關於 圖資與檔案學刊 Journal of InfoLib & Archives

《圖資與檔案學刊》(Journal of InfoLib & Archives)為本館原發行之《圖書與資訊學刊》。為發展成特色期刊,符合本校學術研究精神,故於民國104年 86期 (7卷1期) 起更改為現名,並由政治大學圖書館、圖書資訊與檔案學研究所合作編輯出版。

本刊為公開取用的學術期刊,收錄主題範圍,涵蓋:圖書資訊學、目錄版本學、檔案學、出版、數位學習、數位圖書館、數位典藏、數位人文等,文章類型除學術審查論文外,亦收錄書評、實務工作報告等。

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Vol.11, No.2 (NO.95) 2019.12

  吸引力要素係指閱讀素材中能反映讀者閱讀偏好,誘發閱讀快感的文本特徵,或讀者在閱讀中獲得的知性或感性閱聽效果。在英語世界中,已有若干資訊檢索服務以吸引力要素角度切入,提供讀者有別於傳統書名、作者、主題或文類的小說檢索點。本文從小說組織與檢索的問題開始,介紹吸引力要素的崛起背景,續介紹吸引力要素類型,依性質概可分為書籍相關與讀者導向兩大類,因前者反映文本特徵,較具相對客觀的可描述性,故系統所採用的吸引力要素多為前者。其後,本文介紹四個應用吸引力要素為檢索點的系統實例,並從文類理論觀點探討吸引力要素索引表的建構問題,最後,本文探討吸引力要素衍生的資訊檢索問題,包含吸引力要素索引詞彙的建構與索引一致性議題。DOI: 10.6575/JILA.201912_(95).0001

黃元鶴/ Yuan-Ho Huang

  社會企業為一種結合營利與非營利型組織特點的新創事業,是商業管理學界與實務界近年重視的議題,教育、法律、政治、社會學等學科也受到社會企業學術文獻的影響。資訊計量方法為獲知學術研究傳播概況之分析工具之一,國外已有相關研究以資訊計量方法分析社會企業學術傳播現況,但目前研究都是由典型的索引摘要資料庫收集文獻分析。本研究採納替代性計量(Altmetrics)指標來探索新興學科之新媒體管道之傳播概況。分析808 筆文件於不同類型之替代計量數據之可獲取資料的比例,探索社會企業研究文獻之Altmetric Badges 與PlumX 替代計量數據,比較替代計量數據與Web of Science 引文資料庫之引文數,以及GoogleScholar 引文數的關連分析。DOI: 10.6575/JILA.201912_(95).0002
  本研究旨在利用引用文獻分析法,分析1966 年至2017 年《故宮學術季刊》(含其前身《故宮季刊》)及《國立臺灣大學美術史研究集刊》所刊登273 篇中國書畫藝術研究論文之13,552 筆引用文獻,探討其引用文獻之資料類型、學科領域、出版年代與半衰期、出版語言、最常被引用圖書及期刊等引用習慣及特性。研究結果顯示,中國書畫藝術研究之引用資料類型以古籍類所佔比例最高,其次是現代專書。被引用的古籍類及現代出版圖書之所屬學科領域以藝術類文獻居首,而語言文學類居次,中國史地類再次。整體中國書畫藝術研究領域引用文獻的學科領域,非來自藝術類文獻者逾半數。引用文獻之出版年代分佈長遠,參引範圍涵蓋古今文獻。現代出版文獻其引用年代距出版年代以6 至10 年引用最多,逾八成引用文獻出版於被引用的當年至30 年間,文獻老化問題不顯著,引文半衰期為13.8 年。被引用之文獻以中文文獻最多,然而,最常被引用之現代圖書及期刊頗多出自英文出版品,這也顯示了整體中國書畫藝術研究領域不單倚重於中文文獻。被引用的古籍與現代出版圖書逾七成僅被引用一次,最常被引用的古籍32 種、現代圖書48 種、期刊24 種,期刊自引率以《國立臺灣大學美術史研究集刊》最低。DOI: 10.6575/JILA.201912_(95).0003

徐志帆、張鐘/ Chih-Fan Hsu & Chung Chang

  本研究旨在開發支援數位人文研究之「基於主動式學習的古漢語文本斷句系統」,結合主動學習與機器學習演算法,透過人機合作模式降低建立自動化古漢語斷句建立模型時所需的訓練語料,並協助人文學者面對未解讀過的文獻能更有效率的進行斷句判讀作業。為了找出最合適建立「基於主動式學習的古漢語文本斷句系統」的的演算法與特徵模板,本研究設計第一個實驗採用了不同的演算法與特徵模板配合依序文本和主動學習兩種選擇文本方法所建立的斷句模型進行比較。實驗結果發現,條件隨機場(conditional random fields)與三字詞特徵模板在主動學習方法中能有效地進行學習,適合發展「主動學習斷句模式」。第二個實驗邀請人文專長領域的學者使用「基於主動式學習的古漢語文本斷句系統」進行古漢語文本的斷句判讀,以人文學者各自標註資料建立的斷句模型進行比較分析,並輔以半結構式訪談深度了解人文學者對於本研究發展之系統輔以斷句的使用感受與建議。實驗結果發現「基於主動式學習的古漢語文本斷句系統」確實能有效學習人文學者的斷句標註資料,並且模型預測能力能基於人機合作而不斷提升。最後,透過訪談結果歸納得知人文學者對於系統操作流程與介面具有正面評價,多數受訪者認為本系統的斷句預測功能在古漢語斷句上能提供有效之輔助功能。未來可考量增加命名實體模型或其他古漢語規則的特徵模板設計,以進一步提升斷句預測能力,也希冀能將發展的系統運用在人文領域教育上,發展為訓練古漢語斷句之數位人文教育平台。DOI: 10.6575/JILA.201912_(95).0004

張家成、游宗霖/ Chia-Cheng Chang & Zong-Lin You

  2016 年起政大著手進行建置學術集成平台(Academic Hub, AH),並在2017 年推出政大學術集成平台,學術集成平台是以機構為主體、作者為視角的機構典藏資料庫平台,與機構典藏所呈現的資訊架構與內容截然不同,更有助於展現每位教師及研究人員的整體教學、研究與服務成果,並促進研究成果的學術傳播。
  政大學術集成平台利用API 介接了政大校務系統、ORCID、以及Altmetrics 等資料,將教師完整履經歷全部匯集在一起,希望能讓使用者在政大學術集成平台裡就能獲取教師的完整資訊;另一方面本平台也藉由這些資訊,得以向外界展現教師以及政大的整體學術能量,希望藉由本平台能夠幫助政大教師促進更多學術交流,以及能讓政大在國際能見度更為提升,提高政大師生與外校合作的機會。DOI: 10.6575/JILA.201912_(95).0005

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