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关于旅游学术方面论文范文集,与近十年我国旅游学术共同体的格局与分类评价相关论文答辩

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得出的结论互相印证,说明地理学对于旅游学科的贡献要大于其他相关学科.此外,还可以从表2中具体看出每个院校机构的重点研究领域和研究优势,以及在旅游学科各专业方向和研究领域内哪几所旅游院校和科研机构处于领先地位,也可以按照专业方向和专题列出排序,限于篇幅这里就不再展开论述.

近十年我国旅游学术共同体的格局与分类评价参考属性评定
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将表2的机构以所在的城市为单位,将分值累加,可以得出全国前100所旅游院校和科研机构的城市分布图（图1）,从这一分布图上,可以发现这些机构的地理分布密度,竟然与我国著名的人口地理学创始人胡焕庸1935年提出的人口密度分布线,即从黑龙江瑷珲（今黑河爱辉区）到云南腾冲的“胡焕庸线”高度吻合.这是偶然巧合,还是存在内在的逻辑关系?这一现象背后的深层原因有待于进一步的研究.

3.论文作者排序

论文作者是旅游学术共同体的核心,也是旅游学科可持续发展的基础.应用上述评价和计分方法,列出前100名作者（表3）.由于可能存在同名同姓的情况,已经对前100名的作者逐一进行了核实,排除了不同的作者论文汇集在同一姓名下的可能.

从表3中也同样可以发现,地理学对于旅游学科的重要贡献.在前10名的作者中,除了位列第5名的作者是管理学背景外,其余9名的学术背景都是地理学.此外,作者的得分值与频次值之间差值大的话,一般为学术（学科）带头人、博士生导师、基金项目主持人等,也就是本单位的学术骨干.将表3与表2对比可发现,在表2中名列前茅的单位,其研究团队成员在表3中不仅排名较为靠前,而且,进入前100名的人数也相对较多.从中可以窥见这些学术机构的整体实力、学术骨干和在全国的相对地位.与表2相似,也可以从表3中具体看出每位学者的重点研究领域和研究优势,以及在旅游学科各专业方向和研究领域内哪几位学者处于领先地位,也可以按照专业方向和专题列出排序.

4.旅游学术研究主题分类

为全面了解16024篇论文的选题分布情况,对所选的论文样本进行主题的聚类分类,分类方案主要参考《学科分类与代码》（GB/T13745-2009）.通过标题、关键词和摘要等内容信息确定二级分类和三级分类,如果上述内容的信息不充分、不确切的话,则可通过对全文进行语义分析来确定（表4）.

从表4可以看出,在15个大类中,旅游地理的论文达3032篇,列第一.而且诸如在旅游策划及规划、目的地和区域旅游发展等类别,属于旅游地理学的应用领域,在其中发表论文的作者也大多是从事地理学研究的.总之,从表4可以看出近十年我国旅游学术研究的概貌.本研究收集到的数据也支持增加时间维度的研究,即可以对选题结构进行逐年研究,从而寻找出各选题之间此长彼消的演变规律,以及背后的成因,并利用大数据对未来走势进行预测和推论.受本文篇幅所限,这部分研究暂未涉及.

五、结论与讨论

本文借鉴大数据的全样本方法,研究了近十年来我国旅游学术共同体的现状和格局,得出了一些较之以前同类研究更全面、更系统的结论.与国外同类研究（大多是研究全球）相比,本文（仅研究一国）的文献样本数都较前者多出近十倍、作者样本数多出几十倍,期刊样本数更多出上百倍.但必须指出的是,论文数量只是衡量学术影响力和学术贡献度的一个侧面,论文的学术质量还与被引频次和下载量相关,本研究之所以没有考虑这些因素是为了保持与帕克等采取的研究方法相一致,以便于进行国际比较（限于篇幅本研究没有涉及）.

本文的不足之处是,在方法论上,只是借鉴了大数据中的全样本

关于旅游学术方面论文范文集概念,数据来源也仅限于三大数据库,没有跨领域、多渠道地收集更多的相关数据,特别是动态数据.对于已获得的数据,未能进行充分有效的利用和数据挖掘,表1～表4中披露的数据以及他们之间的相关关系也还有进一步分析研究的空间.此外,数据采集的范围还不够多样,如没有采集作者的年龄（这对于研究学术梯队尤其重要）、性别、学历、职称、职务、博硕士生导师、海外留学经历、学科背景、工作经历、师承关系、基金项目、所获奖项等个人信息,也没有采集作者单位的人员规模、学术资源、学科重点、发展条件等相关信息,从而未能挖掘和发现更多更有价值的结论,也没有对全样本的学术论文进行一些专题或关键词的文本分析和数据挖掘,这也是本研究下一步工作的努力方向.

最后,必须说明的是,本文采用的评价和排序方法只是为了与帕克等的研究相对应,并不意味着没有可商榷之处.事实上,论文的数量只是衡量学术贡献的一部分,学术著作、会议论文、研究报告等也都应该成为衡量指标.乔噶南等和瑞安也持有类似的观点.所有这些都需要在更大的范围内采集海量半结构、非结构性数据,综合应用语义分析、模糊识别、文本分析等人工智能技术来寻求一种有效的算法方案.

致谢：感谢《旅游学刊》编辑部魏云洁协助制图.

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