• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      我國智慧養(yǎng)老研究進展

      2020-08-16 13:52:59楊麗娟
      現(xiàn)代經(jīng)濟信息 2020年5期
      關鍵詞:智慧養(yǎng)老養(yǎng)老模式養(yǎng)老服務

      摘要:在人口老齡化問題日益嚴峻的今天,智慧養(yǎng)老作為一種新的養(yǎng)老模式正在逐漸成為主流。為了了解我國智慧養(yǎng)老研究文獻基本情況,本文通過對2011年到2019年在CNKI中收錄的篇名包含智慧養(yǎng)老相關詞的中文研究文獻檢索、統(tǒng)計、分析,發(fā)現(xiàn)智慧養(yǎng)老文獻發(fā)文量在逐年遞增,并且有持續(xù)線性增加的趨勢。

      關鍵詞:智慧養(yǎng)老;文獻計量;養(yǎng)老服務;互聯(lián)網(wǎng)+;養(yǎng)老模式

      一、問題提出及研究方法

      (一)問題的提出

      智慧養(yǎng)老是指在提供養(yǎng)老服務的過程中,運用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代化信息技術手段,全方位地提供多樣化、精準化養(yǎng)老服務的養(yǎng)老模式。國務院于2015年7月4日提出的關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見指出,要“鼓勵健康服務機構利用云計算、大數(shù)據(jù)等技術搭建公共信息平臺,提供護理看護、健康管理、康復照料等居家養(yǎng)老服務,提高養(yǎng)老服務水平。[1]”

      (二)方法介紹

      為了進一步了解我國智慧養(yǎng)老研究進展,本文擬應用文獻計量學的相關知識和方法,對其進行文獻計量學分析。具體方法為:以“智慧養(yǎng)老”或“信息化養(yǎng)老”或“數(shù)字養(yǎng)老”或“互聯(lián)網(wǎng)+養(yǎng)老”這四個智慧養(yǎng)老相關詞為檢索條件,采取精確檢索的形式,對CNKI中提供的中文文獻數(shù)據(jù)庫進行篇名檢索,檢索范圍為2011年—2019年,統(tǒng)計時間為2019年1月1日,根據(jù)檢索結果進行分析。

      文獻計量學是以某一領域的研究文獻數(shù)量為基礎,論述與預測這一領域研究規(guī)律與現(xiàn)象的學問[2]。文獻計量的研究方法的研究對象是研究文獻的體系和文獻計量特征,采用數(shù)學、統(tǒng)計學等方法,對研究文獻情報的結構、數(shù)量關系、變化規(guī)律與定量管理進行研究與分析,來對某一領域的學術成果進行科學評價的一種研究方法。

      二、我國智慧養(yǎng)老目前研究文獻量

      通過上文中提到的檢索條件檢索到相關發(fā)表文獻共470篇,其中期刊發(fā)表375篇(占發(fā)文總量的79.79%,下同)、報紙45篇(9.57%)、碩士論文37篇(7.87%)、學術輯刊6篇(1.28%)、國內會議5篇(1.06%)、國際會議2篇(0.43%)。

      通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),近四年來,該專題研究的文獻量在逐年上升。這說明,該專題的研究文獻增長態(tài)勢相當樂觀。筆者認為這種趨勢的主要原因有:一是國家的政策開始逐漸關注智慧養(yǎng)老。二是受國外長期照護的思想影響;三是隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”、物聯(lián)網(wǎng)、傳感技術等大數(shù)據(jù)科技的發(fā)展,養(yǎng)老服務的供應有了新的技術支持,對智慧養(yǎng)老的研究也就更加普及,并且還有研究不斷深入的趨勢。

      三、我國智慧養(yǎng)老研究文獻的被引用情況

      引證文獻或稱被引用文獻,是衡量學術文獻對該領域的學術研究是否具有學術影響的重要因素。通過統(tǒng)計,從2011年到統(tǒng)計截止日期為止,CNKI發(fā)表的470篇文獻中共有251篇文獻被引用,被引次數(shù)共1 926次,占總文獻數(shù)量的53.40%,平均每篇文獻被引用7.67次。

      從圖1可以看出:(1)2017年是被引用文獻數(shù)量最多的一年,有72篇文獻被其他文獻所引用,占引證文獻總數(shù)的28.69%。(2)2016年是智慧養(yǎng)老專題引證文獻被引頻次最多的一年,被引頻次共566次,占引證文獻總被引頻次的29.39%。

