支撐智庫研究的信息資源保障體系建設(shè)

關(guān)鍵詞：智庫；信息資源保障；資源建設(shè)；工程化思維

中圖分類號：S126 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1795（2023）05-0027-07

DOI： 10.19998/j.cnki.2095-1795.2023.05.006

0引言

智庫（ Think tank）又稱思想庫，是獨立于政治體制之外的政策研究和咨詢機構(gòu)，為政府和委托機構(gòu)提供一系列有價值的信息和決策支撐。智庫已成為決策者在處理重大問題時所依賴的重要社會力量。而智庫研究成果的得出，需要大量的信息資源作支撐。全面、及時、準(zhǔn)確的信息資源保障體系可提高智庫成果的科學(xué)性和有效性，否則，智庫研究成果就會成為無源之水，產(chǎn)出效率和質(zhì)量將大打折扣?？梢哉f，信息資源已成為智庫的核心競爭力，建立一個可支撐智庫研究與服務(wù)的信息資源保障體系已成為智庫的一項重要工作。

學(xué)者們也在智庫的信息資源體系建設(shè)上做了初步研究。劉巖等在研究國內(nèi)科技智庫建設(shè)現(xiàn)狀和特點的基礎(chǔ)上，分析了科技創(chuàng)新智庫的信息需求，從宏觀、中觀和微觀3個層面提出了建立科技創(chuàng)新智庫的信息保障體系。任福兵等構(gòu)建了基于主客體信息需求的智庫資源保障體系，并提出了相關(guān)運行措施。黃曉斌等對蘭德公司的信息保障體系進(jìn)行分析探討，提出了我國智庫信息保障體系建設(shè)的相關(guān)啟示。邱韻霏等提出了支撐智能情報分析服務(wù)的大數(shù)據(jù)資源體系框架結(jié)構(gòu)及建設(shè)原則。然而，對信息資源保障體系研究較少，提出的智庫保障體系建設(shè)多為建設(shè)原則、措施和啟示。本研究構(gòu)建了一個可支撐智庫研究的信息資源保障體系架構(gòu)，以滿足智庫對資源的廣度、深度、響應(yīng)速度等方面的需求。同時，低價值密度的海量數(shù)據(jù)，以及云計算、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，也給資源體系的建設(shè)方式、流程、機制等帶來了革命陛的沖擊。將工程化思維引入信息資源建設(shè)過程，資源建設(shè)流程化、規(guī)范化，可有效提高智庫的信息資源保障能力和快速響應(yīng)能力，大大提高資源建設(shè)效率和質(zhì)量。

1信息資源保障體系構(gòu)建原則

1.1目標(biāo)明確

資源建設(shè)部門應(yīng)緊密圍繞機構(gòu)定位和智庫研究方向確定資源建設(shè)目標(biāo)和方向，開展針對性、儲備性、前瞻性的信息資源保障體系建設(shè)，提出專業(yè)化、建設(shè)性、切實管用的信息資源保障解決方案，著力提高信息資源綜合保障能力和支撐能力。

1.2需求導(dǎo)向

智庫的核心工作是為政府決策、產(chǎn)業(yè)布局、科研部署等提供決策咨詢服務(wù)。信息資源保障體系建設(shè)的目的是為智庫及時提供完整、可靠、準(zhǔn)確、及時和全面的信息資源保障服務(wù)。資源建設(shè)應(yīng)以智庫長短期需求為導(dǎo)向，構(gòu)建一個資源配置合理、能快速響應(yīng)智庫全方位需求的優(yōu)質(zhì)資源保障體系。

1.3經(jīng)濟性

信息資源建設(shè)需要大量的資金作支持。要充分評估資源建設(shè)各環(huán)節(jié)資金投入的必要性，特別是資源購置環(huán)節(jié)。在商業(yè)數(shù)據(jù)購置和開放資源本地化時要充分考慮資源獨占性、資源獲取難易程度、本地化必要性等因素，選擇最經(jīng)濟實用的資源建設(shè)方案，實現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取最優(yōu)化。

1.4規(guī)范統(tǒng)一

信息資源來源廣泛、資源結(jié)構(gòu)不一、形式多樣，需要采取統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范進(jìn)行處理和存儲。只有統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)資源才能進(jìn)行下一步的分析利用、組織揭示。

