基于知識鏈的全球學術出版服務模式創新研究

[摘 要] 在數據驅動科研環境下，研究全球學術出版圍繞用戶知識需求的服務模式創新。基于知識鏈理論視角，構建學術出版知識鏈服務模型，指出微觀層面是由科學數據與用戶行為數據構成的支撐要素，中觀層面是由知識獲取、知識挖掘、知識內化、知識共享、知識評價、知識外化等組成的服務模塊，宏觀層面是由出版商、圖書館、科研機構等協同形成的知識鏈生態。探索構建基于數據驅動的學術出版服務環境，專注于為用戶賦能型知識服務，尋求多機構知識鏈協同發展。

[關鍵詞] 知識鏈 學術出版 服務模式

[中圖分類號] G237 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-5853 （2018） 01-0027-06

[Abstract] Under the environment of data-driven scientific research， this paper discusses the service model innovation of global academic publishing focused on users need of knowledge innovation. From the perspective of Knowledge chain， the author constructs knowledge chain service model of academic publishing. It is made up of supporting factors including science data and user behavior data at a micro level； service modules including knowledge acquisition， knowledge mining， knowledge internalization， knowledge sharing， knowledge evaluation and knowledge externalization at a median level； knowledge chain ecosystem with the cooperation of publishers， library and scientific institutions at a macro level. It is indicated the importance of constructing data-driven academic publishing service environment， focusing on empowering researchers service and promoting different knowledge chain models development.

[Key words] Knowledge chain Academic publishing Service model

1 背 景

隨著大數據、人工智能和語義技術的發展，全球學術出版向知識服務模式轉型趨勢日益顯現。據國際科學技術與醫學出版商協會（The International Association of Scientific，Technical and Medical Publishers，簡稱STM）2017年發布的《STM出版2021技術趨勢》（STM Tech Trends 2021）報告顯示，包括機器生成文獻、自動同行評議、服務型物聯網在內的智能服務與面向科研人員服務成為未來學術出版發展的重要趨勢[1]。上述趨勢的形成來自需求側和供給側雙重因素的驅動。一方面，海量且持續增長的科技信息和文獻，客觀上給科研工作者帶來巨大負擔。據開放學術交流平臺（Sciforum）統計顯示，1994—2016年全球活躍期刊發表的文獻數量為37083088篇[2]。相關學者研究表明，在目前的知識接收方式和狀況下，若想在流行病學領域保持領先地位，研究者平均每天大約要花21 小時進行閱讀[3]。如何跳出信息海洋、降低知識獲取成本成為科研工作者的客觀需求。另一方面，隨著科技信息結構化語義化程度的不斷提高，傳統文獻資源正逐漸被解構為細粒度的知識單元，并在此基礎上形成深度語義關聯，而與此同時，嵌入用戶知識獲取與分享等行為的數據被大量記錄和存儲下來，為學術出版服務的開展提供基礎保障。

為此，全球頂尖的學術出版商紛紛推出相應的產品和服務，并從戰略層面確立未來的發展方向。近期，施普林格-自然集團首席出版官史蒂夫·英切庫比（Steven Inchcoombe）在《洞察》（Insights）期刊上發表文章，提出未來該集團的角色定位，強調要幫助作者更好地分享研究發現，促進科研人員獲取并了解他人的研究成果，支持圖書館及相關機構利用技術和數據開展創新，為學會提供專業的出版業務支持，參與和研究人員、資助者、政策制定者相關的活動等[4]。

面對快速興起的學術出版服務化浪潮，如何揭示其中的規律、特征和趨勢，是當前研究的熱點。然而，現階段關于該領域的研究較為零散，更多集中在基本現狀概述和個別機構的案例研究，缺少系統層面的理論抽象和提煉。基于此，本研究擬結合知識鏈相關理論，探討面向用戶需求的學術出版服務模式框架及現實應用，為該領域發展提供新的思路。

