科技期刊中學(xué)術(shù)畫(huà)像的應(yīng)用

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［摘要］為了加速邁向互聯(lián)智能時(shí)代，科技期刊將學(xué)術(shù)畫(huà)像這一概念引入出版流程。文章闡述了學(xué)術(shù)畫(huà)像的定義和分類(lèi)，介紹了學(xué)術(shù)畫(huà)像的構(gòu)建及技術(shù)、平臺(tái)支持情況，分析了學(xué)術(shù)畫(huà)像如何優(yōu)化傳統(tǒng)出版流程，剖析了目前將學(xué)術(shù)畫(huà)像在科技期刊中應(yīng)用存在的問(wèn)題。盡管學(xué)術(shù)畫(huà)像在出版領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于初步應(yīng)用期，但新技術(shù)中蘊(yùn)含的強(qiáng)大生機(jī)勢(shì)必為科技期刊的發(fā)展帶來(lái)新的可能性。

［關(guān)鍵詞］學(xué)術(shù)畫(huà)像;人工智能;大數(shù)據(jù);圖譜技術(shù);科技期刊

學(xué)術(shù)畫(huà)像源于用戶(hù)畫(huà)像。用戶(hù)畫(huà)像是將用戶(hù)的屬性、行為與期望聯(lián)結(jié)起來(lái)的實(shí)際用戶(hù)的虛擬代表，屬于計(jì)算社會(huì)科學(xué)的范疇，最早應(yīng)用于電商領(lǐng)域，它使產(chǎn)品的服務(wù)對(duì)象更加聚焦、更加專(zhuān)注。關(guān)于用戶(hù)畫(huà)像的研究最早可追溯到1999年，在PeopleGarden:CreatingDataPortraitsforUsers［1］一文中出現(xiàn)了“用戶(hù)畫(huà)像”一詞，作者指出在線(xiàn)交互環(huán)境中存在大量用戶(hù)，為了更加有效地進(jìn)行在線(xiàn)交互、了解其他參與者、了解它如何隨時(shí)間變化，引入根據(jù)用戶(hù)交互行為形成的“數(shù)據(jù)畫(huà)像”概念。近幾年，以大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能、機(jī)器人技術(shù)等為突破口的第四次科技革命蓬勃興起，使得數(shù)據(jù)分析更為深入與智能化，機(jī)器學(xué)習(xí)和深入學(xué)習(xí)成為構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像的主流技術(shù)［2］。伴隨著科學(xué)研究的迅猛發(fā)展，科技投入不斷加大，科研成果呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。這些海量的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著巨大的科研價(jià)值，值得整個(gè)學(xué)術(shù)界關(guān)注。學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)（ScholarlyBigData，SBD）包括學(xué)者數(shù)據(jù)、論文數(shù)據(jù)、期刊會(huì)議數(shù)據(jù)以及其間的關(guān)聯(lián)信息等，它可定義為通過(guò)科研活動(dòng)產(chǎn)生的海量文獻(xiàn)和學(xué)者數(shù)據(jù)［3］，以這些大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，可繪制更為清晰準(zhǔn)確的學(xué)術(shù)畫(huà)像。目前，關(guān)于學(xué)術(shù)畫(huà)像的研究仍主要為畫(huà)像技術(shù)層面，應(yīng)用層面的研究主要集中在圖書(shū)館領(lǐng)域，出版業(yè)中的實(shí)踐仍然較少。學(xué)術(shù)畫(huà)像在期刊出版領(lǐng)域的研究仍處于萌芽期，但這種技術(shù)變革帶來(lái)的巨大發(fā)展正在醞釀中，必將為學(xué)術(shù)交流注入新的活力。

一、學(xué)術(shù)畫(huà)像的定義及分類(lèi)

