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371.
学术成果评价作为科研项目评审、人才评价、期刊评价、机构评价等活动的基础,是学术评价体系的重中之重,也是科研管理的关键环节之一。当前,我国学术成果评价模式存在“同行评议黑箱”“引文动机模糊”“评价数据间接且片面”等弊端,阻碍了学术创新,也与当下建构自主知识体系的战略相悖。而近年来人工智能等技术在数据、算法、算力上的突破性发展,特别是判别式模型和生成式模型在机器翻译、文本分类、文本摘要、情感分析、问答系统等领域日益成熟的应用,为传统学术成果评价模式的革新带来契机,为实现更加科学、多元与智能的学术成果评价提供了充分可能。基于对现有学术成果评价模式不足与人工智能应用契合度的分析,文章提出学术成果评价新模式——自然评价。自然评价模式是人工智能与学术成果评价的深度融合,既是对以往同行评议、文献计量、网络计量、替代计量等传统评价模式的批判性继承与发展,也是一种突破与革新。具体而言,自然评价是基于学术共同体在各种学术活动中自然产生的全量化的学术痕迹大数据,将人工智能技术应用于学术成果知识内容和学术共同体学术痕迹数据的语义理解与自动分析中,从而动态形成评价判断,并服务于知识创新与学术进步的一种评价模式。... 相似文献
372.
《The Leadership Quarterly》2022,33(5):101576
This paper leverages technological and methodological advances in natural language processing to advance our understanding and approaches to leadership research by introducing structural topic models (STM) to researchers wanting to inductively code massive amounts of unstructured texts. Specifically, we illustrate the application of STM applied to a large corpus (N ≈ 8000) of unstructured text responses from a diverse sample of leaders to inductively generate a classification system of leader challenges and simultaneously examine whether the challenges being experienced by leaders covary with leader characteristics. Overall, we identify nine central leader challenges. Results indicate that certain leader challenges are more prevalent depending on the leader’s characteristics (e.g., gender), and that two challenges, Daily Management Activities and Communication, were significantly related to boss’ ratings of performance. We also highlight additional applications of this technique to aid leadership researchers who wish to inductively derive meaning from large amounts of unstructured texts. 相似文献
373.
丁轶 《四川大学学报(哲学社会科学版)》2022,(6):144-153
根据权威机构的法律释义可知, 自主性立法是一种对不涉及需要由中央统一立法的事项进行立 法的地方性法规类型。 由此出发, 自主性立法中的立法事实的查明和论证可分为两类, 即对于与 “不需要由 中央统一立法的事务” 和 “城乡建设与管理、 环境保护、 历史文化保护” 三大事项相关的 “制度事实” 的 查明和论证以及对于与 “具有地方特色的事务” 和 “不具有地方特色的事务” 相关的 “自然-社会事实” 的查明和论证。 其中, 对于 “制度事实” 的查明和论证要求地方立法机关高度关注中央文件、 正式立法、 法律询问答复、 立法草案、 立法规划等官方资料, 对于 “自然-社会事实” 的查明和论证要求地方立法机关 在充分理解自主性立法中的 “地方特色” 基础上, 对于自然事实、 民间规范类事实和意见反馈类事实进行 有效搜集、 鉴别和认定。 在立法精细化和科学立法的意义上, 自主性立法质量的有效提升在很大程度上依赖 在立法的全过程中实现对于立法事实信息的持续获取和不断更新, 充分吸收和运用人工智能、 大数据的技术优 势来减少搜集、 分析事实信息方面的工作成本, 并不断激发和挖掘现有立法参与形式的运行潜力。 相似文献
374.
375.
《Women and birth : journal of the Australian College of Midwives》2022,35(6):e556-e562
BackgroundRecent trials demonstrated the safety and efficacy of sterile water injections to provide relief from labour back pain. While four injections is the most common approach variations in technique, such as employing two injections, are also used.AimTo determine if the analgesic effect of two sterile water injections is clinically equivalent to four.Methods238 women in labour with a Visual Analogue Scale pain score (VAS) of 70 millimetres (mm) (0 = no pain; 100 = worst pain imaginable) were randomised to two or four sterile water injections. The primary outcome was pain measured on a VAS at 30 min post treatment. A priori margin of equivalence was set at ±10 mm. Secondary outcomes included the likelihood of achieving an at least 30% and 50% reduction in pain, birth and neonatal outcomes.ResultsAt 30 min post-injection the difference in VAS scores between the techniques was ?5.97 (95% Confidence Interval [CI] ?13.18–1.22). As the lower end of the CI exceeds the margin of ?10 mm equivalence was not demonstrated. Both techniques achieved an at least 30% reduction in pain in over 75% of participants though duration of effect was longer in the four injection group. There was no difference in other birth related secondary outcomes.ConclusionFour injections provided a margin of benefit over two injections in level and duration of analgesia.DiscussionFour injections remains the technique of choice though two injections still provided significant pain relief and would be suitable where it was not possible or desirable to provide four. 相似文献