2 分析框架

知識鏈作為知識管理領域的基礎理論，對學術出版服務具有重要的借鑒意義。相關學者提出，面對泛在知識環境，科技期刊出版應該參與知識創新鏈的管理，服務于知識創新全過程[5]。根據相關學者定義，知識鏈是指企業在經營活動中以知識為中心，形成圍繞知識的投入、轉化和創新的無限循環過程。知識鏈不僅存在企業內部，也存在于社會各個群體之中，不同知識鏈形成相互交錯的知識網[6]。關于知識鏈模型，豪斯艾普（Holsapple）與辛格（Singh）（2001）最早根據波特（Porter）（1985）的價值鏈模型，從組織內知識與組織核心競爭能力關系的角度進行構建，該模型包含知識獲取、知識選擇、知識生成、知識內化、知識外化等主要活動，以及領導、合作、控制、測量等輔助活動，最終實現企業競爭能力的產出。國內學者在繼承該模型框架的基礎上，對其進行必要的改進，如將內部與外部知識鏈打通等。endprint

基于知識鏈理論視角，學術出版服務活動可看作是在數據驅動環境下，以科研用戶需求為導向，支持用戶進行知識獲取、知識挖掘、知識內化、知識共享、知識評價與知識外化的服務過程，同時圍繞用戶價值推動出版機構、圖書館、科研機構等知識鏈相互協同（見圖1）。該模型的特點是改變以往從單一機構視角出發的構建思路，轉變為面向用戶知識創新需求的服務模式。相比于一般的知識消費服務，學術出版服務更傾向于知識生產服務，也即為知識生產者創新工作開展提供服務[7]。其目標是通過多元化的方式，同時滿足作為知識使用者和創造者的科研用戶的整體需求，最終實現繁榮學術交流和知識創新的目標。

3 服務模式

根據上述分析，一個完整的學術出版知識鏈服務模式由微觀、中觀和宏觀三個層次組成。微觀層面是包含科學數據與用戶行為數據在內的服務支撐要素，中觀層面是圍繞科研用戶知識創新需求所形成的一系列服務模塊，宏觀層面則是由出版商、圖書館、科研部門等多機構協同的知識鏈生態。以下主要從支撐要素、服務模塊與服務生態三個層面展開分析。

3.1 支撐要素

學術出版服務建立在對學術出版內外部環境的數字化解構與全息化重構上。支撐要素主要分為與學術出版物自身相關、與學術出版環境相關的兩個層面，前者主要表現為科學數據，后者則以用戶行為數據為主。

3.1.1 科學數據

隨著科學研究步入以數據密集型為主要特征的發展階段，相應的學術交流范式也隨之改變[8]。正如吉姆·格雷（Jim Gray）在《第四范式：數據密集型科學發現》一書中所說：“所有科學文獻都上網，所有科學數據都上網，而且它們之間具備可互操作性。”由此驅動數據出版機制的不斷發展和成熟。眾多國際科研機構、學會、期刊組織紛紛制訂科學數據共享政策，要求作者在提交稿件的同時提供相關的科學數據，如自然出版集團就明確提出“作者必須不設任何限制地提供材料、數據和有關協議給其他人”[9]。隨著科學數據在學術交流系統中的地位不斷提升，專門的數據期刊應運而生，如欣達維（Hindawi）出版公司的《科學數據集論文》（Dataset Papers in Science）、生物醫學中心（BMC）的《千兆科學》（GigaScience）、自然出版集團的《科學數據》（Scientific Data）等。相比于傳統學術期刊，數據期刊的論文更側重在對科學數據本身的結構化描述，最大限度地促進科學數據挖掘和重用。

3.1.2 用戶行為數據

學術出版服務模式，除了對學術出版物自身的離散化解構，還需要對學術出版用戶行為進行數字化解構[10]。在數據驅動環境下，與學術交流相關的用戶行為，均有機會被有效地記錄和保存，并轉化為寶貴的數據資產。學術出版機構可以通過對用戶檢索、閱讀、評價、創作、分享等行為軌跡的搜集分析，反向指導選題開發，調整出版內容和形式等，創造更大的出版價值。此外，通過開放應用程序接口等方式，使原本僅局限在學術出版內部的用戶行為數據與其他應用場景下的海量數據實現有效融合，有助于探索跨行業的創新機會，促進知識創新成果轉化，推動形成產業互聯網格局下新的知識服務模式。