學(xué)術(shù)畫(huà)像是指用數(shù)字化的方式對(duì)學(xué)術(shù)對(duì)象進(jìn)行形象化的描述所形成的具體化的表達(dá)，利用這一表達(dá)為特定用戶(hù)提供有針對(duì)性的服務(wù)。學(xué)術(shù)畫(huà)像通常利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取互聯(lián)網(wǎng)中的大量學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)，包括文獻(xiàn)信息、讀者信息、學(xué)者信息、期刊信息等，采用基于深度語(yǔ)義學(xué)習(xí)的實(shí)體識(shí)別技術(shù)、關(guān)系抽取技術(shù)和屬性抽取技術(shù)等對(duì)多源用戶(hù)信息進(jìn)行抽取，再利用基于跨模態(tài)共享子空間學(xué)習(xí)理論的知識(shí)融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)、跨領(lǐng)域的學(xué)術(shù)信息融合，構(gòu)建學(xué)科畫(huà)像、學(xué)者畫(huà)像、期刊畫(huà)像、基金畫(huà)像、科研機(jī)構(gòu)畫(huà)像、學(xué)術(shù)團(tuán)體畫(huà)像、學(xué)術(shù)會(huì)議畫(huà)像、個(gè)人用戶(hù)畫(huà)像等（見(jiàn)圖1）。學(xué)術(shù)畫(huà)像的概念與用戶(hù)畫(huà)像不同之處在于，它是一個(gè)統(tǒng)稱(chēng)，包含的信息更為豐富，因此在科技期刊中的應(yīng)用也更為廣泛。如學(xué)科畫(huà)像包括學(xué)科結(jié)構(gòu)、研究動(dòng)態(tài)、學(xué)科關(guān)聯(lián)與輻射、代表人物、代表成果等；學(xué)者畫(huà)像包括基本信息、研究領(lǐng)域、學(xué)術(shù)影響力、學(xué)術(shù)成果、合作關(guān)系網(wǎng)等；期刊畫(huà)像又可以細(xì)分為面向作者的期刊畫(huà)像和面向讀者的期刊畫(huà)像，因需求不同，所展示的信息側(cè)重點(diǎn)也不同。除圖1中所列學(xué)術(shù)畫(huà)像的分類(lèi)，中國(guó)知網(wǎng)針對(duì)學(xué)術(shù)期刊還有作者畫(huà)像、審稿專(zhuān)家畫(huà)像等。

二、學(xué)術(shù)畫(huà)像的構(gòu)建

學(xué)術(shù)畫(huà)像的構(gòu)建主要包括信息采集與抽取、信息融合形成便簽、構(gòu)建畫(huà)像幾個(gè)部分。學(xué)者畫(huà)像是學(xué)術(shù)畫(huà)像中研究最早也是研究最為深入的領(lǐng)域，故本文以學(xué)者畫(huà)像的構(gòu)建為主進(jìn)行闡述。

（一）學(xué)者畫(huà)像構(gòu)建流程創(chuàng)建學(xué)者畫(huà)像需要三步：第一步，基本信息的采集、清洗。學(xué)者畫(huà)像的信息一般采集于互聯(lián)網(wǎng)或各大數(shù)據(jù)庫(kù)，可利用Python采集相關(guān)信息，并對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。構(gòu)建學(xué)者畫(huà)像抽取的重點(diǎn)信息包括工作單位、職務(wù)職稱(chēng)、研究領(lǐng)域、學(xué)術(shù)成果、合作關(guān)系、文獻(xiàn)引用等。第二步，建立數(shù)據(jù)字段標(biāo)簽，將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)歸類(lèi)、聚合，統(tǒng)計(jì)分析、厘清邏輯關(guān)系，分配權(quán)重與構(gòu)建畫(huà)像體系。第三步，建立模型框架，完善學(xué)者畫(huà)像。學(xué)術(shù)畫(huà)像構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)包括建立標(biāo)簽體系、提取模型以及關(guān)鍵算法。由于學(xué)者畫(huà)像具有多個(gè)維度，因此將其合理的標(biāo)簽化是關(guān)鍵問(wèn)題之一，再結(jié)合權(quán)重可以將標(biāo)簽進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。