2信息資源保障體系建設(shè)要素構(gòu)成

在建設(shè)信息資源保障體系過程中，需涉及資金支持、人員保障、技術(shù)支撐和信息平臺等多個要素，這些要素相互依存、相互支撐，共同支撐資源保障體系的有序運轉(zhuǎn)。缺少任何一個要素，信息資源保障體系都難以建成并發(fā)揮其作用。信息資源保障體系建設(shè)構(gòu)成要素如圖1所示。

2.1資金保障

充足的資金支持是信息資源保障體系建設(shè)的前提條件。信息資源保障體系涉及資源采購、數(shù)據(jù)采集分析工具研發(fā)、平臺運維及團隊建設(shè)等一系列工作，這些都離不開充足的資金作保障。情報機構(gòu)在政府財政支持的基礎(chǔ)上，應(yīng)積極探索多渠道、多層次、多元化的資金投籌措渠道，為資源建設(shè)提供充足的資金保障，在資金使用方面，應(yīng)將資金投入到資源購置、技術(shù)研發(fā)、人才培養(yǎng)等自身信息資源保障體系建設(shè)的薄弱環(huán)節(jié)。同時，建立和完善符合信息資源保障體系運行特點的經(jīng)費管理制度，嚴(yán)控資金使用，切實提高資金使用效率。

2.2人員保障

高質(zhì)量的信息資源保障體系的建設(shè)離不開高素質(zhì)的資源建設(shè)人才。新的科研范式及大數(shù)據(jù)環(huán)境的到來，對資源采集、處理、整合等環(huán)節(jié)都產(chǎn)生了顛覆性影響，對資源建設(shè)人員提出了更高的要求。為適應(yīng)新時代資源建設(shè)的需要，應(yīng)培養(yǎng)組建一支復(fù)合型、協(xié)同合作、結(jié)構(gòu)合理的專業(yè)資源建設(shè)隊伍，特別是掌握大數(shù)據(jù)采集、建模、軟件研發(fā)等方面的信息技術(shù)人才。

2.3技術(shù)支撐

信息資源保障體系建設(shè)離不開強大的技術(shù)支撐。大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等新興技術(shù)已滲透到資源建設(shè)的各個環(huán)節(jié)，借助現(xiàn)代信息技術(shù)方法研發(fā)網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具、數(shù)據(jù)清洗工具、海量數(shù)據(jù)智能分析模型等，可大幅度提高資源建設(shè)效率，創(chuàng)新資源的建設(shè)與分析模式。因此，信息資源保障體系建設(shè)應(yīng)注重新技術(shù)在資源建設(shè)各環(huán)節(jié)的應(yīng)用。

2.4信息平臺

信息平臺是資源存儲、分析和使用的重要載體。資源批量采集、自動化處理、數(shù)據(jù)存儲、調(diào)用和分析工具嵌入等需要專業(yè)的數(shù)據(jù)建設(shè)平臺做支撐；同時，資源也需要一個對外開展服務(wù)的窗口，通過信息平臺將信息資源保障體系與服務(wù)對象建立連接，為用戶提供個性化的數(shù)據(jù)支持和知識服務(wù)；此外，還可通過平臺搜集用戶行為，分析發(fā)現(xiàn)用戶潛在資源需求，為前瞻性、儲備性資源建設(shè)找準(zhǔn)方向。

3信息資源保障體系構(gòu)建

建設(shè)高質(zhì)量的信息資源保障體系是智庫開展研究與服務(wù)的基礎(chǔ)。在明確資源構(gòu)建原則和各要素支撐下，資源建設(shè)部門應(yīng)盡可能全面集成各領(lǐng)域、各類型、各層次的數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個具有前瞻性、儲備性、類型完整、內(nèi)容全面、統(tǒng)一規(guī)范、深度知識化組織及持續(xù)動態(tài)更新的優(yōu)質(zhì)資源保障體系，以實現(xiàn)對情報研究和服務(wù)對象資源需求的快速響應(yīng)和高效知識服務(wù)。資源保障體系架構(gòu)如圖2所示。

3.1原始數(shù)據(jù)層

根據(jù)數(shù)據(jù)獲取手段，將原始數(shù)據(jù)分為直接獲取資源和間接獲取資源。

（1）直接獲取資源包括調(diào)研數(shù)據(jù)、訪談數(shù)據(jù)、試驗數(shù)據(jù)及通過人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)獲得的一手?jǐn)?shù)據(jù)。調(diào)研數(shù)據(jù)和訪談數(shù)據(jù)是研究人員通過實地調(diào)研、問卷調(diào)研、直接訪談等方法獲得的一手資源；試驗數(shù)據(jù)是指研究人員為完成數(shù)據(jù)分析和情報研究形成的算法、模型、統(tǒng)計預(yù)測等試驗數(shù)據(jù)；人際網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是指在與人交流過程中獲得的相關(guān)數(shù)據(jù)源或情報線索。