3.2 服務模塊

服務模塊是圍繞科研用戶需求，依據知識鏈視角分解而成的相對獨立的服務環節，具體包括知識獲取、知識挖掘、知識內化、知識共享、知識評價與知識外化等。

3.2.1 知識獲取

知識獲取是指科研用戶從學術交流系統中獲取新知識的過程。近幾年，圍繞開放獲取期刊的相關服務日漸成熟，相比于傳統期刊，開放獲取期刊包含更豐富的內容形態，如嵌入高質量的數據集及輔助資料，支持論文內容與其他相關知識對象關聯等，幫助用戶更全面深入地了解、評價和復用論文中的知識。開放學術圖書方面，英國的知識解鎖項目（Knowledge Unlatched）通過眾籌的方式聚合多家圖書館的力量，共同采購出版社的學術圖書，實現可持續的開放共享，為學術圖書的開放獲取提供創新性解決方案[11]。

高質量的知識組織有助于實現高效的知識獲取。在學術信息資源開放獲取的大背景下，學術出版機構逐漸從原有的資源售賣邏輯轉變為基于開放資源的服務創新邏輯，通過靈活的知識組織體系把各類信息組織起來，支持用戶進行知識挖掘、計算、試驗。愛思唯爾[12]、約翰·威利[13]、英國物理學會出版社[14]等出版機構紛紛推出各自基于語義技術的增強型出版物，為用戶高效獲取信息提供支持。此外，包括納米出版物[15]、液體出版物[16]、微型出版物[17]等新型出版物的出現，進一步促進知識資源的細粒度提取，為知識檢索、挖掘以及評價等服務的開展提供更多可能性。

3.2.2 知識挖掘

知識挖掘是從數據中發現有用知識的過程，本質是通過一系列先進技術和手段，幫助用戶實現對知識的高效吸收。得益于數字資源的可獲得性與人性化工具的開發，如開放式參考鏈接系統（CrossRef）、版權結算中心（Copyright Clearance Center）等推出的文本與數據挖掘（Text Data Mining，TDM）工具，TDM從早期單純應用于生命科學領域的輔助工具，逐漸擴散至更多的學科領域，并成為學術資源開發的重要助手。面對日益增長的知識挖掘需求，一方面，出版商可以選擇直接對自己平臺上的內容進行挖掘，如愛思唯爾通過對用戶在ScienceDirect上搜索頻率較高的關鍵詞進行深度分析，判斷讀者關注的熱點學科，從而為出版決策提供參考，支撐學者更好地把握前沿動向[18]。另一方面，出版商可以通過許可授權的方式，支持用戶對平臺資源進行深度挖掘。如施普林格就授予訂閱用戶以非商業研究為目的的文本與數據挖掘權利，研究人員可以從SpringerLink 平臺下載全文內容，但下載速度需要控制在合理的范圍之內[19]。當然，從目前的狀況來看，出版商與信息服務機構、科研群體對于文本與數據挖掘權益仍存在較大的分歧，多數出版商主張通過許可合同來界定文本與數據挖掘權利，并通過指定的應用程序接口進行挖掘；而信息服務機構和科研群體則認為文本與數據挖掘的法律確定性只能通過著作權例外制度得以實現[20]。除此之外，知識挖掘服務的完善仍有賴于科研群體對文本與數據挖掘認知的提升，據出版研究聯盟（Publishing Research Consortium）2016年的調查顯示，超過四分之三的科研用戶從未使用過文本挖掘工具，而其中三分之二的用戶甚至沒有聽說過文本挖掘的概念[21]。endprint

