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e-Science环境下科学数据监管中的质量控制模型研究
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:《情报学报》
  • 时间:0
  • 分类:F273.2[经济管理—企业管理;经济管理—国民经济]
  • 作者机构:武汉纺织大学管理学院,武汉430073
  • 相关基金:国家社科基金青年项目“基于大数据的产业竞争态势动态预警机制研究”(13CTQ033)、国家社科基金一般项目“跨学科科研协作行为的动态可视化跟踪与预测机制研究”(14BTQ057)和教育部人文社会科学青年基金项目“移动虚拟社区的群推荐信息服务研究--以涌现知识和时空情境整合的视角”(项目编号:13YJC870009)研究成果之一.
中文摘要:

针对“数据密集型科学发现”的e-Science环境下,科学活动对数据质量要求越来越严格,有必要建立一套基于过程的数据质量管理模型,为推进基于数据的科研探索活动提供更为优质的科学数据。在全面数据质量管理模型的基础上,将IS08000系列标准、数据管理、大数据技术平台以及人力资源等相关要素纳入到数据质量管理的范畴,构建了科学数据质量控制的过程参考模型,进而解析了模型的基本原则、流程及各子模型的详细构成。与其他模型相比较,该过程模型充分体现了全面质量管理和质量源于预防的思想,并通过动态的数据质量管理循环,确保数据质量的持续改进。该模型有助于科学数据质量管理的思想方法和工作步骤更加条理化、系统化、图像化和科学化。

英文摘要:

Data requirements on scientific activities are more and more stringent in the " data intensive scientific discovery" e-Science environment. It is necessary to establish a set of data quality management model based on process, in order to provide more qualitative scientific data for promoting the scientific research activities based on the data. A process reference model of scientific data quality management is constructed on the basis of total data quality management model, combining with other factors related to data quality management category, such as the ISO9000 series standards, data management, technology platform and human resources. And then basic principles, process and sub models of the reference model are discussed in details. Comparing with other models, this process reference model embodies the thought of total quality management and quality prevent by using the dynamic cycle in data quality control to ensure continuous improvement of data quality. The model can help to make the scientific data quality management process more orderly, systematic and scientific.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19778