[目的/意义] 探索多元主体参与的图书馆知识服务价值共创的机理，以促进图书馆知识服务创新与服务效果提升。[方法/过程] 梳理、分析图书馆知识服务价值共创的参与主体、过程与影响因素，构建图书馆知识服务价值共创理论模型，采用系统动力学方法分析价值共创主体及其影响因素的作用机理。[结果/结论] 仿真结果表明，制度完备性对图书馆知识服务价值共创的影响最为显著；参与图书馆知识服务价值共创的主体越多，知识服务的效率越高，用户能力提升越显著；图书馆知识服务价值共创的效益要在多元主体经过较长时间的协调、积累与互动的基础上才能够呈现显著提升。

[意义/目的] 汉语“图书馆”一词是中国图书馆学研究中最基本和最关键的术语，它的词源属性也是中国图书馆史研究中无法回避的重要问题之一。因此，明确“图书馆”一词的起源，揭示其在中日两国的传播路径，并确定其词源属性，有助于深化中国图书馆史的研究。[方法/过程] 采用考据学、文献学和词源学研究方法，在对学术史进行回顾的基础上，对该术语的首见书证和明、清时期的使用例进行考证；书籍是传播术语的最重要载体，对载有“图书馆”一词的首见书证——黄庭坚诗集在日本的注释活动和刊刻活动进行系统梳理，对该术语在近代中日两国的定型与普及进行了分析；利用词源学研究方法，从词源角度出发论证了该术语的词源属性。[结果/结论] 从词源学角度而言，只要某术语最早出自中文典籍，后来该典籍又传入日本，明治时期被日本人采用作为西方术语的对译词，基本上就可以判定该术语属于“回归侨词”，即“中日互动词”。因此，“图书馆”一词，并非“和制汉语”，而是“回归侨词”。

[目的/意义] 准确、有效地揭示突发自然灾害事件短视频用户情感演变特征、规律，对于网络舆情监测、短视频治理等相关研究与实践具有重要的意义。[方法/过程] 首先利用LSTM模型进行短视频用户情感计算；然后设计突发自然灾害短视频用户情感交互指标，分析短视频用户情感交互程度；最后综合利用时间序列和可视化方法揭示短视频用户情感的时间和地理空间演化特征、规律。[结果/结论] 通过对15个突发自然灾害事件的实证，发现我国突发自然灾害短视频用户情感时空演化特征主要有：不同突发自然灾害事件中短视频用户起始情感受事件严重程度影响、不同突发自然灾害事件中短视频用户情感时序演化受到作息影响和不同突发自然灾害事件中短视频用户情感和地理空间呈正相关关系等，验证情感时空演化分析方法的可行性和有效性。

[目的/意义] 近年来，突发事件频繁发生，给社会稳定和人民生命财产安全造成严重影响。对已发布的突发事件政策文本进行多维度分析，为突发事件政策文本的制定和完善提供思路和借鉴。[方法/过程] 以国家级政策文本为研究对象，从“突发事件生命周期—政策工具—政策效力”3个维度出发，运用文本内容分析法和统计分析法对国家级突发事件政策文本进行多维度探析。[结果/结论] 政策文本在突发事件生命周期、政策工具、政策效力3个维度上存在明显的结构性差异。在突发事件生命周期维度方面，偏重预防与应急准备、应急处置与救援两个阶段；在政策工具维度方面，助推型政策工具占比较高，胡萝卜型和鞭子型政策工具很少使用；在政策效力维度方面，法律类政策缺乏，政策效力偏低。未来有必要针对不同类型的突发事件制定专门的政策，以加强应急管理的专业化和精细化。同时应适当增加胡萝卜型与鞭子型政策工具的应用，使应急响应责任明确、规范有序。

[目的/意义] 通过对公开的同行评审报告进行文本挖掘，探寻隐藏在同行评审过程中的出版偏倚，为其解决方案提供理论支持。[方法/过程] 对透明式同行评审TPR和结果盲态评审RBR两种评审模式的公开评审报告进行文本挖掘，采用LDA主题分析法、情感分析法、内容分析法进行对比分析，观察评审人的关注点、情感倾向、研究结果极性分布差异。[结果/结论] 采用结果盲态评审RBR模式的评审人更注重研究方法与过程的质量与严谨性；而采用透明式同行评审TPR模式的评审人更关注学术论文的研究结果与研究结论，评审时情感更具主观性，在评审过程中容易导致“唯结果论”的出版偏倚现象。据此得到以下结论：论文评审环节的出版偏倚被证实；科研评价体系是造成出版偏倚现象的核心原因；积极推行评审过程的全要素开放模式；学界应转变出版观念、推行新兴出版模式。

