融入行为引导的综合评价模式及方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71701040
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0104.预测与评价
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Fusing behavior factors into management is an important trend in many fields of theory expansion. For the behavior guidance problem in comprehensive evaluation, this project provides a whole process of behavior-oriented evaluation mode by considering “past behavior” and “future development”. In this evaluation mode the behavior guidance problem is discussed deeply from the aspects of past behavior analysis, behavior guidance evaluation model construction, and behavioral guidance effect tracking step by step. First, past behavior analysis can provide basis for the research of behavior-oriented evaluation model construction and behavioral guidance effect tracking. Second, the behavior-oriented evaluation model is built by demand-oriented, so that the evaluation process can support the behavioral guidance effect directly. Finally, the behavioral guidance effect tracking study can not only verify the effectiveness of the evaluation model, but also give practical guidance to individual’s future behavior. The organization’s and individual’s behavior would be guide systematically by the way of information sharing, process interaction, and conclusion feedback among the above three types of contents. Based on these studies, the results are applied to “tracking evaluation of innovation behavior in northeastern region in China”. The application can not only correct the theoretical research, but also provide information support to the policy making, implementation and management in comprehensive revitalization of industry in the northeast from the innovation angle.
管理研究中融入行为因素是当下众多领域理论拓展的重要趋势,项目针对综合评价领域的行为引导问题,从兼顾“过去行为”与“未来发展”的视角提出了一种全过程行为评价模式,该模式按照“行为分析-评价模型-效果跟踪”的逻辑对行为引导问题展开逐级递进式深入探索。首先,行为分析可为评价模型的构建及行为引导效果的跟踪研究提供依据;其次,以组织管理者或领导者的行为引导需求(具体表现为引导规则)为导向构建评价模型,以提升评价过程对行为引导的支撑作用;最后,效果跟踪可对评价模型的有效性作进一步验证,同时能够为被评价对象的未来行为提供切实指导。上述三个方面通过信息共享、过程交互、结论反馈的不断旋进方式,使被评价对象的行为得到系统引导,有利于组织及个体的长效发展。将研究成果应用于“东北地区科技创新行为的跟踪评价”问题中,旨在修正完善理论研究,并为“东北老工业基地全面振兴”进程中的相关政策制定、实施与管理提供信息支撑。

结项摘要

项目针对综合评价领域的行为引导问题,基于兼顾“过去行为”与“未来发展”的全过程行为评价模式,分别从行为分析、行为引导评价模型构建、评价模型的有效性测验及评价方法的实际应用四个方面展开具体研究。基于指标数据对评价指标进行行为特征分类细化;据此界定了不同的行为引导情境,面向不同情境构建行为引导及体现激励特征的评价模型;采用模拟仿真的方式对模型的有效性及情境适用性进行了测验与分析。通过研究发现行为引导时惩罚“短板”的效果比较明显,建议优先采用此种引导策略;然而,若现实中决策者期望形成良好的考评氛围,可采用“奖惩并重”的引导策略;一般不建议单独使用“奖励优秀”的引导策略,以避免导致“畸形”发展的情形。进一步,依托理论研究方法,面向实际问题,构建了创新指数和可持续发展测度指数,将项目的研究成果进一步应用至东北地区科技创新、城市可持续发展测度及东北老工业基地振兴进程评价中,取得较好效果。. 基于上述研究内容,发表学术论文30篇,其中SCI、SSCI检索论文17篇,第一作者及通讯作者论文12篇;CSSCI、EI、CSCD等检索中文论文13篇,第一作者及通讯作者论文4篇。此外,在经济管理出版社出版学术专著《综合评价理论与方法(第二版)》1部(第2作者)。上述研究成果拓展了综合评价理论体系,丰富了评价的行为管理与引导功能,为提升评价理论与方法服务实践问题的能力奠定了基础。实践应用研究实现了基于数据的行为观测与分析,研究结论可为东北地区的振兴发展、城市可持续建设政策制定提供基于事实数据的支撑。

项目成果

期刊论文数量(30)
专著数量(1)
科研奖励数量(6)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于评价者信服力的群体评价方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    东北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宫诚举;郭亚军;郑红;李伟伟
  • 通讯作者:
    李伟伟
Sustainability Evaluation of Cities in Northeastern China Using Dynamic TOPSIS-Entropy Methods
基于动态TOPSIS-熵方法的中国东北城市可持续发展评价
  • DOI:
    10.3390/su10124542
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Li Weiwei;Yi Pingtao;Zhang Danning
  • 通讯作者:
    Zhang Danning
考虑评价信息满意度的群体信息集结方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    运筹与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宫诚举;易平涛;郭亚军;李伟伟
  • 通讯作者:
    李伟伟
Evaluation of city sustainability using the deviation maximization method
使用偏差最大化法评估城市可持续性
  • DOI:
    10.1016/j.scs.2019.101529
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Sustainable Cities and Society
  • 影响因子:
    11.7
  • 作者:
    Yi Pingtao;Dong Qiankun;Li Weiwei
  • 通讯作者:
    Li Weiwei
Quantile-induced vector-based heavy OWA operator and the application in dynamic decision making
分位数诱导向量重OWA算子及其在动态决策中的应用
  • DOI:
    10.1002/int.22207
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International Journal of Intelligent Systems
  • 影响因子:
    7
  • 作者:
    Li Weiwei;Yi Pingtao;Zhang Danning
  • 通讯作者:
    Zhang Danning

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其他文献

Fully 3D time-dependent simulation of free electron laser within an overmoded rectangular waveguide
过调制矩形波导内自由电子激光器的完全 3D 时间相关模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Instrumentation
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    李伟伟;赵周宇;黄瑞萱;何志刚;李和廷;贾启卡;王琳
  • 通讯作者:
    王琳
The impact of destination tariffs on China’s exports: Country, firm, and product perspectives
目的地关税对中国出口的影响:国家、公司和产品视角
  • DOI:
    10.1016/j.asieco.2020.101246
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Asian Economics
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    许统生;李伟伟;蒋玉莲;方玉霞
  • 通讯作者:
    方玉霞
新管幕结构受力模式及关键技术分析
  • DOI:
    10.1063/1.3149434
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    东北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贾鹏蛟;赵文;关永平;李伟伟
  • 通讯作者:
    李伟伟
离心压气机叶身/端壁融合技术应用初探
  • DOI:
    10.5194/bg-16-2923-2019
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    工程热物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈志民;季路成;田勇;李伟伟
  • 通讯作者:
    李伟伟
广义梯形模糊数密度加权算子及其应用
  • DOI:
    10.12005/orms.2019.0278
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    运筹与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王露;易平涛;李伟伟;刘军
  • 通讯作者:
    刘军

其他文献

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李伟伟的其他基金

面向行为的综合评价实验、仿真与诱导研究
  • 批准号:
    72171041
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    48 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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