论文项目数”,“科研单位”高于 “高等院校”之外,三种作物其它各项指标均是 “高等院校”优于 “科研单位”。表明我国 “水稻” “小麦” “玉米”的研究队伍和科研人才主要集中在 “高等院校”,且 “高等院校”又是高产出绩效机构中的主力军。

1.1 劳动力供大于求,需就业人口多,社会所能提供的有效岗位少。随着高等教育扩招,如今的高等教育已从精英式教育向大众化教育转型。随着现代企业制度的逐步形成与完善,各国有企业和机关事业单位都面临着人事改革,其采取精简分流的方式取消了一些不必要的岗位,吸纳就业能力明显下降。

 

表4 获 “青年基金”资助项目的按单位性质产出情况

  

NP,资助项目数;SCI-NP,SCI论文项目数;P-SCI-NP,SCI论文项目比;SCIP,资助发表SCI论文数;A-SCIP,单项目平均资助SCI论文数;AU-SCIP,第一或通讯SCI论文数;P-AU-SCIP,第一或通讯SCI论文率;AU-SCIP,平均第一或通讯SCI论文数;TC,总被引频次;AC,篇均被引频次;IF,影响因子;AIF,篇均影响因子

 

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4 结论及讨论

本文借助Web of ScienceTM核心合集数据库对2012年获 “青年基金”批准(项目起止时间:2013年1月1日至2015年12月31日)的 “水稻” “小麦”“玉米”项目之间基金投入和SCI论文产出情况进行数据统计和定性、定量分析研究,得到如下结论:

从总体情况来看,(1)在申请并获资助方面,“水稻”在三种作物中具有较强的竞争力; “水稻”的“篇均被引频次”最高,反映其产生的影响力或学术价值相对较大;较高的 “总影响因子”及 “篇均影响因子”反映出 “水稻”科研人员具有较强的实力。(2)在 “SCI论文项目比”中,“小麦”表现出较大的产出潜力;项目负责人 “第一或通讯SCI论文率”以 “小麦”最高,反映出 “小麦”科研人才在落实 “青年基金”资助实效上表现较好。(3)根据 “单项目平均资助SCI论文数”判断,“玉米”在产出方面表现出较优的效率。中国是世界上最大的稻米生产国和消费国[19],美国是世界上玉米栽培面积最大的国家[11],因而“水稻”及 “玉米”表现出较好的成绩,跟国家政府及科研工作者的重视程度存在一定的关系。

[8]郑石明,任柳青.青年科学基金项目绩效评价及其影响因素[J].中国科学基金,2016,(3):255-261.

矿区位于五圩背斜中部近核部附近,区内出露地层以下泥盆统塘丁组绢云母泥岩、条带状泥岩、粉砂质泥岩为主,分布于整个矿区,为矿区内主要含矿层位。

通过本文的分析我们可以知道的是,工程项目的施工进度管理与质量管理所涉及到的内容是多个方面的,为了让项目的质量以及施工进度得到保障,必须多方面进行协调,让企业的资源配置达到最后。对工程质量进行全面强化,必然要从各个环节入手,让各个环节的负责人员对施工现场的质量管理以及进度管理的重要性有更加清楚的认识,将施工目标进行科学的分解,从而对施工内容以及分工进行更为合理的分配,让其得到落实,最终让施工企业的整体管理水平得到较大的提升。

参考文献:

“水稻”发文的 “总被引频次”为874次,“篇均被引频次”为3.5次; “小麦”发文的 “总被引频次”为512次,“篇均被引频次”为3.1次; “玉米”发文的 “总被引频次”为387次,“篇均被引频次”为3.0次;以 “水稻”的篇均被引频次最高,暗示了 “水稻”产生的影响力或学术价值相对较大。

充电电流是电池的充电速度、效率以及充电电量及其重要的影响因素,因此先采用田口法来对5阶充电电流进行优化,得到相应的优化值。

[2]杨卫.把握新常态 增强原动力,不断提升我国源头创新不平[J].中国科学基金,2015,29(3):163-166.

[3]王丹雪,梁志森,李新来.APEC成员图书情报领域科学基金资助及论文产出定量分析-基于Web of Science平台[J].科技情报开发与经济,2015,(13):126-134.

[4]庄俐,吴林妃.2006—2013年度国家自然科学基金青年科学基金项目资助情况剖析[J].科技通报,2014,(8):240-243.

[5]刘娟,郭华,沈璐,等.2010-2014年某大型综合医院青年科学基金申报资助分析[J].安徽医学,2016,(2):216-219.

[6]刘作仪,李一军,李若筠,等.国家自然科学基金委员会管理科学部青年科学基金资助情况分析[J].中国科学基金,2011,(1):57-62.

