[目的/意义] 在数字经济与农业数字化转型背景下，数据要素已成为驱动资源优化配置与产业转型升级的重要基础，本研究旨在揭示农业场景数据要素价值释放的内在机制，为数据要素市场化配置与产业数字化实践提供理论参考与实践依据。 [方法/过程] 以“数据要素×”大赛农业领域28个典型案例为样本，基于价值共创理论视角，运用程序化扎根理论方法开展三级编码与理论饱和度检验，提炼核心范畴并构建理论模型。 [结果/结论] 研究共识别出90个初始概念、22个基本范畴、8个主范畴和3个核心范畴，构建了“驱动-支撑-路径”3层数据要素价值释放理论模型。研究发现：价值共创主体网络是数据要素价值释放的驱动前提，数据资源整合与治理机制是关键支撑，数据要素价值转化机制是实现路径，三者共同推动数据从资源形态向要素形态、再向价值形态演进。本研究揭示了数据要素价值释放的内在机理，拓展了价值共创理论在数据要素领域的应用边界，其核心机制可为多主体耦合型行业的数据价值释放提供迁移参考。

[目的/意义] 为破解科学数据共享的“市场失灵”与政策体系碎片化困境，本研究旨在构建一个整合性的政策分析框架，系统揭示政策驱动数据价值释放的机理，以优化治理并支撑科技创新。 [方法/过程] 通过文献梳理，构建“政策工具-利益相关者-要素化”三维框架，并引入SOR理论阐释其动态机制。继而对代表性政策文本进行编码与统计分析，以检验框架并识别政策特征。 [结果/结论] 研究发现科学数据要素化需历经“数据化-价值化-共享化”三阶段。政策分析显示注意力配置不均衡：重“规划组织”与“结果共享”，轻“储存发布”等中间环节；核心关注“共享者”，相对忽视“撮合者”。研究提炼出“强制汇交+标准约束”等有效政策路径。据此建议，未来应优化注意力配置，强化全流程治理，并探索新型治理工具，以系统促进科学数据要素价值实现。

[目的/意义] 聚焦短视频算法推荐服务衍生风险，阐释用户风险应对行为的生成过程，为平台优化算法设计、深化算法服务管理提供科学参考。 [方法/过程] 结合风险信息寻求与加工模型（RISP）和防护性行为决策模型（PADM），将短视频用户算法推荐服务风险应对行为生成要素分为接收者特征、相关渠道特征等方面。随后采用关键事件技术法探讨生成要素之间的内在交互关系，并构建算法风险应对行为生成机理模型。 [结果/结论] 从注意触发、风险评估、情感响应、行为控制4个阶段系统解构短视频用户算法推荐服务风险应对行为机理，并提出相应的管理策略，为算法治理提供实践指导。

[目的/意义] AI时代的数字安全威胁更加复杂和多样化。掌握居民数字安全感知水平现状及不同群体间的数字鸿沟，才能有效引导和支持居民应对AI时代的挑战。 [方法/过程] 通过网络问卷调查和方差检验方法，对2 000名居民的数字安全感知水平及群体间数字鸿沟进行实证分析。 [结果/结论] 研究发现：居民数字安全感知水平整体不高，在数字安全基础能力维度相对较好，在数字健康保护和AI安全维度次之，在数字设备保护和隐私维度得分最低；不同年龄、户籍地区、受教育程度、职业、收入、数字设备使用年限的居民数字安全感知水平存在显著差异，尤其是农村居民和老年人亟待提升。基于研究结果，提出以下建议：完善数字素养提升体系，保障数字安全终身学习；重视老年人群数字安全权益，提升数字安全包容性；社会多元主体广泛协同，提升农村居民数字安全感知水平；深入推进提升月活动，筑牢数字安全屏障。

[目的/意义] 在生成式人工智能推动参考咨询智慧化转型的背景下，厘清国内外高校图书馆在线参考咨询的人机配置差异及其隐含的服务取向，为中国高校构建“可解释、可接管、可评估”的混合服务模式提供实证依据。 [方法/过程] 以42所“双一流”与U.S.News世界前100高校图书馆（n=94）为样本，开展官网调研与标准化交互实测。采用双人编码统计在线服务覆盖率（ORS）、馆员在线（HLR）与AI虚拟馆员（AIVL）部署情况，并从“核心服务内容—衔接机制”维度进行质性评估，辅以不同口径的稳健性检验。 [结果/结论] 两组在线咨询总覆盖率接近（约74%），但人机结构呈“倒置”分化：国际组以“仅人工”模式为主（66.0%），强调研究支持与隐私合规，AI部署极少；国内组则以“仅AI”模式为主（52.4%），大模型应用率显著更高（26.2% vs 1.1%），侧重事务性问答与7×24小时入口导航。交互评估显示，国内“偏AI”模式虽提升了可及性，但在回答可追溯性与人工接管机制上存在短板，易引发合规风险。鉴于此，提出构建人机协同闭环的治理策略：实施基于问题风险分级（A/B/C类）的人机路由机制，利用检索增强生成（RAG）与知识库约束AI输出，并针对不同资源禀赋的高校提供分层落地路径，以平衡技术效率与服务伦理。

