<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005">
<channel>
<title cf:type="text"><![CDATA[数字图书馆论坛 -->2025年第12期文章目次]]></title>
<item>
<title><![CDATA[封面]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202512001&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[无]]></description>
<pubDate>2026/3/31 16:03:32</pubDate>
<category><![CDATA[封面丨目次]]></category>
<author><![CDATA[《数字图书馆论坛》编辑部]]></author>
</item>
<item>
<title><![CDATA[目次]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202512002&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[无]]></description>
<pubDate>2026/3/31 16:03:32</pubDate>
<category><![CDATA[封面丨目次]]></category>
<author><![CDATA[《数字图书馆论坛》编辑部]]></author>
</item>
<item>
<title><![CDATA[AI赋能用户信息行为研究：逻辑与框架]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202512003&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[人工智能（Artificial Intelligence，AI）如何为用户信息行为研究赋能，是信息行为领域亟待阐明的核心议题。本研究旨在厘清AI对用户信息行为研究的赋能逻辑，为该领域的进一步发展提供分析框架和方法论指导。首先，从技术与应用层面解构AI的概念，界定本研究中AI的内涵与范畴；其次，从研究主体、研究内容和研究方法3个维度，系统剖析AI的技术赋能路径与作用机制；最后，遵循“核心构成-运行机制-约束条件”的递进逻辑，构建AI赋能用户信息行为研究的分析框架，并从赋能维度、维度互动、边界与伦理风险3个层面揭示赋能的动态过程与相关结果。]]></description>
<pubDate>2026/3/31 16:03:32</pubDate>
<category><![CDATA[人工智能应用专栏]]></category>
<author><![CDATA[姚山季，朱娠萍，刘佳静，李晓勤]]></author>
</item>
<item>
<title><![CDATA[AI技术应用于高校图书馆科研支持服务的伦理风险及应对策略]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202512004&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术在高校图书馆科研支持服务中的深度渗透，数据管理、智能检索等场景的服务效率显著提升，但伦理风险也随之凸显。本研究旨在明确AI技术应用于高校图书馆科研支持服务的伦理风险类型与成因，构建科学可行的应对策略体系。采用文献调研法梳理AI技术与高校图书馆科研支持服务融合现状及伦理研究进展，通过总结国内外高校图书馆的实践经验与风险暴露情况，结合德尔菲法对风险维度与应对措施进行专家论证。研究发现，AI伦理风险主要集中于数据隐私、算法公平、学术诚信、责任界定等四大维度，其成因涉及技术特性、制度设计、主体素养等多重因素。基于此提出“制度规范-主体赋能-监管协同-技术优化”的四维应对策略，为高校图书馆防范AI技术应用于科研支持服务的伦理风险提供理论支撑与实践参考，助力高校图书馆智能化发展。]]></description>
<pubDate>2026/3/31 16:03:32</pubDate>
<category><![CDATA[人工智能应用专栏]]></category>
<author><![CDATA[周鑫，施未晔，郏江杰，夏凯丽]]></author>
</item>
<item>
<title><![CDATA[功能分类视角下科学软件的学术引用特征——基于zbMATH Open数据库的实证研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202512005&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[科学软件在科研活动中发挥着基础性支撑作用，是一种重要的非文献类知识资源。本研究基于zbMATH Open数据库构建数学领域科学软件的功能分类框架，引入生成式人工智能技术，通过指令工程实现分类的自动化标注，并结合文献计量分析和网络分析方法，探析科学软件引用行为的结构性特征。研究结果表明，数学领域研究中科学软件的引用呈现不断增长趋势且引用集中程度较高，少数软件在科研实践中占据重要地位，不同数学分支在科研实践中对不同类型科学软件的依赖程度存在差异。在科学软件组合方面，同一功能类别的科学软件常在论文中共同被使用以满足复杂且不断迭代的研究需求，不同功能类别组合中计算类软件更容易和其他类别软件共同被引用。上述结论揭示了不同功能类别科学软件的引用特征及其动态演变规律，为理解科研活动中的工具生态及拓展非文献型科研要素的计量研究提供了实证依据与方法参考。]]></description>
<pubDate>2026/3/31 16:03:32</pubDate>
<category><![CDATA[软件引用]]></category>
<author><![CDATA[戴婷，曹喆，刘建华，张琳]]></author>
</item>
<item>
<title><![CDATA[数智环境下科研软件规范引用影响因素研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202512006&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[数智环境下，科研软件在学术研究中占据重要地位，其规范引用对提升科研诚信和学术规范具有重要意义。基于科研人员视角，采用程序化扎根理论方法对21名科研人员的深度访谈资料进行三级编码分析，提取出19个初始范畴和8个主范畴，系统梳理各范畴间的作用关系，构建科研软件规范引用影响因素模型。研究发现，科研软件规范引用受制度约束、伦理认知、技术条件、个体特征等多维度因素共同影响，并据此提出对策建议：明规立范，建立科研软件规范引用体系；明权定责，构建科研软件知识产权保护体系；技术赋能，完善技术支撑体系；明教筑基，提升科研人员技术素养。]]></description>
