隨著公共領(lǐng)域問題的日益復(fù)雜化,公共管理事務(wù)涉及對象的日益多元化,公共管理學(xué)亟需培養(yǎng)高層次的復(fù)合型人才,以應(yīng)對越來越棘手的高級公共管理事務(wù)。過去已有的人才培養(yǎng)方式過分倚重人文社科專業(yè)知識而輕視理工科專業(yè)知識,難以滿足當(dāng)前的社會需求且日趨僵化。正是這種對于人才需求和人才培養(yǎng)模式的反思,使得傳統(tǒng)的公關(guān)管理范式與模式在不斷升級與更新的同時,逐漸打破了公共管理學(xué)與其他學(xué)科之間的學(xué)科壁壘,帶動了需求導(dǎo)向的公共管理學(xué)跨學(xué)科性的發(fā)展。隨著公共管理學(xué)與其他學(xué)科的不斷交叉融合,其自身的跨學(xué)科性也得到了顯著提升。如何評估目前公共管理學(xué)的跨學(xué)科性,確定哪些學(xué)科為公共管理學(xué)的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn),判斷哪些學(xué)科可能成為公共管理學(xué)未來發(fā)展的有力助推者,已然成為了一個新興的而又極富吸引力的研究課題�？鐚W(xué)科性研究主要以學(xué)術(shù)論文為研究對象,通過評估論文的跨學(xué)科性程度來反映論文所屬學(xué)科的跨學(xué)科性程度。然而,目前的跨學(xué)科性研究正處于起步階段,現(xiàn)有的跨學(xué)科性評估方法也存在很多不足。應(yīng)用最為廣泛的是Rao-Stirling多樣性算法,包含了跨學(xué)科性的三個重要屬性:豐富性,均衡性和差異度。但是,傳統(tǒng)的Rao-Stirling多樣性算... 

【文章來源】：浙江財經(jīng)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于兩種Rao-Stirling多樣性算法的論文跨學(xué)科性程度對比圖

21InformationScience&LibraryScience到學(xué)科ComputerScience的知識流動則稍弱。類似地，學(xué)科EnvironmentalSciences&Ecology是學(xué)科Engineering的最大引用學(xué)科，由此可知，從學(xué)科Engineering到學(xué)科EnvironmentalSciences&Ecology的知識流動是最為活躍的，同時，從學(xué)科EnvironmentalSciences&Ecology到學(xué)科Engineering的知識流動則稍弱。另外，在這5個學(xué)科當(dāng)中，學(xué)科Business&Economics較常作為引用學(xué)科出現(xiàn)，而較少成為被引用的學(xué)科，由此可見，學(xué)科Business&Economics的知識擴(kuò)散運(yùn)動比其余4個學(xué)科弱。圖3-2學(xué)科引用網(wǎng)絡(luò)圖第三節(jié)本章小結(jié)本章提出在傳統(tǒng)的Rao-Stirling多樣性算法中，考慮論文自身質(zhì)量因素對其跨學(xué)科性程度產(chǎn)生的影響。首先，引入P-Rank算法求解論文自身的質(zhì)量值，然后將P-Rank算法嵌入到傳統(tǒng)Rao-Stirling多樣性算法中，解決傳統(tǒng)Rao-Stirling多樣性算法僅考慮論文數(shù)量對其跨學(xué)科性程度的影響，而不考慮論文質(zhì)量對其跨學(xué)科性程度影響的問題。為了驗(yàn)證P-Rank算法和傳統(tǒng)Rao-Stirling多樣性算法相結(jié)合的可行性，針對WebofScience數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，對比了由傳統(tǒng)的Rao-Stirling多樣性算法與由基于質(zhì)量因素的Rao-Stirling多樣性算法求解所得的論文跨學(xué)科性程度值，發(fā)現(xiàn)一定數(shù)量的論文的跨學(xué)科性程度容易收到自身質(zhì)量因素的影響，因此，若在不考慮論文自身質(zhì)量的情況下，該類論文的跨學(xué)科性程度的評估會受到一定程度的影響，由此說明了文章提出的基于質(zhì)量因素的Rao-Stirling多樣性算法的合理性。

【參考文獻(xiàn)】：
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