（二）平臺(tái)與技術(shù)支持技術(shù)是出版行業(yè)變革的觸媒和關(guān)鍵力量。雖然科技期刊本身可能欠缺這些新技術(shù)的積淀，但這已經(jīng)不再是制約科技期刊邁向人工智能時(shí)代的因素了。其原因在于，如騰訊、百度、阿里巴巴等IT業(yè)巨頭已投入大量人財(cái)物力將底層AI算法封裝，科技期刊只需要學(xué)會(huì)如何調(diào)用現(xiàn)成技術(shù)即可應(yīng)用到出版行業(yè)中；另外，還出現(xiàn)了為數(shù)眾多的學(xué)術(shù)期刊出版平臺(tái)技術(shù)服務(wù)商，它們?yōu)榭萍计诳ｑ{護(hù)航。這些技術(shù)服務(wù)商既包括非出版領(lǐng)域服務(wù)商，又包括出版領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)的服務(wù)商；它們的服務(wù)兼具免費(fèi)服務(wù)和收費(fèi)服務(wù)。目前，谷歌學(xué)術(shù)、微軟學(xué)術(shù)搜索、百度學(xué)術(shù)、搜狗學(xué)術(shù)等搜索引擎均提供學(xué)者畫(huà)像服務(wù)，出版領(lǐng)域的技術(shù)服務(wù)商如Atpon、中國(guó)知網(wǎng)、AMiner等則為學(xué)術(shù)界量身定制了內(nèi)容更為豐富的學(xué)術(shù)畫(huà)像服務(wù)，國(guó)際出版業(yè)巨頭如施普林格在其數(shù)字科學(xué)（DigitalScience）網(wǎng)站中也推出了學(xué)者畫(huà)像。在百度學(xué)術(shù)、中國(guó)知網(wǎng)、AMiner的學(xué)者畫(huà)像中可以看出，不同畫(huà)像均包含學(xué)者基本信息、學(xué)術(shù)影響力評(píng)估、興趣標(biāo)簽、合作關(guān)系和主要代表作等信息。相比之下，中國(guó)知網(wǎng)還提供了全部學(xué)術(shù)成果展示、所在領(lǐng)域研究現(xiàn)狀分析等，但查看其中部分內(nèi)容需要付費(fèi)，其優(yōu)勢(shì)在于中國(guó)知網(wǎng)掌握了國(guó)內(nèi)海量的論文資源，而學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)是繪制學(xué)術(shù)畫(huà)像的“燃料”，數(shù)據(jù)也是驅(qū)動(dòng)人工智能取得更好的識(shí)別率和精準(zhǔn)度的核心因素。AMiner的畫(huà)像信息更為全面準(zhǔn)確，學(xué)者學(xué)術(shù)影響力評(píng)估采用雷達(dá)圖方式更為直觀，繪制了研究方向隨時(shí)間的變遷圖，學(xué)者畫(huà)像經(jīng)過(guò)人工校驗(yàn)，將學(xué)者個(gè)人主頁(yè)、維基百科、社交平臺(tái)等眾多異構(gòu)化信息進(jìn)行篩選合并，它的優(yōu)勢(shì)在于算法更為先進(jìn)，采用在國(guó)際語(yǔ)義集成評(píng)測(cè)OAEI中連續(xù)七年獲獎(jiǎng)的知識(shí)集成算法（RiMOM），信息抓取的精度更高。AMiner還為科技部的8萬(wàn)名在庫(kù)專(zhuān)家構(gòu)建了專(zhuān)家畫(huà)像庫(kù)，為2016年以來(lái)的科技部重點(diǎn)項(xiàng)目推薦評(píng)審專(zhuān)家。除此之外，中國(guó)知網(wǎng)、AMiner等技術(shù)服務(wù)商還進(jìn)行了學(xué)科畫(huà)像、期刊畫(huà)像、基金畫(huà)像、科研機(jī)構(gòu)畫(huà)像等方面的研究，為科技期刊應(yīng)用學(xué)術(shù)畫(huà)像優(yōu)化出版流程、完善知識(shí)服務(wù)等提供技術(shù)保障。