<pubDate>2026/3/31 16:03:32</pubDate>
<category><![CDATA[软件引用]]></category>
<author><![CDATA[王婧菲，郭凤娇，藏月，高凤娇，靳庆雯]]></author>
</item>
<item>
<title><![CDATA[融合三角引用结构特征的论文颠覆性指数优化研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202512007&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[颠覆性指数是测度论文创新性的新兴指标之一。基于文献引用结构的传统颠覆性指数计算方法仅考虑直接引用特征，无法充分反映学术创新过程中完整的文献引用及知识传递过程。融合三角引用结构特征的论文颠覆性指数有助于更全面、准确地测度论文间的引用强度，提升学术论文创新性评价的科学性与准确性。在挖掘文献三角引用关系的基础上，本研究构建了加权颠覆性指数计算方法。首先，依据文献耦合特征对同时引用焦点文献及其参考文献的文献进行加权，利用共引特征对引用焦点文献但未引用其参考文献的文献进行加权；其次，基于加权特征量优化原有颠覆性指数计算框架；最后，以1995—2015年诺贝尔物理学奖得主在美国物理学会系列期刊上发表的论文为样本进行实证研究。结果显示，本研究提出的方法能够提升论文颠覆性指数的准确性和有效性，为学术创新性评价提供支持。]]></description>
<pubDate>2026/3/31 16:03:32</pubDate>
<category><![CDATA[计量与分析]]></category>
<author><![CDATA[周朝阳，贺艳菊]]></author>
</item>
<item>
<title><![CDATA[基于BERTopic-LSTM模型的新兴技术主题预测与价值评估——以中国人形机器人为例]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202512008&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[科学研判新兴技术的演化路径对国家战略科技布局具有重要的前瞻启示价值。针对现有研究细粒度主题捕捉能力不足、时序特征融合欠缺以及评估维度单一等局限，本研究构建了“技术主题识别—新兴技术预测—潜力价值评估”分析框架，旨在为技术优先排序与资源配置提供更为精准、可解释的决策依据。首先，提出考虑语义演化与时序融合的BERTopic-LSTM技术预测模型，克服传统模型难以兼顾文本深层语义与演化连续性的难题；其次，设计二维评估矩阵，透视新兴技术的成长动能与生态势能，系统识别其潜在战略价值；最后，以人形机器人领域为例进行实证分析。结果显示：BERTopic-LSTM模型在海量专利数据中识别出的技术主题更具细粒度，与其他模型对比，在均方根误差、平均绝对误差及R2等指标上均表现更优，预测结果与现实技术迭代轨迹高度契合。研究为政府与企业在复杂环境下的创新管理决策提供了科学的理论支撑与工具参考。]]></description>
<pubDate>2026/3/31 16:03:32</pubDate>
<category><![CDATA[计量与分析]]></category>
<author><![CDATA[王琲，杨坤，殷涛]]></author>
</item>
<item>
<title><![CDATA[商业出版社与非营利出版社开放出版现状对比研究与启示]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202512009&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[在开放获取（Open Access，OA）浪潮之下，对比研究商业出版社与非营利出版社在开放出版生态中的差异化定位与现实路径，对于促进我国构建OA体系具有重要参考价值。本研究选取施普林格·自然（Springer Nature）、威立（Wiley）、爱思唯尔（Elsevier）、泰勒·弗朗西斯（Taylor & Francis）4家商业出版社及美国科学公共图书馆（Public Library of Science，PLOS）、美国计算机协会（Association for Computing Machinery，ACM）、电气电子工程师学会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）3家非营利出版社作为研究对象，采用网络调研与内容分析方法，将开放出版研究聚焦在出版内容、实现机制、OA协议三大核心层面，基于对两类出版社开放出版现状的多维度剖析，从开放转换速度、对文章处理费（Article Processing Charge，APC）模式的态度、OA运动的角色定位等角度进行对比分析，揭示OA生态中不同主体的行为逻辑与价值导向。在此基础上，为我国开放出版带来三点启示：推动科技期刊集群化与联盟化，提升转型敏捷性；探索多元开放出版模式，降低对APC的依赖；加强顶层设计，构建非营利开放出版核心力量。]]></description>
<pubDate>2026/3/31 16:03:32</pubDate>
<category><![CDATA[探索与交流]]></category>
<author><![CDATA[余慧，马梧桐，张藤予，纪颖茹]]></author>
</item>
<item>
<title><![CDATA[国际知名高校图书馆数据可视化岗位调查与启示]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202512010&flag=1]]></link>
<description><![CDATA[本研究系统调研了国际知名高校图书馆数据可视化岗位设置现状，旨在揭示其职业特征与能力要求，为我国相关岗位体系建设提供参考。本研究采用网站调查与内容分析法，以2025年QS世界大学排名前列的22所高校的图书馆及另外6所代表性高校图书馆为样本，从岗位名称、职责范畴与人员背景特征3个维度展开调查。研究发现，数据可视化岗位职责涵盖数据分析、技术应用、用户教育培训及跨学科协作等领域。高校图书馆普遍重视候选人的高等教育背景、复合型专业能力以及在数据相关领域的实践经验。基于上述发现，本研究进一步从岗位体系分层设计、核心能力框架构建、服务内涵深化以及协同机制建设等方面，为我国高校图书馆发展数据可视化服务提出针对性建议。]]></description>
<pubDate>2026/3/31 16:03:33</pubDate>
<category><![CDATA[探索与交流]]></category>
<author><![CDATA[符玉霜]]></author>
</item>
</channel>
</rss>