基于Rao-Stirling多样性算法的公共管理学跨学科性评估研究

发布时间：2021-09-29 21:51

　　随着公共领域问题的日益复杂化,公共管理事务涉及对象的日益多元化,公共管理学亟需培养高层次的复合型人才,以应对越来越棘手的高级公共管理事务。过去已有的人才培养方式过分倚重人文社科专业知识而轻视理工科专业知识,难以满足当前的社会需求且日趋僵化。正是这种对于人才需求和人才培养模式的反思,使得传统的公关管理范式与模式在不断升级与更新的同时,逐渐打破了公共管理学与其他学科之间的学科壁垒,带动了需求导向的公共管理学跨学科性的发展。随着公共管理学与其他学科的不断交叉融合,其自身的跨学科性也得到了显著提升。如何评估目前公共管理学的跨学科性,确定哪些学科为公共管理学的发展做出了重要贡献,判断哪些学科可能成为公共管理学未来发展的有力助推者,已然成为了一个新兴的而又极富吸引力的研究课题。跨学科性研究主要以学术论文为研究对象,通过评估论文的跨学科性程度来反映论文所属学科的跨学科性程度。然而,目前的跨学科性研究正处于起步阶段,现有的跨学科性评估方法也存在很多不足。应用最为广泛的是Rao-Stirling多样性算法,包含了跨学科性的三个重要属性:丰富性,均衡性和差异度。但是,传统的Rao-Stirling多样性算... 

【文章来源】：浙江财经大学浙江省

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于两种Rao-Stirling多样性算法的论文跨学科性程度对比图

21InformationScience&LibraryScience到学科ComputerScience的知识流动则稍弱。类似地，学科EnvironmentalSciences&Ecology是学科Engineering的最大引用学科，由此可知，从学科Engineering到学科EnvironmentalSciences&Ecology的知识流动是最为活跃的，同时，从学科EnvironmentalSciences&Ecology到学科Engineering的知识流动则稍弱。另外，在这5个学科当中，学科Business&Economics较常作为引用学科出现，而较少成为被引用的学科，由此可见，学科Business&Economics的知识扩散运动比其余4个学科弱。图3-2学科引用网络图第三节本章小结本章提出在传统的Rao-Stirling多样性算法中，考虑论文自身质量因素对其跨学科性程度产生的影响。首先，引入P-Rank算法求解论文自身的质量值，然后将P-Rank算法嵌入到传统Rao-Stirling多样性算法中，解决传统Rao-Stirling多样性算法仅考虑论文数量对其跨学科性程度的影响，而不考虑论文质量对其跨学科性程度影响的问题。为了验证P-Rank算法和传统Rao-Stirling多样性算法相结合的可行性，针对WebofScience数据库的数据，对比了由传统的Rao-Stirling多样性算法与由基于质量因素的Rao-Stirling多样性算法求解所得的论文跨学科性程度值，发现一定数量的论文的跨学科性程度容易收到自身质量因素的影响，因此，若在不考虑论文自身质量的情况下，该类论文的跨学科性程度的评估会受到一定程度的影响，由此说明了文章提出的基于质量因素的Rao-Stirling多样性算法的合理性。

【参考文献】：
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本文编号：3414540