[目的/意义] 大数据环境下，知识泛在、碎片化、规模庞大且动态变化，认知和把握已有领域知识结构，能为科学高效的领域知识组织提供借鉴。[方法/过程] 领域知识结构认知剖析知识单元关联形成的结构，体现组合形成的领域知识的原理、内涵及框架。从不同视角、环境、应用目的组织的知识呈现出不同的知识结构。《中国图书馆分类法》和《汉语主题词表》架构了知识单元之间的等级、等同和相关关系，前者侧重知识类别归属建构了树状跨领域的知识体系，后者通过概念组配、相关关系和多重隶属关联连接主题知识形成网状结构，表述主题关联拓展的知识。语义关联知识结构通过三元组连接形成语义网络，表述类别归属、属性和语义关系的知识，并由推理表述隐含知识。[结果/结论] 大数据环境下，知识单元之间建构了多重隶属、交叉连接的树状等级结构，表述泛在知识的类别归属；主题法实现了碎片化、细粒度知识的粗粒化、概念化表述，同时语义关系更加明确具体；语义关联的知识结构更加动态、灵活，能够提供基于推理的知识；领域知识结构向适用于大数据环境知识组织的方向演进。

[目的/意义] 深入剖析国际图联发布的《图书馆响应人工智能的战略对策》报告，助力我国图书馆在人工智能时代实现服务升级与创新发展。[方法/过程] 运用网络调研法和文献分析法深入解读报告的五大部分，结合战略管理工具构想图书馆响应人工智能的战略地图，思考我国图书馆界响应人工智能的战略对策。[结果/结论] 通过对报告的深入剖析与解读，揭示报告的三大核心议题、三大局限性及三大特点，创新性地构想了一幅包含5个层面的图书馆应对人工智能的战略地图，并从政策支持、资源定位与交流合作三个维度提炼出我国图书馆界响应人工智能的三大启示，从而不仅深化了对报告的理解，也为我国图书馆界应对人工智能挑战提供理论参考和实践指导。

[目的/意义] 考虑重大突发公共卫生事件舆情情境下政府辟谣信息效果的过程性与结果性，提升政府辟谣信息覆盖率和说服力，量化政府辟谣能力，为政府舆情治理提供实践指引。[方法/过程] 基于信息覆盖与信息说服双视角，引入社会网络分析指标与信息说服理论，构建政府辟谣信息效果二维评价指标体系，并使用层次分析法进行权重设计。以新冠疫情舆情为实证分析对象，通过社会网络分析、情感分析、综合评价进行重大突发公共卫生事件舆情情境下政府辟谣信息效果测度实证，验证评价指标体系有效性。[结果/结论] 实证分析结果表明，该评价指标体系能有效反映重大突发公共卫生事件舆情情境下的政府辟谣信息效果，政府应根据舆情发展周期，制定阶段化辟谣策略，创新辟谣信息的传播路径，并建立持续的辟谣效果评估机制，以深化辟谣信息效果，提升网络谣言治理水平。

[目的/意义] 针对目前多模态谣言检测领域数据增强方法语义准确性与多样性受限的问题，探讨提升多模态谣言检测准确率的模型及方法，有助于进行网络谣言检测和进一步提高网络信息治理能力。[方法/过程] 提出一种提升多模态谣言检测准确率的模型TARD-GPT-4。该模型调用GPT-4进行数据增强，采用BERT与ViT模型分别获取模态特征，并使用一种有监督的对比学习策略发掘数据的标签属性特征，最后使用全连接层进行谣言检测判别。[结果/结论] 提示大语言模型使用重新描述的方式进行数据增强并融合有监督对比学习的方法对多模态谣言检测准确率的提升有着正向效果。相较于所选取的最优基线模型，TARD-GPT-4在多模态谣言检测准确率上高出1.62%；同时，通过探究多种数据增强方式对结果的影响，发现提示大语言模型使用重新描述的增强方式效果最优。