（2）間接獲取資源包括公開資源、商業(yè)資源、灰色資源、共建資源、內(nèi)部資源和其他間接來源。公開資源包括公開發(fā)行的圖書報刊等印刷資源和互聯(lián)網(wǎng)資源。其中，互聯(lián)網(wǎng)已成為政府.組織、機構(gòu)等發(fā)布信息的重要平臺，是信息資源保障體系建設(shè)的重要渠道。商業(yè)資源通常具有資源獨有、數(shù)據(jù)權(quán)威、連續(xù)性好、完整度高和數(shù)據(jù)質(zhì)量高等特點，如中國知網(wǎng)、SCI、德溫特等商業(yè)數(shù)據(jù)庫，購買引進(jìn)商業(yè)數(shù)據(jù)庫是信息資源保障體系建設(shè)的重要組成部分。灰色資源是指通過非公開渠道獲得的非密級限制、非公開的資源，灰色資源往往具有較高的情報價值，可通過與政府機構(gòu)、相關(guān)研究機構(gòu)及權(quán)威專家建立友好合作關(guān)系，以及對機構(gòu)官網(wǎng)、論壇、社交網(wǎng)絡(luò)資源深度挖掘而獲得。內(nèi)部資源是指在情報分析研究過程中形成的研究報告、數(shù)據(jù)分析等研究成果。這些資源可作為未來相關(guān)研究的信息源。除以上集中方式外，還可通過與其他機構(gòu)合作共建、參加相關(guān)會議、舉辦研討會和論壇等方式獲取相關(guān)資源。

3.2基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫

各類原始數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)審核等一系列流程和質(zhì)量控制規(guī)范，形成標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的數(shù)據(jù)資源，建成支撐情報研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。此過程需要大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)自動清洗技術(shù)、數(shù)據(jù)自動標(biāo)注及數(shù)據(jù)智能分類等技術(shù)做支撐?；A(chǔ)數(shù)據(jù)庫按資源在智庫研究中的不同作用可分為內(nèi)容類數(shù)據(jù)庫群和輔助類數(shù)據(jù)庫群。內(nèi)容類數(shù)據(jù)是支撐智庫研究的主要數(shù)據(jù)，可根據(jù)資源內(nèi)容類型分為政策規(guī)劃類、新聞資訊類、人才類、機構(gòu)類、科技投入類、科技產(chǎn)出類和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)類7大類數(shù)據(jù)庫集，每類下設(shè)若干小類。輔助類數(shù)據(jù)包含數(shù)據(jù)源指向庫和工具類數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)源對資源保障體系建設(shè)至關(guān)重要，數(shù)據(jù)源指向庫是對數(shù)據(jù)源內(nèi)容、來源機構(gòu)、網(wǎng)址等進(jìn)行詳細(xì)記錄，可輔助資源建設(shè)人員和情報人員快速定位相關(guān)信息源。同時，針對開放共享、長期維護、來源權(quán)威和功能滿足情報分析需求的專業(yè)數(shù)據(jù)庫，沒必要重復(fù)性本地化資源建設(shè)，可通過建立數(shù)據(jù)源指向庫為智庫研究人員提供支撐。工具類輔助數(shù)據(jù)是在情報分析研究過程中對內(nèi)容類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、組織等需要的輔助性數(shù)據(jù)，如詞表庫、領(lǐng)域本體庫、數(shù)據(jù)分析模型及算法等。