[7]罗骏,周小丁,黄云生.青年科学基金项目绩效评价指标体系研究与探讨[J].中国科学基金,2016,(4):336-339.

从不同角度来看,(1)从学科分布来看,三种作物涵盖自然科学基金委的8个科学部,但各学部之间分布不均衡,差异较大,主要集中在 “生命科学部”,占76.1%;其次是 “地球科学部”,占17.8%。这与学科分布及专业领域背景研究有关,如与三种作物联系比较紧密的学科(C13:农学基础与作物学,65项;D01:地理学,31项目)分别属于 “生命科学部”和“地球科学部”。同时也揭露了目前三种作物在拓展新的学科或交叉学科的研究较少;(2)从单位性质来看,中国 “水稻” “小麦” “玉米”的研究队伍和科研人才主要集中在 “高等院校”,且 “高等院校”又是高产出绩效机构中的主力军。这可能与高等院校具有庞大的个体基数有关[20]

就 “生命科学部”而言,“水稻” “小麦” “玉米”的 “单项目平均资助SCI论文数”分别为2.2、4.0和3.6,以 “小麦”最高,“玉米”次之,“水稻”最低; “第一或通讯SCI论文率”分别为43.5%、44.4%和42.1%,同样以 “小麦”最高; “总被引频次”分别为555、428和320,“篇均被引频次”以 “水稻”最高(3.6)、 “小麦” 与 “玉米” 相当(3.0); “总影响因子”分别为585.282,337.789和288.591,“篇均影响因子”为3.801、2.346和2.697,以 “水稻”最高、“玉米”次之、 “小麦”最低。

[10]蒋颖.人文社会科学领域文献计量学研究[M].北京,社会科学文献出版社,2013.

学生笔记的目的是为了记录课程内容中的有意义信息,并对之进行编码而实现对新知识的同化建构。三次笔记模型,是根据学生的学习阶段将笔记分成三个阶段,即第一次笔记(Notes for the First time),第二次记笔记(Notes for the Second time),第三次记笔记(Notes for the Third time),简称(FST)。三次笔记模型能帮助学生对课程内容的信息贮存与编码,帮助学生对课程内容的同化建构,帮助学生对课程内容的元认知。这种笔记的方法,几乎适用于一切课型,是分析、总结与反思相结合的有效方法。

总被引频次(Total citations,TC):资助发表SCI论文的总被引次数;

[11]FAOSTAT.2016.http://faostat3.fao.org/browse.

[12]Yu J,Hu S,Wang J,et al.A draft sequence of the rice genome(Oryza sativa L.ssp.indica)[J].Science,2002,296(5565):79-92.

[13]Goff S A,Ricke D,Lan T H,et al.A draft sequence of the rice genome(Oryza sativa L.ssp.japonica)[J].Science,2002,296(5565):92-100.

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[15]Jia J Z,Zhao S C,Kong X Y,et al.Aegilops tauschii draft genome sequence reveals a gene repertoire for wheat adaptation[J].Nature,2013,(496):91-95.

经过综合分析,可以得知人工智能技术在本质上符合了现阶段交通领域的整体发展方向。具体在涉及到交通智能研判的过程中,关键在于灵活适用图像处理以及其他技术手段予以智能交通监管。除此以外,人工智能技术还需覆盖于建设与规划当前的交通系统、道路的日常维修养护、交通体系的应急调度与其他有关事项。因此在该领域的未来实践中,有关部门还需着眼于归纳人工智能运用的珍贵经验,依照因地制宜的思路来提升交通智能研判的精确性与实效性。

[16]Feuillet C,Eversole K.Solving the Maze[J].Science,2009,(5956):1356-1357.

[17]Sussman M R,Phillips G N.How plant cells go to sleep for a long,long time[J].Science,2009,(5958):1356-1357.

现实的问题及实际的需求都对企业管理实践的精神激励机制提出更高的要求。优秀企业的情况证明了成功精神激励的成效,将精神激励失范现象“恶魔化”、视为“洪水猛兽”是错误的,必须关注员工精神生活,强化企业激励机制建设。

裂纹尖端塑性变形会产生应力集中现象,而应力集中的释放是产生声发射信号的主要因素[13-15]。裂纹扩展就是不断重复裂纹尖端的应力集中释放→裂纹扩展→裂纹尖端应力的再集中再释放→裂纹的再扩展这个过程,直至最终断裂。因此,在试样进行加载的同时,可采用声发射仪器(图3(b),美国PAC公司DiSP32通道检测系统)进行断裂过程检测、起裂载荷捕捉。试验采用两个R15型传感器,传感器的共振频率为150kHz,前放增益选为40dB。

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王彩红,王磊,阮刘青
《农业图书情报学刊》2018年第02期文献
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