3.2.3 知識內化

根據野中郁次郎提出的SECI模型，知識內化指的是一個將顯性知識形象化和具體化的過程，也即顯性知識到隱性知識的轉化[22]。對于科研用戶而言，獲取文獻僅僅完成對顯性知識的接收，并未內化為個人的隱性知識。為此，服務提供方需要借鑒隱性知識轉移的相關手段和方法，促進實現這一知識轉化過程，可視化便是其中的重要方式。目前，在學術出版領域，圍繞學術論文的可視化發表與學術期刊的可視化出版受到廣泛關注[23]。相關實踐主要圍繞文獻數據可視化、文獻架構可視化與密集型數據可視化等方面展開。由美國光學學會（Optical Society of America，OSA）和美國國家醫學圖書館（The United States National Library of Medicine，NLM）合作的“互動科學出版”項目通過為作者提供相應的軟件工具，幫助其將發表的文章鏈接到2D和3D圖像數據集；而讀者則可借助工具仔細瀏覽并分析圖像以提升對文獻信息的理解[24]。由荷蘭SURF 基金會等資助的“增強型出版物”項目著力打造全新的語義出版物，借助情境可視化工具（Incontext Visualization），項目組將語義出版物的底層RDF 架構以可視化方式展現出來[25]。讀者可以清晰地了解圖書與章節，章節與作者，視頻與圖書等實體之間的關系。盡管上述實踐尚無法為知識內化提供完整的解決方案，但隨著虛擬現實、增強現實等相關技術的成熟，新的知識吸收方式將不斷出現，如基于沉浸式體驗的科學知識傳播等，將進一步改善用戶知識內化的體驗和效果。

3.2.4 知識共享

關于知識共享，一般認為包含知識擁有者的知識分享與知識接受者的知識獲取，在此過程中起主導作用的是知識擁有者的知識分享頻率和程度。隨著社交媒體與在線社區等基礎設施的完善，學者參與知識分享與合作行為日趨普遍。據2014年《自然》雜志對全球95個國家3510位研究者的調查顯示，超過50%的學者了解并經常瀏覽學術社交網站，如谷歌學術（Google Scholar）、研究之門（ResearchGate）、領英（Linkedin）、臉書（Facebook）等[26]。近幾年，出版機構加大了對知識分享領域的投入。2013年，愛思唯爾以1億美元收購文獻管理與在線學術社交平臺曼德利（Mendeley）。2014年，施普林格推出學術社交工具易分享（ShareIt） [27]，致力于實現科研人員之間便捷且合法的內容分享，2017年該產品被全球學術與專業出版者協會（ALPSP）評選為當年的出版創新獎。借助易分享，作者可以將文章張貼到社交媒體平臺、作者網站和機構倉儲上，打上瀏覽或全文閱讀的鏈接，即可完成分享。截至2016年10月，該平臺上已有超過220萬次文獻瀏覽量[28]。隨著知識分享活躍度不斷提高，未來面向用戶知識共享的服務將朝著更加智能和個性化的方向發展。

3.2.5 知識評價

關于知識評價，本質上是從科研投入產出角度進行的結果評價。良好的知識評價體系有助于科研機構和人員客觀評估研究成果的價值。在數據驅動科研環境下，科研成果評價趨于開放透明。2013年，開放科學研究與出版平臺ScienceOpen就針對當前同行評議局限，推出“出版后評審”（Post-Publication Peer Review）模式，將評審者、評審過程與內容完全公開，使更多科研人員可以從公開的審稿意見和反饋中受益[29]。2017年，谷歌學術則推出“經典論文”（Classic Papers），將學術評價對象從期刊轉向論文和作者，它以10年為期限判斷一篇學術論文對本學科的長期影響，使科研成果獲得更公正的評價[30]。與此同時，超越原有傳統文獻計量指標的替代性評價指標不斷出現，使得科研成果評價進一步與社會經濟發展相適應。施普林格與替代計量（Altmetric）合作推出針對圖書和文章的評價指標[31]，相比于傳統基于文獻引用率的單一評價指標，該指標加入了社交媒體上有關科研成果的討論和分享的統計，有助于作者本人和讀者更清楚地了解相關成果在全社會范圍內的影響力。