三、學(xué)術(shù)畫(huà)像在科技期刊中的應(yīng)用

在科技期刊的傳統(tǒng)出版流程中，無(wú)論是欄目的策劃、組稿，還是審稿專(zhuān)家的遴選、論文的傳播推送，都嚴(yán)重依賴(lài)編輯的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，這與科技迅猛發(fā)展的今天不相適應(yīng)。將學(xué)術(shù)畫(huà)像引入科技期刊出版流程中，從“經(jīng)驗(yàn)判斷”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)分析”，能夠使科技期刊的發(fā)展更加高質(zhì)高效。

（一）利用學(xué)術(shù)畫(huà)像策劃?rùn)谀俊⒒I劃新刊“對(duì)科研工作來(lái)講，科技期刊工作既是龍尾，又是龍頭。”盧嘉錫院士曾這樣高度概括科技期刊在整個(gè)科研工作中的重要作用。科技期刊往往掌握著創(chuàng)新科技成果的首發(fā)權(quán)，但是面對(duì)層出不窮的科研新課題，科技期刊編輯往往無(wú)法準(zhǔn)確把握科研熱點(diǎn)和發(fā)展脈絡(luò)，再依靠自己的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選題策劃易有失偏頗。利用學(xué)術(shù)畫(huà)像可以找到優(yōu)勢(shì)學(xué)科和新興學(xué)科中的空白區(qū)域，進(jìn)行新刊的策劃或調(diào)整現(xiàn)刊選題。通過(guò)學(xué)科畫(huà)像可以很好地定位學(xué)科發(fā)展動(dòng)態(tài)、掌握學(xué)科結(jié)構(gòu)變化，通過(guò)期刊畫(huà)像可以了解同行競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)和期刊市場(chǎng)需求，通過(guò)學(xué)者畫(huà)像可以掌握作者分布以及讀者分布，從而為科技期刊策劃?rùn)谀炕虿邉澬驴峁?shù)據(jù)支持。

（二）利用學(xué)術(shù)畫(huà)像組稿科技期刊的長(zhǎng)足發(fā)展極大地依賴(lài)于優(yōu)秀作者的支持，反之將成為“無(wú)源之水、無(wú)本之木”。進(jìn)行了充分的選題策劃后，編輯面臨的又一項(xiàng)任務(wù)便是尋找合適的作者完成論文的撰寫(xiě)?！暗让紫洛仭钡慕M稿方式在科技期刊發(fā)展過(guò)程中所占比例逐漸下降，“找米下鍋”的組稿形式越來(lái)越受到重視，但也為科技期刊編輯設(shè)置了一道新難題：“米”從何處找？找到的“米”質(zhì)量是否符合要求？傳統(tǒng)工作流程中，組稿工作多是根據(jù)編輯所掌握的信息和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)篩選合適的撰稿人，這樣作出的選擇往往不夠全面和精確，工作效率也無(wú)法保障。而學(xué)術(shù)畫(huà)像可以提供全球數(shù)以?xún)|計(jì)的科研工作者的信息，讓編輯的“找米”之路不再迷茫。學(xué)者畫(huà)像在科技期刊組稿過(guò)程中能夠起到舉足輕重的作用，根據(jù)學(xué)者的興趣標(biāo)簽、科研成果等可以充分了解其科研進(jìn)展，判斷是否為理想撰稿人。但在實(shí)際約稿過(guò)程中存在一種現(xiàn)象：某領(lǐng)域的著名學(xué)者有很強(qiáng)的學(xué)術(shù)影響力，往往一稿難求，這種情況下可以充分利用畫(huà)像中的合作關(guān)系網(wǎng)，發(fā)掘其團(tuán)隊(duì)中的中堅(jiān)力量，使其成為自己的作者。另外，學(xué)科畫(huà)像、基金畫(huà)像、學(xué)術(shù)團(tuán)體畫(huà)像都可以為精準(zhǔn)選擇撰稿人提供參考。