[目的/意义] 揭示清代甘肃驿站分布的地理空间特征及历史沿革规律，为清史研究及数字人文研究提供一定参考。[方法/过程] 阐述清代乾隆、嘉庆和光绪三朝甘肃驿站地理空间整体和局部分布特征，并运用ArcGIS、LDA等技术方法分析影响清代甘肃驿站地理空间分布的地理和历史原因。[结果/结论] 结果表明甘肃地形地貌对驿站总体分布形态起决定性作用，而政治、军事、经济、社会因素会共同影响驿站的地理空间分布特征及历史沿革过程。

[目的/意义] AI技术的迅速发展加速了古籍智能信息处理研究工作的开展，为整体把握该领域的研究情况和发展趋势，系统梳理迄今为止的相关文献，以为相关研究提供借鉴。[方法/过程] 通过检索和梳理文献，厘定古籍智能信息处理的内涵与外延，总结主要技术、任务和应用，并展望发展趋势。[结果/结论] 古籍智能信息处理技术以统计学习、机器学习、深度学习、预训练模型和大语言模型为主；主要任务包括古籍数字化、自动分句与标点、自动分词、自动词性标注、自动信息抽取、自动分类、引文分析、机器翻译、实体消歧、知识库构建和知识图谱构建等；主要研究应用包括专类研究和专题研究。此外，大语言模型技术的应用、多模态化的智能信息处理任务和应用场景的深化与扩展是古籍智能信息处理研究的发展趋势。

[目的/意义] 数据赋能智慧转型、知识发现成为图书馆保持发展活力、创新服务理念的新增长点。通过数据治理实现图书馆海量多模异构数据的高效汇聚、有序组织、融合利用和开放共享，是图书馆智慧化转型的重要驱动力量。[方法/过程] 根据智慧图书馆对数据管理、服务和分析挖掘层面的需求，分析智慧化转型背景下图书馆数据治理的内涵以及面临的问题和挑战。[结果/结论] 提出项目建设驱动法和应用驱动法相结合的图书馆数据治理体系实施路径，基于智慧图书馆管理系统建设，立足数据赋能图书馆智慧化转型目标，以“数据标准化、数据资产化、数据知识化、数据智慧化”为导向，开展数据平台架构、数据治理组织机制、数据标准规范体系、资产管控和运营模式、全流程数据安全合规治理以及数据融合应用等方面的优化和管控，使数据治理工作能够更好地契合智慧图书馆发展目标，助力图书馆事业的智慧化转型。

[目的/意义] 聚焦科学研究影响产生与传播过程中不同利益相关者的参与细节，并在此基础上关注以学科分类为依据选取评价主体的合理性及具体方案，可以为全面认知科学研究影响提供新的切入点。[方法/过程] 在政策层面的分类评价制度和理论层面的评价理论发展的共同驱动下，提出以科学知识内容属性为依据选取评价主体的分类评价思路，并通过现实案例数据进一步验证该思路的合理性。以REF2021部分案例数据为主要分析来源，利用提示学习的方式辅助人工完成政府类、企业类、高校类及公众类利益相关者的识别工作，在此基础上从参与分布和认知主题层面探寻不同类型利益相关者在科学研究影响产生过程中参与情况的差异性。[结果/结论] 结果发现，4种类型利益相关者在科研影响产生过程中的主观认知和现实参与层面均存在差异性。在确认评价思路合理性的基础上，结合具体的案例数据提出基于学科分类的评价主体选择建议，以期从现实层面为我国学术评价工作提供新的实践思路。

[目的/意义] 探究探寻式搜索过程中用户的认知转换特征，分析不同任务知识类型与不同搜索意图下用户认知变化过程，有助于深入理解探寻式搜索过程中的学习机理。[方法/过程] 采用实验法录屏记录参与者的搜索过程，出声思维法收集参与者对搜索过程的描述，使用问卷采集参与者个人情况和搜索前后的任务感知、任务答案等数据，对录屏数据和文本数据编码后分析不同类型任务下用户的认知转换路径长度、转换概率与不同搜索意图下的用户认知转换路径特征。[结果/结论] 研究发现，用户执行程序型任务时的认知转换路径最短，多以理解为起始认知状态，而应用这一认知状态是认知转换路径中的升降级分界点。搜索意图对应的认知转换路径特征显示，不同的搜索意图下用户的认知转换路径差异显著，其中信息收集、信息评估两种意图下的认知转换路径特征最为复杂。