3.2.6 知識外化

根據知識鏈理論，知識外化指的是將知識融入組織的產出中。隨著科技革命影響范圍和程度的加大，相關法律政策的完善，全球科技創新生態逐漸朝著開放協同的方向發展。科研成果的價值不再局限于學術圈內部，而是輻射到更廣泛的社會經濟領域。學術出版商開始將服務范圍滲透到科研成果產業化環節，圍繞科研成果后續試驗、開發、應用、推廣直至形成新產品、發展新產業等活動。替代計量從不同渠道搜集有關科研成果的相關數據和信息，幫助科研人員、科研機構、資助者更好地了解其成果在社會中的應用價值，并為科研成果轉化提供基于大數據的決策參考[32]。愛思唯爾的研發解決方案（R&D solution）則利用龐大的研究數據集合分析工具，如Reaxys、ScienceDirect、Scopus、Embase、QUOSA PV、PharmaPendium、Pathway Studio 等，為醫藥、化學材料、石油等領域的科技成果轉化提供信息支持[33]。

3.3 服務生態

整體而言，上述模塊圍繞科研用戶知識創新需求，構成了一個循環往復的知識鏈生態系統。該系統作為一個動態網絡，離不開多元化機構的優勢互補與協同支持，具體包括出版機構、圖書館機構、科研機構、情報機構，以及相關產業機構等。

3.3.1 出版機構與圖書館機構協同

從目前情況來看，出版機構與圖書館之間的協同最為普遍。在開放獲取的背景下，圖書館參與學術出版服務成為大勢所趨。據相關報告顯示，出版服務已成為研究型圖書館的標準配置[34]。據美國研究圖書館協會下屬的學術出版與學術資源聯盟（SPARC）的一項“基于校園的出版合作伙伴”調査顯示，“圖書館—出版社”合作的形式約占三分之二[35]，如普渡大學圖書館與普渡大學出版社合作開展Purdue e-Pubs開放期刊出版服務項目，此外還有“圖書館—出版社—信息技術部門—院系”等合作方式。從合作內容上，一般包括開放期刊出版服務，圍繞某一專題的研究與參考服務等。愛思唯爾與佛羅里達大學合作，推動出版平臺與機構倉儲之間的互操作，使得該校科研人員發表于ScienceDirect上的相關文獻及元數據可以自動鏈接到本校圖書館的數據倉儲，從而提升本校科研人員的學術顯示度與影響力。endprint

3.3.2 出版機構與其他機構協同

除了與圖書館機構合作，出版機構還與高校、企業等科研機構圍繞學術出版服務創新展開合作。2013 年12 月，愛思唯爾與倫敦大學學院（簡稱UCL） 宣布共同建立UCL 大數據研究所[36]。該機構設在愛思唯爾收購的曼德利公司下，旨在幫助研究者運用全新的技術和工具，從海量信息和數據中探索學術與商業價值。2014年，湯森·路透公司與基于自然語言處理的文本挖掘公司計算語言（Linguamatics）合作，推出臨床試驗信息平臺科特里斯（Cortellis） [37]。該平臺通過對臨床試驗信息進行人工審閱，并與湯森路透其他的藥物信息及競爭情報整合，為用戶臨床試驗開發決策和產品組合戰略提供有效支持。在知識鏈服務生態中，不同機構之間不是相互取代的關系，而是更好地利用自身優勢特色，形成差異化的產業格局。在此過程中，不同機構之間的協作既存在交叉，也有一定的側重，如出版機構與情報機構重點圍繞知識挖掘等領域展開合作，而科研機構與科研用戶社群則側重在知識評價和共享服務方面展開合作。

