第1章 科技人才培养政策现状
1.1 国家科技人才培养相关政策
1.2 北京市科技人才培养相关政策
第2章 科技新星计划科研合作现状
2.1 科技新星计划人才培养情况
2.1.1 科技新星计划发展历程
2.1.2 科技新星计划人才培养现状
2.2 科技新星计划科研合作情况
第3章 科技新星计划科研合作网络属性分析
3.1 研究方法和数据来源
3.1.1 研究方法
3.1.2 数据来源
3.2 科技新星合作网络整体属性分析
3.2.1 网络密度、聚类系数、平均距离分析
3.2.2 中心度分析
第4章 新星计划科研合作网络可视化分析
4.1 全局作者合作网络可视化分析
4.1.1 材料学专业
4.1.2 生物专业
4.1.3 神经专业
4.1.4 环境专业
4.1.5 计算机专业
4.1.6 农业专业
4.1.7 心血管专业
4.1.8 口腔专业
4.1.9 化学专业
4.1.10 临床专业
4.1.11 植物专业
4.1.12 肿瘤专业
4.1.13 眼科专业
4.1.14 医学专业
4.1.15 分子专业
4.1.16 机械专业
4.1.17 儿童专业
4.1.18 中西医专业
4.1.19 细胞专业
4.1.20 果树专业
4.1.21 通信专业
4.1.22 药物专业
4.1.23 光学专业
4.1.24 动物专业
4.2 核心作者合作网络可视化分析
4.2.1 材料学专业
4.2.2 生物专业
4.2.3 神经专业
4.2.4 环境专业
4.2.5 计算机专业
4.2.6 农业专业
4.2.7 心血管专业
4.2.8 口腔专业
4.2.9 化学专业
4.2.10 临床专业
4.2.11 植物专业
4.2.12 肿瘤专业
4.2.13 眼科专业
4.2.14 医学专业
4.2.15 分子专业
4.2.16 机械专业
4.2.17 儿童专业
4.2.18 中西医专业
4.2.19 细胞专业
4.2.20 果树专业
4.2.21 通信专业
4.2.22 药物专业
4.2.23 光学专业
4.2.24 动物专业
4.3 科研机构合作网络可视化分析
4.3.1 材料学专业
4.3.2 生物专业
4.3.3 神经专业
4.3.4 环境专业
4.3.5 计算机专业
4.3.6 农业专业
4.3.7 心血管专业
4.3.8 口腔专业
4.3.9 化学专业
4.3.10 临床专业
4.3.11 植物专业
4.3.12 肿瘤专业
4.3.13 眼科专业
4.3.14 医学专业
4.3.15 分子专业
4.3.16 机械专业
4.3.17 儿童专业
4.3.18 中西医专业
4.3.19 细胞专业
4.3.20 果树专业
4.3.21 通信专业
4.3.22 药物专业
4.3.23 光学专业
4.3.24 动物专业
第5章 结论与建议
5.1 本课题主要工作
5.2 合作率50％以上的专业科技新星合作网络特征和建议
5.2.1 中西医专业
5.2.2 果树专业
5.3 合作率20％以上的专业科技新星合作网络特征和建议
5.3.1 儿童专业
5.3.2 口腔专业
5.3.3 神经专业
5.3.4 动物专业
5.3.5 植物专业
5.4 合作率10％以上的专业科技新星合作网络特征和建议
5.4.1 农业专业
5.4.2 环境专业
5.4.3 分子专业
5.5 合作率低于10％的专业科技新星合作网络特征和建议
5.5.1 眼科专业
5.5.2 医学专业
5.5.3 通信专业
5.5.4 光学专业
5.5.5 化学专业
5.5.6 临床专业
5.5.7 材料学专业
5.5.8 生物专业
5.5.9 心血管专业
5.5.10 计算机专业
5.6 未形成合作关系的专业科技新星合作网络特征及建议
5.7 整体建议与下一步研究计划
参考文献

杨善友、栾鸾、常颖主编的《基于社会网络分析的人才培养计划入选人员间科研合作现状》以北京市科技新星计划为例，运用社会网络分析方法，对历年科技新星计划入选人员近5年来已发表的全部论文进行分析，根据这些信息中的作者合作关系所构建的科研合作网络，在一定程度上反映科技新星计划历年入选人员之间的科研合作情况和某些学科学术的发展情况。