3.3專題知識庫

智庫研究要注重將數(shù)據(jù)向知識轉(zhuǎn)化，以提高資源利用價值，更好地為情報研究提供支撐?；A(chǔ)數(shù)據(jù)庫可為智庫研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，但此時資源是按資源類型分散存儲于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，尚未轉(zhuǎn)化成用戶可理解與有價值的知識。為此，應(yīng)在匯聚豐富數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)上，運用本體、文本挖掘、多源數(shù)據(jù)融合等技術(shù)方法，對不同資源間進(jìn)行聚合關(guān)聯(lián)，挖掘資源之間的關(guān)系，形成細(xì)粒度語義化知識網(wǎng)絡(luò)，并圍繞智庫研究重點、服務(wù)對象需求和項目需求，靈活構(gòu)建專題知識庫。如圍繞政府部門產(chǎn)業(yè)決策需求，構(gòu)建人工智能、生物醫(yī)藥、現(xiàn)代種業(yè)和智能裝備等高端產(chǎn)業(yè)專題知識庫，建設(shè)覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈條、實現(xiàn)深層知識組織與知識發(fā)現(xiàn)的資源體系，為政府決策和智庫研究提供專題數(shù)據(jù)支撐和知識服務(wù)。

4信息資源保障體系工程化建設(shè)流程

信息資源保障體系框架為資源建設(shè)指明了方向，資源建設(shè)部門應(yīng)有計劃、分階段地逐步推進(jìn)資源建設(shè)工作。大數(shù)據(jù)時代，要做好支撐智庫研究的信息資源保障體系，需將工程化思維引入其中。工程化思維是一種在目的導(dǎo)向下，通過把經(jīng)驗、技巧、常識和知識進(jìn)行固化、理論化、規(guī)范化，建立起一個可重復(fù)創(chuàng)造有價值產(chǎn)品的最優(yōu)系統(tǒng)。工程化思維下的資源保障體系建設(shè)是將資源建設(shè)制度化、流程化、標(biāo)準(zhǔn)化。資源保障體系建設(shè)一旦得以工程化運作，將有效提高智庫的信息資源保障能力和快速響應(yīng)能力。本研究提出了一套信息資源工程化建設(shè)流程，如圖3所示，將資源建設(shè)內(nèi)容確定、數(shù)據(jù)源獲取與甄選、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)組織和數(shù)據(jù)服務(wù)等流程進(jìn)行規(guī)范與固化，從而提高資源建設(shè)的質(zhì)量和效率。

4.1明確資源建設(shè)內(nèi)容

根據(jù)資源建設(shè)框架、智庫研究需求、項目任務(wù)等明確資源建設(shè)內(nèi)容，并由資源建設(shè)負(fù)責(zé)人分解細(xì)化成一個個具體的資源建設(shè)任務(wù)，清楚闡明任務(wù)的具體要求和目標(biāo)。

4.2數(shù)據(jù)源獲取與甄選

數(shù)據(jù)源對資源建設(shè)至關(guān)重要。在接到具體的資源建設(shè)任務(wù)后，數(shù)據(jù)源分析人員根據(jù)自身經(jīng)驗積累、網(wǎng)絡(luò)調(diào)研、專家調(diào)研和人際網(wǎng)絡(luò)等方式摸排獲取相關(guān)數(shù)據(jù)源。其中，針對任務(wù)領(lǐng)域完全不了解、無相關(guān)數(shù)據(jù)源積累的建設(shè)任務(wù)，網(wǎng)絡(luò)調(diào)研是了解任務(wù)、獲取信息的重要渠道。數(shù)據(jù)源分析人員通過各類搜索引擎發(fā)現(xiàn)任務(wù)相關(guān)蛛絲馬跡，通過其引導(dǎo)抽絲剝繭獲得任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)源。當(dāng)一個任務(wù)出現(xiàn)多個數(shù)據(jù)源時，需通過數(shù)據(jù)源甄選指標(biāo)體系，從數(shù)據(jù)可獲取性、權(quán)威性、相關(guān)性、完整性和延續(xù)性等指標(biāo)遴選出優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)源，以確保資源的權(quán)威可靠、及時全面。

4.3數(shù)據(jù)采集

在明確數(shù)據(jù)源的基礎(chǔ)上，根據(jù)資源來源機構(gòu)、資源是否公開、資源獲取難易程度、是否有商業(yè)數(shù)據(jù)庫、商業(yè)數(shù)據(jù)報價等情況進(jìn)行綜合分析評估，選取網(wǎng)絡(luò)資源采集、人工自建、商業(yè)數(shù)據(jù)購買、數(shù)據(jù)交換、合作共建和內(nèi)部渠道獲取等多元化采集方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。其中，網(wǎng)絡(luò)信息資源采集是資源采集的主要渠道。數(shù)據(jù)源確定后，數(shù)據(jù)源分析人員對采集網(wǎng)站結(jié)構(gòu)、資源分布、目標(biāo)資源特征等進(jìn)行深入分析，協(xié)助技術(shù)人員確定采集策略、采集內(nèi)容和采集周期，技術(shù)人員根據(jù)要求選擇合適的采集工具或方法對目標(biāo)資源實現(xiàn)針對性、批量采集。