4 小 結

信息技術迅猛發展與科研范式的革新，使得學術交流需求發生顯著變化，由此催生學術出版服務的轉型與創新。基于對上述趨勢的分析，提出以下幾點啟示。

一是構建基于數據驅動的學術出版服務環境。在傳統出版與早期數字化出版階段，數據在學術出版中一直扮演著輔助性的角色，無法與圖書、期刊、論文等常規出版物形式相提并論。但在大數據時代，通過對學術出版物自身和學術出版應用場景的數字化解構與全息化重構，數據將成為學術出版服務的核心單元。它既可作為一種學術資源形態存在，也為實時、精準和個性化服務的開展提供方向性指導。

二是把握學術出版服務戰略的核心，即為用戶賦能。正如PLoS在其官網上提到，該公司未來面臨的挑戰之一是如何利用技術和互聯網為科研人員賦能[38]。在數據驅動環境下，領先的學術出版巨頭已經開始由傳統文獻資源供給的初級模式，向為用戶知識創新活動賦能的高級模式轉變，愛思唯爾推出的知識賦能項目（Empowering Knowledge）[39]便是其中的典型。該項目通過開放學術信息和數據平臺，鼓勵科研人員在其平臺上開展創新，突破當前知識用途的局限。學術出版服務戰略區別于傳統出版的關鍵在于超越現有業務形態，深入目標用戶工作情境，從用戶價值角度提高后者科研創新活動的效能，進而提升學術出版的社會價值和意義。

三是積極尋求多機構知識鏈的協同發展。相比于單一技術創新，學術出版服務模式的創新并不是由單一機構完成，而是在開放式創新戰略指導下，充分發揮不同機構的獨特優勢，推動各自知識鏈的有效嵌套，滿足用戶知識創新的需求，共同推進知識服務價值的最大化。

注 釋

[1]Tech trends 2021[EB/OL].[2017-08-15].http：//www.stm-assoc.org/standards-technology/tech-trends-2021

[2]MDPI Sciforum-the platform for open scholarly exchange[EB/OL].[2017-08-15].http：//sciforum.net/statistics/papers-published-per-year

[3]Alper B S，Hand J A，Elliott S G，et al. How much effort is needed to keep up with the literature relevant for primary care？[J]. Journal of the Medical Library Association Jmla，2004，92（4）：429-37

[4]Inchcoombe S. The changing role of research publishing： a case study from Springer Nature[J]. Insights，2017， 30（2）：13-19

[5]曾建勛，劉華. 泛在知識環境中科技期刊的發展方向[J]. 編輯學報，2010，22（6）：471-474

[6]陳志祥，陳榮秋. 論知識鏈與知識管理[J]. 科研管理，2000，21（1）：14-18

[7]張彬. 知識生產服務與知識消費服務：關于“知識服務”概念的哲學解析[J]. 圖書情報工作，2011，55（15）：42-46

[8]徐麗芳，叢挺. 數據密集、語義、可視化與互動出版：全球科技出版發展趨勢研究[J]. 出版科學，2012（4）：73-80

[9]Nature Publishing Group.Data publication survey-raw data[EB/OL].[2017-08-15].http：//figshare.com/articles/Data_publication_survey_raw_data/1234052

[10]趙文義. 學術期刊大數據出版研究[J]. 出版發行研究，2016（3）：50-52

[11]寧圣紅. 學術圖書開放獲取新模式：Knowledge Unlatched[J]. 圖書館論壇，2015（7）14-20

[12]Aalbersberg I J，Heeman F，Koers H，et al. Elsevier's Article of the Future enhancing the user experience and integrating data through applications[J]. Insights，2012，25（1）：33-43endprint

[13]The Smart Article[EB/OL].[2017-08-15].http：//www.wiley.com/WileyCDA/Section/id-817760.html

[14]蘇靜，曾建勛. 開放信息環境下傳統學術出版商的內容運營策略：以英國物理學會出版社為例[J]. 中國科技期刊研究，2015，26（7）：693-698

[15]Fuchs V，Vanista J. Nano-Publication in the e-science era[C]// The Workshop on Semantic Web Applications in Scientific Discourse. 2009：245-6

[16]Baez M，Mussi A，Casati F，et al. Liquid journals： scientific journals in the Web 2.0 era[C]// Joint International Conference on Digital Libraries，Jcdl 2010，Gold Coast，Queensland，Australia，June. DBLP，2010：395-396