[目的/意义] 实现无标注数据情况下使用ChatGPT从自由临床量表文本中抽取结构化的项目信息，高效推进医学量表资源的结构化与智能化。[方法/过程] 定义包含8类属性、兼顾临床量表测量概念结构差异性的项目信息抽取框架，收集59个临床常用心理评定量表文档自建数据集；分类设计零样本提示，调用ChatGPT-3.5和ChatGPT-4官方接口进行实验；多角度分析ChatGPT不同版本在处理不同临床量表文本时的抽取表现和可能影响因素。[结果/结论] 研究结果表明，来源属性抽取表现最佳，Micro-F1和Macro-F₁最低也分别达98.90%和97.83%；反应选项、使用说明和计分规则随后；编号和项目指令居中；临床解释最低，Micro-F1和Macro-F₁分别为47.73%和45.51%。ChatGPT-4整体表现更优，但部分属性召回率弱于ChatGPT-3.5。量表测量概念层级、维度数、项目数和文本长度的增加会降低模型表现。综上，ChatGPT能够高效辅助医学量表资源的结构化，尤其是在处理简单量表时。

[目的/意义] 期刊是常用的学科结构识别处理单元，通过期刊聚类识别学科子领域可以有效揭示学科的内在结构特征。从期刊内容层面基于期刊论文语义关联提出一种新的期刊之间关联关系构建方法，称为期刊论文主题耦合，在此基础上提出一套学科结构识别模型。[方法/过程] 该模型使用LDA算法识别期刊论文研究主题及主题分布，在此基础上使用一种基于阈值的方法构建期刊论文主题分布，针对高维期刊论文主题分布存在的聚类难点，引入t-SNE算法获得高维分布的低维嵌入，最后使用层次聚类算法获得期刊聚类结果。[结果/结论] 使用CSSCI收录的107种经济学和管理学期刊在2018年至2022年所发表的68078篇文章的文本数据进行实证，阐述模型的参数选择和设置方法。实证结果表明，本文提出的新方法能有效利用期刊论文语义维度上的主题关联进行期刊的聚类和学科子领域的识别，将我国经济管理学科划分为16个子领域，其中经济学9个、管理学5个、经济学与管理学交叉领域2个，并解读各子领域的研究范畴。

[目的/意义] 我国现有的文献信息资源订阅费用为优惠价格，而全球开放获取在不断发展，我国完成开放获取全面转换需支付高额的转换费用，高校图书馆文献信息资源建设面临新的挑战。[方法/过程] 从开放获取影响力对比、出版集团的转换政策、高校文献资源经费情况等维度开展研究，提出从高校发文信息的建设与管理、开放获取转换测算、文献信息资源订阅转换模式构建等方面进行对策分析。[结果/结论] 高校图书馆应谨慎应对开放获取转换。基于订阅出版模式整体达到平衡，同时师生可在混合期刊免费发文，提出优先支持高质量完全开放获取期刊的论文发表。各高校需开展本校发文成果费用的统筹管理，并结合具体出版集团政策、高校发文数量、文章处理费价格体系等多维度进行综合评估。为高校图书馆应对开放获取转换提供方向引导和案例参考。

[目的/意义] 探索高校图书馆用户服务中价值共创的具体构建机制和实施方法，以便为图书馆用户服务的可持续发展提供新的思路。[方法/过程] 在梳理价值共创理念和发展的基础上，以北京大学图书馆综合服务台为案例分析对象，重点从用户支持的服务理念创新、资源整合的制度框架规划、开放融合的服务情境构建以及参与者协同的服务生态建设4个方面展开机制分析。[结果/结论] 高校图书馆在用户服务中积极促进价值共创，能更好地满足多元用户需求，促进其服务的持续发展。

[目的/意义] 探讨认知与情绪因素对社交网络用户虚假信息揭露意愿及行为的影响，促进社交网络健康发展。[方法/过程] 通过问卷调查获取847份有效问卷，综合运用结构方程模型和模糊集定性比较分析进行实证研究，从认知与情绪双路径视角探讨用户揭露虚假信息的意愿及行为。[结果/结论] ①卷入度、感知价值、感知风险、自我效能等认知因素正向影响揭露意愿；②随着情绪唤醒程度的提高，用户揭露意愿会相应增加，且在消极情绪下，用户揭露虚假信息的意愿更强烈；③在认知因素影响下，用户会更关注信息质量；在情绪因素影响下，用户会更关注信源声誉；④自我效能和情绪唤醒正向调节揭露意愿对揭露行为的影响；⑤用户虚假信息揭露意愿存在两条触发路径，自我效能皆是核心因素。

