圖書信息
內容簡介
對 arXiv cs.DL 分類的年度綜述，涵蓋 2025 年 9 月 至 2026 年 8 月 期間發表的研究。本卷基於對 108 篇論文 的細讀整理，組織為 40 章，按該領域的研究子方向描繪這一年的全貌。
全書框架（年度產出佔比）：
- 語義元數據與知識圖譜基礎設施 (24.0%) — 聚焦通過語義元數據、知識圖譜與面向歷史與科學內容的多模態數據集，增強數字圖書館檢索與組織。
- 研究產出與影響的科學計量分析 (14.2%) — 採用文獻計量與科學計量方法評估各科學學科的研究生產力、引用模式與機構表現。
- 圖書館與信息科學方法論演進 (12.5%) — 分析圖書館與信息科學學科內研究方法與主題匯聚的歷史發展與當前趨勢。
- 科學文獻處理中的大語言模型 (12.2%) — 研究大語言模型在科學文獻分析中提取實體、映射主題與支持工作流的應用。
- AI 輔助學術工作流與研究多樣性 (10.1%) — 考察生成式 AI 對學術寫作、評審過程與研究多樣性的影響，包括 AI 輔助科學中的偏見與可見性問題。
- 引文網絡完整性與幻覺核驗 (9.0%) — 處理引文網絡分析中的挑戰，特別聚焦檢測幻覺引文並核驗學術參考文獻的結構完整性。
- 科學新穎性、影響與範式動力學 (8.5%) — 探索識別範式轉變發現、評估科學新穎性並理解知識創造動態的度量與語義框架。
- 同行評審自動化與學術評價 (6.7%) — 研究同行評審過程的自動化、評審者行為分析，以及利用 AI 工具提升學術評價的效率與公平性。
- 研究軟件元數據與可復現性基礎設施 (2.9%) — 發展管理研究軟件元數據、確保可復現性並將軟件製品與學術產出關聯的工具與模式。
每個子方向均通過三章展開論述——它如何提出自己的問題、其關鍵結論的強度，以及它開放的爭論與前沿，從而讓讀者獲得該領域今年實際產出的可溯源圖景。