      從引文發(fā)現(xiàn),引文出自期刊的有219篇(87.25%),報紙的16篇(6.37%),碩士論文的13篇(5.18%),國內會議的1篇(0.40%),國際會議的0篇。引文有251篇文獻,其中屬于期刊的有219篇。其中按被引頻次多少來排序是:《中國信息界》18篇,《勞動保障世界》8篇,《老齡科學研究》6篇,《中國公共安全》6篇。其中,被引頻率最高的文獻來自《老齡科學研究》,被引161次[4];接下來是《中國公共安全》,被引100次[5];《人口學刊》,被引88次[6]。

      四、我國智慧養(yǎng)老研究文獻各指標分布狀況研究

      (一)研究層次分布狀況

      該領域已發(fā)表文獻的研究層次分布按數(shù)量多少排列,依次為:行業(yè)指導138篇(29.36%)、基礎研究128篇(27.23%)、政策研究87篇(18.51%)、工程技術29篇(6.17%)、職業(yè)指導15篇(3.19%)、大眾文化8篇(1.70%)、基礎與應用基礎研究8篇(1.70%)、行業(yè)技術指導7篇(1.49%)、經(jīng)濟信息5篇(1.06%)、高等教育2篇(0.43%)、其他研究43篇(9.15%)。

      (二)文獻來源分布狀況

      載文量前10位的期刊為《中國信息界》23篇(4.90%)、《經(jīng)濟》16篇(3.40%)、《中國社會工作》12篇(2.55%)、《勞動保障世界》8篇(1.70%)、《中國公共安全》8篇(1.70%)、《老齡科學研究》7篇(1.50%)、《中國民政》7篇(1.50%)及其他。報紙則為《中國社會報》8篇(1.70%)、《嘉興日報》4篇(0.85%)、《中國老年報》3篇(0.64%)及其他。碩士論文共來自37個高校,主要來自南京郵電大學3篇(0.64%)、西南交通大學2篇(0.43%)、重慶郵電大學2篇(0.43%)、廣東工業(yè)大學2篇(0.43%)、大連理工大學2篇(0.43%),其余高校均為1篇。

      (三)關鍵詞分布狀況

      關鍵詞分布主要集中在智慧養(yǎng)老模式190篇、互聯(lián)網(wǎng)+35篇、“互聯(lián)網(wǎng)+”31篇、養(yǎng)老服務30篇、物聯(lián)網(wǎng)20篇、老齡化20篇、養(yǎng)老16篇、互聯(lián)網(wǎng)14篇、人口老齡化13篇、養(yǎng)老模式12篇。

      就關鍵詞共現(xiàn)頻率來講,互聯(lián)網(wǎng)+和養(yǎng)老共同出現(xiàn)的頻率最高,有10次;互聯(lián)網(wǎng)+和智慧養(yǎng)老模式共現(xiàn)的頻率次之,有9次;其次是養(yǎng)老服務和“互聯(lián)網(wǎng)+”,有5次;再次之是互聯(lián)網(wǎng)+、養(yǎng)老服務,互聯(lián)網(wǎng)、養(yǎng)老服務,“互聯(lián)網(wǎng)+”、養(yǎng)老模式,皆有4次。一組關鍵詞在研究文獻中出現(xiàn)頻次多,就代表這組關鍵詞之間的距離近、息息相關,這表明智慧養(yǎng)老在這個領域中被研究者們高度關注,同時也是該學科領域的研究重點與研究熱點。

      五、我國智慧養(yǎng)老研究文獻作者分布情況研究

      (一)第一作者文獻完成情況

      將統(tǒng)計對象設定為第一作者,得出結果:智慧養(yǎng)老領域470篇研究文獻中的第一作者總人數(shù)有370人,平均每位作者發(fā)表文獻1.27篇,其中僅發(fā)表1篇文獻的作者人數(shù)有333人(90%),2篇文獻的作者人數(shù)為28人(7.57%),3篇文獻的作者4人(1.08%),4篇文獻的作者人數(shù)為2人(0.54%),5篇、7篇、13篇文獻的作者各為1人,分別占比0.27%。第一作者完成數(shù)量最多的是李卿,有13篇;其次是中國人民大學信息學院副院長、智慧養(yǎng)老研究所所長左美云教授的7篇;第三是戈晶晶的5篇;第四是白玫、高盼的4篇,他們是智慧養(yǎng)老專題研究的高產作者。

      (二)合作情況

      合作情況是指在確定的時間跨度中某種期刊中每篇論文的平均作者數(shù),能夠反映學術論文和合作程度以及用來評價學術論文和期刊的質量優(yōu)劣。通過統(tǒng)計,實際作者人數(shù)為620人,合作率131.91%。其中以1—6位作者合作完成的文獻按照從多到少的標準排序,分別為:278篇(59.15%)、88篇(18.72%)、39篇(8.30%)、12篇(2.55%)、9篇(1.91%)、5篇(1.06%)。由7位及以上作者完成的文獻共3篇(0.64%),引證文獻3篇,被引用31次。未標注作者的文獻有36篇(7.66%),引證文獻8篇(3.19%),被引用18次(0.93%)。作者合作人數(shù)最多的文獻是華中生、劉作儀等人所做的文章,共9位作者,體現(xiàn)了幾位學者較高的專業(yè)素養(yǎng)和跨學科多人共同參與的合作意識。