[目的/意义] 探索社交媒体情境下虚假健康信息易感用户的影响因素及作用路径，有助于了解易感用户面对虚假健康信息时的内在心理机制，以帮助提高易感用户识别虚假健康信息的能力。[方法/过程] 通过在线情境实验采集数据，以动机—机会—能力模型（MOA）和详尽可能性模型（ELM）为理论基础，采用模糊集定性比较分析方法（fsQCA）探索用户对虚假健康信息易感性影响因素的组态路径。[结果/结论] 虚假健康信息易感用户存在三种组态类型，分别为高健康意识核心驱动型、高信息热度核心驱动型、高健康意识—信息热度双重驱动型。其中，高健康意识和基于信息热度判断的边缘路径是影响用户对虚假健康信息易感性的关键条件。

[目的/意义] 在图情档“学科更名”落下帷幕的同时，如何在信息资源管理一级学科框架下重构其分支学科，是目前摆在国内图情档学界面前的重要课题之一，而“信息资源管理学”概念的出现则为该课题的研究提供了新的方向。[方法/过程] 运用理论分析法，从学科体系、理论基础、方法体系、分支学科体系4个层面深入探索信息资源管理学的体系结构。[结果/结论] 研究梳理信息资源管理学的学科体系，完善信息资源管理学的理论基础和方法体系，最后基于信息资源管理学的概念起源《现代信息资源管理丛书》和《数智时代信息资源管理丛书》以及信息资源管理学主体部分图情档传承与创新的双重视角出发，分别构建信息资源管理学的分支学科体系。

[目的/意义] 旨在构建一个综合评估框架，用于客观衡量、比较及分析各地区政府开放数据的质量与动态演变趋势，进而识别政府开放数据质量管理潜在的问题和解决进路，为政府数据服务优化与数据治理决策提供参考。[方法/过程] 依托多指标综合评价理论与德尔菲法拟定政府开放数据质量评估指标及其维度，基于单样本Wilcoxon、组合赋权法依次检验、测算评估指标的可用性、权重与维度分值，构建政府开放数据质量评估框架。[结果/结论] 围绕内容、表达、获取、保障、使用质量5个维度评价样本地区人民政府网站政府开放数据质量，分析存在的问题，并提出优化对策。

[目的/意义] 面对数字时代感官回归的趋势，图书馆需要在服务中关注感官参与和感官设计，以提升图书馆场所价值与服务效果。[方法/过程] 运用解释性多案例研究方法，基于感官设计、服务设计等理论构建理论分析框架，用以解释图书馆STEAM教育活动案例，进而验证和完善理论框架。[结果/结论] 通过案例研究，完善了图书馆服务感官设计理论框架，并从其中的资源、用户、作品维度出发，分析了感官设计在图书馆服务设计中的应用场景与拓展空间，形成对策建议。

[目的/意义] 大语言模型可信能够确保模型在医疗、教育、法律等关键领域中可靠和安全地使用，并让公众对其信任，从而推动生成式人工智能技术的健康和可持续发展。[方法/过程] 采用文献调研法对有关大语言模型可信相关研究展开分析，从大语言模型可信概念及内涵、大语言模型可信的影响因素、大语言模型可信面临的挑战及构建实现大语言模型可信的“TRUE”应对策略4个方面，对大语言模型可信进行全面分析。[结果/结论] 大语言模型可信研究尚处于探索阶段，从内涵、影响、挑战等方面出发，搭建了信息技术、信息资源、信息用户和信息环境“TRUE”对策体系，以期推进大语言模型的善用，助力生成式人工智能向着更美好的方向发展。

[目的/意义] 在当前重大突发事件频发的背景下，社交媒体的关键角色突显，尽管其智能推荐算法提升了灾害信息关注度，但也可能加剧网络谣言传播和群体信息从众行为发酵，智能推荐算法作用下重大突发事件中群体信息行为影响因素，可了解群体信息跟随倾向和决策机制，制定更为有效的危机管理和应急预案。[方法/过程] 结合内容编码分析与模糊集定性比较分析方法，采用先探索后验证的研究策略，设计顺序混合研究方法。基于社会学习理论识别重大突发事件情境中智能推荐算法对群体信息从众行为影响的关键因素。运用模糊集定性比较分析方法构建组态路径分析框架。[结果/结论] 研究识别出重大突发事件下8个影响群体信息从众行为的关键因素，包括观察学习、感知社会影响、算法示能性、算法体验、社会价值、社会认同、自我调节和自我效能等。基于这些因素，发现出两大类3种频发信息从众行为模式，即从众机制因素驱动的群体信息从众行为、三元交互与观察模仿他人混合的群体信息从众行为，以及三元交互与低估自身信息混合的群体信息从众行为。这些发现为深入理解社交媒体在重大突发事件应对中的作用提供新的视角，并为优化特定情景下社交媒体平台中的智能推荐算法提供理论支持。