4.4數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)引、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)組織等流程。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，給數(shù)據(jù)處理方式帶來了革命性的沖擊，數(shù)據(jù)處理朝著自動化、智能化方向發(fā)展。利用機器學(xué)習(xí)、文本挖掘等智能化技術(shù)研發(fā)一系列相關(guān)模型工具，可實現(xiàn)資源自動化深層次的分類、標(biāo)引、抽取、轉(zhuǎn)換融合與語義化組織。

4.5數(shù)據(jù)審核

嚴(yán)格科學(xué)的程序規(guī)范是確保資源建設(shè)質(zhì)量的重要保證。資源建設(shè)各環(huán)節(jié)應(yīng)嚴(yán)格執(zhí)行相關(guān)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量控制規(guī)范，加強過程質(zhì)量把控，資源建設(shè)完成后要實行系統(tǒng)自測、審核人員二審和數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人終審的三審機制。通過對過程和結(jié)果的全程把控確保資源建設(shè)質(zhì)量。

4.6數(shù)據(jù)服務(wù)

信息資源可通過知識服務(wù)平臺、知識庫產(chǎn)品和數(shù)據(jù)定制3種形式為智庫研究和服務(wù)對象提供數(shù)據(jù)支持和知識服務(wù)。一是通過數(shù)據(jù)服務(wù)平臺這種自助式數(shù)據(jù)服務(wù)形式為用戶和內(nèi)部研究人員提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)和專題知識服務(wù)。用戶可通過平臺自主查詢獲取所需數(shù)據(jù)。智庫內(nèi)部研究人員具有更高權(quán)限，可查看更多未對社會開放的內(nèi)部資源，數(shù)據(jù)篩選、可視化、分析功能也更為強大。二是建成知識庫產(chǎn)品，以商業(yè)化運營的形式提供專業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)。三是根據(jù)用戶需求，開展數(shù)據(jù)定制服務(wù)，為用戶提供個性化的知識服務(wù)。

5農(nóng)業(yè)信息資源保障體系建設(shè)實踐

北京市農(nóng)林科學(xué)院是一所市級農(nóng)業(yè)科研院所，其情報學(xué)科歷史悠久。近年來，北京市農(nóng)林科學(xué)院知識管理與情報研究團隊逐步向智庫轉(zhuǎn)型，初步建立了“智庫型”農(nóng)業(yè)情報服務(wù)體系，建成了北京農(nóng)業(yè)智庫平臺和數(shù)據(jù)中心，逐步探索出一套工程化的農(nóng)業(yè)信息資源建設(shè)模式，取得了一定的成效，有力支撐了農(nóng)業(yè)科技情報研究與服務(wù)。

5.1初步建成農(nóng)業(yè)信息源庫

以“支撐智庫研究、支撐政府決策、形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品”為目標(biāo)，以政府決策和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新需求為中心建立信息資源建設(shè)框架，開展資源保障體系建設(shè)。信息源的搜集與篩選則是資源建設(shè)的基礎(chǔ)。團隊對國內(nèi)外政府部門、國際組織、學(xué)協(xié)會、科研機構(gòu)及大型企業(yè)等進(jìn)行全譜系掃描，梳理出中國、美國、英國和日本等19個國家和聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織（FAO）、國際種子聯(lián)盟（ISF）等國際組織，以及大型企業(yè)、科研機構(gòu)、新聞網(wǎng)站共547個農(nóng)業(yè)相關(guān)信息源，形成數(shù)據(jù)源指向庫，為農(nóng)業(yè)科技信息檢測及資源建設(shè)奠定基礎(chǔ)。

5.2建立“機器+人工”農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測與采集機制

搭建了農(nóng)業(yè)科技信息監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)對目標(biāo)源的7×24 h實時監(jiān)測與資源自動采集。情報人員采用“國別+農(nóng)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域”矩陣形式進(jìn)行人工監(jiān)測。通過“機器與人工相結(jié)合”的農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測與采集機制，實現(xiàn)對全球農(nóng)業(yè)科技信息的及時、高效監(jiān)測與采集。