[17]Clark T，Ciccarese P N，Goble C A. Micropublications： a semantic model for claims，evidence，arguments and annotations in biomedical communications[J]. Journal of Biomedical Semantics，2013，5（1）：28-28

[18]汪名立. 愛思唯爾：數據分析幫助出版決策[EB/OL].[2017-08-15].http：//epaper.comnews.cn/news-1146959.html

[19]Springers text- and data-mining policy[EB/OL].[2017-08-15].http：//www.springer.com/gp/rights-permissions/springer-s-text-and-data-mining-policy/29056

[20]茹麗潔，顧立平，田鵬偉. 國際出版商對文本和數據挖掘限制的正當性辨析[J]. 圖書館建設，2016（7）：27-33

[21]Text Mining of Journal Literature 2016[EB/OL].[2017-08-15].www.publishingresearchconsortium.com

[22]Nonaka I， Umemoto K， Dai S， et al. From information processing to knowledge creation： A Paradigm shift in business management[J]. Technology in Society， 1996， 18（2）：203-218

[23]郭柏壽. 論科技論文的可視化發表與科技期刊的可視化出版[J]. 編輯學報，2015，27（1）：67-70

[24]Michael J. Ackerman，Elliot Siegel，Fred Wood. Interactive Science Publishing： A joint OSA–NLM project [J]. Information Services & Use： 30 （2010） 39–50

[25]Enhanced Publications [EB/OL].[2011-02-10]. http：//www.driver-repository.eu/Enhanced-Publications.html

[26]Van Noorden R. Online collaboration： Scientists and the social network[J]. Nature，2014，512（7513）：126

[27]ShareIt[EB/OL].[2017-08-15].http：//www.springernature.com/gp/researchers/sharedit？countryChanged=true

[28]Weve SharedIt！ Springer Nature completes integration of its content sharing initiative across its entire owned portfolio of over 1，300 journals[EB/OL].[2017-08-15].http：//group.springernature.com/de/group/media/press-releases/weve-sharedit-springer-nature/10872820

[29]梁潔. ScienceOpen的“互聯網+學術出版”模式介紹、分析及啟示[J]. 中國科技期刊研究，2016，27（2）：185-192

[30]谷歌學術推出“經典論文”[EB/OL].[2017-08-15].http：//www.chubantoutiao.com/cbtt/admin/info/viewDetail

OnPhone？infoId=7052

[31]Springer now sharing data from Altmetric on SpringerLink[EB/OL].[2017-08-15]. http：//www.springer.com/gp/about-springer/media/press-releases/corporate/springer-now-sharing-data-from-altmetric-on-springerlink/23770endprint

[32]Disvover the attention surrounding your research-Altmetric [EB/OL].[2017-08-15]. https：//www.altmetric.com

[33]scientific and engineering R&D solution[EB/OL].[2017-08-15]. https：//www.elsevier.com/rd-solutions

[34]Hawkins K S. Report on the pilot phase of the UNT Libraries Scholarly Publishing Services[J]. Unt Libraries Publications，2015

[35]Campus-based publishing parternships：Practical parternship issue[EB/OL].[2017-08-15]. http：//www.sparc.arl.org/resources/papers-guides/campus-partnerships/practical

[36]University College London and Elsevier launch UCL Big Data Institute[EB/OL].[2017-08-15]. https：//www.elsevier.com/connect/university-college-london-and-elsevier-launch-ucl-big-data-institute

[37]Thomson Reuters and Linguamatics Release New Solution to Advance Pharma Clinical Trial R&D[EB/OL].[2017-08-15]. https：//www.altmetric.com

[38]Innovation PLoS[EB/OL].[2017-08-15]. https：//www.plos.org/innovation

[39]Empowering Knowledge-Elsevier[EB/OL].[2017-08-15]. https：//www.elsevier.com/about/empowering-knowledge

（收稿日期：2017-09-19）endprint