| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第14-16页 |
| 第2章 数据密集型科学概念解析与面临挑战 | 第16-30页 |
| 2.1 数据密集型科学的概念 | 第16-19页 |
| 2.1.1 数据密集型科学的定义 | 第16页 |
| 2.1.2 数据密集型科学与大数据、数据科学等概念渊源 | 第16-19页 |
| 2.2 数据密集型科学科研范式特点 | 第19-23页 |
| 2.3 数据密集型科学面临挑战 | 第23-30页 |
| 2.3.1 数据层面 | 第23-26页 |
| 2.3.2 科研层面 | 第26-30页 |
| 第3章 数据密集型科学的历史 | 第30-36页 |
| 3.1 数据密集型科学的萌芽 | 第30-31页 |
| 3.2 统计学发展—数据密集型科学生长的沃土 | 第31-33页 |
| 3.3 数据密集型科学的提出与未来 | 第33-36页 |
| 第4章 DataONE项目案例分析 | 第36-40页 |
| 第5章 数据密集型科学的运行机制 | 第40-64页 |
| 5.1 数据密集型科学的系统构成 | 第40-50页 |
| 5.1.1 数据采集 | 第41-42页 |
| 5.1.2 数据存储 | 第42-45页 |
| 5.1.3 数据管理 | 第45-47页 |
| 5.1.4 数据分析 | 第47-48页 |
| 5.1.5 用户接口 | 第48-50页 |
| 5.2 数据密集型科学的动力生成机制 | 第50-54页 |
| 5.2.1 计算机技术(信息处理技术) | 第52-53页 |
| 5.2.2 网络普及(互联网技术) | 第53-54页 |
| 5.3 数据密集型科学科研的知识发现机制 | 第54-56页 |
| 5.4 数据密集型科学的社会协同机制 | 第56-64页 |
| 5.4.1 资金保障 | 第57-59页 |
| 5.4.2 大数据保障 | 第59-62页 |
| 5.4.3 人才培养 | 第62-64页 |
| 第6章 结语 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |