161109字博士毕业论文生物医学领域科研合作的现状及展望

论文类型：博士毕业论文

论文字数：161109字

论点：科研,合作,科研人员

论文概述：

本文是医学博士论文，生物医学领域的科研合作在地理上的分布却不均衡说明区域的政治、经济和社会发展水平等不同程度地影响着区域之间的心血管病合作研究。

论文正文：

0引言

通过科研合作，研究人员不仅可以弥补自身的不足，大大提高科研活动的效率，还可以将更大的精力集中在无法完成的大规模任务上，提高科研水平。然而，许多研究者和科研管理部门仍然缺乏对科研合作重要性的认识。本研究对科研合作的内涵、测量手段、激励和影响因素、作用和预测理论进行系统研究，有助于改变科研人员和科研管理机构的这种认识，使他们更好地了解国家科研创新体系，营造良好的科研合作氛围，为国家科技创新活动提供有力保障，促进国家创新体系建设。这项研究有助于我国科研管理部门了解各级科研领域的科研合作现状，选择高影响力的科研机构和科研人员。特别是应用科研合作关系预测理论，可以有效预测科研人员未来潜在的科研合作关系，从而大大提高科研管理部门的工作效率，降低科研管理成本，实现人力物力和科研经费的合理配置。
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1生物医学领域科研合作的相关理论基础

1.1科研合作的基本理论
更重要的是，在通过网络拓扑特征预测科研合作时，通过分析和识别科研人员的国家、下属组织、学科和语言，我们可以找到一些潜在的、有效的跨学科、跨地区或跨语言的合作关系，可以为有此需求的科研人员推荐合适的合作伙伴。然而，跨学科、跨地区或跨语言的科研合作往往可以创造更大的科研价值。选择合适的合作伙伴可以大大提高科研人员、科研机构、地区乃至国家的科研效率，增加科研产出，提高科研质量，加快成果转化，进一步促进整个社会和经济的快速发展。然而，用传统方法选择合作伙伴必然会耗费大量的人力和财力，因此一直困扰着研究者和研究管理部门。本发明将科学测量方法与机器学习、数据挖掘等方法有机结合起来，仅通过挖掘纸质信息就可以实现合作关系的有效预测，从而大大提高了预测效率。

1.2科研合作的基础研究方法和工具
CINET是一个菜单驱动的窗口程序，可以导出到Pajek和Mage，并可以登录Netdraw。这三个程序与UCINET相匹配。UCINET是面向矩阵的，数据集是一个或多个矩阵的集合。一个简单的UCINET文件包含两个文件。UCINET数据可以直接导入或直接以新的形式输入。UCINET提供了大量的数据管理和转换工具。UCINET不包含可视化过程，因此可以实现可视化。此外，如何利用论文合著和专利合作来分析不同类型的科研合作也是值得研究的。研究人员共同撰写了许多论文，而机构研究人员与机构B没有合作关系，因此机构层面是否存在合作是一个值得讨论的问题。首先，其测量结果稳定。给定相同的数据集，其他研究人员可以得到相同的结果。其次，与调查等方法相比，通过合作作者和专利合作来衡量科研合作关系更为经济和实用。

3生物医学领域科研合作现状分析(二)……78
3.1中国肿瘤研究领域科研合作现状分析.............................78
3.2国际肿瘤研究领域科研合作现状分析...................92
4生物医学领域科研合作现状分析(三)................98
4.1中国卫生管理科研合作现状分析............................98
4.2年国际卫生管理科研合作现状分析..............................103
5生物医学领域科研绩效与国际合作关系研究……119
5.1研究人员科研绩效与国际科研合作之间的关系................119
5.2国家科研绩效与国际科研合作关系研究……130[/br/ ] 5.2.1研究方法和数据来源...................130[/比尔/] 5.2.2结果分析……131[/比尔/] 5.2.3讨论和总结……136
[/ BR/] 6生物医学领域科研合作预测
[/ Br/] 6.1研究方法和数据源[/BR/]那么，我们只考虑两跳的作者对，即两个作者之间至少有一个合著者。根据以上限制，我们找到了在第二阶段生成新链接的所有作者对，以用作积极的作者对。第二阶段共发现137，219条新链接，占所有可能链接的3.6%。然后，我们随机选择相同数量的负作者对作为正作者对，使正作者对和负作者对的数量平衡(作者对的总数是274，438)。此外，我们还需要一个参考组，所以我们随机地将总作者对的一半标记为正，剩余的一半标记为负。此时，对于所有作者对，作者对之间的拓扑特征值和随机标识符形成一个新的拓扑特征集，我们称之为“参考拓扑特征集”。

6.2结果分析
我们还使用左后向模型分别测试了上述六个拓扑特征(由于左后向模型和SVM模型的测试结果相同，此处仅列出左后向模型的测试结果)。如图6-3所示，当每个拓扑特征用于单独测试时，测试结果通常低于合成每个拓扑特征的测试结果。然而，一些拓扑特征在四个准确度指数中仍然获得高分(例如，阿达麦克/阿达麦克/阿达:准确度0.699，回忆0.66，F1得分0.644，AUC 0.74)。令人惊讶的是，PropFlow的精度低于Adamic/Adar、公共邻居和雅克卡系数等。这一结果与宜州等[的研究结论不一致。此外，PropFlow的精确度、召回率和F1得分都低于Munasinghe L使用脸书社交网络数据[164]的分析结果。
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7讨论与总结

研究结果表明，生物医学领域的科研合作趋势正在增加:2000年至2010年，中国心血管疾病研究领域的合著率和平均作者人数都在增加，表明中国心血管疾病研究领域目前的科研合作趋势正在增加。从1981年到2010年，国际冠心病研究的作者、机构和国家的平均数量也呈现上升趋势，表明国际冠心病研究各个层面的合作趋势也在不断加强。此外，从1999年至2011年，作者、机构和国家在国际卫生管理领域的科研合作呈现上升趋势。然而，生物医学领域科研合作的地理分布并不均衡:在我国心血管疾病研究领域，这表明区域政治、经济和社会发展水平、人力和资源优势不同程度地影响着区域心血管疾病合作研究。西方国家处于国际冠心病研究与合作网络的核心，而东方国家处于网络的边缘。美国、法国和英国在国际合作活动中发挥着重要的调解作用。美国、英国、澳大利亚和其他国家是国际健康管理研究合作者网络的中心。
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参考文献(省略)