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关键词： 数字档案   信息资源   共享机制  

摘要： 社会发展过程中的时代变革是一项不容改变的主题,互联网的不断发展及进步让社会各个角落信息量逐渐增多,并且信息量增长速度较快。若想在社会竞争中获得稳定发展,就需要利用大数据带来的资源,进而实现机制的变革,保证系统能够更加高效的运行。信息化时代发展非常迅速,人们对档案信息查询及获取要求逐渐增高。传统方式都是采用人工方式进行查询,普通的查询系统已经跟不上时代发展,更加方便且高效快捷的信息资源让人们群众呼声不断增高。但是面对庞大的档案资源,要想建立档案查询系统,将会给档案管理带来难题,随着人们各项需求的不断增多,多元化及个性化查询通道也逐渐增多。信息化的发展给数字档案信息资源共享机制提供了一定的可能,为了能够将数字档案信息共享机制有效推进,文章将针对此展开分析。

关键词： 产学研用   图书馆   专利文献  

摘要： 本文通过对产学研用与专利文献的关系,提出了开展专利信息文献的必要性和在利用专利信息文献时存在的问题,提出了高校图书馆应该加强服务意识、与企业合作收集文献资料、提高专利信息服务能力来提高专利信息文献开发和利用。

关键词： 跨界合作   图书采访   机制创新  

摘要： 本文分析了新形势下图书馆与书店跨界合作的条件和背景。以长春市图书馆的“喜阅”——你读书我买单全民借阅计划为例介绍了公共图书馆与实体书店以及线上书店跨界合作的模式,并分析了该活动带来的社会影响,也通过活动的开展总结一些存在的问题。在文末提出了公共图书馆应开拓更广泛的合作模式。

关键词： 正式文本   政府出版物   标准文本   中华人民共和国立法法   部门规范性文件   公报   公开发行   规章  

摘要： 《江苏省人民政府公报》(简称《江苏省政府公报》),是由江苏省人民政府主管主办并面向国内公开发行的政府出版物。《江苏省政府公报》集中、准确刊载:省政府规章、省政府和省政府办公厅文件、省政府部门规范性文件、省政府领导同志批准登载的其它文件3根据《中华人民共和国立法法》规定,在《江苏省政府公报》上刊登的规章文本为标准文本,刊登的各类公文与正式文本具有同等效力。

关键词： 图书馆   数字资源   优化配置   利用策略  

摘要： 所谓数字资源主要指一切围绕数字形式生产与发行的信息资源,即电子资源或数据库。现如今,网络信息技术发展迅猛,广大用户对于信息的获取途径日渐网络化与数字化,对于广大师生与科研工作者而言,数字资源的存在能够为他们获取信息提供重要的途径。在现有信息服务生态圈中如何实现生存,是图书馆面临的难题,在当下如何提高数字信息服务质量,值得我们深思。因此,合理配置与优化图书馆数字资源至关重要。

关键词： 专利检索   分类号   关键词提取   专利文献   分类体系   欧美日   细分  

摘要： 电力电气领域由于其领域特点,存在关键词提取困难、欧美日专利文献数量多以及IPC分类号细分程度不高的检索难点,为克服这些检索难点,需要从角度上进行关键词的扩展、需要采用细分分类体系进行分类号扩展,需要组合地使用分类号和关键词来实现高效的专利检索。

ISBN: (纸本)9787520366069

关键词： 焦作市图书馆   数字资源   建设与利用  

摘要： 做好公共图书馆数字资源建设与利用,俨然已经成为提升及扩展读者知识面的重要途径,所以如何做好数字资源的建设与利用成为公共图书馆的重要课题.逐步加大数字资源建设已经成为当今公共图书馆的共识,也是今后发展的必然趋势.笔者通过对焦作市图书馆数字资源使用情况进行调研,对公共图书馆如何高效利用数字资源提出意见和建议.

关键词： 专利信息   专利文献   世界知识产权组织   兽药行业   科研经费   检索利用   信息化手段  

摘要： 专利信息是以专利文献作为主要内容或依据,经分解、加工、标引、统计、分析、整合和转化等信息化手段处理,并通过各种信息化方式传播而形成的与专利有关的各种信息的总称,其中包括技术信息、法律信息、经济信息、著录信息和战略信息[1]。根据世界知识产权组织的统计,世界上最新的技术信息90%以上是最先出现在专利文献当中的,充分利用专利信息可以节约60%的研究时间和40%的科研经费[2]。

关键词： 数据治理   信息资源   治理框架   述评  

摘要： [目的/意义]数据治理是提升数据价值的基础,是数据时代的研究热点。对当前数据治理的研究成果进行系统梳理,有助于更好地促进数据治理的理论研究与电子信息资源管理等方面实践的开展。[方法/过程]运用文献分析法,以数据治理框架为分析视角,从治理目标、治理主体、治理客体、治理内容、治理过程、治理手段等6个维度系统分析了数据治理的研究进展。[结果/结论]数据治理核心要素中,对治理目标、治理主体、治理手段的认识较为一致,对治理内容关键点的认识需要进一步统一,对治理客体的研究仍需细化。数据治理过程中,更好地区分数据管理和数据治理,明确数据治理定位,凸显数据治理重点与核心,是后续研究需要注意的问题。