（三）利用學(xué)術(shù)畫(huà)像審稿同行評(píng)審環(huán)節(jié)是把控稿件質(zhì)量的重要一環(huán)，但近年來(lái)各種因?qū)徃鍖?dǎo)致的學(xué)術(shù)論文被撤稿事件多有發(fā)生，究其根源在于作者推薦制度下的同行評(píng)審專(zhuān)家的選擇存在著漏洞和弊端，引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。另外，越來(lái)越多的跨學(xué)科領(lǐng)域成為科研的熱點(diǎn)，這又為編輯在審稿專(zhuān)家的選擇上帶來(lái)了新的難題。既要有效規(guī)避作者推薦審稿專(zhuān)家的弊端，又要找到準(zhǔn)確的審稿專(zhuān)家，僅僅依靠編輯的經(jīng)驗(yàn)判斷是很難實(shí)現(xiàn)的，而學(xué)術(shù)畫(huà)像可以輔助期刊編輯選擇合適的審稿專(zhuān)家。通過(guò)學(xué)者畫(huà)像可以發(fā)掘某領(lǐng)域?qū)W術(shù)影響力較大的專(zhuān)家學(xué)者，又可以檢驗(yàn)作者推薦的審稿人是否真正是該領(lǐng)域的專(zhuān)家學(xué)者。利用學(xué)者畫(huà)像還可以輔助期刊審稿專(zhuān)家?guī)斓慕?，通過(guò)原有的學(xué)者畫(huà)像，再輔以一貫的審稿行為，形成期刊自己的審稿專(zhuān)家畫(huà)像［4］。

（四）利用學(xué)術(shù)畫(huà)像做傳播學(xué)術(shù)論文的傳播在傳統(tǒng)的出版流程中容易被忽視，但全媒體時(shí)代已不再是“酒香不怕巷子深”的時(shí)代了，科技期刊應(yīng)該充分利用各種傳播形式的優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)自身的曝光度，從而收獲更多的傳播份額。通過(guò)對(duì)比科技期刊目前使用的幾種主流傳播方式的優(yōu)缺點(diǎn)（見(jiàn)表1），我們可以清晰地認(rèn)識(shí)到利用學(xué)術(shù)畫(huà)像進(jìn)行精準(zhǔn)推送的優(yōu)勢(shì)。目前，AMiner、騰云系統(tǒng)、Atpon技術(shù)服務(wù)公司等都推出了相應(yīng)的服務(wù)，利用大數(shù)據(jù)和畫(huà)像技術(shù)助力科技期刊實(shí)現(xiàn)論文的精準(zhǔn)推送和跨學(xué)科擴(kuò)散，找到潛在讀者群。

（五）利用畫(huà)像技術(shù)提供優(yōu)質(zhì)知識(shí)服務(wù)延長(zhǎng)出版鏈條是科技期刊適應(yīng)全媒體時(shí)代的必要舉措，科技期刊除了擔(dān)負(fù)傳播科技信息的責(zé)任外，為讀者提供相應(yīng)的知識(shí)服務(wù)也是其重要使命。知識(shí)服務(wù)一詞最早源于圖書(shū)館研究，也是近些年圖書(shū)館學(xué)和情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一［5］，關(guān)于科技期刊知識(shí)服務(wù)的研究剛開(kāi)展不久。知識(shí)服務(wù)有別于信息服務(wù)，它更注重用戶(hù)解決問(wèn)題的需求，是將學(xué)術(shù)信息與服務(wù)緊密結(jié)合的一種服務(wù)模式［6］。目前，以各大數(shù)據(jù)庫(kù)面向個(gè)人及機(jī)構(gòu)用戶(hù)的知識(shí)服務(wù)為主，包括將文獻(xiàn)碎片化、概念圖譜化后，構(gòu)建相應(yīng)學(xué)科的“知識(shí)庫(kù)”，為讀者提供“學(xué)術(shù)趨勢(shì)搜索”“知識(shí)脈絡(luò)檢索”；利用學(xué)者畫(huà)像、期刊畫(huà)像等形成的“學(xué)術(shù)關(guān)注度檢索”；通過(guò)提取讀者相關(guān)信息，進(jìn)行知識(shí)的智能推薦，等等?？萍计诳环矫嬉龊门c知識(shí)服務(wù)技術(shù)提供商的完美對(duì)接，另一方面要探索如何利用自身的資源優(yōu)勢(shì)進(jìn)行知識(shí)服務(wù)，提升科技期刊知識(shí)服務(wù)水平。