[目的/意义] 自然灾害危机事件情境下公众言语行为和情绪传播分析有助于理解政务社交媒体用户的行为意图、行为模式和心理状态，为政府的危机应对和舆情管控提供理论支持和参考依据。[方法/过程] 综合运用定性内容编码、滞后序列分析、聚类分析、主题挖掘等研究方法，以2023年“台风杜苏芮”事件为例，对收集到的5个政务微博账号254个博文及5 036条评论数据进行细致分析。[结果/结论] 在自然灾害危机事件情境下公众言语行为类型主要集中在表达类和陈述类，同时存在信息、关系、情感3种主要言语行为模式；公众情感主要表现为同质性感染和负向延伸传播，且具有时间阶段性特征；不同言语行为模式的公众情绪水平具有差异性，信息模式下的情绪水平更低；“行动救援类”博文在 3种言语行为模式下都显著正向影响公众情绪水平。由于政务社交媒体公众参与具有动态性且参与过程很难被细致刻画，采用言语行为分类、滞后序列分析和自动聚类的方法能够为公众参与危机治理研究提供新的视角和方法。

[目的/意义] 通过探索科技智库知识服务效能的影响因素及其作用机理，可促使科技智库知识服务效能的整体提升与可持续发展，从而推动科技智库发挥更高的决策咨询价值，也可为科技智库知识服务效能的量表和评价体系设计提供参考依据。[方法/过程] 采用程序化扎根理论方法，通过深度访谈调查科技智库知识服务的实施情况，然后对访谈所得原始材料进行三级编码分析，最终构建科技智库知识服务效能的影响因素及其作用机理理论模型。[结果/结论] 科技智库知识服务效能涵盖应用价值实现、理论研究深化、供需机制形成三个方面。基础资源（支撑力）、智慧协同（保障力）、用户需求（驱动力）、服务特质（建构力）共同决定科技智库知识服务效能的高低，各维度因素之间存在显著的互促和依存关系。其中，用户需求对智库知识服务效能和其他因素的作用关系呈放射状特征，正趋于知识服务的中心位置。因此，需求驱动的多元化机构资源协同融合不仅对智库知识服务效能作用显著，更利于缓解紧张的“智库—决策”供需关系，需在今后的政策制定与知识服务实践中予以重视。

[目的/意义] 探究融媒体视域下高校图书馆红色文化阅读推广的创新发展路径，对于业界充分发挥融媒体传播矩阵优势、开展红色文化阅读推广实践活动具有重要意义。[方法/过程] 通过网络调研、实地调研、文献调研、电话访谈相结合的方法对42所“双一流”高校图书馆红色文化阅读推广实践现状进行全面调研，对调查结果进行归类、统计和分析，并借鉴利益相关者理论和社会营销理论逻辑构建高校图书馆红色文化阅读推广实施框架。[结果/结论] 厘清影响高校图书馆红色文化阅读推广的关键因素，包括红色资源、空间、活动、利益相关体、传播媒介与绩效评估6大方面。从红色文化资源通融、空间交融、活动多融、宣传互融以及利益共融等方面提出融媒体与红色文化阅读推广相融合的创新路径。

[目的/意义] 为解决当前我国中医药领域科技文献在临床应用价值评价方面标准不统一、评价指标不完善的问题，构建一套临床应用价值评价体系，并设计中医药领域科技文献的评价系统，以帮助科研人员筛选高质量文献，推动临床研究的进展。[方法/过程] 基于文献规范性、计量学特征、中医药领域特点和临床实践指南，构建评价指标体系。通过德尔菲法和层次分析法对指标进行优化并确定权重。结合规则与深度学习方法识别指标，通过加权求和获得文献临床应用价值分值。最后，选取10篇相关文献测试系统有效性和可行性。[结果/结论] 实验结果表明，系统输出的得分能够较好地反映文献的临床应用价值，该评价系统具有科学性和有效性。