      (三)高頻引證文獻的作者分布情況研究

      本文摘選出智慧養(yǎng)老領域第一作者所著被引頻次20次及以上的文獻,共有23篇(9.16%)研究文獻,被引頻次為1 005次,占總被引頻次的52.18%。

      2016年發(fā)表高頻被引文獻最多,共10篇論文發(fā)表,共計被引用297次;接下來是2014年和2015年,各有5篇高頻被引論文發(fā)表,論文分別被引用414次和154次;2017年有兩篇文獻,被引108次。

      有20篇高頻被引論文作者來自高校,特別是西北大學和北京郵電大學。黨校2篇,政府機關1篇。這說明當前關注我國智慧養(yǎng)老的機構主要是高校。

      被引用文獻次數(shù)最多的是席恒教授的文章,共被引用161次,其次是左美云教授的文章,被引100次。再次是于瀟教授的文章,被引88次。

      席恒、左美云、于瀟、鄭世寶、賈偉、朱海龍、張玉瓊、白玫、孫文燦、孫夢楚等人是我國智慧養(yǎng)老研究文獻發(fā)表作者中的中流砥柱,由這幾位作者撰寫的論文具有很高的參考和推廣價值,影響范圍較廣。

      六、結語

      綜上所述,智慧養(yǎng)老是我國養(yǎng)老模式發(fā)展的必然趨勢。但值得注意的是,學界對智慧養(yǎng)老的研究雖形勢樂觀,但還有待深入。期待學界對于智慧養(yǎng)老的更深層次研究文獻的出現(xiàn),以解決當前我國越來越嚴峻的老齡化問題。

      參考文獻:

      [1]中華人民共和國中央人民政府.國務院關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見[EB/OL].http: / /www.gov.cn / zhengce / content /2015-07 /04 / content_10002.htm,2019.

      [2]王崇德,計量文獻與預測情報[J].情報科學,1980(03):43-45.

      [4]席恒,任行,翟紹果.智慧養(yǎng)老:以信息化技術創(chuàng)新養(yǎng)老服務[J].老齡科學研究,2014,2(7):12-20.

      [5]左美云.智慧養(yǎng)老的內涵、模式與機遇[J].中國公共安全,2014(10):48-50.

      [6]于瀟,孫悅.“互聯(lián)網(wǎng)+養(yǎng)老”:新時期養(yǎng)老服務模式創(chuàng)新發(fā)展研究[J].人口學刊,2017,39(1):58-66.

      作者簡介:楊麗娟(1996—),河北張家口人,江蘇師范大學研究生,主要從事養(yǎng)老服務研究。

      猜你喜歡
      智慧養(yǎng)老養(yǎng)老模式養(yǎng)老服務
      溫州“老人公寓”養(yǎng)老模式的經(jīng)驗特征
      我國互助養(yǎng)老的實踐現(xiàn)狀及其反思
      農村空巢老人養(yǎng)老困局何解
      人民論壇(2016年32期)2016-12-14 19:05:09
      引導城市消費對接旅游消費的異地養(yǎng)老模式探索
      商(2016年33期)2016-11-24 20:35:56
      江蘇養(yǎng)老服務專業(yè)人才培養(yǎng)對策研究
      一種新的社會養(yǎng)老模式研究
      商情(2016年39期)2016-11-21 10:04:32
      烏鎮(zhèn)“智慧養(yǎng)老”引習近平關注
      金色年代(2016年3期)2016-10-15 17:29:44
      智慧養(yǎng)老的信息服務終端設計研究的必要性
      考試周刊(2016年31期)2016-05-30 15:38:19
      開啟“智慧養(yǎng)老”新模式
      人人健康(2016年9期)2016-05-21 10:19:58
      煙臺市加快推進社會養(yǎng)老服務體系建設探析
      阿尔山市| 永安市| 瑞安市| 江城| 本溪| 新乐市| 梁山县| 洮南市| 青岛市| 电白县| 民和| 崇礼县| 柘荣县| 即墨市| 金乡县| 湘潭市| 读书| 卓尼县| 木里| 和田县| 白沙| 恩施市| 毕节市| 夏邑县| 溆浦县| 旺苍县| 长宁县| 惠安县| 吉木乃县| 会宁县| 六盘水市| 揭西县| 九龙坡区| 拉萨市| 潢川县| 玉山县| 阿拉尔市| 德兴市| 乌苏市| 遂昌县| 德令哈市|