四、未來(lái)發(fā)展需解決的問(wèn)題

目前，學(xué)術(shù)畫(huà)像在期刊出版領(lǐng)域的應(yīng)用仍十分有限，制約其廣泛應(yīng)用的因素主要包括以下幾個(gè)方面。一是技術(shù)匱乏。畫(huà)像對(duì)于計(jì)算機(jī)技術(shù)要求甚高，優(yōu)秀的人工智能算法是保證畫(huà)像精確度的重要因素之一，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法為學(xué)術(shù)畫(huà)像的實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了希望，只有先進(jìn)的算法才能夠?qū)⒍嘣悩?gòu)的學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，呈現(xiàn)精準(zhǔn)全面的學(xué)術(shù)畫(huà)像。但目前部分學(xué)術(shù)畫(huà)像的關(guān)鍵技術(shù)仍然掌握在少數(shù)人手里，且目前的算法仍然無(wú)法滿(mǎn)足需求。二是數(shù)據(jù)稀缺。數(shù)據(jù)可謂畫(huà)像技術(shù)的“燃料”，沒(méi)有數(shù)據(jù)便是“巧婦難為無(wú)米之炊”，數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)人工智能取得更好識(shí)別率和精確度的核心因素。目前的學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)并非完全公開(kāi)，國(guó)內(nèi)乃至全球的開(kāi)放獲取期刊數(shù)量仍有待提高，一些大的出版集團(tuán)和數(shù)據(jù)庫(kù)把持著大量未公開(kāi)的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)，制約了其他技術(shù)公司進(jìn)行學(xué)術(shù)畫(huà)像的構(gòu)建。與此同時(shí)，學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)變化頻繁，又為畫(huà)像的繪制增加了難度。三是規(guī)范性欠缺。以學(xué)者畫(huà)像為例，目前已出現(xiàn)多種版本的學(xué)者畫(huà)像，無(wú)論是信息的全面性還是涉及的信息類(lèi)型都存在很大的差別。若相關(guān)的規(guī)范能夠及時(shí)出臺(tái)，將分布異構(gòu)的畫(huà)像信息進(jìn)行整合，以規(guī)范化的形式呈現(xiàn)出來(lái)，將更有利于科研人員以及科技期刊使用。四是互聯(lián)網(wǎng)思維欠缺。科技期刊編輯的工作重心往往還在欄目策劃、編輯校對(duì)方面，傳統(tǒng)出版思維固化嚴(yán)重，對(duì)于新技術(shù)的敏感度低，對(duì)于學(xué)術(shù)畫(huà)像的認(rèn)識(shí)模糊，沒(méi)有充分意識(shí)到“互聯(lián)網(wǎng)+”思維的重要性，導(dǎo)致科技期刊的參與感不足，直接制約學(xué)術(shù)畫(huà)像在科技期刊中的應(yīng)用。

五、結(jié)語(yǔ)

學(xué)術(shù)畫(huà)像在期刊出版領(lǐng)域還有更大的發(fā)展空間，目前仍處于初步應(yīng)用期，尚未出現(xiàn)改變整個(gè)期刊出版模式的作用，但是變革的力量已經(jīng)開(kāi)始醞釀，加上技術(shù)升級(jí)和催化的新平臺(tái)的不斷涌現(xiàn)，必將為學(xué)術(shù)交流注入新的活力，也為科技期刊出版帶來(lái)新的可能性和方向。

作者：王雅嬌 路佳 柯曉靜 單位：河北農(nóng)業(yè)大學(xué)期刊社