[目的/意义] 数智技术正在重塑高校图书馆的资源组织、学科服务、信息素养教育和智慧咨询场景，馆员能力建设已由一般性“终身学习”转向面向岗位任务、服务场景和组织协同的持续能力更新。针对既有研究中题目内涵与研究内容易发生偏离、岗位划分口径不够严谨、共同体作用分析不足等问题，本研究以高校图书馆馆员为主要研究对象，探讨组织支持体系如何通过规则、工具、共同体和分工的协同作用促进馆员数智能力建构与服务转化。 [方法/过程] 本研究以活动理论为分析框架，采用目的抽样法选取3所不同类型高校图书馆18名馆员开展半结构化访谈，并结合培训制度、项目记录、岗位职责文本等组织文档进行三角验证。资料分析遵循主题分析法的基本流程，依次完成资料收集、开放编码、主题生成、主题审查和理论整合；本研究定位为质性研究，不进行相关分析或统计显著性推断。 [结果/结论] 研究发现，数智时代高校图书馆馆员能力建构并非单纯依靠个人学习意愿，而是由组织规则、数智工具、学习共同体和项目分工共同塑造。规则与工具的适配能够激发岗位化学习动力；共同体通过需求反馈、资源协同和评价压力影响学习方向；分工调整能够缓解技术供给与服务需求之间的错位；旧规则与新任务之间的矛盾则推动组织支持体系持续优化。由此，本研究提出“任务牵引-工具支撑-共同体协同-制度反馈”的数智能力建构路径，为高校图书馆优化馆员培训、项目协作和绩效评价提供参考。

[目的/意义] 数字鸿沟导致老年人健康信息接触效能分化，成为健康管理的重要障碍。本研究以三元交互理论为切入点，探索网络健康信息接触对老年人健康管理行为的影响，挖掘数字鸿沟效应，为加强老年人的健康管理提供方向指导。 [方法/过程] 以文献为基础提出研究假设，对CLASS2020数据进行分析，以生小病处理态度和体育锻炼频次表示健康管理，以网络健康服务、管理及智能手表或手环的拥有表示网络健康信息接触，探讨网络健康信息对老年人健康管理的影响机制。 [结果/结论] 通过互联网获取健康服务的便捷性和日常上网进行健康管理的行为均正向促进老年人在生小病时主动就医，可见网络健康信息接触是提升老年人健康管理主动性的重要途径。智能可穿戴设备对老年人健康管理行为呈“双刃剑”效应，即其对就医行为呈负向影响，但对体育锻炼频次呈正向影响。使用智能手机熟练的老年人健康管理更积极。城乡老年人在社交网络信息依赖上存在显著差异，警示了“数字鸿沟”在技术和地域差距维度的客观存在。未来应结合城乡环境特征制定差异化健康信息传播策略，通过针对性措施提升老年人的数字健康素养，弥合“数字鸿沟”。

[目的/意义] 数智技术快速发展正在改变高校图书馆的功能定位与服务模式，本研究分析高校图书馆的生态转型与风险挑战，探讨其在智慧化、生态化、学术化转型中如何坚守育人使命，实现技术赋能与价值统一，促进图书馆可持续发展。 [方法/过程] 本研究遵循“技术赋能-风险审视-价值取向”的分析框架：从资源、空间、平台3个维度，探讨数智技术驱动下高校图书馆的生态转型；从阅读认知、服务本质等角度，分析其中可能存在的风险；立足图书馆的核心使命，提出5个方面的价值坚守方向。 [结果/结论] 数智技术为高校图书馆在资源整合、空间再造、服务升级等方面提供了新的动力，但也带来阅读浅表化、服务工具化、资源同质化及伦理隐私等风险与挑战。在数智化进程中，技术赋能、风险挑战、价值坚守三者存在内在联系，高校图书馆需在三者间找到平衡，以技术为手段、以价值为引领、以人才为支撑、以公平为底线，构建“技术-生态-价值”协同发展的学术服务范式，提升服务效能与创新能力。

[目的/意义] 聚焦医学研究生群体，系统探究信息素养各维度与创新能力之间的因果复杂性，为精准提升医学研究生创新能力提供实证依据。 [方法/过程] 采用问卷调查与深度访谈相结合的混合研究设计，以海南某医科大学368名在读研究生为研究对象开展问卷调查，运用模糊集定性比较分析（fsQCA）识别信息素养赋能创新能力的组态路径；同时选取20名不同创新能力水平的研究生进行半结构式访谈，以补充和解释定量分析结果。 [结果/结论] 本研究发现了4种促进高水平创新能力的组态（总体一致性0.835，总覆盖度0.702），以及3种与低水平创新能力相关的组态（总体一致性0.913，总覆盖度0.658）。访谈结果表明，信息能力薄弱（如文献分析效率较低）和信息意识不足（如对学科前沿动态敏感性欠缺）是创新能力提升的主要瓶颈，而信息意识与信息能力的协同作用能够在一定程度上弥补信息知识不足。研究表明，医学研究生创新能力的形成受信息素养多维要素协同配置的影响，有必要结合量化组态路径与质性需求，构建配置导向、精准化的信息素养支持体系。

[目的/意义] 人工智能正深刻改变图书馆服务模式，探究馆员AI采纳意愿的影响因素对推动智慧图书馆建设具有重要意义。本研究旨在识别影响高校图书馆员AI采纳意愿的关键因素，为图书馆AI服务体系优化提供理论依据与实践指导。 [方法/过程] 以技术接受模型和TOE框架为理论基础，构建包含个体感知、组织因素、环境因素3个层面的高校图书馆员AI采纳意愿整合模型。采用问卷调查法收集177名高校图书馆员的数据，运用偏最小二乘结构方程模型进行假设检验与中介效应分析。 [结果/结论] 研究发现：感知有用性对采纳意愿影响最强，外部环境和感知易用性也有显著正向影响；组织准备度和管理层支持的影响不显著；感知易用性通过感知有用性产生部分中介效应。模型解释了采纳意愿62.6%的方差。研究揭示了高校图书馆员AI采纳的独特机制，为不同类型高校制定差异化AI推进策略提供了参考。