基于GCA-DEA-MSVC方法的高校科研平台评价预测研究

高校科研平台评价与预测分析是促进科研工作健康高效发展的重要载体,但数据指标繁冗、逻辑关系复杂、影响因素众多等大大加剧了科研平台运行评价和预测难度。本文从大数据角度出发探索一种基于GCA-DEA-MSVC方法的高校科研平台评价预测方法。首先利用GCA方法从科研平台运行数据库中挖掘、提取出与评价结果密切相关的关键特征指标并进行分类构建特征指标库,然后利用DEA方法对特征指标库数据进行融合,提升数据质量构建相对效率指标库;最后,将特征指标库与相对效率指标库再次融合,基于改进的MSVC方法构建了高效的科研平台运行状态评价分类预测模型,并利用教育部重点实验室评价数据开展了实验研究,验证了所提方法的有效性。     

遏制高校抢挖人才 宜疏不宜堵

近期,中组部、教育部联合召开座谈会,进一步引导和规范高校人才合理有序流动.在会议上,教育部党组成员、副部长杜占元表示,要鼓励人才合理有序流动,反对采取不正当手段招揽和引进人才,反对从中西部和东北地区高校抢挖人才.     

基于相对逆序数的评审专家可信度评价方法

同行评议是科技评价中应用最为广泛的评审方式,评审专家的可信度是决定评审结果准确性的关键因素。为了精准地分析评审结果的准确性和评审专家的可信度,文章提出了相对逆序数的概念,基于此概念研究了评价活动中专家个体的差异性,提出了专家个体可信度的量化模型,建立了评审专家个体可信度的评价方法。应用实例表明,该方法可有效准确地量化评审专家的可信度,进而优化评审结果的准确性,为实际工作中的评价活动提供有力保障。