5.3建立北京農(nóng)業(yè)智庫平臺數(shù)據(jù)中心

通過監(jiān)測系統(tǒng)、人工自建、商業(yè)數(shù)據(jù)購買和數(shù)據(jù)交換等方式采集到的農(nóng)業(yè)信息資源，經(jīng)過一系列數(shù)據(jù)處理流程，轉(zhuǎn)換成規(guī)范化數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)處理過程中，研發(fā)應(yīng)用了關(guān)鍵詞自動標(biāo)引、農(nóng)業(yè)信息資源自動分類、地域信息自動提取等智能化工具，有效提高了數(shù)據(jù)處理效率。

初步建成了北京農(nóng)業(yè)智庫平臺數(shù)據(jù)中心，如圖4所示，形成了覆蓋全球重要國家和國際組織的政策規(guī)劃、資訊報告、人才機構(gòu)、科技數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)等8大類15小類豐富優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)信息資源，形成30余個專題數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)量達(dá)100余萬條，為農(nóng)業(yè)智庫研究與服務(wù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。在此基礎(chǔ)上，圍繞北京市和北京市農(nóng)林科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新重點方向，運用文本挖掘、多源數(shù)據(jù)融合、知識關(guān)聯(lián)等技術(shù)方法，對農(nóng)業(yè)信息資源主題進(jìn)行抽取、匹配、重組，構(gòu)建了現(xiàn)代種業(yè)、農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境等農(nóng)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域?qū)ｎ}知識服務(wù)門戶，如圖5所示，實現(xiàn)專題資源的聚合關(guān)聯(lián)、集中展示和專題知識服務(wù)。

6結(jié)束語

全面優(yōu)質(zhì)的信息資源保障體系能夠為智庫提供強大的資源保障和信息搜集、處理和分析功能，有效提升智庫的研究能力、成果質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量和競爭力。闡明了信息資源保障體系的建設(shè)原則、構(gòu)成要素，搭建了原始數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和專題知識3層信息資源保障體系框架，明確了資源工程化建設(shè)各環(huán)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)流程，以期對支撐智庫的信息資源保障體系建設(shè)提供方案，并對北京市農(nóng)林科學(xué)院的農(nóng)業(yè)信息資源保障體系建設(shè)實踐做了介紹。信息資源保障體系建設(shè)是一個復(fù)雜的工程，資源建設(shè)制度保障、各環(huán)節(jié)攻堅難點、新技術(shù)應(yīng)用等方面仍需進(jìn)一步研究與探討。

行業(yè)動態(tài)

農(nóng)業(yè)農(nóng)村部部署開展全國糧油等主要作物大面積單產(chǎn)提升行動

近日，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部召開視頻會議，部署開展全國糧油等主要作物大面積單產(chǎn)提升行動。會議強調(diào)，要充分認(rèn)識開展大面積單產(chǎn)提升行動的重要性和緊迫性，科學(xué)確定單產(chǎn)提升的思路目標(biāo)和技術(shù)路徑，強化措施保障，扎實推進(jìn)單產(chǎn)提升工作盡快落地見效。

會議指出，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍是“單技術(shù)為主、小面積示范”的傳統(tǒng)推廣模式，大田生產(chǎn)技術(shù)到位率不高，主要糧油作物的單產(chǎn)還有較大提升空間。要采取分層次推進(jìn)的方式，將產(chǎn)能提升最為迫切、單產(chǎn)提升潛力最大的大豆和玉米作為2023年單產(chǎn)提升行動的重點作物，通過充分挖掘地種肥藥各要素、耕種管收各環(huán)節(jié)的增產(chǎn)潛力，加快把先進(jìn)實用的高質(zhì)高效品種技術(shù)由點及線到面推廣開來，將試驗田示范田產(chǎn)量轉(zhuǎn)化為大田產(chǎn)量。

會議要求，各地要迅速行動，抓緊制定工作方案，明確技術(shù)路徑，加大政策支持，強化指導(dǎo)服務(wù)，分品種、分區(qū)域、分要素、分環(huán)節(jié)扎實推進(jìn)各項任務(wù)落實落地。有玉米和大豆整建制推進(jìn)任務(wù)的省份，要做到“一縣一方案”，列出實打?qū)嵉谋Ｕ洗胧?，確保2023年單產(chǎn)提升工作取得明顯成效，打牢中長期單產(chǎn)持續(xù)提升基礎(chǔ)。

（來源：中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)http：//www.agri.cn/V20/ZX/nyyw/202304/t20230423 7976737.htm）